AI 与 DePIN 的交汇：解锁去中心化计算能力

自 2023 年以来，人工智能和去中心化物理基础设施网络(DePIN)在 Web3 领域备受关注,市值分别达到 300 亿美元和 230 亿美元。本文将探讨两者的交叉领域,研究相关协议的发展。

在人工智能技术栈中,DePIN 网络通过提供计算资源为 AI 赋能。大型科技公司对 GPU 的大量需求导致其他开发者面临 GPU 短缺,不得不选择中心化云服务商。而 DePIN 提供了更灵活、更具成本效益的替代方案,通过代币激励汇集个人 GPU 资源,为需要计算能力的用户提供统一供给。

市面上有多个 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,支持广泛的计算任务。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,采用创新的验证机制提高效率。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、工作定价、区块链、数据隐私、安全机制等方面各有侧重。大多数项目已整合 GPU 集群以实现并行计算,提高训练复杂 AI 模型的能力。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。同时,它们也提供计算完成证明和质量检查机制,确保服务质量。

对于去中心化 GPU 市场提供商而言,要与 Web2 巨头竞争,不仅要提供更低价格,还要满足市场实际需求。目前 io.net 和 Aethir 等项目已获得 2000 多个高端 GPU 单元,能够支持大型模型计算。这些网络的每小时成本已显著低于中心化服务。

尽管 AI DePIN 领域仍面临挑战,但网络上执行的任务和硬件数量显著增加,凸显了对 Web2 云服务替代品的需求。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解决方案方面发挥关键作用,为 AI 和计算基础设施的未来格局做出重要贡献。