Bittensor 代表的去中心化 AI 网络并非要在算力规模上正面取代科技巨头，而是将通过其独特的 Subnet 机制与激励设计，在成本效率、Censorship Resistance（意指避免节点对交易进行审查）、可定制化和长尾创新等维度构建差异化优势，成为 AI 基础设施中互补且不可或缺的” 第二极”。

出品：外捕研究（Web3Caff Research）研究院

封面：Logo from Bittensor，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）

说明：本研究简报依托外捕研究（Web3Caff Research）发布的专项深度报告整理提炼，用于呈现研究对象的核心判断与结构框架。完整推导逻辑、关键数据、竞争格局与风险拆解，详见完整版研究报告：《去中心化 AI 网络 Bittensor 1.4 万字研报：迎来链上 AI 的 “DeepSeek 时刻” 后，其能否成为抗衡中心化 AI 的差异化 “第二极”？全景式拆解其发展背景、项目愿景、生态现状、潜在风险及发展前景》

目录

  • 背景
  • 发生了什么
  • 为什么现在值得关注
  • 核心判断
  • 监管与合规
  • 关键变量
  • 未来最大优势和风险

背景

Bittensor 原本更多被视为 AI 与区块链结合的前沿实验，但其讨论重心正在变化。2026 年 3 月，在 Subnet 3 Templar 完成 Covenant-72B 去中心化预训练后，英伟达 CEO 黄仁勋将其类比为 “现代版 Folding@home”（一个利用全球分布式计算资源完成科学任务的代表性项目），这使 Bittensor 开始从链上叙事走入更主流的 AI 基础设施讨论语境。原文对其的核心定位也并不激进：它不是要取代 OpenAI、Google、Meta，而是试图在开放性、可定制化、成本效率与长尾创新上，形成中心化 AI 之外的补充性 “第二极”。

发生了什么

真正让 Bittensor 从 “题材” 进入 “样本” 阶段的，是 Subnet 3 Templar 完成 Covenant-72B 训练：约 720 亿参数、约 1.1 万亿 Token 数据量、70 多个独立节点参与，并通过普通互联网协同完成。这一成果被研报视为去中心化大模型训练的重要里程碑。与此同时，Bittensor 生态已形成 128 个活跃 Subnet，覆盖预训练、推理、算力基础设施、强化学习后训练等多个方向；机构侧也开始通过信托、ETF 申请、质押产品等方式进入，说明它已不只是链上小众实验。

为什么现在值得关注

因为 Bittensor 的讨论重点已经从 “能不能做” 转向 “能不能持续做”。

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去中心化 AI 网络 Bittensor 研究简报：迎来链上 AI 的 “DeepSeek 时刻” 后，其能否成为抗衡中心化 AI 的差异化 “第二极”？-外捕研究 Web3Caff Research 去中心化 AI 网络 Bittensor 研究简报：迎来链上 AI 的 “DeepSeek 时刻” 后，其能否成为抗衡中心化 AI 的差异化 “第二极”？-外捕研究 Web3Caff Research
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