Bittensor (TAO) Surges 28% After Nvidia CEO Jensen Huang Praises Open AI Models

Bittensor (TAO) Surges 28% After Nvidia CEO Jensen Huang Praises Open AI Models

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News Editor 01
2026-07-06 19:17:12
Nvidia CEO Jensen Huang praised Bittensor's distributed AI training on the All-In podcast, comparing it to Folding@home and stressing the importance of open AI models. TAO token surged 28% as markets viewed this as indirect validation from a top AI hardware executive.

7月6日,去中心化AI项目Bittensor的原生代币TAO在英伟达CEO黄仁勋的一番言论推动下,24小时内从$243.5飙升至$310.6,涨幅高达28%。尽管随后小幅回落至$298.1,但这一异动仍使Bittensor重新成为加密货币和AI领域交叉关注的焦点。

黄仁勋点评:现代版Folding@home

事件起因于黄仁勋在热门播客All-In中的亮相。主持人Chamath Palihapitiya向他展示了Bittensor(一个加密货币项目)所谓的“疯狂技术成就”——在Subnet 3上,参与者利用分布式闲置算力,完全去中心化地训练了一个Llama模型,且整个训练过程实现了状态化(stateful)管理。黄仁勋听后立即给出的评价简练而引人深思:“这是我们这个时代的Folding@home。”

Folding@home曾是分布式志愿计算最具代表性的范例,用于模拟蛋白质折叠等科研任务。黄仁勋的类比意味着,他并未将Bittensor的实验视为加密圈的噱头,而是真正看作分布式协作在AI领域的合法性探索。对交易者而言,这无异于得到了全球AI硬件领域最权威人物之一的间接认可,是TAO价格暴涨的直接催化剂。

开源与专有AI的共存之路

黄仁勋随即将话题从单一项目扩展到整个AI市场的结构。他明确指出:“我坚信,我们既需要作为一等产品、专有产品的模型,也需要作为开源产品的模型。这不是A或B的选择,而是A和B并存。毫无疑问。”他还进一步强调:“模型是技术,而不是产品;模型是技术,而不是服务。”

在其持续阐述中,黄仁勋解释了双轨模式的重要性:对于通用消费级应用,大多数用户更倾向于使用现成的服务(如ChatGPT、Claude、Gemini等),而无需自行微调;但对行业特定部署(如医疗、金融等),专业知识“必须以一种可控制的方式被捕获”,而这“只能来自开源模型”。这一区分恰恰击中了Bittensor的核心定位——它是一个面向开放AI基础设施的去中心化协议,旨在让任何参与者都能以去中心化方式贡献算力、训练模型,并保证可控性。

市场影响:去中心化AI基础设施价值重估

尽管黄仁勋并未直接推荐Bittensor代币,也未将其定义为开源AI的最终赢家,但他在关键话题上的正面表态已足以点燃市场情绪。TAO的暴涨不仅带动了其他AI概念代币(如Fetch.ai、Render Network等)的短暂跟涨,更促使整个AI加密板块重新审视分布式训练和去中心化算力的潜在价值。

从技术角度看,Bittensor近期在Subnet 3上运行的“Covenant-72B”实验(700亿参数模型,由70多个贡献者无许可训练)展示了分布式AI训练的可扩展性。黄仁勋将其与Folding@home类比,进一步为这种模式赋予了“正统性”。市场分析师认为,这标志着顶级硬件高管开始认真对待去中心化AI的基础设施,而不仅仅将其视为投机工具。

然而,需注意的是,TAO目前仍面临价格波动风险。截至发稿,TAO报$297.0,较日内高点回落约4%。长期来看,Bittensor能否真正承载起开源AI的底层网络,仍取决于技术团队的持续迭代和生态参与者的实际采用。黄仁勋的发言或许是一个重要的情绪转折点,但并非基本面的直接改变。

结论

黄仁勋在All-In播客中对Bittensor的点名与对开源AI的坚定支持,为市场注入了强劲的信心。TAO的28%暴涨反映了加密投资者对顶级科技领袖话语的高度敏感,同时也凸显了AI与加密融合赛道越来越受到主流关注的趋势。未来,随着更多硬件厂商和开发者涉足分布式计算,Bittensor等项目或将在开放AI基础设施的辩论中扮演更关键的角色。

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