去中心化雲計算：AI時代的新機遇與挑戰

隨着全球科技的快速發展，人工智能領域的巨頭公司市值在近年來呈現爆發式增長。Crypto x AI已成爲當前市場週期的核心敘事，市場情緒高漲，資金不斷湧入，顯示出強大的共識已然形成。在AI大潮的背景下，去中心化作爲推動AI發展的有力工具，展現出巨大的吸引力和想象空間。盡管在實際落地方面與中心化模式仍有顯著差距，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，通過持續優化以發揮更大潛能，已成爲web3參與者的共同目標。

去中心化技術能夠在上述四個方面提供支持。數據作爲AI技術的基礎原材料，其重要性不言而喻，而模型、訓練和推理則是處理數據的不同方式。無論是數據標注還是存儲，去中心化都能發揮巨大作用和價值。

如果說數據是原材料，那麼算力就是加工這些原材料的關鍵工具，用於最大化產出效率。本文將圍繞"算力"這一核心，深入分析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： 高質量算力作爲AI研發的必需品，這種稀缺資源已被傳統巨頭壟斷，導致初創公司和個人用戶難以獲得性價比合理的算力，高昂的價格成爲大多數購買方難以承受的負擔。

去中心化的解決方案：當前DePIN賽道的項目多採用P2P經濟模型，爲資源需求方提供高質量資源，允許每個用戶都可以成爲物理設施資源提供者，同時獲得代幣回報。

隨着去中心化AI算力需求的激增，爲更好滿足客戶需求，去中心化AI算力供給生態已形成平衡全面的框架。頭部項目如某去中心化計算網路、某算力提供商和某資源聚合平台等在生態中扮演着不同的重要角色，這些項目的技術壁壘和對去中心化算力未來發展的布局令人印象深刻。

去中心化AI算力生態主要由三個部分組成，分別充當資源代理商、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作爲算力代理商，將高質量AI算力以優惠價格提供給客戶。在供應端擁有全球分布的GPU資源，客戶主要爲種子輪到B輪的AI推理初創公司。

該項目近期完成3000萬美元A輪融資，由多家知名機構投資。作爲頂級AI算力資源代理商，該平台致力於聚合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。用戶可以將閒置GPU/CPU算力貢獻到平台獲得代幣激勵。其核心目標是在去中心化控制價格的情況下提供高質量AI算力，幫助AI初創公司降低成本。

該平台提供的計算服務採用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工作。這使GPU能集中算力訪問更大數據庫和計算更復雜模型，AI初創公司可以以中心化價格十分之一的成本完成計算硬件部署。更引人注目的是，該平台專注於聚合機器學習算力，可以幫助其他DePIN項目格式化GPU供應於機器學習，爲技術底層實現提供最根本和直接的資源支持。

目前，該平台聚合的GPU集羣數量位居行業第一，線上可用GPU超過20萬個，其中GeForce RTX 4090接近5萬張，GeForce RTX 3090 Ti超過3萬張。

資源提供商

某算力提供商作爲AI算力服務型節點，能提供充足的芯片進行深度機器學習。該團隊在傳統AI算力資源方面獨樹一幟，曾作爲AI巨頭公司的一級代理商，依靠這一技術資源壁壘，可直接訪問數百個機房，擁有A/H100、RTX4090和A6000等高端機器的訪問權。

該提供商爲web3算力巨頭提供大規模機器學習算力。相比之下，客戶使用該服務後，每月雲服務費用可從14萬美元降至4萬美元左右，在減少70%開銷的同時，效率提高了30%。

該提供商致力於通過獨特的算力供給渠道，爲客戶提供最快、最優質和最可靠的算力。高質量算力不僅可節約用戶成本，還爲客戶提供全方位的服務選擇。其提供的AI算力質量已獲得多家AI算力代理商認可，目前已與多個算力巨頭達成合作，共同爲機器學習發展貢獻力量。

資源渠道商

某資源聚合平台作爲DePIN資源渠道商，通過需求匹配提供服務。該平台採用開放協議，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，可理解爲DePIN領域的聚合交易平台或服務型平台。

服務提供方式：該平台通過控制層獲取各網路和策略、資源情況、性能、穩定性等方面信息，提供SDK，再通過路由算法將SDK提供給用戶。

痛點：各DePIN網路中的資源和服務有限，全球化資源配置因地區過於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應用層的質量和服務，在資源不足的情況下尋找最優價格的算力網路。

二、解析去中心化算力生態

某算力提供商與某去中心化計算網路已達成戰略合作。作爲擁有豐富GPU機器庫的供應端，該提供商致力於提升合作夥伴網路的速度和穩定性。某去中心化計算網路將該提供商提供的高質量算力以代理商方式允許客戶直接在網路上購買和租賃。雙方一致認爲，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的緊密合作才能實現。

隨着計算能力需求不斷增長，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要數周獲得硬件訪問權限，且常用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、延遲等方面的選擇受到限制。
• 高成本：優質GPU價格昂貴，項目每月在訓練和推理過程中的開銷容易達到數十萬美元。

去中心化計算的願景是提供一個開放、可訪問且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，挑戰雲計算主要巨頭地位仍需創新者共同努力和相互支持，才可能實現革命性突破。

資產模式

重資產模式

某算力提供商作爲供應端，擁有頂級芯片制造商作爲後盾，具有絕對壁壘。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，且已成爲高度稀缺資源，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。由於散戶共享個人GPU閒置算力的質量不足以支持大規模AI模型計算和處理，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模仿。若能與更多去中心化算力代理商合作，不斷擴充供應端，滿足行業算力資源需求，有望在B2B去中心化算力領域實現行業壟斷和產生規模效應。

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，因此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

某去中心化計算網路作爲目前最出色的算力代理商，依靠全球分布的GPU資源，形成龐大的去中心化計算網路。從商業角度看，該網路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. 網路算力價格比其他中心化雲計算服務便宜約80%
2. 質押賺取和共享賺取模式
3. 客戶投入一定資本後可實現利滾利

作爲典型的輕資產模式公司，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，商業模式容易被抄襲復制，這對長期價值投資人來說需慎重考慮。

三、從10到100？

如果說某算力提供商和某去中心化計算網路的合作可以幫助去中心化算力生態從1走到10，那麼加入某資源聚合平台或許有機會走到100。

該資源聚合平台目標是成爲最大的DePIN服務聚合器，直接對標web2的某服務平台。作爲渠道商，通過聚合各類資源的實時情況，將客戶對接給價格和質量最優的資源。該平台採用B2B2C的輕資產商業模式，第一個B端是供應端，對接第二個B端即資源代理商，C端是通過信息提供給客戶最優的資源選擇。

渠道商作爲平台，若能發展成可發行資產的平台將使產品更有價值。該平台通過路由算法提供的SDK可計算資源創建AI Agent，轉換新的金融資產的同時，通過SDK動態幫助使用應用的客戶進行動態挖礦，專注於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。

對該平台而言，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，拓展更長業務線並吸引更多客戶。簡單理解，某搜索引擎和某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非常清晰，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的地位還爲時尚早。與傳統中心化雲計算相比，去中心化確實