Ngành trí tuệ nhân tạo đang đối mặt với một nút thắt cổ chai hạ tầng nghiêm trọng. Việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ, các thiết bị biên đang bùng nổ với tốc độ lũy thừa, và sự khan hiếm GPU đã trở thành rào cản mang tính quyết định của kỷ nguyên AI. Trong khi đó, các nhà cung cấp đám mây truyền thống chật vật đáp ứng nhu cầu tăng vọt mà vẫn duy trì thế độc quyền về quyền truy cập và định giá.
Over 50% of generative AI companies report GPU shortages là trở ngại lớn đối với việc mở rộng hoạt động của họ. AI computing power is expected to increase by roughly 60 times by the end of 2025 so với quý 1 năm 2023. Cuộc chạy đua vũ trang tính toán này đã tạo ra cơ hội để các giao thức tiền mã hóa đề xuất một phương án thay thế phi tập trung.
Xuất hiện Tài chính Hạ tầng Vật lý, hay PinFi. Khung mới nổi này xem năng lực tính toán như một tài sản được mã hóa, có thể giao dịch, stake và kiếm tiền thông qua các mạng lưới dựa trên blockchain. Thay vì phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu tập trung, các giao thức PinFi tổng hợp sức mạnh GPU chưa được sử dụng từ các nhà vận hành độc lập, dàn máy chơi game, trang trại đào và các thiết bị biên thành những thị trường phân tán mà các nhà phát triển AI trên toàn thế giới có thể truy cập.
Bên dưới, chúng ta sẽ khám phá cách sức mạnh tính toán thực đang được chuyển hóa thành hạ tầng kinh tế tiền mã hóa, tìm hiểu cơ chế của các mạng tính toán được mã hóa, các mô hình kinh tế khuyến khích tham gia, kiến trúc cho phép xác minh và thanh toán, cũng như tác động đối với cả ngành crypto và AI.
Tại sao PinFi xuất hiện ngay lúc này? Các động lực vĩ mô và kỹ thuật
Nút thắt tính toán mà ngành AI đang đối mặt bắt nguồn từ các ràng buộc cung ứng mang tính căn bản. Nvidia allocated nearly 60% of its chip production to enterprise AI clients in Q1 2025, khiến nhiều người dùng phải chật vật tìm kiếm quyền truy cập. The global AI chip market reached $123.16 billion in 2024 và dự kiến đạt 311,58 tỷ USD vào năm 2029, phản ánh nhu cầu bùng nổ vượt xa năng lực sản xuất.
Sự khan hiếm GPU biểu hiện theo nhiều cách khác nhau. Các nhà cung cấp đám mây truyền thống duy trì danh sách chờ cho các phiên bản GPU cao cấp. AWS charges $98.32 per hour for an 8-GPU H100 instance, mức giá khiến năng lực AI tiên tiến nằm ngoài tầm với của nhiều nhà phát triển và startup. Giá phần cứng vẫn duy trì ở mức cao do hạn chế nguồn cung, với HBM3 pricing rising 20-30% year-over-year.
Sự tập trung sức mạnh tính toán trong tay một vài nhà cung cấp đám mây lớn tạo thêm ma sát. By 2025, analysts say over 50% of enterprise workloads will run in the cloud, nhưng quyền truy cập vẫn bị ràng buộc bởi hợp đồng, giới hạn địa lý và yêu cầu KYC. Sự tập trung này kìm hãm đổi mới và tạo ra các điểm lỗi đơn lẻ cho hạ tầng trọng yếu.
Trong khi đó, một lượng lớn năng lực tính toán lại bị bỏ không. Dàn máy chơi game không được sử dụng trong giờ làm việc. Thợ đào crypto tìm kiếm nguồn doanh thu mới khi kinh tế đào thay đổi. Các trung tâm dữ liệu duy trì công suất dư thừa trong các giai đoạn thấp điểm. The decentralized compute market has grown from $9 billion in 2024 với dự báo đạt 100 tỷ USD vào năm 2032, cho thấy thị trường đang nhận thức rằng các mô hình phân tán có thể khai thác nguồn cung tiềm ẩn này.
Giao điểm giữa công nghệ blockchain và hạ tầng vật lý đã trưởng thành thông qua các mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung, hay DePIN. Các giao thức DePIN sử dụng phần thưởng token để điều phối việc triển khai và vận hành hạ tầng ngoài đời thực. Messari identified DePIN's total addressable market at $2.2 trillion, với tiềm năng đạt 3,5 nghìn tỷ USD vào năm 2028.
PinFi thể hiện việc ứng dụng các nguyên tắc DePIN một cách chuyên biệt cho hạ tầng tính toán. Nó xem tài nguyên tính toán như các tài sản có thể mã hóa, tạo lợi suất thông qua sử dụng hiệu quả. Khung này biến hoạt động tính toán từ một dịch vụ thuê từ nhà cung cấp tập trung thành một loại hàng hóa được giao dịch trên các thị trường mở, không cần cấp phép.
PinFi và tính toán được mã hóa là gì?
Tài chính Hạ tầng Vật lý xác định một mô hình trong đó các tài sản tính toán vật lý được biểu diễn dưới dạng token số trên blockchain, cho phép quyền sở hữu, vận hành và kiếm tiền phi tập trung. Không giống các giao thức tài chính phi tập trung truyền thống chỉ xử lý tài sản thuần kỹ thuật số, PinFi tạo ra cầu nối giữa tài nguyên vật lý off-chain và hệ thống kinh tế on-chain.
Academic research defines tokenization là “quy trình chuyển đổi quyền, một đơn vị sở hữu tài sản, nợ hoặc thậm chí tài sản vật lý thành token số trên blockchain.” Đối với tài nguyên tính toán, điều này có nghĩa là từng GPU, cụm máy chủ hoặc thiết bị biên sẽ được biểu diễn bằng các token theo dõi công suất, mức độ sẵn sàng và việc sử dụng.
PinFi khác biệt một cách căn bản so với tài chính hạ tầng tiêu chuẩn hay các giao thức DeFi thông thường. Tài chính hạ tầng truyền thống liên quan đến đầu tư nợ hoặc vốn chủ sở hữu dài hạn vào các dự án vốn lớn. Các giao thức DeFi chủ yếu hỗ trợ giao dịch, cho vay hoặc tạo lợi suất trên tài sản crypto gốc. PinFi nằm ở giao điểm, áp dụng các khuyến khích kinh tế tiền mã hóa để điều phối các tài nguyên tính toán trong thế giới thực, đồng thời vẫn duy trì thanh toán và quản trị on-chain.
Nhiều giao thức minh họa mô hình PinFi. Bittensor operates as a decentralized AI network trong đó người tham gia đóng góp mô hình học máy và tài nguyên tính toán cho các subnet chuyên biệt tập trung vào những tác vụ cụ thể. Token TAO khuyến khích đóng góp dựa trên giá trị thông tin mà chúng mang lại cho trí tuệ tập thể của mạng. With over 7,000 miners đóng góp compute, Bittensor tạo ra các thị trường cho suy luận AI và huấn luyện mô hình.
Render Network aggregates idle GPUs globally cho các tác vụ render GPU phân tán. Ban đầu tập trung vào render 3D cho nghệ sĩ và nhà sáng tạo nội dung, Render đã mở rộng sang các khối lượng công việc tính toán AI. Token RNDR được dùng làm phương tiện thanh toán cho các job render đồng thời thưởng cho nhà cung cấp GPU vì công suất đã đóng góp.
Akash Network operates as a decentralized cloud marketplace tận dụng công suất dư thừa của các trung tâm dữ liệu. Thông qua cơ chế đấu giá ngược, bên triển khai compute nêu rõ yêu cầu của họ và các nhà cung cấp sẽ đấu giá để đáp ứng. Token AKT hỗ trợ quản trị, staking và thanh toán trên toàn mạng. Akash witnessed notable surge in quarterly active leases sau khi mở rộng trọng tâm để bao gồm GPU bên cạnh tài nguyên CPU truyền thống.
io.net has aggregated over 300,000 verified GPUs bằng cách tích hợp tài nguyên từ các trung tâm dữ liệu độc lập, thợ đào crypto và các mạng DePIN khác bao gồm Render và Filecoin. Nền tảng này tập trung chuyên sâu vào khối lượng công việc AI và học máy, cung cấp cho nhà phát triển khả năng triển khai cụm GPU trên 130 quốc gia chỉ trong vài phút.
Cơ chế của tính toán được mã hóa tuân theo một mẫu hình nhất quán trên các giao thức này. Nhà cung cấp compute đăng ký phần cứng của họ với mạng, trải qua các quy trình xác minh để khẳng định công suất và khả năng. Hợp đồng thông minh quản lý mối quan hệ giữa cung và cầu, định tuyến các job tính toán đến những nút sẵn sàng dựa trên yêu cầu, mức giá và ràng buộc địa lý. Phần thưởng token khuyến khích cả việc cung cấp phần cứng lẫn chất lượng dịch vụ.
Giá trị được tạo ra thông qua việc sử dụng thực tế thay vì đầu cơ. Khi một nhà phát triển AI huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng tài nguyên GPU phân tán, khoản thanh toán sẽ chuyển đến các nhà cung cấp có phần cứng đã thực hiện công việc. Sức mạnh tính toán trở thành tài sản sinh lợi, tương tự cách các validator proof-of-stake kiếm phần thưởng cho việc bảo mật mạng. Điều này tạo ra kinh tế bền vững, trong đó giá trị token tương quan với mức độ hữu ích của mạng.
Kiến trúc hạ tầng: Node, marketplace, thanh toán
Kiến trúc cho phép tính toán được mã hóa đòi hỏi sự điều phối trên nhiều lớp. Ở tầng nền là mạng lưới các nhà cung cấp compute độc lập triển khai phần cứng, đăng ký với giao thức và cho thuê công suất. Những nhà cung cấp này trải dài từ cá nhân sở hữu PC chơi game đến các nhà vận hành trung tâm dữ liệu chuyên nghiệp, cho đến các hoạt động đào tiền mã hóa đang tìm kiếm nguồn doanh thu bổ sung.
Quá trình cung cấp node bắt đầu khi một nhà cung cấp compute kết nối phần cứng với mạng. Protocols like io.net support diverse GPU types, từ dòng tiêu dùng như NVIDIA RTX 4090 đến H100 và A100 doanh nghiệp. Nhà cung cấp cài đặt phần mềm client để công bố công suất cho lớp điều phối của mạng, đồng thời duy trì các ranh giới bảo mật ngăn chặn truy cập trái phép.
Cơ chế xác minh đảm bảo công suất được quảng bá phù hợp với khả năng thực tế. Một số giao thức sử dụng các bằng chứng mật mã về tính toán (proof of compute), trong đó nodes must demonstrate họ đã thực hiện đúng các phép tính cụ thể. Bittensor uses its Yuma Consensus mechanism, nơi các validator đánh giá chất lượng đầu ra học máy của các miner và gán điểm để quyết định phân phối phần thưởng. Các node cung cấp kết quả kém chất lượng hoặc cố gắng gian lận sẽ nhận bồi thường thấp hơn hoặc bị cắt giảm (slashing) số token đã stake.
Kiểm thử độ trễ (latency benchmarking) giúp ghép nối khối lượng công việc với phần cứng phù hợp. Suy luận AI (AI inference) yêu cầu các đặc tính hiệu năng khác với huấn luyện mô hình hoặc dựng hình 3D. Vị trí địa lý ảnh hưởng đến độ trễ đối với các ứng dụng điện toán biên, nơi xử lý phải diễn ra gần nguồn dữ liệu. The edge computing market reached $23.65 billion in 2024 và dự kiến đạt $327.79 tỷ vào năm 2033, được thúc đẩy bởi nhu cầu xử lý tại chỗ (localized processing).
Lớp marketplace kết nối nhu cầu tính toán với nguồn cung. Khi các nhà phát triển cần tài nguyên GPU, họ chỉ định các yêu cầu bao gồm sức mạnh xử lý, bộ nhớ, thời lượng và mức giá tối đa. Akash employs a reverse auction model trong đó bên triển khai (deployer) đặt ra các điều khoản và các nhà cung cấp đấu giá để giành hợp đồng. Render uses dynamic pricing algorithms điều chỉnh mức phí dựa trên mức sử dụng mạng và điều kiện thị trường.
Các thuật toán định tuyến công việc (job routing) tối ưu việc phân bố tác vụ tính toán lên các node sẵn có. Các yếu tố được xem xét bao gồm cấu hình phần cứng, mức độ sử dụng hiện tại, vị trí địa lý, hiệu suất lịch sử và giá. io.net's orchestration layer xử lý các workflow dạng container và hỗ trợ điều phối gốc Ray cho các khối lượng công việc học máy phân tán.
Thanh toán quyết toán (settlement) diễn ra on-chain thông qua smart contract, khoá tài khoản thanh toán (escrow) và giải phóng tiền sau khi công việc được xác minh hoàn tất. Cơ chế thanh toán không cần tin cậy này loại bỏ rủi ro đối tác, đồng thời cho phép vi thanh toán (microtransaction) cho các job tính toán ngắn hạn. Protocols built on high-throughput blockchains like Solana có thể xử lý khối lượng giao dịch được tạo ra bởi hàng nghìn yêu cầu suy luận đồng thời.
Cơ chế staking căn chỉnh lợi ích giữa các bên tham gia. Các nhà cung cấp compute thường stake token để thể hiện cam kết và đưa tài sản thế chấp vào rủi ro, có thể bị cắt giảm nếu hiệu năng kém. Validators in Bittensor stake TAO tokens để có ảnh hưởng trong việc chấm điểm miner và nhận một phần phần thưởng block. Người nắm giữ token có thể uỷ quyền (delegate) stake cho các validator mà họ tin tưởng, tương tự các cơ chế đồng thuận proof-of-stake.
Quản trị cho phép người nắm giữ token bỏ phiếu về các tham số của giao thức, bao gồm phân phối phần thưởng, cấu trúc phí và các nâng cấp mạng. Decentralized governance đảm bảo không có cơ quan trung tâm nào có thể đơn phương thay đổi quy tắc hoặc hạn chế truy cập, duy trì tính permissionless tạo nên sự khác biệt giữa các mạng này với các nhà cung cấp cloud truyền thống.
Kiến trúc này đối lập rõ rệt với điện toán đám mây tập trung. Các nhà cung cấp lớn sở hữu hạ tầng của họ, đặt giá mà không có cạnh tranh thị trường, yêu cầu tài khoản và kiểm tra tuân thủ, và duy trì quyền kiểm soát truy cập cũng như kiểm duyệt. Các giao thức PinFi phân tán quyền sở hữu cho hàng nghìn nhà vận hành độc lập, cho phép định giá minh bạch dựa trên thị trường, vận hành permissionless và chống kiểm duyệt thông qua phân quyền.
Tokenomics & Mô hình Khuyến khích
Kinh tế học token cung cấp cấu trúc khuyến khích điều phối các mạng tính toán phân tán. Token gốc phục vụ nhiều chức năng bao gồm thanh toán cho dịch vụ, thưởng cho việc cung cấp tài nguyên, quyền quản trị và yêu cầu staking để tham gia mạng.
Cơ chế phát hành (issuance) quyết định cách token đi vào lưu thông. Bittensor follows Bitcoin's model with a capped supply of 21 million TAO tokens và các lần giảm một nửa định kỳ (halving) làm giảm phát hành theo thời gian. Currently 7,200 TAO are minted daily, chia giữa các miner đóng góp tài nguyên tính toán và các validator đảm bảo chất lượng mạng. Điều này tạo ra sự khan hiếm tương tự Bitcoin trong khi hướng lạm phát vào hạ tầng sản xuất.
Các giao thức khác phát hành token dựa trên mức độ sử dụng mạng. Khi job compute được thực thi, token mới đúc chảy về các nhà cung cấp theo tỷ lệ tài nguyên họ đã cung cấp. Mối liên kết trực tiếp giữa tạo giá trị và phát hành token này đảm bảo lạm phát thưởng cho năng suất thực sự thay vì việc chỉ nắm giữ token thụ động.
Staking tạo “skin in the game” cho các bên tham gia mạng. Các nhà cung cấp compute stake token để đăng ký node và thể hiện cam kết. Hiệu năng kém hoặc gian lận sẽ dẫn đến slashing, trong đó token đã stake bị phá huỷ hoặc phân phối lại cho các bên bị ảnh hưởng. Hình phạt kinh tế này khuyến khích cung cấp dịch vụ đáng tin cậy và hành vi trung thực.
Validator stake lượng lớn hơn để có ảnh hưởng trong việc đánh giá chất lượng và các quyết định quản trị. In Bittensor's model, validators evaluate miners' outputs và gửi các ma trận trọng số chỉ ra những node đóng góp giá trị. Yuma Consensus tổng hợp các đánh giá này, được trọng số theo lượng stake của validator, để xác định phân phối phần thưởng cuối cùng.
Động lực cung – cầu đối với token compute vận hành trên hai cấp độ. Về phía cung, càng nhiều node tham gia mạng thì năng lực tính toán sẵn có càng tăng. Phần thưởng token phải đủ để bù đắp chi phí phần cứng, điện năng và chi phí cơ hội so với các cách sử dụng thiết bị khác. Khi giá token tăng, việc cung cấp compute trở nên sinh lợi hơn, thu hút thêm nguồn cung.
Về phía cầu, giá token phản ánh giá trị mà người dùng gán cho quyền truy cập mạng. Khi ứng dụng AI bùng nổ và sự khan hiếm compute gia tăng, mức sẵn sàng chi trả cho tài nguyên phi tập trung cũng tăng theo. The AI hardware market is expected to grow from $66.8 billion in 2025 to $296.3 billion by 2034, tạo ra nhu cầu bền vững đối với các nguồn compute thay thế.
Sự tăng giá của token mang lại lợi ích cho tất cả các bên tham gia. Nhà cung cấp phần cứng kiếm được nhiều hơn cho cùng một sản lượng tính toán. Những nhà vận hành node sớm hưởng lợi từ việc tăng giá của phần thưởng đã tích luỹ. Các nhà phát triển được hưởng lợi từ một lựa chọn phi tập trung thay thế cho các nhà cung cấp tập trung đắt đỏ. Người nắm giữ token stake hoặc cung cấp thanh khoản thu phí từ hoạt động mạng.
Các mô hình rủi ro xử lý những chế độ lỗi tiềm ẩn. Thời gian downtime của node làm giảm thu nhập do công việc được định tuyến sang các lựa chọn sẵn có khác. Tập trung địa lý tạo ra vấn đề độ trễ cho các ứng dụng biên cần xử lý cục bộ. Hiệu ứng mạng ưu ái các giao thức lớn hơn với phần cứng đa dạng và phân bố địa lý rộng.
Lạm phát token phải cân bằng giữa việc thu hút nguồn cung mới và duy trì giá trị cho người nắm giữ hiện tại. Research on decentralized infrastructure protocols chỉ ra rằng tokenomics bền vững đòi hỏi tăng trưởng cầu phải vượt tăng trưởng cung. Các giao thức triển khai cơ chế đốt (burning), trong đó token dùng để thanh toán bị loại bỏ vĩnh viễn khỏi lưu thông, tạo áp lực giảm phát bù đắp cho phát hành lạm phát.
Cấu trúc phí khác nhau giữa các mạng. Một số tính phí người dùng trực tiếp bằng token gốc. Số khác chấp nhận stablecoin hoặc các phiên bản wrapped của các tiền mã hoá lớn, với token của giao thức chủ yếu phục vụ chức năng quản trị và staking. Các mô hình lai dùng token để truy cập mạng trong khi thanh toán job compute bằng tài sản ổn định để giảm rủi ro biến động giá.
Không gian thiết kế cho các mô hình khuyến khích vẫn đang tiếp tục phát triển khi các giao thức thử nghiệm những cách tiếp cận khác nhau để cân bằng lợi ích các bên và duy trì tăng trưởng dài hạn.
AI, Edge, và Hạ tầng Thế giới Thực
Các mạng compute token hoá cho phép các ứng dụng tận dụng phần cứng phân tán cho khối lượng công việc AI, xử lý biên và các nhu cầu hạ tầng chuyên biệt. Sự đa dạng của các trường hợp sử dụng cho thấy các mô hình phi tập trung có thể giải quyết nút thắt cổ chai trên toàn bộ stack tính toán như thế nào.
Huấn luyện mô hình AI phân tán là một trường hợp sử dụng chính. Huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn hoặc hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi khả năng tính toán song song khổng lồ trên nhiều GPU. Các cách tiếp cận truyền thống tập trung việc huấn luyện này trong các trung tâm dữ liệu do các nhà cung cấp cloud lớn sở hữu. Các mạng phi tập trung cho phép huấn luyện diễn ra trên các node phân bố địa lý, mỗi node đóng góp công việc tính toán, được điều phối thông qua các lớp điều phối dựa trên blockchain.
Bittensor's subnet architecture cho phép các thị trường AI chuyên biệt tập trung vào các tác vụ cụ thể như tạo văn bản, tổng hợp hình ảnh hoặc thu thập dữ liệu. Miner cạnh tranh để cung cấp đầu ra chất lượng cao cho các lĩnh vực họ chọn, với validator đánh giá hiệu suất và phân phối phần thưởng tương ứng. Điều này tạo ra các thị trường cạnh tranh nơi những mô hình tốt nhất và các triển khai hiệu quả nhất tự nhiên xuất hiện thông qua chọn lọc kinh tế.
Khối lượng công việc điện toán biên (edge computing) đặc biệt hưởng lợi từ hạ tầng phi tập trung. The global edge computing market was valued at $23.65 billion in 2024, được thúc đẩy bởi các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp và xử lý cục bộ. Các thiết bị IoT tạo ra dữ liệu cảm biến liên tục cần được phân tích ngay lập tức mà không phải chịu độ trễ khứ hồi tới các trung tâm dữ liệu ở xa. Xe tự hành cần đưa ra quyết định trong tích tắc và không thể chịu được độ trễ mạng.
Các mạng tính toán phi tập trung có thể đặt năng lực xử lý ở vị trí gần với nguồn dữ liệu về mặt vật lý. Một nhà máy triển khai các cảm biến IoT công nghiệp có thể thuê các nút biên trong cùng thành phố hoặc khu vực thay vì dựa vào các đám mây tập trung cách đó hàng trăm dặm. Industrial IoT applications accounted for the largest market share in edge computing in 2024, phản ánh tầm quan trọng mang tính sống còn của xử lý cục bộ đối với sản xuất và logistics.
Kết xuất nội dung và các quy trình sáng tạo tiêu tốn đáng kể tài nguyên GPU. Các nghệ sĩ kết xuất cảnh 3D, nhà làm phim hoạt hình và nhà phát triển game biên dịch tài sản đều yêu cầu khả năng xử lý song song ở cường độ cao. Render Network specializes in distributed GPU rendering, kết nối những người sáng tạo với công suất GPU nhàn rỗi trên toàn thế giới. Mô hình thị trường này giúp giảm chi phí kết xuất đồng thời mang lại dòng doanh thu cho chủ sở hữu GPU trong các giai đoạn ngoài giờ cao điểm.
Các ứng dụng tính toán khoa học và nghiên cứu phải đối mặt với hạn chế ngân sách khi tiếp cận tài nguyên đám mây đắt đỏ. Các tổ chức học thuật, nhà nghiên cứu độc lập và các tổ chức nhỏ hơn có thể tận dụng các mạng phi tập trung để chạy mô phỏng, phân tích tập dữ liệu hoặc huấn luyện các mô hình chuyên biệt. Tính chất permissionless cho phép các nhà nghiên cứu ở bất kỳ khu vực địa lý nào cũng có thể truy cập tài nguyên tính toán mà không cần tài khoản đám mây thuộc tổ chức hay kiểm tra tín dụng.
Các nền tảng game và metaverse cần thực hiện kết xuất và tính toán vật lý để tạo ra trải nghiệm nhập vai. Khi các thế giới ảo trở nên phức tạp hơn, nhu cầu tính toán để duy trì môi trường liên tục và hỗ trợ hàng nghìn người dùng đồng thời sẽ tăng lên. Các nút tính toán phân tán ở biên có thể cung cấp xử lý cục bộ cho các nhóm người chơi theo khu vực, giảm độ trễ đồng thời phân bổ chi phí hạ tầng cho các nhà cung cấp được khuyến khích bằng token.
Suy luận AI ở quy mô lớn đòi hỏi truy cập GPU liên tục để phục vụ dự đoán từ các mô hình đã huấn luyện. Một chatbot phục vụ hàng triệu truy vấn, một dịch vụ tạo ảnh xử lý các prompt của người dùng, hoặc một hệ thống gợi ý phân tích hành vi người dùng đều cần tài nguyên tính toán luôn sẵn sàng. Các mạng phi tập trung cung cấp tính dự phòng và phân bố địa lý, từ đó tăng cường độ tin cậy so với phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.
Các vùng địa lý chưa được phục vụ tốt bởi các nhà cung cấp đám mây lớn mang lại cơ hội cho các giao thức PinFi. Những khu vực có hiện diện trung tâm dữ liệu hạn chế phải chịu độ trễ và chi phí cao hơn khi truy cập hạ tầng tập trung. Các nhà cung cấp phần cứng địa phương tại các khu vực này có thể cung cấp năng lực tính toán phù hợp với nhu cầu khu vực, kiếm phần thưởng token đồng thời cải thiện khả năng tiếp cận năng lực AI tại địa phương.
Các yêu cầu về chủ quyền dữ liệu ngày càng yêu cầu một số khối lượng công việc phải xử lý dữ liệu trong những khu vực pháp lý cụ thể. Regulations like the EU Data Act require sensitive information to be processed locally, khuyến khích triển khai hạ tầng biên tuân thủ các quy tắc về nơi lưu trữ dữ liệu. Các mạng phi tập trung một cách tự nhiên hỗ trợ triển khai nút theo từng khu vực tài phán trong khi vẫn duy trì sự phối hợp toàn cầu thông qua cơ chế thanh toán dựa trên blockchain.
Tại Sao Điều Này Quan Trọng: Hàm Ý Đối Với Crypto & Hạ Tầng
Sự xuất hiện của PinFi đại diện cho việc crypto mở rộng vượt ra ngoài các ứng dụng thuần tài chính để bước vào điều phối hạ tầng thế giới thực. Sự dịch chuyển này kéo theo các hàm ý cho cả hệ sinh thái crypto lẫn các ngành công nghiệp tính toán rộng lớn hơn.
Các giao thức crypto thể hiện tính hữu dụng vượt lên trên đầu cơ khi chúng giải quyết các vấn đề hạ tầng hữu hình. DePIN và PinFi tạo ra các hệ thống kinh tế điều phối tài nguyên vật lý, chứng minh rằng các khuyến khích dựa trên blockchain có thể khởi tạo các mạng lưới trong thế giới thực. The DePIN sector's total addressable market is currently around $2.2 trillion and could reach $3.5 trillion by 2028, tương đương khoảng gấp ba lần tổng vốn hóa thị trường crypto hiện nay.
Dân chủ hóa quyền truy cập tính toán giải quyết một bất cân xứng căn bản trong phát triển AI. Hiện tại, các năng lực AI tiên tiến chủ yếu tập trung trong tay những công ty công nghệ được tài trợ tốt có thể chi trả cho các cụm GPU khổng lồ. Các startup, nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong môi trường thiếu thốn tài nguyên phải đối mặt với rào cản khi tham gia đổi mới AI. Các mạng tính toán phi tập trung hạ thấp những rào cản này bằng cách cung cấp khả năng truy cập không cần cấp phép tới phần cứng phân tán với mức giá do thị trường quyết định.
Việc tạo ra các loại tài sản mới mở rộng bối cảnh đầu tư trong crypto. Các token năng lực tính toán đại diện cho quyền sở hữu trong hạ tầng sản xuất tạo ra doanh thu thông qua việc sử dụng trong thế giới thực. Điều này khác với các tài sản thuần đầu cơ hoặc token quản trị không có cơ chế thu giá trị rõ ràng. Người nắm giữ token về bản chất sở hữu cổ phần trong một nhà cung cấp đám mây phi tập trung, với giá trị gắn liền với nhu cầu đối với các dịch vụ tính toán.
Các thế độc quyền hạ tầng truyền thống đối mặt với nguy cơ bị phá vỡ. Centralized cloud providers including AWS, Microsoft Azure and Google Cloud maintain oligopolistic control đối với thị trường tính toán, ấn định giá cả mà không có cạnh tranh trực tiếp. Các lựa chọn thay thế phi tập trung đưa vào các động lực thị trường nơi hàng nghìn nhà cung cấp độc lập cạnh tranh, có khả năng kéo giảm chi phí đồng thời cải thiện khả năng tiếp cận.
Ngành AI được hưởng lợi từ việc giảm phụ thuộc vào hạ tầng tập trung. Hiện nay, phát triển AI tập trung quanh các nhà cung cấp đám mây lớn, tạo ra các điểm lỗi đơn lẻ và rủi ro tập trung. Over 50% of generative AI companies report GPU shortages as major obstacles. Các mạng phân tán cung cấp năng lực thay thế có thể hấp thụ nhu cầu dư thừa và mang lại khả năng dự phòng trước các gián đoạn chuỗi cung ứng.
Các cải thiện về hiệu quả năng lượng có thể xuất hiện từ việc tận dụng năng lực tốt hơn. Các dàn máy chơi game khi nhàn rỗi vẫn tiêu thụ điện ở trạng thái chờ mà không tạo ra giá trị. Các hoạt động đào coin có công suất dư thừa tìm kiếm thêm dòng doanh thu. Distributed networks put idle GPUs to productive use, cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên tổng thể trong hệ sinh thái tính toán.
Khả năng chống kiểm duyệt trở nên có ý nghĩa đối với các ứng dụng AI. Các nhà cung cấp đám mây tập trung có thể từ chối phục vụ một số người dùng, ứng dụng hoặc toàn bộ khu vực địa lý. Các mạng phi tập trung vận hành theo mô hình không cần cấp phép, cho phép phát triển và triển khai AI mà không cần sự chấp thuận từ các “người gác cổng”. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng gây tranh cãi hoặc người dùng ở các khu vực pháp lý hạn chế.
Kiến trúc bảo mật dữ liệu được cải thiện thông qua xử lý cục bộ. Edge computing keeps sensitive data near its source thay vì truyền tới các trung tâm dữ liệu ở xa. Các mạng phi tập trung có thể triển khai các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư như học liên kết (federated learning), trong đó mô hình được huấn luyện trên dữ liệu phân tán mà không cần tập trung hóa thông tin thô.
Hiệu quả thị trường tăng lên thông qua khám phá giá minh bạch. Giá đám mây truyền thống vẫn còn mù mờ, với cấu trúc phí phức tạp và các hợp đồng doanh nghiệp đàm phán riêng. Các thị trường phi tập trung thiết lập mức giá spot rõ ràng cho tài nguyên tính toán, cho phép nhà phát triển tối ưu chi phí và nhà cung cấp tối đa hóa doanh thu thông qua cạnh tranh.
Tính liên quan dài hạn bắt nguồn từ các động lực nhu cầu bền vững. Khối lượng công việc AI sẽ tiếp tục tăng khi các ứng dụng nở rộ. The AI hardware market is expected to grow from $66.8 billion in 2025 to $296.3 billion by 2034. Tính toán sẽ vẫn là rào cản cơ bản, bảo đảm nhu cầu liên tục đối với các mô hình hạ tầng thay thế.
Hiệu ứng mạng ưu ái các giao thức tiên phong đạt được khối lượng tới hạn. Khi ngày càng nhiều nhà cung cấp phần cứng tham gia, sự đa dạng về tài nguyên sẵn có sẽ gia tăng. Phân bố địa lý được cải thiện, giảm độ trễ cho các ứng dụng biên. Mạng lưới lớn hơn thu hút nhiều nhà phát triển hơn, tạo ra các vòng lặp tăng trưởng thuận lợi. Những người đi đầu trong các lĩnh vực cụ thể có thể thiết lập lợi thế bền vững.
Thách Thức & Rủi Ro
Mặc dù có các ứng dụng đầy hứa hẹn, các mạng tính toán token hóa phải đối mặt với những thách thức kỹ thuật, kinh tế và pháp lý đáng kể có thể kìm hãm tăng trưởng hoặc hạn chế khả năng được chấp nhận.
Độ tin cậy kỹ thuật vẫn là mối quan ngại chính. Các nhà cung cấp đám mây tập trung đưa ra các thỏa thuận cấp độ dịch vụ đảm bảo thời gian hoạt động và hiệu năng. Các mạng phân tán điều phối phần cứng từ các nhà vận hành độc lập với mức độ chuyên nghiệp và chất lượng hạ tầng khác nhau. Lỗi nút, gián đoạn mạng hoặc thời gian bảo trì tạo ra các khoảng trống về tính sẵn sàng cần được quản lý thông qua cơ chế dự phòng và thuật toán định tuyến.
Việc xác minh khối lượng công việc thực tế được thực hiện đặt ra những thách thức liên tục. Đảm bảo rằng các nút thực sự thực thi phép tính thay vì trả về kết quả giả đòi hỏi các hệ thống bằng chứng tinh vi. Cryptographic proofs of compute làm tăng chi phí nhưng vẫn cần thiết để ngăn chặn gian lận. Các cơ chế xác minh chưa hoàn hảo tạo điều kiện cho các cuộc tấn công tiềm tàng, trong đó nút độc hại yêu cầu phần thưởng mà không cung cấp dịch vụ như cam kết.
Các giới hạn về độ trễ và băng thông ảnh hưởng tới khối lượng công việc phân tán. Running computations across geographically dispersed locations can cause delays so với phần cứng được đặt cùng chỗ trong một trung tâm dữ liệu đơn lẻ. Băng thông mạng giữa các nút giới hạn các loại khối lượng công việc phù hợp với xử lý phân tán. Các phép tính song song liên kết chặt chẽ, yêu cầu trao đổi thông tin thường xuyên giữa các nút sẽ bị suy giảm hiệu năng.
Sự biến thiên về chất lượng dịch vụ tạo ra sự không chắc chắn cho các ứng dụng sản xuất. Khác với môi trường đám mây được quản lý với hiệu năng có thể dự đoán, các cụm phần cứng không đồng nhất tạo ra kết quả thiếu nhất quán. Một lần huấn luyện có thể chạy trên H100 cấp doanh nghiệp hoặc card RTX dành cho người dùng phổ thông tùy theo khả năng sẵn có. Nhà phát triển ứng dụng phải thiết kế để chịu được sự biến thiên này hoặc triển khai cơ chế lọc nhằm giới hạn job trên các tầng phần cứng cụ thể.
Tính bền vững kinh tế yêu cầu cân bằng giữa tăng trưởng nguồn cung và mở rộng nhu cầu. Việc tăng nhanh năng lực tính toán sẵn có mà không có tăng trưởng nhu cầu tương ứng sẽ làm giá token giảm và giảm lợi nhuận của nhà cung cấp. Các giao thức phải quản lý cẩn trọng việc phát hành token để tránh lạm phát vượt quá tốc độ tăng trưởng tiện ích. Sustainable tokenomics requires demand growth to outpace supply increases.
Sự nén giá trị token tạo ra rủi ro cho những người tham gia dài hạn. Khi nhà cung cấp mới tham gia mạng lưới để tìm kiếm phần thưởng, cạnh tranh gia tăng khiến thu nhập trên mỗi nút giảm xuống. Những người tham gia sớm hưởng lợi từ phần thưởng ban đầu cao có thể thấy lợi nhuận giảm dần theo thời gian. Nếu việc tăng giá token không bù đắp được sự pha loãng này, tỷ lệ rời bỏ nhà cung cấp sẽ tăng và sự ổn định mạng lưới bị ảnh hưởng.
Biến động thị trường tạo ra rủi ro tài chính cho người tham gia. Nhà cung cấp nhận phần thưởng bằng token gốc có giá trị biến động. Một đơn vị vận hành phần cứng có thể bỏ vốn mua GPU với kỳ vọng giá token ổn định, nhưng lại chịu thua lỗ nếu giá giảm. Các cơ chế phòng hộ và tùy chọn thanh toán bằng stablecoin có thể giảm biến động nhưng làm tăng độ phức tạp.
Sự bất định về quy định xung quanh phân loại token tạo ra thách thức tuân thủ. Cơ quan quản lý chứng khoán tại nhiều khu vực pháp lý đang đánh giá liệu token tính toán có cấu thành chứng khoán phải chịu yêu cầu đăng ký hay không. Tình trạng pháp lý mơ hồ hạn chế sự tham gia của tổ chức và tạo rủi ro trách nhiệm pháp lý cho các nhà phát triển giao thức. Infrastructure tokenization faces regulation uncertainties đã hạn chế mức độ chấp nhận so với các cấu trúc tài chính truyền thống.
Các quy định về bảo vệ dữ liệu áp đặt những yêu cầu mà mạng lưới phân tán phải xử lý. Việc xử lý dữ liệu của công dân châu Âu yêu cầu tuân thủ GDPR, bao gồm tối thiểu hóa dữ liệu và quyền được xóa dữ liệu. Các ứng dụng y tế phải đáp ứng yêu cầu HIPAA. Các ứng dụng tài chính đối mặt với nghĩa vụ chống rửa tiền. Mạng lưới phi tập trung làm phức tạp việc tuân thủ khi dữ liệu di chuyển qua nhiều khu vực pháp lý và các đơn vị vận hành độc lập.
Đóng góp phần cứng có thể kích hoạt giám sát quy định tùy thuộc vào cách cấu trúc thỏa thuận. Một số khu vực pháp lý có thể phân loại các mối quan hệ với nhà cung cấp nhất định là chào bán chứng khoán hoặc sản phẩm tài chính được quản lý. Ranh giới giữa cung cấp hạ tầng và hợp đồng đầu tư vẫn chưa rõ ràng trong nhiều khung pháp lý.
Cạnh tranh từ các nhà cung cấp đám mây quy mô siêu lớn tiếp tục gia tăng. Các nhà cung cấp lớn đầu tư hàng tỷ đô la vào năng lực trung tâm dữ liệu mới và bộ tăng tốc AI tùy chỉnh. AWS, Microsoft, and Google spent 36% more on capital expenditures in 2024, chủ yếu cho hạ tầng AI. Những đối thủ giàu vốn này có thể hạ giá hoặc gộp dịch vụ tính toán với các dịch vụ khác để duy trì thị phần.
Sự phân mảnh mạng lưới có thể hạn chế khả năng kết hợp. Nhiều giao thức cạnh tranh khác nhau tạo ra các hệ sinh thái phân mảnh, nơi tài nguyên tính toán không thể dễ dàng chuyển giữa các mạng. Thiếu chuẩn hóa về API, cơ chế xác minh hoặc tiêu chuẩn token làm giảm hiệu quả và tăng chi phí chuyển đổi cho nhà phát triển.
Rủi ro người dùng tiên phong ảnh hưởng đến các giao thức chưa có thành tích được kiểm chứng. Mạng lưới mới đối mặt với bài toán “gà và trứng” trong việc thu hút đồng thời cả nhà cung cấp phần cứng và bên mua năng lực tính toán. Các giao thức có thể không đạt đến khối lượng tới hạn cần thiết cho hoạt động bền vững. Nhà đầu tư token đối mặt với rủi ro mất trắng nếu mạng lưới sụp đổ hoặc không đạt được chấp nhận.
Lỗ hổng bảo mật trong smart contract hoặc lớp điều phối có thể cho phép đánh cắp tiền hoặc gây gián đoạn mạng lưới. Decentralized networks face security challenges đòi hỏi kiểm toán smart contract cẩn thận và chương trình săn lỗi. Các cuộc tấn công rút cạn ngân quỹ hoặc cho phép tấn công thanh toán kép làm tổn hại niềm tin và giá trị mạng lưới.
The Road Ahead & What to Watch
Theo dõi các chỉ số và diễn biến then chốt mang lại góc nhìn về quá trình trưởng thành và quỹ đạo tăng trưởng của các mạng lưới tính toán token hóa.
Các chỉ báo tăng trưởng mạng lưới bao gồm số lượng nút tính toán đang hoạt động, phân bố địa lý, đa dạng phần cứng và tổng năng lực sẵn có được đo bằng sức mạnh tính toán hoặc tương đương GPU. Sự mở rộng ở các chỉ số này báo hiệu nguồn cung gia tăng và khả năng chống chịu của mạng. io.net accumulated over 300,000 verified GPUs bằng cách tích hợp nhiều nguồn khác nhau, cho thấy tiềm năng mở rộng nhanh khi các giao thức điều phối hiệu quả các tài nguyên rời rạc.
Các chỉ số sử dụng thể hiện nhu cầu thực tế đối với tính toán phi tập trung. Số job tính toán đang hoạt động, tổng số giờ xử lý được cung cấp và cơ cấu loại khối lượng công việc cho thấy liệu các mạng lưới có phục vụ ứng dụng thực ngoài phạm vi đầu cơ hay không. Akash witnessed notable surge in quarterly active leases sau khi mở rộng hỗ trợ GPU, cho thấy nhu cầu thị trường đối với các lựa chọn phi tập trung thay thế đám mây truyền thống.
Vốn hóa thị trường token và định giá pha loãng hoàn toàn cung cấp đánh giá của thị trường về giá trị giao thức. So sánh định giá với doanh thu thực tế hoặc thông lượng tính toán cho thấy liệu giá token đang phản ánh kỳ vọng tăng trưởng tương lai hay giá trị tiện ích hiện tại. Bittensor's TAO token reached $750 during peak hype in March 2024, minh họa sự quan tâm đầu cơ song song với mức độ chấp nhận thực.
Quan hệ hợp tác với các công ty AI và tổ chức doanh nghiệp cho thấy sự xác nhận từ thị trường đại chúng. Khi các phòng lab AI lâu năm, nhà phát triển mô hình hoặc ứng dụng sản xuất triển khai khối lượng công việc trên mạng lưới phi tập trung, điều đó chứng minh hạ tầng phân tán đáp ứng được yêu cầu thực tế. Toyota and NTT announced a $3.3 billion investment in a Mobility AI Platform using edge computing, thể hiện cam kết của doanh nghiệp đối với kiến trúc phân tán.
Nâng cấp giao thức và bổ sung tính năng cho thấy đà phát triển liên tục. Việc tích hợp loại GPU mới, cải thiện hệ thống điều phối, tăng cường cơ chế xác minh hoặc cải thiện quản trị thể hiện quá trình lặp lại chủ động hướng tới hạ tầng tốt hơn. Bittensor's Dynamic TAO upgrade in 2025 đã chuyển nhiều phần thưởng hơn sang các subnet hoạt động hiệu quả cao, minh chứng cho tokenomics mang tính thích ứng.
Diễn biến pháp lý định hình môi trường hoạt động. Phân loại thuận lợi đối với token hạ tầng hoặc hướng dẫn rõ ràng về yêu cầu tuân thủ sẽ giảm bất định pháp lý và cho phép sự tham gia rộng hơn từ tổ chức. Ngược lại, quy định hạn chế có thể kìm hãm tăng trưởng tại các khu vực pháp lý cụ thể.
Động lực cạnh tranh giữa các giao thức quyết định cấu trúc thị trường. Không gian hạ tầng tính toán có thể dần tập trung quanh một vài mạng lưới thống trị đạt hiệu ứng mạng mạnh, hoặc vẫn phân mảnh với các giao thức chuyên biệt phục vụ những ngách khác nhau. Các tiêu chuẩn khả chuyển có thể cho phép điều phối xuyên mạng, cải thiện hiệu quả tổng thể của hệ sinh thái.
Các mô hình lai kết hợp yếu tố tập trung và phi tập trung có thể xuất hiện. Doanh nghiệp có thể dùng đám mây truyền thống cho năng lực cơ sở, trong khi “burst” sang mạng lưới phi tập trung khi nhu cầu cao điểm. Cách tiếp cận này cung cấp tính dự đoán của dịch vụ được quản lý đồng thời tận dụng tiết kiệm chi phí từ các lựa chọn phân tán trong giai đoạn quá tải.
Các mạng lưới consortium có thể hình thành, nơi các bên trong ngành cùng vận hành hạ tầng phi tập trung. Các công ty AI, nhà cung cấp đám mây, nhà sản xuất phần cứng hoặc tổ chức học thuật có thể thiết lập mạng lưới chung nhằm giảm yêu cầu vốn riêng lẻ trong khi vẫn duy trì quản trị phi tập trung. Mô hình này có thể đẩy nhanh chấp nhận trong các tổ chức ngại rủi ro.
Chuyên môn hóa theo chiều dọc có vẻ là xu hướng khả dĩ khi các giao thức tối ưu cho những trường hợp sử dụng cụ thể. Một số mạng có thể chỉ tập trung vào huấn luyện AI, số khác vào suy luận, một số cho điện toán biên, số khác cho render hoặc tính toán khoa học. Hạ tầng chuyên biệt phục vụ tốt hơn các yêu cầu khối lượng công việc cụ thể so với lựa chọn đa dụng.
Tích hợp với các công cụ và framework AI hiện có sẽ đóng vai trò then chốt. Khả năng tương thích liền mạch với các thư viện machine learning phổ biến, hệ thống điều phối và pipeline triển khai giúp giảm ma sát cho nhà phát triển. io.net supports Ray-native orchestration, cho thấy họ nhận ra nhà phát triển ưa chuộng quy trình chuẩn hóa hơn là các triển khai tùy biến theo từng giao thức.
Các yếu tố bền vững có thể ngày càng ảnh hưởng đến thiết kế giao thức. Cơ chế đồng thuận tiết kiệm năng lượng, ưu đãi năng lượng tái tạo cho nhà vận hành nút, hoặc tích hợp tín chỉ carbon có thể tạo lợi thế khác biệt cho giao thức nhắm đến người dùng quan tâm môi trường. Khi mức tiêu thụ năng lượng của AI bị soi xét, các mạng lưới phi tập trung có thể định vị hiệu quả năng lượng như một lợi thế cạnh tranh.
Media coveragevà sự chú ý của cộng đồng crypto đóng vai trò như những chỉ báo hàng đầu về mức độ nhận biết của số đông. Việc thảo luận gia tăng về các giao thức cụ thể, mức độ quan tâm tìm kiếm tăng lên hoặc lượng theo dõi trên mạng xã hội phát triển thường đi trước giai đoạn được chấp nhận rộng rãi hơn và giá token tăng. Tuy nhiên, các chu kỳ “hype” có thể tạo ra những tín hiệu sai lệch, tách rời khỏi tăng trưởng nền tảng.
Kết luận
Physical Infrastructure Finance thể hiện bước tiến hóa của crypto trong việc điều phối các tài nguyên tính toán trong thế giới thực. Bằng cách token hóa năng lực tính toán, các giao thức PinFi tạo ra những thị trường nơi các GPU nhàn rỗi trở thành tài sản sinh lợi, tạo ra lợi suất thông qua các tác vụ AI, xử lý ở biên (edge) và những nhu cầu hạ tầng chuyên biệt.
Sự hội tụ giữa nhu cầu vô độ của AI đối với sức mạnh tính toán và khả năng của crypto trong việc điều phối các hệ thống phân tán thông qua khuyến khích kinh tế tạo nên một đề xuất giá trị đầy sức thuyết phục. GPU shortages affecting over 50% of generative AI companies cho thấy mức độ nghiêm trọng của các nút thắt cổ chai về hạ tầng. Decentralized compute markets growing from $9 billion in 2024 to a projected $100 billion by 2032 cho thấy thị trường đã công nhận rằng các mô hình phân tán có thể khai thác được nguồn cung tiềm ẩn.
Các giao thức như Bittensor, Render, Akash và io.net thể hiện những cách tiếp cận khác nhau đối với cùng một thách thức cốt lõi: ghép nối hiệu quả cung và cầu tính toán thông qua cơ chế điều phối không cần cấp phép dựa trên blockchain. Mỗi mạng lưới thử nghiệm các mô hình tokenomics, cơ chế xác minh và ứng dụng mục tiêu khác nhau, đóng góp vào một hệ sinh thái rộng hơn đang khám phá không gian thiết kế cho hạ tầng phi tập trung.
Các tác động còn vượt ra ngoài crypto, sang cả ngành AI và hạ tầng tính toán nói chung. Việc dân chủ hóa quyền tiếp cận tài nguyên GPU giúp giảm rào cản cho đổi mới AI. Giảm phụ thuộc vào các “đại gia” cloud tập trung tạo ra động lực cạnh tranh có thể cải thiện giá cả và khả năng tiếp cận. Những lớp tài sản mới xuất hiện khi token đại diện cho quyền sở hữu trong hạ tầng sản xuất thay vì thuần túy đầu cơ.
Nhiều thách thức quan trọng vẫn tồn tại. Độ tin cậy kỹ thuật, cơ chế xác minh, tính bền vững về kinh tế, sự bất định về pháp lý và cạnh tranh từ các đối thủ sẵn vốn lớn đều là những rủi ro. Không phải giao thức nào cũng tồn tại, và nhiều token có thể bị định giá quá cao so với giá trị sử dụng nền tảng. Nhưng insight cốt lõi thúc đẩy PinFi có vẻ vững chắc: năng lực tính toán khổng lồ đang bị bỏ không trên khắp thế giới, nhu cầu cho hạ tầng AI là cực lớn, và cơ chế điều phối dựa trên blockchain có thể ghép nối hai đường cung – cầu đang lệch nhau này.
Khi nhu cầu AI tiếp tục bùng nổ, lớp hạ tầng cung cấp sức mạnh cho công nghệ này sẽ trở nên ngày càng quan trọng. Việc hạ tầng đó tiếp tục tập trung trong tay một vài nhà cung cấp lớn hay tiến hóa sang các mô hình sở hữu phân tán được điều phối thông qua khuyến khích kinh tế trong crypto có thể sẽ định hình cục diện cạnh tranh của phát triển AI trong thập kỷ tới.
Hoạt động tài trợ hạ tầng trong tương lai có thể sẽ ít giống với tài trợ dự án truyền thống và nhiều giống các mạng lưới token hóa của phần cứng phân tán toàn cầu, nơi bất kỳ ai có GPU cũng có thể trở thành nhà cung cấp hạ tầng và quyền truy cập không cần gì ngoài việc thanh toán theo giá thị trường. Điều này thể hiện một sự tái tưởng tượng căn bản về cách tài nguyên tính toán được sở hữu, vận hành và kiếm tiền—nơi các giao thức crypto thể hiện giá trị sử dụng vượt ra ngoài đầu cơ tài chính bằng cách giải quyết các vấn đề hữu hình trong thế giới vật lý.