作者：Shayon Sengupta Sengupta，CoinDesk；編譯：松雪，喜來順財經(jīng)

過去 12 個月，生成式人工智能的發(fā)展已經(jīng)開始改變人們的生活和工作方式。 語言模型被用來制定法庭案件的法律策略； 圖像擴散模型被用來增強主要娛樂工作室的工作流程； 計算機視覺的進步讓自動駕駛汽車在道路上成群結隊。

眾所周知，擴展這些系統(tǒng)的主要瓶頸是計算資源的訪問。 2023 年，Nvidia A100 和 H100 芯片現(xiàn)貨實例的等待時間和每小時費率一直呈上升趨勢，而芯片產(chǎn)能根本無法跟上需求。 顯卡的持續(xù)短缺源于材料限制、供應鏈中斷、需求激增、地緣政治緊張以及制造復雜 GPU 固有的長生產(chǎn)周期。 此外，GPU芯片使用的先進硅、PCB專用基板、存儲芯片等關鍵材料也因供需失衡而面臨短缺。

到 2023 年，與人工智能工作負載相關的數(shù)據(jù)中心收入約為 1000 億美元。數(shù)據(jù)中心需要大量的前期資本支出，包括土地、電力和企業(yè)級硬件。 新建數(shù)據(jù)中心的建設和運營依賴外部融資，但利率較高且資金緊張。 人工智能模型的規(guī)模和復雜性不斷增加，盡管每單位計算性能的價格每三十個月減半，但人工智能特定的計算要求每六個月就會翻一番。 需求的增長速度將快于供應的數(shù)量級。

這是投資者夢想的事情：在有限的資源和飆升的需求的推動下，創(chuàng)新的結構性轉變在一夜之間影響到幾乎所有企業(yè)，導致大宗商品價格飆升。 NVIDIA 在過去 12 個月中年初至今的回報率為 231.5%，完美地體現(xiàn)了這一點，但即便如此，也不能代表眼前的機會。 我們仍處于人工智能復興的早期階段。 每家財富 500 強公司目前都在制定自己的人工智能戰(zhàn)略，而我們今天看到的需求與明天看到的需求相差甚遠。 人工智能將增強和取代勞動力、提高生產(chǎn)力，并從根本上重塑企業(yè)的運營方式。 計算是新的石油。

GPU 是人工智能的貨幣，而 DePIN 就是為了實現(xiàn)它。

日益嚴重的計算短缺問題有一個答案：找到未利用的供應數(shù)據(jù)。

一種新形式的加密網(wǎng)絡，稱為“去中心化物理基礎設施網(wǎng)絡”，簡稱“DePINs”，即將來拯救我們。 據(jù)估計，全球有 15 億個免費可用的消費類 GPU，另有 600 萬個數(shù)據(jù)中心 GPU 部署在全球超大規(guī)模企業(yè)（AWS、GCP、Azure、Oracle）之外的數(shù)據(jù)中心。 消費類硬件卡通常具有與企業(yè)級卡相當?shù)挠嬎阃掏铝俊?/p>

例如，消費級 RTX 3090 能夠達到 83 FP32 TFLOPS，而企業(yè)級 A100 只有 19.5 FP32 TFLOPS。 目前，個人電腦（游戲玩家、設計師、視頻編輯器等）和數(shù)據(jù)中心中有超過 3.3 億個消費級 GPU 可以聯(lián)網(wǎng)。 問題是，歷史上不可能激勵或協(xié)調這些不同的 GPU 形成可用的集群。

最近，專門的、專注于人工智能的 DePIN，例如 Render Network 和 IO.net，已經(jīng)解決了這個問題。首先，它們激勵潛在的 GPU 操作員將其資源貢獻給共享網(wǎng)絡以換取獎勵。 其次，他們正在創(chuàng)建一個分布式網(wǎng)絡層，代表不同的 GPU，作為人工智能開發(fā)人員可以使用的集群。 這些去中心化的計算市場現(xiàn)在提供數(shù)十萬種不同類型的計算資源，創(chuàng)造了一種新的途徑，可以在以前無法獲得的合格硬件群中分配人工智能工作負載。

除了創(chuàng)造新的 GPU 凈供應之外，DePIN 網(wǎng)絡通常比傳統(tǒng)云提供商便宜得多（高達 90%）。 他們通過將 GPU 協(xié)調和開銷外包給區(qū)塊鏈來實現(xiàn)這些成本。 云提供商會提高基礎設施成本，因為他們有員工費用、硬件維護和數(shù)據(jù)中心開銷。 DePIN 網(wǎng)絡沒有這些費用，因此它們實際上可以按成本（加上微不足道的網(wǎng)絡協(xié)調費用）將計算成本轉嫁給最終客戶。

展望未來一年，我們預計這些去中心化網(wǎng)絡將成為人工智能競賽的關鍵參與者之一。 目前根本沒有足夠的 GPU（更不用說價格實惠的 GPU）來滿足世界上每家大公司的需求。

GPU 是人工智能的貨幣，而 DePIN 就是為了實現(xiàn)這一點。