去中心化雲計算：AI時代的新機遇與挑戰

隨着科技的飛速發展，OpenAI、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，吸引了大量資金和關注。在AI發展大背景下，去中心化作爲一種有力工具，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差距，但利用Web3優勢拓展AI的核心領域，不斷優化以發揮更大潛能，已成爲行業參與者的共同目標。

AI技術的四個核心方面包括數據、模型、訓練和推理。目前，去中心化技術可以在這些方面提供支持。其中，數據是最核心的要素，可以說是AI技術的原材料，而其他環節則是加工方式。無論是數據標注還是存儲，去中心化在這裏都具有重要作用和價值。

如果將數據比作原材料，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，分析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

**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，高昂的價格使大多數購買方難以接受。

去中心化的解決方案：目前DePIN賽道的項目多數採用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算力需求的激增，爲更好地滿足客戶需求，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Io.net、Exabit和PingPong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 - Io.net

Io.net是一個去中心化的計算網路，作爲算力代理商，將高質量的AI算力以較低價格提供給客戶。在供應端擁有分布全球的GPU，客戶主要是種子輪到B輪專注於AI推理的初創公司。

作爲頂級AI算力資源代理商，Io.net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。用戶可以將閒置的GPU和CPU算力貢獻給io.net平台，獲得代幣激勵。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。

Io.net提供的計算服務IO Cloud採用cluster構建模塊，使所有GPU保持相互連接狀態，實現大規模協調工作。這使GPU能夠集中算力訪問更大的數據庫和計算更復雜的模型，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。

目前，io.net聚合的GPU集羣數量位居行業第一，線上可用GPU數量超過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 - Exabit

Exabits作爲最具潛力的AI算力提供商，能夠提供充足的芯片進行深度機器學習。團隊曾是AI巨頭英偉達的一級代理商，擁有強大的技術資源壁壘。Exabit在資源供應端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。

Exabits爲Web3算力巨頭提供大規模機器學習算力。相比傳統雲服務，客戶使用Exabits後可減少超過70%的開銷，同時提高30%的效率。

Exabits的主旨是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。高質量算力不僅可以節約用戶成本，還爲客戶提供全方位的服務選擇。

目前，Exabits已與Renders Network、Io.net等算力巨頭達成合作，致力於通過去中心化爲機器學習做出貢獻。

資源渠道商 - PingPong

PingPong作爲DePIN資源渠道商，通過匹配需求提供服務。採用平台式開放協議，提供底層聚合資源後再提供服務。PingPong的目標是成爲DePIN的服務聚合器，可以理解爲DePIN的1inch或聚合版Uber。

PingPong通過控制層獲取各個網路和策略、資源情況、性能、穩定性等方面的信息，提供SDK，再通過路由算法將SDK提供給用戶。

痛點：各個DePIN網路的資源和服務有限，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

Io.net和Exabits已達成戰略合作，Exabits作爲擁有豐富GPU機器庫的供應端，致力於提升io.net網路的速度和穩定性。Io.net將Exabits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AWS、GCP和Azure等雲服務通常需要數周才能獲得硬件訪問權限，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很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，要挑戰雲計算主要巨頭的地位，仍需創新者共同努力和相互支持才能邁出革命性的一步。

資產模式

重資產模式

Exabits作爲供應端，擁有英偉達作爲後盾的絕對壁壘。機器學習算力中有價值的機器主要是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。Exabits在供應端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，Exabits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。

Exabits採取的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。如果Exabits能與更多去中心化算力代理商合作，不斷擴充供應端，滿足行業對算力資源的需求，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，最大的風險是投入大量資本後無法持續爲算力代理商提供資源。供應端的盈利極度依賴於算力代理商是否能持續獲得客戶。只要有客戶和需求，Exabits作爲供應端的價值將隨需求增長而增長。

輕資產模式

Io.net作爲目前最出色的算力代理商，依靠全球分布的GPU形成龐大的去中心化計算網路。從商業角度看，io.net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。

Io.net的核心業務：

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staking平台，但前期需投入約4000美元才能獲得較好收益。基於此，Exabits也提供H100機器碎片化租賃，提高流動性。

客戶角度：

1. Io.net network算力價格比其他中心化雲計算服務便宜約80%。
2. Stake to earn & Share to earn。
3. 客戶投入一定資本後，可以利滾利。

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，由於行業進入門檻低，商業模式容易被抄襲復制，這是長期價值投資者需要慎重考慮的一點。

三、從10到100？

如果說Exabit和Io.net的合作可以幫助去中心化算力生態從1走到10，那麼加入PingPong或許有機會走到100。

PingPong的目標是成爲最大的DePIN服務聚合器，直接對標Web2的Uber。作爲渠道商，通過聚合各類資源的實時情況，將客戶對接到價格和質量最優的資源。PingPong採用B2B2C的輕資產商業模式，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的資源選擇。

渠道商作爲平台，如果能發展成可以發行資產的平台，將使產品更加有價值。PingPong通過路由算法提供的SDK可以計算資源創建AI Agent，轉換新的金融資產，同時通過SDK動態幫助使用應用的客戶進行動態挖礦，專注於挖掘對計算資源有用的算力。這種"Assets on assets"模式可以極大增強資源和資金的流動性。

對PingPong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，這樣才能更好地凸顯自身優勢，拓展更長的業務線並獲得更多客戶。就像百度和大衆點評之所以能統治信息領域，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逐步發展。雖然其生態框架和模式已變得非常清晰，各個角色的龍頭也在履行他們在生態中的責任，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，去中心化確實能在概念上很好地解決客戶的諸多問題，但這個市場的整體資源和體量相比之下還是非常小的。

在支撐AI發展的算力資源遠遠不夠的情況下，市場需要另一股清流或一種新模式來解除困境。目前，我們可以看到去中心化雲計算確實能滿足初創AI公司的一些需求。至於未來何去何從，讓我們共同作爲這條顛覆之路的見證者和參與者，一起追隨這場革命的演變吧！

![去中心化雲計算的革命才剛剛開始？](