「Cryptoにはまだ存在意義があるのか」という総合討論の中で、Bittensorは業界最も力強い答えを示しています。作者：0xai特に、オープンソースAIモデル分野への@DistStateAndMeとそのチームの貢献、そして本記事への貴重な助言とサポートに感謝します。**なぜこのレポートに注目すべきか**----------------**「分散型AIトレーニング」が不可能から可能へと変わった今、Bittensorはどれだけ過小評価されているのか？**2026年初頭、暗号通貨界隈には疲弊感が漂っていた。前回のブルマーケットの余韻はすでに消え去り、人材はAI業界へと加速的に流れている。かつて「次の100倍」などと語った者たちは、今やClaudeやCodeOpenclawについて語る。 「cryptoは時間の無駄だ」—この言葉を一度や二度聞いたことがあるかもしれない。**しかし2026年3月10日、Templarと呼ばれるBittensorのサブネットが静かに一つの発表をした。**世界中の70以上の独立参加者が、中央サーバーも大企業の調整もなく、Cryptoのインセンティブメカニズムだけを頼りに、協力して720億パラメータのAI大規模モデルを訓練した。モデルと論文はすでにHuggingFaceやarXivに公開され、データも検証可能な状態だ。さらに重要なのは：**このモデルは、Metaが高額投資して訓練した同等クラスのモデルを複数の重要テストで上回ったことだ。**この発表後、TAOの価格はほぼ2日間沈黙し続けた。3日目に突如暴騰し、6日後には約40％の上昇を記録。なぜこの2日の遅れが生じたのか？このレポートの核心は：暗号投資家は「また一つのオープンソースモデル」を見て、日常的に使われているGPTやClaudeに比べて見劣りすると感じている。AI研究者はcryptoに関心を持たない。**この二つのコミュニティ間のギャップが、認知のアービトラージ（裁定）ウィンドウを生み出している。****読解の枠組み**--------このレポートは二つの論理部分に分かれる。Part I — 技術的ブレークスルー：SN3 Templarが何を成し遂げたのか、その意義は何か。Part II — 業界への意味：この出来事がBittensorエコシステムの過小評価を示し、なぜBittensorがCrypto全体の希望と呼ばれるのか。**Part I：分散型AIトレーニングの突破**------------------------### 1. **SN3は何をしているのか？**大規模言語モデルの訓練には何が必要か？**従来の答え**：巨大なデータセンターを建設し、何千もの高性能GPUを購入し、数億ドルを投じ、企業のエンジニアチームが一元的に調整する。これがMetaやGoogle、OpenAIのやり方だ。**SN3 Templarのやり方**：世界中の参加者がそれぞれGPUサーバーを1台または数台用意し、パズルのピースのように計算能力を結集して、完全な大規模モデルを共同で訓練する。しかし根本的な課題がある：参加者が世界中に散らばり、信頼できず、ネットワーク遅延も不安定な中で、どうやって訓練結果の有効性を保証するのか？誰かがサボったり不正を働いたりしないようにするには？どうやって継続的な貢献を促すのか？**Bittensorは答えを示す**：TAOトークンによるインセンティブだ。誰の勾配（モデル改善への貢献度）がより効果的かに応じて、より多くのTAOを得られる仕組み。システムは自動で評価・決済し、中央集権的な調整は不要だ。これがBittensorのSN3（第3サブネット）、コードネームはTemplarだ。もしBitcoinが「非中央集権的な通貨」が可能だと証明したなら、SN3は「非中央集権的なAIトレーニング」も可能だと証明している。### 2. **SN3は何を成し遂げたのか？**2026年3月10日、SN3 Templarは「Covenant-72B」という名の大規模言語モデルの訓練を完了したと発表した。**「72B」とは何か？**：720億のパラメータ。パラメータはAIモデルの「知識記憶ユニット」であり、多いほど賢いとされる。GPT-3は1750億、MetaのLLaMA-2は700億。Covenant-72BはLLaMA-2と同じ規模だ。**訓練規模はどれくらいか？**：約1.1兆語（トークン）＝550万冊の本（1冊20万字換算）。**誰が参加したのか？**：70以上の独立参加者（マイナー）が順次計算能力を提供（各ラウンドで最大20ノード）。訓練は2025年9月12日に開始し、約6か月かかった。中央サーバーや調整機関は存在しない。**モデルの性能は？**：主流AIの試験を例にすると、データ出典：HuggingFace 1Covenant/Covenant-72B-Chatモデルカード* MMLU（57科目の総合知識）：Covenant-72B 67.35% vs Meta LLaMA-2 63.08%* GSM8K（数学推論）：Covenant-72B 63.91% vs Meta LLaMA-2 52.16%* IFEval（指示追従能力）：Covenant-72B 64.70% vs Meta LLaMA-2 40.67%**完全オープンソース**：Apache 2.0ライセンス。誰でも無料ダウンロード・使用・商用可能。**学術的裏付けも**：論文はarXivに提出済み [arXiv 2603.08163]。コア技術（SparseLoCo最適化器とGauntlet反作弊機構）はNeurIPS Optimization Workshopで発表済み。### 3. **この成果は何を意味するのか？****オープンソースAIコミュニティにとって**：従来、資金と計算資源の壁により、70Bクラスの大規模モデルの訓練は少数の大企業の専売特許だった。Covenant-72Bは初めて証明した：**コミュニティは、中央資金支援なしでも同規模のモデルを訓練できる**。これにより、AI基盤モデル開発への参加資格の境界が変わる。**AIの権力構造にとって**：現在のAI基盤モデルの格局は高度に集中化されている—OpenAI、Google、Meta、Anthropicが最も強力なモデルを支配。分散型訓練の成立は、この壁を越えられる可能性を示す。 「大企業だけが基盤モデルを作れる」という前提が、**初めて揺らぎ始めている**。**Crypto業界にとって**：これはCryptoプロジェクトがAI分野で初めて実質的な技術貢献をした例だ。Covenant-72BはHuggingFaceのモデル、arXivの論文、公開ベンチマークデータを持つ。これにより、**Cryptoのインセンティブメカニズムが真剣なAI研究のインフラになり得る**という前例ができた。**Bittensor自体にとって**：SN3の成功は、Bittensorを「理論上可能な分散型AIプロトコル」から、「実践的に検証された分散型AIインフラ」へと変貌させた。これは0から1への質的変化だ。### 4. **SN3の歴史的地位**分散型AI訓練の道はSN3が初めてではないが、SN3は先人の到達し得なかった地点に到達した。#### **分散型訓練の進化史：*** 2022 — Together GPT-JT（6B）：初期探索、マルチノード協調の実現* 2023 — SWARM Intelligence（～1B）：異種ノード協調訓練フレームワーク提案* 2024 — INTELLECT-1（10B）：異なる機関間の分散訓練* 2026 — Covenant-72B / SN3（72B）：主流ベンチマークで集中訓練を超えた最初の72Bモデルわずか4年で、パラメータは6Bから72Bへ12倍に増加。しかし、より重要なのは質だ。前の世代は「動かせる」だけだったが、Covenant-72Bは**主流ベンチマークで集中訓練モデルを超えた**最初の分散型大規模モデルだ。### **技術的ブレークスルーのポイント**：* **>99%圧縮（>146倍）**：参加者がアップロードする勾配データはGB単位だが、SparseLoCoはこれを146倍以上圧縮。まるで一シーズンのドラマを一枚の画像に圧縮し、情報損失も最小限に抑える。* **通信コストはわずか6%**：100人の協調作業のうち、通信・調整に費やす時間は6%のみ。残り94%は実質的な訓練に充てられる。これが分散型訓練の最大のボトルネックの一つを解決した。### 5. **分散型訓練は過小評価されているのか？**データを見て判断しよう。### **過小評価の証拠*** MMLU 67.35% vs LLaMA-2 63.08%* MMLU-Pro 40.91% vs LLaMA-2 35.20%* IFEval 64.70% vs LLaMA-2 40.67%分散型訓練のモデルは、MetaのLLaMA-2-70Bを超えている。### **現行のトップオープンソースモデルとのギャップ（正直に直視すべき）**：* MMLU: Covenant-72B 67.35% vs Qwen2.5-72B 86.8% vs LLaMA-3.1-70B 83.6%* GSM8K: Covenant-72B 63.91% vs Qwen2.5-72B 95.8% vs LLaMA-3.1-70B 95.1%差は約20〜30ポイント。しかし、重要なのは比較の枠組みだ。Covenant-72Bの意義はSOTA（最先端）を打ち負かすことではなく、「分散型訓練が可能であること」を証明した点にある。Qwen2.5やLLaMA-3.1は数百億ドルの投資と数万GPU、専門のエンジニアチームによるものだが、Covenant-72Bは**70以上の独立したマイナーと中央調整なし**で実現した。### **トレンドはスナップショットよりも重要**：* 2022年：最良の分散型モデルは6B規模で、MMLUも未測定* 2026年：72Bモデル、MMLU 67.35%、Metaの同クラスモデルを超えるわずか4年で、分散型訓練は「概念実験」から「性能が集中訓練に匹敵」へと進化した。この曲線の傾きは、どのベンチマークの数字よりも価値がある。さらに、Covenant-72Bの深い推論能力の差も、SN81 Grailによる後訓練強化学習（RLHF）で解決可能だ。これはGPT-4がGPT-3に比べて最も重要な改良点の一つだ。**Heterogeneous SparseLoCoは次のマイルストーン**：現状のSN3は全マイナーに同一GPUを要求しているが、次は異種ハードウェア（B200、A100、一般消費GPU）を混在させて訓練できるHeterogeneous SparseLoCoの実現だ。これにより、次の訓練の計算資源プールは大きく拡大する。分散型訓練はすでに実現可能性の門を越えた。今後のベンチマーク上の差は、さらなる最適化の工程的課題であり、根本的な理論的障壁ではない。**Part II：市場はこの事実をまだ理解していない**-----------------------### **TAOの価格推移**SN3の発表後、TAOの価格動向はこの認知遅れを明示している。この2日間の沈黙（3/10→3/12）：発表後も価格はほぼ動かず。**なぜ遅れが生じるのか？**------------暗号投資家は「Bittensor SN3がAIモデルを訓練した」とだけ見ているが、「72Bの分散訓練がMMLUでMetaを超えた」技術的意義を理解していない。AI研究者はこの技術的意義を理解できるが、cryptoには関心が薄い。この二つの認知差が、約2〜3日の価格遅延ウィンドウを生み出している。また、多くのCrypto投資家はBittensorの認知を前周期のまま留めている。現在、Bittensorには79以上のサブネットが活発に稼働し、AIエージェント、計算資源、AI訓練、AI取引、ロボットなど多岐にわたる分野をカバーしている。市場がBittensorのエコシステムの広がりを再評価し始めると、この認知差は修正され、その過程は価格の暴騰として現れる。### **Bittensorの評価のミスマッチ**Bittensorをより大きな産業背景に置いてみると、SN3はすでに証明した：**Bittensorは分散型大規模モデル訓練を実現できる**。もし将来、AIがオープンで許可不要な訓練ネットワークを必要とするなら、現時点で実証済みの唯一のインフラ候補はBittensorだ。市場は、**アプリケーション層のプロジェクトの評価論理**を用いて、**AIインフラレベルのネットワーク**を価格付けしている。暗号市場内だけで比較すれば、Bitcoinは長期的に暗号全体の市場占有率50〜60％を維持しているが、Bittensorは暗号AI分野でのシェアは約11.5％に過ぎない。市場がBittensorのAIインフラにおける位置付けを再理解すれば、このミスマッチは必ず修正される。**結論：BittensorはCrypto全村の希望だ**-------------------------------もしSN3 TemplarのCovenant-72Bが証明したことがあるとすれば、それは：**分散型ネットワークは資本だけでなく、計算能力や最先端AI研究も調整できるということだ。**過去数年、CryptoはAIの物語の中で周辺的な役割に過ぎなかった。多くのプロジェクトは概念や感情的な盛り上げ、資本のストーリーに頼るだけで、検証可能な技術的成果に乏しい。SN3は明らかに異なるケースだ。新たなトークンの物語も、AI＋Web3のアプリ層の製品も出していない。より根底にある、より困難なことを成し遂げた。**中央調整なしに72B規模のモデルを訓練したことだ。**参加者は世界中から集まり、互いに信頼せずとも、チェーン上のインセンティブと検証メカニズムにより、訓練貢献と報酬配分を自動的に調整している。**Cryptoの仕組みがAI分野で初めて真の生産性を組織したのだ。**多くの人はSN3の歴史的意義を理解していない。Bitcoinが証明したのは、「より良い支払い」ではなく、「中央信用なしの価値共通認識」だった。今日、多くの人はまだベンチマークやモデル公開、価格上昇だけを見ている。しかし、実際に起きているのは、Bittensorが証明していることだ：* **Cryptoは資産発行だけでなく、生産を組織できる*** **Cryptoは注意力を取引するだけでなく、知能を生産できる**オープンソースコミュニティはコードを貢献できるし、学術界も論文を出せる。しかし、超大規模訓練や長期協調、多地域調整、反作弊、報酬分配といった問題に直面したとき、善意や名誉体系だけでは不十分だ。* 経済的インセンティブがなければ、安定した供給は得られない* 検証可能な報酬・罰則がなければ、長期協調は成り立たない* トークン化による調整メカニズムがなければ、真のグローバルな、許可不要なAI生産ネットワークは形成できないしたがって、Bittensorは過小評価されているのか？答えは「可能性」ではなく、**「著しく、体系的に過小評価されている」**だ。「Cryptoにはまだ存在意義があるのか」という総合討論の中で、Bittensorは業界最も力強い答えを示している。だからこそ：**BittensorはCrypto全村の希望だ。**
Bittensor は暗号資産コミュニティ全体の希望です
「Cryptoにはまだ存在意義があるのか」という総合討論の中で、Bittensorは業界最も力強い答えを示しています。
作者：0xai
特に、オープンソースAIモデル分野への@DistStateAndMeとそのチームの貢献、そして本記事への貴重な助言とサポートに感謝します。
なぜこのレポートに注目すべきか
「分散型AIトレーニング」が不可能から可能へと変わった今、Bittensorはどれだけ過小評価されているのか？
2026年初頭、暗号通貨界隈には疲弊感が漂っていた。
前回のブルマーケットの余韻はすでに消え去り、人材はAI業界へと加速的に流れている。かつて「次の100倍」などと語った者たちは、今やClaudeやCodeOpenclawについて語る。 「cryptoは時間の無駄だ」—この言葉を一度や二度聞いたことがあるかもしれない。
しかし2026年3月10日、Templarと呼ばれるBittensorのサブネットが静かに一つの発表をした。
世界中の70以上の独立参加者が、中央サーバーも大企業の調整もなく、Cryptoのインセンティブメカニズムだけを頼りに、協力して720億パラメータのAI大規模モデルを訓練した。
モデルと論文はすでにHuggingFaceやarXivに公開され、データも検証可能な状態だ。
さらに重要なのは：このモデルは、Metaが高額投資して訓練した同等クラスのモデルを複数の重要テストで上回ったことだ。
この発表後、TAOの価格はほぼ2日間沈黙し続けた。3日目に突如暴騰し、6日後には約40％の上昇を記録。なぜこの2日の遅れが生じたのか？
このレポートの核心は：暗号投資家は「また一つのオープンソースモデル」を見て、日常的に使われているGPTやClaudeに比べて見劣りすると感じている。AI研究者はcryptoに関心を持たない。この二つのコミュニティ間のギャップが、認知のアービトラージ（裁定）ウィンドウを生み出している。
読解の枠組み
このレポートは二つの論理部分に分かれる。
Part I — 技術的ブレークスルー：SN3 Templarが何を成し遂げたのか、その意義は何か。
Part II — 業界への意味：この出来事がBittensorエコシステムの過小評価を示し、なぜBittensorがCrypto全体の希望と呼ばれるのか。
Part I：分散型AIトレーニングの突破
1. SN3は何をしているのか？
大規模言語モデルの訓練には何が必要か？
従来の答え：巨大なデータセンターを建設し、何千もの高性能GPUを購入し、数億ドルを投じ、企業のエンジニアチームが一元的に調整する。これがMetaやGoogle、OpenAIのやり方だ。
SN3 Templarのやり方：世界中の参加者がそれぞれGPUサーバーを1台または数台用意し、パズルのピースのように計算能力を結集して、完全な大規模モデルを共同で訓練する。
しかし根本的な課題がある：参加者が世界中に散らばり、信頼できず、ネットワーク遅延も不安定な中で、どうやって訓練結果の有効性を保証するのか？誰かがサボったり不正を働いたりしないようにするには？どうやって継続的な貢献を促すのか？
Bittensorは答えを示す：TAOトークンによるインセンティブだ。誰の勾配（モデル改善への貢献度）がより効果的かに応じて、より多くのTAOを得られる仕組み。システムは自動で評価・決済し、中央集権的な調整は不要だ。
これがBittensorのSN3（第3サブネット）、コードネームはTemplarだ。
もしBitcoinが「非中央集権的な通貨」が可能だと証明したなら、SN3は「非中央集権的なAIトレーニング」も可能だと証明している。
2. SN3は何を成し遂げたのか？
2026年3月10日、SN3 Templarは「Covenant-72B」という名の大規模言語モデルの訓練を完了したと発表した。
「72B」とは何か？：720億のパラメータ。パラメータはAIモデルの「知識記憶ユニット」であり、多いほど賢いとされる。GPT-3は1750億、MetaのLLaMA-2は700億。Covenant-72BはLLaMA-2と同じ規模だ。
訓練規模はどれくらいか？：約1.1兆語（トークン）＝550万冊の本（1冊20万字換算）。
誰が参加したのか？：70以上の独立参加者（マイナー）が順次計算能力を提供（各ラウンドで最大20ノード）。訓練は2025年9月12日に開始し、約6か月かかった。中央サーバーや調整機関は存在しない。
モデルの性能は？：主流AIの試験を例にすると、
データ出典：HuggingFace 1Covenant/Covenant-72B-Chatモデルカード
完全オープンソース：Apache 2.0ライセンス。誰でも無料ダウンロード・使用・商用可能。
学術的裏付けも：論文はarXivに提出済み [arXiv 2603.08163]。コア技術（SparseLoCo最適化器とGauntlet反作弊機構）はNeurIPS Optimization Workshopで発表済み。
3. この成果は何を意味するのか？
オープンソースAIコミュニティにとって：従来、資金と計算資源の壁により、70Bクラスの大規模モデルの訓練は少数の大企業の専売特許だった。Covenant-72Bは初めて証明した：コミュニティは、中央資金支援なしでも同規模のモデルを訓練できる。これにより、AI基盤モデル開発への参加資格の境界が変わる。
AIの権力構造にとって：現在のAI基盤モデルの格局は高度に集中化されている—OpenAI、Google、Meta、Anthropicが最も強力なモデルを支配。分散型訓練の成立は、この壁を越えられる可能性を示す。 「大企業だけが基盤モデルを作れる」という前提が、初めて揺らぎ始めている。
Crypto業界にとって：これはCryptoプロジェクトがAI分野で初めて実質的な技術貢献をした例だ。Covenant-72BはHuggingFaceのモデル、arXivの論文、公開ベンチマークデータを持つ。これにより、Cryptoのインセンティブメカニズムが真剣なAI研究のインフラになり得るという前例ができた。
Bittensor自体にとって：SN3の成功は、Bittensorを「理論上可能な分散型AIプロトコル」から、「実践的に検証された分散型AIインフラ」へと変貌させた。これは0から1への質的変化だ。
4. SN3の歴史的地位
分散型AI訓練の道はSN3が初めてではないが、SN3は先人の到達し得なかった地点に到達した。
分散型訓練の進化史：
わずか4年で、パラメータは6Bから72Bへ12倍に増加。しかし、より重要なのは質だ。前の世代は「動かせる」だけだったが、Covenant-72Bは主流ベンチマークで集中訓練モデルを超えた最初の分散型大規模モデルだ。
技術的ブレークスルーのポイント：
5. 分散型訓練は過小評価されているのか？
データを見て判断しよう。
過小評価の証拠
分散型訓練のモデルは、MetaのLLaMA-2-70Bを超えている。
現行のトップオープンソースモデルとのギャップ（正直に直視すべき）：
差は約20〜30ポイント。
しかし、重要なのは比較の枠組みだ。Covenant-72Bの意義はSOTA（最先端）を打ち負かすことではなく、「分散型訓練が可能であること」を証明した点にある。Qwen2.5やLLaMA-3.1は数百億ドルの投資と数万GPU、専門のエンジニアチームによるものだが、Covenant-72Bは70以上の独立したマイナーと中央調整なしで実現した。
トレンドはスナップショットよりも重要：
わずか4年で、分散型訓練は「概念実験」から「性能が集中訓練に匹敵」へと進化した。この曲線の傾きは、どのベンチマークの数字よりも価値がある。
さらに、Covenant-72Bの深い推論能力の差も、SN81 Grailによる後訓練強化学習（RLHF）で解決可能だ。これはGPT-4がGPT-3に比べて最も重要な改良点の一つだ。
Heterogeneous SparseLoCoは次のマイルストーン：現状のSN3は全マイナーに同一GPUを要求しているが、次は異種ハードウェア（B200、A100、一般消費GPU）を混在させて訓練できるHeterogeneous SparseLoCoの実現だ。これにより、次の訓練の計算資源プールは大きく拡大する。
分散型訓練はすでに実現可能性の門を越えた。今後のベンチマーク上の差は、さらなる最適化の工程的課題であり、根本的な理論的障壁ではない。
Part II：市場はこの事実をまだ理解していない
TAOの価格推移
SN3の発表後、TAOの価格動向はこの認知遅れを明示している。
この2日間の沈黙（3/10→3/12）：発表後も価格はほぼ動かず。
なぜ遅れが生じるのか？
暗号投資家は「Bittensor SN3がAIモデルを訓練した」とだけ見ているが、「72Bの分散訓練がMMLUでMetaを超えた」技術的意義を理解していない。
AI研究者はこの技術的意義を理解できるが、cryptoには関心が薄い。
この二つの認知差が、約2〜3日の価格遅延ウィンドウを生み出している。
また、多くのCrypto投資家はBittensorの認知を前周期のまま留めている。現在、Bittensorには79以上のサブネットが活発に稼働し、AIエージェント、計算資源、AI訓練、AI取引、ロボットなど多岐にわたる分野をカバーしている。市場がBittensorのエコシステムの広がりを再評価し始めると、この認知差は修正され、その過程は価格の暴騰として現れる。
Bittensorの評価のミスマッチ
Bittensorをより大きな産業背景に置いてみると、
SN3はすでに証明した：Bittensorは分散型大規模モデル訓練を実現できる。
もし将来、AIがオープンで許可不要な訓練ネットワークを必要とするなら、現時点で実証済みの唯一のインフラ候補はBittensorだ。
市場は、アプリケーション層のプロジェクトの評価論理を用いて、AIインフラレベルのネットワークを価格付けしている。
暗号市場内だけで比較すれば、Bitcoinは長期的に暗号全体の市場占有率50〜60％を維持しているが、Bittensorは暗号AI分野でのシェアは約11.5％に過ぎない。
市場がBittensorのAIインフラにおける位置付けを再理解すれば、このミスマッチは必ず修正される。
結論：BittensorはCrypto全村の希望だ
もしSN3 TemplarのCovenant-72Bが証明したことがあるとすれば、それは：
分散型ネットワークは資本だけでなく、計算能力や最先端AI研究も調整できるということだ。
過去数年、CryptoはAIの物語の中で周辺的な役割に過ぎなかった。多くのプロジェクトは概念や感情的な盛り上げ、資本のストーリーに頼るだけで、検証可能な技術的成果に乏しい。SN3は明らかに異なるケースだ。
新たなトークンの物語も、AI＋Web3のアプリ層の製品も出していない。より根底にある、より困難なことを成し遂げた。
中央調整なしに72B規模のモデルを訓練したことだ。
参加者は世界中から集まり、互いに信頼せずとも、チェーン上のインセンティブと検証メカニズムにより、訓練貢献と報酬配分を自動的に調整している。
Cryptoの仕組みがAI分野で初めて真の生産性を組織したのだ。
多くの人はSN3の歴史的意義を理解していない。Bitcoinが証明したのは、「より良い支払い」ではなく、「中央信用なしの価値共通認識」だった。
今日、多くの人はまだベンチマークやモデル公開、価格上昇だけを見ている。
しかし、実際に起きているのは、Bittensorが証明していることだ：
オープンソースコミュニティはコードを貢献できるし、学術界も論文を出せる。しかし、超大規模訓練や長期協調、多地域調整、反作弊、報酬分配といった問題に直面したとき、善意や名誉体系だけでは不十分だ。
したがって、Bittensorは過小評価されているのか？答えは「可能性」ではなく、**「著しく、体系的に過小評価されている」**だ。
「Cryptoにはまだ存在意義があるのか」という総合討論の中で、Bittensorは業界最も力強い答えを示している。
だからこそ：BittensorはCrypto全村の希望だ。