Індустрія штучного інтелекту стикається з критичним вузьким місцем в інфраструктурі. Навчання великих мовних моделей вимагає великих обчислювальних ресурсів, кількість пристроїв на краю експоненціально зростає, а дефіцит GPU став визначальним обмеженням ери AI. В той самий час традиційні постачальники хмарних послуг намагаються задовольнити зростаючий попит, зберігаючи монопольний контроль над доступом та ціноутворенням.
Понад 50% компаній, що займаються генеративним AI, повідомляють про дефіцити GPU як найбільшу перешкоду для розширення своїх операцій. Очікується, що обчислювальна потужність AI зросте приблизно у 60 разів до кінця 2025 року у порівнянні з Q1 2023. Ці перегони озброєнь у галузі обчислювальних потужностей створили можливість для криптовалютних протоколів запропонувати децентралізовану альтернативу.
Входить Фінансування Фізичної Інфраструктури, чи PinFi. Ця нова структура розглядає обсяг обчислень як токенізований актив, який може бути торгуваним, стейканим та монетизованим через мережі, що базуються на блокчейні. Замість того, щоб покладатися на централізовані дата-центри, протоколи PinFi агрегують невикористані обчислювальні потужності GPU від незалежних операторів, ігрових установок, майнінг-ферм та пристроїв на краю в розподілені ринки, доступні розробникам AI у всьому світі.
Нижче ми досліджуємо, як реальна обчислювальна потужність перетворюється на крипто-економічну інфраструктуру, розуміючи механіку токенізованих обчислювальних мереж, економічні моделі, що стимулюють участь, архітектуру, що забезпечує верифікацію та розрахунки, та наслідки для обох галузей - крипто та AI.
Чому PinFi Зараз? Макро і Технічні Причини
Вузьке місце обчислень, з яким стикається індустрія AI, виникає через фундаментальні обмеження пропозиції. Nvidia відділила майже 60% своєї продукції чипів для корпоративних клієнтів AI у Q1 2025 року, залишаючи багатьох користувачів у пошуках доступу. Світовий ринок AI-чипів досягнув $123,16 млрд у 2024 році і прогнозується, що досягне $311,58 млрд до 2029 року, що відображає вибуховий попит, що значно перевищує виробничу здатність.
Дефіцит GPU проявляється у різних формах. Традиційні хмарні постачальники підтримують списки очікування для преміум-екземплярів GPU. AWS стягує $98,32 на годину за 8-GPU H100, ціноутворення, що залишає сучасні можливості AI поза досяжністю для багатьох розробників та стартапів. Ціни на апаратне забезпечення залишаються підвищеними через обмеження пропозиції, коли ціни на HBM3 піднімаються на 20-30% рік за роком.
Концентрація обчислювальної потужності всередині обмеженої кількості великих постачальників хмарних послуг створює додаткові тертя. До 2025 року аналітики стверджують, що понад 50% корпоративних навантажень будуть виконуватись у хмарі, але доступ все ще обмежується контрактами, географічними обмеженнями та вимогами до знання свого клієнта. Це централізація обмежує інновації та створює єдині точки відмови для критичної інфраструктури.
Тим часом величезні обсяги обчислювальної потужності залишаються невикористаними. Ігрові установки залишаються бездіяльними в робочі години. Криптовалютні майнери шукають нові джерела доходу в міру зміни економіки майнінгу. Дата-центри підтримують надлишкову потужність в непікові періоди. Децентралізований ринок обчислень виріс з $9 млрд у 2024 році з прогнозами досягти $100 млрд до 2032 року, що відображає ринкове визнання того, що розподілені моделі можуть захопити цей прихований обсяг.
Перетин технології блокчейн і фізичної інфраструктури дозрів через децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі, або DePIN. Протоколи DePIN використовують токен-стимули для координації розгортання і експлуатації реальної інфраструктури. Messari ідентифікував загальний адресований ринок DePIN на рівні $2,2 трильйона, потенційно досягаючи $3,5 трильйона до 2028 року.
PinFi представляє застосування принципів DePIN конкретно до обчислювальної інфраструктури. Вона розглядає обчислювальні ресурси як токенізовані активи, що генерують прибуток через продуктивне використання. Ця структура перетворює обчислення з сервісу, орендованого у централізованих постачальників, у товар, що торгується на відкритих, бездозвілових ринках.
Оригінальні можливості
Деякі протоколи використовують криптографічні докази обчислень, де вузли повинні демонструвати, що вони правильно виконали певні обчислення. Bittensor використовує механізм Yuma Consensus, де валідатори оцінюють якість машинного навчання шахтарів і призначають оцінки, що визначають розподіл винагороди. Вузли, що надають результати низької якості або намагаються обманути, отримують менше компенсації або стикаються зі зменшенням ставки токенів.
Бенчмаркінг затримки допомагає підбирати робочі навантаження до відповідного обладнання. AI-висновки вимагають різних характеристик продуктивності, ніж навчання моделей або 3D-рендеринг. Географічне розташування впливає на затримку для додатків обчислювальних ресурсів на краю, де обробка повинна відбуватися неподалік від джерел даних. Ринок обчислення на краю досяг $23,65 мільярда у 2024 році і, як очікується, досягне $327,79 мільярда до 2033 року завдяки попиту на локальну обробку.
Шар ринку з'єднує попит на обчислення з пропозицією. Коли розробникам потрібні ресурси GPU, вони вказують вимоги, включаючи обчислювальну потужність, пам'ять, тривалість та максимальну ціну. Akash використовує модель зворотного аукціону, де розгортальники встановлюють умови, а постачальники змагаються за виграш контрактів. Render використовує алгоритми динамічних цін, які регулюють тарифи на основі завантаження мережі та ринкових умов.
Алгоритми маршрутизації роботи оптимізують розміщення обчислювальних завдань по доступних вузлах. Враховуються такі фактори, як технічні характеристики обладнання, поточне завантаження, географічна близькість, історична продуктивність і ціна. Оркестраційний шар io.net обробляє контейнерні робочі процеси і підтримує Ray-native оркестрацію для розподілених робочих навантажень машинного навчання.
Магія на блокчейні
Розрахунки ведуться на блокчейні через смарт-контракти, які забезпечують платежі та звільняють кошти після перевіреного виконання роботи. Це безпеко-осудливе розрахункове усунення ризиків контрагентів і дозволяє мікротранзакції для короткотривалих обчислювальних завдань. Протоколи, побудовані на блокчейнах з високою пропускною здатністю, як Solana, можуть обробляти обсяг транзакцій, які виникають через тисячі одночасних запитів на висновки.
Механізми ставок узгоджують інтереси учасників. Постачальники обчислень часто ставлять токени, щоб демонструвати відданість і виставляти заставу, яка може бути зменшена через погану роботу. Валідатори у Bittensor ставлять токени TAO, щоб отримати вплив у оцінці шахтарів і заробляти частини блокових винагород. Тримачі токенів можуть делегувати ставку валідаторам, яким вони довіряють, аналогічно механізмам згоди proof-of-stake.
Управління та децентралізація
Управління дозволяє тримачам токенів голосувати за параметри протоколу, включаючи розподіл винагород, структури зборів та оновлення мережі. Децентралізоване управління гарантує, що жодна центральна влада не може самовільно змінювати правила або обмежувати доступ, підтримуючи бездозвільну природу, яка відрізняє ці мережі від традиційних постачальників хмари.
Архітектура
Архітектура різко контрастує з централізованими хмарними обчисленнями. Основні постачальники володіють своєю інфраструктурою, встановлюють ціни без ринкової конкуренції, вимагають облікових записів і перевірок відповідності, та контролюють доступ і цензуру. Протоколи PinFi розподіляють володіння серед тисяч незалежних операторів, забезпечують прозоре ринкове ціноутворення, діють бездозвільно та опираються цензурі через децентралізацію.
Токеноміка та моделі стимулювання
Економіка токенів
Економіка токенів забезпечує структуру стимулів, яка координує розподілені обчислювальні мережі. Власні токени виконують кілька функцій, включаючи оплату послуг, винагороди за надання ресурсів, права управління і потреби стейкінгу для участі в мережі.
Механізми випуску
Механізми випуску визначають, як токени виходять в обіг. Bittensor слідує моделі Bitcoin з обмеженою пропозицією в 21 мільйон токенів TAO і періодичними халвінгами, які зменшують випуск з часом. На даний момент 7,200 TAO карбуються щодня, розподілені між шахтарями, які надають обчислювальні ресурси, та валідаторами, які забезпечують якість мережі. Це створює дефіцит, подібний до Bitcoin, при цьому напрямляючи інфляцію до продуктивної інфраструктури.
Інші протоколи випускають токени на основі використання мережі. Коли виконуються обчислювальні завдання, нові токени карбуються і надходять до постачальників пропорційно ресурсам, які вони надали. Цей прямий зв'язок між створенням вартості та випуском токенів гарантує, що інфляція винагороджує фактичну продуктивність, а не пасивне володіння токенами.
Стейкінг
Стейкінг створює практичну участь для учасників мережі. Постачальники обчислень ставлять токени для реєстрації вузлів і демонстрації відданості. Погана продуктивність або спроби обману призводять до зниження, коли ставки токенів знищуються або перерозподіляються постраждалим сторонам. Це економічне покарання стимулює надійну доставку послуг та чесну поведінку.
Валідатори
Валідатори ставлять більші суми, щоб отримати вплив у оцінці якості та управлінських рішеннях. У моделі Bittensor валідатори оцінюють результати шахтарів і подають вагові матриці, що вказують, які вузли надали цінні внески. Yuma Consensus агрегує ці оцінки зважені по ставці валідатора, щоб визначити кінцевий розподіл винагород.
Динаміка попиту і пропозиції
Динаміка попиту і пропозиції для токенів обчислень працює на двох рівнях. На стороні пропозиції, більше вузлів, які приєднуються до мережі, збільшують доступну обчислювальну потужність. Токенн Rewards повинні бути достатніми для компенсації вартості обладнання, електрики і альтернативних витрат у порівнянні з іншими використаннями обладнання. У міру зростання цін на токени, надання обчислень стає більш прибутковим, що привертає додаткову пропозицію.
З боку попиту ціна токена відображає цінність, яку користувачі додають до доступу до мережі. У міру поширення AI-додатків і зростання дефіциту обчислень, готовність платити за децентралізовані ресурси збільшується. Ринок апаратного забезпечення для AI, як очікується, зросте з $66.8 мільярдів у 2025 році до $296.3 мільярдів у 2034 році, створюючи стійкий попит на альтернативні джерела обчислень.
Збільшення вартості токенів
Збільшення вартості токенів приносить користь усім учасникам. Постачальники обладнання отримують більше за ті ж обчислювальні потужності. Ранні оператори вузлів виграють від зростання накопичених винагород. Розробники отримують децентралізовану альтернативу дорогим централізованим постачальникам. Тримачі токенів, які здійснюють ставки або надають ліквідність, захоплюють збори від активності мережі.
Моделі ризиків
Моделі ризиків адресують потенційні режими відмови. Час простою вузлів зменшує прибутки, оскільки завдання маршрутизуються до доступних альтернатив. Географічна концентрація створює проблеми з затримкою для додатків обчислень на краю, які вимагають локальної обробки. Мережеві ефекти сприяють великим протоколам з більш різноманітним обладнанням і географічним розподілом.
Інфляція токенів повинна балансувати приваблення нової пропозиції з підтриманням вартості для існуючих тримачів. Дослідження протоколів децентралізованої інфраструктури відзначає, що стійка токеноміка вимагає, щоб зростання попиту переважало над збільшенням пропозиції. Протоколи впроваджують механізми спалювання, де токени, що використовуються для платежів, постійно вилучаються з обігу, створюючи дефляційний тиск, що компенсує інфляційне випуск.
Структури зборів варіюються від мережі до мережі. Деякі беруть комісію безпосередньо в рідних токенах. Інші приймають стейблкоіни або загорнуті версії основних криптовалют, причому протокольні токени головним чином служать для управлінських та ставок. Гібридні моделі використовують токени для доступу до мережі, оплачуючи обчислювальні платежі в стабільних активах, щоб зменшити ризик волатильності.
Продовження еволюції
Простір дизайну для моделей стимулювання продовжує еволюціонувати, оскільки протоколи експериментують з різними підходами для балансування інтересів зацікавлених сторін і підтримки довгострокового зростання.
AI, обчислення на краю та реальна інфраструктура
Токенізовані обчислювальні мережі дозволяють застосування, що використовують розподілене апаратне забезпечення для навантажень AI, обробки на краю та спеціалізованих потреб інфраструктури. Різноманітність випадків використання демонструє, як децентралізовані моделі можуть усунути перешкоди у обчислювальному стеку.
Розподілене навчання AI-моделей є основним випадком використання. Навчання великих мовних моделей або систем комп'ютерного зору вимагає масивного паралельного обчислення на кількох GPU. Традиційні підходи концентрують це навчання у централізованих дата-центрах, що належать основним постачальникам хмари. Децентралізовані мережі дозволяють навчання відбуватися на географічно розподілених вузлах, кожен з яких вносить обчислювальну роботу, координовану блокчейн-орієнтованою оркестрацією.
Архітектура підмережі Bittensor дозволяє спеціалізовані AI-ринк2024](https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/edge-computing-market), обумовлений застосунками, які потребують низької затримки та локальної обробки. Пристрої IoT, що генерують безперервні дані датчиків, потребують миттєвого аналізу без затримок на зворотній шлях до віддалених дата-центрів. Автономні транспортні засоби вимагають прийняття рішень за долі секунди, які не можуть терпіти затримку мережі.
Децентралізовані обчислювальні мережі можуть розміщувати обчислювальні потужності фізично поруч із джерелами даних. Завод, що впроваджує промислові датчики IoT, може орендувати вузли на краю в межах того ж міста або регіону, а не покладатися на централізовані хмари за сотні миль. Промислові IoT-додатки склали найбільшу частку ринку обчислень на краю у 2024 році, відображаючи критичну важливість локалізованої обробки для виробництва та логістики.
Рендеринг вмісту та творчі робочі потоки споживають значні ресурси GPU. Художники, що створюють тривимірні сцени, аніматори, що продукують фільми, та розробники ігор, що компілюють активи, всі потребують інтенсивної паралельної обробки. Render Network спеціалізується на розподіленому рендерингу GPU, з'єднуючи творців з невикористаними потужнощами GPU по всьому світу. Ця модель ринку знижує вартість рендерингу, забезпечуючи при цьому прибуткові потоки для власників GPU у не пікові періоди.
Наукові обчислення та дослідницькі додатки стикаються з бюджетними обмеженнями при доступі до дорогих хмарних ресурсів. Наукові установи, незалежні дослідники та менші організації можуть використовувати децентралізовані мережі для запуску симуляцій, аналізу наборів даних або навчання спеціалізованих моделей. Безліцензійна природа дозволяє дослідникам в будь-якій географії отримувати доступ до обчислювальних ресурсів без інституційних хмарних обліковок або перевірок кредитоспроможності.
Ігрові платформи та платформи метавсесвіту потребують рендерінгу та фізичних обчислень для створення захоплюючих вражень. Оскільки віртуальні світи зростають у складності, обчислювальні вимоги для підтримки постійних середовищ та підтримки тисяч одночасних користувачів збільшуються. Вузли обчислень на краю можуть забезпечити локальну обробку для регіональних популяцій гравців, зменшуючи затримку та розподіляючи витрати на інфраструктуру серед інвесторів, які отримують токени в якості заохочення.
Інференція AI у великих масштабах вимагає постійного доступу до GPU для обслуговування прогнозів з навчених моделей. Чатбот, що обробляє мільйони запитів, сервіс генерації зображень, що обробляє підказки користувачів, або рекомендаційний двигун, який аналізує поведінку користувачів, – всі потребують безперервно доступних обчислювальних ресурсів. Децентралізовані мережі забезпечують надмірність і географічний розподіл, що підвищують надійність порівняно з залежністю від одного постачальника.
Географічні зони, які недостатньо обслуговуються основними постачальниками хмарних послуг, становлять можливості для протоколів PinFi. Регіони з обмеженою присутністю дата-центрів стикаються з вищою затримкою і витратами при доступі до централізованої інфраструктури. Постачальники обладнання в цих областях можуть запропонувати обчислювальні потужності, адаптовані до регіонального попиту, отримуючи винагороди у вигляді токенів та покращуючи локальний доступ до можливостей AI.
Вимоги до суверенітету даних все частіше вимагають, щоб певні навантаження обробляли дані в межах певних юрисдикцій. Правила, такі як EU Data Act, вимагають обробки чутливої інформації локально, що заохочує розгортання інфраструктури на краю, яка відповідає вимогам місця проживання. Децентралізовані мережі природно підтримують розгортання вузлів, специфічних для юрисдикції, зберігаючи при цьому глобальну координацію через блокчейн-розрахунки.
Why It Matters: Implications for Crypto & Infrastructure
Виникнення PinFi представляє собою розширення криптовалюти за межі суто фінансових застосунків в координацію реальної інфраструктури. Цей зсув має наслідки як для криптоекосистеми, так і для ширших обчислювальних індустрій.
Криптопротоколи демонструють корисність за межами спекуляцій, коли вони вирішують відчутні інфраструктурні проблеми. DePIN і PinFi створюють економічні системи, які координують фізичні ресурси, доводячи, що стимули на основі блокчейну можуть запускати реальні мережі. Загальний об'єм ринку сектора DePIN наразі становить близько 2.2 трильйона доларів і може досягти 3.5 трильйона доларів до 2028 року, що приблизно у три рази більше за загальну капіталізацію ринку криптовалюти сьогодні.
Демократизація доступу до обчислень вирішує фундаментальну асиметрію в розробці AI. Зараз передові можливості AI залишаються в основному зосередженими серед добре фінансованих технологічних компаній, які можуть дозволити масивні кластери GPU. Стартапи, дослідники та розробники в умовах обмеження ресурсів стикаються з бар'єрами для участі в інноваціях AI. Децентралізовані обчислювальні мережі знижують ці бар'єри, надаючи безліцензійний доступ до розподіленого обладнання за цінами, що формуються ринком.
Створення нових класів активів розширює інвестиційний ландшафт криптовалюти. Токени обчислювальної потужності представляють собою власність у продуктивній інфраструктурі, яка генерує дохід через реальне використання. Це відрізняється від чисто спекулятивних активів або токенів управління без чітких механізмів захоплення вартості. Тримачі токенів фактично володіють частками децентралізованого постачальника хмарних послуг, з прив'язкою вартості до попиту на обчислювальні послуги.
Традиційні монополії інфраструктури можуть зіткнутися з потенційними зривами. Централізовані хмарні постачальники, включаючи AWS, Microsoft Azure та Google Cloud, зберігають олігополістичний контроль над обчислювальними ринками, встановлюючи ціни без прямої конкуренції. Децентралізовані альтернативи вводять ринкову динаміку, де тисячі незалежних постачальників конкурують, потенційно знижуючи витрати та покращуючи доступність.
Індустрія AI виграє від зниження залежnosti від централізованої інфраструктури. Наразі, розвиток AI зосереджений навколо основних хмарних постачальників, створюючи єдині точки збоїв та ризик концентрації. Понад 50% компаній генеративного AI повідомляють про дефіцит GPU як про основні перешкоди. Розподілені мережі надають альтернативні потужності, які можуть поглинати надмірний попит та пропонувати резервні потужності проти перебоїв у ланцюгах поставок.
Покращення енергоефективності можуть з'явитися завдяки кращому використанню потужностей. Ігрові системи, що простоюють, споживають резервну потужність без продуктивного виходу. Майнингові операції з надлишковими потужностями шукають додаткові джерела прибутку. Розподілені мережі використовують простоюючі GPU для продуктивної роботи, покращуючи загальну ефективність ресурсів в обчислювальній екосистемі.
Стійкість до цензури стає актуальною для AI-застосунків. Централізовані постачальники хмари можуть відмовити в обслуговуванні певних користувачів, додатків або цілих географічних регіонів. Децентралізовані мережі працюють без дозволів, дозволяючи розвиток і впровадження AI без необхідності затвердження з боку контролюючих осіб. Це особливо важливо для суперечливих застосунків або користувачів у юрисдикціях з обмеженнями.
Архітектури конфіденційності даних поліпшуються завдяки локальній обробці. Обчислення на краю зберігають чутливі дані поблизу джерела замість передачі у віддалені дата-центри. Децентралізовані мережі можуть впроваджувати методи збереження конфіденційності, такі як федеративне навчання, де моделі навчаються на розподілених даних без централізації сирої інформації.
Ефективність ринку збільшується завдяки прозорому виявленню цін. Традиційне хмарне ціноутворення залишається непрозорим, із складними структурами платіжних зборів та узгодженими корпоративними контрактами. Децентралізовані ринки встановлюють чіткі спотові ціни на обчислювальні ресурси, дозволяючи розробникам оптимізувати витрати, а провайдерам – максимізувати прибуток через конкурентну динаміку.
Довгострокова релевантність випливає з постійних драйверів попиту. Навантаження AI продовжуватимуть зростати у міру поширення застосунків. Очікується, що ринок AI-обладнання зросте з 66.8 млрд доларів у 2025 році до 296.3 млрд доларів у 2034 році. Обчислення залишаться фундаментальним обмеженням, забезпечуючи постійний попит на альтернативні моделі інфраструктури.
Ефекти мережі надають перевагу раннім протоколам, які досягають критичної маси. У міру приєднання більшої кількості постачальників обладнання різноманітність доступних ресурсів збільшується. Географічний розподіл поліпшується, зменшуючи затримку для додатків на краю. Більші мережі приваблюють більше розробників, створюючи доброчесні цикли зростання. Ті, хто першим досяг масового поширення в певних доменах, можуть отримати стійкі переваги.
Challenges & Risks
Незважаючи на перспективні застосунки, мережі обчислень з токенізацією стикаються зі значними технічними, економічними та регуляторними викликами, які можуть обмежити зростання або впровадження.
Технічна надійність залишається основною проблемою. Централізовані постачальники хмар забезпечують угоди про рівень послуг, гарантуючи безперервність та продуктивність. Розподілені мережі координують апарат з незалежних операторів з різними рівнями професіоналізму та якості інфраструктури. Збої вузлів, перебої у мережі або вікна обслуговування створюють прогалини в доступності, які мають бути керовані через надмірність та алгоритми маршрутизації.
Верифікація фактично виконаної роботи викликає поточні виклики. Забезпечення того, що вузли чесно виконують обчислення, а не повертають помилкові результати, вимагає складних систем доказів. Криптографічні докази обчислень додають накладні витрати, але залишаються необхідними, щоб запобігти шахрайству. Неповні механізми верифікації дозволяють потенційні атаки, при яких зловмисні вузли претендують на винагороди без надання обіцяних послуг.
Затримка та обмеження пропускної здатності впливають на розподілені навантаження. Running``` Обчислення на географічно розподілених локаціях можуть призводити до затримок порівняно з співрозташованою апаратурою в єдиних дата-центрах. Пропускна здатність мережі між вузлами обмежує типи робочих навантажень, які підходять для розподіленої обробки. Тісно пов'язані паралельні обчислення, що вимагають частих комунікацій між вузлами, стикаються зі зниженням продуктивності.
Якість обслуговування варіюється, що створює невизначеність для виробничих застосувань. На відміну від керованих хмарних середовищ з передбачуваною продуктивністю, гетерогенні апаратні пули дають непослідовні результати. Навчальний запуск може виконуватись на корпоративних H100s або споживчих RTX картах залежно від доступності. Розробники застосунків повинні враховувати цю змінність або впроваджувати фільтри, які обмежують завдання до певних рівнів апаратного забезпечення.
Економічна стійкість вимагає балансу між зростанням пропозиції та розширенням попиту. Швидке збільшення доступної обчислювальної потужності без відповідного зростання попиту може знизити ціни токенів і зменшити прибутковість постачальників. Протоколи повинні ретельно керувати випуском токенів, щоб уникнути інфляції, яка перевищує зростання корисності. Стійкі токеноми вимагають, щоб зростання попиту перевищувало збільшення пропозиції.
Концентрація вартості токенів становить ризики для довгострокових учасників. Коли нові постачальники приєднуються до мереж у пошуках винагород, зростає конкуренція, що знижує заробітки на вузол. Ранні учасники, які отримують вигоду від вищих початкових винагород, можуть зіткнутися зі зменшенням доходів з часом. Якщо оцінка токенів не зможе компенсувати це розмивання, зростає плинність постачальників, і стабільність мережі страждає.
Волатильність ринку вводить фінансові ризики для учасників. Постачальники отримують винагороди в нативних токенах, вартість яких коливається. Оператор апаратного забезпечення може вкласти капітал у придбання GPU, очікуючи, що ціни на токени залишаться стабільними, тільки щоб стикнутися з втратами, якщо ціни знижуються. Механізми хеджування та платіжні опції в стейблкоїнах можуть зменшити волатильність, але додають складності.
Регуляторна невизначеність щодо класифікації токенів створює складнощі з дотриманням норм. Регулятори ринку цінних паперів у різних юрисдикціях оцінюють, чи є обчислювальні токени цінними паперами, на які поширюються вимоги щодо реєстрації. Неясний правовий статус обмежує інституційне участь і створює ризики відповідальності для розробників протоколів. Токенізація інфраструктури стикається з регуляторною невизначеністю, яка обмежила впровадження в порівнянні з традиційними фінансовими структурами.
Регулювання захисту даних накладає вимоги, які розподілені мережі повинні враховувати. Обробка даних громадян Європи вимагає дотримання GDPR, включаючи мінімізацію даних і права на видалення. Застосування в галузі охорони здоров'я повинні відповідати вимогам HIPAA. Фінансові застосування стикаються з вимогами щодо боротьби з відмиванням грошей. Децентралізовані мережі ускладнюють дотримання, коли дані переміщуються між кількома юрисдикціями та незалежними операторами.
Внески в апаратне забезпечення можуть привернути увагу регуляторів залежно від структури домовленостей. Юрисдикції можуть класифікувати певні відносини постачальника як цінні папери або регульовані фінансові продукти. Лінія між наданням інфраструктури та інвестиційними контрактами залишається незрозумілою в багатьох правових рамках.
Конкуренція з боку крупних хмарних постачальників продовжує посилюватися. Основні постачальники вкладають мільярди у нові потужності дата-центрів та спеціальні AI-прискорювачі. AWS, Microsoft та Google витратили на 36% більше на капітальні витрати у 2024 році, головним чином для AI-інфраструктури. Ці добре капіталізовані компанії можуть знижувати ціни або пропонувати комплекси обчислень із іншими послугами, щоб зберегти частку ринку.
Фрагментація мережі може обмежити композабельність. Кілька конкуруючих протоколів створюють ізольовані екосистеми, де обчислювальні ресурси не можуть легко передаватися між мережами. Відсутність стандартизації в API, механізмах перевірки або стандартах токенів знижує ефективність і збільшує витрати на переходи для розробників.
Ризик для ранніх учасників впливає на протоколи без доведеного досвіду. Нові мережі стикаються з проблемами типа "курча або яйця", залучаючи як постачальників апаратного забезпечення, так і покупців обчислень одночасно. Протоколи можуть не досягти критичної маси, необхідної для стійкої роботи. Інвестори в токени стикаються з ризиком повної втрати, якщо мережі впадуть або не отримають визнання.
Уразливості безпеки в смарт-контрактах або координаційних рівнях можуть дозволити крадіжку коштів або порушення роботи мережі. Децентралізовані мережі стикаються з викликами безпеки, що вимагає ретільної перевірки смарт-контрактів та програм нагородження за виявлення помилок. Зловживання, що виснажують ресурси скарбниці або дозволяють дублікатні платежі, завдають шкоди довірі та вартості мережі.
Дорога вперед і що стежити
Відстеження ключових показників і подій надає уявлення про зрілість та траєкторію зростання токенізованих обчислювальних мереж.
Індикатори зростання мережі включають кількість активних обчислювальних вузлів, географічний розподіл, різноманітність апаратного забезпечення та загальну доступну ємність, виміряну в обчислювальній потужності або еквівалентах GPU. Розширення цих показників сигналізує про зростання пропозиції та стійкість мережі. io.net накопичив понад 300,000 підтверджених GPU шляхом інтеграції кількох джерел, демонструючи потенціал швидкого масштабування, коли протоколи ефективно координують різні ресурси.
Показники використання розкривають фактичний попит на децентралізоване обчислення. Активні обчислювальні завдання, загальна кількість годин обробки та асортимент типів робочих навантажень показують, чи обслуговують мережі реальні застосування, окрім спекуляцій. Akash спостерігав значне зростання щоквартальних активних угод після розширення підтримки GPU, що вказує на ринковий попит на децентралізовані альтернативи традиційним хмарам.
Ринкова капіталізація токенів та повністю розведені оцінки надають оцінки ринку вартості протоколу. Порівняння оцінок з фактичним доходом або пропускною спроможністю обчислень розкриває, чи оцінюють токени очікування зростання в майбутньому, або відображають поточну корисність. Токен TAO компанії Bittensor досяг $750 під час піку зацікавленості в березні 2024 року, ілюструючи спекулятивний інтерес поряд зі справжнім впровадженням.
Партнерства з AI-компаніями та підприємствами-адоптерами свідчать про загальне схвалення. Коли встановлені AI-лабораторії, розробники моделей або виробничі застосування розгортають робочі навантаження на децентралізованих мережах, це демонструє, що розподілена інфраструктура відповідає реальним вимогам. Toyota та NTT оголосили про $3.3 мільярда інвестицій у Платформу AI для мобільності, що використовує периферійні обчислення, показуючи корпоративний інтерес до розподілених архітектур.
Оновлення протоколу та додавання функцій вказують на продовження розвитку. Інтеграція нових типів GPU, покращені системи оркестрації, удосконалені механізми перевірки або покращення управління показують активну ітерацію в напрямку кращої інфраструктури. Оновлення Dynamic TAO компанії Bittensor у 2025 році перенесло більше винагород на високопродуктивні підмережі, демонструючи адаптивність токеноміки.
Регуляторні зміни формують операційне середовище. Сприятлива класифікація інфраструктурних токенів або чіткі інструкції щодо дотримання вимог зменшили б правову невизначеність і дозволили б ширше інституційне участь. Навпаки, обмежувальне регулювання може обмежити зростання в окремих юрисдикціях.
Конкурентна динаміка між протоколами визначає структуру ринку. Простір обчислювальної інфраструктури може консолідуватися навколо кількох домінантних мереж, що досягають сильних мережевих ефектів, або залишитися фрагментованим зі спеціалізованими протоколами, що обслуговують різні ніші. Стандарти взаємодії можуть забезпечити координацію між мережами, покращуючи загальну ефективність екосистеми.
Можуть з'явитися гібридні моделі, що поєднують централізовані та децентралізовані елементи. Підприємства можуть використовувати традиційні хмари для базової потужності, переймаючи до децентралізованих мереж під час пікових навантажень. Цей підхід забезпечує передбачуваність керованих послуг, зберігаючи при цьому економію витрат від розподілених альтернатив під час пікових періодів.
Консорціумні мережі можуть формуватися, де учасники галузі спільно керують децентралізованою інфраструктурою. AI-компанії, постачальники хмар, виробники апаратного забезпечення або академічні установи можуть створити спільні мережі, які зменшують індивідуальні капітальні вимоги, зберігаючи при цьому децентралізоване управління. Ця модель може прискорити впровадження серед обережних організацій.
Вертикальна спеціалізація здається ймовірною, оскільки протоколи оптимізуються для конкретних випадків використання. Деякі мережі можуть зосередитися виключно на AI-навчанні, інші на висновках, деякі на периферійних обчисленнях, інші на рендерингу або наукових обчисленнях. Спеціалізована інфраструктура краще обслуговує конкретні вимоги до робочих навантажень порівняно з універсальними альтернативами.
Інтеграція з існуючими AI-інструментами та фреймворками буде критичною. Безшовна сумісність з популярними бібліотеками машинного навчання, системами оркестрації та конвеєрами розгортання знижує тертя для розробників. io.net підтримує оркестрацію, рідну для Ray, визнаючи, що розробники віддають перевагу стандартизованим робочим процесам над протокол-специфічними розробками.
Міркування щодо стійкості можуть все частіше впливати на проектування протоколу. Енергоефективні механізми консенсусу, стимулювання відновлюваних джерел енергії для операторів вузлів або інтеграція вугільних кредитів можуть відрізнити протоколи, які приваблюють екологічно свідомих користувачів. Оскільки споживання енергії AI викликає увагу, децентралізовані мережі можуть
Освітлення у ЗМІ та увага криптоспільноти служать провідними індикаторами загального усвідомлення. Збільшення обговорення конкретних протоколів, зростання інтересу до пошуку або зростання кількості підписників у соціальних мережах часто передують ширшому впровадженню та зростанню вартості токенів. Однак цикли ажіотажу можуть формувати оманливі сигнали, які не пов'язані з фундаментальним зростанням.
## Висновок
Фінансування фізичної інфраструктури представляє еволюцію криптовалют у спрямуванні реальних обчислювальних ресурсів. Токенізуючи обчислювальну потужність, протоколи PinFi створюють ринки, де бездіяльні GPU стають продуктивними активами для генерації доходу через робочі навантаження ІІ, обробку на межі та спеціалізовані потреби інфраструктури.
Злиття ненаситного попиту ІІ на обчислювальну потужність з можливістю криптовалюти координувати розподілені системи через економічні стимули створює переконливу ціннісну пропозицію. Показники [дефіциту GPU, що впливають на понад 50% компаній з генеративного ІІ](https://vertu.com/ai-tools/global-ai-chip-market-trends-2024-2032/), демонструють серйозність інфраструктурних вузьких місць. [Зростання децентралізованих ринків обчислень з 9 мільярдів доларів в 2024 році до прогнозованих 100 мільярдів доларів до 2032 року](https://blog.io.net/article/2025-gpu-shortage) вказує на визнання ринком, що розподілені моделі можуть захоплювати латентну пропозицію.
Такі протоколи, як Bittensor, Render, Akash та io.net демонструють різні підходи до тієї ж фундаментальної проблеми: ефективно підбирати обчислювальні потужності з попитом через бездозвільну, засновану на блокчейні координацію. Кожна мережа експериментує з різними токеноміками, механізмами перевірки та цільовими додатками, сприяючи ширшій екосистемі, що досліджує простір проектування для децентралізованої інфраструктури.
Наслідки поширюються за межі криптовалюти у сферу ІІ та обчислювальної інфраструктури в цілому. Демократизований доступ до ресурсів GPU знижує бар'єри для інновацій у сфері ІІ. Зменшення залежності від централізованих хмарних олігополій вводить конкурентні динаміки, які можуть покращити ціни та доступність. Виникають нові класи активів, оскільки токени представляють собою власність у продуктивній інфраструктурі, а не в чистій спекуляції.
Залишається безліч значних викликів. Технічна надійність, механізми перевірки, економічна стійкість, регуляторна невизначеність і конкуренція з добре капіталізованими гравцями представляють ризики. Не кожен протокол виживе, і багато токенів можуть виявитися переоціненими відносно фундаментальної корисності. Але основна думка, що рухає PinFi, видається обґрунтованою: по всьому світу сидять бездіяльні обчислювальні потужності, існує масовий попит на інфраструктуру ІІ, і координація на основі блокчейну може поєднати ці диспропорційні криві попиту та пропозиції.
Оскільки попит на ІІ продовжує стрімко зростати, інфраструктурний шар, що підтримує цю технологію, стає дедалі важливішим. Чи залишиться ця інфраструктура зосередженою серед кількох централізованих провайдерів, чи перейде до моделей розподіленої власності, координованих через криптоекономічні стимули, може визначити конкурентне середовище розвитку ІІ на наступне десятиліття.
Інфраструктурне фінансування майбутнього може виглядати менше як традиційне проектне фінансування і більше як токенізовані мережі глобально розподіленого обладнання, де кожен, у кого є GPU, може стати постачальником інфраструктури, а доступ не вимагає ніякого дозволу, крім ринкової ставки платежу. Це представляє собою фундаментальне переосмислення того, як обчислювальні ресурси володіються, експлуатуються та монетизуються — у тому розумінні, що криптопротоколи демонструють корисність за межами фінансової спекуляції, вирішуючи конкретні проблеми у фізичному світі.