AI與DePIN融合：分布式計算網路的崛起

自2023年以來，AI和DePIN成爲Web3領域的熱門趨勢，市值分別達到300億美元和230億美元。本文將探討這兩個領域的交集，研究相關協議的發展。

在AI技術棧中，DePIN網路通過提供計算資源爲AI賦能。大型科技公司的發展導致GPU短缺，使其他開發人員難以獲得足夠的GPU進行計算。DePIN提供了一種更靈活、更具成本效益的替代方案，通過代幣獎勵激勵資源貢獻。AI領域的DePIN將個人GPU資源整合成統一供應，爲需要計算能力的開發者提供可定制性和按需訪問，同時也爲GPU所有者創造額外收入。

AI DePIN網路概述

Render是P2P GPU計算網路的先驅，最初專注於內容創作圖形渲染，後來擴展到AI計算任務。其GPU網路已被派拉蒙影業、PUBG等娛樂業巨頭使用。

Akash定位爲支持存儲、GPU和CPU計算的"超級雲"替代品。其AkashML允許GPU網路在Hugging Face上運行超過15,000個模型。

io.net提供專門用於AI和ML用例的分布式GPU雲集羣訪問。其IO-SDK與PyTorch和Tensorflow等框架兼容，可根據計算需求自動擴展。

Gensyn專注於機器學習和深度學習計算的GPU網路。通過創新的驗證機制，預計可將GPU每小時成本降至約0.40美元。

Aethir專門提供企業級GPU，側重AI、機器學習、雲遊戲等計算密集型領域。其網路中的容器充當執行基於雲應用的虛擬端點，實現低延遲體驗。

Phala Network作爲Web3 AI解決方案的執行層，其區塊鏈是一種無需信任的雲計算解決方案。通過可信執行環境(TEE)設計處理隱私問題，使AI代理能夠由鏈上智能合約控制。

項目比較

各項目在硬件、業務重點、AI任務類型、工作定價、區塊鏈、數據隱私、工作費用、安全機制等方面存在差異。大多數項目現已整合GPU集羣以實現並行計算，提高AI模型訓練效率。

數據隱私方面，多數項目採用數據加密保護。io.net與Mind Network合作推出完全同態加密(FHE)，允許在加密狀態下處理數據。Phala Network引入可信執行環境(TEE)，提供更高級別的隔離和安全保護。

計算完成證明和質量檢查方面，Gensyn和Aethir等項目採用不同機制驗證工作完成情況並進行質量控制。

硬件統計

各項目在GPU/CPU數量和高性能GPU（如H100/A100）方面存在差異。io.net和Aethir擁有較多高性能GPU單元，更適合大型模型計算。去中心化GPU服務的成本普遍低於中心化服務。

結論

盡管AI DePIN領域仍相對新興且面臨挑戰，但這些去中心化GPU網路上執行的任務和硬件數量顯著增加，凸顯了市場對替代性計算資源的需求。未來，這些網路有望在爲開發者提供經濟高效的計算選擇方面發揮關鍵作用，爲AI和計算基礎設施的發展做出重要貢獻。