Przemysł sztucznej inteligencji stoi przed krytycznym wąskim gardłem infrastrukturalnym. Szkolenie dużych modeli językowych wymagają masowych zasobów obliczeniowych, urządzenia brzegowe proliferują w tempie wykładniczym, a niedobór GPU stał się definiującym ograniczeniem w erze AI. Tymczasem tradycyjni dostawcy chmury mają problemy z zaspokojeniem rosnącego zapotrzebowania, jednocześnie utrzymując monopolistyczną kontrolę nad dostępem i cenami.
Ponad 50% firm zajmujących się generacyjną AI zgłasza niedobory GPU jako główną przeszkodę w skalowaniu swoich działań. Oczekuje się, że moc obliczeniowa AI wzrośnie około 60 razy do końca 2025 w porównaniu z I kwartałem 2023. Ten wyścig zbrojeń obliczeniowych stworzył możliwość dla protokołów krypto zaproponowania zdecentralizowanej alternatywy.
Wejdźmy w obszar Finansowania Wtyczki Infrastruktury Fizycznej, czyli PinFi. Ten nowopowstający framework traktuje pojemność obliczeniową jako ztokenizowany zasób, który można handlować, stakować i monetizować za pośrednictwem blockchainowych sieci. Zamiast polegać na centralnych centrach danych, protokoły PinFi agregują niewykorzystaną moc GPU od niezależnych operatorów, sprzętu do gier, farm wydobywczych i urządzeń brzegowych do rozproszonych rynków dostępnych dla developerów AI na całym świecie.
Poniżej odkrywamy, jak realna moc obliczeniowa przekształca się w krypto-ekonomiczną infrastrukturę, rozumiejąc mechanikę tokenizowanych sieci obliczeniowych, modele ekonomiczne, które motywują udział, architekturę umożliwiającą weryfikację i rozliczenia oraz implikacje zarówno dla branży krypto, jak i AI.
Dlaczego PinFi teraz? Czynniki makro i techniczne
Wąskie gardło obliczeniowe przed którym stoi przemysł AI wynika z zasadniczych ograniczeń podaży. Nvidia przeznaczyła prawie 60% swojej produkcji chipów dla klientów AI w pierwszym kwartale 2025 roku, pozostawiając wielu użytkowników walczących o dostęp. Globalny rynek chipów AI osiągnął 123,16 miliarda dolarów w 2024 i oczekuje się, że osiągnie 311,58 miliarda dolarów do 2029 roku, co odzwierciedla wybuchowy popyt, który znacznie przekracza zdolność produkcyjną.
Niedobór GPU manifestuje się na wiele sposobów. Tradycyjni dostawcy usług w chmurze utrzymują listy oczekujących na premium instancje GPU. AWS pobiera 98,32 USD za godzinę za instancję 8-GPU H100, ceny, które uniemożliwiają dostęp do zaawansowanych możliwości AI wielu deweloperom i startupom. Ceny sprzętu pozostają na podwyższonym poziomie z powodu ograniczeń podaży, z cenami HBM3 wzrastającymi o 20-30% rok do roku.
Koncentracja mocy obliczeniowej w rękach kilku dużych dostawców chmury tworzy dodatkowe tarcia. Do 2025 roku analitycy twierdzą, że ponad 50% obciążeń przedsiębiorstw będzie działać w chmurze, a jednak dostęp pozostaje ograniczony przez umowy, ograniczenia geograficzne i wymagania dotyczące znajomości klienta. Ta centralizacja ogranicza innowacje i tworzy pojedyncze punkty awarii dla krytycznej infrastruktury.
Tymczasem ogromne ilości zdolności obliczeniowej pozostają niewykorzystane. Sprzęt do gier pozostaje nieużywany w godzinach pracy. Górnicy kryptowalut szukają nowych strumieni przychodów w miarę zmiany ekonomiki wydobycia. Centra danych utrzymują nadmiar pojemności w okresach niskiego obciążenia. Zdecentralizowany rynek obliczeniowy wzrósł z 9 miliardów dolarów w 2024 z prognozami osiągnięcia 100 miliardów w 2032 roku, sygnalizując uznanie, że modele rozproszone mogą uchwycić tę latentną podaż.
Skrzyżowanie technologii blockchain i fizycznej infrastruktury dojrzało przez zdecentralizowane sieci infrastruktury fizycznej, czyli DePIN. Protokoły DePIN wykorzystują zachęty tokenowe do koordynacji wdrażania i działania rzeczywistej infrastruktury. Messari określił całkowity rynek do adresowania DePIN na 2,2 biliona dolarów, z potencjałem osiągnięcia 3,5 biliona do 2028 roku.
PinFi reprezentuje zastosowanie zasad DePIN konkretnie do infrastruktury obliczeniowej. Traktuje zasoby obliczeniowe jako tokenizowalne aktywa, które generują zysk przez produktywne wykorzystanie. Ten framework przekształca obliczenia z usługi wynajmowanej od centralizowanych dostawców w towar handlowany na otwartych, bez zezwolenia rynkach.
Czym jest PinFi i tokenizowane obliczenia?
Finansowanie Wtyczki Infrastruktury Fizycznej definiuje model, w którym fizyczne aktywa obliczeniowe są reprezentowane jako cyfrowe tokeny na blockchainach, umożliwiając zdecentralizowaną własność, operację i monetizację. W przeciwieństwie do tradycyjnych protokołów zdecentralizowanych finansów, które zajmują się wyłącznie cyfrowymi aktywami, PinFi tworzy mosty między zasobami fizycznymi off-chain a systemami ekonomicznymi on-chain.
Badania akademickie definiują tokenizację jako "proces przekształcania praw, jednostki właścicielstwa aktywów, długu lub nawet fizycznego aktywa w cyfrowy token na blockchainie." W przypadku zasobów obliczeniowych oznacza to, że poszczególne GPU, klastry serwerowe czy urządzenia brzegowe stają się reprezentowane przez tokeny, które śledzą ich pojemność, dostępność i użytkowanie.
PinFi różni się fundamentalnie od standardowego finansowania infrastruktury czy typowych protokołów DeFi. Tradycyjne finansowanie infrastruktury obejmuje długoterminowe inwestycje długowe lub udziałowe w dużych projektach kapitałowych. Protokoły DeFi głównie ułatwiają handel, pożyczanie lub generowanie zysku na aktywach krypto-rodzimych. PinFi siedzi na styku, stosując zachęty krypto-ekonomiczne do koordynacji faktycznych zasobów obliczeniowych, jednocześnie utrzymując rozliczenie i zarządzanie on-chain.
Kilka protokołów ilustruje model PinFi. Bittensor działa jako zdecentralizowana sieć AI, gdzie uczestnicy dokładają modele uczenia maszynowego i zasoby obliczeniowe do wyspecjalizowanych pod-sieci skupionych na określonych zadaniach. Token TAO motywuje wkłady na podstawie informacyjnej wartości dostarczanej do zbiorowej inteligencji sieci. Ponad 7000 górników dostarczających obliczenia, Bittensor tworzy rynki dla inferencji AI i szkolenia modeli.
Render Network agreguje niewykorzystane karty GPU globalnie do rozproszonych zadań renderowania GPU. Początkowo skupione na renderowaniu 3D dla artystów i twórców treści, Render rozszerzył się na obciążenia obliczeniowe AI. Jego token RNDR służy jako płatność za zadania renderowania, jednocześnie nagradzając dostawców GPU za dostarczoną pojemność.
Akash Network działa jako zdecentralizowany rynek chmury wykorzystujący niewykorzystaną pojemność centrów danych. Poprzez system odwrotnej aukcji, wykonawcy obliczeń określają swoje wymagania, a usługodawcy licytują, aby spełnić żądania. Token AKT ułatwia zarządzanie, staking i rozliczenia w całej sieci. Na Akash zaobserwowano znaczący wzrost kwartalnych aktywnych umów najmu po rozszerzeniu swojego zakresu o GPU obok tradycyjnych zasobów CPU.
io.net zgromadziło ponad 300,000 zweryfikowanych kart GPU integrując zasoby z niezależnych centrów danych, górników krypto i innych sieci DePIN w tym Render i Filecoin. Platforma koncentruje się konkretnie na obciążeniach związanych z AI i uczeniem maszynowym, oferując deweloperom możliwość wdrażania klastrów GPU w 130 krajach w ciągu kilku minut.
Mechanika tokenizowanych obliczeń podąża za spójnym wzorcem we wszystkich tych protokołach. Dostawcy obliczeń rejestrują swoje urządzenia w sieci, przechodząc procesy weryfikacji w celu potwierdzenia pojemności i możliwości. Inteligentne kontrakty zarządzają relacją między podażą a popytem, kierując zadania obliczeniowe do dostępnych węzłów na podstawie wymagań, ceny i ograniczeń geograficznych. Nagrody tokenowe motywują zarówno dostarczenie sprzętu, jak i dostarczanie usług wysokiej jakości.
Generowanie wartości następuje poprzez rzeczywiste użycie, a nie spekulację. Gdy deweloper AI szkoli model używając rozproszonych zasobów GPU, płatność płynie do dostawców, których sprzęt wykonał pracę. Moc obliczeniowa staje się produktywnym aktywem generującym zysk, podobnie jak walidatory proof-of-stake zarabiają nagrody za zabezpieczanie sieci. To tworzy zrównoważoną ekonomię, gdzie wartość tokena jest skorelowana z użytecznością sieci.
Architektura infrastruktury: węzły, rynki, rozliczenia
Architektura umożliwiająca tokenizowane obliczenia wymaga koordynacji na wielu warstwach. Na jej fundamentach stoi sieć niezależnych dostawców, którzy wdrażają sprzęt, rejestrują się w protokołach i udostępniają pojemność do wynajęcia. Ci dostawcy wahają się od indywidualnych posiadających komputery gamingowe po profesjonalnych operatorów centrów danych po operacje wydobycia kryptowalut poszukujące dodatkowych strumieni przychodów.
Świadczenie węzłów zaczyna się, gdy dostawca obliczeń podłącza sprzęt do sieci. Protokoły takie jak io.net wspierają różne typy kart GPU, od konsumenckich NVIDIA RTX 4090 po enterprise H100 i A100. Dostawca instaluje oprogramowanie klienta, które ujawnia pojemność do warstwy orkiestracyjnej sieci, jednocześnie utrzymując granice bezpieczeństwa, które zapobiegają nieautoryzowanemu dostępowi.
Mechanizmy weryfikacji zapewniają, że reklamowana pojemność odpowiada rzeczywistości. Content: rzeczywiste możliwości. Niektóre protokoły stosują kryptograficzne dowody obliczeń, gdzie węzły muszą wykazać, że poprawnie wykonały określone obliczenia. Bittensor wykorzystuje swój mechanizm Yuma Consensus, gdzie walidatorzy oceniają jakość wyników maszynowego uczenia się minerów i przypisują oceny decydujące o podziale nagród. Węzły dostarczające niskiej jakości wyniki lub próbujące oszukiwać otrzymują zmniejszone wynagrodzenie lub narażają się na utratę stakowanych tokenów.
Benchmarking opóźnień pomaga dopasować obciążenia do odpowiedniego sprzętu. Inference AI wymaga innych charakterystyk wydajności niż trenowanie modeli czy rendering 3D. Lokalizacja geograficzna wpływa na opóźnienia w aplikacjach edge computing, gdzie przetwarzanie musi odbywać się blisko źródeł danych. Rynek edge computing osiągnął wartość 23,65 miliarda dolarów w 2024 roku i przewiduje się, że osiągnie 327,79 miliarda dolarów do 2033 roku, napędzany zapotrzebowaniem na lokalizowane przetwarzanie.
Warstwa marketplace łączy popyt na moc obliczeniową z podażą. Gdy deweloperzy potrzebują zasobów GPU, określają wymagania, w tym moc obliczeniową, pamięć, czas trwania i maksymalną cenę. Akash stosuje model aukcji odwrotnej, w którym wdrażający określają warunki, a dostawcy składają oferty, aby wygrać kontrakty. Render stosuje algorytmy dynamicznego ustalania cen, które dostosowują stawki w zależności od wykorzystania sieci i warunków rynkowych.
Algorytmy routingu zadań optymalizują umiejscowienie zadań obliczeniowych w dostępnych węzłach. Uwzględniane czynniki to specyfikacje sprzętu, bieżące wykorzystanie, bliskość geograficzna, historia wydajności i cena. Warstwa orkiestracji io.net obsługuje konteneryzowane przepływy pracy i wspiera orkiestrację natywną dla Ray dla rozproszonych obciążeń w uczeniu maszynowym.
Rozliczenia odbywają się na łańcuchu dzięki inteligentnym kontraktom, które escrow płatności i uwalniają środki po zweryfikowanym zakończeniu pracy. To bezpieczne rozliczenie eliminuje ryzyko kontrahenta, umożliwiając jednocześnie mikropłatności za krótkie prace obliczeniowe. Protokoły zbudowane na blockchainach o wysokiej przepustowości, takich jak Solana, mogą obsługiwać wolumen transakcji generowany przez tysiące jednoczesnych żądań inferencyjnych.
Mechanizmy stakowania wyrównują interesy uczestników. Dostawcy obliczeń często stakują tokeny, aby wykazać zaangażowanie i wystawić zabezpieczenie, które może być obcięte w przypadku słabej wydajności. Walidatorzy w Bittensor stakują tokeny TAO, aby zyskać wpływy w ocenie minerów i zarobić na częściach nagród blokowych. Posiadacze tokenów mogą delegować stake do zaufanych walidatorów, podobnie jak w mechanizmach konsensusu proof-of-stake.
Governance pozwala posiadaczom tokenów na głosowanie nad parametrami protokołu, w tym dystrybucją nagród, strukturą opłat i upgradem sieci. Decentralized governance zapewnia, że żadna centralna władza nie może jednostronnie zmieniać zasad lub ograniczać dostępu, utrzymując bezpozwoleniową naturę, która odróżnia te sieci od tradycyjnych dostawców chmur.
Architektura ta ostro kontrastuje z centralnym przetwarzaniem w chmurze. Główni dostawcy posiadają swoją infrastrukturę, ustanawiają ceny bez konkurencji rynkowej, wymagają kont i kontroli zgodności oraz utrzymują kontrolę nad dostępem i cenzurą. Protokoły PinFi rozpraszają własność wśród tysięcy niezależnych operatorów, umożliwiają przezroczyste ustalanie cen oparte na rynku, działają bez pozwolenia i opierają się cenzurze przez decentralizację.
Tokenomics & Incentive Models
Ekonomia tokenowa dostarcza struktury motywacyjnej, która koordynuje sieci rozproszonych obliczeń. Nat
plement plans to serve multiple functions including payment for services, rewards for resource provision, governance rights and staking requirements for network participation.
Mechanizmy emisji określają, jak tokeny wchodzą do obiegu. Bittensor podąża za modelem Bitcoin z ograniczoną podażą 21 milionów tokenów TAO i okresowymi halvingami, które z czasem zmniejszają emisję. Obecnie 7200 TAO jest mintowanych dziennie, dzielonych między minerów, którzy dostarczają zasoby obliczeniowe, a walidatorów, którzy zapewniają jakość sieci. To tworzy rzadkość podobną do Bitcoina, kierując inflację na produktywną infrastrukturę.
Inne protokoły wydają tokeny na podstawie użycia sieci. Gdy zadania obliczeniowe są wykonywane, nowe mintowane tokeny trafiają do dostawców proporcjonalnie do dostarczonych przez nich zasobów. Ta bezpośrednia zależność między tworzeniem wartości a emisją tokenów gwarantuje nagradzanie inflacji rzeczywistej produktywności, a nie pasywnego posiadania tokenów.
Stakowanie tworzy zaangażowanie uczestników sieci. Dostawcy obliczeń stakują tokeny, aby zarejestrować węzły i wykazać zaangażowanie. Słaba wydajność lub próby oszustwa skutkują obcinaniem, gdzie stakowane tokeny są niszczone lub redystrybuowane do poszkodowanych stron. Ta ekonomiczna kara zachęca do rzetelnego dostarczania usług i uczciwego zachowania.
Walidatorzy stakują większe ilości, aby zyskać wpływ na ocenę jakości i decyzje dotyczące zarządzania. W modelu Bittensor walidatorzy oceniają wyniki minerów i przedstawiają macierze wag wskazujące, które węzły dostarczyły cenne wkłady. Konsensus Yuma agreguje te oceny ważone przez staking walidatorów w celu ustalenia ostatecznego podziału nagród.
Dynamika podaży i popytu na tokeny obliczeniowe funkcjonuje na dwóch poziomach. Po stronie podaży, dodawanie nowych węzłów do sieci zwiększa dostępną zdolność obliczeniową. Nagrody tokenowe muszą być wystarczające, aby zrekompensować koszty sprzętu, elektryczność i koszty alternatywnego wykorzystania sprzętu. W miarę wzrostu cen tokenów, dostarczanie obliczeń staje się bardziej opłacalne, przyciągając dodatkową podaż.
Po stronie popytu, cena tokenów odzwierciedla wartość, jaką użytkownicy przypisują dostępowi do sieci. W miarę jak aplikacje AI się mnożą, a niedobór obliczeń nasila, skłonność do płacenia za zdecentralizowane zasoby rośnie. Rynek sprzętu AI ma osiągnąć wzrost z 66,8 miliarda dolarów w 2025 roku do 296,3 miliarda dolarów do 2034 roku, tworząc trwały popyt na alternatywne źródła obliczeń.
Wzrost wartości tokenów przynosi korzyści wszystkim uczestnikom. Dostawcy sprzętu zarabiają więcej za te same wyniki obliczeniowe. Wcześni operatorzy węzłów zyskują na aprecjacji zgromadzonych nagród. Deweloperzy korzystają z zdecentralizowanej alternatywy dla drogich c
entralnych dostawców. Posiadacze tokenów, którzy stakują lub dostarczają płynność, zgarniają opłaty z aktywności sieciowej.
Modele ryzyka zajmują się potencjalnymi trybami awarii. Czas przestoju węzłów redukuje dochody, ponieważ zadania są kierowane na dostępne alternatywy. Koncentracja geograficzna tworzy problemy z opóźnieniami dla aplikacji edge wymagających lokalnego przetwarzania. Efekty sieciowe sprzyjają większym protokołom z bardziej zróżnicowanym sprzętem i dystrybucją geograficzną.
Inflacja tokenów musi równoważyć przyciąganie nowej podaży z utrzymaniem wartości dla istniejących posiadaczy. Badania nad zdecentralizowanymi protokołami infrastruktury wskazują, że zrównoważona tokenomika wymaga, aby wzrost popytu przewyższał wzrost podaży. Protokoły wdrażają mechanizmy spalania, gdzie tokeny używane do płatności są na zawsze usuwane z obiegu, tworząc presję deflacyjną kompensującą inflację.
Struktury opłat różnią się między sieciami. Niektóre bezpośrednio obciążają użytkowników za pomocą natywnych tokenów. Inne akceptują stablecoiny lub opakowane wersje głównych kryptowalut, z tokenami protokołu służącymi głównie do zarządzania i stakowania. Modele hybrydowe wykorzystują tokeny do dostępu do sieci, podczas gdy rozliczenia za obliczenia odbywają się w stabilnych aktywach, aby zmniejszyć ryzyko zmienności.
Przestrzeń projektowa dla modeli zachęt ciągle się rozwija, ponieważ protokoły eksperymentują z różnymi podejściami do równoważenia interesów interesariuszy i utrzymywania długoterminowego wzrostu.
AI, Edge i Infrastruktura Rzeczywista
Sieci obliczeniowe oparte na tokenizacji umożliwiają aplikacje wykorzystujące rozproszony sprzęt dla obciążeń AI, przetwarzania edge i specjalistycznych potrzeb infrastruktury. Różnorodność przypadków użycia pokazuje, jak zdecentralizowane modele mogą rozwiązywać wąskie gardła w całym stosie obliczeniowym.
Rozproszone trenowanie modeli AI to główny przypadek użycia. Trenowanie dużych modeli językowych lub systemów rozpoznawania obrazów wymaga ogromnych obliczeń równoległych na wielu GPU. Tradycyjne podejścia koncentrują to trenowanie w centralnych centrach danych należących do głównych dostawców chmur. Zdecentralizowane sieci umożliwiają trenowanie na rozproszone węzły geograficznie, z których każdy wnosi wkład w obliczenia koordynowane poprzez orkiestrację opartą na blockchain.
Architektura subnetów Bittensor umożliwia specjalizowane rynki AI skoncentrowane na określonych zadaniach, takich jak generowanie tekstu, synteza obrazów czy ekstrakcja danych. Minery konkurują, aby dostarczać wysokiej jakości wyniki w wybranych przez siebie domenach, a walidatorzy oceniają wydajność i dystrybuują nagrody odpowiednio. To tworzy konkurencyjne rynki, gdzie najlepsze modele i naj
bardziej efektywne implementacje naturalnie się wyłaniają poprzez ekonomiczną selekcję.
Obciążenia przetwarzania edge szczególnie korzystają z zdecentralizowanej infrastruktury.Content:
2024](https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/edge-computing-market), napędzany przez aplikacje wymagające niskiej latencji i lokalnego przetwarzania. Urządzenia IoT generujące ciągłe dane z czujników wymagają natychmiastowej analizy bez opóźnień wynikających z przesyłania danych do odległych centrów danych. Pojazdy autonomiczne wymagają podejmowania decyzji w ułamku sekundy, co nie toleruje opóźnień sieciowych.
Zdecentralizowane sieci obliczeniowe mogą umiejscowić możliwości przetwarzania fizycznie blisko źródeł danych. Fabryka wdrażająca czujniki przemysłowego IoT może wynajmować węzły brzegowe w tym samym mieście lub regionie, zamiast polegać na scentralizowanych chmurach oddalonych o setki mil. Przemysłowe aplikacje IoT miały największy udział w rynku w edge computingu w 2024 roku, odzwierciedlając krytyczną naturę lokalnego przetwarzania dla produkcji i logistyki.
Renderowanie treści i kreatywne procesy robocze konsumują znaczące zasoby GPU. Artyści renderujący sceny 3D, animatorzy produkujący filmy i twórcy gier kompilujący zasoby potrzebują intensywnego przetwarzania równoległego. Render Network specjalizuje się w rozproszonym renderowaniu GPU, łącząc twórców z nieużywaną pojemnością GPU na całym świecie. Ten model rynkowy redukuje koszty renderowania, jednocześnie zapewniając strumienie przychodów dla właścicieli GPU w okresach poza szczytem.
Obliczenia naukowe i aplikacje badawcze napotykają ograniczenia budżetowe przy dostępie do drogich zasobów chmurowych. Instytucje akademickie, niezależni badacze i mniejsze organizacje mogą wykorzystać zdecentralizowane sieci do uruchamiania symulacji, analizy zbiorów danych lub treningu modeli specjalistycznych. Brak konieczności posiadania uprawnień oznacza, że badacze z dowolnego regionu mogą uzyskiwać dostęp do zasobów obliczeniowych bez instytucjonalnych kont chmurowych lub kontroli kredytowej.
Platformy gamingowe i metawersalne wymagają obliczeń renderowania i fizyki dla immersyjnych doświadczeń. W miarę jak wirtualne światy rosną w złożoności, zwiększają się wymagania obliczeniowe dotyczące utrzymania trwałych środowisk i obsługi tysięcy jednoczesnych użytkowników. Rozproszone węzły obliczeniowe na brzegu sieci mogą zapewnić lokalne przetwarzanie dla regionalnych populacji graczy, redukując opóźnienia przy jednoczesnym rozpraszaniu kosztów infrastruktury między dostawcami motywowanymi tokenami.
Wniosek AI na dużą skalę wymaga ciągłego dostępu do GPU w celu obsługi predykcji z wytrenowanych modeli. Chatbot obsługujący miliony zapytań, usługa generowania obrazów przetwarzająca zapytania użytkowników, czy silnik rekomendacji analizujący zachowania użytkowników — wszystkie wymagają zawsze dostępnego przetwarzania. Zdecentralizowane sieci zapewniają redundancję i geograficzną dystrybucję, co zwiększa niezawodność w porównaniu do zależności od pojedynczego dostawcy.
Strefy geograficzne niedostatecznie obsługiwane przez głównych dostawców chmur stanowią możliwości dla protokołów PinFi. Regiony z ograniczoną obecnością centrów danych napotykają wyższe opóźnienia i koszty przy dostępie do scentralizowanej infrastruktury. Lokalni dostawcy sprzętu w tych rejonach mogą oferować pojemność obliczeniową dostosowaną do regionalnego popytu, zdobywając nagrody w tokenach jednocześnie poprawiając dostęp lokalny do możliwości AI.
Wymogi dotyczące suwerenności danych coraz częściej nakazują przetwarzanie danych w określonych jurysdykcjach. Regulacje takie jak unijny akt o danych wymagają, aby wrażliwe informacje były przetwarzane lokalnie, co zachęca do wdrożenia infrastruktury brzegowej zgodnej z przepisami o lokalizacji danych. Zdecentralizowane sieci naturalnie wspierają wdrażanie węzłów specyficznych dla jurysdykcji, jednocześnie utrzymując globalną koordynację poprzez rozliczenia oparte na blockchainie.
Why It Matters: Implications for Crypto & Infrastructure
Pojawienie się PinFi reprezentuje rozszerzenie kryptowalut poza czysto finansowe aplikacje do koordynacji infrastruktury rzeczywistej. Ta zmiana niesie implikacje zarówno dla ekosystemu kryptowalut, jak i szerszych branż obliczeniowych.
Protokół kryptowalutowy demonstruje użyteczność poza spekulacjami, rozwiązując rzeczywiste problemy infrastruktury. DePIN i PinFi tworzą systemy ekonomiczne, które koordynują zasoby fizyczne, udowadniając, że zachęty oparte na blockchainie mogą wspierać sieci rzeczywiste. Całkowity adresowalny rynek sektora DePIN wynosi obecnie około 2,2 biliona dolarów i może osiągnąć 3,5 biliona dolarów do 2028 roku, co stanowi około trzykrotność całkowitej kapitalizacji rynku kryptowalut dzisiaj.
Demokratyzacja dostępu do mocy obliczeniowej rozwiązauje fundamentalną asymetrię w rozwoju AI. Obecnie zaawansowane możliwości AI pozostają w dużej mierze skoncentrowane w dobrze finansowanych firmach technologicznych, które mogą sobie pozwolić na ogromne klastry GPU. Start-upy, badacze i deweloperzy w środowiskach z ograniczonymi zasobami napotykają bariery w udziale w innowacjach AI. Zdecentralizowane sieci obliczeniowe obniżają te bariery, zapewniając dostęp bez uprawnień do rozproszonego sprzętu w cenach rynkowych.
Utworzenie nowych klas aktywów rozszerza krajobraz inwestycyjny kryptowalut. Tokeny pojemności obliczeniowej reprezentują własność infrastruktury produktywnej, która generuje przychody poprzez rzeczywiste użytkowanie. Różni się to od czysto spekulacyjnych aktywów lub tokenów zarządzania bez wyraźnych mechanizmów uchwytywania wartości. Posiadacze tokenów de facto posiadają udziały w zdecentralizowanym dostawcy chmurowym, którego wartość jest związana z popytem na usługi obliczeniowe.
Tradycyjne monopole infrastrukturalne mogą być zagrożone potencjalnym zakłóceniem. Scentralizowani dostawcy chmur, tacy jak AWS, Microsoft Azure i Google Cloud utrzymują oligopolistyczną kontrolę nad rynkami mocy obliczeniowej, ustalając ceny bez bezpośredniej konkurencji. Zdecentralizowane alternatywy wprowadzają dynamikę rynkową, gdzie tysiące niezależnych dostawców konkuruje, potencjalnie obniżając koszty i poprawiając dostępność.
Przemysł AI korzysta, redukując zależność od scentralizowanej infrastruktury. Obecnie rozwój AI skupia się wokół głównych dostawców chmur, tworząc pojedyncze punkty awarii i ryzyko koncentracji. Ponad 50% firm związanych z generatywną AI zgłasza niedobory GPU jako główne przeszkody. Rozproszone sieci zapewniają alternatywną pojemność, która może absorbować nadmiar popytu i oferować redundancję przed zakłóceniami w łańcuchu dostaw.
Poprawa efektywności energetycznej może wynikać z lepszego wykorzystania pojemności. Zestawy do gier pozostające w trybie gotowości zużywają energię bezproduktywnie. Operacje wydobywcze z nadmiarową pojemnością szukają dodatkowych strumieni przychodów. Rozproszone sieci wykorzystują nieużywane GPU do produkcyjnych celów, poprawiając ogólną efektywność zasobów w ekosystemie obliczeniowym.
Odporność na cenzurę nabiera znaczenia dla aplikacji AI. Scentralizowani dostawcy chmur mogą odmówić usługi określonym użytkownikom, aplikacjom lub całym regionom geograficznym. Zdecentralizowane sieci działają bez konieczności posiadania uprawnień, umożliwiając rozwój i wdrażanie AI bez wymogu zgody od prześladowców. Ma to szczególne znaczenie dla kontrowersyjnych aplikacji lub użytkowników w restrykcyjnych jurysdykcjach.
Poprawia się architektura prywatności danych poprzez lokalne przetwarzanie. Edge computing utrzymuje wrażliwe dane blisko ich źródła, zamiast przesyłać je do odległych centrów danych. Zdecentralizowane sieci mogą implementować techniki zapewniające prywatność, takie jak uczenie federacyjne, gdzie modele uczą się na rozproszonych danych bez centralizowania surowych informacji.
Efektywność rynku wzrasta dzięki przejrzystemu odkrywaniu cen. Tradycyjne ceny chmury pozostają nieprzejrzyste, z złożonymi strukturami opłat i negocjowanymi kontraktami korporacyjnymi. Zdecentralizowane rynki ustalają wyraźne ceny spotowe dla zasobów obliczeniowych, umożliwiając deweloperom optymalizację kosztów, a dostawcom maksymalizację przychodów poprzez dynamiczną konkurencję.
Długoterminowa istotność wynika z utrzymujących się czynników napędowych popytu. Obciążenia związane z AI będą nadal rosły w miarę proliferacji aplikacji. Rynek sprzętu AI ma wzrosnąć z 66,8 miliarda dolarów w 2025 roku do 296,3 miliarda dolarów w 2034 roku. Obliczenia pozostaną fundamentalnym ograniczeniem, zapewniając ciągły popyt na alternatywne modele infrastruktury.
Efekty sieciowe sprzyjają wczesnym protokołom, które osiągają masę krytyczną. W miarę jak więcej dostawców sprzętu dołącza, różnorodność dostępnych zasobów wzrasta. Poprawia się dystrybucja geograficzna, redukując opóźnienia dla aplikacji brzegowych. Większe sieci przyciągają więcej deweloperów, tworząc korzystne cykle wzrostu. Pionierzy w określonych domenach mogą uzyskać trwałe przewagi.
Challenges & Risks
Pomimo obiecujących aplikacji, sieci obliczeniowe z tokenizacją napotykają znaczące techniczne, ekonomiczne oraz regulacyjne wyzwania, które mogą ograniczyć wzrost lub ograniczyć adopcję.
Niezawodność techniczna pozostaje podstawowym problemem. Scentralizowani dostawcy chmur oferują umowy serwisowe gwarantujące dostępność i wydajność. Rozproszone sieci koordynują sprzęt od niezależnych operatorów o różnym poziomie profesjonalizmu i jakości infrastruktury. Awarie węzłów, przerwy sieciowe lub okna konserwacyjne tworzą luki w dostępności, które muszą być zarządzane poprzez redundancję i algorytmy routingu.
Weryfikacja rzeczywiście wykonanej pracy stanowi ciągłe wyzwanie. Zapewnienie, że węzły wykonują obliczenia uczciwie, a nie zwracają fałszywych wyników, wymaga zaawansowanych systemów dowodowych. Kryptograficzne dowody na wykonane obliczenia dodają obciążenia, ale pozostają konieczne, aby zapobiegać oszustwom. Niedoskonałe mechanizmy weryfikacji umożliwiają potencjalne ataki, w których złośliwe węzły zgłaszają nagrody без提供谛言шийністю一чекциииости̰.
Ograniczenia dotyczące opóźnień i przepustowości wpływają na rozproszone obciążenia工作ников.Computing across geographically dispersed locations can cause delays compared to co-located hardware in single data centers. Network bandwidth between nodes constrains the types of workloads suitable for distributed processing. Tightly coupled parallel computations requiring frequent inter-node communication face performance degradation.
Zmienność jakości usług tworzy niepewność dla aplikacji produkcyjnych. W przeciwieństwie do zarządzanych środowisk chmurowych o przewidywalnej wydajności, heterogeniczne pule sprzętowe produkują niespójne wyniki. Trening może być wykonany na sprzęcie klasy korporacyjnej, takim jak H100s, lub kartach konsumenckich RTX w zależności od dostępności. Programiści aplikacji muszą projektować z myślą o tej zmienności lub implementować filtrowanie, które ogranicza zadania do konkretnych poziomów sprzętowych.
Ekonomiczna trwałość wymaga równoważenia wzrostu podaży z rozwojem popytu. Szybkie zwiększenie dostępnej mocy obliczeniowej bez odpowiadającego wzrostu popytu prowadziłoby do spadku cen tokenów i zmniejszenia rentowności dostawców. Protokoły muszą starannie zarządzać emisją tokenów, aby uniknąć inflacji przewyższającej wzrost użytkowy.
Kompresja wartości tokenów stwarza ryzyko dla długoterminowych uczestników. W miarę jak nowi dostawcy dołączają do sieci w poszukiwaniu nagród, zwiększona konkurencja obniża dochody na węzeł. Wczesni uczestnicy korzystający z wyższych początkowych nagród mogą z czasem odczuć spadek zwrotów. Jeśli aprecjacja tokenów nie zrównoważy tego rozcieńczenia, rośnie rotacja dostawców, a stabilność sieci cierpi.
Zmienność rynku wprowadza ryzyko finansowe dla uczestników. Dostawcy zarabiają nagrody w natywnych tokenach, których wartość się zmienia. Operator sprzętu może inwestować kapitał w zakup GPU z oczekiwaniem, że ceny tokenów pozostaną stabilne, ale może ponieść straty, jeśli ceny spadną. Mechanizmy zabezpieczające i opcje płatności w stablecoinach mogą łagodzić zmienność, ale wprowadzają złożoność.
Niepewność regulacyjna wokół klasyfikacji tokenów tworzy wyzwania dla zgodności. Securiści z różnych jurysdykcji oceniają, czy tokeny obliczeniowe stanowią papiery wartościowe podlegające wymogom rejestracyjnym. Niejasny status prawny ogranicza udział instytucjonalny i tworzy ryzyko odpowiedzialności dla twórców protokołów.
Regulacje ochrony danych nakładają wymagania, które sieci rozproszone muszą spełniać. Przetwarzanie danych obywateli europejskich wymaga zgodności z RODO, w tym minimalizacji danych i praw do usunięcia. Aplikacje medyczne muszą spełniać wymagania HIPAA. Aplikacje finansowe stają przed obowiązkami w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy. Zdecentralizowane sieci komplikują zgodność, gdy dane przemieszczają się między wieloma jurysdykcjami i niezależnymi operatorami.
Udział sprzętu może wywołać nadzór regulacyjny w zależności od tego, jak są strukturalne ustalenia. Jurysdykcje mogą klasyfikować pewne relacje dostawców jako oferty papierów wartościowych lub regulowane produkty finansowe. Granica między dostarczaniem infrastruktury a kontraktami inwestycyjnymi pozostaje niejasna w wielu ramach prawnych.
Konkurencja ze strony hiperskalowych dostawców chmurowych rośnie. Duzi dostawcy inwestują miliardy w nową pojemność centrów danych i niestandardowe akceleratory AI. Ci dobrze kapitalizowani uczestnicy rynku mogą obniżać ceny lub łączyć zasoby obliczeniowe z innymi usługami, aby utrzymać udział w rynku.
Fragmentacja sieci mogłaby ograniczyć łączenia. Wiele konkurujących protokołów tworzy ekosystemy wirtualne, w których zasoby obliczeniowe nie mogą łatwo przechodzić między sieciami. Brak standaryzacji w API, mechanizmach weryfikacji czy standardach tokenów redukuje wydajność i zwiększa koszty zmiany dla programistów.
Ryzyko wczesnych adopcji dotyczy protokołów bez sprawdzonych zapisów. Nowe sieci stają przed problemami "kurczaka i jaja", przyciągając jednocześnie dostawców sprzętu i nabywców mocy obliczeniowej. Protokoły mogą nie osiągnąć masy krytycznej potrzebnej do zrównoważonego działania. Inwestorzy w tokeny stoją przed ryzykiem całkowitej straty, jeśli sieci ulegną awarii lub nie zyskają przyjęcia.
Luki w zabezpieczeniach w inteligentnych kontraktach lub warstwach koordynacji mogą umożliwić kradzież funduszy lub zakłócenie sieci. Sieci zdecentralizowane stawiają wyzwania związane z bezpieczeństwem, wymagające starannego audytu inteligentnych kontraktów i programów nagród za błędy.
Droga Przed Nami i Co Obserwować
Śledzenie kluczowych wskaźników i rozwojów zapewnia wgląd w dojrzewanie i trajektorię wzrostu ztokenizowanych sieci compute.
Wskaźniki wzrostu sieci obejmują liczbę aktywnych węzłów obliczeniowych, geograficzne rozmieszczenie, różnorodność sprzętową i całkowitą dostępną pojemność mierzoną w mocy obliczeniowej lub ekwiwalentach GPU. Rozszerzenie tych wskaźników sygnalizuje rosnącą podaż i odporność sieci.
Metryki użytkowania ujawniają rzeczywisty popyt na zdecentralizowane obliczenia. Aktywne zadania obliczeniowe, całkowita liczba przeprowadzonych godzin przetwarzania i różnorodność typów obciążenia pokazują, czy sieci obsługują realne aplikacje poza spekulacją.
Kapitalizacja rynkowa tokenów i w pełni rozwodnione wyceny zapewniają rynkowe oceny wartości protokołu. Porównanie wycen z rzeczywistymi przychodami lub przepustowością obliczeniową ujawnia, czy tokeny wyceniają oczekiwania dotyczące przyszłego wzrostu, czy odzwierciedlają aktualny użytek.
Spółki partnerskie z firmami AI i przyjęcia korporacyjne sygnalizują główną walidację. Kiedy uznane laboratoria AI, deweloperzy modeli lub aplikacje produkcyjne wdrażają obciążenia na zdecentralizowane sieci, wykazuje to, że rozproszona infrastruktura spełnia rzeczywiste wymagania.
Aktualizacje protokołu i dodatki funkcji wskazują na ciągłe momentum w rozwoju. Integracja nowych typów GPU, ulepszone systemy orkiestracji, usprawnione mechanizmy weryfikacji lub ulepszenia zarządzania pokazują aktywną iterację w kierunku lepszej infrastruktury.
Rozwój regulacyjny kształtuje środowisko operacyjne. Korzystna klasyfikacja tokenów infrastrukturalnych lub jasne wytyczne dotyczące wymogów zgodności zmniejszyłyby niepewność prawną i umożliwiły szersze uczestnictwo instytucji.
Dynamika konkurencyjna między protokołami determinuje strukturę rynku. Przestrzeń infrastruktury obliczeniowej może się skonsolidować wokół kilku dominujących sieci osiągających silne efekty sieciowe lub pozostać zróżnicowana z wyspecjalizowanymi protokołami obsługującymi różne nisze.
Hybrydowe modele łączące elementy scentralizowane i zdecentralizowane mogą się pojawić. Przedsiębiorstwa mogą korzystać z tradycyjnych chmur dla podstawowej pojemności, jednocześnie wybuchając do zdecentralizowanych sieci podczas szczytowego zapotrzebowania.
Sieci konsorcjów mogą się formować, gdzie uczestnicy przemysłowi wspólnie operują zdecentralizowaną infrastrukturą. Spółki AI, dostawcy chmury, producenci sprzętu lub instytucje akademickie mogą ustanowić wspólne sieci, które zredukowałyby indywidualne wymagania kapitałowe, jednocześnie utrzymując zdecentralizowane zarządzanie.
Specjalizacja wertykalna wydaje się prawdopodobna, gdy protokoły optymalizują się dla konkretnych zastosowań. Niektóre sieci mogą koncentrować się wyłącznie na szkoleniu AI, inne na wnioskowaniach, niektóre na edge computingu, inne na renderingu lub obliczeniach naukowych.
Integracja z istniejącymi narzędziami i frameworkami AI okaże się krytyczna. Łatwość kompatybilności z popularnymi bibliotekami uczenia maszynowego, systemami orkiestracji i pipeline'ami wdrażania redukuje tarcie dla deweloperów.
Uwagi o zrównoważonym rozwoju mogą coraz bardziej wpływać na projektowanie protokołów. Mechanizmy konsensusu oszczędzające energię, zachęty do odnawialnej energii dla operatorów węzłów lub integracja z kredytami węglowymi mogą wyróżnić protokoły, które przemawiają do użytkowników świadomych środowiskowo.Zachowaj tłumaczenie dla markdown linków.
Pozycjonowanie efektywności jako przewaga konkurencyjna.
Relacje medialne i uwaga społeczności krypto służą jako wiodące wskaźniki świadomości głównego nurtu. Zwiększona dyskusja na temat konkretnych protokołów, rosnące zainteresowanie wyszukiwań lub rosnąca liczba obserwujących w mediach społecznościowych często poprzedzają szerszą adopcję i wzrost cen tokenów. Jednak cykle hype'u mogą tworzyć mylące sygnały oderwane od fundamentalnego wzrostu.
Wniosek
Finansowanie infrastruktury fizycznej reprezentuje ewolucję kryptowalut w kierunku koordynacji zasobów obliczeniowych w świecie rzeczywistym. Poprzez tokenizację zdolności obliczeniowej, protokoły PinFi tworzą rynki, na których bezczynne GPU stają się produktywnymi aktywami generującymi zyski dzięki obciążeniom AI, przetwarzaniu na brzegu sieci i specjalistycznym potrzebom infrastrukturalnym.
Konwergencja nienasyconego zapotrzebowania AI na moc obliczeniową z zdolnością kryptowalut do koordynowania systemów rozproszonych poprzez bodźce ekonomiczne tworzy przekonującą propozycję wartości. Niedobory GPU dotykające ponad 50% firm zajmujących się generatywną AI pokazują powagę wąskich gardeł w infrastrukturze. Rozwój rynków obliczeń zdecentralizowanych z 9 miliardów dolarów w 2024 roku do prognozowanych 100 miliardów dolarów w 2032 roku sygnalizuje uznanie rynku, że modele rozproszone mogą wychwycić utajoną podaż.
Protokoły takie jak Bittensor, Render, Akash i io.net pokazują różne podejścia do tego samego fundamentalnego wyzwania: efektywnego dopasowania podaży obliczeń do popytu poprzez bezzezwoleniową, opartą na blockchainie koordynację. Każda sieć eksperymentuje z różnymi mechanikami tokenowymi, mechanizmami weryfikacji i docelowymi aplikacjami, przyczyniając się do szerszego ekosystemu eksplorującego przestrzeń projektową dla zdecentralizowanej infrastruktury.
Implikacje wykraczają poza krypto do przemysłu AI i szeroko rozumianej infrastruktury obliczeniowej. Demokratyzowany dostęp do zasobów GPU obniża bariery dla innowacji AI. Zredukowana zależność od scentralizowanych oligopoli w chmurze wprowadza dynamiczne czynniki konkurencyjne, które mogą poprawić ceny i dostępność. Pojawiają się nowe klasy aktywów, ponieważ tokeny reprezentują własność w produktywnej infrastrukturze, a nie czystą spekulację.
Pozostają znaczące wyzwania. Niezawodność techniczna, mechanizmy weryfikacji, ekonomiczna trwałość, niepewność regulacyjna i konkurencja ze strony dobrze skapitalizowanych podmiotów dominujących stanowią ryzyka. Nie każdy protokół przetrwa, a wiele tokenów może okazać się przewartościowanych w stosunku do fundamentalnej użyteczności. Jednak podstawowa idea napędzająca PinFi wydaje się słuszna: ogromne moce obliczeniowe pozostają bezczynne na całym świecie, istnieje ogromne zapotrzebowanie na infrastrukturę AI, i blockchainowa koordynacja może dopasować te niespójne krzywe podaży i popytu.
W miarę jak zapotrzebowanie AI nadal eksploduje, warstwa infrastruktury napędzająca tę technologię okaże się coraz bardziej krytyczna. To, czy ta infrastruktura pozostanie skoncentrowana w rękach kilku scentralizowanych dostawców, czy też ewoluuje w kierunku modelu rozproszonej własności koordynowanej przez crypto-ekonomiczne bodźce, może zdefiniować krajobraz konkurencyjny rozwoju AI na następną dekadę.
Finansowanie infrastruktury przyszłości może wyglądać mniej jak tradycyjne finansowanie projektów, a bardziej jak tokenizowane sieci sprzętu rozproszonego globalnie, gdzie każdy z GPU może stać się dostawcą infrastruktury, a dostęp wymaga jedynie zapłaty według rynkowej stawki. To reprezentuje fundamentalne przeprojektowanie, jak zasoby obliczeniowe są posiadane, operowane i monetyzowane—jeden, gdzie protokoły krypto demonstrują użyteczność wykraczającą poza spekulację finansową poprzez rozwiązywanie konkretnych problemów w świecie fizycznym.