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5000 亿美元的终极追问：为什么去中心化 AI 基础设施是 2026 年的潜力机遇

· 阅读需 11 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

当特朗普总统在 2025 年 1 月宣布耗资 5000 亿美元的星门项目（Stargate Project）时——这是历史上规模最大的单笔 AI 基础设施投资——大多数加密货币投资者不以为意。中心化数据中心。科技巨头合作。没什么新鲜的。

他们完全没看懂。

星门项目不仅仅是在建设 AI 基础设施。它正在创造一条需求曲线，使去中心化 AI 算力不仅可行，而且变得至关重要。当超大规模云服务商（hyperscalers）正挣扎着要在 2029 年前部署 1000 万千瓦的算力容量时，一个由超过 43.5 万个 GPU 容器组成的并行网络已经上线，正以降低 86% 的成本提供相同的服务。

AI 与加密货币的融合并非只是个叙事。这是一个价值 330 亿美元的市场，就在你阅读本文时，它的规模正在翻倍。

星门效应：中心化制造了自身的颠覆​

星门项目代表了前所未有的规模：第一年投入 1000 亿美元，从德克萨斯州到俄亥俄州再到阿布扎比的数据中心相继破土动工，其既定目标是确保美国在 AGI 领域的领先地位。OpenAI、软银和甲骨文正在构建中心化的 AI 骨干，为未来十年的机器学习提供动力。

但头条新闻没有告诉你的是：正是因为像星门这样的项目，中心化算力正变得极其昂贵。AWS 上的 H100 实例租金现在每月超过 30,000 美元。运行大型 AI 模型的企业团队发现，超大规模云提供商已无法再提供 AI 所需的灵活性、经济性或全球覆盖范围。

这正是去中心化基础设施进入视野的时刻——它不是挑战者，而是必要的补充。

Aethir 的去中心化 GPU 云提供的 AI 工作负载成本比中心化替代方案便宜高达 86%。Fluence 提供的虚拟服务器成本比 AWS 低 85%。Render Network 正在为 AI 工作室和机器人公司引入企业级 NVIDIA H200 和 AMD MI300X GPU。这些不是实验，而是服务于真实需求的生产系统。

数学逻辑很简单：随着星门项目将 AI 算力需求推向指数级增长，中心化供应商将面临容量限制和价格天花板。去中心化网络将吸收这些溢出的需求。

330 亿美元的 AI 加密市场：谁在真正构建​

到 2025 年 9 月，AI 加密板块的市值已达到 339 亿美元，高于 2023 年的约 50 亿美元。仅在 2025 年的一周内，AI 加密项目集体增加了近 100 亿美元的市值。这并非投机，而是资本流向功能性基础设施。

Bittensor (TAO)：去中心化机器学习网络​

Bittensor 运营着加密领域最雄心勃勃的去中心化机器学习网络。贡献者在特定领域的子网中训练 AI 模型，并根据输出质量和网络排名接收 TAO 代币。结果是：来自 120 多个活跃子网的每日链上收益接近 480,000 美元。

灰度（Grayscale）在 2025 年 12 月申请首个 Bittensor ETF（代码：GTAO），代表了机构对去中心化 AI 的认可。如果能在 2026 年第一或第二季度获得批准，它将为合规投资者提供直接接触去中心化机器学习的机会——而这一类别在三年前甚至还不存在。

TAO 的代币经济学效仿比特币：总供应量 2100 万枚，减半事件减少产出，以及为长期价值增长而设计的稀缺模型。在 2025 年 12 月减半后，TAO 的每日产出降至 3,600 枚。市场对此做出了反应：TAO 在 2026 年的第一周上涨了 27%。

Render Network：将闲置 GPU 转化为 AI 基础设施​

Render Network 将艺术家、工作室和 AI 开发者与闲置 GPU 的分布式池连接起来。节点运营商贡献显卡，并在完成渲染和计算作业时获得 RENDER 代币。该网络对 NVIDIA GTC 和 ETH Denver 的支持，展示了其连接创意与技术社区的桥梁作用。

2025 年 12 月推出的 Dispersed.com——Render 用于聚合去中心化 GPU 进行 AI 模型训练和推理的平台——标志着该网络从渲染领域扩展到通用 AI 计算。RenderLabs（2025 年成立的营利性衍生机构）专注于商业 AI 机会和智能体工作流（agentic workflows）。

据预测，GPU 基础设施市场将从 2025 年的 830 亿美元增长到 2030 年的 3530 亿美元。Render 正致力于通过去中心化捕获这一增长中的重要份额。

人工超智能联盟 (FET/ASI)​

Fetch.AI、SingularityNET 和 Ocean Protocol 的合并创建了人工超智能联盟（Artificial Superintelligence Alliance）——将基于智能体的 AI、去中心化数据共享和 AI 市场基础设施整合为一个统一的任务：构建开源超智能。

Fetch.ai 为“经济智能体”提供动力，这些智能体能够独立行动、谈判并代表用户进行交易。这些智能体不仅执行交易，还能在无需人工干预的情况下优化供应链、管理 DeFi 策略并在不同协议间进行协调。

Ocean Protocol 则提供了安全、私密的数据共享基础设施。凭借在全球部署的 140 万个节点，Ocean 使 AI 模型训练和数据共享能够跨行业进行，同时保护隐私——这是 AI 嵌入受监管行业的关键要求。

AI Agent：2026 年交易革命​

如果说 2024-2025 年是 LLM 编写代码和回复邮件的时代，那么 2026 年将是 AI 开始自主交易加密货币的一年。AI Agent 可以直接与智能合约、DEX、L2、跨链桥和流动性池进行交互。加密货币不仅适合 AI 交易——它还是理想的试验场。

统计数据令人瞩目：AI 已经主导了 2025 年交易量的 89%，不断优化策略和安全性。但目前的 AI 交易仍运行在有人类监管的中心化系统中。下一阶段将消除这种依赖。

2026 年的展望​

行业分析师预测了几个拐点：

内置“Agent 模式”的 DEX：协议将为 AI Agent 实现原生接口，而不仅仅是为人类交易者。

多 Agent 交易系统：对冲基金已经开始早期采用多 AI Agent 协作的系统，这些 Agent 可以跨平台同步协调策略、管理风险并执行交易。

AI 调解的市场微观结构：买卖差价、流动性深度和价格发现将越来越多地由 AI 驱动，Agent 之间将在毫秒级的时间框架内展开竞争。

这一基础设施如今已经存在。Visa 的可信 Agent 协议（Trusted Agent Protocol）为识别经批准的 AI Agent 并与其进行交易提供了加密标准。PayPal 和 OpenAI 宣布了 Agent 结账协议（ACP），以在 ChatGPT 中实现即时结账和 Agent 商业。

可审计的自主权优势​

这就是区块链原生 AI Agent 至关重要的原因：可审计的自主权。AI Agent 做出受政策约束、具备上下文感知能力的决策；区块链执行这些决策并将其不可篡改地记录下来。每笔交易、每个决策、每次交互都可以在链上验证。

这不是不受约束的自动化——而是负责任的自动化。监管机构、风险管理人员和用户可以精确追溯 AI Agent 做了什么以及为什么要这样做。没有黑箱。没有事后解释。只有加密证明。

去中心化 vs 中心化：真实的对比​

“去中心化 vs 中心化”的叙事并没有触及重点。这些系统是互补的，而不是竞争关系。

中心化的优势领域​

  • 合规驱动的垂直领域：金融、国防和医疗保健需要超大规模云服务商（hyperscalers）提供的稳定性和监管确定性。
  • 企业级集成：Azure 的混合工具（如 Azure Arc 和 Azure Stack）使本地和云资源的协同管理变得更加容易。
  • 基础模型访问：Amazon Bedrock 提供了对基础模型（FM）的即插即用访问，无需承担基础设施负担。

去中心化的胜出之处​

  • 成本：与超大规模云服务商相比，AI/ML 训练任务的 TCO（总拥有成本）降低了 25-40%。对于 GPU 密集型工作负载，成本最高可降低 86%。
  • 全球覆盖：遍布 93 个国家的 435,000 多个 GPU 容器，包括超大规模云服务商尚未覆盖地区的边缘部署。
  • 速度：24-48 小时内快速交付，而企业云合同通常需要数周。
  • 抗审查性：没有单一控制点意味着没有单点故障，也没有审查。

混合式未来​

聪明的企业将同时运行两者。受监管的工作负载运行在 Azure 上。对价格敏感的 AI 训练运行在 Bittensor 上。全球推理运行在 Render 上。具有 AI Agent 支持的实时交易运行在去中心化交易所上。

问题不在于“去中心化还是中心化？”，而在于“哪个工作负载放在哪里？”

投资逻辑：市场遗漏了什么​

AI 加密领域代表了一种全新的事物：随着规模扩大而产生复利价值的基础设施。与榨取租金的传统云提供商不同，去中心化网络将价值分配给贡献者。更多用户 → 更多 node 运营商 → 性能更好 → 更多用户。飞轮在双向旋转。

值得关注的关键指标​

灰度（Grayscale）ETF 获批：2026 年第一或第二季度 GTAO 的获批将向目前受限于受监管产品的机构开放 TAO 投资。这与推动 2024-2025 年比特币反弹的催化剂相同。

Stargate 需求溢出：随着这个耗资 5000 亿美元的项目展开，请关注超大规模云服务商的产能瓶颈以及相应的去中心化计算利用率的增长。

AI Agent 交易量：追踪来自已识别的 AI Agent 地址的链上活动。这一指标在主流分析中尚未出现——这意味着现在还处于早期阶段。

单节点收入：像 Bittensor（每日链上收入达 48 万美元）和 Render 这样的项目正在产生真实的经济活动。单节点收入反映了网络的效率和可持续性。

风险因素​

去中心化 AI 基础设施并非没有风险：

  • 监管不确定性：SEC 可能会将 AI 代币归类为证券，从而限制美国的准入。
  • 技术复杂性：在数千个节点上管理分布式 ML 训练仍然具有挑战性。
  • 中心化竞争：如果超大规模云服务商优先考虑市场份额而非利润，他们可能会压低价格。
  • 模型质量：去中心化训练必须达到或超过中心化替代方案，才能吸引企业级工作负载。

2026 年展望​

行业预测显示，到 2030 年，AI 加密货币的市值可能达到 2000 亿至 1.5 万亿美元，有望占据整个加密货币市场的 5-15%。今天正在构建的基础设施——Bittensor 的子网、Render 的 GPU 网络、ASI 联盟（ASI Alliance）的 Agent 生态系统——将决定谁能捕获这些价值。

2025 年约有 282 个加密 × AI 项目获得了风险投资，而 2026 年似乎将有一个强劲的开端。机构资金正在涌入。监管透明度正在提高。灰度的申请信号表明华尔街看到了值得投注的机会。

耗资 5000 亿美元的 Stargate 项目并不是去中心化 AI 的竞争对手。它是证明这一逻辑的需求信号。中心化系统将构建 AI 的未来。去中心化系统将使其变得触手可及、经济实惠且负责任。

融合并非即将到来。它已经在此。

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