去中心化算力生態:DePIN助力AI與web3融合

去中心化雲計算:AI算力革命的新篇章

憑藉科技的長期高速發展,OpenAI、英偉達等公司的市值在近兩年呈現數倍增長。Crypto x AI已成爲本輪週期的核心敘事,市場情緒高漲和持續資金投入證明了強大共識的形成。在AI大環境下,去中心化作爲AI發展的有力工具確實具有極大的吸引力和想象空間。盡管在實際業務落地方面與中心化模式仍存在較大差距,但利用web3優勢拓展AI的四大核心方面(數據、模型、訓練、推理),通過不斷優化發揮更大潛能已成爲web3參與者的共同目標。

目前,去中心化能在上述四個方面提供技術支持。數據是AI技術的原材料,而其他都是加工方式。無論是數據標注還是存儲,去中心化都具有極大作用和價值。

如果數據是原材料,那麼算力就是加工原材料的工具,用於最大化產出效率。本文將圍繞"算力"淺析Crypto x AI x DePIN的生態框架和其中的經濟模型。

去中心化雲計算的革命才剛剛開始?

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,高昂價格讓大多數購買方難以接受。

去中心化解決方案:目前DePIN項目多採用P2P經濟模型爲資源需求方提供高質量資源,允許每位用戶作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。頭部項目中某些平台在生態中擔任不同重要角色,這些項目的技術壁壘和對去中心化算力未來發展的格局頗爲震撼。

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的角色:

資源代理商

某去中心化計算網路以算力代理商角色將高質量AI算力以低價提供給客戶。在供應端擁有分布全球的GPU,客戶端目前以種子輪到B輪、專注AI推理的初創公司爲主。

該基於某公鏈的DePIN項目近期完成3000萬美元A輪融資,由多家知名投資機構參與。

作爲頂級AI算力資源代理商,該項目致力聚合100萬個GPU形成龐大DePIN算力網路,爲客戶提供更低價算力。用戶可手動將閒置GPU/CPU算力貢獻到平台獲得代幣激勵。核心目標是通過去中心化控制價格提供高質量AI算力,幫助AI初創公司降低成本。

該項目提供的計算服務採用集羣構建模塊使所有GPU保持相互連接,在訓練和推理過程中進行大規模協調工作。GPU協調時可集中算力訪問更大數據庫和計算更復雜模型,AI初創公司獲取所需同時,可以十分之一的中心化價格完成計算硬件部署。更引人注目的是,該項目專注聚合機器學習算力,可幫助其他DePIN項目格式化GPU供應於機器學習,針對技術底層實現最根本直接的資源支持。

目前,該項目集合的GPU集羣數量爲行業第一。線上可用GPU超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

作爲最具潛力的AI算力提供商,某項目作爲AI算力服務型節點,能提供充足芯片進行深度機器學習。其團隊在傳統AI算力資源方面堪稱鶴立雞羣。團隊曾爲AI巨頭公司的一級代理商,依靠技術資源壁壘,在資源供應端可直接訪問數百個機房,A/H100、RTX4090和A6000機器的訪問權應有盡有。

該項目在客戶端爲web3算力巨頭提供大規模機器學習算力。相比某客戶每月需花費14萬美元獲取雲服務,遷移到該項目後,每月雲服務使用費降至4萬美元左右,減少70%開銷同時效率提高30%。

該項目主旨是通過獨特算力供給渠道,爲客戶提供最快、最優質和最可靠的算力。高質量算力可節約用戶成本,同時提供全方位服務選擇。

該項目提供的AI算力質量已得到多家AI算力代理商認可,現已與多個算力巨頭達成合作,致力通過去中心化對機器學習貢獻力量。

資源渠道商

某項目作爲DePIN資源渠道商,通過需求匹配提供服務。採用平台式開放協議,提供底層聚合資源後再提供服務。目標是成爲DePIN的服務聚合器,可理解爲DePIN的1inch或聚合版Uber。

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

痛點:各DePIN網路資源和服務有限制,全球化尋找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,並通過客戶要求匹配提供服務。目的是提升DePIN應用層質量和服務,在資源不足情況下尋找最優價格算力網路。

去中心化雲計算的革命才剛剛開始?

二、解析去中心化算力生態

某些項目已達成戰略合作,共同致力提升網路速度和穩定性。他們一致認爲,去中心化計算行業成功及web3與AI結合只有通過早期行業領導者緊密合作才可實現。伴隨計算能力需求不斷增長,傳統雲計算面臨一些問題:

  • 有限可用性: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often不可用。
  • 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。
  • 高成本:優質GPU價格昂貴,每月項目訓練和推理開銷easily達數十萬美元。

去中心化計算願景是提供開放、可訪問且負擔得起的替代方案,解決中心化雲服務提供商核心問題。目前看來,挑戰雲計算主要巨頭地位仍需創新者共同努力創造並相互支持,才可能踏出革命性一步。

資產模式

重資產模式

某供應端項目擁有頂級GPU制造商作爲後盾,具備絕對壁壘。機器學習算力有價值的機器僅有A100、RTX4090和H100,單臺價格約30萬美元。這些機器已成爲高度稀缺資源,被傳統AI巨頭長期壟斷。在此情況下,該項目能對接到的供應端資源極其可貴。由於散戶共享個人GPU閒置算力質量不足以支持大規模AI模型計算和處理,所以該項目在去中心化算力生態中角色至關重要且難以替代。

該項目採取重資產模式需大量固定資產投入,這種體量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,給足行業所需算力資源供給,有望實現B2B去中心化算力領域行業壟斷和產生規模效應。

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,所以供應端能否大規模盈利極度依賴算力代理商是否能有源源不斷客戶。無論算力代理商是誰,只要有客戶和需求,該項目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GPU,形成龐大去中心化計算網路。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4000美元左右才能獲得較好收益

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. 質押賺取 & 共享賺取
  3. 客戶投入一定資本後可利滾利

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,公司和投資人更易獲得較高利潤率。同時,因行業進入門檻低,商業模式易被抄襲復制,這對長期價值投資人需慎重考慮。

去中心化雲計算的革命才剛剛開始?

三、從10到100?

如果說某些項目合作可幫助去中心化算力生態從1走到10,那麼加入更多參與者或許有機會走到100。

某項目目標是成爲最大DePIN服務聚合器,直接對標web2的Uber。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質資源。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,若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。這種模式理解爲Assets on assets,可極大增強資源和資金流動性。

對該項目而言,希望看到更多供應商和代理商進入去中心化算力生態,更好凸顯自身優勢,拓展業務線並擁有更多客戶。簡單理解,某些信息平台之所以能統治信息領域,是因爲有更多商家及信息上傳到互聯網,從而使客戶對渠道商產生高度需求。

去中心化雲計算的革命才剛剛開始?

四、未來可期

去中心化雲計算正在逐步發展。雖然生態框架和模式已變得清晰,各角色龍頭也在履行生態責任,但要撼動傳統雲計算巨頭地位還爲時尚早。與傳統中心化雲計算相比,去中心化確實可在概念上很好解決客戶諸多問題,但這個市場整體資源和體量相比之下仍然很小。在支撐AI推動的算力資源遠遠不夠情況下,市場需要另一股清流或新模式解除困境。我們現在看到的去中心化雲計算確實可滿足初創AI公司某些需求,未來何去何從,讓我們共同作爲這條顛覆之路的見證者和參與者,一起追隨革命的演變吧!

去中心化雲計算的革命才剛剛開始?

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PessimisticLayervip
· 5小時前
早就玩腻这套了 有啥新鲜的?
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ChainBrainvip
· 5小時前
N卡真是捞翻了
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薛定谔的gasvip
· 5小時前
又到了画大饼的时候 gas费依然高的离谱
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HackerWhoCaresvip
· 5小時前
套路玩明白了 割韭菜新口号
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GateUser-74b10196vip
· 5小時前
还不如买btc
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0xSleepDeprivedvip
· 5小時前
不是一场空欢喜吧
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RunWithRugsvip
· 5小時前
又是ai割韭菜的新故事
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