อุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์เผชิญกับข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างหนัก การฝึกแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ต้องการทรัพยากรการคำนวณมหาศาล อุปกรณ์ปลายทางขยายตัวในอัตราเร่งด่วน และการขาดแคลน GPU กลายเป็นข้อจำกัดสำคัญของยุค AI ในขณะเดียวกัน ผู้ให้บริการคลาวด์แบบดั้งเดิมต้องดิ้นรนเพื่อตอบสนองความต้องการที่พุ่งสูงขึ้น ในขณะที่รักษาการควบคุมการเข้าถึงและการกำหนดราคา
[บริษัท AI generative มากกว่า 50% รายงานการขาดแคลน GPU] (https://vertu.com/ai-tools/global-ai-chip-market-trends-2024-2032/) เป็นอุปสรรคสำคัญในการขยายการดำเนินงาน พลังการคำนวณของ AI คาดว่าจะเพิ่มขึ้นประมาณ 60 เท่าภายในสิ้นปี 2025 เมื่อเทียบกับไตรมาส 1 ปี 2023 การแข่งขันด้านคำนวณนี้ได้เปิดโอกาสให้โพรโตคอลคริปโตเสนอทางเลือกแบบกระจาย
มาพบกับ Physical Infrastructure Finance หรือ PinFi กรอบที่เกิดขึ้นใหม่นี้กำหนดให้ความสามารถในการคำนวณเป็นสินทรัพย์ที่มีโทเค็นที่สามารถซื้อขาย สามารถถูกวางเดิมพันและสร้างรายได้ผ่านเครือข่ายที่ใช้บล็อกเชน แทนที่จะพึ่งพาศูนย์ข้อมูลรวมศูนย์ โพรโตคอล PinFi รวบรวมพลังของ GPU ที่ไม่ได้ใช้จากผู้ดำเนินการอิสระ เครื่องเกม ฟาร์มขุด และอุปกรณ์ปลายทางในตลาดกระจายที่สามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้พัฒนา AI ทั่วโลก actual capabilities. Some protocols employ cryptographic proofs of compute, where nodes must demonstrate they performed specific calculations correctly. Bittensor uses its Yuma Consensus mechanism, where validators evaluate the quality of miners' machine learning outputs and assign scores that determine reward distribution. Nodes providing low-quality results or attempting to cheat receive reduced compensation or face slashing of staked tokens.
ความสามารถที่แท้จริง โปรโตคอลบางตัวใช้การพิสูจน์ทางการเข้ารหัสของการคำนวณที่โหนดต้องแสดงว่าพวกเขาดำเนินการคำนวณเฉพาะอย่างถูกต้อง Bittensor ใช้กลไก Yuma Consensus ของมัน ที่ผู้ตรวจสอบจะประเมินคุณภาพของผลลัพธ์การเรียนรู้ของเครื่องของนักขุดและให้คะแนนที่กำหนดการแจกจ่ายรางวัล โหนดที่ให้ผลลัพธ์คุณภาพต่ำหรือพยายามโกงจะได้รับการชดเชยลดลงหรือถูกลดการประกันโทเคนที่เข้าร่วม
Latency benchmarking helps match workloads to appropriate hardware. AI inference requires different performance characteristics than model training or 3D rendering. Geographic location affects latency for edge computing applications where processing must occur near data sources. The edge computing market reached $23.65 billion in 2024 and is expected to hit $327.79 billion by 2033, driven by demand for localized processing.
การวัดค่าความหน่วงช่วยในการจับคู่โหลดงานกับฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม การอนุมาน AI ต้องการลักษณะการทำงานที่แตกต่างกันจากการฝึกอบรมโมเดลหรือการเรนเดอร์ 3 มิติ ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์มีผลกระทบต่อความหน่วงเวลาสำหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลที่ขอบที่การประมวลผลต้องเกิดขึ้นใกล้แหล่งข้อมูล ตลาดการประมวลผลที่ขอบมูลค่า 23.65 พันล้านเหรียญในปี 2024 และคาดว่าจะสูงถึง 327.79 พันล้านเหรียญในปี 2033 โดยได้รับแรงหนุนจากความต้องการการประมวลผลในท้องถิ่น
The marketplace layer connects compute demand with supply. When developers need GPU resources, they specify requirements including processing power, memory, duration and maximum price. Akash employs a reverse auction model where deployers set terms and providers bid to win contracts. Render uses dynamic pricing algorithms that adjust rates based on network utilization and market conditions.
ชั้นตลาดเชื่อมต่อความต้องการการคำนวณกับการจัดหา เมื่อผู้พัฒนาต้องการทรัพยากร GPU พวกเขาจะระบุข้อกำหนดรวมถึงพลังการประมวลผล หน่วยความจำ ระยะเวลา และราคาสูงสุด Akash ใช้โมเดลประมูลย้อนกลับ โดยผู้ปรับใช้กำหนดเงื่อนไขและผู้ให้บริการเสนอราคาเพื่อชนะสัญญา Render ใช้อัลกอริธึมราคาที่เปลี่ยนแปลง ที่ปรับอัตราตามการใช้งานเครือข่ายและสภาวะตลาด
Job routing algorithms optimize placement of compute tasks across available nodes. Factors considered include hardware specifications, current utilization, geographic proximity, historical performance and price. io.net's orchestration layer handles containerized workflows and supports Ray-native orchestration for distributed machine learning workloads.
อัลกอริธึมการจัดเส้นทางงานจะเพิ่มประสิทธิภาพการวางงานคำนวณในโหนดที่มีอยู่ ปัจจัยที่พิจารณารวมถึงข้อกำหนดของฮาร์ดแวร์ การใช้งานปัจจุบัน ความใกล้ชิดทางภูมิศาสตร์ ประสิทธิภาพในอดีต และราคา ชั้นการจัดการการทำงานของ io.net จัดการเวิร์กโฟลว์ที่บรรจุในคอนเทนเนอร์และสนับสนุนการจัดการงานแบบเนทีฟของ Ray สำหรับภาระงานการเรียนรู้ของเครื่องที่กระจาย
Settlement occurs on-chain through smart contracts that escrow payments and release funds upon verified completion of work. This trustless settlement eliminates counterparty risk while enabling microtransactions for short-duration compute jobs. Protocols built on high-throughput blockchains like Solana can handle the transaction volume generated by thousands of simultaneous inference requests.
การชำระเงินเกิดขึ้นบนห่วงโซ่ผ่านสัญญาอัจฉริยะที่พักเงินประกันและปล่อยเงินเมื่อยืนยันการทำงานเสร็จสิ้น การชำระเงินที่ปราศจากความเสี่ยงนี้กำจัดความเสี่ยงของฝ่ายตรงข้ามขณะเดียวกันก็เปิดใช้งานไมโครทรานแซกชันสำหรับงานคำนวณระยะสั้น โปรโตคอลที่สร้างขึ้นบนบล็อกเชนที่มีความละเอียดสูงเช่น Solana สามารถจัดการปริมาณธุรกรรมที่เกิดจากการร้องขอการอนุมานแบบพร้อมกันหลายพันรายการ
Staking mechanisms align incentives between participants. Compute providers often stake tokens to demonstrate commitment and expose collateral that can be slashed for poor performance. Validators in Bittensor stake TAO tokens to gain influence in scoring miners and earn portions of block rewards. Token holders can delegate stake to validators they trust, similar to proof-of-stake consensus mechanisms.
กลไกการเข้าร่วมจะจัดแนวแรงจูงใจระหว่างผู้เข้าร่วม ผู้ให้บริการคำนวณมักจะวางเดิมพันโทเคนเพื่อแสดงความผูกพันและเปิดเผยหลักประกันที่สามารถถูกลดความเข้มแข็งสำหรับการทำงานที่ไม่ดี ผู้ตรวจสอบใน Bittensor วางเดิมพัน TAO token เพื่อได้รับอิทธิพลในการให้คะแนนนักขุดและรับส่วนของรางวัลบล็อก ผู้ถือโทเคนสามารถมอบหมายเดิมพันให้กับผู้ตรวจสอบที่พวกเขาไว้วางใจ คล้ายกับกลไกฉันทามติของการพิสูจน์การมีสัดส่วน
Governance allows token holders to vote on protocol parameters including reward distribution, fee structures and network upgrades. Decentralized governance ensures that no central authority can unilaterally change rules or restrict access, maintaining the permissionless nature that differentiates these networks from traditional cloud providers.
กรรมการช่วยให้ผู้ถือโทเคนสามารถลงคะแนนเสียงเกี่ยวกับพารามิเตอร์โปรโตคอลรวมถึงการแจกแจงรางวัล โครงสร้างค่าธรรมเนียม และการอัปเกรดเครือข่าย การปฏิบัติงานอย่างกระจายศูนย์ รับประกันว่าไม่มีอำนาจศูนย์กลางสามารถเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบโดยลำพังหรือจำกัดการเข้าถึง ทำให้ธรรมชาติที่ไม่ต้องการอนุญาตที่แตกต่างจากผู้ให้บริการคลาวด์แบบดั้งเดิม
The architecture contrasts sharply with centralized cloud computing. Major providers own their infrastructure, set prices without market competition, require accounts and compliance checks, and maintain control over access and censorship. PinFi protocols distribute ownership across thousands of independent operators, enable transparent market-based pricing, operate permissionlessly and resist censorship through decentralization.
สถาปัตยกรรมมีความแตกต่างอย่างชัดเจนกับการคำนวณบนคลาวด์แบบศูนย์รวม ผู้ให้บริการรายใหญ่เป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง กำหนดราคาโดยปราศจากการแข่งขันทางตลาด ต้องการบัญชีและการตรวจสอบการปฏิบัติตาม และรักษาการควบคุมการเข้าถึงและการตรวจสอบเซ็นเซอร์ โปรโตคอล PinFi กระจายความเป็นเจ้าของทั่วทั้งผู้ดำเนินการอิสระหลายพันราย อนุญาตให้กำหนดราคาตามตลาดอย่างโปร่งใส ทำงานโดยไม่ต้องอนุญาตและต่อต้านการเซ็นเซอร์ผ่านการกระจายอำนาจ
Tokenomics & Incentive Models
Token economics provide the incentive structure that coordinates distributed compute networks. Native tokens serve multiple functions including payment for services, rewards for resource provision, governance rights and staking requirements for network participation.
โทเคโนมิกส์ให้โครงสร้างแรงจูงใจที่ประสานงานเครือข่ายการคำนวณที่กระจาย โทเคนในระบบทำหน้าที่หลายอย่างรวมถึงการชำระเงินสำหรับบริการ รางวัลสำหรับการจัดหาทรัพยากร สิทธิในการกำกับดูแล และข้อกำหนดการเข้าร่วมเครือข่าย
Issuance mechanisms determine how tokens enter circulation. Bittensor follows Bitcoin's model with a capped supply of 21 million TAO tokens and periodic halvings that reduce issuance over time. Currently 7,200 TAO are minted daily, split between miners who contribute computational resources and validators who ensure network quality. This creates scarcity similar to Bitcoin while directing inflation toward productive infrastructure.
กลไกการออกกำลังกำหนดวิธีการเข้าสู่การหมุนเวียนของโทเคน Bittensor ตามโมเดลของ Bitcoin โดยมีการจัดส่งที่จำกัดไว้ที่ 21 ล้าน TAO token และการลดลงครึ่งตามเวลา ขณะนี้มีการผลิต 7,200 TAO ต่อวัน แบ่งระหว่างนักขุดที่ให้ทรัพยากรการคำนวณและผู้ตรวจสอบที่รับรองคุณภาพของเครือข่าย นี่สร้างความขาดแคลนคล้าย Bitcoin ขณะเดียวกันก็ทิศทางอัตราเงินเฟ้อไปยังโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิผล
Other protocols issue tokens based on network usage. When compute jobs execute, newly minted tokens flow to providers proportional to the resources they supplied. This direct linkage between value creation and token issuance ensures that inflation rewards actual productivity rather than passive token holding.
โปรโตคอลอื่นๆ ออกโทเคนตามการใช้งานเครือข่าย เมื่อการทำงานของการคำนวณดำเนินไป โทเคนที่เพิ่งผลิตไหลไปยังผู้ให้บริการตามสัดส่วนกับทรัพยากรที่พวกเขาจัดหา การเชื่อมโยงที่ตรงไปตรงมาระหว่างการสร้างมูลค่าและการออกโทเคนรับรองว่าอัตราเงินเฟ้อให้รางวัลกับประสิทธิภาพจริงแทนที่จะถือโทเคนไว้เฉยๆ
Staking creates skin in the game for network participants. Compute providers stake tokens to register nodes and demonstrate commitment. Poor performance or attempted fraud results in slashing, where staked tokens are destroyed or redistributed to affected parties. This economic penalty incentivizes reliable service delivery and honest behavior.
การวางเดิมพันสร้างความเป็นเจ้าของในการแข่งขันสำหรับผู้เข้าร่วมเครือข่าย ผู้ให้บริการคำนวณวางเดิมพันโทเคนเพื่อจดทะเบียนโหนดและแสดงความผูกพัน การทำงานที่ไม่ดีหรือพยายามหลอกลวงจะส่งผลให้มีการลดลงที่โทเคนที่วางเดิมพันจะถูกทำลายหรือแจกจ่ายใหม่ให้กับฝ่ายที่ได้รับผลกระทบ การลงโทษเชิงเศรษฐกิจนี้กระตุ้นการให้บริการที่เชื่อถือได้และพฤติกรรมซื่อสัตย์
Validators stake larger amounts to gain influence in quality assessment and governance decisions. In Bittensor's model, validators evaluate miners' outputs and submit weight matrices indicating which nodes provided valuable contributions. The Yuma Consensus aggregates these assessments weighted by validator stake to determine final reward distribution.
ผู้ตรวจสอบวางเดิมพันจำนวนมากขึ้นเพื่อได้รับอิทธิพลในการประเมินคุณภาพและการตัดสินใจด้านการบริหาร ในโมเดลของ Bittensor ผู้ตรวจสอบประเมินผลลัพธ์ของนักขุด และส่งเมทริกซ์น้ำหนักที่ระบุว่าโหนดใดที่ให้ผลงานมีค่า Yuma Consensus รวมการประเมินเหล่านี้ที่ถูกถ่วงน้ำหนักโดยการเดิมพันของผู้ตรวจสอบเพื่อตัดสินการแจกจ่ายรางวัลสุดท้าย
The supply-demand dynamics for compute tokens operate on two levels. On the supply side, more nodes joining the network increase available computational capacity. Token rewards must be sufficient to compensate for hardware costs, electricity and opportunity costs versus alternative uses of the equipment. As token prices rise, provisioning compute becomes more profitable, attracting additional supply.
ไดนามิกด้านอุปสงค์-อุปทานสำหรับโทเคนคำนวณทำงานบนสองระดับ ในด้านอุปทาน ขึ้นอยู่กับจำนวนโหนดที่เข้าร่วมเครือข่ายเพิ่มความสามารถในการคำนวณที่มีอยู่ รางวัลโทเคนต้องเพียงพอที่จะชดเชยต้นทุนฮาร์ดแวร์ ค่าไฟฟ้า และค่าเสียโอกาสเมื่อเทียบกับการใช้อุปกรณ์อื่น เมื่อราคาของโทเคนสูงขึ้น การจัดหาคำนวณจะทำกำไรมากขึ้น ดึงดูดการจัดหาเพิ่มเติม
On the demand side, token price reflects the value users place on network access. As AI applications proliferate and compute scarcity intensifies, willingness to pay for decentralized resources increases. The AI hardware market is expected to grow from $66.8 billion in 2025 to $296.3 billion by 2034, creating sustained demand for alternative compute sources.
ในด้านอุปสงค์ ราคาของโทเคนสะท้อนค่าที่ผู้ใช้วางไว้ในการเข้าถึงเครือข่าย เมื่อแอปพลิเคชัน AI แพร่หลายและความขาดแคลนของคำนวณเข้มข้นขึ้น ความพร้อมใจที่จะจ่ายสำหรับทรัพยากรที่กระจายอำนาจเพิ่มขึ้น ตลาดฮาร์ดแวร์ AI คาดว่าจะเติบโตจาก 66.8 พันล้านเหรียญในปี 2025 ถึง 296.3 พันล้านเหรียญในปี 2034 สร้างความต้องการที่ยั่งยืนสำหรับแหล่งคำนวณทางเลือก
Token value appreciation benefits all participants. Hardware providers earn more for the same computational output. Early node operators gain from appreciation of accumulated rewards. Developers benefit from a decentralized alternative to expensive centralized providers. Token holders who stake or provide liquidity capture fees from network activity.
การเพิ่มค่าของโทเคนเป็นประโยชน์ต่อผู้เข้าร่วมทั้งหมด ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์ได้รับกำไรมากขึ้นสำหรับผลลัพธ์การคำนวณเดียวกัน ผู้ดำเนินการโหนดรายแรกได้รับประโยชน์จากการเพิ่มมูลค่าของรางวัลที่สะสม นักพัฒนาได้รับผลประโยชน์จากทางเลือกกระจายอำนาจต่อผู้ให้บริการศูนย์รวมที่มีราคาแพง ผู้ถือโทเคนที่วางเดิมพันหรือให้มุมถ่ายภาพได้รับค่าธรรมเนียมจากการทำงานของเครือข่าย
Risk models address potential failure modes. Node downtime reduces earnings as jobs route to available alternatives. Geographic concentration creates latency issues for edge applications requiring local processing. Network effects favor larger protocols with more diverse hardware and geographic distribution.
โมเดลความเสี่ยงระบุโหมดความล้มเหลวที่เป็นไปได้ การปิดระบบของโหนดลดรายได้เมื่อมีการจัดเส้นทางงานไปยังทางเลือกที่มีอยู่ การรวมกลุ่มทางภูมิศาสตร์สร้างปัญหาความหน่วงเวลาสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการประมวลผลในท้องถิ่น ผลกระทบของเครือข่ายโปรดปรานโปรโตคอลขนาดใหญ่ที่มีการกระจายฮาร์ดแวร์และภูมิศาสตร์หลากหลาย
Token inflation must balance attracting new supply with maintaining value for existing holders. Research on decentralized infrastructure protocols notes that sustainable tokenomics requires demand growth to outpace supply increases. Protocols implement burning mechanisms, where tokens used for payments are permanently removed from circulation, creating deflationary pressure that offsets inflationary issuance.
อัตราเงินเฟ้อของโทเคนต้องสมดุลการดึงดูดการจัดหาใหม่กับการรักษาค่าสำหรับผู้ถือที่มีอยู่ งานวิจัยเกี่ยวกับโปรโตคอลโครงสร้างพื้นฐานที่กระจาย บันทึกว่าโทเคโนมิกส์ที่ยั่งยืนต้องการให้การเติบโตของอุปสงค์เร็วกว่าอัตราเพิ่มขึ้นของการจัดหา โปรโตคอลประยุกต์กลไกการเผาไหม้ที่โทเคนที่ใช้ในการชำระเงินจะถูกลบจากการหมุนเวียนอย่างถาวร นอกจากนี้ยังสร้างแรงดันลดความเฟ้อที่ชดเชยการออกโทเคน
Fee structures vary across networks. Some charge users directly in native tokens. Others accept stablecoins or wrapped versions of major cryptocurrencies, with protocol tokens primarily serving governance and staking functions. Hybrid models use tokens for network access while settling compute payments in stable assets to reduce volatility risk.
โครงสร้างค่าธรรมเนียมแตกต่างกันไปในแต่ละเครือข่าย บางแห่งเรียกเก็บเงินผู้ใช้โดยตรงในโทเคนในระบบเอง บางแห่งยอมรับ stablecoins หรือเวอร์ชันที่ห่อหุ้มของสกุลเงินคริปโตหลัก โดยที่โทเคนของโปรโตคอลส่วนใหญ่ทำหน้าที่ในการกำกับดูแลและการวางเดิมพัน โมเดลแบบผสมใช้โทเคนสำหรับการเข้าถึงเครือข่ายขณะเดียวกันก็ตกลงชำระเงินคำนวณในสินทรัพย์ที่มั่นคงเพื่อลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความผันผวน
The design space for incentive models continues evolving as protocols experiment with different approaches to balancing stakeholder interests and sustaining long-term growth.
พื้นที่การออกแบบสำหรับรูปแบบแรงจูงใจยังคงพัฒนาต่อไปเนื่องจากโปรโตคอลทดลองด้วยวิธีการต่างๆ เพื่อสมดุลความสนใจของผู้มีส่วนร่วมและการเติบโตที่ยั่งยืนในระยะยาว
AI, Edge, and Real-World Infrastructure
Tokenized compute networks enable applications that leverage distributed hardware for AI workloads, edge processing and specialized infrastructure needs. The diversity of use cases demonstrates how decentralized models can address bottlenecks across the computational stack.
เครือข่ายคำนวณที่เป็น token ทำให้แอปพลิเคชันที่ใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ที่กระจายสำหรับภาระงาน AI, การประมวลผลที่ขอบและความต้องการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทางเป็นไปได้ ความหลากหลายของกรณีใช้งานแสดงให้เห็นว่าโมเดลกระจายสามารถแก้ปัญหาคอขวดทั่วสแต็คการคำนวณได้อย่างไร
Distributed AI model training represents a primary use case. Training large language models or computer vision systems requires massive parallel computation across multiple GPUs. Traditional approaches concentrate this training in centralized data centers owned by major cloud providers. Decentralized networks allow training to occur across geographically distributed nodes, each contributing computational work coordinated through blockchain-based orchestration.
การฝึกอบรมโมเดล AI แบบกระจายเป็นกรณีใช้งานหลัก การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่หรืระบบ computer vision ต้องการการคำนวณขนานขนาดใหญ่ข้าม GPU หลายตัว วิธีการแบบดั้งเดิมมุ่งเน้นการฝึกอบรมนี้ในศูนย์ข้อมูลที่ศูนย์รวมเป็นของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เครือข่ายกระจายอนุญาตให้การฝึกอบรมเกิดขึ้นผ่านโหนดที่กระจายทางภูมิศาสตร์ แต่ละโหนดมีส่วนร่วมในงานการคำนวณที่ประสานงานผ่านการจัดการบล็อกเชน
Bittensor's subnet architecture enables specialized AI markets focused on specific tasks like text generation, image synthesis or data scraping. Miners compete to provide high-quality outputs for their chosen domains, with validators assessing performance and distributing rewards accordingly. This creates competitive markets where the best models and most efficient implementations naturally emerge through economic selection.
สถาปัตยกรรม subnet ของ Bittensor ช่วยให้ตลาด AI เฉพาะทางที่มุ่งเน้นงานเฉพาะเช่นการสร้างข้อความ, การสังเคราะห์ภาพหรือการขูดข้อมูล นักขุดแข่งขันเพื่อให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงสำหรับโดเมนที่พวกเขาเลือก โดยที่ผู้ตรวจสอบทำการประเมินประสิทธิภาพและการแจกแจงรางวัลตามลำดับ นี่สร้างตลาดที่มีการแข่งขันที่โมเดลที่ดีที่สุดและการประยุกต์ใช้งานที่มีประสิทธิภาพที่สุดเกิดขึ้นโดยธรรมชาติผ่านการเลือกทางเศรษฐศาสตร์
Edge computing workloads benefit particularly from decentralized infrastructure. The global edge computing market was valued at $23.65 billion in2024, ขับเคลื่อนด้วยแอปพลิเคชันที่ต้องการความหน่วงต่ำและการประมวลผลในท้องถิ่น อุปกรณ์ IoT ที่สร้างข้อมูลเซนเซอร์ต่อเนื่องต้องการการวิเคราะห์ทันทีโดยไม่ต้องรอการเดินทางไปยังศูนย์ข้อมูลที่อยู่ห่างไกล ยานพาหนะอัตโนมัติต้องการการตัดสินใจในเสี้ยววินาทีที่ไม่สามารถทนต่อความหน่วงของเครือข่ายได้
เครือข่ายการประมวลผลแบบกระจายสามารถวางความสามารถในการประมวลผลใกล้กับแหล่งข้อมูลได้โดยตรง โรงงานที่ติดตั้งเซนเซอร์ IoT อุตสาหกรรมสามารถเช่าโหนดตามขอบในเมืองหรือภูมิภาคเดียวกันแทนที่จะพึ่งพาเมฆรวมศูนย์ที่ห่างออกไปหลายร้อยไมล์ แอปพลิเคชัน IoT อุตสาหกรรมคิดเป็นส่วนแบ่งตลาดที่ใหญ่ที่สุดในการประมวลผลขอบในปี 2024 สะท้อนถึงความสำคัญของการประมวลผลในท้องถิ่นสำหรับการผลิตและการขนส่ง
การเรนเดอร์เนื้อหาและเวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์ใช้ทรัพยากร GPU อย่างมาก ศิลปินสร้างฉาก 3D แอนิเมเตอร์ผลิตภาพยนตร์ และนักพัฒนาเกมสร้างเนื้อหาทั้งหมดจำเป็นต้องใช้การประมวลผลแบบขนานอย่างเข้มข้น Render Network เชี่ยวชาญด้านการเรนเดอร์ GPU แบบกระจาย โดยเชื่อมต่อผู้สร้างกับความสามารถ GPU ที่ว่างทั่วโลก โมเดลตลาดนี้ลดต้นทุนการเรนเดอร์ในขณะเดียวกันก็สร้างรายได้ให้กับเจ้าของ GPU ในช่วงที่ไม่ใช่ช่วงพีค
การคำนวณทางวิทยาศาสตร์และแอปพลิเคชันการวิจัยต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านงบประมาณเมื่อเข้าถึงทรัพยากรเมฆที่มีราคาแพง สถาบันการศึกษา นักวิจัยอิสระ และองค์กรขนาดเล็กสามารถใช้เครือข่ายแบบกระจายเพื่อเรียกใช้การจำลอง วิเคราะห์ชุดข้อมูล หรือฝึกฝนโมเดลเฉพาะทาง ลักษณะที่ไม่มีการอนุญาตหมายความว่านักวิจัยในทุกพื้นที่สามารถเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ได้โดยไม่ต้องมีบัญชีเมฆของสถาบันหรือการตรวจสอบเครดิต
เกมและแพลตฟอร์มเมตาเวิร์สต้องการการเรนเดอร์และการคำนวณฟิสิกส์สำหรับประสบการณ์ที่สมจริง เมื่อโลกเสมือนจริงมีความซับซ้อนมากขึ้น ความต้องการในการประมวลผลเพื่อรักษาสภาพแวดล้อมที่มีอยู่เดิมและรองรับผู้ใช้หลายพันคนพร้อมกันก็จะเพิ่มขึ้น โหนดการคำนวณแบบกระจายขอบสามารถให้การประมวลผลในท้องถิ่นสำหรับประชากรผู้เล่นระดับภูมิภาค ลดความล่าช้าในขณะที่กระจายต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานไปยังผู้ให้บริการที่มีแรงจูงใจด้วยโทเค็น
การอนุมาน AI ในระดับต้องการการเข้าถึง GPU อย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับการคาดการณ์จากโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนแล้ว แชทบอทที่ให้บริการหลายล้านคำถาม บริการสร้างภาพที่ประมวลผลคำสั่งผู้ใช้ หรือเอ็นจินคำแนะนำที่วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ล้วนต้องการการประมวลผลที่พร้อมใช้งานเสมอ เครือข่ายแบบกระจายให้ความซ้าซ้อนและการกระจายทางภูมิศาสตร์ที่ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือเมื่อเทียบกับการพึ่งพาผู้ให้บริการเพียงรายเดียว
พื้นที่ภูมิศาสตร์ที่ไม่ได้รับบริการจากผู้ให้บริการเมฆรายใหญ่แสดงให้เห็นถึงโอกาสสำหรับโปรโตคอล PinFi พื้นที่ที่มีศูนย์ข้อมูลจำนวนน้อยเผชิญกับความล่าช้าและต้นทุนที่สูงขึ้นเมื่อเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานที่รวมศูนย์ ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์ท้องถิ่นในพื้นที่สามารถเสนอความจุในการประมวลผลที่ปรับแต่งตามความต้องการของภูมิภาค ได้รับรางวัลโทเค็นในขณะที่ปรับปรุงการเข้าถึง AI ในท้องถิ่น
ข้อกำหนดด้านอธิปไตยข้อมูลเพิ่มมากขึ้นในการบังคับให้ภาระงานบางส่วนประมวลผลข้อมูลภายในเขตอำนาจศาลที่เฉพาะเจาะจง ข้อบังคับเช่น EU Data Act กำหนดให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนต้องได้รับการประมวลผลในท้องถิ่น กระตุ้นการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานขอบที่สอดคล้องกับกฎการอยู่อาศัย เครือข่ายแบบกระจายรองรับการปรับใช้โหนดที่เจาะจงตามเขตอำนาจศาลโดยธรรมชาติในขณะที่รักษาการประสานงานระดับโลกผ่านการชำระบัญชีบนบล็อคเชน
ความสำคัญ: ผลกระทบต่อคริปโตและโครงสร้างพื้นฐาน
การเกิดขึ้นของ PinFi แสดงให้เห็นถึงการขยายตัวของคริปโตเกินกว่าแค่แอปพลิเคชันทางการเงินเข้าสู่การประสานงานของโครงสร้างพื้นฐานในโลกจริง การเปลี่ยนแปลงนี้มีนัยยะทั้งต่อระบบนิเวศคริปโตและอุตสาหกรรมการคำนวณที่กว้างขึ้น
โปรโตคอลคริปโตแสดงประโยชน์เกินกว่าการคาดเดาเมื่อพวกเขาแก้ปัญหาโครงสร้างพื้นฐานที่จับต้องได้ DePIN และ PinFi สร้างระบบเศรษฐกิจที่ประสานทรัพยากรทางกายภาพ พิสูจน์ว่าแรงจูงใจที่ตั้งอยู่บนบล็อคเชนสามารถสร้างเครือข่ายโลกจริงขึ้นมาได้ ตลาดที่สามารถรองรับได้ทั้งหมดของภาค DePIN ปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 2.2 ล้านล้านดอลลาร์และอาจสูงถึง 3.5 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2028 ซึ่งเป็นประมาณสามเท่าของมูลค่าตลาดคริปโตทั้งหมดในปัจจุบัน
การเปิดกว้างในการเข้าถึงคอมพิวเตอร์ช่วยแก้ปัญหาความไม่สมมาตรพื้นฐานในการพัฒนา AI ปัจจุบันทักษะ AI ขั้นสูงยังคงอยู่ในกลุ่มของบริษัทเทคโนโลยีที่มีทุนหนาที่สามารถซื้อระบบคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่ได้ สตาร์ทอัพ นักวิจัย และนักพัฒนาในสภาพแวดล้อมที่ขาดแคลนทรัพยากรเผชิญกับอุปสรรคในการมีส่วนร่วมในนวัตกรรม AI เครือข่ายการคำนวณแบบกระจายลดอุปสรรคเหล่านี้ลงโดยการให้การเข้าถึงฮาร์ดแวร์ที่กระจายโดยไม่มีการอนุญาตในราคาที่ตลาดกำหนด
การสร้างประเภทสินทรัพย์ใหม่ขยายภูมิทัศน์การลงทุนคริปโต โทเค็นความจุในการประมวลผลแสดงถึงการเป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานที่ผลิตที่สร้างรายได้ผ่านการใช้งานในโลกจริง ซึ่งแตกต่างจากสินทรัพย์เพียงเพื่อการคาดเดาหรือโทเค็นการกำกับดูแลที่ไม่มีกลไกการเก็บมูลค่าที่ชัดเจน ผู้ถือโทเค็นเป็นเจ้าของหุ้นของผู้ให้บริการเมฆที่กระจาย ซึ่งมูลค่าผูกพันกับความต้องการใช้บริการการคำนวณ
การผูกขาดโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมอาจเผชิญกับการหยุดชะงัก ผู้ให้บริการเมฆที่รวมศูนย์รวมถึง AWS, Microsoft Azure และ Google Cloud ควบคุมตลาดการประมวลผล กำหนดราคาโดยไม่มีการแข่งขันตรงๆ ทางเลือกแบบกระจายแนะนำไดนามิกของตลาดที่ผู้ให้บริการอิสระหลายพันรายแข่งขันกัน อาจช่วยลดต้นทุนในขณะที่ปรับปรุงการเข้าถึง
อุตสาหกรรม AI ได้ประโยชน์จากการลดการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานที่รวมศูนย์ ปัจจุบันการพัฒนา AI อยู่ร่วมกับผู้ให้บริการเมฆรายใหญ่ สร้างจุดบกพร่องเดียวและความเสี่ยงจากการกระจุกตัว กว่า 50% ของบริษัท AI แบบสร้างรายงานว่าการขาดแคลน GPU เป็นอุปสรรคสำคัญ เครือข่ายแบบกระจายให้ความจุทางเลือกที่สามารถดูดซับความต้องการที่ล้นและเสนอความซ้ำซ้อนต่อการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน
การปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานอาจเกิดขึ้นจากการใช้ความจุให้เกิดประโยชน์มากขึ้น ชุดอุปกรณ์เกมที่อยู่นิ่งๆ ใช้พลังงานสแตนด์บายโดยไม่ได้ผลลัพธ์ที่ผลิต ศูนย์การขุดที่มีความสามารถส่วนเกินมองหาช่องทางรายได้เพิ่มเติม เครือข่ายแบบกระจายใช้ประโยชน์จาก GPU ที่อยู่ว่างให้เกิดประโยชน์ ปรับปรุงประสิทธิภาพทรัพยากรโดยรวมในระบบนิเวศการคำนวณ
ความต้านทานต่อการเซ็นเซอร์กลายเป็นเรื่องสำคัญสำหรับแอปพลิเคชัน AI ผู้ให้บริการเมฆแบบรวมศูนย์สามารถปฏิเสธการให้บริการแก่ผู้ใช้แ Specifics, แอปพลิเคชันหรือภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ทั้งหมดได้ เครือข่ายแบบกระจายดำเนินงานโดยไม่มีการอนุญาต ทำให้การพัฒนาและการปรับใช้ AI เป็นไปได้โดยไม่ต้องได้รับอนุมัติจากผู้จัดการประตูนโยบาย เรื่องนี้สำคัญเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันหรือผู้ใช้ที่มีข้อขัดแย้งในเขตอำนาจศาลที่จำกัด
การประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ปรับปรุงผ่านการประมวลผลในท้องถิ่น การประมวลผลขอบเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนใกล้ต้นกำเนิดของมัน แทนการส่งข้อมูลไปยังศูนย์ข้อมูลที่ห่างไกล เครือข่ายแบบกระจายสามารถนำเทคนิคการรักษาความเป็นส่วนตัวมาใช้ได้เช่นการเรียนรู้แบบร่วม (federated learning) ซึ่งโมเดลฝึกฝนบนข้อมูลที่กระจายโดยไม่ต้องรวมข้อมูลดิบ
ประสิทธิภาพการตลาดเพิ่มขึ้นผ่านการค้นพบราคาที่โปร่งใส การตั้งราคาของเมฆแบบดั้งเดิมยังคงไม่ชัดเจน มีโครงสร้างค่าธรรมเนียมที่ซับซ้อนและสัญญาที่เจรจากับองค์กรขนาดใหญ่ ตลาดแบบกระจายตามกำหนดราคาตลาดสำหรับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ชัดเจน ช่วยให้นักพัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนและผู้ให้บริการเพิ่มรายได้ผ่านไดนามิกการแข่งขัน
ความเกี่ยวข้องระยะยาวเกิดจากแรงผลักดันความต้องการที่ต่อเนื่อง งาน AI จะยังคงเติบโตต่อไปเมื่อแอปพลิเคชันเพิ่มปริมาณ ตลาดฮาร์ดแวร์ AI คาดว่าจะเติบโตจาก 66.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เป็น 296.3 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2034 คอมพิวเตอร์จะยังคงเป็นข้อจำกัดพื้นฐานที่ต้องมีอย่างต่อเนื่อง ทำให้มั่นใจได้ถึงความต้องการใช้โมเดลโครงสร้างพื้นฐานทางเลือกที่ดำเนินต่อไปการคำนวณที่กระจายไปตามตำแหน่งทางภูมิศาสตร์อาจทำให้เกิดความล่าช้าเมื่อเปรียบเทียบกับฮาร์ดแวร์ที่รวมกันอยู่ในศูนย์ข้อมูลเดียว แบนด์วิธของเครือข่ายระหว่างโหนดเป็นตัวจำกัดประเภทของงานที่เหมาะสำหรับการประมวลผลแบบกระจาย การคำนวณแบบขนานที่ต้องการการสื่อสารระหว่างโหนดบ่อยครั้งมักจะประสบปัญหาการลดประสิทธิภาพการทำงาน
ความผันแปรของคุณภาพการบริการสร้างความไม่แน่นอนสำหรับแอปพลิเคชันการผลิต ไม่เหมือนกับสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบจัดการที่มีประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้ กลุ่มฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายสร้างผลลัพธ์ที่ไม่สม่ำเสมอ การฝึกอบรมอาจดำเนินการบน H100s ระดับองค์กรหรือการ์ด RTX ของผู้บริโภค ขึ้นอยู่กับการว่าง แอปพลิเคชันต้องออกแบบสำหรับความผันแปรนี้หรือใช้การกรองที่จำกัดงานไปยังฮาร์ดแวร์ระดับเฉพาะ
ความยั่งยืนทางเศรษฐกิจต้องการความสมดุลระหว่างการเติบโตของอุปทานกับการขยายตัวของความต้องการ การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของความจุในการประมวลผลที่มีอยู่โดยไม่มีการเติบโตของความต้องการที่สอดคล้องกันจะทำให้ราคาร่วงลงและลดความสามารถในการทำกำไรของผู้ให้บริการ โปรโตคอลต้องจัดการการออกโทเค็นอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงภาวะเงินเฟ้อที่เกินกว่าการเติบโตของประโยชน์ใช้สอย
การบีบอัดมูลค่าโทเค็นเป็นความเสี่ยงต่อผู้เข้าร่วมในระยะยาว เมื่อผู้ให้บริการรายใหม่เข้าร่วมเครือข่ายเพื่อหารางวัล การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นจะลดรายได้ต่อน๊อต ผู้เข้าร่วมในช่วงแรกที่ได้ประโยชน์จากรางวัลเริ่มต้นที่สูงขึ้นอาจเห็นผลตอบแทนลดลงตามกาลเวลา หากราคาโทเค็นไม่สามารถชดเชยการลดลงนี้ได้ การออกจากผู้ให้บริการก็จะเพิ่มขึ้นและความเสถียรของเครือข่ายตกต่ำลง
ความผันผวนของตลาดนำความเสี่ยงทางการเงินมาสู่ผู้เข้าร่วม ผู้ให้บริการได้รับรางวัลในโทเค็นในที่แบบธรรมชาติซึ่งมูลค่าผันผวน ผู้ดำเนินการฮาร์ดแวร์อาจใช้ทุนในการซื้อ GPU โดยคาดว่าโทเค็นจะคงตัว แต่กลับเผชิญกับการสูญเสียหากราคาลดลง กลไกการป้องกันและทางเลือกในการชำระเงินด้วยเหรียญแบบเสถียรสามารถบรรเทาความผันผวนได้ แต่ก็เพิ่มความซับซ้อน
ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบเกี่ยวกับการจำแนกโทเค็นสร้างความท้าทายด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด หน่วยงานกำกับดูแลหลายแห่งตรวจสอบว่าโทเค็นประมวลผลแตกประกอบกันเป็นหลักทรัพย์ที่ต้องจดทะเบียนหรือไม่ สถานะทางกฎหมายที่คลุมเครือจำกัดการมีส่วนร่วมของสถาบันและสร้างความเสี่ยงด้านความรับผิดสำหรับผู้พัฒนาโปรโตคอล
ข้อกำหนดเกี่ยวกับการป้องกันข้อมูลบังคับให้เครือข่ายแบบกระจายต้องปรับตัว การประมวลผลข้อมูลของพลเมืองยุโรปต้องเป็นไปตาม GDPR รวมถึงการลดข้อมูลและสิทธิในการลบ แอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของ HIPAA แอปพลิเคชันทางการเงินต้องเผชิญกับข้อกำหนดด้านการป้องกันการฟอกเงิน เครือข่ายแบบกระจายทำให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดซับซ้อนเมื่อข้อมูลเคลื่อนย้ายข้ามสิทธิ์ออกแบบหลายแห่งและผู้ปฏิบัติงานอิสระ
การมีส่วนร่วมของฮาร์ดแวร์อาจก่อให้เกิดการตรวจสอบจากหน่วยงานกำกับดูแล ขึ้นอยู่กับวิธีที่การจัดการถูกขันขึ้น อาจมีการจัดประเภทความสัมพันธ์ของผู้ให้บริการบางอย่างเป็นการกระจายหลักทรัพย์หรือผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่มีการควบคุม เส้นแบ่งระหว่างการให้โครงสร้างพื้นฐานและสัญญาการลงทุนนั้นยังคงไม่ชัดเจนในหลายกรอบการกฎหมาย
การแข่งขันจากผู้ให้บริการระบบคลาวด์ขนาดใหญ่ยังคงทวีความเข้มข้น ผู้ให้บริการหลักลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในความจุศูนย์ข้อมูลใหม่และเร่งความเร็ว AI แบบกำหนดเอง ผู้ครอบคลุมที่มีเงินทุนดีเหล่านี้สามารถลดราคารางวัลหรือติดตั้งการประมวลผลควบคู่ไปกับบริการอื่น ๆ เพื่อรักษาส่วนแบ่งทางการตลาด
การแยกเครือข่ายอาจจำกัดการรวมกัน โปรโตคอลที่แข่งขันกันหลายตัวสร้างระบบนิเวศที่ไม่เชื่อมต่อ ซึ่งทรัพยากรการประมวลผลไม่สามารถถ่ายโอนระหว่างเครือข่ายได้อย่างง่ายดาย ขาดการมาตรฐานใน API, กลไกการตรวจสอบ หรือมาตรฐานโทเค็นลดประสิทธิภาพและเพิ่มค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนสำหรับผู้พัฒนา
ความเสี่ยงของผู้ใช้แรกมีผลต่อโปรโตคอลที่ยังไม่มีประวัติที่พิสูจน์แล้ว เครือข่ายใหม่เผชิญกับปัญหาไก่กับไข่ในการดึงดูดทั้งผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์และผู้ซื้อการประมวลผลพร้อมกัน โปรโตคอลอาจไม่ประสบความสำเร็จในการสร้างมวลวิกฤติที่จำเป็นต่อการดำเนินงานที่ยั่งยืน นักลงทุนโทเค็นอาจเผชิญกับความเสี่ยงต่อการสูญเสียทั้งหมดหากเครือข่ายพังทลายหรือล้มเหลวในการได้รับการยอมรับ
ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในสัญญาอัจฉริยะหรือชั้นการประสานอาจเปิดโอกาสให้ลักลอบใช้เงินทุนหรือทำลายเครือข่าย โปรโตคอลต้องมีกระบวนการตรวจสอบความปลอดภัยสัญญาและแผนการจ่ายโบนัสเมื่อพบข้อบกพร่องอย่างระมัดระวัง การโจมตีที่ทำให้เกิดการถอนเงินหรือการโจมตีแบบสองจ่ายทำลายความไว้วางใจและมูลค่าเครือข่าย
เส้นทางที่กำลังจะมาถึง & สิ่งที่ควรจับตามอง
การติดตามตัวชี้วัดและการพัฒนาสำคัญทำให้เข้าใจถึงการเจริญเติบโตและการพัฒนาของเครือข่ายการคำนวณที่ใช้โทเค็น
ตัวบ่งชี้การเติบโตของเครือข่ายรวมถึงจำนวนโหนดการคำนวณที่ใช้งานอยู่, การกระจายทางภูมิศาสตร์, ความหลากหลายของฮาร์ดแวร์, และความจุที่มีทั้งหมดที่วัดในพลังการคำนวณหรือเทียบเท่า GPU การขยายตัวของตัวชี้วัดเหล่านี้ส่งสัญญาณการเพิ่มขึ้นของอุปทานและความยืดหยุ่นของเครือข่าย
ตัวชี้วัดการใช้งานแสดงถึงความต้องการที่แท้จริงสำหรับการคำนวณแบบกระจาย งานการคำนวณที่ใช้งาน, ชั่วโมงการประมวลผลทั้งหมดที่ส่งมอบ, และการผสมผสานของประเภทงานแสดงว่าเครือข่ายให้บริการแอปพลิเคชันจริงหรือไม่ ผู้ให้บริการเครือข่ายเพื่อดูความต้องการของตลาดสำหรับทางเลือกแบบกระจายจากคลาวด์แบบดั้งเดิมHere is the translated content:
Content: position efficiency as a competitive advantage.
การกล่าวถึงในสื่อและความสนใจของชุมชนคริปโตทำหน้าที่เป็นตัวชี้วัดที่นำหน้าในการรับรู้กระแสหลัก การพูดคุยเกี่ยวกับโปรโตคอลเฉพาะ การเพิ่มขึ้นของความสนใจในการค้นหา หรือการติดตามในโซเชียลมีเดียที่เพิ่มขึ้นมักจะมาก่อนการยอมรับในวงกว้างและการเพิ่มขึ้นของมูลค่าโทเค็น อย่างไรก็ตาม วงจรความนิยมสามารถสร้างสัญญาณที่ทำให้เข้าใจผิดและไม่เชื่อมโยงกับการเติบโตที่แท้จริง
สรุป
การเงินโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ แสดงถึงวิวัฒนาการของคริปโตในการประสานทรัพยากรคอมพิวเตอร์ในโลกจริง โดยการสร้างตลาดที่ GPU ที่เกิดการว่างกำลังกลายเป็นสินทรัพย์ที่มีประสิทธิผลสร้างผลตอบแทนผ่านงาน AI, การประมวลผลขอบ และความต้องการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ
การรวมตัวของความต้องการที่ไม่สิ้นสุดของ AI ที่มีสำหรับพลังงานคอมพิวเตอร์กับความสามารถของคริปโตในการประสานระบบกระจายผ่านแรงจูงใจทางเศรษฐกิจเป็นการสร้างข้อเสนอที่มีค่าที่โน้มน้าวใจ ปัญหาการขาดแคลน GPU ที่ส่งผลกระทบต่อมากกว่า 50% ของบริษัท AI สร้างเนื้อหา แสดงถึงความรุนแรงของคอขวดโครงสร้างพื้นฐาน ตลาดคอมพิวเตอร์แบบกระจายที่เติบโตจาก 9 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 ไปเป็นประมาณ 100 พันล้านดอลลาร์ในปี 2032 ส่งสัญญาณการรับรู้ของตลาดว่ารูปแบบกระจายสามารถจับเศียรในอุปทานที่แฝงอยู่
โปรโตคอลอย่าง Bittensor, Render, Akash และ io.net แสดงแนวทางที่หลากหลายต่อความท้าทายพื้นฐานเดียวกัน: การจับคู่ความต้องการใช้คอมพิวเตอร์กับอุปทานอย่างมีประสิทธิภาพผ่านการประสานโดยใช้บล็อกเชนที่ไม่ต้องขออนุญาต แต่ละเครือข่ายทำการทดลองกับระบบเศรษฐศาสตร์โทเค็นกลไกการตรวจสอบที่แตกต่างกันและการประยุกต์เป้าหมาย ซึ่งทั้งหมดนี้มีบทบาทในระบบนิเวศที่กว้างขวางในการสำรวจพื้นที่การออกแบบสำหรับโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจาย
ผลกระทบข้ามไปเกินกว่าแค่คริปโตสู่วงการ AI และโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลในภาพรวม การเข้าถึงทรัพยากร GPU ในลักษณะที่เป็นประชาธิปไตยช่วยลดอุปสรรคสำหรับนวัตกรรม AI การลดการพึ่งพาโอลิโกโพลียืนอยู่บนคลาวด์ที่รวมศูนย์เปิดโอกาสให้เกิดการแข่งขันที่อาจปรับปรุงการกำหนดราคาและการเข้าถึง แบ่งออกเป็นชั้นทรัพย์สินใหม่ในฐานะโทเค็นที่เป็นตัวแทนของการเป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพมากกว่าการเก็งกำไรล้วนๆ
ยังคงมีความท้าทายที่แข็งแกร่ง ความน่าเชื่อถือทางเทคนิค, กลไกการตรวจสอบ, ความยั่งยืนทางเศรษฐกิจ, ความไม่แน่นอนด้านกฎหมาย และการแข่งขันจากคู่แข่งที่มีกำลังเงิน ความเสี่ยงเหล่านี้ ไม่ใช่ทุกโปรโทคอลจะรอดพ้น และหลายโทเค็นอาจพิสูจน์ว่ามีมูลค่ามากกว่าประโยชน์ที่แท้จริง แต่ความเข้าใจพื้นฐานที่ขับเคลื่อน PinFi ดูเหมือนจะเหมาะสม: ความจุมหาศาลในการคอมพิวเตอร์ที่ตกค้างทั่วโลก ความต้องการอันมหาศาลอยู่สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI และการประสานโดยใช้บล็อกเชนสามารถจับคู่การทำงานของอุปสงค์และอุปทานที่ไม่สอดคล้องกันนี้ได้
เมื่อความต้องการใน AI ยังคงระเบิดขึ้นเป็นประจำทุกวัน ชั้นโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนเทคโนโลยีนี้จะมีความสำคัญมากยิ่งขึ้นไปอีก อาจที่โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้จะยังคงถูกควบคุมอยู่ในกลุ่มผู้ให้บริการที่รวมศูนย์บางราย หรือวิวัฒนาการสู่รูปแบบการเป็นเจ้าของที่กระจายที่ประสานผ่านสิ่งจูงใจทางเศรษฐกิจคริปโตอาจนิยามภูมิทัศน์การแข่งขันในพัฒนา AI ในยุคทศวรรษถัดไป
การเงินโครงสร้างพื้นฐานแห่งอนาคตอาจมีลักษณะคล้ายกับโครงสร้างพื้นฐานประกอบโครงการแบบดั้งเดิมน้อยลงและมากขึ้นไปในทิศทางของเครือข่ายที่ถูกโทเคนที่กระจายไปทั่วโลกที่ฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ทั่วโลกที่ทุกคนที่มี GPU สามารถกลายเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานได้และที่เข้าถึงนั้นไม่จำเป็นต้องขออนุญาตเกินไปกว่าการชำระราคาในตลาด นี่คือการจินตนาการใหม่พื้นฐานว่าทรัพยากรคอมพิวเตอร์ถูกครอบครอง ดำเนินการ และสร้างผลกำไรอย่างไร—ที่หนึ่งซึ่งโปรโตคอลคริปโตแสดงถึงประโยชน์มากกว่าเพียงแค่การเก็งกำไรทางการเงินโดยการแก้ไขปัญหาที่เป็นรูปธรรมในโลกจริง