由Bittensor去中心化网络孵化出的Covenant-72B，一个拥有720亿参数的大型语言模型，近日获得知名风险投资家Chamath Palihapitiya及英伟达CEO黄仁勋的公开称赞。该模型由超过70位独立贡献者协作完成，完全无需中心化服务器支持。消息传开后，Bittensor的原生代币TAO应声上涨24%，引发市场关注。
Covenant-72B：720亿参数，零中心化基础设施
Covenant-72B的构建基于Bittensor的Subnet 3（代号Templar），训练过程中使用了约1.1万亿个训练Token。该模型的组建汇集了全球70多位贡献者，他们通过Bittensor协议整合计算资源，整个训练过程没有任何中心化服务器进行协调。
其独特性不仅体现在模型规模，更在于其独特的生产方式。与Meta、Google、OpenAI等公司依赖庞大的专有数据中心进行中心化训练不同，Covenant-72B的训练是在一个由独立参与者组成的分布式网络上进行的。每位参与者贡献闲置的计算能力，且没有任何单一实体能够控制整个训练流程。
Chamath称其“疯狂”，黄仁勋论述开放与闭源AI的共存
风险投资家Chamath Palihapitiya在All-In Podcast节目中提及Bittensor，称赞其分布式训练方法是一项“相当了不起的技术成就”。
“他们成功地完全分布式地训练了一个40亿参数的LLaMA模型，由许多人贡献了多余的计算能力。”
需要澄清的是，Chamath的引述指的是Bittensor早期一个涉及40亿参数模型的里程碑。而此次备受瞩目的Covenant-72B，拥有高达720亿参数，代表了该项目最新且最重要的训练成果。
英伟达CEO黄仁勋的评论则具有更深远的战略意义。他将开放AI与闭源AI的关系定位为共存而非竞争。“这两种模式并非非此即彼，而是并存关系，这一点毋庸置疑。”
黄仁勋进一步阐述，AI模型属于“一种技术，而非一种产品”。他指出，那些拥有深厚领域专业知识的行业，需要开放模型来捕捉和控制相关知识。他还提到，“我们现在投资的每一家初创公司，都是先采用开源模式，然后再转向闭源模型。”
值得注意的是，黄仁勋的评论并非专门针对Bittensor。他的言论涵盖了更广泛的开源和去中心化AI生态系统，而原始文章将其置于Bittensor取得里程碑的背景下进行阐述。
TAO在“极端恐惧”市场中飙升24%，交易量达4.06亿美元
在Palihapitiya和黄仁勋的评论视频在社交媒体上广泛传播后，TAO代币价格立即上涨了24%。截至发稿时，该代币交易价格为284.73美元，市值约27.3亿美元，在加密货币排名中位列第35位。
其24小时交易量达到4.0595亿美元，交易量与市值之比约为15%。