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covenantについて
Covenantは分散型AIトレーニングフレームワークです。中核事業には、計算タスクを提出するためのTemplarクライアント、独立した計算プロバイダーを接続するBasilicaプロトコル、分散型強化学習ネットワークであるGRAILが含まれます。代表的な成果はCovenant-72Bであり、20以上の独立プロバイダーと70以上の個人コントリビューターが1.2兆トークンにわたってトレーニングした720億パラメータのモデルです。 中核的なナラティブは「主権AI」であり、フロンティア規模のトレーニングに中央集権型データセンターが不要であることを証明します。技術的な優位性はSparseLoCoとPULSEにあり、勾配更新を圧縮して重みの差分のみを送信することで、帯域幅要件を100分の1以上に削減します。これにより、一般家庭のインターネット回線でのトレーニングが可能になります。 市場の課題は2つあります。第一に、中央集権型AIラボがゲートキーパーとして機能し、フロンティアモデルを構築・利用できる者を制御しています。第二に、既存の分散型ネットワークはガバナンスに失敗することが多く、少数の大口トークン保有者が決定を支配できます。Covenantは第一の課題にはオープンなインフラで対応し、第二の課題にはConviction Mechanism（BIT-0011）で対応します。これは、トークンをロックし続けて強化しない限り所有権の重みが時間とともに減衰する仕組みであり、コントロールを競争可能にし、長期的なコミットメントと整合させます。 過去6ヶ月間の主要な出来事は、2026年4月9日に行われたCovenantのBittensorからの公開離脱です。創業者Sam Dareは同ネットワークの分散性を「嘘」と呼び、共同創業者Jacob Steevesが実効支配権を持ち、排出停止、チャンネル管理者権限の剥奪、サブネットの一方的解体によってCovenantを罰したと主張しました。この発表により、TAOは2時間で15%以上下落しました。それ以来、CovenantはBittensor外で分散型AIの取り組みを継続しており、Conviction MechanismはSN3を含む成熟したサブネットで展開されています。この期間中に大規模な技術リリースは発表されていません。
Covenant（旧称Templar）は、Bittensor Subnet 3上で分散型事前学習を開始し、SparseLoCoオプティマイザとGauntlet検証メカニズムを採用した。1B～8Bモデルでの反復を経て、Covenant-72Bを完成させた。これは72Bパラメータの実行であり、ホワイトリストなしで動的参加を可能とし、70以上の独立したコンピューティング提供者を集め、Apacheライセンスのもとで公開された。これにより、信頼を最小化した大規模分散トレーニングの実現可能性が示された。 ガバナンスとトークンパワーの集中化に関する論争のため、チームは徐々にBittensorから離脱し、2026年4月に正式に離脱して独自の自律ネットワーク（Basilica、Grailなど）を構築し、独立した分散型AIインフラストラクチャの推進を進めている。
過去6ヶ月間（2026年3月4日～2026年9月4日）、Covenant AIは分散型トレーニングにおいて大きな進展を遂げた。チームは、SparseLoCoオプティマイザーとGauntlet報酬メカニズムを用いて、許可不要の参加が可能な一般消費者向けインターネットリンク上で事前学習された720億パラメータのLLM「Covenant-72B」をリリースした。これはこれまでで最大規模の分散型事前学習の実績となり、集中型ベースラインと同等の競争力を達成した。しかし、大きな方向転換として、Covenant AIは共同創業者Jacob Steevesとのガバナンス上の対立を理由にBittensorネットワークからの離脱を発表し、これによりTAOトークン価格は15%下落した。今後の公式ロードマップでは、異種コンピューティング（例：データセンターGPUと一般消費者向けハードウェアの併用）の実現、ノード参加の拡大、トレーニング効率の向上、そしてトークン数の大幅な増加に注力する。長期的なビジョンとして、兆パラメータ規模の分散型トレーニングや、マイニングプールやクラスターによる小規模コンピューティングリソースの統合を掲げている。
共同創設者には、Distributed State（Twitter: https://x.com/DistStateAndMe）、0xNero、Samuel Dareが含まれます。彼らの詳細な経歴は公表されていません。入手可能な情報源からは、他に現在の主要幹部は確認されていません。