去中心化云计算：革新AI算力供给的新方向

随着科技的迅猛发展，OpenAI和英伟达等公司的市值在近年来大幅增长。人工智能与加密技术的融合已成为当前市场的核心叙事，吸引了大量投资和关注。在AI发展的大背景下，去中心化作为一种有力工具，展现出巨大的潜力和想象空间。尽管在实际应用方面与中心化模式仍有差距，但利用Web3的优势来拓展AI的核心领域，已成为行业参与者的共同目标。

AI技术的发展主要涉及四个方面：数据、模型、训练和推理。其中，数据是最核心的要素，可以视为AI技术的原材料，而其他方面则是对数据的处理方式。去中心化技术在数据标注和存储等方面都具有重要作用和价值。

如果说数据是原材料，那么算力就是加工这些原材料的工具，用于最大化生产效率。本文将围绕"算力"这一主题，分析Crypto x AI x DePIN的生态框架及其经济模型。

一、DePIN与去中心化算力生态框架

**现存问题：**高质量算力作为AI研发的必需品，目前已被传统巨头垄断，导致初创公司和个人用户难以获得性价比合理的算力资源，高昂的价格成为大多数需求方的主要障碍。

去中心化解决方案：当前DePIN领域的项目多采用P2P经济模型，为资源需求方提供高质量资源，允许每个用户都可以作为物理设施资源提供者，同时获得代币奖励。

随着去中心化AI算力需求的激增，去中心化AI算力供给生态已形成了全面平衡的框架。其中，头部项目如Io.net、Exabit和PingPong在生态中扮演着不同的重要角色，这些项目的技术壁垒和对去中心化算力未来发展的布局令人瞩目。

去中心化AI算力生态主要由三部分组成，分别充当资源代理商、资源提供商和渠道商的角色：

资源代理商 - Io.net

Io.net是一个去中心化的计算网络，作为算力代理商，以低价为客户提供高质量AI算力。其供应端拥有全球分布的GPU资源，客户主要为专注于AI推理的种子轮到B轮初创公司。

这个基于Solana链的DePIN项目近期完成了3000万美元的A轮融资，由Hack VC领投，Multicoin Capital、Foresight Ventures、Solana Labs等参投。

作为顶级AI算力资源代理商，Io.net计划聚合100万个GPU，形成庞大的DePIN算力网络，旨在为客户提供更低价的算力。用户可将闲置的GPU和CPU算力贡献给io.net平台，获得$IO代币激励。其核心目标是在去中心化环境下控制价格，提供高质量AI算力，帮助AI初创公司降低成本。

Io.net提供的计算服务IO Cloud采用集群构建模块，使所有GPU保持互联状态，实现训练和推理过程中的大规模协调工作。这使GPU能集中算力访问更大的数据库和计算更复杂的模型，AI初创公司使用io.net产品可以以中心化价格的十分之一完成计算硬件部署。更引人注目的是，io.net专注于聚合机器学习算力，可为Render Network、FileCoin等DePIN巨头格式化GPU供应机器学习，为技术底层实现最根本和直接的资源支持。

目前，io.net聚合的GPU集群数量居行业首位，线上可用GPU数量超过20万个，其中GeForce RTX 4090近5万张，GeForce RTX 3090 Ti超过3万张。

资源提供商 - Exabit

Exabit作为最具潜力的AI算力提供商，能够提供充足的芯片进行深度机器学习。Exabit团队在传统AI算力资源方面堪称独一档的存在。曾作为AI巨头英伟达的一级代理商，Exabit在资源供应端可直接访问数百个机房，拥有A/H100、RTX4090和A6000机器的访问权。

Exabit为Web3算力巨头提供大规模机器学习算力。相比之下，某些客户每月需花费超过14万美元获取云服务，而迁移到Exabit后，每月云服务使用费降至4万美元左右，不仅减少了70%以上的开销，还提高了30%的效率。

Exabit的主旨是通过独特的算力供给渠道，为客户提供最快、最优质和最可靠的算力。高质量算力不仅可节约用户成本，还为客户提供全方位的服务选择。

Exabit提供的AI算力质量已得到多家AI算力代理商的认可，目前已与Renders Network、Io.net等算力巨头达成合作，致力于通过去中心化方式为机器学习领域做出贡献。

资源渠道商 - PingPong

PingPong作为DePIN资源渠道商，通过需求匹配提供服务。PingPong采用平台式开放协议，提供底层聚合资源后再提供服务。其目标是成为DePIN的服务聚合器，可理解为DePIN领域的1inch或聚合版Uber。

PingPong通过控制层获取各个网络和策略、资源情况、性能、稳定性等方面的信息，提供SDK，再通过路由算法将SDK提供给用户。

痛点：各DePIN网络中的资源和服务有限，全球化寻找资源配置因地区过于集中而导致服务质量不佳。

解决方案：路由算法 - 获取数据、网络基本信息和机器信息等，聚合后产生策略，并根据客户要求匹配提供服务。目的是提升DePIN应用层的质量和服务，在资源不足的情况下寻找最优价格的算力网络。

二、解析去中心化算力生态

Io.net和Exabit已达成战略合作，Exabit作为拥有丰富GPU机器库的供应端，致力于提升io.net网络的速度和稳定性。Io.net将Exabit提供的高质量算力以代理商方式允许客户直接在io.net网络上购买和租赁。双方一致认为，去中心化计算行业的成功及Web3与AI的结合需要早期行业领导者的紧密合作才能实现。

随着对计算能力需求的不断增长，传统云计算目前面临一些问题：

• 可用性有限：使用AWS、GCP和Azure等云服务通常需要数周才能获得硬件访问权限，且常用GPU型号往往不可用。
• 选择局限：用户在GPU硬件、位置、安全级别、延迟等方面的选择受到限制。
• 高成本：优质GPU价格昂贵，项目每月在训练和推理过程中的开销很容易达到数十万美元。

去中心化计算的愿景是提供一个开放、可访问且负担得起的替代方案，以解决中心化云服务提供商的核心问题。然而，要挑战云计算主要巨头的地位，仍需创新者共同努力和相互支持，才能迈出革命性的一步。

资产模式

重资产模式

Exabit作为供应端，拥有英伟达作为后盾的绝对壁垒。机器学习算力中有价值的机器主要是A100、RTX4090和H100，单台价格约30万美元。这些机器已成为高度稀缺资源，被传统AI巨头公司长期垄断。Exabit在供应端能对接到的资源极其可贵。由于散户共享个人GPU闲置算力的质量不足以支持大规模AI模型的计算和处理，Exabit在去中心化算力生态中的角色至关重要，且不易被替代。

Exabit采取的重资产模式需要大量固定资产投入，这种规模的资本和技术投入使初创公司难以复制模仿。如果Exabit能与更多去中心化算力代理商合作，不断扩充供应端，满足行业算力资源需求，则有可能在B2B去中心化算力领域实现行业垄断和产生规模效应。

然而，最大风险在于投入大量资本后无法持续为算力代理商提供资源。供应端能否大规模盈利极度依赖于算力代理商是否能持续获得客户。无论算力代理商是谁，只要有客户和需求，Exabit作为供应端的价值将随需求增长而增长。

轻资产模式

Io.net作为当前最出色的算力代理商，依靠全球分布的GPU形成庞大的去中心化计算网络。从商业角度看，io.net采取轻资产运营模式，通过社区运营和建立高度共识在AI算力代理领域建立强大品牌。

Io.net的核心业务：

1. 聚合散户GPU算力并奖励代币
2. 从供应端获取高质量算力出售给AI创业公司

企业角度：

1. 从供应端低买高卖高质量算力给C端客户
2. 帮助用户通过共享闲置GPU算力赚取代币
3. 为客户提供算力挖矿和质押平台，但前期需投入约4000美元才能获得较好收益

客户角度：

1. Io.net network算力价格比其他中心化云计算服务便宜约80%
2. 质押赚取和共享赚取模式
3. 客户投入一定资本后可实现利滚利

作为典型的轻资产模式公司，io.net的最大优势是风险较低，团队无需像供给端那样在开始前投入大量机器成本。由于资金投入较少，公司和投资人更容易获得较高利润率。然而，由于行业进入门槛低，商业模式容易被抄袭复制，这对长期价值投资人来说需要慎重考虑。

三、从10到100？

如果说Exabit和Io.net的合作可以帮助去中心化算力生态从1走到10，那么加上PingPong或许有机会走到100。

PingPong的目标是成为最大的DePIN服务聚合器，直接对标Web2的Uber。作为渠道商，通过聚合各类资源的实时情况，将客户对接给价格和质量最优的资源。PingPong采用B2B2C的轻资产商业模式，第一个B端是供应端，第二个B端是资源代理商，C端是通过信息提供给客户最优的资源选择。

作为平台，渠道商如果能发展成可以发行资产的平台，将使产品更有价值。PingPong通过路由算法提供的SDK可以计算资源来创建AI Agent，转换新的金融资产，同时通过SDK动态帮助使用应用的客户进行动态挖矿，专注于挖掘对计算资源有用的算力。这种"资产上的资产"模式可以极大增强资源和资金的流动性。

对PingPong而言，他们希望看到更多供应商和代理商进入去中心化算力生态，以凸显自身优势，拓展业务线并获取更多客户。就像百度和大众点评之所以能主导信息领域，是因为有更多商家和信息上传到互联网，从而使客户对渠道商产生高度需求。

四、未来可期

去中心化云计算正在逐步发展。虽然其生态框架和模式已变得清晰，各角色的领先者也在履行其生态责任，但要撼动传统云计算巨头的地位还为时尚早。与传统中心化云计算相比，去中心化确实在概念上能很好地解决客户的许多问题，但这个市场的整体资源和规模相