Nvidia CEO Jensen Huang Praises Open-Source AI Models; Bittensor (TAO) Surges 28%

Nvidia CEO Jensen Huang Praises Open-Source AI Models; Bittensor (TAO) Surges 28%

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News Editor 01
2026-07-06 19:19:12
Nvidia CEO Jensen Huang likened Bittensor's distributed AI training to 'modern-day Folding@home' on the All-In podcast, sending TAO up 28% from $243.5 to $310.6. The market viewed it as a major endorsement for decentralized AI infrastructure.

7月6日,加密市场迎来一波由顶级科技领袖言论驱动的行情。受英伟达(Nvidia)CEO黄仁勋在热门播客《All-In》中公开赞扬开源AI模型的推动,AI概念代币Bittensor(TAO)应声大涨,单日涨幅达28%,从243.5美元一路冲高至310.6美元,截至发稿时回落至298.1美元。

黄仁勋的“现代版Folding@home”比喻引爆市场

事件的导火索出现在《All-In》播客的对话环节。知名投资人Chamath Palihapitiya向黄仁勋展示了一项被其称为“相当疯狂的技ฃ术成就”——源于加密项目Bittensor。他描述了Bittensor子网3(Subnet 3)上的一次训练运行:参与者利用分布式过剩计算资源,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管理流程。

黄仁勋的回应简短却极具影响力:“这是我们这个时代的Folding@home。”Folding@home是分布式志愿计算早期最知名的项目之一,用于模拟蛋白质折叠。黄仁勋的类比将Bittensor的实验从“加密噱头”重新定位为分布式协同的合法技术表达。市场迅速解读为——这位AI硬件领域最具影响力的CEO为Bittensor的技术可行性提供了一份隐形的背书。

开源与专有模型共存:黄仁勋的核心观点放大影响力

黄仁勋并未止步于对Bittensor的评论,而是将话题扩⾄至AI市场的结构性问题。他明确表示:“我坚信我们既需要作为一等产品、专有产品的模型,也需要作为开源模型的模型。这不是二选一,而是两者兼具。毫无疑问。” 他进一步区分:“模型是技术,不是产品;模型是技术,不是服务。”

针对通用消费场景,黄仁勋认为大多数用户会继续偏好即用型服务(如ChatGPT、Claude等),而不是自行微调模型。然而,在行业特定部署中,他划出了一条硬线:“领域专业知识必须以一种可控制的方式捕获,而这只能来自开源模型。”这一论断直接触及Bittensor项目的核心定位——为专业领域提供去中心化、可控制的开源AI基础设施。

市场参与者认为,黄仁勋对开源AI模型必要性的明确背书,强化了Bittensor作为去中心化AI网络潜在价值。尽管他没有直接荐购TAO代币,但为整个赛道注入了强大的信心。

技术成就与市场情绪共振

Bittensor官方账号随后在推特上引用了播客片段,并纠正了Chamath在描述中的一个细节:训练的是72B参数的模型(而非其提到的40亿参数),涉及70多个贡献者的无许可训练。这进一步凸显了项目的技术突破。

从技术面看,TAO在243.5美元附近获得支撑后暴力拉升,突破关键阻力位300美元,随后小幅回调。分析师指出,黄仁勋的评论属于“事件驱动型”催化剂,短期情绪可能消化,但若项目能持续产出类似的技术里程碑,长期价值将逐步显现。

截至发稿时,TAO价格为297.0美元,日内涨幅仍维持在22%以上。AI主题代币如Fetch.ai(FET)、Render Network(RNDR)等也出现不同程度跟涨,显示出整个板块的联动效应。

市场影响与展望

此次事件再次证明,顶级科技领袖的公开言论对加密货币市场具有显著的短期催化作用。更重要的是,它揭示了AI与Crypto交叉领域正在获得主流认知——分布式计算、开源模型、去中心化训练等概念不再是极客圈的话题,而是进入了世界级企业家的讨论范围。

长期来看,Bittensor能否将技术成就转化为持续的用户增长和生态繁荣,才是决定TAO价值的关键。但至少在这一天,黄仁勋的一句话让这个项目在加密世界之外也赢得了一席之地。

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