英偉達的 Rubin 芯片如何推動 Bittensor 在 2026 年的普及

英偉達的 Rubin 芯片正在將人工智能轉化為廉價的基礎設施。正因如此，像 Bittensor 這樣的開放式智能市場開始變得重要起來。

英偉達利用 CES 2026 展會預示著人工智能運行方式的重大轉變。該公司並未率先推出消費級 GPU，而是發佈了 Rubin，一個機架級 AI 計算平臺，旨在讓大規模推理更快、更便宜、更高效。

魯賓將人工智能轉化為工業基礎設施

英偉達在CES上的發佈會明確表明，它不再銷售單個芯片，而是銷售人工智能工廠。

Rubin是英偉達的下一代產品。

這一點至關重要，因為現代人工智能工作負載不再像單個聊天機器人那樣簡單。它們越來越依賴於許多小型模型、代理和專用服務之間的實時通信。

降低成本改變了人工智能的構建方式

Rubin 通過降低推理成本並提高可擴展性，催生了一種新型的 AI 經濟模式。開發者可以部署數千個經過精細調優的模型，而不是一個龐大的單體應用。

企業可以運行基於代理的系統，這些系統使用多種模型來執行不同的任務。

然而，這又帶來了一個新的問題。一旦人工智能變得模塊化且應用廣泛，就必須有人決定由哪個模型來處理每個請求。必須有人來衡量性能、管理信任關係並處理支付。

雲平臺可以託管模型，但它們不提供中立的模型交易市場。

Bittensor 正好可以填補這個空白。

Bittensor 不出售計算能力。它運行一個去中心化網絡，人工智能模型在該網絡中競爭以提供有用的輸出。該網絡使用鏈上性能數據對這些模型進行排名，並以原生代幣 TAO 支付報酬。

每個 Bittensor 子網都像一個市場，專門交易特定類型的智能，例如文本生成、圖像處理或數據分析。表現優異的模型獲得更多份額，而表現不佳的模型則會失去影響力。

隨著模型數量的增加，這種結構的價值也越來越高。

為什麼英偉達的魯賓讓Bittensor的模型變得可行？

Rubin 與 Bittensor 並不競爭，它只是讓 Bittensor 的經濟模式得以大規模運行。

隨著英偉達降低人工智能運行成本，越來越多的開發者和公司能夠部署專用模型。這就更加需要一箇中立的系統，用於跨雲和組織對這些模型進行排名、選擇和付費。

Bittensor 提供了這樣一個協調層。它將海量的 AI 服務轉化為一個開放、競爭的市場。

英偉達掌控著人工智能的物理層：芯片、內存和網絡。魯賓通過降低人工智能的運行成本和加快運行速度，進一步強化了這種控制。

Bittensor 運行在上一層。它負責處理智能的經濟效益，決定使用哪些模型以及給予哪些獎勵。

隨著人工智能向智能體群和模塊化系統發展，經濟層面的集中化變得越來越困難。

Bittensor (TAO) 過去一個月的價格走勢圖。來源：CoinGecko

這意味著什麼

Rubin 計劃於 2026 年晚些時候推出，這將擴展數據中心和雲端的 AI 容量。這將推動模型和代理數量的增長，從而競爭實際工作負載。

像Bittensor這樣的開放網絡將從這種轉變中受益。它們並不會取代英偉達的基礎設施，而是為其提供市場。

從這個意義上講，魯賓並沒有削弱去中心化人工智能，而是為其提供了組織的目標。

這篇文章《英偉達 Rubin 芯片如何推動 Bittensor 在 2026 年的普及》最初發表於BeInCrypto。