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云基础设施和服务

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2026 年去中心化 GPU 网络:DePIN 如何挑战 AWS 价值 1000 亿美元的 AI 算力市场

· 阅读需 13 分钟
Dora Noda
Software Engineer

AI 革命引发了前所未有的算力渴求。虽然 AWS、Azure 和 Google Cloud 等超大规模云服务商主导了这一领域,但一类新兴的去中心化 GPU 网络正开始挑战它们的统治地位。随着 DePIN(去中心化物理基础设施网络)板块的市值在一年内从 52 亿美元爆炸式增长至超过 190 亿美元,且预计到 2028 年将达到 3.5 万亿美元,问题不再是去中心化计算是否会与传统云服务商竞争,而是它夺取市场份额的速度有多快。

GPU 稀缺危机:去中心化的绝佳时机

半导体行业正面临供应瓶颈,这印证了去中心化计算的论点。

全球最大的两家高带宽内存 (HBM) 生产商 SK 海力士 (SK Hynix) 和美光 (Micron) 均已宣布其 2026 年的全部产能已售罄。三星也警告称,由于需求大幅超过供应,价格将出现两位数的增长。

这种稀缺正在创造一个两级市场:能够直接访问超大规模基础设施的机构,以及其他所有人。

对于没有十亿美金预算的 AI 开发人员、初创公司和研究人员来说,传统的云模式呈现出三个关键障碍:

  • 极高的成本,可能消耗 50-70% 的预算
  • 灵活性极低的长期锁定合同
  • NVIDIA H100 或 H200 等高端 GPU 的可用性有限

去中心化 GPU 网络旨在解决这三个问题。

市场领导者:四种架构,一个愿景

Render Network:从 3D 艺术家到 AI 基础设施

Render Network 最初是为了聚合闲置 GPU 进行分布式渲染任务而构建的,现在已成功转向 AI 计算工作负载。该网络目前每月处理约 150 万帧,其在 2025 年 12 月推出的 Dispersed.com 标志着其向创意产业之外的战略扩张。

2026 年的关键里程碑包括:

  • AI 计算子网扩展:专门针对机器学习工作负载扩展了去中心化 GPU 资源
  • 入驻 600 多个 AI 模型:用于推理和机器人模拟的开放权重模型
  • 70% 上传优化:Blender 的差异化上传 (Differential Uploads) 大幅缩短了文件传输时间

该网络从以太坊迁移到 Solana(将 RNDR 更名为 RENDER),为其应对 AI 计算的高吞吐量需求奠定了基础。

在 CES 2026 上,Render 展示了旨在满足边缘机器学习 (Edge ML) 工作负载 GPU 需求爆发式增长的合作伙伴关系。从创意渲染向通用 AI 计算的转型,代表了 DePIN 领域最成功的市场扩张之一。

Akash Network:兼容 Kubernetes 的挑战者

Akash 采用了截然不同的逆向拍卖模式。GPU 提供商不采用固定定价,而是通过竞争来获取工作负载,在通过去中心化市场保持质量的同时降低成本。

结果显而易见:使用量同比增长 428%,进入 2026 年时利用率保持在 80% 以上。

该网络的 Starcluster 计划代表了其迄今为止最宏大的尝试——将集中管理的数据库中心与 Akash 的去中心化市场相结合,创建他们所谓的“全球网格 (Planetary Mesh)”,并针对训练和推理进行了优化。计划通过 Starbonds 收购约 7,200 颗 NVIDIA GB200 GPU,将使 Akash 有能力支持超大规模的 AI 需求。

2025 年第三季度指标显示势头正在加速:

  • 手续费收入环比增长 11%,达到 715,000 AKT
  • 新租约环比增长 42%,达到 27,000 份
  • 2026 年第一季度的销毁机制增强 (BME) 将 AKT 代币销毁与计算支出挂钩——每花费 1 美元,将销毁价值 0.85 美元的 AKT

凭借每月 336 万美元的计算交易量,这意味着每月可能销毁约 210 万枚 AKT(约 98.5 万美元),从而对代币供应产生通缩压力。

这种使用量与代币经济学之间的直接联系,使 Akash 与那些代币效用显得牵强或与实际产品采用脱节的项目区分开来。

Hyperbolic:成本颠覆者

Hyperbolic 的价值主张非常简单:以比 AWS、Azure 和 Google Cloud 低 75% 的成本提供相同的 AI 推理能力。该平台为超过 100,000 名开发人员提供支持,使用 Hyper-dOS(一种去中心化操作系统),通过先进的编排层协调全球分布的 GPU 资源。

该架构由四个核心组件组成:

  1. Hyper-dOS:协调全球分布的 GPU 资源
  2. GPU 市场:连接供应方与计算需求
  3. 推理服务:获取最前沿的开源模型
  4. 智能体框架 (Agent Framework):支持自主智能的工具

Hyperbolic 的独特之处在于其即将推出的抽样证明 (Proof of Sampling, PoSP) 协议——该协议是与加州大学伯克利分校和哥伦比亚大学的研究人员共同开发的,将为 AI 输出提供加密验证。

这解决了去中心化计算最大的挑战之一:在不依赖中心化机构的情况下实现无需信任的验证。一旦 PoSP 上线,企业将能够验证推理结果是否被正确计算,而无需信任 GPU 提供商。

Inferix:桥梁构建者

Inferix 将自己定位为需要 GPU 算力的开发者与拥有剩余产能的提供商之间的连接层。其按需付费模式消除了将用户锁定在传统云服务商中的长期承诺。

虽然在市场上相对较新,但 Inferix 代表了针对特定领域的专业 GPU 网络中不断壮大的群体——在这种情况下,是针对那些需要灵活、短时间访问且没有企业级需求的开发者。

DePIN 革命:数据说话

更广泛的 DePIN(去中心化物理基础设施网络)板块为理解去中心化 GPU 计算在基础设施版图中的位置提供了关键背景。

截至 2025 年 9 月,CoinGecko 追踪了近 250 个 DePIN 项目,总市值超过 190 亿美元,而 12 个月前仅为 52 亿美元。这种 265% 的增长率显著超过了更广泛的加密货币市场。

在这个生态系统中,AI 相关的 DePIN 在市值上占据主导地位,占该主题的 48%。去中心化计算和存储网络总计约 193 亿美元,占 DePIN 总市值的半数以上。

表现突出的项目展示了该行业的成熟:

  • Aethir:交付了超过 14 亿个计算小时,并报告 2025 年季度收入接近 4,000 万美元
  • io.net 和 Nosana:在各自的增长周期中市值均超过了 4 亿美元
  • Render Network:随着从渲染扩展到 AI 工作负载,其市值超过了 20 亿美元

超大规模云服务商的反论:中心化依然胜出的领域

尽管拥有引人注目的经济效益和令人印象深刻的增长指标,但去中心化 GPU 网络仍面临超大规模云服务商(Hyperscalers)专为处理而构建的合理技术挑战。

长周期工作负载:训练大型语言模型可能需要数周或数月的持续计算。去中心化网络难以保证特定 GPU 在长时间内保持可用,而 AWS 可以根据需要预留容量。

紧密同步:跨多个 GPU 的分布式训练需要微秒级的协调。当这些 GPU 分布在具有不同网络延迟的大洲时,维持高效训练所需的同步变得呈指数级困难。

可预测性:对于运行关键业务工作负载的企业来说,确切地知道预期的性能是不可协商的。超大规模云服务商可以提供详细的 SLA(服务水平协议);而去中心化网络仍在构建验证基础设施,以做出类似的保证。

基础设施专家的共识是,去中心化 GPU 网络在批处理工作负载、推理任务和短周期训练运行方面表现出色。

对于这些用例,与超大规模云服务商相比,50-75% 的成本节约是具有颠覆性的。但对于最苛刻、长期运行且关键任务的工作负载,中心化基础设施目前仍保持优势——至少目前如此。

2026 年催化剂:AI 推理爆发

从 2026 年开始,受三大趋同趋势驱动,AI 推理和训练计算需求预计将大幅加速:

  1. 智能体 AI(Agentic AI)的普及:自主智能体需要持久的计算来进行决策
  2. 开源模型的采用:随着公司逐渐脱离专有 API,他们需要基础设施来托管模型
  3. 企业 AI 部署:企业正在从实验转向生产

这种需求激增直接发挥了去中心化网络的优势。

推理工作负载通常是短周期的且具有高度可并行性——这正是去中心化 GPU 网络在成本上优于超大规模云服务商,同时提供同等性能的典型场景。为聊天机器人或图像生成服务运行推理的初创公司可以在不牺牲用户体验的情况下削减 75% 的基础设施成本。

代币经济学:激励层

这些网络中的加密货币组件不仅仅是投机——它是使全球 GPU 聚合在经济上可行的机制。

Render (RENDER):最初在以太坊上以 RNDR 形式发行,该网络在 2023-2024 年间迁移到 Solana,代币持有者以 1:1 的比例进行兑换。包括 RENDER 在内的 GPU 共享代币在 2026 年初飙升超过 20%,反映了市场对该板块日益增长的信心。

Akash (AKT):BME(销毁与铸造均衡)机制在网络使用量和代币价值之间建立了直接联系。与许多代币经济学与产品使用脱节的加密项目不同,Akash 的模型确保每 1 美元的计算费用都会直接影响代币供应。

代币层解决了困扰早期去中心化计算尝试的冷启动问题。

通过在网络早期利用代币奖励激励 GPU 提供商,这些项目可以在需求达到临界规模之前启动供应。随着网络的成熟,真实的计算收入将逐渐取代代币通胀。

这种从代币激励向真实收入的转变,是区分可持续基础设施项目与不可持续的“庞氏经济学”的试金石。

1000 亿美元的问题:去中心化算力能否与之竞争?

去中心化算力市场预计将从 2024 年的 90 亿美元增长到 2032 年的 1000 亿美元。去中心化 GPU 网络能否占据可观的市场份额,取决于能否解决以下三个挑战:

大规模验证:Hyperbolic 的 PoSP 协议代表了这一领域的进展,但行业仍需要标准化的方法来通过密码学方式验证计算工作是否正确执行。如果没有这一点,企业将始终持观望态度。

企业级可靠性:要在协调全球分布、独立运营的 GPU 时实现 99.99% 的在线率,需要复杂的编排能力——Akash 的 Starcluster 模型展示了一条可行的路径。

开发者体验:去中心化网络需要媲美 AWS、Azure 或 GCP 的易用性。Kubernetes 兼容性(如 Akash 所提供的)是一个开始,但与现有机器学习(ML)工作流的无缝集成至关重要。

这对开发者意味着什么

对于 AI 开发者和 Web3 构建者来说,去中心化 GPU 网络呈现出一个战略性机遇:

成本优化:训练和推理费用很容易占到 AI 初创公司预算的 50-70%。将这些成本降低一半或更多,将从根本上改变单位经济效益。

避免供应商锁定:超大规模云厂商让迁入变得容易,但迁出却异常昂贵。使用开放标准的去中心化网络保留了选择权。

抗审查性:对于可能面临中心化供应商压力的应用,去中心化基础设施提供了一个关键的弹性层。

需要注意的是工作负载与基础设施的匹配。对于快速原型设计、批处理、推理服务和并行训练任务,去中心化 GPU 网络现在已经准备就绪。而对于需要绝对可靠性的数周模型训练,超大规模云厂商目前仍是更安全的选择。

未来之路

GPU 短缺、AI 算力需求增长以及成熟的 DePIN 基础设施的融合,创造了一个罕见的市场机遇。传统云提供商通过提供可靠性和便利性统治了第一代 AI 基础设施。而去中心化 GPU 网络正在成本、灵活性和抗中心化控制方面展开竞争。

接下来的 12 个月将是决定性的。随着 Render 扩展其 AI 计算子网,Akash 将 Starcluster GPU 上线,以及 Hyperbolic 推出密码学验证,我们将见证去中心化基础设施是否能在超大规模下兑现其承诺。

对于目前正为稀缺 GPU 资源支付高昂价格的开发者、研究人员和公司来说,可靠替代方案的出现再及时不过了。问题不再是去中心化 GPU 网络是否会占领 1000 亿美元算力市场的一部分,而是能占领多少。

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EigenCloud:通过可验证云基础设施重建 Web3 的信任基础

· 阅读需 25 分钟
Dora Noda
Software Engineer

EigenCloud 代表了解决区块链基本可扩展性与信任权衡的最雄心勃勃的尝试。通过结合175 亿美元的再质押资产、新颖的基于分叉的代币机制以及三个可验证原语——EigenDA、EigenCompute 和 EigenVerify,Eigen Labs 构建了其所谓的“加密领域的 AWS 时刻”:一个任何开发者都可以通过加密证明正确执行来访问云规模计算的平台。2025 年 6 月,EigenLayer 更名为 EigenCloud,标志着从基础设施协议向全栈可验证云的战略性转变,并获得了 a16z crypto 的 7000 万美元投资以及与 Google、LayerZero 和 Coinbase 的合作。这一转型旨在将目标市场从 25,000 名加密开发者扩展到全球2000 多万需要可编程性和信任的软件开发者。

Eigen 生态系统三部曲:从安全碎片化到信任市场

Eigen 生态系统解决了一个自以太坊诞生以来一直限制区块链创新的结构性问题:每个需要去中心化验证的新协议都必须从零开始引导自己的安全性。预言机、桥、数据可用性层和排序器各自建立了独立的验证者网络,将用于安全的总资本分散到数十个相互竞争的服务中。这种碎片化意味着攻击者只需攻破最薄弱的环节——一个 5000 万美元的桥——而不是保护以太坊本身的 1140 亿美元。

Eigen Labs 的解决方案通过三个协同工作的架构层展开。协议层(EigenLayer)创建了一个市场,以太坊的质押 ETH 可以同时保护多个服务,将孤立的安全岛转变为一个共享信任网络。代币层(EIGEN)引入了一种全新的加密经济原语——主体间质押(intersubjective staking),它允许对代码无法证明但人类普遍认可的错误进行罚没。平台层(EigenCloud)将此基础设施抽象为开发者友好的原语:通过 EigenDA 实现100 MB/s 的数据可用性,通过 EigenCompute 实现可验证的链下计算,以及通过 EigenVerify 实现可编程的争议解决

这三个层创建了 Eigen Labs 所称的“信任堆栈”——每个原语都建立在下层安全保障之上。在 EigenCompute 上运行的 AI 代理可以将其执行轨迹存储在 EigenDA 上,通过 EigenVerify 面对挑战,并最终在争议结果出现时,将 EIGEN 代币分叉作为终极解决方案。


协议层:EigenLayer 如何创建信任市场

孤立安全岛的困境

在 EigenLayer 之前,启动一个去中心化服务需要解决昂贵的引导问题。一个新的预言机网络需要吸引验证者、设计代币经济学、实施罚没条件,并说服质押者奖励足以抵消风险——所有这些都发生在交付任何实际产品之前。成本是巨大的:Chainlink 维护自己的 LINK 质押安全;每个桥都运行独立的验证者集;像 Celestia 这样的数据可用性层甚至启动了整个区块链。

这种碎片化造成了反常的经济学。攻击任何单个服务的成本取决于其孤立的质押,而不是生态系统的总安全。一个用 1000 万美元质押抵押品保护 1 亿美元的桥仍然脆弱,即使数十亿美元闲置在以太坊验证者中。

解决方案:让 ETH 同时为多个服务工作

EigenLayer 引入了再质押——一种允许以太坊验证者将其质押的 ETH 扩展到保护额外服务(称为主动验证服务,AVS)的机制。该协议支持两种再质押路径:

原生再质押需要运行一个以太坊验证者(至少 32 ETH),并将提款凭证指向 EigenPod 智能合约。验证者的质押获得双重功能:保护以太坊共识,同时支持 AVS 担保。

流动质押代币(LST)再质押接受像 Lido 的 stETH、Mantle 的 mETH 或 Coinbase 的 cbETH 等衍生品。用户将这些代币存入 EigenLayer 的 StrategyManager 合约,无需运行验证者基础设施即可参与。没有最低限额——通过 EtherFi 和 Renzo 等流动再质押协议,可以从少量的 ETH 开始参与。

当前的再质押构成显示,83.7% 为原生 ETH16.3% 为流动质押代币,代表协议中锁定了超过 625 万枚 ETH。

市场引擎:三角博弈论

三类利益相关者参与 EigenLayer 的市场,每类都有独特的激励:

再质押者提供资本并获得叠加收益:基础以太坊质押回报(约 4% 年化收益率)加上以 EIGEN、WETH 或 ARPA 等原生代币支付的 AVS 特定奖励。当前综合收益达到约 4.24% 的 EIGEN 加上基础奖励。风险:面临其委托运营商所服务的每个 AVS 的额外罚没条件。

运营商运行节点基础设施并执行 AVS 验证任务。他们从委托奖励中获得默认10% 的佣金(可配置 0-100%),以及直接的 AVS 付款。超过 2,000 名运营商已注册,其中 500 多名正在积极验证 AVS。运营商根据风险调整后的回报选择支持哪些 AVS,从而创建一个竞争激烈的市场。

AVS 消耗共享安全,而无需引导独立的验证者网络。它们定义罚没条件,设置奖励结构,并通过有吸引力的经济激励争夺运营商的关注。目前有 40 多个 AVS 在主网运行162 个正在开发中,整个生态系统总计超过 190 个。

这种三角结构产生了自然的价格发现:提供不足奖励的 AVS 难以吸引运营商;业绩不佳的运营商会失去委托;再质押者通过选择支持有价值 AVS 的值得信赖的运营商来优化收益。

协议操作流程

委托机制遵循结构化流程:

  1. 质押:用户在以太坊上质押 ETH 或获取 LST
  2. 选择加入:存入 EigenLayer 合约(原生 ETH 使用 EigenPod,LST 使用 StrategyManager)
  3. 委托:选择一个运营商来管理验证
  4. 注册:运营商在 EigenLayer 注册并选择 AVS
  5. 验证:运营商运行 AVS 软件并执行证明任务
  6. 奖励:AVS 通过链上默克尔根每周分发奖励
  7. 领取:质押者和运营商在 1 周延迟后领取

提款需要7 天的等待期(对于启用罚没的质押为 14 天),以便在资金退出前有时间进行故障检测。

协议有效性和市场表现

EigenLayer 的增长轨迹证明了市场验证:

  • 当前总锁定价值(TVL):约 175.1 亿美元(2025 年 12 月)
  • 峰值 TVL:200.9 亿美元(2024 年 6 月),使其成为仅次于 Lido 的第二大 DeFi 协议
  • 独立质押地址:80,000+
  • 符合激励条件的再质押者:140,000+
  • 已分发总奖励:1.2802 亿美元+

2025 年 4 月 17 日的罚没激活标志着一个关键里程碑——该协议通过经济强制实现了“功能完备”。罚没使用独特质押分配,允许运营商为单个 AVS 指定特定质押部分,从而隔离跨服务的罚没风险。否决委员会可以调查并推翻不公正的罚没,提供额外的保障。


代币层:EIGEN 如何解决主观性问题

代码无法证明错误的困境

传统的区块链罚没仅适用于客观可归因的错误——通过密码学或数学可证明的行为。双重签名区块、产生无效状态转换或未能通过活跃度检查都可以在链上验证。但许多关键故障无法通过算法检测:

  • 预言机报告虚假价格(数据扣留)
  • 数据可用性层拒绝提供数据
  • AI 模型产生被操纵的输出
  • 排序器审查特定交易

这些主体间错误有一个共同的定义特征:任何两个合理的观察者都会同意错误发生了,但智能合约无法证明它。

解决方案:分叉作为惩罚

EIGEN 引入了一种激进的机制——通过分叉进行罚没——它利用社会共识而非算法验证。当运营商犯下主体间错误时,代币本身会分叉:

步骤 1:故障检测。bEIGEN 质押者观察到恶意行为并发出警报。

步骤 2:社会审议。共识参与者讨论该问题。诚实的观察者就错误是否发生达成一致。

步骤 3:挑战发起。挑战者部署三个合约:一个新的 bEIGEN 代币合约(分叉)、一个用于未来分叉的挑战合约,以及一个识别恶意运营商的分叉分发合约。挑战者提交一笔可观的 EIGEN 保证金,以阻止轻率的挑战。

步骤 4:代币选择。现在存在两个版本的 EIGEN。用户和 AVS 自由选择支持哪个。如果共识确认了不当行为,只有分叉的代币保留价值——恶意质押者将失去其全部分配。

步骤 5:解决。如果挑战成功,保证金将作为奖励;如果被拒绝,则被销毁。EIGEN 封装合约升级以指向新的规范分叉。

双代币架构

EIGEN 使用两种代币来将分叉复杂性与 DeFi 应用隔离开来

代币用途分叉行为
EIGEN交易、DeFi、抵押品不受分叉影响——免受复杂性影响
bEIGEN质押、保护 AVS受主体间分叉影响

用户将 EIGEN 封装成 bEIGEN 进行质押;提款后,bEIGEN 解封装回 EIGEN。在分叉期间,bEIGEN 会分裂(bEIGENv1 → bEIGENv2),而未质押的 EIGEN 持有者可以赎回,而无需暴露于分叉机制。

代币经济学

初始供应量:1,673,646,668 EIGEN(在电话键盘上编码“1. Open Innovation”)

分配明细

  • 社区 (45%):15% 质押空投,15% 社区倡议,15% 研发/生态系统
  • 投资者 (29.5%):约 5.0473 亿代币,在锁定期后每月解锁
  • 早期贡献者 (25.5%):约 4.5855 亿代币,在锁定期后每月解锁

归属:投资者和核心贡献者面临从代币可转让之日起的1 年锁定期(2024 年 9 月 30 日),之后在 3 年内每月解锁 4%

通胀:每年 4% 的通胀通过程序化激励分配给质押者和运营商,目前每周约 129 万 EIGEN。

当前市场状况(2025 年 12 月):

  • 价格:约 0.50-0.60 美元
  • 市值:约 2.45-3.2 亿美元
  • 流通供应量:约 4.85 亿 EIGEN
  • 历史最高价:5.65 美元(2024 年 12 月 17 日)——当前价格代表从历史最高价下跌约 90%

治理和社区声音

EigenLayer 治理仍处于“元设置阶段”,研究人员和社区在此阶段塑造协议全面启动的参数。关键机制包括:

  • 自由市场治理:运营商通过选择加入/退出 AVS 来确定风险/回报
  • 否决委员会:防止不必要的罚没
  • 协议委员会:审查 EigenLayer 改进提案(ELIPs)
  • 基于代币的治理:EIGEN 持有者在争议期间投票支持分叉——分叉过程本身即构成治理

平台层:EigenCloud 的战略转型

EigenCloud 可验证堆栈:构建信任基础设施的三个原语

2025 年 6 月更名为 EigenCloud 标志着 Eigen Labs 从再质押协议转向可验证云平台。其愿景是:将云规模的可编程性与加密级别的验证相结合,瞄准10 万亿美元以上的公共云市场,在该市场中,性能和信任都至关重要。

该架构直接映射到熟悉的云服务:

EigenCloudAWS 等效功能
EigenDAS3数据可用性 (100 MB/s)
EigenComputeLambda/ECS可验证的链下执行
EigenVerify不适用可编程争议解决

EIGEN 代币通过加密经济机制保护整个信任管道。


EigenDA:Rollup 的成本杀手和吞吐量引擎

问题背景:Rollup 将交易数据发布到以太坊以确保安全,但 calldata 成本消耗了80-90% 的运营开支。Arbitrum 和 Optimism 已在数据可用性上花费了数千万美元。随着 Rollup 采用率的增长,以太坊约 83 KB/s 的总吞吐量造成了根本性瓶颈。

解决方案架构:EigenDA 将数据可用性转移到非区块链结构,同时通过再质押维护以太坊安全。其洞察是:DA 不需要独立的共识——以太坊处理协调,而 EigenDA 运营商直接管理数据分散。

技术实现采用里德-所罗门擦除编码以实现信息理论上的最小开销,并使用 KZG 承诺来提供有效性保证,而无需欺诈证明等待期。关键组件包括:

  • 分散器:编码数据块(blobs),生成 KZG 证明,分发数据块(chunks),聚合证明
  • 验证者节点:根据承诺验证数据块,存储部分数据,返回签名
  • 检索节点:收集分片并重建原始数据

结果:EigenDA V2 于 2025 年 7 月发布,具有行业领先的规格:

指标EigenDA V2Celestia以太坊数据块
吞吐量100 MB/s约 1.33 MB/s约 0.032 MB/s
延迟平均 5 秒6 秒区块 + 10 分钟欺诈证明12 秒
成本相较于 calldata 减少约 98.91%约 0.07 美元/MB约 3.83 美元/MB

在 100 MB/s 的速度下,EigenDA 每秒可以处理800,000+ 次 ERC-20 转账——是 Visa 峰值吞吐量的 12.8 倍。

生态系统安全:430 万 ETH 质押(2025 年 3 月),245 个运营商127,000+ 个独立质押钱包,超过 91 亿美元的再质押资本

当前集成:Fuel(首个实现第二阶段去中心化的 Rollup)、Aevo、Mantle、Celo、MegaETH、AltLayer、Conduit、Gelato、Movement Labs 等。以太坊 L2 上使用替代 DA 的所有资产的 75% 使用 EigenDA。

定价(2025 年 5 月宣布降价 10 倍):

  • 免费层:12 个月内 1.28 KiB/s
  • 按需:0.015 ETH/GB
  • 预留带宽:256 KiB/s 每年 70 ETH

EigenCompute:云规模计算的加密盾牌

问题背景:区块链值得信赖但不可扩展;云可扩展但不值得信赖。复杂的 AI 推理、数据处理和算法交易需要云资源,但传统提供商无法保证代码未被修改运行或输出未被篡改。

解决方案:EigenCompute 使开发者能够在**可信执行环境(TEEs)**中运行任意链下代码,同时保持区块链级别的验证保证。应用程序以 Docker 容器形式部署——任何在 Docker 中运行的语言(TypeScript、Rust、Go、Python)都适用。

该架构提供:

  • 链上承诺:代理策略、代码容器哈希和数据源可验证地存储
  • 启用罚没的抵押品:运营商质押资产,可因执行偏差而被罚没
  • 证明基础设施:TEEs 提供基于硬件的证明,证明代码未被修改运行
  • 审计追踪:每次执行都记录到 EigenDA

灵活的信任模型:EigenCompute 的路线图包括多种验证方法:

  1. TEEs(当前主网 Alpha 版)——Intel SGX/TDX, AMD SEV-SNP
  2. 加密经济安全(即将全面可用)——EIGEN 支持的罚没
  3. 零知识证明(未来)——无需信任的数学验证

开发者体验:EigenCloud CLI (eigenx) 提供脚手架、本地开发网络测试以及一键部署到 Base Sepolia 测试网。示例应用程序包括聊天界面、交易代理、托管系统和 x402 支付协议入门套件。


EigenAI:将可验证性扩展到 AI 推理

AI 信任鸿沟:传统 AI 提供商不提供加密保证,证明提示未被修改、响应未被更改或模型是声称的版本。这使得 AI 不适用于交易、合同谈判或 DeFi 治理等高风险应用。

EigenAI 的突破:大规模确定性 LLM 推理。该团队声称实现了在 GPU 上 LLM 推理的位精确确定性执行——这被广泛认为是不可行或不切实际的。使用模型 Y 重新执行提示 X 会精确地产生输出 Z;任何差异都是篡改的加密证据。

技术方法:对 GPU 类型、CUDA 内核、推理引擎和代币生成进行深度优化,以实现一致的确定性行为,且开销足够低,适用于实际用户体验。

当前规格

  • OpenAI 兼容 API(即插即用替代品)
  • 目前支持 gpt-oss-120b-f16(120B 参数模型)
  • 支持工具调用
  • 近期路线图上包含额外的模型,包括嵌入模型

正在构建的应用

  • FereAI:具有可验证决策的交易代理
  • elizaOS:50,000+ 个具有加密证明的代理
  • Dapper Labs (Miquela):拥有不可篡改“大脑”的虚拟影响者
  • Collective Memory:160 万+ 图片/视频通过验证 AI 处理
  • Humans vs AI:预测市场游戏中每周 7 万+ 活跃用户

EigenVerify:信任的终极仲裁者

核心定位:EigenVerify 作为 EigenCloud 的“终极、公正的争议解决法庭”。当执行争议出现时,EigenVerify 审查证据并做出由经济强制支持的最终判决。

双重验证模式

客观验证:对于确定性计算,任何人都可以通过使用相同输入触发重新执行来发起挑战。如果输出不同,加密证据将证明存在错误。由再质押 ETH 提供安全保障。

主体间验证:对于理性人类会同意但算法无法验证的任务——“谁赢得了选举?”“这张图片包含猫吗?”——EigenVerify 使用质押验证者之间的多数共识。EIGEN 分叉机制作为最终保障。由 EIGEN 质押提供安全保障。

AI 裁决验证(新模式):争议由可验证的 AI 系统解决,结合了算法客观性和判断灵活性。

与其他原语的协同作用:EigenCompute 协调容器部署;执行结果记录到 EigenDA 以进行审计追踪;EigenVerify 处理争议;EIGEN 代币通过可分叉性提供最终安全。开发者通过“信任拨盘”选择验证模式,平衡速度、成本和安全性:

  • 即时:最快,安全性最低
  • 乐观:标准安全性,带挑战期
  • 可分叉:完整的主体间保证
  • 最终:最高安全性,带加密证明

状态:开发网于 2025 年第二季度上线,主网目标于 2025 年第三季度上线。


生态系统布局:从 170 亿美元+ TVL 到战略合作伙伴关系

AVS 生态系统图

AVS 生态系统涵盖多个类别:

数据可用性:EigenDA(5900 万 EIGEN 和 344 万 ETH 再质押,215 个运营商,97,000+ 个独立质押者)

预言机网络:Eoracle(首个以太坊原生预言机)

Rollup 基础设施:AltLayer MACH(快速最终性),Xterio MACH(游戏),Lagrange State Committees(具有 318 万 ETH 再质押的 ZK 轻客户端)

互操作性:Hyperlane(跨链消息传递),LayerZero DVN(跨链验证)

DePIN 协调:Witness Chain(位置证明,带宽证明)

基础设施:Infura DIN(去中心化基础设施),ARPA Network(无需信任的随机化)

与 Google 的合作:A2A + MCP + EigenCloud

于 2025 年 9 月 16 日宣布,EigenCloud 作为 Google Cloud 代理支付协议(AP2)的启动合作伙伴加入。

技术集成:A2A(代理到代理)协议使自主 AI 代理能够跨平台发现和交互。AP2 通过 x402 标准使用 HTTP 402(“需要付款”)扩展 A2A,实现与区块链无关的支付。EigenCloud 提供:

  • 可验证支付服务:通过再质押运营商的问责制,抽象化资产转换、桥接和网络复杂性
  • 工作验证:EigenCompute 通过证明和 ZK 证明实现 TEE 或确定性执行
  • 加密问责制:“授权书”(Mandates)——防篡改、加密签名的数字合约

合作范围:由 60 多个组织组成的联盟,包括 Coinbase、以太坊基金会、MetaMask、万事达卡、PayPal、美国运通和 Adobe。

战略意义:将 EigenCloud 定位为预计每年增长 45% 的 AI 代理经济的基础设施骨干。

与 Recall 的合作:可验证的 AI 模型评估

于 2025 年 10 月 16 日宣布,Recall 集成了 EigenCloud 以进行端到端可验证的 AI 基准测试。

技能市场概念:社区资助他们所需的技能,众包具有这些能力的 AI,并因识别出表现最佳者而获得奖励。AI 模型在由 EigenCloud 的确定性推理验证的正面竞争中进行竞争。

集成细节:EigenAI 提供加密证明,证明模型为给定输入生成特定输出;EigenCompute 确保性能结果透明、可复现,并可使用 TEEs 进行证明。

前期结果:Recall 在 8 个技能市场测试了 50 个 AI 模型,产生了 7,000 多个竞赛,有 150,000 多名参与者提交了 750 万个预测。

战略意义:创建了“首个为前沿 AI 模型提供加密可证明和透明排名的端到端框架”——用可验证的性能数据取代了营销驱动的基准测试。

与 LayerZero 的合作:EigenZero 去中心化验证

框架于 2024 年 10 月 2 日宣布;EigenZero 于 2025 年 11 月 13 日推出

技术架构:加密经济 DVN 框架允许任何团队部署接受 ETH、ZRO 和 EIGEN 作为质押资产的去中心化验证者网络 AVS。EigenZero 实施乐观验证,具有11 天的挑战期,并对验证失败进行经济罚没。

安全模型:从“基于信任的系统转向可在链上审计的经济可量化安全”。DVN 必须用质押资产而不是仅仅依靠声誉来支持承诺。

当前规格:EigenZero 质押 500 万美元 ZRO;LayerZero 支持 80 多个区块链,拥有 600 多个应用程序和 35 个 DVN 实体,包括 Google Cloud。

战略意义:将再质押确立为跨链互操作性的安全标准——解决消息协议中持续存在的漏洞。

其他重要合作伙伴关系

Coinbase:主网首日运营商;AgentKit 集成,使代理能够在 EigenCompute 上运行并进行 EigenAI 推理。

elizaOS:领先的开源 AI 框架(1.7 万 GitHub 星标,5 万+ 代理)集成了 EigenCloud,用于加密保证的推理和安全的 TEE 工作流。

Infura DIN:去中心化基础设施网络现在运行在 EigenLayer 上,允许以太坊质押者保护服务并赚取奖励。

Securitize/贝莱德:为贝莱德 20 亿美元代币化国库基金 BUIDL 验证定价数据——首个企业级实施。


风险分析:技术权衡与市场动态

技术风险

智能合约漏洞:审计发现了 StrategyBase 中的重入风险、不完整的罚没逻辑实现以及基础合约与 AVS 中间件之间复杂的相互依赖关系。200 万美元的漏洞赏金计划承认了持续存在的漏洞风险。

级联罚没失败:暴露于多个 AVS 的验证者面临同时罚没条件。如果大量质押被惩罚,多个服务可能会同时降级——造成“大而不倒”的系统性风险。

加密经济攻击向量:如果 600 万美元的再质押 ETH 保护 10 个模块,每个模块有 100 万美元的锁定价值,攻击成本(300 万美元罚没)可能低于潜在收益(跨模块 1000 万美元),从而使系统在经济上不安全。

TEE 安全问题

EigenCompute 的主网 Alpha 版依赖于具有已知漏洞的可信执行环境:

  • Foreshadow (2018):结合推测执行和缓冲区溢出绕过 SGX
  • SGAxe (2020):从 SGX 的私有引用飞地泄露证明密钥
  • Tee.fail (2024):影响 Intel SGX/TDX 和 AMD SEV-SNP 的 DDR5 行缓冲时序侧信道

在加密经济安全和 ZK 证明完全实施之前的过渡期,TEE 漏洞仍然是一个重要的攻击面。

确定性 AI 的局限性

EigenAI 声称实现了位精确的确定性 LLM 推理,但局限性依然存在:

  • TEE 依赖:当前验证继承了 SGX/TDX 漏洞面
  • ZK 证明:承诺“最终”实现,但尚未大规模实施
  • 开销:确定性推理增加了计算成本
  • zkML 局限性:传统的零知识机器学习证明仍然是资源密集型的

市场和竞争风险

再质押竞争

协议TVL关键差异化因素
EigenLayer170-190 亿美元机构重点,可验证云
Symbiotic17 亿美元无许可,不可变合约
Karak7.4-8.26 亿美元多资产,国家级定位

Symbiotic 首先推出了完整的罚没功能(2025 年 1 月),在 24 小时内达到了 2 亿美元的 TVL,并使用不可变、不可升级的合约,消除了治理风险。

数据可用性竞争:EigenDA 的 DAC 架构引入了 Celestia 基于区块链的 DAS 验证中不存在的信任假设。Celestia 提供更低的成本(约 3.41 美元/MB)和更深入的生态系统集成(50 多个 Rollup)。Aevo 迁移到 Celestia 使 DA 成本降低了 90% 以上。

监管风险

证券分类:SEC 2025 年 5 月的指南明确将流动质押、再质押和流动再质押排除在安全港条款之外。Kraken 案例(因质押服务被罚款 3000 万美元)引发了合规担忧。鉴于对未来资金的多层索赔,流动再质押代币可能面临证券分类。

地理限制:EIGEN 空投禁止美国和加拿大用户,创建了复杂的合规框架。Wealthsimple 的风险披露指出“与 EIGEN 相关的法律和监管风险”。

安全事件

2024 年 10 月电子邮件黑客攻击:通过被入侵的电子邮件线程拦截投资者代币转账通信,窃取了 167 万 EIGEN(570 万美元)——这不是智能合约漏洞,但损害了“可验证云”的定位。

2024 年 10 月 X 账户被黑:官方账户被钓鱼链接入侵;一名受害者损失了 80 万美元。


未来展望:从基础设施到数字社会终局

应用场景前景

EigenCloud 实现了以前不可能的应用类别:

可验证 AI 代理:具有加密证明正确行为的自主系统管理真实资本。Google AP2 合作将 EigenCloud 定位为代理经济支付的骨干。

机构 DeFi:具有链下计算但链上问责的复杂交易算法。Securitize/贝莱德 BUIDL 集成展示了企业采用路径。

无许可预测市场:基于任何现实世界结果解决的市场,具有主体间争议处理和加密经济最终性。

可验证社交媒体:代币奖励与加密验证的参与度挂钩;社区笔记对虚假信息具有经济后果。

游戏和娱乐:赌场可证明的随机性;具有加密经济验证的基于位置的奖励;具有自动托管的可验证电子竞技锦标赛。

发展路径分析

路线图进展反映了日益增长的去中心化和安全性:

近期(2026 年第一季度-第二季度):EigenVerify 主网启动;EigenCompute 全面可用并支持完整罚没;更多 LLM 模型;EigenAI 的链上 API。

中期(2026-2027 年):ZK 证明集成以实现无需信任的验证;跨主要 L2 的跨链 AVS 部署;投资者/贡献者代币完全解锁。

长期愿景:既定目标——“比特币颠覆了货币,以太坊使其可编程,EigenCloud 使任何开发者在任何行业构建任何应用程序的可验证性变得可编程”——瞄准了 10 万亿美元以上的公共云市场。

关键成功因素

EigenCloud 的发展轨迹取决于几个因素:

  1. TEE 到 ZK 的过渡:成功将验证从易受攻击的 TEEs 迁移到加密证明
  2. 竞争防御:在 Symbiotic 更快的功能交付和 Celestia 的成本优势面前保持市场份额
  3. 监管导航:为再质押和 LRTs 实现合规性清晰
  4. 机构采用:将合作伙伴关系(Google、Coinbase、贝莱德)转化为有意义的收入

该生态系统目前以120 亿美元以上的质押资产保护着20 亿美元以上的应用价值——提供了 6 倍的超额抵押率,提供了实质性的安全边际。根据 Electric Capital 的数据,拥有 190 多个正在开发的 AVS 和加密领域增长最快的开发者生态系统,EigenCloud 已经建立了显著的先发优势。这些优势是否会转化为持久的网络效应,或者在竞争和监管压力下被侵蚀,仍然是该生态系统下一阶段的核心问题。