去中心化雲計算：開啓AI算力新紀元

隨着科技的快速發展，OpenAI和英偉達等科技巨頭的市值在近年來呈現爆發式增長。AI與加密貨幣的結合已成爲當前市場的核心敘事，吸引了大量資金和關注。在AI大潮下，去中心化作爲一種有力工具，展現出巨大的吸引力和發展潛力。盡管在實際落地方面與中心化模式仍存在差距，但利用Web3優勢拓展AI的四大核心領域——數據、模型、訓練和推理，已成爲業內共同目標。

去中心化技術在這四個方面都能提供支持。數據作爲AI技術的核心原料，在數據標注和存儲方面，去中心化具有顯著優勢。而算力則是處理這些原料的關鍵工具，用於最大化生產效率。本文將圍繞"算力"這一主題，深入探討Crypto x AI x DePIN生態框架及其經濟模型。

一、DePIN與去中心化算力生態框架

**痛點：**高質量算力已被傳統巨頭壟斷，導致初創公司和個人難以獲得性價比合理的算力資源，高昂的價格成爲大多數用戶的主要障礙。

去中心化解決方案：DePIN項目普遍採用P2P經濟模型，允許用戶作爲資源提供者獲得代幣獎勵，同時爲需求方提供高質量資源。

隨着去中心化AI算力需求激增，生態已形成全面平衡的框架。其中，某些頭部項目在生態中扮演着不同的關鍵角色，它們的技術壁壘和對未來發展的布局令人矚目。

去中心化AI算力生態主要由三部分組成，分別擔任資源代理商、資源提供商和渠道商的角色：

資源代理商

某去中心化計算網路項目作爲算力代理商，將高質量AI算力以低價提供給客戶。該項目在供應端擁有全球分布的GPU資源，客戶主要是專注AI推理的初創公司。

該項目致力於聚合100萬個GPU，形成龐大的DePIN算力網路，爲客戶提供更低價的算力。用戶可將閒置GPU/CPU算力貢獻到平台獲得代幣激勵。項目核心目標是在去中心化環境下提供高質量、低成本的AI算力，幫助AI初創公司降低開支。

項目提供的計算服務採用集羣模塊，使所有GPU保持互聯狀態，實現大規模協調工作。這使GPU能集中算力訪問更大數據庫、計算更復雜模型，讓AI初創公司以傳統方式十分之一的價格完成硬件部署。更引人注目的是，該項目專注於聚合機器學習算力，可幫助其他DePIN項目格式化GPU供機器學習使用，爲技術底層提供最直接的資源支持。

目前，該項目聚合的GPU集羣數量領先業內。其線上可用GPU超過20萬個，其中GeForce RTX 4090近5萬張，GeForce RTX 3090 Ti超3萬張。

資源提供商

某AI算力服務型節點項目作爲最具潛力的AI算力提供商，能提供充足的芯片進行深度機器學習。該項目團隊在傳統AI算力資源方面實力雄厚，曾爲某AI芯片巨頭的一級代理商。憑藉技術資源優勢，項目可直接訪問數百個機房，獲取A/H100、RTX4090和A6000等高端機器的使用權。

該項目爲Web3算力巨頭提供大規模機器學習算力。相比傳統雲服務，客戶使用該項目後每月可節省70%以上開銷，同時提高30%效率。

項目宗旨是通過獨特的算力供給渠道，爲客戶提供最快、最優質、最可靠的算力，在節約成本的同時提供全方位服務選擇。其AI算力質量已獲多家AI算力代理商認可，目前已與多個算力巨頭達成合作，致力於通過去中心化方式爲機器學習做出貢獻。

資源渠道商

某項目作爲DePIN資源渠道商，採用平台式開放協議，提供底層聚合資源後再提供服務。其目標是成爲DePIN的服務聚合器，類似於DePIN領域的聚合交易平台。

服務提供方式：該項目通過控制層獲取各網路的策略、資源、性能、穩定性等信息，提供SDK，再通過路由算法將SDK提供給用戶。

痛點：各DePIN網路的資源和服務有限，全球化尋找資源配置因地區集中導致服務質量不佳。

解決方案：路由算法 - 獲取數據、網路基本信息和機器信息等，聚合後產生策略，並根據客戶要求匹配提供服務。目的是提升DePIN應用層質量和服務，在資源不足時尋找最優價格的算力網路。

二、解析去中心化算力生態

某資源提供商與某資源代理商已達成戰略合作。資源提供商擁有豐富GPU機器庫，致力提升代理商網路的速度和穩定性。代理商將高質量算力以代理方式允許客戶直接在其網路上購買和租賃。雙方認爲，去中心化計算行業的成功以及Web3與AI的結合需要早期行業領導者緊密合作才能實現。

隨着計算需求不斷增長，傳統雲計算面臨以下問題：

1. 有限可用性：使用主流雲服務通常需數周獲得硬件訪問權，常用GPU型號經常缺貨。
2. 選擇局限：用戶在GPU硬件、位置、安全級別、延遲等方面選擇受限。
3. 高成本：優質GPU價格昂貴，項目每月訓練和推理開銷可達數十萬美元。

去中心化計算旨在提供開放、可訪問、負擔得起的替代方案，解決中心化雲服務提供商的核心問題。目前看來，挑戰雲計算巨頭地位仍需創新者共同努力和相互支持。

資產模式

重資產模式

某資源提供商擁有頂級芯片制造商支持的絕對壁壘。機器學習算力中最有價值的機器如A100、RTX4090和H100，單臺價格約30萬美元，且已成爲稀缺資源，被傳統AI巨頭長期壟斷。在這種情況下，該提供商能對接到的資源極其可貴。由於散戶共享的個人GPU閒置算力質量不足以支持大規模AI模型計算和處理，因此該提供商在去中心化算力生態中扮演着至關重要且難以替代的角色。

該提供商採取重資產模式，需要大量固定資產投入，這種規模的資本和技術投入使初創公司難以復制。若能與更多去中心化算力代理商合作，不斷擴充供應端，提供充足的算力資源，有望在B2B去中心化算力領域實現行業壟斷和規模效應。

然而，最大風險是投入大量資本後無法持續爲算力代理商提供資源。供應端能否大規模盈利極度依賴於算力代理商是否能持續獲得客戶。無論算力代理商是誰，只要有客戶和需求，作爲供應端的價值會隨需求增長而增長。

輕資產模式

某算力代理商依靠全球分布的GPU網路，形成龐大的去中心化計算網路。從商業角度看，採取輕資產運營模式，通過社區運營和建立高度共識在AI算力代理領域建立強大品牌。

核心業務：

1. 聚合散戶GPU算力，並獎勵代幣
2. 從供應端獲取高質量算力出售給AI創業公司

企業角度：

1. 從供應端低買高賣高質量算力給C端客戶
2. 幫助用戶通過共享閒置GPU算力賺取代幣
3. 爲客戶提供算力挖礦和質押平台，但前期需投入約4000美元才能獲得較好收益

客戶角度：

1. 算力價格比其他中心化雲計算服務便宜約80%
2. 質押挖礦和共享挖礦雙重收益
3. 客戶投入一定資本後可實現利滾利

作爲典型輕資產模式公司，最大優勢是風險較低，團隊無需像供給端那樣前期投入大量機器成本。由於資金投入較少，公司和投資人更容易獲得較高利潤率。同時，行業進入門檻低，商業模式易被復制，長期價值投資人需慎重考慮這一點。

三、從10到100？

如果說某資源提供商和某資源代理商的合作可以幫助去中心化算力生態從1走到10，那麼加入某資源渠道商或許有機會走到100。

該渠道商目標是成爲最大的DePIN服務聚合器，直接對標Web2領域的某知名出行平台。作爲渠道商，通過聚合各類資源實時情況，將客戶對接給價格和質量最優的資源。採用B2B2C輕資產商業模式，第一個B端是供應端，第二個B端是資源代理商，C端是通過信息提供給客戶最優資源選擇。

渠道商作爲平台，如能發展成可發行資產的平台將使產品更有價值。通過路由算法提供的SDK可計算資源創建AI Agent，轉換新金融資產的同時，通過SDK動態幫助使用應用的客戶進行動態挖礦，專注挖掘對計算資源有用的算力。這種"資產上的資產"模式可極大增強資源和資金流動性。

對該渠道商而言，他們希望看到更多供應商和代理商進入去中心化算力生態，以凸顯自身優勢，拓展業務線並獲取更多客戶。就像某搜索引擎和某點評平台之所以能統治信息領域，是因爲有更多商家和信息上傳到互聯網，從而使客戶對渠道商產生高度需求。

四、未來可期

去中心化雲計算正在穩步發展。雖然其生態框架和模式已變得清晰，各角色的領先者也在履行生態責任，但要撼動傳統雲計算巨頭地位仍需時日。與傳統中心化雲計算相比，去中心化確實能在概念上很好地解決客戶諸多問題，但整體資源和規模相比仍然很小。在支撐AI發展的算力資源遠遠不足的情況下，市場需要另一種模式來突破困境。目前，去中心化雲計算能滿足初創AI公司的部分需求，未來發展如何，讓我們共同見證這場革命性變革！