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Akave 的零出站流量费用豪赌：固定费率的 DePIN 存储真的能取代 AWS S3 用于 AI 吗？

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

将 2 TB 的训练数据从 AWS S3 拉取到你的 GPU 集群，账单往往比模型先到：除了存储费和 PUT/GET 请求费之外，还有大约 184 美元的数据传输（Egress）费用。每天在十几个实验中重复两次，这项意外支出就开始与存储成本旗鼓相当了。对于 AI 团队来说，云账单已经变成了一个伪装成基础设施问题的经济问题 —— 而一家总部位于奥斯汀的 DePIN 初创公司 Akave 认为，固定费率、免传输费的存储是最终打破这一局面的杠杆。

Akave 在 2026 年 3 月筹集了 665 万美元，旨在构建其所谓的“全球首个面向 AI 和分析的去中心化企业数据层”。它的宣传点异常明确：每月每 TB 14.99 美元，零传输费，兼容 S3，由 Filecoin 提供归档持久性保障，且每次写入都有加密收据。仅此而已。没有分级，没有请求费，也没有每次训练容器拉取数据集时都在跳动的带宽计费表。问题不在于价格是否有吸引力 —— 显而易见是有吸引力的。问题在于随着 AI 工作负载扩展到 PB 级，其架构是否能够支撑得住，以及企业是否会信任一个基于 DePIN 的技术栈来处理他们以前只会交给超大规模云厂商的数据。

吞噬 AI 预算的“传输税”​

AWS S3 的标价并不是问题所在。在 us-east-1 区域，标准存储费用约为每月 0.023 美元/GB，对于 40TB 的训练语料库，大约是每月 920 美元 —— 虽然烦人但还算可控。数据传输（Egress）才是让计算崩溃的地方。在最初的 100GB 免费额度之后，S3 到互联网的数据传输费从 0.09 美元/GB 起步，在超过 150TB 后缓慢降至 0.05 美元/GB。将 10TB 的训练数据拉取到外部 GPU 提供商，仅传输费就需要 921.60 美元。重复执行此操作（这正是 AI 流水线的实际运作方式），“隐藏”的传输费在一个季度内就会超过存储费用。

这不仅仅是定价上的奇特之处。这是一种架构选择，它假设存储和计算都位于同一个云内部。一旦 AI 团队将两者分开 —— 因为 GPU 算力位于 CoreWeave、Lambda 或本地集群，而数据仍留在 S3 中 —— 那么每一个训练轮次（Epoch）、每一次检查点恢复、每一次数据并行重读都会变成一个计费事件。AI 数据编织网络加剧了这一问题：数据集在预处理、训练、验证和分析阶段被多次复制，每个边界都可能成为一个付费墙。

业内的非正式权宜之计是使用 CloudFront，因为 S3 到 CloudFront 的同区域传输是免费的，因此团队通过一个并非为此设计的 CDN 来路由数据。这说明了一个问题。当客户为了避开某个计费项而在架构上绞尽脑汁时，这个计费项就不再是定价，而是一种税。

Akave 真正销售的是什么​

Akave Cloud 刻意保持“乏味”，正如严肃的基础设施所需要的那样。其接口兼容 S3 —— 相同的 SDK、相同的 GET 和 PUT 语义 —— 因此迁移训练流水线更像是更改一个端点，而不是重写代码。定价是单一的固定费率：每月每 TB 14.99 美元，无传输费，无请求费，无检索惩罚费。如果你的容器拉取 500GB 或 2TB 的训练数据，传输成本正好为 0 美元。

在熟悉的 API 之下，其架构与 S3 完全不同。数据被分块、在客户端加密，并使用 16/32 的里德-所罗门（Reed-Solomon）纠删码分布在 Akave 网络中，Akave 声称这提供了 11 个 9 的持久性。长期归档锚定在 Filecoin 上，该网络承载了去中心化存储经济中日益增长的份额。每次写入都会生成链上收据，每次检索都是可加密验证的 —— 这对于猫咪照片来说没那么重要，但对于监管机构、审计师或下游模型消费者可能需要验证未被篡改的 AI 训练成果来说，意义重大。

企业级的旗舰组件是 O3 网关，这是一个兼容 S3 的入口，可以由 Akave 托管，也可以自托管在客户自己的基础设施中。自托管版本是关键：对数据驻留或主权有严格要求的团队可以在本地运行 O3，持有自己的加密密钥，并定义自己的访问策略，同时仍能受益于分布式后端。对于历史上无法接触去中心化存储的领域 —— 如医疗数据、国防相关 AI、受欧盟监管的工作负载 —— 这种配置具有重要意义。

客户名单已经包括运行生产工作负载的 Intuizi、LaserSETI 和 375ai，而股东名册就像是协议一致型资本的“名人录”：Protocol Labs、Filecoin Foundation、Avalanche、Blockchain Builders Fund、No Limit Holdings、Blockchange、Lightshift 和 Big Brain Holdings。与 Akash Network 的合作伙伴关系将比超大规模云厂商价格低约 70% 的去中心化 GPU 算力与 Akave 的零传输费存储捆绑在一起，两家公司将其推广为“主权 AI 基础设施”。

审时度势：Akave 在存储栈中的定位​

去中心化存储领域已发生剧变。2026 年 1 月，Filecoin 在主网上启动了 Onchain Cloud，将其定位为 AWS 的全栈去中心化替代方案，涵盖计算、可验证检索和自动化支付。作为最早的 Onchain Cloud 服务之一，Storacha Forge 提供每 TB 5.99 美元的温存储服务。广义的 DePIN 赛道市值已从 2024 年的约 52 亿美元增长到 2025 年底的超过 190 亿美元 —— 增幅接近 270% —— 因为 AI 需求、企业级采用和 DePIN 基础设施质量几乎在同一时间都跨越了可用性阈值。

在此背景下，Akave 占据了一个 Filecoin 和 Arweave 都未能原生填补的特定生态位：

  • Filecoin 擅长长尾归档和经济激励，但在历史上，其所需的交易（Deals）、检索市场和工具链与 S3 并不相似。Akave 实质上将 Filecoin 的持久性封装进了具有统一费率的 S3 兼容接口中。
  • Arweave 主打永久性：一次性付费、无限期存储、无检索保证。这是不可变产物（如 NFT 资产、链上文档、合规归档）的理想工具，但并不适合 AI 训练流水线中频繁变动的热数据或可变数据集。
  • Cloudflare R2 已经提供了零出站流量（Zero Egress）费用，是 Akave 定价策略明确针对的中心化基准。R2 在延迟、生态集成和过往记录方面占优；而 Akave 则以主权、可验证性和不依赖单一供应商运行时间的信任模型予以回击 —— 2025 年 11 月发生的全球 Cloudflare 宕机事件进一步强化了这一点，该事件暴露了许多“去中心化”应用依然寄生在单一公司的边缘网络上。
  • MinIO 这一开源自托管 S3 替代方案最近转向了仅限源码（source-only）模式，这令那些基于可预测社区版构建技术栈的企业感到不安。Akave 一直在悄悄吸引 MinIO 用户，针对那些既想要自托管的便捷性又不想承担自身运营负担的用户。

理解 Akave 最清晰的方式是将其视为去中心化存储原语上的价格与接口套利：利用 Filecoin 的持久性，用 S3 语义进行包装，在其上加入统一费率计量，并将其出售给那些已为出站流量费用苦不堪言的 AI 团队。

为什么时机至关重要：电力与数据引力的钳形攻势​

在 NVIDIA GTC 2026 大会上，黄仁勋将 AI 描述为一个“五层蛋糕”，其中能源是基础 —— 每一单位的机器智能最终都是电力向计算的转化。美国能源部和劳伦斯伯克利国家实验室预计，到 2030 年，美国数据中心的耗电量可能占美国总电力消耗的 12%，高于目前的约 4.4%（约 176 TWh）。国际能源署（IEA）的 2026 年预测显示，全球数据中心的耗电量今年将达到 1,000 TWh —— 相当于日本全国的用电规模，且全部用于计算。

连锁反应在于，数据所在地日益决定了计算的运行位置。超大规模云服务商（Hyperscalers）在电力供应上受到限制。GPU 算力正在电网互连允许的地方涌现：德克萨斯州、北欧、中东以及美国的二级市场。如果你的训练数据被锁定在 us-east-1 区域，而你的 GPU 位于雷克雅未克或阿布扎比，你必须支付出站流量费用才能将比特流传输到芯片上。零出站流量、与计算无关的存储使数据成为多云、多地域世界中的一等公民 —— 这正是 AI 经济学目前正在迫使世界走向的样子。

这就是像 Akave 这样的定价模型在当下而非三年前落地的真正原因。当计算资源充足且廉价时，出站流量费用只是舍入误差；但在受电力限制的 AI 时代，出站流量就是战略。

质疑派的观点：潜在的风险​

有三个合理的担忧给乐观前景降了温。

第一，PB 级规模下的延迟和吞吐量。 AI 训练流水线对带宽极度饥渴且对延迟敏感。S3 不仅仅是带有漂亮 API 的廉价存储 —— 它是一个经过数十年优化的全球分布式边缘网络。Akave 的纠删码（Erasure Coding）和去中心化检索会增加跳转。像 375ai 这样的生产级客户表示它对普通工作负载是可行的，但考虑数百 Gbps 训练数据的团队在投入使用前应仔细进行基准测试。

第二，企业采购惯性。 统一费率很好，主权也很吸引人。但企业的安全、法律和合规团队的运作周期是以季度衡量的，对于大多数财富 500 强的 CIO 来说，DePIN 仍然是一个新颖的采购类别。Akave 的自托管 O3 网关在一定程度上回答了这个问题 —— “运行他们软件的是我们的硬件”比“我们的数据存在区块链上”更容易获得批准 —— 但销售周期是真实存在的挑战。

第三，经济性只有在网络保持健康的情况下才是廉价的。 Filecoin 和 Akave 的激励层假设存在一批愿意以所提供价格承载容量的存储提供商。如果 AI 需求增长速度快于供应增长，统一费率要么会压缩提供商的利润空间，要么会悄然调整阶梯定价。超大规模云服务商可以提供补贴，但 DePIN 网络必须维持平衡。

这些都不是致命伤。它们意味着 Akave 的挑战与其说是成本优势能否打动人心，不如说是其运维故事是否足够“平淡乏味”，以至于能让财富 500 强的 SRE 放心签字准许入场。

宏大格局：存储作为 AI 基础设施的切入点​

关于 Akave，最有趣的并非其 14.99 美元的价格标签，而是该价格标签背后试图实现的战略目标。存储是一个低利润的商品化业务，但它也是具备最强数据引力（data gravity）的层级 —— 谁拥有数据集，谁就拥有了 “我们应该在哪里训练？” 以及最终 “我们应该在哪里推理？” 的默认答案。Akash x Akave 的合作伙伴关系清晰地传达了这一点：如果你的数据存储在需要支付巨额 “迁出费” 的地方，那么比大型云服务商（hyperscaler）便宜 70% 的去中心化 GPU 算力将毫无意义。将两者捆绑，这种经济效益就变成了一个集成化的 AWS 技术栈替代方案，而不仅仅是两个折扣产品的简单叠加。

预计这种模式将在 2026 年贯穿 AI 领域的 DePIN 类别。存储网络将争取计算网络，计算网络将争取推理网关，推理网关将争取代理框架（agent frameworks） —— 所有这些都在试图构建一个垂直领域，能够针对客户眼中依然是单一捆绑式的大型云服务体验，报出一个单一且可预测的价格。赢家将是那些感觉像基础设施，而不是像加密货币的项目。

Akave 是一个可信的早期竞争者，因为它在表面上拒绝看起来像加密货币：提供 S3 端点、固定费率、审计友好型收据，并拥有真实客户。去中心化的部分隐藏在底层，而如果 Akave 是正确的话，那正是它们该待的地方。

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