Der Krypto Token Bittensor (TAO) hat in kurzer Zeit kräftig zugelegt, nachdem Nvidia Chef Jensen Huang das Projekt in einem bekannten Tech Podcast indirekt ins Gespräch brachte. Der Kurs sprang am Donnerstag deutlich an und erreichte am Freitag in den frühen europäischen Handelsstunden ein Zwischenhoch, bevor es wieder etwas abkühlte.
TAO steigt nach Erwähnung durch Nvidia Chef
Auslöser für die Bewegung war ein Moment im All In Podcast, in dem Investor Chamath Palihapitiya Jensen Huang auf eine, wie er es nannte, bemerkenswerte technische Leistung innerhalb des Krypto Projekts Bittensor aufmerksam machte. Dabei ging es um einen Trainingslauf auf Subnet 3, bei dem mehrere Teilnehmer ihre überschüssige Rechenleistung zusammengelegt haben, um ein Llama Modell vollständig verteilt zu trainieren, und das laut Darstellung sogar mit einem sauber verwalteten Prozessablauf.
Am Markt kam diese Erwähnung gut an. TAO stieg dadurch von rund 243,5 US Dollar bis auf etwa 310,6 US Dollar. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung lag der Kurs bei knapp 297 US Dollar, nach einer leichten Korrektur.
„Unser modernes Folding@home“, warum der Vergleich wichtig ist
Huang reagierte auf die geschilderte Leistung mit einem kurzen Satz, der in der Krypto Szene sofort hängen blieb: „Unsere moderne Version von Folding@home.“ Folding@home gilt vielen Tech Nutzern als frühes und bekanntes Beispiel dafür, wie sich dezentrale Computer freiwillig zusammenschalten, um gemeinsam große Rechenaufgaben zu lösen.
Für Bittensor war dieser Vergleich deshalb so wertvoll, weil Huang damit nicht den Token beworben hat, aber das Grundprinzip als ernstzunehmenden Ansatz für verteilte Koordination einordnete. Genau diese Art von Einordnung durch einen der wichtigsten Köpfe der KI Hardware Branche wirkte für viele Trader wie eine externe Bestätigung, und das heizte die Rally zusätzlich an.
Huang setzt auf proprietäre und offene KI Modelle zugleich
Im weiteren Verlauf machte Huang klar, dass er die KI Zukunft nicht als Entweder Oder sieht. Seine Position: Es brauche proprietäre Modelle als kommerzielle Produkte und gleichzeitig Open Source Modelle als offene technologische Basis. Zudem betonte er, Modelle seien eher Technologie als fertiger Service.
Für den Massenmarkt erwartet Huang weiterhin starke Nachfrage nach fertigen Angeboten wie ChatGPT, Claude oder Gemini, weil die meisten Nutzer keine eigenen Systeme trainieren oder anpassen wollen. Bei spezialisierten Branchen, also etwa Industrie, Gesundheit oder stark regulierten Bereichen, zog er jedoch eine klare Linie: Dort müsse Wissen kontrollierbar abbildbar sein, und das gelinge seiner Ansicht nach eher mit offenen Modellen.
Genau diese Aussage passt zum Narrativ, das Bittensor verkörpert. Auch wenn Huang keinen Token Tipp abgab, gab er dem größeren Thema, offene KI Infrastruktur und dezentrale Entwicklung, neuen Rückenwind, und das spiegelte sich direkt im Kurs von TAO wider.
