Индустрия искусственного интеллекта сталкивается с критическим инфраструктурным узким местом. Обучение крупных языковых моделей требует огромных вычислительных ресурсов, устройства на периферии множатся с экспоненциальной скоростью, а нехватка GPU становится определяющим ограничением эпохи ИИ. В то же время, традиционные облачные провайдеры изо всех сил пытаются удовлетворить растущий спрос, сохраняя свою монопольную хватку на доступ и ценообразование.
Более 50% компаний, занимающихся генеративным ИИ, сообщают о нехватке GPU как о главной преграде для масштабирования своих операций. Предполагается, что к концу 2025 года вычислительная мощность ИИ вырастет примерно в 60 раз по сравнению с первым кварталом 2023 года. Эта гонка вооружений в вычислительной области открыла двери для крипто-протоколов, чтобы предложить децентрализованную альтернативу.
Входит Физическая Инфраструктурная Финансовая система, или PinFi. Эта новая структура относится к вычислительным мощностям как к токенизированным активам, которые могут быть проданы, ставлены и монетизированы через блокчейн-сети. Вместо того, чтобы полагаться на централизованные дата-центры, протоколы PinFi агрегируют неиспользуемую мощность GPU от независимых операторов, игровых установок, ферм для майнинга и устройств на периферии в распределенных маркетплейсах, доступных разработчикам ИИ во всем мире.
Мы рассмотриваем, как реальная вычислительная мощность превращается в криптоэкономическую инфраструктуру, понимая механику токенизированных вычислительных сетей, экономические модели, которые стимулируют участие, архитектуру, обеспечивающюю верификацию и расчет, а также последствия для обеих индустрий — крипто и ИИ.
Почему PinFi сейчас? Макро и технические
драйверы
Блокировка вычислений, с которой сталкивается индустрия ИИ, проистекает из фундаментальных ограничений поставок. Nvidia выделила почти 60% своих чипов для корпоративных клиентов ИИ в первом квартале 2025 года, оставив многих пользователей в поисках доступа. Глобальный рынок чипов для ИИ достиг $123,16 миллиарда в 2024 году и, как ожидается, достигнет $311,58 миллиарда к 2029 году, отражая взрывной спрос, который значительно превосходит производственные мощности.
Нехватка GPU проявляется в различных формах. Традиционные облачные провайдеры поддерживают списки ожидания для премиум-экземпляров GPU. AWS взимает $98,32 в час за один 8-GPU H100 экземпляр, что делает передовые возможности ИИ недоступными для многих разработчиков и стартапов. Цены на оборудование остаются повышенными из-за ограничений поставок, с ценами на HBM3, растущими на 20-30% год за годом.
Концентрация вычислительной мощности в руках нескольких крупных облачных провайдеров создает дополнительные трения. По прогнозам аналитиков, к 2025 году более 50% корпоративных нагрузок будут выполняться в облаке, однако доступ остается закрытым из-за контрактов, географических ограничений и требований "знай своего клиента". Эта централизация ограничивает инновации и создает единые точки отказа для критической инфраструктуры.
В то же время, огромные объемы вычислительных мощностей остаются незадействованными. Игровые установки остаются неиспользованными в рабочее время. Криптомайнеры ищут новые источники дохода по мере изменения экономики майнинга. Дата-центры поддерживают избыточные мощности в периоды низкой загрузки. Децентрализованный рынок вычислительных мощностей вырос с $9 миллиардов в 2024 году с прогнозом достигнуть $100 миллиардов к 2032 году, сигнализирующий о признании рынка, что распределенные модели могут захватить этот неактивный запас.
Пересечение блокчейн-технологий и физической инфраструктуры созрело через децентрализованные сети физической инфраструктуры, или DePIN. Протоколы DePIN используют токен стимулы, координирующие развертывание и эксплуатацию реальной инфраструктуры. Messari идентифицировал общий адресуемый рынок DePIN в $2,2 триллиона, потенциально достигающий $3,5 триллиона к 2028 году.
PinFi представляет собой применение принципов DePIN конкретно к вычислительной инфраструктуре. Оно рассматривает вычислительные ресурсы как активы, которые можно токенизировать и получать доход через продуктивное использование. Эта структура преобразует вычисления из услуги, арендуемой у централизованных провайдеров, в товар, торгуемый на открытых, безразрешительных рынках.
Что такое PinFi и токенизированные вычисления?
Физическая Инфраструктурная Финансовая система определяет модель, где физические вычислительные активы представлены как цифровые токены на блокчейнах, облегчая децентрализованное владение, эксплуатацию и монетизацию. В отличие от традиционных протоколов децентрализованных финансов, которые работают только с чисто цифровыми активами, PinFi создает мосты между внешними физическими ресурсами и блокчейн-экономикой.
Академическое исследование определяет токенизацию как "процесс преобразования прав, единицы собственности на активы, долга или даже физического актива в цифровой токен на блокчейне." Для вычислительных ресурсов это означает, что отдельные GPU, серверные кластеры или устройства на периферии становятся представленными токенами, которые отслеживают их емкость, доступность и использование.
PinFi кардинально отличается от стандартного финансирования инфраструктуры или типичных DeFi-протоколов. Традиционное финансирование инфраструктуры включает долгосрочные инвестиции в крупные капитальные проекты. DeFi-протоколы в первую очередь содействуют торговле, кредитованию или получению дохода на крипто-природных активах. PinFi находится на пересечении, применяя криптоэкономические стимулы для координации реально существующих вычислительных ресурсов, сохраняя при этом расчет и управление на блокчейне.
Несколько протоколов иллюстрируют модель PinFi. Bittensor функционирует как децентрализованная ИИ-сеть, где участники вносят машинные модели обучения и вычислительные ресурсы в специализированные подсети, сосредоточенные на конкретных задачах. Токен TAO стимулирует вклады на основе информативной ценности, предложенной коллективному интеллекту сети. С более чем 7,000 минерами вносящими вычисления, Bittensor создает рынки для вывода ИИ и обучения модели.
Render Network агрегирует незанятые GPU по всему миру для распределенных задач рендеринга GPU. Изначально сосредоточенная на 3D-рендеринге для художников и создателей контента, Render расширился в рабочие нагрузки по вычислениям для ИИ. Его токен RNDR используется в качестве оплаты за задачи рендеринга, одновременно вознаграждая поставщиков GPU за предоставленные мощности.
Akash Network функционирует как децентрализованный облачный маркетплейс который использует незадействованные мощности дата-центров. С помощью системы обратного аукциона, развертыватели вычислений указывают свои требования, а провайдеры участвуют в торгах для выполнения запросов. Токен AKT способствует управлению, ставки и расчеты в сети. Akash заметил значительное увеличение активных аренды в квартале после расширения своего внимания на GPU наряду с традиционными CPU-ресурсами.
io.net агрегировал более 300,000 проверенных GPU путем интеграции ресурсов от независимых дата-центров, криптомайнеров и других сетей DePIN, включая Render и Filecoin. Платформа сосредоточена конкретно на ИИ и рабочих нагрузках по машинному обучению, предлагая разработчикам возможность развертывания кластеров GPU в 130 странах за считанные минуты.
Механика токенизированных вычислений придерживается единой схемы во всех этих протоколах. Поставщики вычислений регистрируют свое оборудование в сети, проходя процесс верификации для подтверждения мощности и возможностей. Смарт-контракты управляют отношениями между спросом и предложением, направляя вычислительные задания на доступные узлы на основе требований, ценообразования и географических ограничений. Токен-вознаграждения стимулируют как предоставление оборудования, так и качественную доставку услуг.
Генерация стоимости происходит через реальное использование, а не спекуляцию. Когда разработчик ИИ обучает модель, используя распределенные ресурсы GPU, платежи поступают поставщикам, чье оборудование выполняло работу. Вычислительная мощность становится продуктивным активом, генерирующим доход, аналогично тому, как валидаторы в системе доказательства ставки зарабатывают награды за обеспечение сети. Это создает устойчивую экономику, где ценность токена коррелирует с полезностью сети.
Архитектура инфраструктуры: узлы, маркетплейсы,
расчеты
Архитектура, позволяющая токенизированные вычисления, требует координации на нескольких уровнях. В основе лежит сеть независимых поставщиков вычислений, которые развертывают оборудование, регистрируются в протоколах и делают мощности доступными для аренды. Эти поставщики варьируются от отдельных лиц с игровыми ПК до профессиональных операторов дата-центров до операций по добыче криптовалют, ищущих дополнительные источники дохода.
Развертывание узла начинается, когда поставщик вычислений подключает оборудование к сети. Протоколы, такие как io.net поддерживают разнообразные типы GPU, от потребительских NVIDIA RTX 4090 до корпоративных H100 и A100. Поставщик устанавливает клиентское программное обеспечение, которое открывает мощности для оркестрационного уровня сети, одновременно поддерживая границы безопасности, препятствующие несанкционированному доступу.
Механизмы проверки обеспечивают, чтобы заявленная вместимость соответствовала действительности. Пропустите перевод для markdown-ссылок.
Content: фактические возможности. Некоторые протоколы используют криптографические доказательства вычислений, где узлы должны продемонстрировать, что они правильно выполнили определенные вычисления. Bittensor использует свой механизм Yuma Consensus, где валидаторы оценивают качество вывода машинного обучения майнеров и присваивают баллы, которые определяют распределение вознаграждений. Узлы, предоставляющие низкокачественные результаты или пытающиеся обмануть, получают уменьшенное вознаграждение или подвергаются сокращению заложенных токенов.
Бенчмаркинг задержки помогает сопоставить рабочие нагрузки с соответствующим оборудованием. Инференс ИИ требует иных характеристик производительности по сравнению с обучением моделей или 3D-рендерингом. Географическое расположение влияет на задержку для приложений пограничных вычислений, где обработка должна происходить вблизи источников данных. Рынок пограничных вычислений достиг $23,65 миллиарда в 2024 году и, как ожидается, достигнет $327,79 миллиарда к 2033 году, что обусловлено спросом на локализованную обработку.
Уровень рынка связывает спрос на вычисления с предложением. Когда разработчикам нужны ресурсы GPU, они указывают требования, включая вычислительную мощность, память, продолжительность и максимальную цену. Akash использует модель обратного аукциона, где развертыватели устанавливают условия, а провайдеры делают ставки, чтобы выиграть контракты. Render использует алгоритмы динамического ценообразования, которые регулируют ставки на основе использования сети и рыночных условий.
Алгоритмы маршрутизации задач оптимизируют размещение вычислительных задач на доступных узлах. Учитываемые факторы включают характеристики оборудования, текущее использование, географическую близость, историческую производительность и цену. Оркестрационный уровень io.net управляет контейнеризованными рабочими процессами и поддерживает оркестрацию, совместимую с Ray, для распределенных рабочих нагрузок машинного обучения.
Расчеты происходят на блокчейне через смарт-контракты, которые депонируют платежи и выпускают средства после проверки завершения работы. Это бездоверительное расчётное решение устраняет контрагентский риск, при этом позволяя микротранзакции для кратковременных вычислительных задач. Протоколы, построенные на высокопроизводительных блокчейнах, таких как Solana, могут обработать объем транзакций, генерируемых тысячами одновременных запросов на вывод данных.
Механизмы стейкинга согласуются с интересами участников. Провайдеры вычислений часто закладывают токены, чтобы продемонстрировать приверженность и выставить залог, который может быть сокращен за плохую производительность. Валидатор Bittensor закладывает TAO-токены, чтобы получить влияние в оценке майнеров и зарабатывать часть наград за блоки. Владельцы токенов могут делегировать залог валидаторам, которым они доверяют, аналогично механизмам консенсуса доказательства доли.
Управление позволяет держателям токенов голосовать по параметрам протокола, включая распределение наград, структуры сборов и обновления сети. Децентрализованное управление гарантирует, что ни одна центральная власть не может изменять правила или ограничивать доступ, сохраняя неперемещаемую природу, которая отличает эти сети от традиционных облачных провайдеров.
Архитектура резко контрастирует с централизованными облачными вычислениями. Крупные провайдеры владеют своей инфраструктурой, устанавливают цены без рыночной конкуренции, требуют учетных записей и проверок на соответствие, и поддерживают контроль над доступом и цензурой. Протоколы PinFi распределяют владение среди тысяч независимых операторов, позволяют прозрачное ценообразование, основанное на рынке, работают без требований и противостоят цензуре с помощью децентрализации.
Токеномика и модели стимулов
Экономика токенов обеспечивает структуру стимулов, которая координирует распределенные вычислительные сети. Родные токены выполняют несколько функций, включая оплату за услуги, вознаграждения за предоставление ресурсов, права на участие в управлении и требования к стейкингу для участия в сети.
Механизмы выпуска определяют, как токены входят в обращение. Bittensor следует модели Биткойна с ограниченным количеством в 21 миллион TAO-токенов, и периодическими сокращениями, которые со временем уменьшают выпуск. В настоящее время ежедневно выпускается 7200 TAO, которые распределяются между майнерами, вносящими вычислительные ресурсы, и валидаторами, обеспечивающими качество сети. Это создает дефицит, аналогичный Биткойну, направляя инфляцию на продуктивную инфраструктуру.
Другие протоколы выпускают токены на основе использования сети. Когда выполняются вычислительные задачи, вновь выпущенные токены передаются поставщикам пропорционально ресурсам, которые они предоставили. Такая прямая связь между созданием стоимости и выпуском токенов обеспечивает, что инфляция вознаграждает реальную продуктивность, а не пассивное владение токенами.
Стейкинг создает личную заинтересованность для участников сети. Провайдеры вычислений закладывают токены для регистрации узлов и демонстрации приверженности. Плохая производительность или попытка обмана ведет к сокращению, при этом заложенные токены уничтожаются или перераспределяются пострадавшим сторонам. Это экономическое наказание стимулирует надежное предоставление услуг и честное поведение.
Валидаторы закладывают большие суммы, чтобы получить влияние в оценке качества и управленческих решениях. В модели Bittensor валидаторы оценивают выводы майнеров и предоставляют матрицы весов, указывая, какие узлы внесли ценные вклады. Yuma Consensus агрегирует эти оценки взвешенные долей валидаторами, чтобы определить окончательное распределение наград.
Динамика спроса и предложения для вычислительных токенов работает на двух уровнях. С точки зрения предложения, больше узлов в сети увеличивает доступную вычислительную мощность. Вознаграждения в токенах должны быть достаточными для возмещения затрат на оборудование, электричество и альтернативные затраты против других способов использования оборудования. По мере роста цен на токены, предоставление вычислительной мощности становится более прибыльным, привлекая дополнительное предложение.
Со стороны спроса цена токена отражает ценность, которую пользователи придают доступу к сети. По мере распространения приложений ИИ и усиления дефицита вычислительных ресурсов, готовность платить за децентрализованные ресурсы увеличивается. Ожидается, что рынок оборудования для ИИ вырастет с $66.8 миллиардов в 2025 году до $296.3 миллиардов к 2034 году, создавая устойчивый спрос на альтернативные источники вычислений.
Оценка токенов приносит пользу всем участникам. Поставщики оборудования зарабатывают больше за тот же вывод. Ранние операторы узлов получают выгоду от роста стоимости накопленных наград. Разработчики извлекают пользу из децентрализованной альтернативы дорогим централизованным провайдерам. Держатели токенов, которые закладывают или предоставляют ликвидность, получают комиссии от активности сети.
Модели риска рассматривают потенциальные режимы отказа. Время простоя узлов уменьшает заработок, поскольку задачи перенаправляются на доступные альтернативы. Географическая концентрация создает проблемы задержки для приложений пограничных вычислений, требующих локальной обработки. Сетевые эффекты благоприятствуют более крупным протоколам с более разнообразным оборудованием и географическим распространением.
Инфляция токенов должна балансировать привлечение нового предложения с поддержанием ценности для существующих держателей. Исследование децентрализованных протоколов инфраструктуры отмечает, что устойчивая токеномика требует, чтобы рост спроса превышал увеличение предложения. Протоколы реализуют механизмы сжигания, где токены, использованные для платежей, навсегда удаляются из обращения, создавая дефляционное давление, компенсирующее инфляционное издание.
Структуры сборов варьируются по сетям. Некоторые взимают плату с пользователей напрямую в родных токенах. Другие принимают стейблкоины или обернутые версии основных криптовалют, при этом токены протокола в основном служат для управления и функций стейкинга. Гибридные модели используют токены для доступа к сети, при этом распростряя платежи за вычисления в стабильных активах, чтобы снизить риск волатильности.
Пространство дизайна для моделей стимулов продолжает развиваться по мере того, как протоколы экспериментируют с различными подходами к балансировке интересов участников и поддержанию долгосрочного роста.
ИИ, пограничные и реальные инфраструктуры
Токенизированные вычислительные сети позволяют приложениям использовать распределенное оборудование для рабочих нагрузок ИИ, пограничной обработки и специализированных потребностей инфраструктуры. Многообразие случаев использования демонстрирует, как децентрализованные модели могут устранять узкие места на всем протяжении вычислительного стека.
Распределенное обучение моделей ИИ представляет собой основной случай использования. Обучение крупных языковых моделей или компьютерных систем зрения требует массовой параллельной вычислительной мощности на нескольких GPU. Традиционные подходы концентрируют это обучение в централизованных центрах данных крупных облачных провайдеров. Децентрализованные сети позволяют проводить обучение на географически распределенных узлах, при этом каждый из которых вносит вычислительную работу, координируемую через блокчейн-основанные системы оркестрации.
Сеточная архитектура Bittensor позволяет создавать специализированные рынки ИИ, сосредоточенные на конкретных задачах, таких как генерация текста, синтез изображений или сбор данных. Майнеры конкурирует, чтобы предоставлять высококачественные выводы для выбранных областей, при этом валидаторы оценивают производительность и распределяют награды соответственно. Это создает конкурентные рынки, где лучшие модели и наиболее эффективные реализации естественным образом появляются через экономический отбор.
Рабочие нагрузки пограничных вычислений особенно выигрывают от децентрализованной инфраструктуры. [Мировой рынок пограничных вычислений оценивался в $23,65 миллиарда Контент: 2024), обусловленный приложениями, требующими низкой задержки и локальной обработки. IoT-устройства, генерирующие непрерывные данные датчиков, нуждаются в мгновенном анализе без задержек на возврат в удалённые центры обработки данных. Автономные транспортные средства требуют решения, принимаемые в доли секунды, что не может допустить сетевой задержки.
Децентрализованные вычислительные сети могут разместить вычислительные мощности физически ближе к источникам данных. Фабрика, использующая промышленные IoT-датчики, может арендовать edge-узлы в пределах одного города или региона, а не полагаться на централизованные облака на сотни миль.
Контентные рендеринг и творческие процессы потребляют значительные ресурсы GPU. Художники, рендерящие 3D-сцены, аниматоры, производящие фильмы, и разработчики игр, компилирующие ресурсы, всё это требует интенсивной параллельной обработки.
Научные расчеты и исследовательские приложения сталкиваются с ограничениями бюджета при доступе к дорогим облачным ресурсам. Академические учреждения, независимые исследователи и небольшие организации могут использовать децентрализованные сети для выполнения симуляций, анализа наборов данных или тренировки специализированных моделей.
Игровые и метавселенные платформы требуют рендеринга и расчетов физики для создания увлекательных впечатлений. По мере усложнения виртуальных миров возрастают вычислительные требования для поддержания постоянных сред и поддержки тысяч пользователей одновременно.
Для масштабного вывода AI требуется непрерывный доступ к GPU для обслуживания предсказаний от натренированных моделей. Чат-бот, обслуживающий миллионы запросов, сервис по генерации изображений, обрабатывающий пользовательские подсказки, или рекомендательный движок, анализирующий поведение пользователя, всё это требует всегда доступного вычисления.
Географические зоны, недостаточно обслуживаемые крупными облачными провайдерами, предоставляют возможности для протоколов PinFi. Регионы с ограниченной сетью центров обработки данных сталкиваются с более высокой задержкой и затратами при доступе к централизованной инфраструктуре.
Требования к суверенитету данных всё чаще требуют, чтобы определённые рабочие нагрузки обрабатывались в конкретных юрисдикциях.
Почему это важно: последствия для крипто и инфраструктуры
Появление PinFi представляет собой расширение крипты за пределы чисто финансовых приложений в координации инфраструктуры реального мира. Этот сдвиг несет последствия как для криптоэкосистемы, так и для более широких вычислительных индустрий.
Криптопротоколы демонстрируют полезность вне спекуляций, когда они решают осязаемые инфраструктурные проблемы. DePIN и PinFi создают экономические системы, координирующие физические ресурсы, доказывая, что стимулирование на основе блокчейна может запустить сети реального мира.
Демократизация доступа к вычислениям решает фундаментальную асимметрию в развитии AI.
Создание новых классов активов расширяет инвестиционный ландшафт крипты. Токены мощности вычислений представляют собой владение продуктивной инфраструктурой, которая приносит доход через использование реального мира.
Традиционные монополии инфраструктуры сталкиваются с потенциальными нарушениями.
AI-индустрия извлекает пользу от снижения зависимости от централизованной инфраструктуры.
Улучшения энергоэффективности могут возникнуть из оптимизированного использования мощности.
Защита от цензуры становится актуальной для AI-приложений.
Архитектуры конфиденциальности данных улучшаются через локальную обработку.
Эффективность рынка увеличивается за счет прозрачного определения цен.
Долгосрочная значимость проистекает из постоянных драйверов спроса.
Сетевые эффекты благоприятствуют ранним протоколам, достигшим критической массы.
Проблемы и риски
Несмотря на многообещающие приложения, токенизированные вычислительные сети сталкиваются со значительными техническими, экономическими и регуляторными проблемами, которые могут ограничить рост или ограничить внедрение.
Техническая надежность остаётся первичной проблемой.
Верификация фактически выполненной работы представляет собой постоянные вызовы.
Ограничения задержки и пропускной способности влияют на распределённые рабочие нагрузки.Пропустите перевод для ссылок на markdown.
Содержимое: вычисления по географически распределенным локациям могут вызывать задержки](https://blog.io.net/article/how-decentralized-gpu-networks-are-powering-the-next-generation-of-ai) по сравнению с оборудованием, расположенным в одном дата-центре. Пропускная способность сети между узлами ограничивает типы рабочих нагрузок, подходящих для распределенной обработки. Плотно связанные параллельные вычисления, требующие частого межузлового обмена, сталкиваются с падением производительности.
Вариативность качества обслуживания создает неопределенность для производственных приложений. В отличие от управляемых облачных сред с предсказуемой производительностью, гетерогенные аппаратные пулы дают непоследовательные результаты. Тренировочный запуск может выполняться на корпоративных H100 или потребительских картах RTX в зависимости от доступности. Разработчики приложений должны учитывать эту вариативность или реализовать фильтрацию, которая ограничивает задачи на определенные классы аппаратуры.
Экономическая устойчивость требует балансирования роста предложения с расширением спроса. Быстрый рост доступной вычислительной мощности без соответствующего роста спроса приведет к снижению цен на токены и уменьшению доходности провайдеров. Протоколы должны тщательно управлять выпуском токенов, чтобы избежать инфляции, опережающей рост полезности. Устойчивая токеномия требует, чтобы рост спроса опережал увеличение предложения.
Сжатие ценности токенов создает риски для долгосрочных участников. По мере присоединения новых провайдеров к сетям в поисках вознаграждений, увеличенная конкуренция снижает доходность на узел. Ранние участники, извлекавшие выгоду от более высоких начальных вознаграждений, могут наблюдать снижение доходности со временем. Если рост цен на токены не компенсирует это размывание, увеличивается текучесть провайдеров и страдает стабильность сети.
Рыночная волатильность вводит финансовые риски для участников. Провайдеры зарабатывают вознаграждения в виде нативных токенов, чья ценность колеблется. Оператор оборудования может вложить капитал в покупку GPU, ожидая стабильности цен на токены, столкнувшись с убытками в случае их снижения. Механизмы хеджирования и варианты оплаты в стабильных монетах могут смягчить волатильность, но добавляют сложности.
Регулятивная неопределенность вокруг классификации токенов создает проблемы для соблюдения требований. Регуляторы ценных бумаг в различных юрисдикциях оценивают, являются ли токены вычислений ценными бумагами, подлежащими регистрации. Неоднозначный правовой статус ограничивает институциональное участие и создает риски ответственности для разработчиков протоколов. Токенизация инфраструктуры сталкивается с неопределенностями регулирования, которые ограничили внедрение по сравнению с традиционными финансовыми структурами.
Регламенты по защите данных накладывают требования, которые распределенные сети должны обойти. Обработка данных граждан Европейского Союза требует соблюдения GDPR, включая минимизацию данных и право на удаление. Приложения в сфере здравоохранения должны удовлетворять требованиям HIPAA. Финансовые приложения сталкиваются с обязательствами по борьбе с отмыванием денег. Распределенные сети усложняют соблюдение требований, когда данные перемещаются между несколькими юрисдикциями и независимыми операторами.
Вклад оборудования может вызвать внимательное изучение со стороны регуляторов в зависимости от структуры соглашения. Юрисдикции могут классифицировать определенные отношения провайдера как предложения ценных бумаг или регулируемые финансовые продукты. Граница между предоставлением инфраструктуры и инвестиционными контрактами остается неясной в многочисленных правовых рамках.
Конкуренция со стороны гипермасштабируемых облачных провайдеров продолжает обостряться. Основные провайдеры инвестируют миллиарды в новые дата-центры и пользовательские AI-ускорители. AWS, Microsoft и Google увеличили капитальные расходы на 36% в 2024 году, главным образом, для AI-инфраструктуры. Эти хорошо капитализированные игроки могут понижать цены или объединять вычислительные способности с другими услугами для поддержания доли рынка.
Фрагментация сети может ограничить совместимость. Несколько конкурирующих протоколов создают изолированные экосистемы, где вычислительные ресурсы не могут легко перемещаться между сетями. Отсутствие стандартов в API, механизмах верификации или стандартах токенов снижает эффективность и увеличивает затраты на переход для разработчиков.
Риск для ранних последователей влияет на протоколы без доказанных результатов. Новые сетя...Позиционная эффективность как конкурентное преимущество.
Освещение в СМИ и внимание крипто-сообщества служат ведущими индикаторами осведомленности широкой аудитории. Увеличение обсуждения специфических протоколов, рост интереса к поисковым запросам или увеличивающееся количество подписчиков в социальных сетях часто предшествуют более широкому принятию и росту стоимости токенов. Однако циклы ажиотажа могут создавать вводящие в заблуждение сигналы, не связанные с основным ростом.
Заключение
Финансирование физической инфраструктуры представляет собой эволюцию криптовалют в координацию реальных вычислительных ресурсов. Токенизируя вычислительные мощности, протоколы PinFi создают рынки, где неиспользуемые GPU становятся продуктивными активами, генерирующими доход за счет AI-загрузок, пограничной обработки и специализированных инфраструктурных нужд.
Слияние ненасытного спроса AI на вычислительные мощности с возможностью криптовалют координировать распределенные системы через экономические стимулы создает убедительное ценностное предложение. Нехватка GPU, влияющая на более чем 50% компаний, занимающихся генеративным AI, демонстрирует серьезность инфраструктурных узких мест. Растущие децентрализованные вычислительные рынки с $9 миллиардов в 2024 году до прогнозируемых $100 миллиардов к 2032 году свидетельствуют о признании рынка, что распределенные модели могут использовать скрытые запасы.
Протоколы, такие как Bittensor, Render, Akash и io.net демонстрируют различные подходы к одной и той же фундаментальной проблеме: эффективному согласованию предложения и спроса на вычислительные мощности через разрешенные, основанные на блокчейне координации. Каждая сеть экспериментирует с различными токеномиками, механизмами верификации и целевыми приложениями, внося вклад в более широкую экосистему, исследующий пространство дизайна для децентрализованной инфраструктуры.
Последствия выходят за рамки криптовалют в индустрию AI и вычислительную инфраструктуру в более широком смысле. Демократизированный доступ к ресурсам GPU снижает барьеры для инноваций в AI. Снижение зависимости от централизованных облачных монополий вводит конкурентную динамику, что может улучшить цены и доступность. Появляются новые классы активов, так как токены представляют собой владение продуктивной инфраструктурой, а не чисто спекулятивными инвестициями.
Существуют значительные проблемы. Техническая надежность, механизмы верификации, экономическая устойчивость, регуляторная неопределенность и конкуренция с хорошо капитализированными участниками рынка представляют собой риски. Не каждый протокол выживет, и многие токены могут оказаться переоцененными относительно их фундаментальной полезности. Но основное понимание, движущее PinFi, кажется обоснованным: огромная вычислительная мощность простаивает во всем мире, существует огромный спрос на AI-инфраструктуру, и координация на основе блокчейна может сопоставить эти несоответствующие кривые предложения и спроса.
По мере продолжения взрывного роста спроса на AI, инфраструктурный слой, поддерживающий эту технологию, будет становиться все более критичным. Останется ли эта инфраструктура сосредоточенной среди нескольких централизованных поставщиков или разовьется в сторону моделей распределенной принадлежности, координируемой через криптоэкономические стимулы, может определить конкурентный ландшафт развития AI на следующее десятилетие.
Финансирование инфраструктуры будущего может выглядеть меньше, как традиционное проектное финансирование, и больше как токенизированные сети глобально распределенного оборудования, где любой обладатель GPU может стать поставщиком инфраструктуры, и где доступ не требует разрешения сверх рыночной оплаты. Это представляет собой фундаментальное переосмысление того, как вычислительные ресурсы принадлежат, эксплуатируются и монетизируются — где крипто-протоколы демонстрируют полезность, выходящую за рамки финансовой спекуляции, решая реальные проблемы в физическом мире.