AI вычисления, взрывные темпы развития, порождают новую инфраструктуру Web3 вычислений: как Marlin строит децентрализованный вычислительный слой?

2026 год мировой рынок вычислительных мощностей ИИ вступает в крайне напряженную фазу. С одной стороны, ведущие технологические компании с беспрецедентной скоростью концентрируют ресурсы GPU — кластер Colossus от xAI уже объединил 550 000 GPU NVIDIA и движется к цели в 1 миллион GPU; проект Stargate, инициированный OpenAI, Oracle и SoftBank, развернул более 450 000 GPU NVIDIA в Техасе с целевой общей мощностью 1,2 ГВт. С другой стороны, множество中小 стартапов в области ИИ, независимых исследовательских групп и разработчиков сталкиваются с блокировкой вычислительных мощностей — в кластере H100 от AWS время ожидания достигало 8–12 месяцев, а счета за облачные вычисления достигают миллионов долларов.

Этот дефицит вычислительных мощностей обусловлен не ограничением одного звена, а системным давлением на GPU, передовые производственные процессы, память, электроэнергию и电网. По данным Research and Markets, объем мирового рынка инфраструктуры ИИ вырастет с 71,88 млрд долларов в 2025 году до 90,91 млрд долларов в 2026 году, при среднегодовом темпе роста 26,5%, и, как ожидается, к 2030 году достигнет 226,95 млрд долларов. Morgan Stanley прогнозирует, что к 2028 году через глобальную экономику будет проинвестировано почти 3 триллиона долларов в инфраструктуру ИИ, причем более 80% расходов еще впереди. Только в 2026 году капитальные расходы ведущих мировых технологических компаний на инфраструктуру ИИ в совокупности превысят 600 миллиардов долларов.

В то же время структура спроса претерпевает глубокие изменения. Apollo Asset Management в своем последнем отчете указывает, что индустрия ИИ переходит от «гонки моделей» к «борьбе за вычислительные мощности». С расширением推理 моделей и автономных агентов вычислительные потребности на одну задачу значительно возросли — агенты многократно планируют, ищут, используют инструменты, проверяют результаты, что приводит к потреблению токенов, в 100–1000 раз превышающему запросы традиционных чат-ботов. Citigroup также отмечает, что интенсивность спроса на推理 ИИ продолжает сохраняться, и дефицит вычислительных мощностей распространяется с новейших чипов на предыдущие поколения GPU.

Nomura отслеживает, что количество новых проектов дата-центров в мире увеличилось с примерно 240 в конце марта 2026 года до примерно 280, из которых гигаваттные проекты выросли с более чем 40 до примерно 50. Ожидается, что全球新增数据中心部署容量 вырастет с 26,7 ГВт в 2026 году до 32,3 ГВт в 2027 году, а в 2028 году прогнозируется 22,9 ГВт. Эта временная шкала означает, что пик спроса на инфраструктуру ИИ продолжает отодвигаться, а пик производственного давления смещается на 2027–2028 годы.

Дилемма централизации вычислительных мощностей: структурный разрыв рыночного сбоя

Текущее глобальное распределение вычислительных мощностей ИИ характеризуется высокой централизацией. Гиперскейл-облачные провайдеры, используя свое капитальное преимущество, заблокировали подавляющую часть передовых вычислительных ресурсов. Глобальные облачные провайдеры уже заранее забронировали мощности передовой упаковки TSMC на 2028 год. Основные мощности HBM уже заблокированы крупными клиентами до 2026 или даже 2027 года, что делает краткосрочную гибкость предложения крайне ограниченной. В 2026 году дефицит глобальных мощностей HBM составит от 50% до 60%, а годовая мощность SK Hynix уже полностью распродана.

Структурное противоречие, вызванное этой централизацией, заключается в том, что вычислительная мощность как базовое средство производства, ее эффективность распределения не равна рыночной эффективности. Хотя капитальные расходы ведущих облачных провайдеров имеют большой масштаб, их распределение ресурсов в основном обслуживает потребности собственной экосистемы, а не оптимальное распределение по всей сети. Это создает предпосылку для существования децентрализованных вычислительных сетей — когда централизованное предложение не может покрыть длинный хвост спроса, распределенное предложение получает пространство для захвата стоимости.

Эта логика подтверждается на рынке. По данным цепочечных данных DeFiLlama и Dune Analytics, годовой протокольный доход децентрализованных протоколов GPU-вычислений в начале 2026 года превысил 200 миллионов долларов. Ключевой поворотный момент этого трека: он получает реальный доход от клиентов, не являющихся нативно криптовалютными. Ожидается, что рынок децентрализованных вычислений вырастет с 7,12 млрд долларов в 2025 году до 8,94 млрд долларов в 2026 году, при среднегодовом темпе роста 25,7%.

По состоянию на конец марта 2026 года общая рыночная капитализация трека DePIN составляла около 9,423 млрд долларов, а количество активных проектов, отслеживаемых CoinGecko, приближалось к 250. В сентябре 2025 года капитализация этого сектора достигла пика около 19,2 млрд долларов, что составило рост примерно на 270% по сравнению с 5,2 млрд долларов за аналогичный период 2024 года. Ожидается, что рынок Web3-инфраструктуры вырастет с 5,41 млрд долларов в 2025 году до 7,55 млрд долларов в 2026 году, при среднегодовом темпе роста 39,6%.

Marlin: От ускорения блокчейн-сетей к вычислительному слою Web3

В этом индустриальном контексте Marlin Protocol переживает стратегическую переориентацию. Проект最初 вошел на рынок как протокол блокчейн-сети уровня 0, специализируясь на оптимизации эффективности передачи данных и задержки между узлами блокчейна. Его основной механизм类似于 CDN для блокчейна — через трехуровневую архитектуру, состоящую из ретрансляционных узлов, кэширующих узлов и периферийных узлов, блоки разбиваются на пакеты данных и маршрутизируются по параллельным путям, что значительно снижает задержку и повышает эффективность распространения блоков.

Однако с структурным взрывом спроса на вычислительные мощности ИИ и быстрым ростом рынка децентрализованных вычислений, продуктовые границы Marlin расширяются. Проект эволюционировал от单一 протокола ускорения блокчейн-сетей до децентрализованного вычислительного слоя, интегрирующего доверенные среды выполнения (TEE). Ключевым продуктом этой трансформации является Oyster — проверяемый вычислительный протокол, развернутый на сети децентрализованных TEE-узлов. Oyster предлагает две модели развертывания, поддерживающие разработчиков в выполнении чувствительных вычислительных задач, таких как推理 ИИ и обработка приватных данных, в доверенной среде выполнения, одновременно обеспечивая проверяемость вычислительного процесса через механизмы цепочечных доказательств.

Помимо Oyster, Marlin запустил Kalypso — рынок генерации доказательств с нулевым разглашением (ZK). В июне 2026 года Kalypso объявил о партнерстве с протоколом рестейкинга Symbiotic для обеспечения безопасности децентрализованной сети доказательств через рестейкинг ETH. Это партнерство положило начало архитектуре跨链 рестейкинга, позволяющей POND гибко рестейкиться между Oyster и Kalypso. Значение этого дизайна: он не только предоставляет экономическую основу безопасности для рынка ZK-доказательств, но и через跨链 архитектуру реализует синергию активов и безопасности между различными модулями.

В области экосистемного сотрудничества Marlin установил стратегические партнерства с такими проектами, как io.net, Verida, Autonolas, сосредоточившись на направлении инфраструктуры ИИ с защитой приватности. Основная логика этого сотрудничества: ценность децентрализованных вычислительных сетей заключается не в простом предоставлении вычислительных мощностей, а в реализации проверяемого, аудируемого и подотчетного вычислительного процесса с помощью криптографических инструментов, таких как TEE и ZK-доказательства — это дифференцированная способность, которую не может предоставить традиционное облачное вычисление.

Токеномическая модель и рыночные показатели

Marlin использует двухтокенную модель: POND — это переводимый токен ERC-20, используемый для транзакций, вознаграждений за стейкинг и экосистемных стимулов; MPond — это непереводимый управляющий токен с максимальным предложением 10 000 единиц, обеспеченный 10 миллиардами POND, заблокированными в跨链 мосте. Операторы узлов должны стейкать как минимум 0,5 MPond для участия в сети и получают вознаграждение в POND в зависимости от производительности. Этот дизайн, отделяя права управления от торгуемых активов, предотвращает централизованный захват управления.

По состоянию на 3 июля 2026 года (по пекинскому времени), по данным Gate.io, цена Marlin (POND) составляет 0,0012309 доллара США, за 24 часа снижение на 25,71%, за 7 дней рост на 1,82%, за 30 дней снижение на 24,94%, за последний год снижение на 84,81%. Рыночная капитализация составляет около 10,0963 млн долларов, 24-часовой объем торгов — около 235 млн долларов. Общее предложение — 10,00 миллиардов единиц. Рыночные настроения нейтральные.

Следует отметить, что с точки зрения разблокировки токенов последнее крупное событие разблокировки было завершено в апреле 2026 года, оставшиеся заблокированные токены в основном представляют собой линейное высвобождение или экологические резервы, а не единовременную悬崖 разблокировку.

Конкурентная среда и дифференцированное позиционирование

В треке децентрализованных вычислений Marlin сталкивается с конкуренцией с нескольких сторон. Aethir лидирует по корпоративным доходам, с годовым регулярным доходом около 150 миллионов долларов, клиенты включают игровые студии, провайдеров推理 ИИ и команды по обучению моделей. io.net специализируется на оркестрации распределенных вычислительных кластеров машинного обучения, сеть охватывает более 130 000 GPU-устройств в более чем 130 странах. Akash формирует реальную ценовую конкуренцию через механизм обратного аукциона, в первом квартале 2026 года расходы на вычислительные мощности превысили 5 миллионов долларов.

По сравнению с этими проектами, дифференцированное позиционирование Marlin заключается в его пути от уровня 0 сети к вычислениям — он не строит рынок вычислительных мощностей с нуля, а добавляет вычислительный слой на существующую сетевую инфраструктуру. Преимущество этого пути: Marlin наследует накопления сети уровня 0 в области эффективности передачи данных и оптимизации задержки, что дает потенциальное преимущество в производительности в таких аспектах, как межузловая связь и синхронизация данных. В то же время, двойной технологический стек TEE и ZK-доказательств позволяет ему сформировать дифференцированное продуктовое позиционирование в измерении «проверяемых вычислений».

Риски и вызовы

Хотя трек децентрализованных вычислений получает реальный доход, Marlin по-прежнему сталкивается с множеством вызовов.

Риск ликвидности является наиболее насущной переменной. Решение Binance о делистинге удалит самый глубокий пул ликвидности POND. Хотя POND по-прежнему торгуется на Gate.io и других биржах, структурное сжатие ликвидности может повлиять на эффективность ценообразования и участие рынка.

Соответствие продукта рынку (Product-Market Fit) еще предстоит проверить. Хотя переход Marlin к вычислительному слою TEE имеет четкое направление, ему не хватает крупномасштабно подтвержденных кейсов внедрения. Оба продукта — Oyster и Kalypso — конкурентоспособны на технологическом уровне, но смогут ли они получить устойчивых платящих клиентов в таких сценариях, как推理 ИИ и приватные вычисления, еще предстоит проверить.

Конкурентное давление продолжает усиливаться. Трек децентрализованных вычислений быстро заполняется, такие проекты, как Aethir, io.net, Akash, уже создали первопроходческое преимущество и клиентскую базу в своих нишах. Marlin необходимо построить достаточные технологические барьеры и экосистемную привязку в дифференцированном измерении «проверяемых вычислений», чтобы занять выгодную позицию в конкурентной борьбе.

Неопределенность макроэкономической и криптовалютной рыночной цикла также нельзя игнорировать. По состоянию на 3 июля 2026 года (по пекинскому времени), цена биткоина составляет около 61 500 долларов, за 24 часа рост около 2,56%, цена эфира — около 1 698 долларов, за 24 часа рост около 5,61%. Хотя криптовалютный рынок в целом демонстрирует восстановление, макроэкономическая среда ликвидности и склонность к риску остаются крайне неопределенными. Что касается фондового рынка США, индекс Nasdaq закрылся снижением на 0,8% до 25 832,67 пункта, Nvidia упала на 1,39%. Индекс полупроводников Филадельфии упал на 5,44%. Краткосрочные колебания технологического сектора отражают переоценку рынком цикла окупаемости инвестиций в инфраструктуру ИИ.

Заключение

Взрывной рост спроса на вычислительные мощности ИИ вынуждает перестраивать парадигму вычислительной инфраструктуры. Эффект масштаба централизованных облачных вычислений по-прежнему эффективен при обработке универсальных вычислительных потребностей, но в новых сценариях, таких как推理 ИИ, приватные вычисления, проверяемые вычисления, их структура затрат, эффективность распределения ресурсов и модель доверия сталкиваются с растущими вызовами. Децентрализованные вычислительные сети не заменят AWS или Azure, а предоставляют дополнительный инфраструктурный слой на периферии, где централизованные облака не могут эффективно покрыть — включая длинные хвосты спроса на вычислительные мощности, чувствительные к приватности вычисления и проверяемые вычисления.

Уникальность Marlin заключается в его пути эволюции от сетевого уровня к вычислительному. Он не изобретает облачные вычисления заново, а строит проверяемую, аудируемую и доверенную вычислительную среду для нативных приложений Web3 и рабочих нагрузок ИИ. Вычислительная сеть Oyster на TEE и рынок ZK-доказательств Kalypso вместе образуют полный цикл от выполнения вычислений до проверки результатов.

Успех этого пути зависит от пересечения двух ключевых переменных: сможет ли рынок децентрализованных вычислений постоянно получать реальный доход от не-нативно криптовалютных клиентов, и сможет ли Marlin найти устойчивый баланс между внедрением технологий и коммерческим расширением. С точки зрения индустриальных трендов, структурный дефицит вычислительных мощностей ИИ не уменьшится в краткосрочной перспективе, а эффективность децентрализованного предложения постепенно проявляется. Для инвесторов и разработчиков, интересующихся пересечением инфраструктуры Web3 и ИИ, путь эволюции Marlin заслуживает постоянного отслеживания.

FAQ

Вопрос: Каковы основные продукты Marlin Protocol?

Основные продукты Marlin Protocol включают Oyster и Kalypso. Oyster — это проверяемый вычислительный протокол, развернутый на сети децентрализованных TEE-узлов, поддерживающий такие сценарии, как推理 ИИ и обработка приватных данных. Kalypso — это рынок генерации доказательств с нулевым разглашением, который через партнерство с Symbiotic реализует архитектуру跨链 рестейкинга.

Вопрос: Каково основное назначение токена POND?

POND — это нативный функциональный токен Marlin, используемый для транзакций, вознаграждений за стейкинг и экосистемных стимулов. Держатели POND могут участвовать в голосовании по управлению, включая использование средств пула и распределение сетевых ресурсов. Проект использует двухтокенную модель, где POND работает в协同 с непереводимым управляющим токеном MPond.

Вопрос: В чем разница между децентрализованными вычислительными сетями и традиционными облачными вычислениями?

Децентрализованные вычислительные сети предоставляют вычислительные ресурсы через распределенные узлы, обладая такими характеристиками, как устойчивость к цензуре, отсутствие разрешений, проверяемые вычисления. Традиционные облачные вычисления доминируют несколькими централизованными провайдерами, и эффективность распределения ресурсов недостаточна в сценариях длинного хвоста спроса. Они не являются взаимозаменяемыми, а скорее дополнительными — децентрализованные сети предоставляют дифференцированную ценность в таких сценариях, как приватные вычисления и проверяемые вычисления.

Вопрос: В чем конкурентное преимущество Marlin в треке децентрализованных вычислений?

Дифференциация Marlin заключается в его пути от сетевого уровня 0 к вычислениям — он наследует накопления блокчейн-сетей в области эффективности передачи данных и оптимизации задержки. В то же время, двойной технологический стек TEE и ZK-доказательств формирует дифференцированное позиционирование в измерении «проверяемых вычислений», а не простое соревнование по масштабу вычислительных мощностей.

Вопрос: О каких рисках следует знать при инвестировании в Marlin (POND)?

Основные риски включают: соответствие продукта рынку еще предстоит проверить, отсутствие кейсов массового внедрения; жесткая конкуренция в треке децентрализованных вычислений, где такие проекты, как Aethir, io.net, уже создали первопроходческое преимущество; неопределенность общего цикла криптовалютного рынка и макроэкономической среды ликвидности.