Khối lượng thiếu hụt sức mạnh tính toán AI đã lớn đến mức khiến chu kỳ giao hàng của các chip cao cấp của Nvidia kéo dài đến hàng chục tuần, nhưng trong thị trường tiền mã hóa có một loại dự án đang âm thầm tiếp nhận phần nhu cầu vượt này — mạng GPU phi tập trung.

Render mở rộng từ tính toán rendering sang suy luận AI, thông qua cơ chế Burn-and-Mint để liên kết nhu cầu sức mạnh tính toán với giá trị token; Akash trong quý đầu tiên chi tiêu cho sức mạnh tính toán đạt mức cao mới 5 triệu USD; tuyên bố có thể giảm 70% chi phí; Bittensor thì dùng "bằng chứng thông minh" để khuyến khích các nhà đóng góp mô hình và dữ liệu.
Điều chung của các dự án này là: các nhà cung cấp đám mây truyền thống (AWS, Azure) đã không còn đủ GPU, trong khi trên toàn cầu vẫn còn nhiều GPU tiêu dùng nhàn rỗi chưa được khai thác. Mạng phi tập trung có thể tận dụng các nguồn lực này với lợi thế chi phí từ 50% đến 90%, và thông qua token để thúc đẩy linh hoạt cung ứng.
Rủi ro nằm ở chỗ: chất lượng sức mạnh tính toán của các mạng này hiện nay còn không đồng đều, GPU tiêu dùng trong các tình huống suy luận AI hoạt động kém xa các chip trung tâm dữ liệu như H100. Thêm vào đó, giá token không liên kết tuyến tính với nhu cầu sức mạnh tính toán — tâm lý thị trường và dòng vốn đầu cơ thường chi phối các biến động ngắn hạn, chứ không phải lượng sử dụng thực tế.
Chu kỳ siêu AI đang định hình lại cấu trúc cung cầu sức mạnh tính toán, nhưng liệu mạng phi tập trung có thực sự trở thành lựa chọn đáng tin cậy của các doanh nghiệp chính thống hay không vẫn cần thời gian để xác minh.
$render #ai #h100 #区块链 # thị trường tiền mã hóa