Nøkkelinnsikt

• Bittensor deler ut rundt 100 millioner dollar årlig i kryptovaluta for å belønne utviklere som bygger AI-produkter på nettverket
• Subnet 62 (Ridges) hevder å måle seg med eller slå Claude Code på kodetester til en femtedel til en syvendedel av prisen
• Vertene har direkte økonomiske interesser i prosjektene de fremmer, noe som farger hele samtalen
• Desentralisert AI står overfor reelle hindringer: uverifiserte ytelsestester, lav likviditet, regulatorisk usikkerhet og avveininger mellom kvalitet og pris

---

Kort fortalt

Jason Calacanis og Lon Harris inviterer Mark Jeffrey fra Stillcore Capital og Ala Shaabana, medgründer av Bittensor, for å argumentere for desentralisert AI. Bittensor er en blokkjedeprotokoll med åpen kildekode som betaler utviklere i kryptovaluta ($TAO) for å bygge AI-produkter. Episoden viser frem tre subnet-prosjekter (spesialiserte nettverk innenfor Bittensor) som hevder å utfordre sentraliserte konkurrenter til en brøkdel av prisen: en kodeassistent, en tjeneste for privat AI-bruk og en desentralisert lagringsplattform. Samtalen er gjennomgående optimistisk, men det er et viktig forbehold: Calacanis er partner i Stillcore Capital, fondet som investerer i nettopp prosjektene som diskuteres.

---

Den sentrale påstanden

Hovedbudskapet i episoden er at desentraliserte nettverk kan bygge AI-produkter som kan måle seg med eller slå de fra velfinansierte selskaper, til dramatisk lavere pris. Mark Jeffrey beskriver Bittensor som det samme for AI-talent som Bitcoin var for energi: en global, åpen markedsplass der hvem som helst kan bidra og tjene (05:10).

Mekanismen fungerer slik: Bittensor driver en blokkjede som deler ut rundt 100 millioner dollar i TAO-tokens årlig til «utvinnere» (miners). Men i motsetning til Bitcoin-utvinnere som løser matteoppgaver uten praktisk nytte, konkurrerer Bittensors utvinnere om å bygge og forbedre faktiske AI-produkter (06:13). Disse produktene lever på «subnets», som fungerer som spesialiserte selskaper innenfor nettverket. Det finnes i dag 128 subnets, hvert fokusert på en bestemt AI-oppgave.

Ala Shaabana, som grunnla Bittensor i 2019 og nå driver Crucible Labs (en lommebok og plattform for å fordele tokens i økosystemet), beskriver nettverket som i ferd med å bli fullt desentralisert. Både han og medgründer Jacob Steeves har trukket seg fra Open Tensor Foundation og overlatt styringen til fellesskapet (35:39).

---

Tre utstillingsprosjekter

Ridges: en konkurrent til kodeverktøy

Den mest oppsiktsvekkende påstanden i sendingen kommer fra Subnet 62, kalt Ridges. Jeffrey beskriver det som en «vibe coding»-plattform (et verktøy der du beskriver hva du vil ha på vanlig språk, og AI-en skriver koden) som oppnår 73-88 % på SWE-Bench (en mye brukt test for å måle hvor godt en kode-AI løser programmeringsproblemer) og 96,3 % på Polyglot-testen (07:26). Han hevder resultatene er «sammenlignbare med eller bedre enn» Claude Code.

Prisen er påfallende lav: 29 dollar i måneden, sammenlignet med rundt 150-200 dollar for Claude Code- eller Codex-abonnementer. Jeffrey hevder at Ridges ble bygget for rundt 10 millioner dollar i token-utdelinger fra blokkjeden, mens Cursor måtte hente inn penger mot en verdsettelse på 29 milliarder dollar for å oppnå noe lignende (07:37).

Utviklingsmodellen er konkurransebasert. Bidragsytere konkurrerer om å forbedre produktets kodekvalitet, og de beste tjener angivelig rundt 50 000 dollar om dagen i subnet-tokens (09:27). Jeffrey presenterer dette som en måte for dyktige utviklere hvor som helst i verden å ta del i AI-økonomien uten å trenge tilgang til Silicon Valley.

Targon: privat inferens

Subnet 4, kalt Targon, tilbyr det samtalen beskriver som «industriell» inferens (når en AI-modell behandler dine data og gir et svar) med ende-til-ende-kryptering. Hovedargumentet er personvern: dine forespørsler brukes ikke til å trene noe selskaps modell (20:18).

Targon bruker såkalte «trusted execution environments» (sikre soner i maskinvaren der data er kryptert selv for maskinens eier) for å garantere personvern. Prosjektet har profilerte investorer, blant annet angivelig Tobi Lütke, grunnleggeren av Shopify, og Ram Shriram, en av Googles første investorer (20:46).

I motsetning til Ridges drives Targon også som et tradisjonelt selskap med private investorer i tillegg til å ha en subnet-token, noe som gir en dobbel struktur der investorer kan delta enten gjennom eierandeler eller gjennom tokenet.

Hippius: desentralisert lagring

Den tredje investeringen er Hippius, en desentralisert lagringstjeneste på Subnet 75. Jeffrey hevder den er 400 til 4 000 ganger billigere enn Filecoin (et annet desentralisert lagringsnettverk) (22:29).

Det som gjør Hippius interessant økonomisk, ifølge Jeffrey, er at tokenets verdi er direkte knyttet til hvor mye produktet faktisk brukes. Du må låse Hippius-tokens for å utvinne, noe som skaper en selvforsterkende etterspørsel (22:49). Dette tar tak i et klassisk kryptoproblem: gapet mellom et prosjekts nytteverdi og tokenets pris.

---

AI-agenter som kryptoutvinnere

Et av podcastens mest originale innslag viser Jeffrey en «Vibe Miner», en OpenClaw-agent han trente til å utvinne kryptovaluta på Bittensors Subnet 85 (VidAIO, en AI-drevet tjeneste for videokomprimering) (27:33).

Agenten bruker Bittensors egen infrastruktur: Hippius for lagring og Targon for datakraft, og holder kostnadene på rundt 10 dollar om dagen mens den tjener rundt 30 dollar (30:16). Jeffrey innrømmer at oppsettet er lønnsomt, men ikke ennå bærekraftig. Etter en 24-timers beskyttelsesperiode for nye utvinnere, blir han vanligvis slått ut av dyktigere konkurrenter.

Calacanis ser bredere muligheter. Han hevder at AI-agenter systematisk kan oppdage og utnytte prisforskjeller på tvers av Bittensor-nettverket, og skape et nådeløst 24/7-press nedover på kostnadene for lagring, datakraft og inferens (34:01). Shaabana demper dette noe og påpeker at kvalitet må veies mot pris: det billigste alternativet er ikke alltid det beste.

---

Motstridende perspektiver

Interessekonflikten

Den viktigste bakgrunnen for denne samtalen er finansiell. Calacanis er partner i Stillcore Capital, fondet som har investert i alle tre utstillingsprosjektene: Ridges, Targon og Hippius (06:57). Jeffrey er medgründer av fondet. Shaabana er medgründer av Bittensor selv og driver Crucible Labs, som tjener på økosystemets vekst.

Alle deltagerne har direkte økonomisk interesse i at Bittensor lykkes og at TAOs pris stiger. Selv om Calacanis kort nevner partnerskapet med Stillcore, fungerer sendingen mer som en salgspresentasjon for investorer enn en kritisk analyse. Det finnes ingen skeptisk stemme rundt bordet.

Uverifiserte benchmark-påstander

Jeffreys påstand om at Ridges oppnår 73-88 % på «ytelsestesten» er vag. Han oppgir ikke hvilken versjon av SWE-Bench, hvilket oppgavesett, eller om resultatene er uavhengig verifisert. I det raskt skiftende kode-AI-landskapet er testresultater uten åpen metodikk vanskelige å vurdere. Sammenligningen med Claude Code og Codex blander også svært forskjellige produkter med ulike funksjoner.

Regulatoriske risikoer og likviditet

Subnet-tokens handles i dag på begrensede børser. TAO er tilgjengelig på Coinbase, men de individuelle subnet-tokenene krever egne lommebøker som Crucible. Som Shaabana påpeker, må hvert subnet-token gjennom samme KYC- og juridiske kontroll som TAO før store børser vil ta dem inn (16:28). Med 128 subnets kan denne prosessen ta år.

Regelverket er i endring. Calacanis viser til kommende intervjuer med SEC- og CFTC-lederne om å bringe krypto «tilbake til Amerika» (04:02), men dette er foreløpig visjoner, ikke vedtatt politikk.

---

Hvordan tolke disse påstandene

Følg pengene

Den mest pålitelige veiviseren for å tolke denne sendingen er å spørre: hvem tjener på dette? Alle som presenterer har noe å vinne på økt investering i Bittensor. Det gjør ikke påstandene usanne, men det betyr at seeren bør stille strengere beviskrav enn ved en nøytral analyse. Programmet hadde vært langt mer troverdig med en skeptiker eller konkurrent til stede.

«Billigere enn X»-retorikken

Prissammenligninger som «29 dollar mot 200 dollar for Claude Code» eller «400 ganger billigere enn Filecoin» fanger oppmerksomhet, men kan villede. Lavere pris gjenspeiler ofte et tidligere stadium, mindre skala, eller subsidier fra token-utdelinger snarere enn reelle besparelser. Bittensors 100 millioner dollar årlig i token-utdelinger er i praksis en subsidie. Det virkelige spørsmålet er hva som skjer når denne subsidien synker gjennom halveringer (den første skjedde i desember 2025).

Desentralisering som fordel versus markedsføring

Samtalen presenterer desentralisering som grunnleggende overlegen. Men for de fleste brukere er det avgjørende om et produkt fungerer pålitelig, er priset rettferdig og gir god støtte. Desentralisering kan gi vern mot sensur og åpen tilgang for alle, noe som er virkelig verdifulle egenskaper. Om disse egenskapene betyr mer enn påliteligheten og finpussen til sentraliserte alternativer, avhenger helt av brukssituasjonen.

Hva sterke bevis ville sett ut som

For å bli mer enn en salgspresentasjon, ville Bittensors subnet-prosjekter trenge: uavhengig verifiserte ytelsestester (ikke selvrapporterte), vedvarende brukervekst utenfor kryptomiljøet, åpne inntekts- og brukstall, og bevis for at produktene forblir levedyktige etter hvert som token-utdelingene synker over tid.

---

Praktiske følger

For utviklere

Bittensor tilbyr en ny inntektsmodell: bidra med kodeforbedringer til subnet-prosjekter og tjen kryptovaluta i stedet for (eller i tillegg til) tradisjonell lønn. Dersom testresultatene stemmer, kan dette bli betydningsfullt for utviklere i regioner med begrenset tilgang til teknologijobber. Men token-inntekter kan svinge kraftig i verdi, noe som gjør dette til en risikabel satsing.

For investorer

Stillcore Capital-modellen behandler subnet-tokens som gründerkapital. Vurderingsmetoden Jeffrey bruker (hvor stort er markedet, hvor sterkt er teamet, hva er konkurransefortrinnet) er kjent, men risikoene er annerledes. Subnet-tokens er vanskeligere å selge, har svakere lovbeskyttelse, og følger kryptomarkedets svingninger tettere enn tradisjonelle oppstartsinvesteringer.

For AI-brukere

Dersom Ridges eller lignende prosjekter leverer det de lover, kan desentraliserte kodeassistenter etter hvert tilby et billigere alternativ til verktøy som Claude Code og Cursor. Privat inferens gjennom tjenester som Targon tar tak i en reell bekymring rundt personvern. Men begge produktene er i en tidlig fase, og «sammenlignbart med Claude Code» er en påstand som krever løpende verifisering etter hvert som begge produktene utvikler seg.

---

Ordliste

---

Kilder og ressurser