灰度详述 720 亿参数 AI 模型训练，Bittensor 势头强劲

数字资产管理公司灰度（Grayscale）强调 Bittensor 在其去中心化网络上成功训练了一个 720 亿参数的大语言模型，受此消息影响，Bittensor 的原生代币 TAO 引起了广泛关注。

灰度在 2026 年 3 月 31 日发布的一份报告中指出：“成功训练出 720 亿参数模型代表了一个关键的里程碑，它将市场的关注点从代币经济学转向了切实的技术进展。”

这一成就证明了 Bittensor 协议能够利用分布式计算资源网络进行复杂的 AI 开发。720 亿参数的模型使其跻身大语言模型的顶尖行列，而这一领域通常由拥有庞大中心化数据中心的科技巨头主导。

对于投资者而言，这一事件验证了去中心化 AI 基础设施的长期命题，可能为 TAO 代币带来显著价值。这一里程碑式进展清晰展示了其网络的效用和能力，使 Bittensor 从一众拥挤的 AI 相关加密项目中脱颖而出。

AI 开发的新范式

Bittensor 运营一个网络，参与者在其中贡献机器学习模型，并根据其提供的价值获得 TAO 代币奖励。灰度将其描述为这种激励机制创建了一个“去中心化智能市场”，直接与亚马逊 AWS 和谷歌云（Google Cloud）等中心化 AI 云提供商竞争。

这种规模模型的成功训练表明，该网络可以有效聚合和管理分布式算力，而这正是去中心化基础设施项目的核心挑战。这种技术验证是吸引更成熟的机器学习工程师和机构资本进入该生态系统的关键一步。它为通常与 AI 代币相关的投机炒作提供了一种反叙事，将 Bittensor 的价值主张建立在扎实的工程成就之上。

市场影响与展望

来自像灰度这样的大型数字资产管理公司的报告为 Bittensor 的进展赋予了极高的公信力。虽然 TAO 代币的价格与整体加密市场一致，经历了一些波动，但这一进展提供了根本性的催化剂。它强化了这样一个论点：Bittensor 不仅仅是另一个“AI 代币”，而是新的去中心化 AI 经济的基础层。

展望未来，值得关注的关键指标将是开发者活动的增长以及在 Bittensor 网络上构建的应用程序数量。成功的模型训练预计将像磁石一样吸引人才，可能在 TAO 生态系统内产生创新和价值创造的飞轮效应。

本文仅供参考，不构成投资建议。