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生於邊緣:去中心化算力網絡如何賦能Crypto與AI?
原文作者:Jane Doe、Chen Li
原文來源:Youbi Capital
1 AI 與 Crypto 的交點
5 月 23 日,芯片巨頭英偉達發佈了 2025 財年第一季度財報。財報顯示,英偉達第一季度營收爲 260 億美元。其中,數據中心營收較去年增長 427% ,達到驚人的 226 億美元。**英偉達能夠憑藉一己之力拯救美股大盤的財務表現背後,反映的是全球科技公司爲了角逐 AI 賽道而爆發的算力需求。越是頂尖的科技公司在 AI 賽道佈局的野心越大,相應的,這些公司對於算力的需求也呈指數級增長。**根據 TrendForce 的預測, 2024 年美國四大主要雲服務提供商:微軟、谷歌、AWS 和 Meta 的對於高端 AI 服務器的需求預計分別將佔全球需求的 20.2% 、 16.6% 、 16% 和 10.8% ,總計超 60% 。
圖片來源:
「芯片緊缺」連續成爲近幾年的年度熱詞。一方面,大語言模型 (LLM) 的 training 和 inference 需要大量算力支撐;並且隨着模型的迭代,算力成本和需求呈指數級增加。另一方面,像 Meta 這樣的大公司會採購巨量的芯片,全球的算力資源都向這些科技巨頭傾斜,使得小型企業越來越難以獲得所需的算力資源。**小型企業面臨的困境不僅來自於激增的需求導致的芯片供給不足,還來自於供給的結構性矛盾。**目前,在供給端仍存在着大量閒置的 GPU,比如,一些數據中心存在大量閒置的算力(使用率僅在 12% – 18% ),加密挖礦中由於利潤的減少也閒置出來大量的算力資源。雖然這些算力並非都適合 AI 訓練等專業的應用場景,但消費級硬件在其他領域,如 AI inference、雲遊戲渲染、雲手機等領域仍然可以發揮巨大作用。整合並利用這部分算力資源的機會是巨大的。
把視線從 AI 轉到 crypto,在加密市場沉寂了三年之後,終於又迎來了又一輪牛市,比特幣價格屢創新高,各種 memecoin 層出不窮。**雖然 AI 和 Crypto 作爲 buzzword 火了這些年,但人工智能和區塊鏈作爲兩項重要技術彷彿兩條平行線,遲遲沒有找到一個「交點」。**今年年初,Vitalik 發表了一篇名爲「The promise and challenges of crypto + AI applications」的文章,討論了未來 AI 和 crypto 相結合的場景。Vitalik 在文中提到了很多的暢想,包括利用區塊鏈和 MPC 等加密技術對 AI 進行去中心化的 training 和 inference,可以將 machine learning 的黑箱打開,從而讓 AI model 更加 trustless 等等。這些願景若要實現還有很長一段路要走。但其中 Vitalik 提到的其中一個用例——利用 crypto 的經濟激勵來賦能 AI,也是一個重要且在短時間內可以實現的一個方向。去中心化算力網絡便是現階段 AI + crypto 最合適的場景之一。
2 去中心化算力網絡
目前,已經有不少項目在去中心化算力網絡的賽道上發展。這些項目的底層邏輯是相似的,可以概括爲: 利用 token 激勵算力持有者參與網絡提供算力服務,這些零散的算力資源可以彙集成有一定規模的去中心化算力網絡。這樣既能提高閒置算力的利用率,又能以更低的成本滿足客戶的算力需求,實現買方賣方雙方的共贏。
爲了使讀者在短時間內獲得對此賽道的整體把握,本文將從微觀—宏觀兩個視角對具體的項目和整個賽道進行解構,旨在爲讀者提供分析視角去理解每個項目的核心競爭優勢以及去中心化算力賽道整體的發展情況。筆者將介紹並分析五個項目: Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、Gensyn,並對項目情況和賽道發展進行總結和評價。
從分析框架而言,如果聚焦於一個具體的去中心化算力網絡,我們可以將其拆解成四個核心的構成部分:
如果鳥瞰整個去中心化算力賽道,Blockworks Research 的研報提供了一個很好的分析框架,我們可以將此賽道的項目 position 分爲三個不同的 layer。
圖片來源: Youbi Capital
根據以上兩個分析框架,我們將對選取的五個項目做一個橫向的對比,並從四個層面——核心業務、市場定位、硬件設施和財務表現對其進行評價。
2.1 核心業務
從底層邏輯來講,去中心化算力網絡是高度同質化的,即利用 token 激勵閒置算力持有者提供算力服務。圍繞這個底層邏輯,我們可以從三個方面的差異來理解項目核心業務的不同:
2.2 市場定位
對於項目的定位來講,bare metal layer、orchestration layer 和 aggregation layer 需要解決的核心問題、優化重點和價值捕獲的能力不同。
2.3 硬件設施
2.4 財務表現
2.5 總結
3 Closing thoughts
AI 的爆發式增長帶來的對於算力的巨量需求是毋庸置疑的。自 2012 年以來,人工智能訓練任務中使用的算力正呈指數級增長,其目前速度爲每 3.5 個月翻一倍(相比之下,摩爾定律是每 18 個月翻倍)。自 2012 年以來,人們對於算力的需求增長了超過 300, 000 倍,遠超摩爾定律的 12 倍增長。據預測,GPU 市場預計將在未來五年內以 32% 的年複合增長率增長至超過 2000 億美元。AMD 的估計更高,公司預計到 2027 年 GPU 芯片市場將達到 4000 億美元。
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因爲人工智能和其他計算密集型工作負載(如 AR/VR 渲染)的爆發性增長暴露了傳統雲計算和領先計算市場中的結構性低效問題。理論上去中心化算力網絡能夠通過利用分佈式閒置計算資源,提供更靈活、低成本和高效的解決方案,從而滿足市場對計算資源的巨大需求。因此,crypto 與 AI 的結合有着巨大的市場潛力,但同時也面臨與傳統企業激烈的競爭、高進入門檻和複雜的市場環境。總的來說,縱觀所有 crypto 賽道,去中心化算力網絡是加密領域中最有希望獲得真實需求的的垂直領域之一。
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前途是光明的,道路是曲折的。想要達到上述的願景,我們還需要解決衆多的問題與挑戰,總結來說:現階段如果單純提供傳統的雲服務,項目的 profit margin 很小。從需求側來分析,大型企業一般會自建算力,純 C 端開發者大多會選擇雲服務,真正使用去中心化算力網絡資源的中小型企業是否會有穩定需求還需要進一步挖掘和驗證。另一方面,AI 是一個擁有極高上限和想象空間的廣闊市場,爲了更廣闊的市場,未來去中心化算力服務商也需要向模型 /AI 服務進行轉型,探索更多的 crypto + AI 的使用場景,擴大項目能夠創造的價值。但目前來說,想要進一步發展到 AI 領域還存在很多問題和挑戰:
從最現實的角度考慮,一個去中心化算力網絡需要同時兼顧當下的需求發掘和未來的市場空間。找準產品定位和目標客羣,比如先瞄準非 AI 或者 Web3 原生項目,從比較邊緣的需求入手,建立起早期的用戶基礎。同時,不斷探索 AI 與 crypto 結合的各種場景,探索技術前沿,實現服務的轉型升級。
參考資料
caff.com/zh/archives/17351? ref= 1554