詳細解説
1. Covenant-72Bモデルのトレーニング(2026年3月)
概要: BittensorのSubnet 3(τemplar)は、72億パラメータを持つ大規模言語モデル「Covenant-72B」を、世界中の70以上の参加者と一般的なハードウェアを使って許可不要でトレーニングしました。この成果は2026年3月のarXiv論文で、これまでで最大規模の分散型LLM(大規模言語モデル)事前学習として確認されています。
この技術的な達成は、大規模かつ分散型のAIトレーニングをネットワークが調整できる能力を証明し、理論上の可能性から実際の有用性へと評価を変えました。NvidiaのCEOジェンセン・ファン氏など業界の著名人からも支持されています。
意味するところ: これはTAOにとって非常に良いニュースです。分散型でコミュニティ主導のAIが大規模に機能することを実証し、中央集権的なAI研究所の代替として開発者や企業にとって魅力的なプラットフォームとなります。これにより、TAOトークンの需要増加が期待されます。
(Source)
2. Dynamic TAOとEVM互換性(2025年)
概要: 2025年2月に導入されたDynamic TAO(dTAO)アップグレードは、報酬モデルを根本的に変更しました。TAOの報酬は固定スケジュールではなく、各サブネットのパフォーマンスに連動するようになり、より競争的で実力主義のエコシステムが形成されました。
さらに、2025年を通じてEVM(Ethereum Virtual Machine)互換性が開発されました。これにより、Bittensor上のAIモデルや分散型アプリケーション(dApps)が他のブロックチェーンネットワークとシームレスに連携できるようになりました。
意味するところ: これはTAOにとって追い風です。優れたAIサービスがより多くの報酬を得られる健全で効率的な経済圏が生まれます。また、EVM互換性により他のブロックチェーン開発者がBittensor上での開発を容易に行えるため、ユーザーと開発者の裾野が大きく広がります。
(Source)
3. Subnet SDKのリリース(2025年)
概要: Bittensorはサブネット向けのソフトウェア開発キット(SDK)を公開しました。これにより、開発者は専門的なAIサブネットをより簡単に構築・展開・管理できるようになりました。
SDKは、テキスト生成、画像認識、金融モデリングなど様々なAIサービスの開発における技術的なハードルを下げます。
意味するところ: これはTAOにとってプラスです。より多くの開発者がエコシステムに参加しやすくなり、サブネットの多様化とネットワークの利便性向上につながります。結果として、TAOトークンの需要増加が期待されます。
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結論
Bittensorの開発は、基盤となるプロトコルの改良から実際のユースケースの実証とエコシステムの成長へと成熟しています。最先端のAIモデルを分散型でトレーニングできる能力は、最近の最も注目すべきアップデートです。今後、ネットワークの処理能力やサブネットの多様性が、分散型AIの需要増加にどう対応していくかが注目されます。