去中心化云计算：新兴生态的框架与潜力

随着科技的飞速发展，OpenAI和英伟达等公司的市值在近年来呈现爆发式增长。人工智能与加密货币的结合已成为当前市场的核心叙事，吸引了大量投资。在AI大潮中，去中心化作为推动AI发展的工具展现出巨大潜力。尽管在实际应用方面与中心化模式仍有差距，但利用Web3优势来拓展AI的核心领域，已成为业内共识。

AI技术的四大核心方面包括数据、模型、训练和推理。其中，数据是最基础的要素，可以被视为原材料，而其他方面则是加工数据的方式。去中心化在数据标注和存储等环节都能发挥重要作用。

如果说数据是原材料，那么算力就是加工的工具，用于最大化产出效率。本文将围绕"算力"这一主题，探讨Crypto x AI x DePIN的生态框架和经济模型。

一、DePIN与去中心化算力生态框架

当前高质量算力资源被传统巨头垄断，导致初创公司和个人用户难以获得性价比合理的算力。这种高昂的价格对多数购买方而言难以承受。

去中心化解决方案主要采用P2P经济模型，允许用户作为资源提供者获得代币奖励。随着去中心化AI算力需求激增，相关生态已形成平衡的框架。其中，某些头部项目在生态中扮演着不同的关键角色，展现出令人瞩目的技术壁垒和发展前景。

去中心化AI算力生态主要由三部分组成，分别充当资源代理商、资源提供商和渠道商：

资源代理商

某去中心化计算网络项目作为算力代理商，致力于将高质量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，客户主要是专注于AI推理的初创公司。

该项目目标是聚合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。其核心目标是通过去中心化方式控制价格，提供高质量AI算力，帮助AI初创公司降低成本。

该项目采用cluster构建模块，使所有GPU保持互联状态，实现训练和推理过程中的大规模协调。这使得AI初创公司能以中心化价格十分之一的成本完成计算硬件部署。值得注意的是，该项目专注于聚合机器学习算力，可为其他DePIN项目提供针对机器学习的GPU资源支持。

目前，该项目聚合的GPU集群数量居行业首位，线上可用GPU超过20万个，其中GeForce RTX 4090近5万张，GeForce RTX 3090 Ti超过3万张。

资源提供商

某项目作为最具潜力的AI算力提供商，能提供充足的芯片用于深度机器学习。该团队在传统AI算力资源方面拥有显著优势，曾是某AI巨头公司的一级代理商。凭借技术资源壁垒，该项目可直接访问数百个机房，获取A/H100、RTX4090和A6000等高端机器。

该项目为Web3算力巨头提供大规模机器学习算力。相较于某客户每月14万美元的云服务开支，迁移到该项目后，月支出降至4万美元左右，不仅节省70%成本，还提高了30%效率。

该项目致力于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算力质量已获得多家算力代理商认可，与多个算力巨头达成合作。

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1inch或Uber。

该项目通过控制层获取各网络的策略、资源情况、性能和稳定性等信息，提供SDK并通过路由算法将其提供给用户。

这种模式旨在解决各DePIN网络资源和服务有限，以及全球化资源配置因地区集中导致服务质量不佳的问题。通过路由算法获取数据、网络基本信息和机器信息，聚合后产生策略，根据客户需求匹配提供服务，以提升DePIN应用层质量和服务，并在资源不足时寻找最优价格的算力网络。

二、去中心化算力生态解析

某资源代理商和某资源提供商已达成战略合作。作为拥有丰富GPU机器库的供应端，资源提供商致力于提升资源代理商网络的速度和稳定性。资源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及Web3与AI的结合需要早期行业领导者的紧密合作。

随着计算需求增长，传统云计算面临一些问题：

• 有限的可用性：使用主流云服务通常需数周获得硬件访问权限，常用GPU型号往往不可用。
• 选择局限化：用户在GPU硬件、位置、安全级别、延迟等方面选择受限。
• 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。然而，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

某资源提供商拥有强大的供应端优势。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。该公司在供应端对接到的资源极其宝贵。由于散户共享的个人GPU算力质量不足以支持大规模AI模型计算，该公司在去中心化算力生态中扮演着关键且难以替代的角色。

这种重资产模式需要大量固定资产投入，对初创公司构成较高进入壁垒。如果该公司能与更多去中心化算力代理商合作，不断扩充供应端，满足行业需求，有望在B2B去中心化算力领域实现垄断和规模效应。

然而，最大风险在于投入大量资本后无法持续为算力代理商提供资源。供应端的价值增长极度依赖于算力代理商能否持续获得客户需求。

轻资产模式

某算力代理商采用轻资产运营模式，通过社区运营和建立高度共识来打造强大品牌。其核心业务包括聚合散户GPU算力并奖励代币，以及从供应端获取高质量算力出售给AI创业公司。

从企业角度看，该模式涉及从供应端低买高卖算力给C端客户，帮助用户通过共享闲置GPU算力赚取代币，并为客户提供算力挖矿和质押平台。

从客户角度看，该网络的算力价格比其他中心化云计算服务便宜约80%，且提供质押和共享收益机会。

作为典型的轻资产模式公司，其最大优势是风险较低，无需前期大量机器投入。较少的资金投入使公司和投资人更易获得较高利润率。然而，由于行业进入门槛低，商业模式容易被复制，这是长期价值投资者需要慎重考虑的因素。

三、生态发展前景

某资源渠道商的加入可能进一步推动去中心化算力生态的发展。该公司目标是成为最大的DePIN服务聚合器，类似于Web2领域的Uber。作为渠道商，通过聚合各类资源的实时情况，将客户对接到最优质的资源。

该公司采用B2B2C的轻资产商业模式，连接供应端、资源代理商和最终客户。通过路由算法提供的SDK，用户可创建自己的AI Agent，实现资产转换，并帮助客户进行动态挖矿，专注于挖掘有用的算力资源。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，更多供应商和代理商进入生态系统有利于凸显其优势，拓展业务线并吸引更多客户。类似于搜索引擎和点评平台之所以能主导信息领域，是因为有更多商家和信息上传到互联网，从而增加了客户对渠道商的依赖。

四、未来展望

去中心化云计算正在逐步发展，其生态框架和模式已趋于清晰，各角色的领先企业也在履行各自职责。然而，要撼动传统云计算巨头的地位仍需时日。尽管去中心化在概念上能很好地解决客户诸多问题，但与传统中心化云计算相比，其市场整体资源和规模仍然较小。

在支撑AI发展的算力资源远远不足的情况下，市场需要新的模式来突破困境。目前，去中心化云计算已能满足初创AI公司的部分需求。未来发展如何，让我们共同见证这一颠覆性变革的演进过程。