DePIN 的 AI 转型：去中心化基础设施如何成为大科技公司未能构建的 GPU 云

2026 年收入最高的三大 DePIN 项目都有一个共同点：它们都向 AI 公司出售 GPU 算力。不是存储，不是无线带宽，也不是传感器数据。而是算力 —— 全球技术栈中最紧缺的资源。

仅这一事实就足以说明，去中心化物理基础设施网络（DePIN）在经过多年的产品市场匹配度探索后，最终落在了何处。这个曾经依赖代币激励和投机性飞轮经济的行业，现在正从科技界最苛刻的买家手中产生真实收入：那些急需 GPU 的 AI 模型开发者。

从代币飞轮到收入引擎

DePIN 的起源故事非常简单：利用代币奖励来启动物理基础设施网络，而这类网络的构建成本对于任何单一公司来说都过于昂贵。贡献者提供硬件 —— GPU、路由器、传感器、存储驱动器 —— 并赚取代币作为回报。随着网络的增长，代币升值，在一个良性循环中吸引更多的贡献者。

问题在于，大多数早期的 DePIN 项目从未打通需求端。贡献者涌入以追求代币奖励，但实际的付费客户却寥寥无几。飞轮虽然在转动，但只是单向的。

AI 热潮彻底改变了这个等式。

到 2026 年，全球 AI 算力需求将以每年 37% 的速度增长，GPU 基础设施支出预计将从 2025 年的 830 亿美元激增至 2030 年的 3,530 亿美元。与此同时，AWS、Azure 和 Google Cloud 的云端 GPU 等待名单对于高端硬件来说甚至长达数周至数月。企业在进行大规模模型训练或推理时面临着残酷的供应限制 —— 这正是去中心化网络旨在解决的市场失灵问题。

转型背后的数字

DePIN 行业目前涵盖 1,500 多个活跃项目，总市值在 300 亿至 500 亿美元之间。但收入集中度反映了一个更深刻的故事：AI 相关的 DePIN 项目占该行业总市值的 48%，而收入最高的前三大项目 —— Aethir、Virtuals Protocol 和 IONET —— 全都专注于去中心化 AI 算力。

风险投资紧随其后。从 2024 年 1 月到 2025 年 7 月，共有 165 多家 DePIN 初创公司获得了超过 7.44 亿美元的投资，仅 2025 年该行业的总融资额就接近 10 亿美元。2026 年 1 月，Escape Velocity 筹集了 6,200 万美元的基金，专门用于支持 DePIN 创始人，这赌的是基础设施层已经准备好应对机构级的工作负载。

世界经济论坛（WEF）更进一步，预计 DePIN 类别到 2028 年将增长到 3.5 万亿美元 —— 比目前水平扩大 70 倍。WEF 的报告为这种融合创造了一个新词：“DePAI”（去中心化物理人工智能），承认 AI 工作负载已成为去中心化基础设施的主要商业驱动力。

Akash Network：从市场到超大规模云服务商

Akash Network 是从去中心化市场转型为 AI 就绪算力提供商的典范。该平台报告称，截至 2025 年底，其使用量同比增长 428%，GPU 利用率始终保持在 80% 以上 —— 这些指标会让任何云提供商羡慕不已。

2025 年第三季度，新租约创建量环比增长 42%，从 19,000 个增加到 27,000 个，这标志着真实的需求而非投机活动。这些是付费的计算任务，而不是空投猎人。

最重要的进展来自于 Starcluster，这是一个协议拥有的计算系统，代表了 Akash 迄今为止最大胆的赌注。Starcluster 将集中管理的数据中心与 Akash 的去中心化 GPU 市场相结合，形成了团队所称的“全球网格（planetary mesh）”，专门为 AI 训练和推理进行了优化。该倡议包括收购约 7,200 块 NVIDIA GB200 GPU —— 这是驱动最新一代前沿 AI 模型的同款硬件 —— 并由经过审核的企业级数据中心“节点守护者（Nodekeepers）”运营。

这种混合架构承认了一个现实：对于要求确定性延迟和大规模并行吞吐量的工作负载，纯粹的去中心化是有局限性的。Starcluster 弥合了加密原生理想主义与企业需求之间的差距，使 Akash 能够竞争那些以前默认属于 AWS 或 CoreWeave 的超大规模 AI 合同。

Render Network：推理之战

虽然 Akash 瞄准的是全算力频谱，但 Render Network 在 AI 推理上做出了战略赌注 —— 这一工作负载类别预计到 2026 年将占 AI 总算力使用量的三分之二。

这种逻辑是合理的。训练大模型需要由数千块 GPU 组成的集中集群运行数周。而推理 —— 运行训练好的模型来生成预测、文本或图像 —— 则要分散得多。它随时随地发生，并且越来越多地发生在边缘侧。这种工作负载概况自然地映射到散布在全球各地的去中心化 GPU 节点网络上。

Render 于 2025 年 12 月推出了 Dispersed，作为其专用于 AI 推理和边缘机器学习的计算子网。该平台已在全球扩展至 5,600 多个活跃 GPU 节点，并正在集成企业级 NVIDIA H200 硬件，以扩大高需求工作负载的容量。

现实世界的应用正在超越概念验证。AI 金融信托公司 Jember 使用 Render 的基础设施进行异步推理工作流，展示了分布式计算如何在受监管行业中赋能可验证的 AI 系统。THINK 部署 Render 节点来支持 Think Agent Standard，这是一个用于构建链上 AI 代理的无许可协议 —— 这种用例在一年之前几乎不存在。

在 2026 年的 CES 上，Render 展示了针对边缘机器学习工作负载对 GPU 的爆炸性需求的合作伙伴关系，标志着其成功从创意渲染领域扩展到通用 AI 算力领域。该网络的双重用途能力 —— 同时服务于 3D 渲染和 AI 推理 —— 提供了纯 AI 算力网络所缺乏的收入多样性。

io.net：聚合层

io.net 采取了不同的架构方案。它并未构建一个垂直整合的计算网络，而是将自己定位为一个聚合层，在大规模范围内寻找并汇集 GPU 供应，然后通过类云抽象将这些能力展现给买家。

这种聚合优先的模型解决了 DePIN 长期面临的一个挑战：碎片化的供应。单个 GPU 贡献者的范围非常广，从拥有闲置 RTX 4090 的游戏 PC 用户到拥有成排 A100 的小型数据中心运营商。如果没有聚合，这种供应对于企业级工作负载来说过于异构且不可靠。io.net 的抽象层使体验标准化，让去中心化的 GPU 能力感觉就像传统的云 API。

这种方法为了实际的易用性牺牲了一定程度的去中心化纯粹性 —— 这种权衡正日益成为成功的 DePIN 策略的定义特征。

真正重要的成本优势

DePIN 最具吸引力的价值主张非常简单：去中心化计算的成本比中心化云服务低 50-85%。

这并非微小的节省。对于一个每月在 AWS GPU 实例上花费 500,000 美元的 AI 初创公司来说，转向去中心化计算可以将成本降低到 75,000 至 250,000 美元。在企业规模下，这种节省会转化为竞争优势 —— 甚至是生存。

这种成本结构之所以有效，是因为 DePIN 网络是将现有的闲置能力货币化，而不是建造专用数据中心。贡献者承担资本支出。协议负责编排。买家仅为消耗的计算付费。没有巨额的前期建设费用，没有房地产成本，也没有需要在价格中摊销的冷却基础设施。

这种模式也有局限性 —— 并非所有工作负载都能忍受分布式计算的延迟差异和可靠性权衡。但对于推理、批处理、微调以及许多训练配置，其经济效益正变得越来越具有决定性。

从投机转向基础设施

DePIN 领域的 AI 转型代表了加密行业中罕见的现象：从投机驱动向效用驱动经济的真正转变。当一个网络的收入来自 AI 公司支付的 GPU 小时数，而不是交易员对代币价格的投机时，估值框架将发生根本性变化。

几个结构性趋势强化了这一轨迹：

• 推理的主导地位：随着 AI 从训练转向部署，用于推理的计算比例不断增加。对于许多应用而言，推理本质上是分布式的且能容忍延迟，这有利于去中心化架构。

• 企业成本压力：以目前的云定价， AI 基础设施成本对大多数公司来说是不可持续的。 DePIN 网络提供的 50-85% 的成本降低创造了真正的拉动性需求，而不仅仅是加密原生的尝试。

• 监管利好：欧盟、印度和其他司法管辖区的数据主权要求有利于能够就地处理数据的地理分布式计算。 DePIN 的分布式节点架构是天然的契合。

• 硬件民主化：每一代 GPU 都让前一代变得更便宜，但仍具备能力。 DePIN 网络延长了云供应商会淘汰的硬件的生产寿命，创造了一个不断增长的供应池。

可能出现的风险

看涨的理由很充分，但依然存在重大风险。

大规模的可靠性在关键任务 AI 工作负载中尚未得到验证。企业级 SLA 要求 99.99% 的可用性，而去中心化网络尚未能持续提供这种水平的可靠性。 Akash 的 Starcluster 混合方案默认承认了这一差距。

监管不确定性围绕去中心化计算可能会带来阻力。如果政府决定 GPU 市场需要与云供应商相同的合规框架（数据驻留、计算出口控制），成本优势就会缩小。

中心化压力或许是最深层的讽刺。最成功的 DePIN 网络随着时间的推移正变得更加中心化 —— 增加协议拥有的硬件、审查节点运营商并实施服务质量保证。在某种程度上，“去中心化 GPU 云”与“带有代币激励的云供应商”之间的区别将上升到哲学层面。

迈向 3.5 万亿美元之路

世界经济论坛预测到 2028 年 DePIN 规模将达到 3.5 万亿美元，这意味着该领域需要从目前水平增长约 70 倍。这听起来非常大胆，直到你考虑到可触达市场：仅全球云基础设施支出每年就超过 3,000 亿美元，而 AI 还在增加数千亿美元。

DePIN 不需要取代云计算。它只需要捕捉溢出部分 —— 那些在任何价格下都无法获得 GPU 访问权的工作负载、负担不起云利润率的初创公司、以及从边缘接近中获益的推理任务。即使只占全球计算市场的个位数百分比，也将验证世界经济论坛的论点。

这场竞赛的最终赢家将是那些解决了 DePIN 中最难问题的人：让去中心化基础设施变得枯燥。不是革命性的，不是颠覆性的，不是 Web3 原生的 —— 只是在别无选择时更便宜、更快、更可用。在 2026 年，这正是 Akash、Render 和 io.net 努力构建的方向。

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