Covenant AI가 37,000 TAO를 덤핑하고 Bittensor를 중앙화 쇼라고 비난했습니다. 우리는 여파, 회복, 그리고 이것이 DeAI 거버넌스에 대해 드러내는 것을 분석합니다.
Kai Nakamoto
신흥 기술 분석가
Bittensor는 탈중앙화 AI의 대표 프로젝트로, 128개의 활성 서브넷, 2026년 1분기 4,300만 달러의 수익, 그리고 SEC 검토 중인 Grayscale ETF 신청을 보유하고 있습니다. Covenant AI 위기는 네트워크를 무너뜨리지 않았습니다. 그러나 모든 DeAI 투자자와 개발자가 이해해야 할 구조적 긴장을 드러냈습니다.
Covenant AI는 Bittensor의 가장 중요한 서브넷 세 개를 운영했습니다: Templar (SN3), Basilica (SN39), 그리고 Grail (SN81). Templar는 2026년 3월 Covenant-72B 모델을 완성했는데, 이는 약 20명의 독립 기여자가 범용 하드웨어를 사용하여 1.1조 개의 토큰으로 훈련한 720억 매개변수 언어 모델입니다. MMLU 벤치마크에서 67.1점을 기록하여 역대 가장 큰 탈중앙화 LLM 훈련 실행이 되었습니다.
그러다 Sam Dare가 떠났습니다. 그의 공개 성명은 Jacob Steeves가 배출 일정과 프로토콜 수준 결정에 대한 일방적 통제권을 유지하여 Bittensor의 탈중앙화 내러티브와 모순된다고 비난했습니다. Dare는 거버넌스 구조가 권력을 집중시키면서 위험을 분산시키는 "가면"이라고 주장했습니다.
Covenant AI는 단일 거래로 37,000 TAO를 덤핑하여 파생상품 시장 전반에서 920만 달러의 레버리지 롱 청산을 촉발했습니다. 폭락으로 TAO는 약 332달러에서 254달러로 하락한 후 안정화되었습니다.
즉각적인 피해는 심각했지만 제한적이었습니다:
일주일 내에 TAO는 약 270달러로 회복되어 시장이 이를 근본적 실패가 아닌 거버넌스 충격으로 받아들였음을 시사했습니다. 거래량은 폭락 중 340% 급증한 후 정상화되었습니다. 활성 컴퓨팅 및 토큰 전송으로 측정된 서브넷 생태계는 중단 없이 계속 작동했습니다.
Covenant AI 탈퇴는 모든 탈중앙화 AI 프로젝트에 적용되는 세 가지 구조적 질문을 제기합니다:
Covenant AI는 세 개의 서브넷을 동시에 운영했습니다. 단일 운영자가 여러 중요 서브넷을 통제할 때, 그들의 탈퇴는 연쇄 리스크를 만듭니다. 이는 주요 검증자가 지분 증명 체인을 떠나는 것과 유사하지만, 서브넷 운영자는 고유한 지적 재산(훈련된 모델, 기여자 네트워크, 인프라)도 함께 가져갑니다.
Bittensor는 갑작스러운 운영자 탈퇴가 네트워크를 불안정하게 만드는 것을 방지하도록 설계된 "Conviction Mechanism"을 도입하여 대응했습니다. 이 시스템 하에서 운영자는 시간 잠금 인출로 탈퇴 의사를 신호해야 하며, 기여자들에게 마이그레이션할 시간을 줍니다.
Dare의 "탈중앙화 쇼" 비난은 실제 긴장을 지적합니다. 탈중앙화 AI 인프라를 구축하려면 조정이 필요하고, 조정은 종종 기술 전문성과 사회적 자본을 가진 개인 주위로 집중됩니다. Bittensor의 128개 서브넷은 허가가 필요 없지만, 배출, 인센티브 메커니즘, 서브넷 한도에 대한 핵심 프로토콜 결정은 여전히 소규모 팀이 내립니다.
이것은 Bittensor만의 문제가 아닙니다. Render Network의 컴퓨팅 할당은 Render Foundation의 결정에 의존합니다. Akash의 2026년 3월 BME 토큰노믹스 업그레이드는 핵심 팀이 설계했습니다. 문제는 초기 네트워크 개발 중 일부 중앙화가 존재하는지 여부가 아니라, 완전한 탈중앙화로 가는 신뢰할 수 있는 경로가 구축되고 있는지입니다.
Bittensor는 2026년 1분기 AI 서비스에서 4,300만 달러를 창출했는데, 이는 가장 높은 수익을 내는 암호화폐 프로토콜 중 하나로 자리매김하는 실제 수치입니다. 그러나 Pine Analytics의 애널리스트들(AMBCrypto 보도)은 "소득 사막" 리스크를 지적했습니다: 서브넷 활동의 대부분은 여전히 AI 컴퓨팅에 대한 시장 가격을 지불하는 외부 고객의 유기적 수요보다는 TAO 배출 인센티브에 의해 지원됩니다.
배출이 감소하면(반감기 이후 그럴 것입니다) 유기적 수요가 충분히 확장되기 전에 서브넷 경제성이 악화될 수 있습니다. Covenant 탈퇴는 부분적으로 이 역학에 대한 좌절을 반영했는데, 운영자들이 서브넷 구축에 상당한 자원을 투자하는 동안 경제적 지속 가능성 타임라인은 여전히 불확실합니다.
거버넌스 충격에도 불구하고, 탈중앙화 AI 섹터는 2026년 놀라운 회복력을 보여주었습니다:
AI 섹터는 1분기 시장 조정 중 14%만 하락한 반면 스마트 컨트랙트 플랫폼은 21% 하락했다고 Grayscale의 Crypto Sectors Quarterly 보고서가 밝혔습니다. 더 넓은 알트코인 시장이 어려움을 겪는 동안에도 자본은 계속해서 AI 토큰으로 회전하고 있습니다.
Covenant 위기에 대한 Bittensor의 대응은 이것이 성장통인지 구조적 결함인지를 결정할 것입니다. 주요 지표:
운영자 탈퇴를 위한 Conviction Mechanism 구현
Grayscale TAO ETF(GTAO)에 대한 SEC 결정
서브넷 한도 128에서 256으로 확장 계획
Conviction Mechanism이 가장 즉각적인 테스트입니다. 새로운 서브넷 생성을 방해하지 않으면서 미래의 "운영자에 의한 러그풀" 이벤트를 성공적으로 방지한다면, Bittensor는 더 강해질 것입니다. 운영자들이 이것을 Dare가 제기한 근본적인 중앙화 우려를 해결하지 않고 마찰만 추가하는 것으로 본다면, 거버넌스 논쟁은 계속될 것입니다.
탈중앙화 AI는 Bitcoin과 같은 방식으로 탈중앙화되지 않습니다. 이러한 네트워크는 활성 운영자, 특수 하드웨어, 훈련된 모델, 지속적인 조정이 필요합니다. 이것은 그것들을 더 생산적으로(실제 수익, 실제 컴퓨팅) 만들지만, 주요 참가자가 탈퇴할 때 더 취약하게도 만듭니다.
DeAI 토큰을 평가하는 투자자들을 위해, Covenant 위기는 세 가지 실사 질문을 강조합니다:
더 넓은 AI 암호화폐 섹터와 성장하는 수익 기반은 이것이 내러티브 주도 버블이 아님을 시사합니다. 그러나 거버넌스 성숙도는 앞으로 불가피한 통합에서 어떤 프로젝트가 살아남을지를 구분하는 주요 리스크 요인으로 남아 있습니다.
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