Ginagawa na ng Nvidia Rubin chips na parang common na gamit ang AI — kaya mas lumalakas ang open intelligence markets gaya ng Bittensor.
Ginamit ng Nvidia ang CES 2026 para ipakita na malaki na ang pagbabago kung paano tatakbo ang artificial intelligence. Imbes na consumer GPUs ang bida, ang inintroduce nila ay Rubin, isang AI computing platform na para sa buong rack na nakatutok para mas mapabilis, mapamura, at maging mas efficient ang pag-run ng malalaking AI apps.
Ginawang Pang-Industriya ni Rubin ang AI
Malinaw ang ipinakita ng Nvidia sa CES — hindi na sila basta nagbebenta ng individual chips. Binibenta na nila ngayon ay AI factories.
Itong Rubin ay ang next-gen data-center platform ng Nvidia na sumunod sa Blackwell. Pinag-combine dito ang bagong GPUs, high-bandwidth na HBM4 memory, custom CPUs, at lightning-fast na koneksyon sa isang integrated system.
Hindi kagaya dati, tinitingnan ng Rubin ang buong rack na parang isang computer lang. Dahil dito, mas konti ang gumagalaw na data, mas mabilis ang pasok sa memory, at mas mura ang pagtakbo ng malalaking AI models.
Dahil dito, kaya nang patakbuhin ng mga cloud provider at mga kumpanya ang AI na mahaba ang context at malakas sa reasoning, pero mas maliit na ang ginagastos para sa bawat token.
Mahalaga ito ngayon kasi hindi na puro chatbot lang ang AI workloads. Ngayon, mas umaasa na sa maraming maliliit na models, agents, at mga specialized na services na nagtatawag-tawag sa isa’t isa in real-time.
Mas Bumabang Gastos, Binabago Kung Paano Ginagawa ang AI
Dahil naging mas mura at scalable ang inference gamit ang Rubin, nagkakaroon ng bagong klase ng AI economy. Hindi na isa lang na malaki ang kayang i-deploy ng developers — puwede na silang mag-launch ng libo-libong fine-tuned na mga model.
Puwede na rin magpatakbo ang mga kumpanya ng agent-based systems na gumagamit ng maraming AI models para sa iba’t ibang tasks.
Pero dito rin papasok ang bagong challenge. Dahil parang lego blocks na at gigilid-gilid lang mag-plug and play ang AI, kailangang may magdesisyon kung aling model ang gagamitin para sa bawat request. Kailangan ring i-measure ang performance, mag-manage ng trust, at mag-process ng mga bayad.
Puwede naman mag-host ang mga cloud platforms ng mga model, pero hindi sila nag-o-offer ng neutral marketplace para dito.
Diyan Papasok si Bittensor
Ang Bittensor ay hindi nagbebenta ng compute. Gumagana ito bilang decentralized network kung saan nagkokompetensiya ang mga AI models para magbigay ng pinaka-kapaki-pakinabang na output. May sariling ranking system ang network na gamit ang on-chain performance data, at binabayaran sila gamit ang native token nitong TAO.
Parang market ang bawat Bittensor subnet para sa tukoy na klase ng AI — halimbawa, text generation, image processing, o data analysis. Mas malaki ang kinikita ng magagandang model, habang nababawasan ang influence ng underperforming na model.
Kung mas dumadami ang mga model, lalong nagiging valuable ang ganitong structure.
Bakit Dahil Kay Rubin ng Nvidia, Mas Posible na Gumana ang Model ng Bittensor
Hindi nagtutunggali ang Rubin at Bittensor. Ang ginagawa ng Rubin ay gawing mas scalable ang economic model ng Bittensor.
Habang pinapababa ng Nvidia ang gastos sa pagpapatakbo ng AI models, mas maraming devs at kumpanya ang kayang mag-deploy ng mga specialized na model. Kaya mas lumalaki ang pangangailangan para sa neutral system na mag-rank, pumili, at magbayad sa mga model na ito across different cloud at organization.
Si Bittensor na ang gumaganap na coordination layer dito. Pinapalitan nito ang dami ng AI services at ginagawang open at competitive market.
Kontrolado ng Nvidia ang physical layer ng AI — chips, memory, at network. Mas pinapalakas ng Rubin ang control na ito dahil mas mabilis at mas mura nang patakbuhin ang AI.
Ang Bittensor ay gumagana sa isang antas na mas mataas dito — siya ang bahala kung anong mga model ang magagamit at magre-reward, kaya parang ito ang nag-aayos ng economics ng AI intelligence.
Habang nagiging agent swarm at modular system na ang AI, mas mahirap na tuloy i-centralize ang economic layer.
Ano Ibig Sabihin Nito Para sa Susunod na Mga Kaganapan
Kapag nag-rollout ang Rubin late 2026, lalaki pa ang kakayanan ng AI sa data centers at cloud. Mas dadami ang models at agents na maglalaban-laban para sa totoong workloads.
Panalo dito ang mga open networks gaya ng Bittensor. Hindi nila pinapalitan si Nvidia — sila yung nagbibigay ng totoong market para dito.
Sa ganitong setup, hindi hinaharangan ng Rubin ang decentralized AI. Parang binibigyan pa nga niya ito ng sentro para mag-organize.
