Децентрализованные сети GPU 2026: как DePIN бросает вызов AWS на рынке ИИ-вычислений объемом 100 млрд долларов

Революция ИИ создала беспрецедентный спрос на вычислительные мощности. В то время как гиперскейлеры, такие как AWS, Azure и Google Cloud, доминировали в этом пространстве, появляется новый класс децентрализованных GPU-сетей, бросающий вызов их превосходству. Поскольку сектор DePIN (децентрализованные сети физической инфраструктуры) вырос с 5,2 млрд долларов до более чем 19 млрд долларов рыночной капитализации в течение года, а прогнозы достигают 3,5 трлн долларов к 2028 году, вопрос уже не в том, будут ли децентрализованные вычисления конкурировать с традиционными облачными провайдерами, а в том, как быстро они захватят долю рынка.

Кризис дефицита GPU: идеальные условия для децентрализации

Индустрия полупроводников сталкивается с дефицитом поставок, что подтверждает тезис о децентрализованных вычислениях.

SK Hynix и Micron, два крупнейших в мире производителя памяти с высокой пропускной способностью (HBM), объявили, что весь их объем производства на 2026 год уже распродан. Samsung предупредила о двузначном росте цен, так как спрос значительно опережает предложение.

Этот дефицит создает двухуровневый рынок: те, кто имеет прямой доступ к гипермасштабируемой инфраструктуре, и все остальные.

Для разработчиков ИИ, стартапов и исследователей без миллиардных бюджетов традиционная облачная модель создает три критических барьера:

• Непомерно высокие затраты, которые могут поглощать 50–70 % бюджета
• Долгосрочные контракты с минимальной гибкостью
• Ограниченная доступность высокопроизводительных GPU, таких как NVIDIA H100 или H200

Децентрализованные GPU-сети способны решить все три проблемы.

Лидеры рынка: четыре архитектуры, одно видение

Render Network: от 3D-художников к инфраструктуре ИИ

Первоначально созданная для объединения простаивающих GPU для задач распределенного рендеринга, Render Network успешно переориентировалась на рабочие нагрузки ИИ-вычислений. Сейчас сеть обрабатывает около 1,5 млн кадров ежемесячно, а запуск Dispersed.com в декабре 2025 года ознаменовал стратегическое расширение за пределы творческих индустрий.

Ключевые вехи 2026 года включают:

• Масштабирование подсетей ИИ-вычислений: расширение децентрализованных ресурсов GPU специально для нагрузок машинного обучения
• Более 600 внедренных ИИ-моделей: модели с открытыми весами для инференса и симуляций робототехники
• Оптимизация загрузки на 70 %: функция Differential Uploads для Blender значительно сокращает время передачи файлов

Переход сети с Ethereum на Solana (ребрендинг RNDR в RENDER) подготовил её к высоким требованиям пропускной способности ИИ-вычислений.

На выставке CES 2026 Render продемонстрировала партнерства, направленные на удовлетворение взрывного спроса на GPU для рабочих нагрузок edge ML. Переход от творческого рендеринга к ИИ-вычислениям общего назначения представляет собой одно из самых успешных расширений рынка в секторе DePIN.

Akash Network: конкурент, совместимый с Kubernetes

Akash использует принципиально иной подход с моделью обратного аукциона. Вместо фиксированных цен поставщики GPU конкурируют за рабочие нагрузки, снижая стоимость при сохранении качества через децентрализованный маркетплейс.

Результаты говорят сами за себя: рост использования на 428 % в годовом исчислении при загрузке более 80 % к началу 2026 года.

Инициатива Starcluster — это самый амбициозный проект сети, объединяющий централизованные дата-центры с децентрализованным маркетплейсом Akash для создания «планетарной меш-сети», оптимизированной как для обучения, так и для инференса. Планируемое приобретение примерно 7200 GPU NVIDIA GB200 через Starbonds позволит Akash поддерживать гипермасштабируемый спрос на ИИ.

Показатели за 3 квартал 2025 года свидетельствуют об ускорении динамики:

• Выручка от комиссий выросла на 11 % по сравнению с предыдущим кварталом до 715 000 AKT
• Количество новых аренд выросло на 42 % по сравнению с предыдущим кварталом до 27 000
• Усовершенствование механизма сжигания (BME) в 1 квартале 2026 года связывает сжигание токенов AKT с расходами на вычисления — каждые потраченные 1 $сжигают 0,85$ в AKT

При ежемесячном объеме вычислений в 3,36 млн долларов это означает, что ежемесячно может сжигаться около 2,1 млн AKT (примерно 985 000 долларов), что создает дефляционное давление на предложение токенов.

Эта прямая связь между использованием и токеномикой выделяет Akash среди проектов, где полезность токена кажется навязанной или оторванной от реального внедрения продукта.

Hyperbolic: разрушитель ценовых барьеров

Ценностное предложение Hyperbolic предельно просто: предоставлять те же возможности инференса ИИ, что и AWS, Azure и Google Cloud, на 75 % дешевле. Платформа, объединяющая более 100 000 разработчиков, использует Hyper-dOS — децентрализованную операционную систему, которая координирует глобально распределенные ресурсы GPU через продвинутый слой оркестрации.

Архитектура состоит из четырех основных компонентов:

1. Hyper-dOS: координирует глобально распределенные ресурсы GPU
2. Маркетплейс GPU: соединяет поставщиков со спросом на вычисления
3. Сервис инференса: доступ к передовым моделям с открытым исходным кодом
4. Фреймворк агентов: инструменты, обеспечивающие автономный интеллект

Что отличает Hyperbolic, так это предстоящий протокол Proof of Sampling (PoSP), разработанный совместно с исследователями из Калифорнийского университета в Беркли и Колумбийского университета, который обеспечит криптографическую проверку результатов ИИ.

Это решает одну из самых больших проблем децентрализованных вычислений: проверку без доверия без опоры на централизованные органы. Как только PoSP будет запущен, предприятия смогут проверять правильность вычисления результатов инференса, не полагаясь на честность поставщика GPU.

Inferix: Создатель мостов

Inferix позиционирует себя как связующее звено между разработчиками, нуждающимися в вычислительных мощностях GPU, и поставщиками с избыточными ресурсами. Его модель оплаты по факту использования (pay-as-you-go) устраняет долгосрочные обязательства, которые привязывают пользователей к традиционным облачным провайдерам.

Несмотря на относительную новизну на рынке, Inferix представляет собой растущий класс специализированных сетей GPU, ориентированных на конкретные сегменты — в данном случае на разработчиков, которым нужен гибкий и краткосрочный доступ без требований корпоративного масштаба.

Революция DePIN в цифрах

Более широкий сектор DePIN дает важный контекст для понимания того, какое место децентрализованные вычисления на базе GPU занимают в ландшафте инфраструктуры.

По состоянию на сентябрь 2025 года CoinGecko отслеживает почти 250 проектов DePIN с совокупной рыночной капитализацией более $19 миллиардов — по сравнению с$ 5,2 миллиарда всего 12 месяцами ранее. Этот темп роста в 265 % значительно опережает рынок криптовалют в целом.

Внутри этой экосистемы DePIN-проекты, связанные с ИИ, доминируют по рыночной капитализации, составляя 48 % от общей тематики. Децентрализованные сети вычислений и хранения данных вместе оцениваются примерно в $ 19,3 миллиарда, что составляет более половины общей капитализации рынка DePIN.

Наиболее успешные участники демонстрируют зрелость сектора:

• Aethir: обеспечил более 1,4 миллиарда часов вычислений и сообщил о квартальной выручке почти в $ 40 миллионов в 2025 году
• io.net и Nosana: капитализация каждого из них превысила $ 400 миллионов в ходе циклов роста
• Render Network: превысила рыночную капитализацию в $ 2 миллиарда по мере расширения от рендеринга к рабочим нагрузкам ИИ

Аргументы гиперскейлеров: где централизация все еще побеждает

Несмотря на убедительную экономику и впечатляющие показатели роста, децентрализованные сети GPU сталкиваются с серьезными техническими проблемами, на решение которых рассчитаны гиперскейлеры.

Долгосрочные рабочие нагрузки: обучение больших языковых моделей может занимать недели или месяцы непрерывных вычислений. Децентрализованным сетям сложно гарантировать, что конкретные GPU будут оставаться доступными в течение длительного времени, в то время как AWS может резервировать мощности на любой необходимый срок.

Тесная синхронизация: распределенное обучение на нескольких GPU требует координации на микросекундном уровне. Когда эти GPU разбросаны по разным континентам с разной задержкой сети, поддерживать синхронизацию, необходимую для эффективного обучения, становится экспоненциально сложнее.

Предсказуемость: для предприятий, выполняющих критически важные рабочие нагрузки, точное знание ожидаемой производительности не подлежит обсуждению. Гиперскейлеры могут предоставлять подробные SLA; децентрализованные сети все еще создают инфраструктуру проверки, чтобы давать аналогичные гарантии.

Консенсус среди экспертов по инфраструктуре заключается в том, что децентрализованные сети GPU отлично подходят для пакетных нагрузок, задач инференса и краткосрочных циклов обучения.

Для этих сценариев использования экономия средств в 50–75 % по сравнению с гиперскейлерами меняет правила игры. Но для самых требовательных, длительных и критически важных рабочих нагрузок централизованная инфраструктура по-прежнему сохраняет преимущество — по крайней мере, на данный момент.

Катализатор 2026 года: взрыв инференса ИИ

Начиная с 2026 года, прогнозируется резкое ускорение спроса на инференс ИИ и вычислительные мощности для обучения, вызванное тремя сходящимися трендами:

1. Распространение агентного ИИ: автономным агентам требуются постоянные вычисления для принятия решений
2. Принятие моделей с открытым исходным кодом: по мере того как компании уходят от проприетарных API, им требуется инфраструктура для хостинга моделей
3. Развертывание корпоративного ИИ: бизнес переходит от экспериментов к промышленной эксплуатации

Этот всплеск спроса напрямую соответствует сильным сторонам децентрализованных сетей.

Рабочие нагрузки инференса обычно кратковременны и массово распараллеливаемы — это именно тот профиль, в котором децентрализованные сети GPU превосходят гиперскейлеров по стоимости, обеспечивая при этом сопоставимую производительность. Стартап, запускающий инференс для чат-бота или сервиса генерации изображений, может сократить свои расходы на инфраструктуру на 75 %, не жертвуя при этом пользовательским опытом.

Токеномика: уровень стимулирования

Криптовалютный компонент этих сетей — это не просто спекуляция, а механизм, который делает глобальную агрегацию GPU экономически жизнеспособной.

Render (RENDER): Первоначально выпущенный как RNDR на Ethereum, сеть мигрировала на Solana в период 2023–2024 годов, при этом владельцы токенов производили обмен в соотношении 1:1. Токены, связанные с совместным использованием GPU, включая RENDER, выросли более чем на 20 % в начале 2026 года, что отражает растущую уверенность в секторе.

Akash (AKT): Механизм сжигания BME создает прямую связь между использованием сети и стоимостью токена. В отличие от многих криптопроектов, где токеномика кажется оторванной от использования продукта, модель Akash гарантирует, что каждый доллар, потраченный на вычисления, напрямую влияет на предложение токенов.

Слой токенов решает проблему «холодного старта», которая преследовала ранние попытки создания децентрализованных вычислений.

Стимулируя поставщиков GPU вознаграждениями в токенах на ранних этапах работы сети, эти проекты могут сформировать предложение до того, как спрос достигнет критической массы. По мере созревания сети реальный доход от вычислений постепенно вытесняет инфляцию токенов.

Этот переход от токенов-стимулов к подлинному доходу является лакмусовой бумажкой, отделяющей устойчивые инфраструктурные проекты от неустойчивой «понзи-номики».

Вопрос на $ 100 миллиардов: смогут ли децентрализованные вычисления конкурировать?

Ожидается, что рынок децентрализованных вычислений вырастет с $9 миллиардов в 2024 году до$ 100 миллиардов к 2032 году. То, смогут ли децентрализованные сети GPU занять значимую долю рынка, зависит от решения трех проблем:

Верификация в масштабе: протокол PoSP от Hyperbolic представляет собой прогресс, но индустрии необходимы стандартизированные методы криптографической верификации того, что вычислительная работа была выполнена правильно. Без этого предприятия будут по-прежнему проявлять нерешительность.

Надежность корпоративного уровня: достижение показателя аптайма 99.99 % при координации распределенных по всему миру, независимо управляемых GPU требует сложной оркестрации — модель Starcluster от Akash показывает один из путей вперед.

Опыт разработчиков: децентрализованные сети должны соответствовать простоте использования AWS, Azure или GCP. Совместимость с Kubernetes (которую предлагает Akash) — это только начало, но необходима бесшовная интеграция с существующими рабочими процессами ML.

Что это значит для разработчиков

Для разработчиков ИИ и Web3-строителей децентрализованные сети GPU представляют собой стратегическую возможность:

Оптимизация затрат: счета за обучение и инференс могут легко поглощать 50–70 % бюджета ИИ-стартапа. Сокращение этих затрат вдвое или более коренным образом меняет юнит-экономику.

Избежание привязки к поставщику: гиперскейлеры облегчают вход, но делают выход дорогим. Децентрализованные сети, использующие открытые стандарты, сохраняют возможность выбора.

Устойчивость к цензуре: для приложений, которые могут столкнуться с давлением со стороны централизованных провайдеров, децентрализованная инфраструктура обеспечивает критически важный уровень устойчивости.

Нюанс заключается в соответствии рабочей нагрузки инфраструктуре. Для быстрого прототипирования, пакетной обработки, обслуживания инференса и параллельных запусков обучения децентрализованные сети GPU готовы уже сегодня. Для многонедельного обучения моделей, требующего абсолютной надежности, гиперскейлеры остаются более безопасным выбором — на данный момент.

Путь вперед

Конвергенция дефицита GPU, роста спроса на вычисления для ИИ и созревания инфраструктуры DePIN создает редкую рыночную возможность. Традиционные облачные провайдеры доминировали в первом поколении ИИ-инфраструктуры, предлагая надежность и удобство. Децентрализованные сети GPU конкурируют по стоимости, гибкости и устойчивости к централизованному контролю.

Следующие 12 месяцев станут определяющими. По мере того как Render масштабирует свою подсеть для вычислений ИИ, Akash вводит в эксплуатацию GPU Starcluster, а Hyperbolic развертывает криптографическую верификацию, мы увидим, сможет ли децентрализованная инфраструктура выполнить свои обещания в гипермасштабе.

Для разработчиков, исследователей и компаний, которые в настоящее время платят завышенные цены за дефицитные ресурсы GPU, появление заслуживающих доверия альтернатив не может произойти слишком рано. Вопрос не в том, захватят ли децентрализованные сети GPU часть рынка вычислений объемом $ 100 миллиардов, а в том, какую именно.

BlockEden.xyz предоставляет блокчейн-инфраструктуру корпоративного уровня для разработчиков, создающих решения на фундаменте, рассчитанном на долговечность. Изучите наш маркетплейс API, чтобы получить доступ к надежным сервисам узлов в ведущих блокчейн-сетях.