AI 與 DePIN 的融合：去中心化計算資源的崛起

自 2023 年以來，AI 和 DePIN 成爲 Web3 領域的熱門趨勢，市值分別達到 300 億美元和 230 億美元。本文聚焦兩者交叉領域，探討相關協議的發展。

在 AI 技術棧中，DePIN 網路通過計算資源爲 AI 提供實用性。大型科技公司的發展導致 GPU 短缺，使其他 AI 模型開發者難以獲得足夠的 GPU。這通常導致開發者選擇中心化雲提供商，但由於需簽署不靈活的長期高性能硬件合同，效率低下。

DePIN 提供了更靈活、更具成本效益的替代方案，利用代幣激勵資源貢獻。AI 領域的 DePIN 將 GPU 資源從個人所有者衆包到數據中心，爲需要硬件的用戶形成統一供應。這不僅爲開發者提供定制化和按需訪問，還爲 GPU 所有者創造額外收入。

AI DePIN 網路概述

Render

• 提供 GPU 計算能力的 P2P 網路先驅
• 專注於內容創作渲染圖形，後擴展到 AI 計算任務
• GPU 網路被娛樂行業大公司使用
• 與 Stability AI 和 Endeavor 合作，整合 AI 模型與 3D 內容渲染

Akash

• 定位爲支持存儲、GPU 和 CPU 計算的"超級雲"替代品
• 利用容器平台和 Kubernetes 管理的計算節點
• AkashML 允許在 Hugging Face 上運行超過 15,000 個模型
• 托管多個知名 AI 應用

io.net

• 提供專門用於 AI 和 ML 用例的分布式 GPU 雲集羣
• IO-SDK 與主流框架兼容，支持動態擴展
• 整合其他 DePIN 網路的 GPU 資源

Gensyn

• 專注於機器學習和深度學習計算的 GPU 網路
• 採用創新驗證機制提高效率
• 支持基礎模型微調

Aethir

• 專門搭載企業 GPU，聚焦計算密集型領域
• 擴展到雲手機服務
• 與多家 Web2 和 Web3 公司建立合作

Phala Network

• 作爲 Web3 AI 解決方案的執行層
• 使用可信執行環境 (TEE) 設計處理隱私問題
• 支持鏈上 AI 代理操作

項目比較

各項目在硬件類型、業務重點、AI 任務類型、工作定價、區塊鏈選擇、數據隱私、費用結構、安全機制等方面存在差異。

硬件統計

項目間在 GPU 數量、CPU 數量、高性能 GPU 數量及定價上有明顯差異。

結論

AI DePIN 領域仍較新，面臨挑戰，但任務量和硬件數量顯著增加，顯示出對替代傳統雲提供商的需求增長。這些網路有望在未來蓬勃發展的 AI 市場中發揮關鍵作用，爲開發者提供經濟高效的計算替代方案。