去中心化雲計算：新興生態的框架與潛力

隨着科技的飛速發展，OpenAI和英偉達等公司的市值在近年來呈現爆發式增長。人工智能與加密貨幣的結合已成爲當前市場的核心敘事，吸引了大量投資。在AI大潮中，去中心化作爲推動AI發展的工具展現出巨大潛力。盡管在實際應用方面與中心化模式仍有差距，但利用Web3優勢來拓展AI的核心領域，已成爲業內共識。

AI技術的四大核心方面包括數據、模型、訓練和推理。其中，數據是最基礎的要素，可以被視爲原材料，而其他方面則是加工數據的方式。去中心化在數據標注和存儲等環節都能發揮重要作用。

如果說數據是原材料，那麼算力就是加工的工具，用於最大化產出效率。本文將圍繞"算力"這一主題，探討Crypto x AI x DePIN的生態框架和經濟模型。

一、DePIN與去中心化算力生態框架

當前高質量算力資源被傳統巨頭壟斷，導致初創公司和個人用戶難以獲得性價比合理的算力。這種高昂的價格對多數購買方而言難以承受。

去中心化解決方案主要採用P2P經濟模型，允許用戶作爲資源提供者獲得代幣獎勵。隨着去中心化AI算力需求激增，相關生態已形成平衡的框架。其中，某些頭部項目在生態中扮演着不同的關鍵角色，展現出令人矚目的技術壁壘和發展前景。

去中心化AI算力生態主要由三部分組成，分別充當資源代理商、資源提供商和渠道商：

資源代理商

某去中心化計算網路項目作爲算力代理商，致力於將高質量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，客戶主要是專注於AI推理的初創公司。

該項目目標是聚合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。其核心目標是通過去中心化方式控制價格，提供高質量AI算力，幫助AI初創公司降低成本。

該項目採用cluster構建模塊，使所有GPU保持互聯狀態，實現訓練和推理過程中的大規模協調。這使得AI初創公司能以中心化價格十分之一的成本完成計算硬件部署。值得注意的是，該項目專注於聚合機器學習算力，可爲其他DePIN項目提供針對機器學習的GPU資源支持。

目前，該項目聚合的GPU集羣數量居行業首位，線上可用GPU超過20萬個，其中GeForce RTX 4090近5萬張，GeForce RTX 3090 Ti超過3萬張。

資源提供商

某項目作爲最具潛力的AI算力提供商，能提供充足的芯片用於深度機器學習。該團隊在傳統AI算力資源方面擁有顯著優勢，曾是某AI巨頭公司的一級代理商。憑藉技術資源壁壘，該項目可直接訪問數百個機房，獲取A/H100、RTX4090和A6000等高端機器。

該項目爲Web3算力巨頭提供大規模機器學習算力。相較於某客戶每月14萬美元的雲服務開支，遷移到該項目後，月支出降至4萬美元左右，不僅節省70%成本，還提高了30%效率。

該項目致力於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算力質量已獲得多家算力代理商認可，與多個算力巨頭達成合作。

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1inch或Uber。

該項目通過控制層獲取各網路的策略、資源情況、性能和穩定性等信息，提供SDK並通過路由算法將其提供給用戶。

這種模式旨在解決各DePIN網路資源和服務有限，以及全球化資源配置因地區集中導致服務質量不佳的問題。通過路由算法獲取數據、網路基本信息和機器信息，聚合後產生策略，根據客戶需求匹配提供服務，以提升DePIN應用層質量和服務，並在資源不足時尋找最優價格的算力網路。

二、去中心化算力生態解析

某資源代理商和某資源提供商已達成戰略合作。作爲擁有豐富GPU機器庫的供應端，資源提供商致力於提升資源代理商網路的速度和穩定性。資源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及Web3與AI的結合需要早期行業領導者的緊密合作。

隨着計算需求增長，傳統雲計算面臨一些問題：

• 有限的可用性：使用主流雲服務通常需數周獲得硬件訪問權限，常用GPU型號往往不可用。
• 選擇局限化：用戶在GPU硬件、位置、安全級別、延遲等方面選擇受限。
• 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。然而，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

某資源提供商擁有強大的供應端優勢。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。該公司在供應端對接到的資源極其寶貴。由於散戶共享的個人GPU算力質量不足以支持大規模AI模型計算，該公司在去中心化算力生態中扮演着關鍵且難以替代的角色。

這種重資產模式需要大量固定資產投入，對初創公司構成較高進入壁壘。如果該公司能與更多去中心化算力代理商合作，不斷擴充供應端，滿足行業需求，有望在B2B去中心化算力領域實現壟斷和規模效應。

然而，最大風險在於投入大量資本後無法持續爲算力代理商提供資源。供應端的價值增長極度依賴於算力代理商能否持續獲得客戶需求。

輕資產模式

某算力代理商採用輕資產運營模式，通過社區運營和建立高度共識來打造強大品牌。其核心業務包括聚合散戶GPU算力並獎勵代幣，以及從供應端獲取高質量算力出售給AI創業公司。

從企業角度看，該模式涉及從供應端低買高賣算力給C端客戶，幫助用戶通過共享閒置GPU算力賺取代幣，並爲客戶提供算力挖礦和質押平台。

從客戶角度看，該網路的算力價格比其他中心化雲計算服務便宜約80%，且提供質押和共享收益機會。

作爲典型的輕資產模式公司，其最大優勢是風險較低，無需前期大量機器投入。較少的資金投入使公司和投資人更易獲得較高利潤率。然而，由於行業進入門檻低，商業模式容易被復制，這是長期價值投資者需要慎重考慮的因素。

三、生態發展前景

某資源渠道商的加入可能進一步推動去中心化算力生態的發展。該公司目標是成爲最大的DePIN服務聚合器，類似於Web2領域的Uber。作爲渠道商，通過聚合各類資源的實時情況，將客戶對接到最優質的資源。

該公司採用B2B2C的輕資產商業模式，連接供應端、資源代理商和最終客戶。通過路由算法提供的SDK，用戶可創建自己的AI Agent，實現資產轉換，並幫助客戶進行動態挖礦，專注於挖掘有用的算力資源。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，更多供應商和代理商進入生態系統有利於凸顯其優勢，拓展業務線並吸引更多客戶。類似於搜索引擎和點評平台之所以能主導信息領域，是因爲有更多商家和信息上傳到互聯網，從而增加了客戶對渠道商的依賴。

四、未來展望

去中心化雲計算正在逐步發展，其生態框架和模式已趨於清晰，各角色的領先企業也在履行各自職責。然而，要撼動傳統雲計算巨頭的地位仍需時日。盡管去中心化在概念上能很好地解決客戶諸多問題，但與傳統中心化雲計算相比，其市場整體資源和規模仍然較小。

在支撐AI發展的算力資源遠遠不足的情況下，市場需要新的模式來突破困境。目前，去中心化雲計算已能滿足初創AI公司的部分需求。未來發展如何，讓我們共同見證這一顛覆性變革的演進過程。