TAO 관련 요약을 하자면
지금까지 AI 모델 훈련은 Google, OpenAI, Meta 같은 빅테크만 할 수 있다는 게 업계 상식이었습니다. 수천억짜리 데이터센터, 수만 개 GPU 클러스터. 탈중앙화 네트워크는 "작은 실험" 수준이라는 인식이 강했습니다.
근데 이번에 Bittensor 팀이 Covenant-72B를 내놨습니다. 72B 파라미터 LLM — Meta의 LLaMA랑 같은 사이즈급입니다. AWS나 Azure 없이, 인터넷에 흩어진 일반 GPU들로 완전 훈련을 성공했고. 피어리뷰 논문에 실제 벤치마크까지 나왔습니다.
탈중앙화 AI의 베어 케이스가 하나 제거된 겁니다.
물론 한계는 있습니다:
• 속도: Google/OpenAI는 몇 주 만에 훈련 반복 가능. 분산 코디네이션은 오버헤드 있음
• 최첨단: GPT-5, Gemini Ultra는 400B+ 파라미터에 독점 데이터 파이프라인. 72B랑 급이 다릅니다
• 추론 비용: 수백만 쿼리/일 규모 서빙은 아직 중앙화 인프라가 유리
근데 탈중앙화가 이기기 시작하는 구간이 있습니다:
• 비용: $5억짜리 데이터센터 capex 없이 일반 GPU로 훈련 가능
• 검열 저항: 오픈 웨이트, Apache 2.0 라이선스. 아무도 플러그 못 뽑음
• 롱테일 수요: 기업 AI 유즈케이스 99%는 GPT-5 필요 없습니다. 저렴하고, 커스터마이즈 가능하고, 프라이빗한 70B면 충분
비유를 하자면 Linux vs Windows입니다. Linux가 상업적으로 Windows를 이긴 적 없습니다. 근데 지금 전 세계 서버의 90%가 Linux에서 돌아갑니다. Bittensor는 AI 인프라에서 그 역할을 노리는 겁니다.
여기에 Chamath Palihapitiya(실리콘밸리 최대 SPAC 투자자)와 젠슨 황(NVIDIA CEO)이 새벽에 TAO를 언급했습니다
https://x.com/jollygreenmoney/status/2034716828384284691
12월 2025 첫 번째 반감기 — 일 발행량 7,200→3,600 TAO. . 업비트 상장으로 국내 유동성도 생겼습니다.
물론 이 앵글은 현재 매출이 아니라 내러티브 리프라이싱입니다. "흥미로운 실험" → "이게 실제로 된다" → 기관들이 탈중앙화 AI 베팅을 재평가해야 하는 구간.
이 바닥에서 제일 먼저 강하게 움직인 종목이라 계속 주의 깊게 보라고 하시는거고
중요한건 대부분의 모든 알트들이 내린다고해서 이런 전통시장에서도 관심같을 만한 제품들까지 무시해서는 안된다는 겁니다.
그래서 닷컴버블에 비유해 이야기한거구요 .
매수추천은 아닙니다. 시장이 너무 다이시해서