AI 与 DePIN 的交汇：去中心化 GPU 网络的崛起

近期，AI 和 DePIN 成为 Web3 领域的热门话题,市值分别达到 300 亿美元和 230 亿美元。本文聚焦两者的交集,探讨相关协议的发展。

在 AI 技术栈中,DePIN 网络通过提供计算资源为 AI 赋能。由于大型科技公司大量采购导致 GPU 短缺,其他开发者难以获得足够 GPU 进行 AI 模型训练。DePIN 提供了一种更灵活、更具成本效益的替代方案,通过代币奖励激励资源贡献。AI 领域的 DePIN 将 GPU 资源从个人所有者众包到数据中心,为用户形成统一的供应。这不仅为开发者提供了定制化和按需访问,还为 GPU 所有者创造了额外收入。

市场上出现了多个 AI DePIN 网络,各有特色。Render 是 P2P GPU 计算网络的先驱,最初专注于图形渲染,后来扩展到 AI 计算任务。Akash 定位为传统云平台的"超级云"替代品,支持存储、GPU 和 CPU 计算。io.net 提供专门用于 AI 和机器学习的分布式 GPU 云集群。Gensyn 专注于机器学习和深度学习计算,声称实现了更高效的验证机制。Aethir 专门提供企业级 GPU,主攻 AI、机器学习、云游戏等计算密集型领域。Phala Network 则作为 Web3 AI 解决方案的执行层,使 AI 代理能够由链上智能合约控制。

这些项目在硬件、业务重点、AI 任务类型、定价机制、区块链、数据隐私、安全性等方面各有特色。大多数项目已整合 GPU 集群以实现并行计算,满足复杂 AI 模型的训练需求。在数据隐私方面,各项目采用加密、TEE 等不同技术保护敏感数据。为确保计算质量,多数项目设有完成证明和质量检查机制。

在硬件方面,io.net 和 Aethir 等项目已获得 2000 多个高性能 GPU 单元,更适合大型模型计算。与中心化云服务相比,这些去中心化网络在价格上具有明显优势。同时,部分项目也为消费级 GPU/CPU 提供了市场,满足不同规模的计算需求。

尽管 AI DePIN 领域仍面临挑战,但其任务量和硬件数量的显著增长凸显了市场需求。未来,这些去中心化 GPU 网络有望在为开发者提供经济高效的计算替代方案方面发挥关键作用,为 AI 和计算基础设施的发展做出重要贡献。