SN3가 SimpleSwap에 출시되었습니다. 분산형 AI 모델인 Templar가 시장의 주목을 받고 있습니다.

주요 내용 : Bittensor 서브넷 SN3(Templar)가 탈중앙화 메커니즘을 통해 Covenant-72B (720억 개 파라미터) 대규모 모델 학습에 성공하여 여러 벤치마크 테스트에서 Meta의 LLaMA-2-70B를 능가했습니다. 이는 암호화폐 기반의 분산형 AI 학습이 이론에서 실증으로 전환되었음을 의미합니다. 2026년 3월 10일 이 발표 이후 이틀간 지연된 후 TAO 가격이 40% 급등하며 차익거래 기회에 대한 시장의 인식을 반영했습니다. SN3의 SimpleSwap 상장 소식은 이러한 관심을 더욱 증폭시켰지만, 현재 데이터에는 구체적인 거래 내역이나 즉각적인 가격 반응이 나타나지 않고 있습니다. 유동성 주입 효과를 지속적으로 모니터링해야 합니다. (TechFlowPost )

SN3의 획기적인 성과는 단지 하나의 사례에 그치는 것이 아니라, 비텐서 생태계가 "인센티브 프로토콜"에서 "AI 인프라"로 변모하는 데 있어 중요한 이정표입니다. 기존의 AI 학습은 대규모 데이터 센터와 수억 달러의 투자를 필요로 하는 반면, SN3는 70개 이상의 독립적인 채굴자들이 중앙 집중식 조정 없이 6개월 만에 1조 1천억 개의 토큰을 사용하여 학습을 완료했습니다. 이는 암호화폐 메커니즘이 진지한 AI 연구를 이끌어낼 수 있음을 입증할 뿐만 아니라, 오픈 소스 커뮤니티에 새로운 가능성을 열어줍니다. 이전에는 700억 규모의 모델은 대기업만이 특허를 보유할 수 있었지만, 이제는 커뮤니티 자체에서도 이러한 모델을 개발할 수 있게 되었습니다.

SN3 프로젝트 배경 및 핵심 기술

Bittensor는 탈중앙화 머신 인텔리전스 마켓플레이스이며, SN3(Templar, tplr.ai )는 분산형 대규모 모델 학습에 중점을 둡니다. SN3의 핵심 혁신은 TAO 토큰을 사용하여 그래디언트 기여에 대한 인센티브를 제공하는 것 입니다. 채굴자는 유효한 개선 사항(그래디언트)을 업로드하고, 시스템은 자동으로 점수를 매기고 지불을 정산하여 신뢰할 수 있는 제3자의 필요성을 없애줍니다.

• 학습 결과 : Covenant-72B-Chat은 2026년 3월 10일에 오픈 소스(Apache 2.0)로 공개되었습니다. 관련 논문은 arXiv:2603.08163에서 확인할 수 있으며, HuggingFace 모델 카드는 공개적으로 검증되었습니다.
• 규모 : 1조 1천억 토큰(약 550만 권의 책), 70명 이상의 채굴자 참여, 라운드당 최대 20개 노드, 2025년 9월 12일 시작.
• 핵심 기술 : | 기술 | 혁신 | 영향 | |------|------|------| | SparseLoCo 최적화 | 99% 이상의 압축률(146배), GB 수준의 기울기 압축을 최소화 | 글로벌 노드 통신 병목 현상 해결 | | Gauntlet 부정행위 방지 | 무효 기여 자동 감지 | 공정한 인센티브 보장 | | 통신 오버헤드 | 6%에 불과, 94%는 순수 학습 시간 | 중앙 집중식 효율성과 유사 |

이러한 최적화 덕분에 탈중앙화 학습 방식이 처음으로 주요 벤치마크에서 중앙 집중식 모델을 능가하는 성과를 거두었으며, 이는 NeurIPS 워크숍에서 인정받았습니다. (TechFlowPost )

모델 성능 비교: LLaMA-2를 능가함

Covenant-72B는 주요 테스트에서 기존 메타 모델보다 4~24%포인트 높은 성능을 보였습니다. 최첨단(SOTA) 모델(예: Qwen2.5-72B의 86.8% MMLU)에는 미치지 못하지만, 핵심적인 차이점은 프레임 에 있습니다. 즉, 막대한 투자가 필요 없고 암호화폐 인센티브만으로 운영된다는 점입니다.

HuggingFace 벤치마크 데이터, 2026년 3월 18일

왜 중요한가 : 이는 단순히 파라미터를 늘리는 것이 아니라, 품질 면에서 비약적인 발전을 의미합니다. 탈중앙화 학습의 발전 과정을 살펴보면, SN3는 2022년 60억 파라미터 모델에서 720억 파라미터 모델로 도약하며 처음으로 중앙 집중식 벤치마크를 넘어섰고, 이러한 추세는 더욱 가속화되고 있습니다(4년 동안 파라미터 수가 12배 증가).

SimpleSwap 출시의 시장 반응 및 영향

• TAO 가격 : 발표 후 이틀간의 잠잠한 분위기 이후, 셋째 날에 급등하여 6일 만에 40% 상승했습니다. 이유: 암호화폐 투자자들이 TAO를 "오픈소스 모델"로 인식하는 반면, AI 커뮤니티는 암호화폐를 외면하여 인지적 격차가 발생하고, 이로 인해 TAO가 저평가된 것으로 분석됩니다.
• SimpleSwap의 SN3 상장 : 헤드라인은 이 사건의 주목도를 높였지만, 제공된 뉴스 크롤(2026년 3월 20일 09:15 UTC 기준)에는 상장 날짜, 초기 유동성, 거래량과 같은 구체적인 정보가 누락되어 있습니다. 비수탁형 탈중앙화 거래소(DEX)인 SimpleSwap의 상장은 TAO/SN3 관련 토큰에 대한 접근성을 향상시켜 개인 개인 투자자 유치할 가능성이 있습니다. 그러나 실시간 데이터 부족으로 인해 24시간 거래량이나 가격 변동과 같은 즉각적인 영향을 정량화하기는 어렵습니다. 데이터 한계 : 이 사건은 매우 최근(24시간 이내)에 발생했거나 중국 커뮤니티에 한정된 것일 수 있습니다. CoinGecko/SimpleSwap에서 실시간 업데이트를 확인하는 것이 좋습니다.

Bittensor가 전반적으로 저평가되어 있다는 증거: SN3는 프로토콜의 유용성을 성공적으로 검증했지만 TAO의 가치를 즉시 끌어올리지는 못했습니다. 이는 비트코인이 탈중앙화 화폐임을 증명한 후 가치가 상승하는 데 시간이 걸리는 것과 유사합니다.

리스크 및 전망

긍정적인 요소 :

• 생태계 내 위치: Bittensor의 멀티 서브넷 경쟁 및 SN3 동적 TAO 할당은 적자생존을 강화합니다.
• 산업적 중요성: 암호화폐가 인공지능 기술에 기여한 선구적인 공헌(HuggingFace/arXiv)은 "대기업의 독점"을 뒤흔들었다.

리스크 :

전망 : SN3에서 SimpleSwap이 출시되면 유동성이 촉진될 수 있으며, 반감(일일 3,600 TAO)과 맞물려 서브넷 수요가 이를 따라잡는다면 TAO는 새로운 최고치를 경신할 수 있습니다. 결론적으로 SN3는 "암호화폐가 AI의 희망"임을 입증하지만, 그 지속 가능성을 검증하기 위해서는 더 많은 서브넷이 필요합니다. (TechFlowPost )

투자 관점 : 단기적으로는 출시 후 거래 활동에 집중하고, 중장기적으로는 차기 모델 업데이트를 추적하십시오. 데이터는 최신 정보(2026년 3월 18일)이지만, SimpleSwap 세부 정보가 누락되어 현재 TVL/거래량을 알 수 없습니다. 24시간 이내에 검토하는 것이 좋습니다.