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BittensorのオンチェーンDeepSeekモーメント：TAOのサブネットアーキテクチャは自らの中央集権化危機を乗り越えられるか？

· 約 13 分
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

BittensorのTemplarサブネットが2026年3月にCovenant-72Bの訓練を完了した時 — 単一のデータセンターも使わずに構築された720億パラメータの言語モデル — 分散型AIがついにその創設時の約束を果たしたように感じられました。TAOは340ドルを突破しました。GrayscaleはBittensor Trustをスポット型ETFに転換する申請を行いました。しかしわずか2週間後、Covenant AIの創設者がプロジェクト全体を「分散化の茶番」と呼んで去り、トークンは数時間で23%暴落しました。

この急転直下は、現在Bittensor内部で起きているすべてを凝縮しています：実際のAI能力を生み出しながら、同時に一人のビジョナリーな創設者を中心にオープンインフラを構築するガバナンスの矛盾に苦しむネットワーク。

720億パラメータの概念実証​

Covenant-72Bは分散型ネットワーク上で訓練された史上最大の言語モデルです。サブネット3（Templar）で生産され、1.1兆トークンで訓練され、MMLUベンチマークで67.1のスコアを記録しました — MetaのLlama 2 70Bと競争力のある範囲にあり、そのモデルはMetaの産業規模のGPUクラスターを必要としました。

この成果が重要なのは、AI業界が大部分において退けていた問いに答えたからです：トークン報酬と引き換えにGPUサイクルを提供する独立したマイナーのパーミッションレスネットワークが、フロンティア品質のモデルを生産できるほど十分に協調できるか？

2026年3月時点での答えは、条件付きのイエスです。条件付きである理由は、その成果の背後にある経済学が依然として大幅に補助されているためです。

128のサブネットと補助金問題​

Bittensorは現在128のアクティブなサブネットを運営しており、それぞれがテキスト生成、画像合成、タンパク質折り畳み、金融モデリングなど数十の異なるAIタスクに特化しています。ネットワークは今年後半に256サブネットに拡大する予定です。12,000人以上のアクティブなマイナーがこれらのサブネット全体でコンピューティングを提供し、参加者がハードウェアアクセスではなく推論品質で競争するコンポーザブルなAIマーケットプレイスを形成しています。

しかし無視できない収益ギャップがあります。2026年初頭のPANewsの分析によると、Bittensorの年間インセンティブ予算はTAO排出量で約3億6,000万ドルに相当し — 有料ユーザーからの実際のサブネット収益はその一部に過ぎません。最も引用される推論サブネットであるChutes（サブネット64）は、中央集権的なクラウドプロバイダーに対して85%のコスト優位性を主張しています。しかし独立した分析では、排出補助金がなければ、Chutesは実際には中央集権的な代替手段よりも1.6〜3.5倍高いことが示されています。

補助金はインフレーションを通じてTAO保有者から来ています。マイナーが獲得するすべてのトークンは新たに鋳造され、コストはTAOを保有するすべての人が共同で負担します。これはベンチャー資金を受けたスタートアップがマーケットシェアを獲得するために現金を燃やすことと本質的に異なりません — しかしネットワークのコスト優位性は現時点では構造的な現実ではなくナラティブであることを意味します。

Dynamic TAO：市場に判断を委ねる​

元の排出モデルが有用性に関係なく既存のサブネットを優遇していることを認識し、Bittensorは2025年後半にTaoflowと呼ばれるフローベースのモデルに移行しました。新システムでは、排出は静的なプロトコルルールやトークン価格ではなく、ステーキング活動からのネットTAO流入に基づいて分配されます。

その影響は大きいです。真のユーザーエンゲージメントと資本を引き付けるサブネットはより多くの報酬を得ます。ネット流出（ステーキングよりアンステーキングが多い）を経験しているサブネットはゼロ排出を受けます。モデルはスケール不変であり、より大きな流動性プールを持つサブネットを構造的に優遇しません。

これは理論上、インセンティブを実際の有用性とより緊密に整合させます。しかし実際には、サブネットが技術的実力だけでなく、ナラティブの魅力やコミュニティエンゲージメントでも競争する必要があることも意味し、最も価値のあるAI作業と常に相関するとは限らない人気コンテストの力学を導入します。

2026年12月14日に予定されているハービングは、日次排出をさらに1,800 TAOに削減し、補助金の滑走路が短縮される前にサブネットが実際の収益を実証するプレッシャーを強化します。

誰も予想しなかった地政学的触媒​

分散型コンピューティングへの関心のより見過ごされてきたドライバーの1つは、米国チップ輸出規制の変化する情勢です。2026年1月、産業安全保障局はNvidia H200とAMD MI325Xチップの中国への輸出制限を緩和する改訂最終規則を発表しました — 拒否推定からケースバイケースの審査へと移行しました。

政策変更は劇的でした。アナリストは、100万個のH200の出荷が国内のみのチップ生産に対して中国の設置済みAIコンピューティングを250%増加させる可能性があると推定しました。しかし緩和には条件が付きました：新しいライセンス条件はリモートIaaSアクセスにまで拡大され、米国議会は2026年3月にチップセキュリティ法を承認し、先進チップに直接追跡技術を埋め込むことを提案しました。

これは構造的な緊張を生み出します。政府は誰が先進AIハードウェアを使用するかを制御したいと考えています。分散型ネットワークは設計上、管轄権に関係なくGPUを持つ誰からのコンピューティングも受け入れます。Bittensorは制裁回避ツールとして特別に設計されたわけではありませんが、そのパーミッションレスアーキテクチャは、国民国家が施行しようとしている輸出管理フレームワークの外側に本質的に位置することを意味します。

ハードウェアの不確実性に直面する中国のAI研究所にとって、分散型コンピューティングはヘッジを表します — 主要な戦略ではありませんが、輸出政策が変わるたびにより魅力的になるオプションです。Bittensorにとって、この地政学的な背景は、どんなマーケティングでも作り出せない需要のナラティブを提供します。

Covenant危機：分散化の茶番？​

そして4月10日が来ました。Covenant AI創設者のSam DareはBittensorネットワークからの完全な撤退を発表し、共同創設者のJacob Steeves（Constとして知られる）に対する詳細な告発を公表しました。告発は具体的でした：Covenantのサブネットへの排出停止、コミュニティチャンネルのモデレーション権限の剥奪、サブネットインフラの一方的な廃止、そして運用上の対立のタイミングに合わせた大量のトークン売却。

「これは分散化の茶番です」とDareは書きました。「Jacob Steevesはトリウンビレートに対する実効的な支配を維持し、意味のある権限移譲を拒否し、プロセスも合意もなく、自分が選んだ時にいつでも一方的に変更を展開します。」

TAOは332ドルから254ドルの安値まで急落し、約9億ドルの時価総額を消し去りました。皮肉は残酷でした：ネットワークの最高傑作を届けたばかりのチームが、今やガバナンスモデル全体を詐欺と呼んでいたのです。

Steevesは直接的な反論ではなく前向きな声明で応じ、この危機が「Bittensor上でヘッドレスに稼働し真のコモディティとしての最初のサブネットを生み出すことを証明する」と示唆し、ロックベースのサブネット所有権の計画を発表しました — サブネットの制御を自分自身を含むいかなる単一の当事者にも依存しにくくするメカニズムです。

これが真の分散化の進歩を表すのか、それともダメージコントロールなのかは未解決の問題のままです。明らかなのは、Bittensorのガバナンスモデルが創設チームに大きな権限を集中させ、パーミッションレスの理念と矛盾する単一障害点を作り出しているということです。

機関資本はそれでもやってくる​

ガバナンスの混乱にもかかわらず、機関投資家の関心は揺らいでいません。Grayscaleは2025年12月にBittensor Trust ETFの初期S-1登録申請を行い、2026年4月3日にはNYSE ArcaでGTAOのティッカーで取引されるスポット型ETFへの転換のための修正申請を提出しました。

Grayscaleはこの手法を以前にも使用しています — ビットコインとイーサリアムのトラストをそれらの資産の米国初のスポット型ETFに転換したのと同じ経路です。同社はまた、分散型AIファンド内のTAO配分を43.06%に引き上げ、セクターへの深い確信を示しています。

この申請は24時間の取引量を140%急増させました。ETF転換に関する潜在的な規制決定は2026年後半に出される可能性があり、年金基金や基金が資産に配分する前に必要とする規制されたアクセスを提供することになります。

BittensorがAIの未来に意味するもの​

2026年4月時点でのBittensorの正直な評価は、矛盾のネットワークであるということです。分散型訓練を通じて真に印象的な720億パラメータモデルを生み出しました — 多くの専門家が不可能だと言っていたことです。機関資本と潜在的なETFを引き付けました。12,000人以上のマイナーと128のサブネットを運営しています。

しかし、そのガバナンスが一人の創設者の決定が存在的危機を引き起こすほど中央集権的であること、中央集権プロバイダーに対するコスト優位性が持続不可能な補助金に依存していること、そして今後のハービングがトークンインセンティブと実世界の収益の間の清算を強制することも示しました。

分散型AI推論を評価する開発者と企業にとって、計算は単純です：

  • パフォーマンスはパリティに近づいています。Bittensorサブネットは、Mixtralモデルに対して毎秒90トークン、300msのレイテンシーを提供します — 中央集権エンドポイントと競争力があります。
  • コストは誤解を招きます。現在の価格は補助されています。排出が先細りになった後の中央集権相当の価格を想定してください。
  • 検閲耐性は実在しますがプレッシャー下ではテストされていません。主要な国家アクターがBittensorマイニングの停止を試みたことはありません。
  • ガバナンスリスクが最大の変数です。パーミッションレスを自称しながら創設者レベルの制御で運営されるネットワークは、まだ果たしていない約束をしています。

今後12ヶ月が、Bittensorが真の分散型インフラに進化するか、それとも十分な資金を持つトークン化コンピューティングの実験のままであるかを決定します。12月のハービング、Grayscale ETFの決定、そしてガバナンス危機の解決がそれぞれ役割を果たすでしょう。すでに明らかなのは、分散型AIがホワイトペーパー上の推測から本番の現実へと移行したということ — そして難しい問いはもはや理論的ではないということです。

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