AI 與 DePIN 的交匯：去中心化 GPU 網路的崛起

近期，AI 和 DePIN 成爲 Web3 領域的熱門話題,市值分別達到 300 億美元和 230 億美元。本文聚焦兩者的交集,探討相關協議的發展。

在 AI 技術棧中,DePIN 網路通過提供計算資源爲 AI 賦能。由於大型科技公司大量採購導致 GPU 短缺,其他開發者難以獲得足夠 GPU 進行 AI 模型訓練。DePIN 提供了一種更靈活、更具成本效益的替代方案,通過代幣獎勵激勵資源貢獻。AI 領域的 DePIN 將 GPU 資源從個人所有者衆包到數據中心,爲用戶形成統一的供應。這不僅爲開發者提供了定制化和按需訪問,還爲 GPU 所有者創造了額外收入。

市場上出現了多個 AI DePIN 網路,各有特色。Render 是 P2P GPU 計算網路的先驅,最初專注於圖形渲染,後來擴展到 AI 計算任務。Akash 定位爲傳統雲平台的"超級雲"替代品,支持存儲、GPU 和 CPU 計算。io.net 提供專門用於 AI 和機器學習的分布式 GPU 雲集羣。Gensyn 專注於機器學習和深度學習計算,聲稱實現了更高效的驗證機制。Aethir 專門提供企業級 GPU,主攻 AI、機器學習、雲遊戲等計算密集型領域。Phala Network 則作爲 Web3 AI 解決方案的執行層,使 AI 代理能夠由鏈上智能合約控制。

這些項目在硬件、業務重點、AI 任務類型、定價機制、區塊鏈、數據隱私、安全性等方面各有特色。大多數項目已整合 GPU 集羣以實現並行計算,滿足復雜 AI 模型的訓練需求。在數據隱私方面,各項目採用加密、TEE 等不同技術保護敏感數據。爲確保計算質量,多數項目設有完成證明和質量檢查機制。

在硬件方面,io.net 和 Aethir 等項目已獲得 2000 多個高性能 GPU 單元,更適合大型模型計算。與中心化雲服務相比,這些去中心化網路在價格上具有明顯優勢。同時,部分項目也爲消費級 GPU/CPU 提供了市場,滿足不同規模的計算需求。

盡管 AI DePIN 領域仍面臨挑戰,但其任務量和硬件數量的顯著增長凸顯了市場需求。未來,這些去中心化 GPU 網路有望在爲開發者提供經濟高效的計算替代方案方面發揮關鍵作用,爲 AI 和計算基礎設施的發展做出重要貢獻。