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背景​

在 ChatGPT 和 文心一言 (ERNIE Bot) 等大语言模型的推动下，AI 领域正处于飞速发展之中。然而，AI 不仅仅是聊天机器人和生成式文本；它还包括从 AlphaGo 的围棋胜利到 MidJourney 等图像生成工具的一切。许多开发者追求的终极目标是通用人工智能，即 AGI (Artificial General Intelligence) —— 通俗地被称为能够像人类智能一样进行学习、感知、决策和执行复杂任务的 AI “智能体” (Agent)。

然而，AI 和 AI Agent 应用都是极度 数据密集型 的。它们依赖海量数据集进行训练和推理。传统上，这些数据在中心化基础设施上存储和处理。随着区块链的出现，一种被称为 DeAI (去中心化 AI) 的新方法应运而生。DeAI 尝试利用去中心化网络进行数据存储、共享和验证，以克服传统中心化 AI 方案的弊端。

0G Labs 在 DeAI 基础设施领域脱颖而出，旨在构建一个被称为 0G 的 去中心化 AI 操作系统。

什么是 0G Labs？​

在传统计算中，操作系统 (OS) 负责管理硬件和软件资源 —— 比如 Microsoft Windows、Linux、macOS、iOS 或 Android。操作系统抽象了底层硬件的复杂性，使最终用户和开发者能够更轻松地与计算机交互。

以此类推，0G OS 渴望在 Web3 中发挥类似的作用：

• 管理 去中心化存储、计算和数据可用性。
• 简化 链上 AI 应用程序的部署。

为什么要分去中心化？ 传统的 AI 系统在中心化的孤岛中存储和处理数据，引发了对数据透明度、用户隐私以及数据提供者公平报酬的担忧。0G 的方法使用去中心化存储、加密证明和开放激励模型来降低这些风险。

名称 “0G” 代表 “Zero Gravity”（零重力）。团队设想了一个数据交换和计算感觉“无重量”的环境 —— 从 AI 训练到推理再到数据可用性，一切都在链上无缝进行。

0G 基金会 于 2024 年 10 月正式成立，负责推动这一倡议。其使命是将 AI 变成一种公共物品 —— 一种人人可及、可验证且开放的资源。

0G 操作系统的核心组件​

从根本上说，0G 是一个专为支持链上 AI 应用而设计的模块化架构。它的 三大核心支柱 是：

1. 0G Storage —— 一个去中心化存储网络。
2. 0G DA (Data Availability) —— 一个确保数据完整性的专门数据可用性层。
3. 0G Compute Network —— 用于 AI 推理（及未来的训练）的去中心化计算资源管理和结算系统。

这些支柱在名为 0G Chain 的 Layer1 网络 下协同工作，该网络负责共识和结算。

根据 0G 白皮书（“0G: Towards Data Availability 2.0”），0G Storage 和 0G DA 层都构建在 0G Chain 之上。开发者可以启动多个自定义的 PoS 共识网络，每个网络都作为 0G DA 和 0G Storage 框架的一部分运行。这种模块化方法意味着随着系统负载的增加，0G 可以动态添加新的验证者集或专门节点进行扩展。

0G Storage​

0G Storage 是一个面向大规模数据的去中心化存储系统。它使用具有内置激励机制的分布式节点来存储用户数据。至关重要的是，它使用 纠删码 (Erasure Coding, EC) 将数据分割成 较小的、冗余的“数据块” (chunks)，并将这些数据块分布在不同的存储节点上。如果某个节点发生故障，仍可以从冗余块中重建数据。

支持的数据类型​

0G Storage 兼顾了 结构化 和 非结构化 数据。

1. 结构化数据 存储在 键值对 (KV) 层，适用于动态且频繁更新的信息（如数据库、协作文档等）。
2. 非结构化数据 存储在 日志 (Log) 层，该层按时间顺序追加数据条目。这一层类似于针对大规模、仅追加工作负载而优化的文件系统。

通过在日志层之上堆叠 KV 层，0G Storage 可以服务于多样化的 AI 应用需求 —— 从存储大型模型权重（非结构化）到动态的用户数据或实时指标（结构化）。

PoRA 共识​

PoRA (Proof of Random Access，随机存取证明) 确保存储节点确实持有它们声称存储的数据块。其工作原理如下：

• 存储矿工会定期受到 挑战，要求生成他们存储的特定随机数据块的加密哈希。
• 他们必须通过生成一个有效的哈希（类似于类 PoW 的解题过程）来响应，该哈希源自其本地存储的数据副本。

为了公平竞争，系统将挖矿竞争限制在 8 TB 的分段内。大型矿工可以将其硬件细分为多个 8 TB 的分区，而小型矿工则在单个 8 TB 边界内竞争。

激励设计​

0G Storage 中的数据被分为 8 GB 的“定价分段”。每个分段都有一个 捐赠池 和一个 奖励池。希望存储数据的用户支付 0G 代币 (ZG) 费用，这部分费用为节点奖励提供资金。

• 基础奖励： 当存储节点提交有效的 PoRA 证明时，它会获得该分段的即时区块奖励。
• 持续奖励： 随着时间的推移，捐赠池会将其中的一部分（目前每年约 4%）释放到奖励池中，激励节点 永久 存储数据。存储特定分段的节点越少，每个节点能赚取的份额就越大。

用户只需支付 一次 永久存储费用，但必须设置高于系统最小值的捐赠费。捐赠越高，矿工复制用户数据的可能性就越大。

版税机制： 0G Storage 还包含一种“版税”或“数据共享”机制。早期存储提供商会为每个数据块创建“版税记录”。如果新节点想要存储相同的数据块，原始节点可以共享它。当新节点稍后证明已存储（通过 PoRA）时，原始数据提供者将收到持续的版税。数据被复制得越广泛，早期提供者的总奖励就越高。

与 Filecoin 和 Arweave 的比较​

相似之处：

• 三者都激励去中心化的数据存储。
• 0G Storage 和 Arweave 都旨在实现 永久 存储。
• 数据分块和冗余是标准方法。

关键区别：

• 原生集成： 0G Storage 不是一个独立的区块链；它直接与 0G Chain 集成，主要支持以 AI 为核心的用例。
• 结构化数据： 0G 支持基于 KV 的结构化数据以及非结构化数据，这对于许多需要频繁读写访问的 AI 工作负载至关重要。
• 成本： 0G 声称永久存储费用为 10–11 美元/TB，据报道比 Arweave 更便宜。
• 性能焦点： 专为满足 AI 吞吐量需求而设计，而 Filecoin 或 Arweave 是更通用的去中心化存储网络。

0G DA (数据可用性层)​

数据可用性 确保每个网络参与者都可以完全验证和检索交易数据。如果数据不完整或被扣留，区块链的信任假设就会崩溃。

在 0G 系统中，数据被分块并存储在链下。系统记录这些数据块的默克尔树根 (Merkle roots)，而 DA 节点必须对这些块进行 采样，以确保它们与默克尔根和纠删码承诺相匹配。只有这样，数据才被视为“可用”并被追加到链的共识状态中。

DA 节点选择与激励​

• DA 节点必须 质押 ZG 才能参与。
• 它们通过可验证随机函数 (VRF) 被随机分配到不同的 法定人数 (quorums) 中。
• 每个节点只验证数据的 子集。如果一个法定人数中 2/3 的成员确认数据可用且正确，他们会签署一个证明，该证明被聚合后提交给 0G 共识网络。
• 奖励分配也通过定期采样进行。只有存储了随机采样数据块的节点才有资格获得该轮奖励。

与 Celestia 和 EigenLayer 的比较​

0G DA 借鉴了 Celestia（数据可用性采样）和 EigenLayer（再质押）的思想，但旨在提供 更高的吞吐量。Celestia 的吞吐量目前在 10 MB/s 左右，区块时间约为 12 秒。同时，EigenDA 主要服务于 Layer2 解决方案，实现起来可能较为复杂。0G 设想实现 GB/s 级别的吞吐量，这更适合数据摄取量可能超过 50–100 GB/s 的大规模 AI 工作负载。

0G 计算网络​

0G 计算网络 (0G Compute Network) 作为去中心化计算层。它的发展分为几个阶段：

• 第一阶段： 专注于 AI 推理的结算。
• 网络在去中心化市场中撮合“AI 模型买家”（用户）和计算提供商（卖家）。提供商在智能合约中注册其服务和价格。用户预存资金到合约中，消费服务，合约负责调解支付。
• 随着时间的推移，团队希望扩展到完整的 链上 AI 训练，尽管这更为复杂。

批处理： 提供商可以批量处理用户请求以减少链上开销，从而提高效率并降低成本。

0G Chain​

0G Chain 是一个 Layer1 网络，作为 0G 模块化架构的基础。它支撑着：

• 0G Storage（通过智能合约）
• 0G DA（数据可用性证明）
• 0G Compute（结算机制）

根据官方文档，0G Chain 与 EVM 兼容，这使得需要高级数据存储、可用性或计算的 dApp 能够轻松集成。

0G 共识网络​

0G 的共识机制颇为独特。它不是一个单一的单体共识层，而是可以在 0G 下启动 多个独立的共识网络 来处理不同的工作负载。这些网络共享相同的质押基础：

• 共享质押 (Shared Staking)： 验证者在以太坊上质押 ZG。如果验证者有不当行为，其在以太坊上质押的 ZG 可以被罚没 (slashed)。
• 可扩展性： 可以启动新的共识网络以实现水平扩展。

奖励机制： 当验证者在 0G 环境中完成区块最终确认时，他们会获得代币。然而，他们在 0G Chain 上赚取的代币在本地环境中会被 销毁，而验证者的以太坊账户中会 铸造 出等量的代币，从而确保流动性和安全性的单一来源。

0G 代币 (ZG)​

ZG 是一种 ERC-20 代币，代表了 0G 经济的支柱。它通过以太坊上的 智能合约 进行铸造、销毁和流通。具体而言：

• 用户使用 ZG 支付存储、数据可用性和计算资源的费用。
• 矿工和验证者通过证明存储或验证数据赚取 ZG。
• 共享质押将安全模型关联回以太坊。

核心模块总结​

0G OS 将存储、DA、计算和链这四个组件合并为一个相互连接的模块化堆栈。该系统的设计目标是 可扩展性，每一层都可以水平扩展。团队宣传其具有 “无限”吞吐量 的潜力，这对于大规模 AI 任务至关重要。

0G 生态系统​

尽管 0G 生态系统 相对较新，但已经包含了关键的集成合作伙伴：

1. 基础设施与工具：

   • Union、Brevis、Gevulot 等 ZK 解决方案
   • Axelar 等 跨链 解决方案
   • EigenLayer、Babylon、PingPong 等 再质押 (Restaking) 协议
   • IoNet、exaBits 等 去中心化 GPU 提供商
   • Hemera、Redstone 等 预言机 (Oracle) 解决方案
   • 以太坊 blob 数据的 索引 工具

2. 使用 0G 进行数据存储和 DA 的项目：

   • 用于 L2 / L3 集成的 Polygon、Optimism (OP)、Arbitrum、Manta
   • 用于 Web3 基础设施的 Nodekit、AltLayer
   • 用于链上游戏的 Blade Games、Shrapnel

供应侧​

ZK 和 跨链 框架将 0G 连接到外部网络。再质押解决方案（如 EigenLayer、Babylon）加强了安全性，并可能吸引流动性。GPU 网络加速了纠删码（erasure coding）。预言机解决方案提供离线数据或参考 AI 模型定价。

需求侧​

AI 代理 (AI Agents) 可以利用 0G 进行数据存储和推理。L2 和 L3 可以集成 0G 的 DA 以提高吞吐量。游戏 和其他需要稳健数据解决方案的 dApp 可以在 0G 上存储资产、日志或评分系统。一些项目已经与该项目建立了合作伙伴关系，这表明了早期的生态系统牵引力。

路线图与风险因素​

0G 旨在使 AI 成为一种 公共事业 (public utility)，任何人都可以访问和验证。团队渴望实现 GB/s 级别的 DA 吞吐量——这对于可能需要 50–100 GB/s 数据传输的实时 AI 训练至关重要。

联合创始人兼首席执行官 Michael Heinrich 表示，AI 的爆发式增长使得及时的迭代变得至关重要。AI 创新的速度很快；0G 自身的开发进度必须跟上。

潜在的权衡：

• 当前对 共享质押 (shared staking) 的依赖可能是一个中间方案。最终，0G 计划引入一个可水平扩展的共识层，该层可以增量增强（类似于启动新的 AWS 节点）。
• 市场竞争： 去中心化存储、数据可用性和计算领域存在许多专门的解决方案。0G 的全方位（all-in-one）方法必须保持竞争力。
• 采用与生态系统增长： 如果没有强大的开发者牵引力，所承诺的“无限吞吐量”仍将停留在理论阶段。
• 激励措施的可持续性： 节点的持续动力取决于真实的用户需求和平衡的代币经济。

结论​

0G 尝试将去中心化存储、数据可用性和计算统一到支持链上 AI 的单个“操作系统”中。通过瞄准 GB/s 吞吐量，团队寻求突破目前阻碍大规模 AI 迁移到链上的性能瓶颈。如果成功，0G 可以通过提供 可扩展、集成且对开发者友好 的基础设施，显著加速 Web3 AI 浪潮。

尽管如此，仍有许多悬而未决的问题。“无限吞吐量”的可行性取决于 0G 的模块化共识和激励结构是否能够无缝扩展。外部因素——市场需求、节点正常运行时间、开发者采用率——也将决定 0G 的持久力。尽管如此，0G 解决 AI 数据瓶颈的方法是新颖且雄心勃勃的，预示着链上 AI 的一个充满希望的新范式。

引言​

去中心化物理基础设施网络 (Decentralized Physical Infrastructure Networks, DePIN) 是指基于区块链的项目，通过激励人们部署真实世界的硬件来换取加密代币。通过利用闲置或未充分利用的资源——从无线电台到硬盘和 GPU——DePIN 项目创建了提供有形服务（连接、存储、计算等）的众包网络。这种模式通过代币奖励贡献者，将通常闲置的基础设施（如未使用的带宽、磁盘空间或 GPU 算力）转变为活跃的、能产生收入的网络。早期的主要例子包括 Helium（众包无线网络）和 Filecoin（分布式数据存储），而新进入者则瞄准了 GPU 计算和 5G 覆盖共享领域（例如 Render Network、Akash、io.net）。

DePIN 的前景在于通过代币激励来分散构建和运营物理网络的成本，从而比传统的中心化模式更快地扩展网络。然而，在实践中，这些项目必须精心设计经济模型，以确保代币激励能转化为真实的服务使用和可持续的价值。下文我们将分析关键 DePIN 网络的经济模型，评估代币奖励在多大程度上有效地推动了实际的基础设施使用，并探讨这些项目如何与人工智能相关计算需求的蓬勃发展相结合。

领先 DePIN 项目的经济模型​

Helium (去中心化无线物联网与 5G)​

Helium 通过激励个人部署无线电热点，开创了一个去中心化的无线网络。最初专注于物联网 (LoRaWAN)，后来扩展到 5G 小基站覆盖，Helium 的模型以其原生代币 HNT 为中心。热点运营商通过参与覆盖证明 (Proof-of-Coverage, PoC) 来赚取 HNT——这实质上是证明他们在特定位置提供了无线覆盖。在 Helium 的双代币系统中，HNT 通过数据积分 (Data Credits, DC) 获得效用：用户必须销毁 HNT 来铸造不可转让的 DC，DC 用于按每 24 字节 0.0001 美元的固定费率支付实际网络使用费（设备连接）。这种销毁机制创造了一个销毁与铸造均衡，即网络使用量（DC 支出）的增加会导致更多 HNT 被销毁，从而随着时间的推移减少供应量。

最初，Helium 在自己的区块链上运行，HNT 的通胀发行量每两年减半（导致供应量逐渐减少，最终流通量上限约为 2.23 亿 HNT）。2023 年，Helium 迁移到 Solana，并引入了一个包含子 DAO 的**“网络中的网络”框架。现在，Helium 的物联网网络和 5G 移动网络各自拥有自己的代币（分别为 IOT 和 MOBILE），奖励给热点运营商，而 HNT 仍然是治理和价值的核心代币**。HNT 可以通过财库池兑换为子 DAO 代币（反之亦然），并且 HNT 也用于 Helium 的 veHNT 治理模型中的质押。这种结构旨在协调每个子网络的激励机制：例如，5G 热点运营商赚取 MOBILE 代币，这些代币可以转换为 HNT，从而有效地将奖励与该特定服务的成功挂钩。

经济价值创造： Helium 的价值是通过提供低成本的无线接入来创造的。通过分发代币奖励，Helium 将网络部署的资本支出 (capex) 转移给了购买和运行热点的个人。理论上，随着企业和物联网设备使用网络（通过花费需要销毁 HNT 的 DC），这种需求应该能支撑 HNT 的价值并为持续的奖励提供资金。Helium 通过一个销毁与支出循环来维持其经济：网络用户购买 HNT（或使用 HNT 奖励）并将其销毁以换取 DC 来使用网络，而协议则（根据固定时间表）铸造 HNT 来支付给热点提供商。在 Helium 的设计中，一部分 HNT 发行量也分配给了创始人和社区储备，但大部分始终用于激励热点运营商建设覆盖范围。如下文所述，Helium 面临的挑战是获得足够的付费需求来平衡慷慨的供应侧激励。

Filecoin (去中心化存储网络)​

Filecoin 是一个去中心化的存储市场，任何人都可以在其中贡献磁盘空间并因存储数据而赚取代币。其经济模型建立在 FIL 代币之上。Filecoin 的区块链通过 FIL 区块奖励来回报存储提供商（矿工），以表彰他们提供存储空间并正确存储客户数据——使用加密证明（复制证明和时空证明）来验证数据是否被可靠存储。反过来，客户向矿工支付 FIL 以存储或检索他们的数据，并在一个开放市场中协商价格。这创造了一个激励循环：矿工投资硬件并质押 FIL 作为抵押品（以保证服务质量），通过增加存储容量和完成存储交易来赚取 FIL 奖励，而客户则花费 FIL 获得存储服务。

Filecoin 的代币分配严重偏向于激励存储供应。FIL 的最大供应量为 20 亿，其中 70% 保留用于挖矿奖励。（实际上，约 14 亿 FIL 被分配用于在未来多年内作为区块奖励逐步释放给存储矿工。）剩余的 30% 分配给利益相关者：15% 给 Protocol Labs（创始团队），10% 给投资者，5% 给 Filecoin 基金会。区块奖励的释放遵循一个某种程度上前置的时间表（半衰期为六年），这意味着供应通胀在早期最高，以快速引导一个大型存储网络。为了平衡这一点，Filecoin 要求矿工为他们承诺存储的每 GB 数据锁定 FIL 作为抵押品——如果他们未能证明数据被保留，他们可能会因失去部分抵押品而受到惩罚（被罚没）。这种机制使矿工的激励与可靠的服务保持一致。

经济价值创造： Filecoin 通过提供抗审查、冗余的数据存储来创造价值，其成本可能低于中心化的云提供商。FIL 代币的价值与存储需求和网络效用挂钩：客户必须获取 FIL 来支付数据存储费用，而矿工需要 FIL（既作为抵押品，也通常用于覆盖成本或作为收入）。最初，Filecoin 的许多活动是由矿工竞相赚取代币驱动的——甚至存储零价值或重复的数据，只是为了增加他们的存储算力并赚取区块奖励。为了鼓励有用的存储，Filecoin 推出了 Filecoin Plus 计划：拥有经过验证的有用数据（例如开放数据集、档案）的客户可以将交易注册为“已验证”，这使得矿工在这些交易中获得 10 倍的有效算力，从而转化为相应更多的 FIL 奖励。这激励了矿工去寻找真实客户，并极大地增加了网络上存储的有用数据。到 2023 年底，Filecoin 网络的活跃交易量已增长到约 1,800 PiB，同比增长 3.8 倍，存储利用率从 2023 年初的约 3% 上升到总容量的约 20%。换句话说，代币激励引导了巨大的容量，而现在这部分容量中越来越大的比例被付费客户填满——这是该模型开始通过真实需求自我维持的迹象。Filecoin 也在扩展到相邻服务（见下文的_人工智能计算趋势_），这可能会创造新的收入来源（例如去中心化内容分发和数据计算服务），以在简单的存储费用之外巩固 FIL 经济。

Render Network (去中心化 GPU 渲染与计算)​

Render Network 是一个基于 GPU 计算的去中心化市场，最初专注于渲染 3D 图形，现在也支持人工智能模型训练/推理任务。其原生代币 RNDR（最近在 Solana 上更新为 RENDER）为该经济体提供动力。创作者（需要 GPU 工作的用户）用 RNDR 支付渲染或计算任务的费用，而节点运营商（GPU 提供商）通过完成这些工作来赚取 RNDR。这种基本模型将闲置的 GPU（来自个人 GPU 所有者或数据中心）转变为一个分布式的云渲染农场。为确保质量和公平，Render 使用托管智能合约：客户提交任务并销毁等值的 RNDR 付款，这笔款项被持有直到节点运营商提交完成工作的证明，然后 RNDR 作为奖励被释放。最初，RNDR 作为一个纯粹的效用/支付代币，但该网络最近对其代币经济学进行了改革，采用了销毁与铸造均衡 (Burn-and-Mint Equilibrium, BME) 模型，以更好地平衡供需。

在 BME 模型下，所有渲染或计算任务都以稳定价值（美元）定价，并以 RENDER 代币支付，这些代币在任务完成后被销毁。与此同时，协议根据预定义的递减发行时间表铸造新的 RENDER 代币，以补偿节点运营商和其他参与者。实际上，用户为工作支付的款项会_销毁_代币，而网络则以受控的速率_通胀_代币作为挖矿奖励——净供应量会根据使用情况随时间增加或减少。社区批准了在 BME 的第一年（2023 年中至 2024 年中）初始发行约 910 万 RENDER 作为网络激励，并设定了约 6.44 亿 RENDER 的长期最大供应量（高于最初在启动时铸造的 5.369 亿 RNDR）。值得注意的是，RENDER 的代币分配严重偏向于生态系统增长：初始供应的 65% 分配给财库（用于未来的网络激励），25% 给投资者，10% 给团队/顾问。通过 BME，该财库正通过受控的发行来奖励 GPU 提供商和其他贡献者，而销毁机制则将这些奖励与平台使用直接挂钩。RNDR 也作为治理代币（代币持有者可以对 Render Network 的提案进行投票）。此外，Render 上的节点运营商可以质押 RNDR 来表明其可靠性，并可能获得更多工作，这增加了另一层激励。

经济价值创造： Render Network 通过提供按需 GPU 计算来创造价值，其成本仅为传统云 GPU 实例的一小部分。到 2023 年底，Render 的创始人指出，工作室已经使用该网络渲染电影质量的图形，并获得了显著的成本和速度优势——“成本仅为十分之一”，并且其聚合容量超过任何单一的云提供商。这种成本优势之所以可能，是因为 Render 利用了全球 dormant 的 GPU（从业余爱好者的设备到专业渲染农场），这些 GPU 否则会处于闲置状态。随着对 GPU 时间（用于图形和人工智能）的需求不断增长，Render 的市场满足了一个关键需求。至关重要的是，BME 代币模型意味着代币价值与服务使用直接相关：随着更多的渲染和人工智能任务通过网络进行，更多的 RENDER 被销毁（产生购买压力或减少供应），而节点激励仅在这些任务完成后才会相应增加。这有助于避免“为无用功付费”——如果网络使用停滞，代币发行最终会超过销毁（导致供应通胀），但如果使用增长，销毁可以抵消甚至超过发行，可能使代币在奖励运营商的同时变得通缩。市场对 Render 模型的浓厚兴趣反映在其价格上：RNDR 的价格在 2023 年飙升，价值上涨超过 1,000%，因为投资者预期在人工智能热潮中，对去中心化 GPU 服务的需求将激增。在 OTOY（云渲染软件领域的领导者）的支持下，并被一些主要工作室用于生产，Render Network 已成为 Web3 和高性能计算交叉领域的关键参与者。

Akash Network (去中心化云计算)​

Akash 是一个去中心化的云计算市场，使用户能够从拥有闲置服务器容量的提供商那里租用通用计算资源（虚拟机、容器等）。可以把它看作是 AWS 或 Google Cloud 的去中心化替代品，由一个基于区块链的反向拍卖系统驱动。原生代币 AKT 是 Akash 经济的核心：客户用 AKT 支付计算租约，提供商通过供应资源赚取 AKT。Akash 基于 Cosmos SDK 构建，并使用委托权益证明区块链来确保安全和协调。因此，AKT 也作为质押和治理代币——验证者质押 AKT（用户将 AKT 委托给验证者）以保护网络并赚取质押奖励。

Akash 的市场通过一个竞标系统运作：客户定义一个部署（CPU、RAM、存储，可能还有 GPU 要求）和最高价格，多个提供商可以竞标托管它，从而压低价格。一旦客户接受一个出价，一个租约就形成了，工作负载就在选定的提供商的基础设施上运行。租约的支付由区块链处理：客户托管 AKT，随着部署的激活，AKT 会随时间流向提供商。独特的是，Akash 网络对每笔租约收取协议**“抽成率”费用**，以资助生态系统并奖励 AKT 质押者：10% 的租约金额（如果以 AKT 支付）或 20%（如果以其他货币支付）将作为费用转入网络财库和质押者。这意味着 AKT 质押者可以从所有使用中分得一杯羹，将代币的价值与平台的实际需求联系起来。为了提高主流用户的可用性，Akash 集成了稳定币和信用卡支付（通过其控制台应用）：客户可以用美元稳定币支付，这在后台会转换为 AKT（手续费率更高）。这降低了用户的波动性风险，同时仍然为 AKT 代币带来价值（因为这些稳定币支付最终会导致 AKT 被购买/销毁或分配给质押者）。

在供应方面，AKT 的代币经济学旨在激励长期参与。Akash 创世时有 1 亿 AKT，通过通胀机制，最大供应量为 3.89 亿。通胀率是自适应的，基于质押的 AKT 比例：如果质押率低，目标年通胀率为 20-25%，如果质押的 AKT 比例高，则约为 15%。这种自适应通胀（在基于 Cosmos 的链中常见的设计）通过在质押参与度低时给予更多奖励，来鼓励持有者进行质押（为网络安全做贡献）。来自通胀的区块奖励用于支付验证者和委托人，并为一个生态系统增长储备金提供资金。AKT 的初始分配为投资者、核心团队 (Overclock Labs) 和一个用于生态系统激励的基金会池预留了份额（例如，2024 年初的一个项目资助了 GPU 提供商加入）。

经济价值创造： Akash 通过提供成本可能远低于现有云提供商的云计算服务来创造价值，利用了全球未充分利用的服务器。通过去中心化云，它还旨在填补区域空白并减少对少数几家大型科技公司的依赖。AKT 代币从多个角度增值：需求侧费用（更多工作负载 = 更多 AKT 费用流向质押者）、供应侧需求（提供商可能持有或质押收益，并需要质押一些 AKT 作为提供服务的抵押品），以及整体网络增长（AKT 用于治理和作为生态系统中的储备货币）。重要的是，随着更多真实工作负载在 Akash 上运行，流通中用于质押和费用存款的 AKT 比例应该会增加，反映出其实用性。最初，Akash 在 Web 服务和加密基础设施托管方面使用量不大，但在 2023 年底，它扩展了对 GPU 工作负载的支持——使得在网络上运行人工智能训练、机器学习和高性能计算任务成为可能。这在 2024 年显著提升了 Akash 的使用量。到 2024 年第三季度，该网络的指标显示出_爆炸性_增长：活跃部署（“租约”）的数量同比增长 1,729%，每笔租约的平均费用（工作负载复杂性的一个代理指标）上涨了 688%。实际上，这意味着用户在 Akash 上部署了更多的应用程序，并且愿意运行更大、更长的工作负载（许多涉及 GPU）——这证明了代币激励吸引了真实的付费需求。Akash 的团队报告称，到 2024 年底，网络上有超过 700 个 GPU 在线，利用率约为 78%（即约 78% 的 GPU 容量在任何时候都被租用）。这是代币激励有效转换的一个强烈信号（见下一节）。内置的_费用共享_模型也意味着，随着使用量的增长，AKT 质押者会收到协议收入，有效地将代币奖励与实际服务收入挂钩——这是一个更健康的长期经济设计。

io.net (专注于人工智能的去中心化 GPU 云)​

io.net 是一个较新的项目（建立在 Solana 上），旨在成为“全球最大的 GPU 网络”，专门面向人工智能和机器学习工作负载。其经济模型借鉴了 Render 和 Akash 等早期项目的经验。原生代币 IO 的最大供应量固定为 8 亿。在启动时，预先铸造了 5 亿 IO 并分配给各利益相关方，剩余的 3 亿 IO 将在 20 年内作为挖矿奖励发行（每小时分发给 GPU 提供商和质押者）。值得注意的是，io.net 实施了一种基于收入的销毁机制：一部分网络费用/收入用于销毁 IO 代币，直接将代币供应与平台使用挂钩。这种结合——有上限的供应、定时释放的发行以及由使用驱动的销毁——旨在确保代币经济的长期可持续性。

要作为 GPU 节点加入网络，提供商需要质押最低数量的 IO 作为抵押品。这有两个目的：它能阻止恶意或低质量的节点（因为他们有“切身利益”），并减少奖励代币的即时卖压（因为节点必须锁定一些代币才能参与）。质押者（可以包括提供商和其他参与者）也能获得一部分网络奖励，从而协调整个生态系统的激励。在需求方面，客户（人工智能开发者等）为 io.net 上的 GPU 计算付费，大概是以 IO 代币或可能的稳定币等价物支付——该项目声称提供成本比 AWS 等传统提供商低 90% 的云 GPU 算力。这些使用费驱动了销毁机制：随着收入的流入，一部分代币被销毁，将平台的成功与代币的稀缺性联系起来。

经济价值创造： io.net 的价值主张是从多种来源聚合 GPU 算力（数据中心、重新利用挖矿设备的加密矿工等），形成一个单一网络，能够大规模提供按需的人工智能计算。通过旨在全球范围内接入超过 100 万个 GPU，io.net 试图在规模上超越任何单一云服务，并满足对人工智能模型训练和推理的激增需求。IO 代币通过多种机制捕获价值：供应有限（因此如果对网络服务的需求增长，代币价值可以增长），使用会销毁代币（直接从服务收入中为代币创造价值反馈），以及代币奖励引导供应（逐步将代币分发给贡献 GPU 的人，确保网络增长）。本质上，io.net 的经济模型是一种精炼的 DePIN 方法，其中供应侧激励（每小时的 IO 发行）是可观但有限的，并且它们被与实际使用成比例的代币消耗（销毁）所平衡。这旨在避免因没有需求而导致过度通胀的陷阱。正如我们将看到的，人工智能计算趋势为像 io.net 这样的网络提供了一个巨大且不断增长的市场，这可能会推动理想的均衡状态，即代币激励导致强劲的服务使用。（io.net 仍处于发展初期，其实际指标尚待证明，但其设计明确针对人工智能计算领域的需求。）

表 1：部分 DePIN 项目的关键经济模型特征

来源： 各项目的官方文档和研究（见上文内联引用）。

代币激励与真实世界服务使用的对比​

DePIN 项目面临的一个关键问题是，代币激励在多大程度上能有效地转化为真实的服务提供和网络的实际使用。在初始阶段，许多 DePIN 协议强调通过慷慨的代币奖励来引导供应（硬件部署），即使需求极小——这是一种“建好它，（希望）他们会来”的策略。这导致了网络市值和代币发行量远超客户收入的情况。截至 2024 年底，整个 DePIN 行业（约 350 个项目）的总市值约为 500 亿美元，但年化收入仅约 5 亿美元——总估值约为年收入的 100 倍。如此大的差距凸显了早期阶段的_低效率_。然而，最近的趋势显示出改善，因为网络正从纯粹的供应驱动增长转向需求驱动的采用，尤其是在人工智能计算需求激增的推动下。

下面我们评估每个示例项目的代币激励效率，考察使用指标与代币支出的对比：

• Helium： Helium 的物联网网络在 2021-2022 年间爆炸式增长，全球部署了近 100 万个热点用于 LoRaWAN 覆盖。这种增长几乎完全是由 HNT 挖矿激励和加密货币热情驱动的——_而不是_客户对物联网数据的需求，后者仍然很低。到 2022 年中，很明显 Helium 的数据流量（实际使用网络的设备）相对于巨大的供应侧投资来说微不足道。2022 年的一项分析指出，每月用于数据使用的代币销毁额不到 1,000 美元，而网络当时每月为热点奖励铸造价值数千万美元的 HNT——这是一个严重的不平衡（基本上，网络使用抵消的代币发行量不到 1%）。在 2022 年底和 2023 年，HNT 代币奖励经历了计划中的减半（减少发行量），但使用量仍然滞后。一个 2023 年 11 月的例子：Helium 数据积分销毁的美元价值当天仅约 156 美元——而网络当天仍在向热点所有者支付估计价值 55,000 美元的代币奖励（以美元计价）。换句话说，当天的代币激励“成本”与实际网络使用的比例超过了 350:1。这说明了 Helium 早期物联网阶段激励到使用转换率极低的问题。Helium 的创始人认识到这个“鸡生蛋还是蛋生鸡”的困境：一个网络在吸引用户之前需要覆盖，但没有用户，覆盖范围就难以变现。

  有改善的迹象。2023 年底，Helium 启动了其 5G 移动网络，提供面向消费者的蜂窝服务（由 T-Mobile 漫游支持），并开始以 MOBILE 代币奖励 5G 热点运营商。Helium Mobile (5G) 的推出迅速带来了付费用户（例如，订阅 Helium 每月 20 美元无限移动套餐的用户）和新型的网络使用。几周内，Helium 的网络使用量猛增——到 2024 年初，每日数据积分销毁额达到约 4,300 美元（几个月前几乎为零）。此外，截至 2024 年第一季度，所有消耗的数据积分中有 92% 来自移动网络（5G），这意味着 5G 服务立即超过了物联网的使用量。虽然每天 4,300 美元在绝对值上仍然不大（年化约 160 万美元），但这代表了向真实收入迈出的有意义的一步。Helium 的代币模型正在适应：通过将物联网和移动网络分离为不同的奖励代币，它确保了如果 5G 使用量没有实现，5G 奖励（MOBILE 代币）将会缩减，IOT 代币也类似——有效地控制了低效率。Helium Mobile 的增长也显示了将代币激励与具有即时消费者利益的服务（廉价的蜂窝数据）相结合的力量。在推出后的 6 个月内，Helium 在美国部署了约 93,000 个 MOBILE 热点（以及全球约 100 万个物联网热点），并与 Telefónica 等公司建立了合作伙伴关系以扩大覆盖范围。未来的挑战是大幅增加用户基础（物联网设备客户和 5G 订户），以便用于数据积分的 HNT 销毁量接近 HNT 的发行规模。总而言之，Helium 最初存在极端的供应过剩（以及相应被高估的代币），但其向需求（5G，并定位为其他网络的“基础设施层”）的转型正在逐步提高其代币激励的效率。

• Filecoin： 在 Filecoin 的案例中，不平衡存在于存储容量与实际存储数据之间。代币激励导致了供应的_过度充裕_：在其顶峰时期，Filecoin 网络有超过 15 艾字节 (EiB) 的原始存储容量由矿工承诺，但很长一段时间里，只有其中几个百分点被真实数据利用。大部分空间被填充了虚拟数据（客户甚至可以存储随机垃圾数据以满足证明要求），只是为了让矿工能赚取 FIL 奖励。这意味着大量的 FIL 被铸造并奖励给了用户实际上并不需要的存储。然而，在 2022-2023 年间，该网络在推动需求方面取得了巨大进展。通过 Filecoin Plus 等举措和积极引入开放数据集，利用率在 2023 年从约 3% 攀升至超过 20%。到 2024 年第四季度，Filecoin 的存储利用率进一步上升至约 30%——这意味着近三分之一的巨大容量被用于存储真实的客户数据。这离 100% 还很远，但趋势是积极的：代币奖励越来越多地流向有用的存储，而不是空洞的填充。另一个衡量标准是：截至 2024 年第一季度，约有 1,900 PiB (1.9 EiB) 的数据存储在 Filecoin 的活跃交易中，同比增长 200%。值得注意的是，现在大多数新交易都通过 Filecoin Plus（已验证客户）进行，这表明矿工非常倾向于将空间用于能为他们带来额外奖励倍数的数据。

  在经济效率方面，Filecoin 的协议也经历了一个转变：最初，协议“收入”（用户支付的费用）与挖矿奖励（一些分析将其视为收入，从而夸大了早期数据）相比微不足道。例如，在 2021 年，Filecoin 的区块奖励价值数亿美元（在 FIL 价格高企时），但实际的存储费用微乎其微；2022 年，随着 FIL 价格下跌，报告的收入从 5.96 亿美元下降 98% 至 1300 万美元，这反映出 2021 年的大部分“收入”是代币发行价值而非客户支出。展望未来，平衡正在改善：付费存储客户的渠道正在增长（例如，2023 年底完成了一笔 1 PiB 的企业交易，这是首批大型全额付费交易之一）。Filecoin 引入 FVM（支持智能合约）以及即将推出的存储市场和 DEX，预计将带来更多的链上费用活动（以及可能的 FIL 销毁或锁定）。总之，Filecoin 的代币激励成功地建立了一个庞大的全球存储网络，尽管早期效率不到 5%；到 2024 年，该效率提高到约 20-30%，并有望随着真实需求赶上补贴供应而进一步攀升。该行业对去中心化存储的整体需求（Web3 数据、档案、NFT 元数据、人工智能数据集等）似乎正在上升，这预示着将更多的挖矿奖励转化为实际有用的服务前景良好。

• Render Network： Render 的代币模型由于其_销毁与铸造均衡_机制，天生就将激励与使用更紧密地联系在一起。在旧模型（2023 年前）中，RNDR 的发行主要由基金会掌握，并基于网络增长目标，而使用则涉及将 RNDR 锁定在托管中以进行任务。这使得分析效率有些困难。然而，随着 BME 在 2023 年全面实施，我们可以衡量销毁的代币相对于铸造的代币数量。由于每个渲染或计算任务都会销毁与其成本成比例的 RNDR，基本上每个作为奖励发行的代币都对应着完成的工作（减去在给定周期内发行量 > 销毁量时的任何净通胀）。升级后 Render 网络的早期数据显示，使用量确实在增加：Render 基金会指出，在“高峰时刻”，网络每秒完成的渲染帧数可能超过以太坊处理的交易量，这突显了其显著的活动。虽然详细的使用统计数据（例如任务数量或消耗的 GPU 小时数）在上述摘要中并未公开，但一个强有力的指标是 RNDR 的价格和需求。2023 年，RNDR 成为表现最好的加密资产之一，从 1 月份的约 0.40 美元上涨到 5 月份的 2.50 美元以上，并在此后继续攀升。到 2023 年 11 月，RNDR 年初至今上涨超过 10 倍，这得益于对人工智能相关计算能力的狂热。这种价格行为表明，用户正在购买 RNDR 来完成渲染和人工智能任务（或者投机者预期他们将需要这样做）。事实上，对人工智能任务的兴趣可能带来了一波新的需求——Render 报告称，其网络正在从媒体渲染扩展到人工智能模型训练，并且传统云中的 GPU 短缺意味着在这个细分市场需求远超供应。本质上，Render 的代币激励（发行）得到了同样强劲的用户需求（销毁）的响应，使其激励到使用的转换率相对较高。值得注意的是，在 BME 的第一年，网络有意分配了一些额外的代币（910 万 RENDER 的发行）来引导节点运营商的收入。如果这些超过了使用量，可能会带来一些暂时的通胀低效率。然而，鉴于网络的增长，RNDR 的销毁率一直在攀升。截至 2024 年中的 Render Network 仪表板显示，累计销毁的 RNDR 稳步增加，表明真实的任务正在被处理。另一个成功的定性迹象是：主要工作室和内容创作者已将 Render 用于备受瞩目的项目，证明了其在现实世界中的采用（这些不仅仅是运行节点的加密爱好者——他们是为渲染付费的_客户_）。总而言之，Render 似乎拥有 DePIN 中最有效的代币到服务转换指标之一：如果网络繁忙，RNDR 就会被销毁，代币持有者能看到切实的价值；如果网络闲置，代币发行将是唯一的产出，但围绕人工智能的热情确保了网络远非闲置。

• Akash： Akash 的效率可以从_云支出与代币发行_的背景下看待。作为一个权益证明链，Akash 的 AKT 有通胀来奖励验证者，但这种通胀并不算过高（并且很大一部分被质押锁定所抵消）。更有趣的是代币捕获了多少真实使用量。2022 年，Akash 的使用量相对较低（任何时候只有几百个部署，主要是小型应用或测试网）。这意味着 AKT 的价值是投机性的，没有费用支持。然而，在 2023-2024 年，由于人工智能，使用量爆炸式增长。到 2024 年底，Akash 网络每天处理约 1.1 万美元的支出，而 2024 年 1 月每天仅约 1,300 美元——年内日收入增长约 749%。在 2024 年期间，Akash 的累计计算付费支出超过了 160 万美元。这些数字虽然与 AWS 等巨头相比仍然很小，但代表了真实客户在 Akash 上部署工作负载并以 AKT 或 USDC 支付（最终通过转换驱动 AKT 需求）。在此期间的代币激励（通胀奖励）大约是 1.3 亿流通 AKT 的 15-20%（2024 年铸造约 2000-2600 万 AKT，按每 AKT 1-3 美元计算，价值可能在 2000-5000 万美元）。因此，从纯美元角度看，网络发行的代币价值仍然高于其带来的费用——与其他早期网络类似。但趋势是使用量正在迅速赶上。一个有说服力的统计数据是：与 2023 年第三季度相比，2024 年第三季度每笔租约的平均费用从 6.42 美元上升到 18.75 美元。这意味着用户正在运行资源密集得多（因此也更昂贵）的工作负载，很可能是用于人工智能的 GPU，并且他们愿意支付更多，大概是因为网络提供了价值（例如，比替代方案成本更低）。此外，由于 Akash 对租约收取 10-20% 的协议费，这意味着 160 万美元累计支出中的 10-20% 作为真实收益流向了质押者。2024 年第四季度，AKT 的价格创下多年新高（约 4 美元，比 2023 年中低点上涨 8 倍），表明市场认识到其基本面和使用量的改善。2024 年底的链上数据显示，有超过 650 个活跃租约和网络中超过 700 个 GPU，利用率约为 78%——实际上，通过激励增加的大部分 GPU 都已被客户实际使用。这是代币激励向服务的强劲转换：近五分之四的激励 GPU 都在为人工智能开发者服务（用于模型训练等）。Akash 的积极举措，如启用信用卡支付和支持流行的人工智能框架，帮助将加密代币与现实世界用户连接起来（一些用户甚至可能不知道他们底层支付的是 AKT）。总的来说，虽然 Akash 最初也存在 DePIN 普遍的“供应 > 需求”问题，但它正迅速向一个更平衡的状态发展。如果人工智能需求持续，Akash 甚至可能接近一个需求超过代币激励的境地——换句话说，使用量可能比投机性通胀更能驱动 AKT 的价值。该协议与质押者分享费用的设计也意味着，随着效率的提高，AKT 持有者将直接受益（例如，到 2024 年底，质押者从实际费用中获得了可观的收益，而不仅仅是通胀）。

• io.net： 作为一个非常新的项目（2023/24 年启动），io.net 的效率在很大程度上仍是理论上的，但其模型是明确为最大化激励转换而构建的。通过硬性设定供应上限和实行每小时奖励，io.net 避免了无限通胀失控的情况。并且通过根据收入销毁代币，它确保了只要需求启动，就会有一个自动的制衡机制来对抗代币发行。早期报告声称 io.net 已经聚合了大量的 GPU（可能通过引入现有的矿场和数据中心），使其拥有可观的供应。关键在于这些供应是否能找到来自人工智能客户的相应需求。对该行业的一个积极信号是：截至 2024 年，去中心化 GPU 网络（包括 Render、Akash 和 io.net）通常是容量受限，而非需求受限——这意味着用户对计算的需求超过了网络在任何时刻的在线容量。如果 io.net 能利用这种未满足的需求（通过提供更低的价格或通过 Solana 生态系统的独特集成），其代币销毁可能会加速。另一方面，如果它将 5 亿 IO 初始供应的大部分分发给内部人士或提供商，那么如果使用量滞后，就存在卖压风险。在没有具体使用数据的情况下，io.net 是对精炼代币经济学方法的一次考验：它从一开始就以需求驱动的均衡为目标，试图避免过度供应代币。在未来几年，可以通过追踪 3 亿发行量中有多少百分比被网络收入（销毁）有效“支付”来衡量其成功。DePIN 行业的发展表明，io.net 在一个人工智能需求高涨的有利时机进入，因此它可能比早期项目更快地达到高利用率。

总而言之，早期的 DePIN 项目通常面临代币激励效率低的问题，代币支付远远超过实际使用。Helium 的物联网网络就是一个典型例子，代币奖励建立了一个庞大的网络，但利用率仅为百分之几。Filecoin 同样拥有大量的存储空间，但最初存储的数据很少。然而，通过网络改进和外部需求趋势，这些差距正在缩小。Helium 的 5G 转型使其使用量倍增，Filecoin 的利用率稳步攀升，而 Render 和 Akash 的真实使用量随着人工智能热潮而激增，使其代币经济更接近一个可持续的循环。2024 年的一个普遍趋势是转向**“证明需求”**：DePIN 团队开始专注于获取用户和收入，而不仅仅是硬件和炒作。这体现在像 Helium 这样的网络正在争取物联网和电信领域的企业合作伙伴，Filecoin 正在引入大型 Web2 数据集，以及 Akash 使其平台对人工智能开发者更加友好。最终效果是，代币价值越来越受到_基本面_（例如，存储的数据量、售出的 GPU 小时数）的支持，而不仅仅是投机。虽然还有很长的路要走——整个行业 100 倍的市销率意味着仍然存在大量投机——但轨迹是朝着更有效利用代币激励的方向发展的。那些未能将代币转化为服务（或“落地硬件”）的项目可能会逐渐消失，而那些实现高转换率的项目正在赢得投资者和社区的信心。

与人工智能计算需求的结合：趋势与机遇​

DePIN 项目受益的最重要发展之一是人工智能计算需求的爆炸性增长。2023-2024 年，人工智能模型的训练和部署成为一个价值数十亿美元的市场，给传统云提供商和 GPU 供应商的容量带来了压力。去中心化基础设施网络迅速适应以抓住这一机遇，导致了一种有时被称为**“DePIN x AI”**甚至被未来学家称为“去中心化物理人工智能 (DePAI)”的融合。下面，我们概述了我们关注的项目和更广泛的 DePIN 行业如何利用人工智能趋势：

• 去中心化 GPU 网络与人工智能： 像 Render、Akash、io.net（以及其他如 Golem、Vast.ai 等）这样的项目正处于服务人工智能需求的前沿。如前所述，Render 从渲染扩展到支持人工智能工作负载——例如，出租 GPU 算力来训练 Stable Diffusion 模型或其他机器学习任务。对人工智能的兴趣直接推动了这些网络的使用。2023 年中，用于训练图像和语言模型的 GPU 计算需求飙升。Render Network 从中受益，因为许多开发者甚至一些企业转向它寻求更便宜的 GPU 时间；这是 RNDR 价格飙升 10 倍的一个因素，反映了市场相信 Render 将提供 GPU 来满足人工智能需求。同样，Akash 在 2023 年底推出 GPU 服务恰逢生成式人工智能热潮——几个月内，Akash 上的数百个 GPU 被租用以微调语言模型或提供人工智能 API。到 2024 年底，Akash 上 GPU 的利用率达到约 78%，这表明几乎所有通过激励添加的硬件都找到了来自人工智能用户的需求。io.net 明确将自己定位为“专注于人工智能的去中心化计算网络”。它宣称与人工智能框架集成（他们提到使用在机器学习中流行的 Ray 分布式计算框架，使人工智能开发者能轻松在 io.net 上扩展）。io.net 的价值主张——能够在 90 秒内部署一个 GPU 集群，效率是云的 10-20 倍——完全针对那些受限于昂贵或积压的云 GPU 实例的人工智能初创公司和研究人员。这种定位是战略性的：2024 年出现了极端的 GPU 短缺（例如，NVIDIA 的高端人工智能芯片售罄），而拥有任何类型 GPU（甚至是旧型号或游戏 GPU）的去中心化网络则介入填补了这一空白。世界经济论坛指出了**“去中心化物理人工智能 (DePAI)”的出现，即普通人为人工智能过程贡献计算能力和数据并获得奖励。这一概念与 GPU DePIN 项目相符，这些项目使任何拥有不错 GPU 的人都能通过支持人工智能工作负载来赚取代币。Messari 的研究同样强调，2024 年人工智能行业的强烈需求已成为 DePIN 行业向需求驱动增长转变的“重要加速器”**。

• 存储网络与人工智能数据： 人工智能热潮不仅关乎计算——它还需要存储_海量数据集_（用于训练）和分发训练好的模型。像 Filecoin 和 Arweave 这样的去中心化存储网络在这里找到了新的用例。Filecoin 特别将人工智能视为一个关键的增长载体：2024 年，Filecoin 社区将“计算与人工智能”确定为三个重点领域之一。随着 Filecoin 虚拟机的推出，现在可以在靠近存储在 Filecoin 上的数据的地方运行计算服务。像 Bacalhau（一个分布式数据计算项目）和 Fluence 的计算 L2 这样的项目正在 Filecoin 的基础上构建，让用户可以直接在网络中存储的数据上运行人工智能算法。其理念是，例如，可以在已经存储在 Filecoin 节点上的大型数据集上训练模型，而无需将其移动到中心化的集群。Filecoin 的技术创新，如星际共识 (InterPlanetary Consensus, IPC)，允许启动可专用于特定工作负载的子网络（比如一个利用 Filecoin 存储安全的人工智能专用侧链）。此外，Filecoin 正在支持与人工智能高度相关的去中心化数据共享——例如，来自大学、自动驾驶汽车数据或卫星图像的数据集可以托管在 Filecoin 上，然后由人工智能模型访问。该网络自豪地存储了主要的人工智能相关数据集（例如引用的加州大学伯克利分校和互联网档案馆的数据）。在代币方面，这意味着更多客户使用 FIL 进行数据存储——但更令人兴奋的是数据二级市场的潜力：Filecoin 的愿景包括允许存储客户将其数据货币化用于人工智能训练用例。这意味着未来在 Filecoin 上拥有一个大型数据集可能会在你的人工智能公司付费在其上进行训练时为你赚取代币，从而创建一个 FIL 不仅用于存储，还用于数据使用权的生态系统。这还处于萌芽阶段，但突显了 Filecoin 与人工智能趋势的深度结合。

• 无线网络与边缘数据用于人工智能： 从表面上看，Helium 和类似的无线 DePIN 与人工智能计算的直接联系较少。然而，也存在一些联系。物联网传感器网络（如 Helium 的物联网子 DAO，以及其他如 Nodle 或 WeatherXM）可以提供有价值的现实世界数据来喂养人工智能模型。例如，WeatherXM（一个用于气象站数据的 DePIN）提供了一个去中心化的天气数据流，可以改善气候模型或人工智能预测——WeatherXM 的数据正通过 Filecoin 的 Basin L2 集成，正是出于这些原因。Nodle，它使用智能手机作为节点来收集数据（并被认为是一个 DePIN），正在构建一个名为“Click”的应用，用于去中心化的智能摄像头录像；他们计划集成 Filecoin 来存储图像，并可能将其用于人工智能计算机视觉训练。Helium 的角色可能是为这些边缘设备提供连接——例如，一个城市部署 Helium 物联网传感器用于空气质量或交通监测，然后这些数据集被用来训练城市规划人工智能。此外，Helium 5G 网络未来可能作为人工智能的边缘基础设施：想象一下，自动驾驶无人机或车辆使用去中心化的 5G 进行连接——它们生成（和消耗）的数据可能会持续接入人工智能系统。虽然 Helium 尚未宣布具体的“人工智能战略”，但其母公司 Nova Labs 已暗示将 Helium 定位为_其他_ DePIN 项目的通用基础设施层。这可能包括人工智能领域的项目。例如，Helium 可以为一个由人工智能驱动的设备舰队提供物理无线层，而该人工智能舰队的计算需求由像 Akash 这样的网络处理，数据存储由 Filecoin 处理——一个相互连接的 DePIN 堆栈。

• 协同增长与投资： 加密投资者和传统参与者都注意到了 DePIN 与人工智能的协同效应。Messari 的 2024 年报告预测，如果趋势持续，DePIN 市场到 2028 年可能增长到 3.5 万亿美元（从 2024 年的约 500 亿美元）。这种乐观的前景很大程度上是基于人工智能是去中心化基础设施的“杀手级应用”。DePAI（去中心化物理人工智能）的概念设想了一个未来，即_普通人不仅贡献硬件，还贡献数据给人工智能系统并获得奖励_，打破大型科技公司对人工智能数据集的垄断。例如，某人的自动驾驶汽车可以收集道路数据，通过像 Helium 这样的网络上传，存储在 Filecoin 上，并被在 Akash 上训练的人工智能使用——每个协议都以代币奖励贡献者。虽然有些未来主义，但这一愿景的早期构件正在出现（例如，HiveMapper，一个 DePIN 地图项目，司机的行车记录仪构建地图——这些地图可以训练自动驾驶人工智能；贡献者赚取代币）。我们也看到像 Bittensor (TAO) 这样专注于人工智能的加密项目——一个以去中心化方式训练人工智能模型的网络——达到了数十亿美元的估值，表明投资者对人工智能+加密组合的强烈兴趣。

• 自主代理与机器对机器经济： 一个即将到来的迷人趋势是人工智能代理自主使用 DePIN 服务。Messari 推测，到 2025 年，人工智能代理网络（如自主机器人）可能会直接从 DePIN 协议采购去中心化计算和存储，以执行人类或其他机器的任务。在这种情况下，一个人工智能代理（比如说，一个去中心化人工智能服务网络的一部分）可以在需要更多计算能力时自动从 Render 或 io.net 租用 GPU，用加密货币支付，将其结果存储在 Filecoin 上，并通过 Helium 进行通信——所有这些都无需人工干预，通过智能合约进行协商和交易。这种机器对机器的经济可能会解锁一波新的需求，这种需求天生就适合 DePIN（因为人工智能代理没有信用卡，但可以使用代币相互支付）。这还为时过早，但像 Fetch.ai 等原型项目暗示了这一方向。如果实现，DePIN 网络将看到_机器驱动的使用量直接涌入_，进一步验证其模型。

• 能源及其他物理垂直领域： 虽然我们的重点是连接、存储和计算，但人工智能趋势也触及了其他 DePIN 领域。例如，去中心化能源网（有时称为 DeGEN——去中心化能源网络）可能会受益，因为人工智能可以优化能源分配：如果有人将多余的太阳能共享到一个微电网以换取代币，人工智能可以预测并有效地路由这些电力。币安的一份报告中引用的一个项目描述了为向电网贡献多余太阳能而提供的代币。管理此类电网的人工智能算法同样可以在去中心化计算上运行。同样，人工智能可以增强去中心化网络的性能——例如，基于人工智能优化 Helium 的无线电覆盖，或用于 Filecoin 存储节点预测性维护的人工智能操作。这更多是关于在 DePIN 内部_使用_人工智能，但它展示了技术的交叉融合。

本质上，人工智能已成为 DePIN 的顺风车。之前“区块链与现实世界相遇”和“人工智能革命”这两个独立的叙事正在融合成一个共同的叙事：去中心化可以帮助满足人工智能的基础设施需求，而_人工智能反过来又可以为去中心化网络带来大规模的真实世界使用_。这种融合正在吸引大量资本——仅 2024 年就有超过 3.5 亿美元投资于 DePIN 初创公司，其中大部分旨在人工智能相关的基础设施（例如，最近的许多融资都是针对去中心化 GPU 项目、用于人工智能的边缘计算等）。它也促进了项目之间的合作（Filecoin 与 Helium 合作，Akash 与其他人工智能工具提供商集成等）。

结论​

像 Helium、Filecoin、Render 和 Akash 这样的 DePIN 项目代表了一个大胆的赌注，即加密激励可以比传统模式更快、更公平地引导现实世界的基础设施。每个项目都制定了独特的经济模型：Helium 使用代币销毁和覆盖证明来众包无线网络，Filecoin 使用加密经济学创建一个去中心化的数据存储市场，Render 和 Akash 通过代币化支付和奖励将 GPU 和服务器转变为全球共享资源。早期，这些模型显示出压力——供应快速增长而需求滞后——但它们已经证明了能够调整和提高效率。代币激励飞轮虽然不是万能药，但已被证明能够组建令人印象深刻的物理网络：一个全球物联网/5G 网络、一个艾字节规模的存储网格和分布式的 GPU 云。现在，随着真实使用（从物联网设备到人工智能实验室）的跟上，这些网络正在向可持续的服务经济转型，其中代币是通过提供价值来赚取的，而不仅仅是作为早期参与者。

人工智能的崛起加速了这一转型。人工智能对计算和数据的无尽需求正中 DePIN 的下怀：未开发的资源可以被利用，闲置的硬件可以投入使用，全球的参与者可以分享回报。2024 年人工智能驱动的需求与 DePIN 供应的对齐是一个关键时刻，可以说为其中一些项目提供了它们一直在等待的“产品-市场契合”。趋势表明，去中心化基础设施将继续乘着人工智能的浪潮——无论是通过托管人工智能模型、收集训练数据，还是实现自主代理经济。在此过程中，支撑这些网络的代币价值可能越来越反映实际使用（例如，售出的 GPU 小时数、存储的 TB 数、连接的设备数），而不仅仅是投机。

尽管如此，挑战依然存在。DePIN 项目必须继续提高投资到效用的转换率——确保增加一个热点或一个 GPU 确实能为用户增加相应的价值。它们还面临来自传统提供商的竞争（他们也并非停滞不前——例如，云巨头正在为承诺的人工智能工作负载降低价格），并且必须克服监管障碍（Helium 的 5G 需要频谱合规等）、加密货币的用户体验摩擦以及在规模上实现可靠性能的需求。代币模型也需要持续校准：例如，Helium 分裂为子代币就是一次调整；Render 的 BME 是另一次；其他项目可能会实施费用销毁、动态奖励，甚至 DAO 治理调整以保持平衡。

从创新和投资的角度来看，DePIN 是 Web3 中最令人兴奋的领域之一，因为它将加密货币与有形服务直接联系起来。投资者正在关注协议收入、利用率和代币价值捕获（市销率）等指标，以辨别赢家。例如，如果一个网络的代币市值很高但使用率很低（高市销率），那么它可能被高估了，除非预期需求会激增。相反，一个能够大幅增加收入的网络（如 Akash 日支出的 749% 增长）可能会看到其代币被从根本上重新估值。分析平台（Messari、Token Terminal）现在跟踪这些数据：例如，Helium 的年化收入（约 350 万美元）与激励（约 4700 万美元）相比存在巨大赤字，而像 Render 这样的项目如果销毁开始抵消发行，可能会显示出更接近的比例。随着时间的推移，我们预计市场将奖励那些为用户展示真实现金流或成本节约的 DePIN 代币——这是该行业从炒作到基本面的成熟过程。

总之，像 Helium 和 Filecoin 这样的成熟网络已经证明了代币化基础设施的力量与陷阱，而像 Render、Akash 和 io.net 这样的新兴网络正在将该模型推向人工智能计算的高需求领域。每个网络背后的经济学在机制上有所不同，但共享一个共同的目标：创建一个自我维持的循环，即代币激励服务的建设，而这些服务的使用反过来又支持代币的价值。实现这种均衡是复杂的，但迄今为止的进展——数百万设备、艾字节数据和数千个 GPU 现已在去中心化网络中上线——表明 DePIN 实验正在结出果实。随着人工智能和 Web3 的持续融合，未来几年可能会看到去中心化基础设施网络从利基替代品转变为互联网结构的重要支柱，由加密经济学驱动提供真实世界的效用。

来源： 官方项目文档和博客、Messari 研究报告以及来自 Token Terminal 等的分析数据。主要参考资料包括 Messari 的 Helium 和 Akash 概述、Filecoin 基金会更新、币安研究院关于 DePIN 和 io.net 的报告，以及 CoinGecko/CoinDesk 在人工智能背景下对代币表现的分析。这些为上述评估提供了事实依据，并在全文中引用。

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• 隐私与安全：利用可信执行环境（TEE）和去中心化数据存储等先进技术，提升隐私保护操作和安全模型推理。
• 社区与支持：构建面向 AI 研究者和开发者的支持社区，提供资源、指导和激励，推动去中心化 AI 生态系统的创新与采纳。

通过与 Cuckoo Network 的合作，BlockEden.xyz 旨在打造全方位的去中心化 AI 推理方案，为研究者、开发者和用户提供稳健、透明且高效的 AI 模型部署与使用平台。现在即可尝试去中心化的文本生成图像 API： https://blockeden.xyz/api-marketplace/cuckoo-ai。

去中心化推理网络的输入/输出​

Cuckoo Network 的 LLM 输入：

• 开源模型
• 终端用户或应用的需求
• 来自商品硬件的聚合供应
• 服务质量保证

Cuckoo Network 的 LLM 输出：

• 零宕机
• 无缝模型实验
• 公共模型评估
• 隐私保护操作
• 无审查模型

Web3 生态系统集成​

BlockEden.xyz 的 RPC 协议可与其他 Web3 协议集成，提升去中心化 AI（DecAI）：

• 数据与存储网络：与 Filecoin/IPFS、Arweave 等去中心化存储解决方案无缝对接，实现模型存储与数据完整性。
• 计算网络：借助 Akash、Render 等去中心化计算层，支持专用硬件和闲置硬件的混合服务。
• 推理网络：提供灵活的部署模型和强大的生态系统，支撑多样化的推理任务。
• 应用层：AI 代理、消费类应用和物联网设备可利用 DecAI 推理，实现个性化服务、数据隐私和边缘决策。

总结​

BlockEden.xyz 已有的基础设施与经济设计为开源 AI 开辟了新机遇。通过提供去中心化且可验证的服务，它搭建了开源 AI 与 Web3 之间的桥梁，实现创新、可持续且可靠的服务交付。此方案促进模型多样性、提升中小企业的市场准入，并为开源研究者提供全新商业模型。未来的迭代将继续扩展生态系统，确保 BlockEden.xyz 在不断演进的 AI 与区块链领域保持强大且适应性强的解决方案。

• Twitter: https://twitter.com/BlockEdenHQ
• Discord: https://discord.gg/eWZvE4RSBw
• 源链接: https://blockeden.xyz/blog/2024/06/20/decentralized-inference-blockeden-xyz/

我们很高兴宣布，BlockEden.xyz —— Web3 开发者首选的 API 市场平台，新增了一项强大的功能 —— OpenAI API。是的，你没有听错！开发者、技术爱好者以及 AI 先驱现在可以直接通过 BlockEden 的 API 市场，使用 OpenAI 提供的前沿机器学习模型。

在深入了解使用指南之前，让我们先了解一下 OpenAI API 能带来哪些价值。OpenAI API 是通往 OpenAI 开发的 AI 模型的大门，其中包括业界知名的 GPT‑3，以及以卓越的理解和生成类人文本能力著称的最新 transformer‑based 语言模型。该 API 让开发者能够在各种场景中使用这些先进技术，包括撰写邮件、生成代码、回答问题、创作内容、辅导教学、语言翻译等等。

下面我们来看一下如何通过 BlockEden.xyz 将 OpenAI API 的强大能力集成到你的应用中。你可以通过三种方式实现：使用 Python、使用 JavaScript（Node.js）或直接在命令行使用 curl。在本篇博客中，我们将为每种方法提供最基础的 “Hello, World!” 示例。

下面的 API Key 为公开示例，可能随时更改并受速率限制。请前往 https://blockeden.xyz/dash 获取你自己的 BLOCKEDEN_API_KEY。

Python:

使用 Python 时，可参考以下代码片段调用 OpenAI API：

import openai

BLOCKEDEN_API_KEY = "8UuXzatAZYDBJC6YZTKD"
openai.api_key = ""
openai.api_base = "https://api.blockeden.xyz/openai/" + BLOCKEDEN_API_KEY + "/v1"

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k",
  messages=[{"role": "user", "content": "hello, world!"}],
  temperature=0,
  max_tokens=2048,
  top_p=1,
  frequency_penalty=0,
  presence_penalty=0
)

print(response["choices"])

JavaScript (Node.js):

同样可以使用 JavaScript 调用 OpenAI API，示例代码如下：

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");

const BLOCKEDEN_API_KEY = "8UuXzatAZYDBJC6YZTKD";
const configuration = new Configuration({
  basePath: "https://api.blockeden.xyz/openai/" + BLOCKEDEN_API_KEY + "/v1",
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

(async () => {
  const response = await openai.createChatCompletion({
    model: "gpt-3.5-turbo-16k",
    messages: [{ role: "user", content: "hello, world!" }],
    temperature: 0,
    max_tokens: 2048,
    top_p: 1,
    frequency_penalty: 0,
    presence_penalty: 0,
  });

  console.log(JSON.stringify(response.data.choices, null, 2));
})();

cURL:

最后，你也可以直接在终端使用 curl 调用 OpenAI API：

curl https://api.blockeden.xyz/openai/8UuXzatAZYDBJC6YZTKD/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-3.5-turbo-16k",
  "messages": [{"role": "user", "content": "hello, world!"}],
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 2048,
  "top_p": 1,
  "frequency_penalty": 0,
  "presence_penalty": 0
}'

那么接下来该怎么做？快去尝试吧，探索如何在你的项目中利用 OpenAI API 的强大能力，无论是聊天机器人、内容生成，还是其他任何基于自然语言处理的应用。想象力的边界即是可能性的边界。借助 BlockEden.xyz 与 OpenAI 的无缝集成，让我们一起重新定义可能。

欲了解 OpenAI 的功能、模型及使用细节，请访问官方的 OpenAI 文档。

祝编码愉快！

什么是 BlockEden.xyz​

BlockEden.xyz 是一个为 Sui、Aptos、Solana 以及 12 条 EVM 公链提供 API 市场的平台，助力各类 DApp 的构建。为什么我们的客户选择我们？

1. 高可用性。自首个 API —— Aptos 主网上线以来，我们保持了 99.9% 的运行时间。
2. 丰富的 API 产品与社区。我们的服务已扩展至 Sui、Ethereum、IoTeX、Solana、Polygon、Polygon zkEVM、Filecoin、Harmony、BSC、Arbitrum、Optimism、Gnosis、Arbitrum Nova 与 EthStorage Galileo。社区 10x.pub 拥有 4000+ 来自硅谷、Seattle 与 NYC 的 Web3 创新者。
3. 安全可靠。已有超过 4500 万美元价值的代币在我们平台质押，客户信赖我们为其 Web3 与区块链需求提供可靠安全的解决方案。

我们提供一整套服务，旨在赋能区块链生态的每一参与者，聚焦以下三大核心领域：

• 对于区块链 协议构建者，我们通过运营节点并进行长期生态贡献，确保安全性与去中心化。
• 对于 DApp 开发者，我们构建易用的 API，简化开发流程，释放去中心化应用的全部潜能。
• 对于 代币持有者，我们提供可靠的质押服务，最大化收益并优化资产管理。

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