Bittensor의 DeepSeek 모멘트: TAO는 AI의 두 번째 극이 될 수 있을까?
엔비디아 CEO 젠슨 황이 All-In 팟캐스트에서 당신의 프로젝트를 "현대판 folding@home"이라고 부른다면, 그건 일상적인 칭찬이 아닙니다. 그것은 신호입니다. 2026년 3월, Bittensor의 Templar 서브넷은 역사상 최대 규모의 탈중앙화 대형 언어 모델 사전학습인 Covenant-72B를 완료했으며, TAO 가격 90% 급등을 촉발하고 Web3에서 가장 중요한 논쟁을 재점화했습니다: 토큰 인센티브 독립 GPU 채굴자 네트워크가 OpenAI와 Anthropic을 능가할 수 있을까요?
이 질문은 대담하게 들립니다. 하지만 DeepSeek도 그랬습니다.
프레임을 바꾸는 DeepSeek 유추
2025년 초, DeepSeek는 오픈소스 AI가 훈련 비용의 약 1%로 GPT-4 성능에 필적할 수 있음을 증명했습니다. 수십억 달러의 컴퓨팅 클러스터와 수천 명의 전임 연구원을 보유한 미국 하이퍼스케일러만이 프론티어 모델을 구축할 수 있다는 가정이 산산이 부서졌습니다. 하룻밤 사이에 "규모가 전부"라는 공감대가 무너졌습니다.
Bittensor는 다른 메커니즘을 가진 두 번째 혁명에 전체 아키텍처 설계를 걸고 있습니다. DeepSeek가 효율적인 폐쇄 훈련이 비싼 폐쇄 훈련에 도전할 수 있음을 증명했다면, Bittensor의 논제는 탈중앙화된 실력주의 경쟁이 중앙집중식 독점 개발에 도전할 수 있다는 것입니다.
이 구분은 매우 중요합니다. DeepSeek가 성공한 것은 모델 가중치를 자유롭게 공유할 수 있기 때문입니다 — 한번 훈련되면 누구나 모델을 실행할 수 있습니다. Bittensor의 도전은 더 어렵습니다: 탈중앙화된 참여 — 중앙 권위 없이 훈련과 추론을 조율하는 수천 명의 독립 채굴자 — 가 경쟁력 있는 품질 수준에서 진정으로 유용한 AI 출력을 생산할 수 있음을 증명해야 합니다.
Covenant-72B는 그 증명에 대한 가장 진지한 시도입니다.
Covenant-72B가 실제로 증명한 것
2026년 3월 10일, Bittensor의 서브넷 3(Templar)은 전 세계 70명 이상의 독립 기여자들이 협력하여 일반 하드웨어와 표준 인터넷 연결로 — 화이트리스트도, 허가도 필요 없이 — 훈련한 720억 파라미터 언어 모델의 완성을 발표했습니다.
기술적인 헤드라인은 인상적입니다. 그러나 그 밑에 있는 공학적 혁신이 중요합니다: SparseLoCo, 희소화, 2비트 양자화, 오류 피드백을 사용하여 훈련 노드 간 통신 오버헤드를 146배 줄인 프로토콜. 분산 LLM 훈련은 역사적으로 노드 간에 필요한 그래디언트 동기화의 방대한 볼륨에 의해 병목 현상이 발생했습니다. SparseLoCo의 압축 혁신은 데이터센터급 InfiniBand가 아닌 이기종 인터넷 연결을 통해 Covenant-72B를 가능하게 했습니다.
결과: MMLU 벤치마크 점수 67.1점, Covenant-72B를 Meta의 Llama 2 70B와 동일한 성능 범위에 위치시킵니다. 맥락을 위해 — Llama 2 70B는 세계에서 가장 잘 지원받는 AI 연구소 중 하나에서 구축했습니다. Covenant-72B는 TAO 배출량을 두고 경쟁하는 익명 채굴자들이 구축했습니다.
발표 이후 몇 주 동안 TAO가 90% 급등했습니다. 2025년 12월 미국 최초의 비트텐서 현물 ETF(티커: GTAO)를 신청한 Grayscale은 그 논제가 검증되는 것을 보았습니다. 기관 스테이킹은 유통 공급량의 19%에 달했습니다. 시장은 적어도 그 순간만큼은 동의했습니다: 이것은 이정표였습니다.
품질 경쟁을 강요하는 반감기 이후 경제학
Bittensor의 반감기 — 2025년 12월 14일에 발생 — 는 일일 TAO 발행량을 7,200개에서 3,600개로 줄였습니다. 2026년 12월로 예상되는 다음 반감기는 이를 1,800개로 더 줄일 것입니다.
이 희소성 설계는 장식적인 것이 아닙니다. 2025년 2월에 시행된 Dynamic TAO(dTAO) 업그레이드에 따라 Bittensor의 128개 활성 서브넷 전반의 배출량은 이제 순 TAO 스테이킹 유입으로 결정됩니다 — 검증자들이 어느 서브넷이 진정으로 유용한 AI 출력을 생산하고 있다고 믿는지를 반영하는 시장 주도 신호. 실세계 유틸리티를 증명하지 못하는 서브넷은 스테이킹을 잃고 따라서 배출량도 잃습니다.
반감기는 총 보상 풀을 압축합니다. dTAO의 흐름 기반 분배와 결합하여, 서브넷 운영자에 대한 경제적 압력은 "살아남기"에서 "경쟁에서 이기기"로 전환했습니다. 고배출 시대에 평범한 출력을 생산하던 서브넷은 이제 더 성능이 좋은 경쟁자들에 의해 보상을 빼앗길 수 있습니다. Bittensor는 사실상 토큰 경제학을 사용하여 시장 가격이 중앙집중식 AI API에 적용하는 경쟁 압력을 복제하고 있습니다.
이 메커니즘이 규모에서 프론티어급 AI를 생산하는지 여부는 아직 증명되지 않았습니다. 그것이 생산한 것은 이제 데이터 처리, NLP, 이미지 인식, 금융 인텔리전스, 분산 훈련에 걸쳐 128개의 서브넷을 아우르는 네트워크입니다 — 단일 연구소가 구축하지 않을 다양한 AI 워크로드 포트폴리오.
불편한 복잡 요인: 거버넌스 긴장
Bittensor의 "DeepSeek 모멘트"에 대한 어떤 분석도 그 이후에 일어난 일을 다루지 않고서는 완전할 수 없습니다.
Covenant-72B의 승리 직후, 그 성과의 배후 팀인 Covenant AI는 Bittensor 생태계에서의 탈퇴를 발표하며 이를 "탈중앙화 극장"이라고 불렀습니다. Covenant의 창설자 Sam Dare는 Bittensor 공동 창설자 Jacob Steeves의 "과도한 통제"를 인용했는데, 여기에는 Covenant 서브넷에 대한 배출량 정지, 팀의 커뮤니티 중재 기능 제거, 단방향적인 인프라 폐기 결정 등이 포함됩니다. TAO는 두 시간 이내에 338달러에서 285달러로 15% 하락했습니다.
아이러니는 구조적입니다: AI 개발을 단일 주체가 통제하지 않는다는 핵심 약속을 가진 네트워크가 의미 있는 업그레이드 권한이 상층부에 집중되는 "삼두정치" 거버넌스 모델을 가지고 있는 것처럼 보입니다.
이것은 Bittensor에만 국한된 것이 아닙니다. 이는 규모의 모든 탈중앙화 인프라 프로젝트의 핵심 역설입니다: 효율적인 프로토콜 업그레이드를 가능하게 하는 조율 메커니즘은 권력을 집중시키는 경향이 있습니다. 비트코인은 프로토콜을 거의 변경 불가능하게 만들어 이를 해결했습니다. 이더리움은 장기간의 거친 합의 과정을 통해 이를 해결했습니다. Bittensor는 새로운 AI 아키텍처를 지원하기 위해 자주 업그레이드해야 하며, 같은 문제의 더 어려운 버전에 직면합니다.
Steeves는 Covenant의 특성화를 부인하며 배출량 정지를 프로토콜 위반에 대한 합법적인 대응으로 규정했습니다. 그러나 시장의 15% 반응은 거버넌스 신뢰성 — 단순한 기술 역량이 아니라 — 이 이제 TAO에 반영되고 있음을 시사합니다.
Bittensor 대 경쟁자: 탈중앙화 AI에 대한 세 가지 접근법
Bittensor는 이 공간에서 혼자가 아닙니다. 세 가지 뚜렷한 모델이 탈중앙화 AI 인프라가 어떻게 보여야 하는지를 정의하기 위해 경쟁하고 있습니다:
Bittensor(서브넷 인센티브 경제): 128개의 전문 서브넷이 실력주의 점수 시스템으로 검증된 AI 출력 품질에 기반하여 TAO 배출량을 두고 경쟁합니다. 강점은 폭넓음 — 단백질 접힘 예측에서 자연어 생성까지 모든 것을 아우르는 작업들. 약점은 품질 검증이 여전히 어렵다는 것: 검증자들은 AI 출력 품질을 평가해야 하며, 그 평가를 게임화하는 것은 지속적인 공격 표면입니다.
Gensyn(분산 컴퓨팅 마켓플레이스): Gensyn은 컴퓨팅을 훈련 계산의 암호화 증명이 있는 상품으로 취급합니다. 개발자는 GPU 시간을 구매하고; 제공자는 실제 사이클에 대한 토큰을 얻습니다. 혁신은 신뢰 없는 검증입니다 — 노드는 결과를 위조하는 것이 아니라 실제로 모델을 훈련했다는 것을 증명합니다. Gensyn은 무엇을 훈련해야 하는지에 대한 의견 없이 ML 훈련을 검증 가능하고 접근 가능하게 만드는 데 특별히 집중합니다.
Ambient(AI 네이티브 합의): 아마도 아키텍처적으로 가장 급진적인 접근법 — Ambient의 Proof-of-Logits(PoL) 메커니즘은 AI 추론 자체를 합의 메커니즘으로 만듭니다. 채굴자들은 600B+ 파라미터 언어 모델에서 출력을 생성하여 경쟁합니다; 검증자들은 완전한 출력을 재계산하는 것이 아니라 logit 지문을 확인하여 검증합니다. AI 계산은 단순히 블록체인 위에서 실행되는 것이 아니라 — 그것이 바로 블록체인의 보안 모델입니다.
이 세 가지 접근법은 경쟁하 는 것보다 보완적입니다. Bittensor는 AI 출력 생산을 위한 경쟁적 인센티브 레이어를 제공합니다. Gensyn은 훈련을 위한 신뢰 없는 컴퓨팅 마켓플레이스를 제공합니다. Ambient는 AI 지능 자체가 보안 원시 요소가 될 때 무슨 일이 일어나는지 탐구합니다. 세 가지 모두 성공하는 생태계는 어느 단일 접근법이 지배하는 생태계보다 풍요롭습니다.
"두 번째 극" 논제: 야망 대 현실
Web3Caff의 Bittensor의 Covenant-72B 성과를 "체인 상의 AI DeepSeek 모멘트"로 규정하는 것은 특정 주장에 기반합니다: DeepSeek가 오픈소스 AI가 비용의 일부로 GPT-4와 경쟁할 수 있음을 증명한 것처럼, Bittensor는 탈중앙화 AI가 중앙집중식 연구소와 경쟁할 수 있음을 증명하고 있다는 것입니다.
이 유추는 한 방향에서는 맞고 다른 방향에서는 틀립니다.
맞는 점은 Covenant-72B가 탈중앙화 조율 + 토큰 인센티브가 단일 통제 조직 없이 최첨단급 모델을 생산할 수 있음을 진정으로 보여준다는 것입니다. 이것은 작은 일이 아닙니다. 67.1 MMLU 점수는 실재합니다; 70명 이상의 기여자는 실재합니다; SparseLoCo 압축 혁신은 실재합니다.
틀린 점은 DeepSeek의 성공이 즉시 실행 가능했다는 것입니다: 오늘 가중치를 다운로드하고 소비자 하드웨어에서 GPT-4급 모델을 실행할 수 있습니다. Bittensor의 출력은 네트워크의 API 인프라를 통해 액세스되고, 배출량 할당의 경제적 조건에 따라 달 라지며, 거버넌스 결정이나 경제적 인센티브 변화에 의해 중단될 수 있는 지속적인 채굴자 참여에 의존합니다.
"오픈소스"와 "탈중앙화"는 서로 다른 조율 문제를 해결합니다. DeepSeek는 지식 독점 문제를 해결했습니다 — 모델 자체를 자유롭게 이용 가능하게 만들었습니다. Bittensor는 생산 독점 문제를 해결하려 합니다 — AI 생성이 100억 달러 데이터 센터를 구축할 여유가 있는 네 개 회사만이 아니라 컴퓨팅을 기여할 의지가 있는 누구에게나 접근 가능하도록 보장하는 것.
그것은 더 어렵고 더 야심찬 목표입니다. AI 개발의 궤적이 더 큰 훈련 실행으로 계속되어 하이퍼스케일러와 다른 모든 사람 사이의 격차를 더 넓힌다면, 그것은 더 중요한 목표이기도 할 것입니다.
인프라 레이어에 대한 의미
AI 기반 애플리케이션을 구축하는 개발자들에게, Bittensor의 2026년 모멘텀은 진정한 대안적 액세스 레이어를 나타냅니다. 모든 API 호출마다 OpenAI, Anthropic, 또는 Google에 비용을 지불하는 대신, 애플리케이션은 특정 워크로드를 Bittensor 서브넷으로 라우팅할 수 있으며, 특히 Llama 2급 성능(67+ MMLU)이 충분한 작업의 경우 잠재적으로 더 낮은 비용으로 액세스할 수 있습니다.
128개의 서브넷 아키텍처는 금융 데이터 처리, 코드 생성, 과학 문헌 합성 등 전문화된 기능에 각 작업 유형별로 별도의 공급업체 통합을 요구하지 않고 통합 프로토콜을 통해 액세스할 수 있 음을 의미합니다.
거버넌스 위험은 실재하며 반영되어야 합니다. 하지만 기술적 진보도 마찬가지입니다.
Bittensor의 반감기 이후 경제학, dTAO 시장 주도 배출량 할당, 그리고 Covenant-72B 벤치마크는 함께 지금까지 조립된 가장 신뢰할 수 있는 탈중앙화 AI 인프라 버전을 나타냅니다. "두 번째 극" 야망 — OpenAI와 Anthropic의 중앙집중식 훈련 독점에 대한 구조적 대안 — 을 달성할 수 있는지는 Bittensor가 조율 기술 과제를 해결한 것만큼 효과적으로 거버넌스 신뢰성 격차를 해결할 수 있는지에 달려 있습니다.
DeepSeek 모멘트 유추는 야망적입니다. 하지만 더 이상 터무니없지 않습니다.
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