Nvidia’s Rubin-chips maken AI tot goedkope infrastructuur. Daarom worden open intelligentiemarkten zoals Bittensor steeds belangrijker.
Nvidia gebruikte CES 2026 om een grote verandering aan te kondigen in hoe kunstmatige intelligentie draait. Het bedrijf kwam niet met consumenten-GPU’s, maar introduceerde Rubin: een AI-platform op rack-schaal, ontworpen om grootschalige AI-inferentie sneller, goedkoper en efficiënter te maken.
Rubin maakt van AI industriële infrastructuur
Nvidia maakte op CES duidelijk dat het geen losse chips meer verkoopt. Het verkoopt nu AI-fabrieken.
Rubin is Nvidia’s volgende generatie data-center platform en volgt Blackwell op. Rubin combineert nieuwe GPU’s, high-bandwidth HBM4-geheugen, speciale CPU’s en supersnelle verbindingen tot één goed geïntegreerd systeem.
In tegenstelling tot eerdere generaties ziet Rubin het hele rack als één rekenunit. Dit ontwerp zorgt ervoor dat gegevens minder vaak verplaatst hoeven te worden, het verbetert de geheugentoegang en verlaagt de kosten van grote AI-modellen.
Hierdoor kunnen cloudproviders en bedrijven AI-modellen met lange context en veel rekenkracht draaien tegen veel lagere kosten per token.
Dat is belangrijk omdat moderne AI-toepassingen geen enkele chatbot meer zijn. Ze gebruiken steeds vaker veel kleinere modellen, agents en gespecialiseerde diensten die elkaar real-time aanroepen.
Lagere kosten veranderen hoe AI wordt gebouwd
Doordat inferentie goedkoper en beter schaalbaar wordt, maakt Rubin een nieuw soort AI-economie mogelijk. Ontwikkelaars kunnen duizenden aangepaste modellen uitrollen in plaats van één grote.
Sponsored SponsoredBedrijven kunnen systemen bouwen met meerdere agents die voor verschillende taken aparte modellen gebruiken.
Maar dit zorgt voor een nieuw probleem. Als AI modulair en overvloedig wordt, moet iemand bepalen welk model welke taak krijgt. Iemand moet prestaties meten, vertrouwen beheren en betalingen regelen.
Cloudplatforms kunnen de modellen hosten, maar bieden geen neutrale marktplaats hiervoor.
Die kloof is waar Bittensor past
Bittensor verkoopt geen rekenkracht. Het draait een gedecentraliseerd netwerk waar AI-modellen met elkaar concurreren om nuttige uitkomsten te leveren. Het netwerk rangschikt die modellen via on-chain prestatiegegevens en betaalt ze uit in de eigen token, TAO.
Elke subnet van Bittensor werkt als een markt voor een bepaald type intelligentie, zoals tekstgeneratie, beeldverwerking of data-analyse. Modellen die goed presteren krijgen meer beloning, modellen die slecht presteren verliezen invloed.
SponsoredDeze structuur wordt waardevoller naarmate er meer modellen komen.
Waarom Rubin van Nvidia het Bittensor-model haalbaar maakt
Rubin is geen concurrent van Bittensor. Het laat Bittensor’s economisch model op grote schaal werken.
Nu Nvidia de kosten om AI te draaien verlaagt, kunnen meer ontwikkelaars en bedrijven gespecialiseerde modellen inzetten. Daardoor is er meer behoefte aan een neutraal systeem dat modellen rangschikt, selecteert en betaalt, over meerdere clouds en organisaties heen.
Bittensor biedt deze coördinatielaag. Het verandert een stortvloed van AI-diensten in een open, concurrerende markt.
Nvidia beheert de fysieke laag van AI: chips, geheugen en netwerken. Rubin maakt deze controle nog sterker door AI goedkoper en sneller te maken.
Sponsored SponsoredBittensor zit daar weer één laag boven. Deze laag regelt de economie van intelligentie, door te bepalen welke modellen gebruikt worden en beloond krijgen.
Nu AI zich ontwikkelt richting swarms van agents en modulaire systemen, wordt deze economische laag steeds moeilijker om te centraliseren.
Wat dit betekent voor de toekomst
De uitrol van Rubin later in 2026 zal de AI-capaciteit in datacenters en clouds vergroten. Dit zorgt voor meer groei in het aantal modellen en agents die met elkaar concurreren voor echte taken.
Open netwerken zoals Bittensor zullen profiteren van deze verandering. Zij vervangen Nvidia’s infrastructuur niet, maar geven het juist een markt.
In die zin verzwakt Rubin gedecentraliseerde AI niet. Het geeft het juist iets om te organiseren.
