去中心化云计算：开启AI算力新纪元

随着科技的快速发展，OpenAI和英伟达等科技巨头的市值在近年来呈现爆发式增长。AI与加密货币的结合已成为当前市场的核心叙事，吸引了大量资金和关注。在AI大潮下，去中心化作为一种有力工具，展现出巨大的吸引力和发展潜力。尽管在实际落地方面与中心化模式仍存在差距，但利用Web3优势拓展AI的四大核心领域——数据、模型、训练和推理，已成为业内共同目标。

去中心化技术在这四个方面都能提供支持。数据作为AI技术的核心原料，在数据标注和存储方面，去中心化具有显著优势。而算力则是处理这些原料的关键工具，用于最大化生产效率。本文将围绕"算力"这一主题，深入探讨Crypto x AI x DePIN生态框架及其经济模型。

一、DePIN与去中心化算力生态框架

**痛点：**高质量算力已被传统巨头垄断，导致初创公司和个人难以获得性价比合理的算力资源，高昂的价格成为大多数用户的主要障碍。

去中心化解决方案：DePIN项目普遍采用P2P经济模型，允许用户作为资源提供者获得代币奖励，同时为需求方提供高质量资源。

随着去中心化AI算力需求激增，生态已形成全面平衡的框架。其中，某些头部项目在生态中扮演着不同的关键角色，它们的技术壁垒和对未来发展的布局令人瞩目。

去中心化AI算力生态主要由三部分组成，分别担任资源代理商、资源提供商和渠道商的角色：

资源代理商

某去中心化计算网络项目作为算力代理商，将高质量AI算力以低价提供给客户。该项目在供应端拥有全球分布的GPU资源，客户主要是专注AI推理的初创公司。

该项目致力于聚合100万个GPU，形成庞大的DePIN算力网络，为客户提供更低价的算力。用户可将闲置GPU/CPU算力贡献到平台获得代币激励。项目核心目标是在去中心化环境下提供高质量、低成本的AI算力，帮助AI初创公司降低开支。

项目提供的计算服务采用集群模块，使所有GPU保持互联状态，实现大规模协调工作。这使GPU能集中算力访问更大数据库、计算更复杂模型，让AI初创公司以传统方式十分之一的价格完成硬件部署。更引人注目的是，该项目专注于聚合机器学习算力，可帮助其他DePIN项目格式化GPU供机器学习使用，为技术底层提供最直接的资源支持。

目前，该项目聚合的GPU集群数量领先业内。其线上可用GPU超过20万个，其中GeForce RTX 4090近5万张，GeForce RTX 3090 Ti超3万张。

资源提供商

某AI算力服务型节点项目作为最具潜力的AI算力提供商，能提供充足的芯片进行深度机器学习。该项目团队在传统AI算力资源方面实力雄厚，曾为某AI芯片巨头的一级代理商。凭借技术资源优势，项目可直接访问数百个机房，获取A/H100、RTX4090和A6000等高端机器的使用权。

该项目为Web3算力巨头提供大规模机器学习算力。相比传统云服务，客户使用该项目后每月可节省70%以上开销，同时提高30%效率。

项目宗旨是通过独特的算力供给渠道，为客户提供最快、最优质、最可靠的算力，在节约成本的同时提供全方位服务选择。其AI算力质量已获多家AI算力代理商认可，目前已与多个算力巨头达成合作，致力于通过去中心化方式为机器学习做出贡献。

资源渠道商

某项目作为DePIN资源渠道商，采用平台式开放协议，提供底层聚合资源后再提供服务。其目标是成为DePIN的服务聚合器，类似于DePIN领域的聚合交易平台。

服务提供方式：该项目通过控制层获取各网络的策略、资源、性能、稳定性等信息，提供SDK，再通过路由算法将SDK提供给用户。

痛点：各DePIN网络的资源和服务有限，全球化寻找资源配置因地区集中导致服务质量不佳。

解决方案：路由算法 - 获取数据、网络基本信息和机器信息等，聚合后产生策略，并根据客户要求匹配提供服务。目的是提升DePIN应用层质量和服务，在资源不足时寻找最优价格的算力网络。

二、解析去中心化算力生态

某资源提供商与某资源代理商已达成战略合作。资源提供商拥有丰富GPU机器库，致力提升代理商网络的速度和稳定性。代理商将高质量算力以代理方式允许客户直接在其网络上购买和租赁。双方认为，去中心化计算行业的成功以及Web3与AI的结合需要早期行业领导者紧密合作才能实现。

随着计算需求不断增长，传统云计算面临以下问题：

1. 有限可用性：使用主流云服务通常需数周获得硬件访问权，常用GPU型号经常缺货。
2. 选择局限：用户在GPU硬件、位置、安全级别、延迟等方面选择受限。
3. 高成本：优质GPU价格昂贵，项目每月训练和推理开销可达数十万美元。

去中心化计算旨在提供开放、可访问、负担得起的替代方案，解决中心化云服务提供商的核心问题。目前看来，挑战云计算巨头地位仍需创新者共同努力和相互支持。

资产模式

重资产模式

某资源提供商拥有顶级芯片制造商支持的绝对壁垒。机器学习算力中最有价值的机器如A100、RTX4090和H100，单台价格约30万美元，且已成为稀缺资源，被传统AI巨头长期垄断。在这种情况下，该提供商能对接到的资源极其可贵。由于散户共享的个人GPU闲置算力质量不足以支持大规模AI模型计算和处理，因此该提供商在去中心化算力生态中扮演着至关重要且难以替代的角色。

该提供商采取重资产模式，需要大量固定资产投入，这种规模的资本和技术投入使初创公司难以复制。若能与更多去中心化算力代理商合作，不断扩充供应端，提供充足的算力资源，有望在B2B去中心化算力领域实现行业垄断和规模效应。

然而，最大风险是投入大量资本后无法持续为算力代理商提供资源。供应端能否大规模盈利极度依赖于算力代理商是否能持续获得客户。无论算力代理商是谁，只要有客户和需求，作为供应端的价值会随需求增长而增长。

轻资产模式

某算力代理商依靠全球分布的GPU网络，形成庞大的去中心化计算网络。从商业角度看，采取轻资产运营模式，通过社区运营和建立高度共识在AI算力代理领域建立强大品牌。

核心业务：

1. 聚合散户GPU算力，并奖励代币
2. 从供应端获取高质量算力出售给AI创业公司

企业角度：

1. 从供应端低买高卖高质量算力给C端客户
2. 帮助用户通过共享闲置GPU算力赚取代币
3. 为客户提供算力挖矿和质押平台，但前期需投入约4000美元才能获得较好收益

客户角度：

1. 算力价格比其他中心化云计算服务便宜约80%
2. 质押挖矿和共享挖矿双重收益
3. 客户投入一定资本后可实现利滚利

作为典型轻资产模式公司，最大优势是风险较低，团队无需像供给端那样前期投入大量机器成本。由于资金投入较少，公司和投资人更容易获得较高利润率。同时，行业进入门槛低，商业模式易被复制，长期价值投资人需慎重考虑这一点。

三、从10到100？

如果说某资源提供商和某资源代理商的合作可以帮助去中心化算力生态从1走到10，那么加入某资源渠道商或许有机会走到100。

该渠道商目标是成为最大的DePIN服务聚合器，直接对标Web2领域的某知名出行平台。作为渠道商，通过聚合各类资源实时情况，将客户对接给价格和质量最优的资源。采用B2B2C轻资产商业模式，第一个B端是供应端，第二个B端是资源代理商，C端是通过信息提供给客户最优资源选择。

渠道商作为平台，如能发展成可发行资产的平台将使产品更有价值。通过路由算法提供的SDK可计算资源创建AI Agent，转换新金融资产的同时，通过SDK动态帮助使用应用的客户进行动态挖矿，专注挖掘对计算资源有用的算力。这种"资产上的资产"模式可极大增强资源和资金流动性。

对该渠道商而言，他们希望看到更多供应商和代理商进入去中心化算力生态，以凸显自身优势，拓展业务线并获取更多客户。就像某搜索引擎和某点评平台之所以能统治信息领域，是因为有更多商家和信息上传到互联网，从而使客户对渠道商产生高度需求。

四、未来可期

去中心化云计算正在稳步发展。虽然其生态框架和模式已变得清晰，各角色的领先者也在履行生态责任，但要撼动传统云计算巨头地位仍需时日。与传统中心化云计算相比，去中心化确实能在概念上很好地解决客户诸多问题，但整体资源和规模相比仍然很小。在支撑AI发展的算力资源远远不足的情况下，市场需要另一种模式来突破困境。目前，去中心化云计算能满足初创AI公司的部分需求，未来发展如何，让我们共同见证这场革命性变革！