AI обчислювальний вибух породжує нову інфраструктуру Web3: як Marlin будує децентралізований обчислювальний шар?

2026 року світовий ринок обчислювальних потужностей штучного інтелекту вступає в надзвичайно напружену фазу. З одного боку, провідні технологічні компанії зосереджують ресурси GPU з безпрецедентною швидкістю — суперкомп'ютерний кластер Colossus від xAI уже агрегував 550 000 NVIDIA GPU і рухається до мети в 1 мільйон GPU; проект Stargate, започаткований OpenAI, Oracle та SoftBank, розгорнув понад 450 000 NVIDIA GPU у Техасі, з цільовою загальною потужністю 1,2 ГВт. З іншого боку, велика кількість малих і середніх AI-стартапів, незалежних дослідницьких груп та розробників стикаються з блокуванням обчислювальних потужностей — кластер H100 від AWS мав період очікування від 8 до 12 місяців, а рахунки за хмарні обчислення сягають мільйонів доларів.

Ця нестача обчислювальних потужностей не обмежується одним компонентом, а є системним тиском на GPU, передові технологічні процеси, сховища, електроенергію та підключення до мережі. За даними Research and Markets, ринок інфраструктури штучного інтелекту зросте з 71,88 мільярда доларів у 2025 році до 90,91 мільярда доларів у 2026 році, з середньорічним темпом зростання 26,5%, і, як очікується, до 2030 року досягне 226,95 мільярда доларів. Morgan Stanley прогнозує, що до 2028 року через глобальну економіку пройде майже 3 трильйони доларів інвестицій в AI-інфраструктуру, причому понад 80% витрат ще попереду. Лише у 2026 році загальні капітальні витрати провідних світових технологічних компаній на AI-інфраструктуру перевищили 600 мільярдів доларів.

Водночас структура попиту зазнає глибоких змін. У нещодавньому звіті Apollo Asset Management зазначається, що AI-індустрія переходить від "гонки моделей" до "боротьби за обчислювальні потужності". З розширенням використання моделей міркувань та автономних агентів обчислювальні потреби на одне завдання значно зростають — агенти багаторазово планують, шукають, використовують інструменти, перевіряють результати, і їхнє споживання токенів може бути у 100-1000 разів більшим, ніж у традиційних запитів чат-ботів. Citi також зазначає, що інтенсивність попиту на AI-міркування продовжує зростати, а дефіцит обчислювальних потужностей поширюється з новітніх чіпів на попередні покоління GPU.

За даними Nomura, кількість нових центрів обробки даних, що будуються у світі, зросла з приблизно 240 на кінець березня 2026 року до приблизно 280, причому кількість гігаватних проектів зросла з понад 40 до приблизно 50. Очікується, що глобальна потужність нових центрів обробки даних зросте з 26,7 ГВт у 2026 році до 32,3 ГВт у 2027 році, а у 2028 році все ще становитиме 22,9 ГВт. Ця часова шкала означає, що пік попиту на AI-інфраструктуру все ще відсувається, а найвища точка тиску на виробничі потужності припадає на 2027-2028 роки.

Дилема централізації обчислювальних потужностей: структурний розрив через провал ринку

Поточний глобальний розподіл AI-обчислювальних потужностей характеризується високою централізацією. Гіпермасштабні хмарні провайдери завдяки своїм капіталам заблокували більшість передових обчислювальних ресурсів. Глобальні хмарні провайдери вже заздалегідь забронювали потужності TSMC з передового пакування на 2028 рік. Основні потужності HBM уже заблоковані великими клієнтами до 2026 або навіть 2027 року, що робить короткострокову пропозицію надзвичайно нееластичною. У 2026 році глобальний дефіцит потужностей HBM становить від 50% до 60%, а річні потужності SK Hynix уже повністю розпродані.

Структурне протиріччя, спричинене цією централізацією, полягає в тому, що обчислювальні потужності як основний засіб виробництва мають ефективність розподілу, яка не дорівнює ринковій ефективності. Хоча рішення про капітальні витрати провідних хмарних провайдерів є масштабними, їхній розподіл ресурсів більше обслуговує потреби їхніх власних екосистем, а не оптимальний розподіл для всієї мережі. Це створює передумови для існування децентралізованих обчислювальних мереж: коли централізована пропозиція не може покрити довгохвостий попит, розподілена пропозиція отримує можливість захоплювати цінність.

Ця логіка підтверджується ринком. За даними DeFiLlama та Dune Analytics, річний дохід децентралізованих протоколів GPU-обчислень на початку 2026 року перевищив 200 мільйонів доларів. Ключовий поворотний момент у цьому секторі: він отримує реальний дохід від клієнтів, що не є крипто-нативними. Очікується, що ринок децентралізованих обчислень зросте з 7,12 мільярда доларів у 2025 році до 8,94 мільярда доларів у 2026 році, з середньорічним темпом зростання 25,7%.

Станом на кінець березня 2026 року загальна ринкова капіталізація сектору DePIN становила приблизно 9,423 мільярда доларів, а CoinGecko відстежує майже 250 активних проектів. У вересні 2025 року цей сектор досяг піку приблизно 19,2 мільярда доларів, що на 270% більше порівняно з 5,2 мільярда доларів за аналогічний період 2024 року. Очікується, що ринок інфраструктури Web3 зросте з 5,41 мільярда доларів у 2025 році до 7,55 мільярда доларів у 2026 році, з середньорічним темпом зростання 39,6%.

Marlin: від прискорення блокчейн-мереж до обчислювального рівня Web3

У цьому галузевому контексті Marlin Protocol переживає стратегічне переформатування позиціонування. Спочатку проект вийшов на ринок як протокол мережевого рівня Layer 0 для блокчейну, зосереджуючись на оптимізації ефективності передачі даних та затримки мережі між блокчейн-вузлами. Його основна механіка нагадує мережу доставки контенту для блокчейну — через трирівневу архітектуру, що складається з ретрансляційних вузлів, кеш-вузлів та периферійних вузлів, блоки розбиваються на пакети даних і маршрутизуються паралельними шляхами, що значно знижує затримку та підвищує ефективність розповсюдження блоків.

Однак зі структурним вибухом попиту на AI-обчислення та швидким зростанням ринку децентралізованих обчислень межі продукту Marlin розширюються. Проект еволюціонував від простого протоколу прискорення блокчейн-мереж до децентралізованого обчислювального рівня, інтегрованого з довіреним середовищем виконання (TEE). Ключовим продуктом цієї трансформації є Oyster — протокол верифікованих обчислень, розгорнутий у мережі децентралізованих TEE-вузлів. Oyster пропонує дві моделі розгортання, що дозволяють розробникам запускати чутливі обчислювальні завдання, такі як AI-міркування та обробка конфіденційних даних, у довіреному середовищі виконання, одночасно забезпечуючи верифікованість обчислень через механізм доказів на блокчейні.

Окрім Oyster, Marlin запустив Kalypso — ринок генерації доказів з нульовим розголошенням (ZK). У червні 2026 року Kalypso оголосив про партнерство з протоколом повторної ставки Symbiotic, використовуючи повторну ставку ETH для безпеки децентралізованої мережі доказів. Це партнерство започаткувало архітектуру повторної ставки між ланцюгами, що дозволяє гнучку повторну ставку POND між Oyster та Kalypso. Значення цього дизайну полягає в тому, що він не лише забезпечує економічну базу безпеки для ринку ZK-доказів, але й дозволяє узгоджувати активи та безпеку між різними модулями через міжланцюгову архітектуру.

Щодо екосистемних партнерств, Marlin встановив стратегічні відносини з такими проектами, як io.net, Verida, Autonolas, зосереджуючись на напрямку AI-інфраструктури з захистом конфіденційності. Основна логіка цих партнерств полягає в тому, що цінність децентралізованих обчислювальних мереж полягає не просто в наданні обчислювальних потужностей, а в забезпеченні верифікованих, аудитованих та підзвітних обчислювальних процесів за допомогою криптографічних інструментів, таких як TEE та ZK-докази — це диференційована можливість, яку традиційні хмарні обчислення не можуть надати.

Модель токеноміки та ринкові показники

Marlin використовує двотокенну модель: POND як передаваний ERC-20 токен для транзакцій, винагород за ставку та екосистемних стимулів; MPond як непередаваний токен управління з максимальною пропозицією 10 000 одиниць, забезпечений блокуванням 10 мільярдів POND у мостах. Оператори вузлів повинні робити ставку щонайменше 0,5 MPond, щоб брати участь у мережі, отримуючи винагороди в POND залежно від продуктивності. Цей дизайн відокремлює права управління від торгованих активів, запобігаючи централізованому захопленню контролю.

Станом на 3 липня 2026 року (за пекінським часом), за даними Gate, ціна Marlin (POND) становила 0,0012309 долара США, з падінням на 25,71% за 24 години, зростанням на 1,82% за 7 днів, падінням на 24,94% за 30 днів та падінням на 84,81% за останній рік. Ринкова капіталізація становила приблизно 10,0963 мільйона доларів, а 24-годинний обсяг торгів — приблизно 235 мільйонів доларів. Загальна пропозиція становить 10,00 мільярдів одиниць. Ринкові настрої нейтральні.

Слід зазначити, що з точки зору розблокування токенів остання основна подія розблокування відбулася у квітні 2026 року, а решта заблокованих токенів є переважно лінійними випусками або екосистемними резервами, а не одноразовим скелеподібним розблокуванням.

Конкурентний ландшафт та диференційоване позиціонування

У секторі децентралізованих обчислень Marlin стикається з конкуренцією з різних сторін. Aethir лідирує за корпоративним доходом, із річним регулярним доходом приблизно 150 мільйонів доларів, клієнтами якого є ігрові студії, провайдери AI-міркувань та команди з навчання моделей. io.net спеціалізується на оркестрації розподілених кластерів машинного навчання, покриваючи понад 130 000 GPU-пристроїв у більш ніж 130 країнах. Akash формує реальну цінову конкуренцію через механізм зворотного аукціону, з витратами на обчислення в першому кварталі 2026 року, що перевищили 5 мільйонів доларів.

Порівняно з цими проектами, диференційоване позиціонування Marlin полягає в його шляху вгору від мережевого рівня Layer 0 — він не будує ринок обчислень з нуля, а накладає обчислювальний рівень на вже існуючу мережеву інфраструктуру. Перевага цього шляху полягає в тому, що Marlin успадковує накопичений досвід мережі Layer 0 у ефективності передачі даних та оптимізації затримки, що дає йому потенційну перевагу в таких аспектах, як міжвузлова комунікація та синхронізація даних. Водночас подвійний технологічний стек TEE та ZK-доказів формує диференційоване продуктове позиціонування у вимірі "верифікованих обчислень".

Ризики та виклики

Хоча сектор децентралізованих обчислень отримує реальний дохід, Marlin все ще стикається з численними викликами.

Ризик ліквідності є найбільш нагальною змінною. Рішення Binance про делістинг усуне найглибший пул ліквідності POND. Хоча POND все ще торгується на таких біржах, як Gate.io, структурне стиснення ліквідності може вплинути на ефективність ціноутворення та ринкову активність.

Відповідність продукту ринку все ще потребує підтвердження. Хоча перехід Marlin до обчислювального рівня TEE є чітким за напрямком, йому бракує великомасштабних підтверджених випадків впровадження. Обидва продукти, Oyster та Kalypso, технологічно конкурентоспроможні, але чи зможуть вони залучити постійних платних клієнтів у сценаріях, таких як AI-міркування та конфіденційні обчислення, ще належить перевірити часом.

Тиск конкуренції продовжує зростати. Сектор децентралізованих обчислень швидко наповнюється, і такі проекти, як Aethir, io.net та Akash, уже створили переваги першопрохідців та клієнтську базу у своїх нішах. Marlin повинен створити достатні технологічні бар'єри та екосистемну прихильність у диференційованому вимірі "верифікованих обчислень", щоб зайняти вигідну позицію в конкуренції.

Невизначеність макроекономіки та циклу крипторинку також не можна ігнорувати. Станом на 3 липня 2026 року (за пекінським часом) ціна біткоїна становила приблизно 61 500 доларів, зі зростанням на 2,56% за 24 години, а ціна Ethereum — приблизно 1 698 доларів, зі зростанням на 5,61% за 24 години. Хоча крипторинок загалом демонструє ознаки відновлення, макроекономічне середовище ліквідності та схильність до ризику залишаються досить невизначеними. Щодо фондового ринку США, індекс Nasdaq закрився зниженням на 0,8% на рівні 25 832,67 пункту, а NVIDIA впала на 1,39%. Індекс напівпровідників Філадельфії впав на 5,44%. Короткострокова волатильність технологічного сектору відображає переоцінку ринком періоду окупності інвестицій в AI-інфраструктуру.

Висновок

Вибухове зростання попиту на AI-обчислення змушує переосмислити парадигму обчислювальної інфраструктури. Ефект масштабу централізованих хмарних обчислень залишається ефективним для загальних обчислювальних потреб, але в таких нових сценаріях, як AI-міркування, конфіденційні обчислення та верифіковані обчислення, їхня структура витрат, ефективність розподілу ресурсів та модель довіри стикаються з дедалі більшими викликами. Децентралізовані обчислювальні мережі не мають на меті замінити AWS або Azure, а натомість слугують додатковим інфраструктурним рівнем у сферах, де централізовані хмари не можуть ефективно покрити — включаючи довгохвостий попит на обчислення, чутливі до конфіденційності обчислення та верифіковані обчислення.

Унікальність Marlin полягає в його шляху еволюції від мережевого рівня до обчислювального рівня. Він не винаходить хмарні обчислення заново, а будує верифіковане, аудитоване та бездовірливе обчислювальне середовище для Web3-нативних додатків та AI-навантажень. Мережа обчислень TEE Oyster та ринок ZK-доказів Kalypso разом формують повний цикл від виконання обчислень до верифікації результатів.

Чи буде цей шлях успішним, залежить від перетину двох ключових змінних: чи зможе ринок децентралізованих обчислень продовжувати отримувати реальний дохід від не крипто-нативних клієнтів, і чи зможе Marlin знайти стійкий баланс між технологічним впровадженням та комерційним розширенням. З точки зору галузевих тенденцій, структурний дефіцит AI-обчислювальних потужностей не зменшиться в короткостроковій перспективі, а ефективність децентралізованого боку пропозиції поступово проявляється. Для інвесторів та розробників, які цікавляться перетином Web3-інфраструктури та AI, еволюційний шлях Marlin вартий постійного моніторингу.

FAQ

Питання: Які основні продукти Marlin Protocol?

Основні продукти Marlin Protocol включають Oyster та Kalypso. Oyster — це протокол верифікованих обчислень, розгорнутий у мережі децентралізованих TEE-вузлів, що підтримує сценарії, такі як AI-міркування та обробка конфіденційних даних. Kalypso — це ринок генерації доказів з нульовим розголошенням, який через партнерство з Symbiotic реалізує архітектуру повторної ставки між ланцюгами.

Питання: Яке основне використання токена POND?

POND — це рідний функціональний токен Marlin, який використовується для транзакцій, винагород за ставку та екосистемних стимулів. Власники POND можуть брати участь у голосуванні щодо рішень управління, включаючи використання коштів фонду та розподіл мережевих ресурсів. Проект використовує двотокенну модель, де POND працює разом із непередаваним токеном управління MPond.

Питання: Яка різниця між децентралізованими обчислювальними мережами та традиційними хмарними обчисленнями?

Децентралізовані обчислювальні мережі надають обчислювальні ресурси через розподілені вузли, пропонуючи такі функції, як стійкість до цензури, бездозвільний доступ та верифіковані обчислення. Традиційні хмарні обчислення домінуються кількома централізованими провайдерами, і ефективність розподілу ресурсів є недостатньою в сценаріях довгохвостого попиту. Вони не є заміною, а доповнюють один одного — децентралізовані мережі надають диференційовану цінність у таких сценаріях, як конфіденційні обчислення та верифіковані обчислення.

Питання: Які конкурентні переваги Marlin у секторі децентралізованих обчислень?

Диференціація Marlin полягає в його шляху вгору від мережевого рівня Layer 0 — він успадковує накопичений досвід блокчейн-мереж у ефективності передачі даних та оптимізації затримки. Водночас подвійний технологічний стек TEE та ZK-доказів формує диференційоване позиціонування у вимірі "верифікованих обчислень", а не просто конкуренцію за масштаб обчислювальних потужностей.

Питання: Які ризики слід враховувати при інвестуванні в Marlin (POND)?

Основні ризики включають: відповідність продукту ринку все ще потребує підтвердження, бракує випадків масового впровадження; сектор децентралізованих обчислень є висококонкурентним, і такі проекти, як Aethir та io.net, уже створили переваги першопрохідців; існує невизначеність щодо загального циклу крипторинку та макроекономічного середовища ліквідності.