Bittensor（TAO）在本周四强势拉升，并在周五欧洲早盘触及高点，此前Nvidia首席执行官Jensen Huang在All-In播客中提及该项目。TAO价格从$243.5迅速上涨至$310.6，随后小幅回落至$298.1（截至发稿时）。这一涨幅将加密货币市场中最受关注的AI相关资产之一重新推向聚光灯下——黄仁勋并未直接背书该代币，但他将Bittensor的技术里程碑视为关于开源AI基础设施更广泛辩论中的重要例证。
技术里程碑引发关注
播客中，风险投资家Chamath Palihapitiya向黄仁勋展示了Bittensor的“惊人技术成就”。他描述了一次在Subnet 3上进行的训练任务：参与者利用分布式闲置算力，以完全去中心化的方式训练了一个Llama模型，同时保持了有状态的过程管理。黄仁勋的第一反应简短但令人难忘：“这是我们这个时代的Folding@home。”
这句话之所以重要，是因为它用传统科技受众熟知的语言重新定义了Bittensor的最新成就。Folding@home曾是分布式志愿计算最著名的范例之一；黄仁勋的比较表明，他将Bittensor的实验视为分布式协调的合法表达，而非加密货币的“剧场效应”。在TAO的价格走势中，交易员普遍将其解读为来自AI硬件领域最具影响力人物之一的外部认可。
开源与专有模型共存论
黄仁勋随后将讨论范围扩大到Bittensor之外，直指AI市场的结构性问题。“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。两者不是非此即彼，而是共存。”他进一步区分道：“模型是一种技术，而不是产品；模型是技术，而不是服务。”
黄仁勋解释了双轨模式的重要性。对于通用消费级用途，大多数人会继续选择即用型服务，而非自行微调系统。“我真的非常不希望自己去微调模型。我更喜欢继续使用ChatGPT、Claude、Gemini和X。”他认为，AI产品的横向层面“正在蓬勃发展”且“前景广阔”。然而，在行业专用部署方面，他划出了明确界限：领域专业知识“必须以可控的方式被捕获”，而这“只能来自开源模型”。
市场影响与逻辑
这一区别正是Bittensor反应如此剧烈的原因。黄仁勋虽然没有直接评估代币，也未宣称Bittensor是开源AI的赢家，但他认可了专有与开源模型生态系统的共存，同时承认专业行业需要更可控、开放的基础。这种立场客观上强化了去中心化AI网络（如Bittensor）的潜在价值。此外，黄仁勋将Bittensor的训练跑比作Folding@home，实质上降低了传统技术投资者理解这类项目的门槛，吸引更多关注流入AI代币赛道。
截至发稿时，TAO报$297.0，24小时涨幅仍超过20%。受此联动影响，其他AI概念代币如Render（RNDR）、Fetch.ai（FET）等也出现不同程度的上涨，市场情绪高涨。分析人士指出，黄仁勋的评论短期内将持续支撑TAO的价格，但长期走势仍需观察Bittensor网络的实际采用率和算力规模能否持续增长。