Macrocosmos

Macrocosmosは、Bittensorエコシステム上に構築された分散型AIネットワークであり、AIスタック全体をカバーする複数のサブネットを運営しています。SN1は会話型AI、SN9は分散トレーニング、SN13はデータ収集、SN25は科学計算、SN37はファインチューニングを担当します。 その中核的革新は分散トレーニングです。数千のGPUを備えた集中型データセンターに依存するのではなく、世界中のアイドル状態のコンシューマーハードウェア（Mac Miniや家庭用GPUなど）を調整して、仮想スーパーコンピュータを構築します。これにより、コストとエネルギー消費の両方が削減されます。2025年12月には、コンシューマーグレードのGPUが大規模言語モデルのトレーニングに参加できる「Train at Home」を開始し、その方法論をまとめたarXiv論文を発表しました。 データに関しては、SN13（Data Universe）がマイナーに、RedditやTwitterなどのプラットフォームから公開データを継続的にスクレイピングしてインデックス化するようインセンティブを与えています。これまでに550億以上の投稿を処理し、13億4千万行をHugging Faceで公開しています。これにより、高価な集中型APIプロバイダーを迂回する、コミュニティがキュレーションしたデータ層が生まれます。 市場のペインポイントへの対応：従来のAIトレーニングは数十億ドル規模のデータセンターと中央集権的な管理を必要とし、主要プラットフォームからのデータアクセスは高コストで制限されています。Macrocosmosは、計算能力とデータの両方をオープンなインセンティブを通じて調達する、許可不要の代替手段を提供します。 過去6か月（2026年3月～9月）で、ネットワークはサブネットを拡張し、分散トレーニングパイプラインを改善し、Data Universeデータセットを成長させました。しかし、分散トレーニングには依然として帯域幅のボトルネックや調整オーバーヘッドなどの技術的課題があり、サブネットはBittensorエコシステム内で激しい競争に直面しており、成績不振のサブネットはエミッションを競合他社に奪われます。