原文作者：David
原文來源：Foresight Research
憑借世界科技長期高速發展的态勢，OpenAI，英偉達等巨頭公司的市值在近兩年增長數倍之多。Crypto x AI已經成為本輪周期的核心叙事，高漲的市場情緒和源源不斷的資金投入證明強大的共識已經形成。AI作為目标的大環境下，去中心化作為AI發展的有力工具的确具有極大的吸引力和想象空間。雖然在實際業務的落地方面和中心化模式還存在着極大的差距，但借助web3的優勢去拓展AI的四大核心方面，通過不斷優化去發揮更大的潛能已成為web3參與者的一個共同目标。
- 資料
- 模型
- 訓練
- 推理
目前，去中心化能通過技術在以上提到的四個方面去給予支援。首先，資料一定是最核心的，模型，訓練和推理都是處理資料的方式，是以可以說資料是AI技術的原材料，而其他都是加工方式。無論是資料标注還是資料存儲，去中心化在這裡都擁有極大的作用和價值。
如果資料是原材料，那麼算力即是加工原材料的道具，用來最大化産出的效率。接下來直奔我們這篇文章的主題，本文将圍繞”算力“淺析Crypto x AI x DePIN的生态架構和其中的經濟模型。
本文我将主要講解“Crypto x AI x DePIN ”的生态架構和市場情況，幫助讀者了解通過去中心化算力的價值和潛力⬇️
一、DePIN&去中心化算力生态架構
痛點：高品質算力作為AI研發的必備品，這種稀缺資源已被傳統巨頭壟斷，導緻初創公司和個人使用者難以買到成本效益合理的算力，這種高昂價格是大多數購買方難以接受的。
去中心化的解決方案：目前DePIN賽道的項目多數采用P2P的經濟模型去為資源需求方提供高品質資源，允許每位使用者都可以作為實體設施資源提供者, 與此同時獲得token回報。
伴随去中心化AI算力需求的暴增，為更好的滿足客戶需求，去中心化AI算力供給生态的發展已經形成了平衡全面的架構。頭部項目當中Io.net，Exabit和PingPong等分别在生态中擔任着不同的重要角色，這三個項目的技術壁壘和對于去中心化算力未來發展的格局都頗為震撼。
去中心化AI算力生态主要由三個部分組成，這三個部分在生态裡分别充當資源代理商，資源提供商和管道商的角色：
資源代理商 - Io.net
Io.net是一個去中心化的計算網絡，其以算力代理商的角色将高品質的AI算力，以便宜的價格提供給客戶。在供應端擁有分布在全球的GPU，用戶端目前以seed輪到B輪，專注于AI推理的初創公司。
近期這個基于Solana鍊的DePIN項目完成3000萬美元的A輪融資，由Hack VC領投，Multicoin Capital，Foresight Ventures，Solana Labs等參投。
作為最頂級的AI算力資源代理商，Io.net皆在聚合1,000,000個GPU形成一個龐大的DePIN算力網絡，其目的是為客戶提供更低價的算力。使用者可以手動将自己閑置的GPU&CPU算力貢獻到 io.net 的平台上去獲得$IO token的激勵。核心目标是通過去中心化控制價格的情況下提供高品質AI算力，以便幫助AI初創公司降低成本。
Io.net提供的計算服務IO Cloud。IO Cloud采取cluster的構模組化塊使所有GPU保持互相連接配接的狀态，這使GPU在訓練和推理過程中去進行大規模協調工作。當GPU協調工作時，便可以集中算力去通路更大的資料庫和計算更複雜的模型，AI初創公司在擷取所需的同時，通過使用io.net的産品可以以十分之一的中心化價格去完成計算硬體部署。更加引人注目的是，io.net專注于聚合機器學習的算力。Io.net可以幫助Render Network，FileCoin等DePIN巨頭格式化GPU供應于機器學習，針對技術底層實作最根本和直接的資源支援。
目前，io.net集合的GPU叢集數量目前是行業第一。io.net線上可用的GPU數量超過20萬個，其中可用量最多的是GeForce RTX 4090有接近5萬張，其次是GeForce RTX 3090 Ti有超過3萬張。
資源提供商 - Exabit
作為最有潛力的AI算力提供商，Exabits作為AI算力服務型節點，能夠提供充足的晶片去進行深度機器學習。Exabits的團隊在傳統AI算力資源方面也可以稱為鶴立雞群，獨一檔的存在。團隊曾作為AI巨頭公司英偉達的一級代理商，依靠這樣的技術資源壁壘，Exabit在資源供應端可以直接通路到數百個機房，A/H100，RTX4090和A6000機器的通路權應有盡有。
Exabits在用戶端為web3算力巨頭提供大規模的機器學習算力。相比Nebula Block客戶每個月需要花費超過140,000美元去擷取雲服務，而遷移到Exabits之後，客戶每個月的雲服務使用費在40,000美元左右，在減少了超過70%的開銷同時，也将效率提高了30%。
Exabits的主旨是通過獨特的算力供給管道，去給客戶提供最快，最優質和最可靠的算力。高品質算力可以節約使用者成本的同時，為客戶提供全方位的服務選擇。
Exabits所提供的AI算力品質已經得到多家AI算力代理商的認可，現在已經與Renders Network，Io.net等算力巨頭達成合作，緻于通過去中心化對機器學習貢獻一份力量。
資源管道商（Uber）- PingPong
PingPong作為DePIN資源管道商，通過要求去比對提供服務。PingPong采用平台式的開放協定，提供底層聚合資源後再去提供服務。PingPong的目标是成為DePIN的服務聚合器，可以了解為DePIN的1inch，或者聚合的Uber。
如何提供服務：PingPong通過控制層，擷取各個網絡和政策，資源情況，性能，穩定性等方面提供SDK，再通過路由算法去将SDK提供給使用者。
痛點：各個DePIN網絡裡的資源和服務是有限制的，全球化去尋找資源配置因為地區過于集中而導緻服務的品質不夠好。
解決方案：路由算法 - 擷取資料，網絡的基本資訊和機器資訊等，聚合後産生政策，并且會通過客戶要求比對提供服務。目的是提升DePIN的應用層的品質和服務，并且在資源不足夠的情況下去尋找最優價格的算力網絡。
二、解析去中心化算力生态
Io.net和Exabits已經達成戰略合作，Exabits作為擁有豐富GPU機器庫的供應端，緻力将提升io.net網絡的速度和穩定性。Io.net将Exabits提供的最高品質算力以代理商的方式允許客戶直接在io.net網絡上進行購買和租賃。Io.net和Exabits一緻認為，去中心化計算行業的成功以及web3與AI的結合隻有通過早期行業上司者的緊密合作才可以去實作。伴随對計算能力的需求不斷增長，傳統雲計算目前面臨的一些問題：
- 有限的可用性：使用AWS，GCP和Azure等雲服務通常需要數周去獲得對硬體的通路權限，而且最常用的GPU型号通常不可用。
- 選擇局限化：使用者GPU硬體，位置，安全級别，延遲等方面的選擇性受到局限。
- 高成本：選取好的GPU價格昂貴，每個月項目在訓練和推理過程中的開銷很容易達到數十萬美元。
去中心化計算的願景是提供一個開放，可通路和負擔得起的另一方案，能夠解決中心化雲服務提供商的核心問題，這包括有限的可用性，硬體的選擇局限化和高成本的訓練和推理費用。以目前的态勢來看，挑戰雲計算中主要巨頭地位仍需要創新者共同努力創造，并互相給予支援才可能踏出革命性的一步。
資産模式
- 重資産模式
Exabits作為供應端，擁有英偉達作為後盾的絕對壁壘。機器學習算力有價值的機器隻有A100，RTX4090和H100，這三台機器的單台價格約在30萬美元左右。與此同時，這些機器都已經成為高度稀缺資源，被傳統AI巨頭公司長期壟斷。這種情況下，Exabits所能在供應端對接到的資源是極其可貴的。由于散戶共享自己個人GPU閑置算力的品質本身不足以支援大規模AI模型的計算和處理，是以Exabits在去中心化算力生态中充當的角色是至關重要，并且不容易被替代的。
Exabits采取的重資産模式需要有大量的固定資産投入，這種體量的資本投入，技術投入使初創公司很難去複制模仿。是以，Exabits若能與更多去中心化算力代理商去進行合作，在供應端不斷擴充的情況下，給足行業需要的算力資源端的供給，這樣一來，是容易對B2B去中心化算力領域實作行業壟斷和産生規模效應的。
然而，最大的風險是當投入大量資本之後，無法持續性的為算力代理商提供資源，是以供應端能否大規模盈利極度依賴于算力代理商能否能有綿綿不斷的客戶。無論算力代理商是誰，隻要有客戶和有需求，Exabits作為供應端的價值會随着需求的增長而增長。
- 輕資産模式
Io.net作為目前最出色的算力代理商，依靠在供應端擁有分布在全球的GPU，形成一個龐大的去中心化計算網絡。從商業角度去看io.net，采取輕資産營運模式，通過社群營運和建立高度共識在AI算力代理這裡建立強大的品牌。
Io.net的核心業務：
- 聚合散戶GPU算力，并獎勵token
- 從供應端擷取高品質算力出售給AI創業公司
企業角度：
- 從供應端低買高賣高品質算力給C端客戶
- 幫助使用者通過共享閑置GPU算力去賺取token
- 為客戶提供一個算力挖礦和staking平台，但前期需投入4000美元左右才能擁有比較好的收益。基于這點，Exabits也是offer出可以碎片化H100機器去進行租賃，進而提高流動性。
客戶角度：
- Io.net network算力價格比其他中心化雲計算服務便宜80%左右。
- Stake to earn & Share to earn。
- 客戶投入一定資本後，便可以利滾利。
作為典型的輕資産模式公司，最大的優勢是風險比較低，團隊并不需要像供給端那樣在開始之前投入大量機器成本去起步。由于較少的資金投入，對于公司和投資人來說更容易去獲得較高的利潤率。與此同時，因為行業進入的門檻低，是以商業模容易被抄襲複制，這對長期價值投資人來說是需要慎重考慮的一點。
三、從10到100？
假如說Exabit和Io.net的合作可以幫助去中心化算力生态從1走到10，那麼帶上PingPong一起走或許有機會走到100了。
PingPong的目标是成為最大的DePIN服務聚合器，直接對标web2的uber。作為管道商，通過聚合各類資源的實時情況，将客戶對接給價格和品質最優質的資源。PingPong采用B2B2C的輕資産商業模式，第一個B端即是供應端，對接第二個B端即是資源代理商，C端是通過資訊提供給客戶最優的資源選擇。
管道商作為平台，假如能盡可能的發展成可以發行資産的平台會使産品更加有價值。PingPong通過路由算法所提供的SDK可以計算資源去建立自己的AI Agent，轉換新的金融資産的同時，通過SDK動态的幫助使用application的客戶進行動态挖礦，專注于挖掘對計算資源有用的算力。這種模式了解為Assets on assets，可以極度增強資源和資金的流動性。
對于PingPong來說，他們希望看到能有更多的供應商和代理商進入去中心化算力生态，這樣才能更好的凸顯自己的優勢，以及拓展更長的業務線和擁有更多客戶。很簡單的了解一下，百度和大衆點評之是以能統治資訊領域是因為有更多的商家以及資訊上傳到了網際網路上，進而使客戶對于管道商的高度需求。
四、未來可期
去中心化雲計算還在一步步發展着，雖然去中心化雲計算的生态架構和模式已經變得非常清晰，各個角色的龍頭也在履行他們在生态裡的指責，但想要撼動傳統雲計算巨頭的地位還早得很。當對比傳統中心化雲計算時，的确去中心化可以在概念上很好的解決客戶的很多問題，但這個市場的整體資源和體量相比之下還是非常小的。在支撐AI推動的算力資源遠遠不夠的情況下，市場需要另外一股清流，或者說一種模式去解除困境。我們現在可以看到的去中心化雲計算的确可以滿足初創AI公司的一些需求，後面何去何從，讓我們共同作為這條颠覆之路的見證者，參與者一起追随革命的演變吧！