人工智能行業正面臨嚴重的基建瓶頸。訓練大型語言模型需要龐大運算資源，邊緣裝置激增，GPU短缺成為AI時代的突出限制。與此同時， 傳統雲供應商難以滿足激增的需求，仍維持對算力接入及價格的壟斷控制。
超過50%的生成人工智能公司指出GPU短缺是拓展業務的主要障礙。預計到2025年底AI算力將比2023年首季增長約60倍。這場算力軍備賽為加密協議提供切入點，提出去中心化新方案。
於是，實體基建金融（Physical Infrastructure Finance，PinFi）誕生。這嶄新框架把算力視作可代幣化資產，在區塊鏈網絡內可自由交易、質押和創收。PinFi協議可將來自獨立營運者、遊戲主機、礦場和邊緣裝置等的閒置GPU算力，匯聚成分布式市場，讓全球AI開發者自由接入，而無需依賴中心化數據中心。
本文將探討，實際的運算資源如何變成加密經濟基建，理解其代幣化算力網絡原理、 鼓勵參與的經濟模式、驗證及結算架構，以及對加密與AI行業的深遠意義。
為何是現在？PinFi的宏觀與技術動因
AI行業所面臨的算力瓶頸，根源於供應受限。Nvidia於2025年第一季將近六成芯片產能分配給企業AI客戶，令大批用戶難以獲取資源。全球AI芯片市場2024年達$1,231.6億美元，預計2029年攀升至$3,115.8億，反映需求遠超產能。
GPU短缺表現多層面。傳統雲服務商對高端GPU資源設等候名單。AWS為8塊H100的實例，每小時收費$98.32美元，讓先進AI算力對開發者和初創公司更顯遙不可及。硬件價格因供應緊張而高企，HBM3記憶體價格按年漲20-30%。
計算資源集中於少數大型雲供應商亦構成阻力。預計2025年過半企業運算工作負載在雲端，但接入受合約、地域及KYC規限。這類集中化限制創新，亦讓重要基建存在單點故障風險。
另一方面，大量運算資源閒置無用。日間工作時段，遊戲電腦多處於空閒；加密礦工亦希望開拓新收益模式；數據中心在非高峰時段擁有額外閒置資源。去中心化運算市場由2024年的90億美元預計增至2032年的千億級，市場已意識到分布式模式可挖掘潛在資源。
區塊鏈技術與物理基建的結合經已成型，主要表現在去中心化物理基建網絡（DePIN）。DePIN協議利用代幣激勵協調現實世界基建的發展和運作。Messari估算DePIN可覆蓋$2.2萬億美元總市場，2028年更有望達至$3.5萬億。
PinFi即是將DePIN理念應用於算力基建，視運算資源為可創收的代幣資產。這種框架把運算資源由中心化租賃服務轉變為於開放市場上自由交易的商品，允許無須許可地取得和營運。
什麼是PinFi與運算資源代幣化？
實體基建金融，即把實體運算資產於區塊鏈上數碼化為代幣，實現去中心化擁有、運作及收益。與只處理數碼資產的去中心化金融不同，PinFi打通鏈下物理資源與鏈上經濟的橋樑。
學術界對代幣化的定義是：「將資產權益、所有權單位、債務或實體資產，轉化為區塊鏈上的一種數字代幣。」對於算力資源而言，這代表每部GPU、伺服器機群甚至邊緣裝置都可由代幣映射其容量、可用性及使用狀況。
PinFi和傳統基建金融或一般DeFi協議有根本性分別。傳統基建金融側重於大型項目的長線債務或股權投資；DeFi則主要處理加密資產的交易、借貸或收益產生。PinFi則位處兩者交匯，應用加密經濟激勵協調現實的算力資源，並維持鏈上治理與結算。
多個協議體現了PinFi理念。Bittensor是一個去中心化AI網絡，參與者貢獻機器學習模型及算力予針對不同任務的子網絡。TAO代幣按參與者對網絡集體智能的資訊貢獻給予激勵。超過7,000礦工貢獻算力，Bittensor促成AI推論與模型訓練市場。
Render Network全球彙聚閒置GPU供分布式GPU渲染任務。最初主攻3D渲染，現已擴展到AI算力。其RNDR代幣成為渲染任務報酬，同時獎勵GPU供應者。
Akash Network為去中心化雲端市場，動用閒置數據中心資源。其反向拍賣系統讓用戶指定需求，供應方競投提供。AKT代幣用於治理、質押及網絡結算。Akash自涵蓋GPU後，季度活躍租賃顯著增長。
io.net通過整合獨立數據中心、加密礦場及Render、Filecoin等DePIN網絡，彙聚超過30萬部認證GPU。平台專注AI及機器學習工作負載，讓開發者於130個國家短時間內部署GPU叢集。
以上協議的代幣化算力運作模式大致一致。供應者註冊硬件，經驗證流程核實能力。智能合約管理算力供需，根據需求、價格、地區條件分派任務。代幣獎勵驅使供應者提供硬件與優質服務。
價值產生來自實際使用，而非純粹投機。當AI開發者用分布式GPU算力訓練模型時，報酬流向實際工作者。算力由此成為能創收的生產性資產，類似權益證明中節點因保障網絡獲得獎勵。這種經濟模型令代幣價值與網絡用途緊密掛鈎，具可持續性。
基建架構：節點、市場與結算
實現代幣化算力的基建需多層協作。基礎是獨立算力供應者組成的網絡，他們部署硬件、註冊協議並開放資源租賃。當中包括擁有遊戲PC的個人、專業數據中心，以至尋求新收入來源的加密礦工。
節點註冊由供應者將硬件連接至網絡開始。io.net等協議支援多種GPU類型，由消費級NVIDIA RTX 4090到企業級H100/A100皆可涵蓋。供應者安裝客戶端軟件，使資源暴露予網絡調度層，同時維持隔離，確保安全防止未經授權存取。
驗證機制保障所宣稱的資源與實際能力相符。 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.
實際能力方面，有些協議採用密碼學計算證明，節點必須證明它們正確地執行了特定計算。Bittensor 採用其 Yuma Consensus 機制，由驗證者評估礦工機器學習產出質量，並給予評分以決定獎勵分配。提供低質素結果或嘗試作弊的節點會減少補償，或被扣減質押的代幣。
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.
延遲基準測試有助於將工作負載分配到合適硬件。AI 推論與模型訓練或 3D 渲染所需性能特性不同。地理位置會影響用於邊緣運算的應用延遲，這類應用必須在接近數據來源的地點處理。2024 年邊緣運算市場已達到 236.5 億美元，預計到 2033 年會增長至 3,277.9 億美元，主要由本地化運算需求推動。
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.
市場層將運算需求與供應連接起來。當開發者需要 GPU 資源時，他們會列明處理能力、記憶體、時長及最高價格等要求。Akash 採用逆向拍賣模式，由部署者設定條款，供應者出價競投合約。Render 則利用動態定價算法，根據網絡利用率及市場狀況調整價格。
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.
任務路由算法優化運算任務於可用節點上的分配。考慮因素包括硬件規格、現時利用率、地理接近度、歷史表現和價格。io.net 的協調層負責容器化任務流管理，亦原生支援 Ray 分布式機器學習任務的協調。
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.
結算於鏈上進行，以智能合約托管付款，在工作完成且驗證後釋放資金。這種無信任結算消除對手風險，並實現短時長運算工作的微交易。架設於高吞吐量區塊鏈（如 Solana）的協議可以處理成千上萬並行推論請求產生的交易量。
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.
質押機制讓參與者的利益保持一致。運算供應者一般會質押代幣以示承諾，並作為抵押，若表現不佳會被扣減。Bittensor 的驗證者會質押 TAO 代幣，以獲得對礦工評分的影響力，以及獲取區塊獎勵分成。代幣持有人可以將質押權委託予他們信任的驗證者，與權益證明機制相似。
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.
治理機制讓代幣持有人可就協議參數（如獎勵分配、收費結構或網絡升級）進行投票。去中心化治理確保無單一中央權威能夠單方面更改規則或限制權限，從而保留了這些網絡相對傳統雲計算供應商的去審批本質。
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.
這種架構與中心化雲運算形成鮮明對比。主流供應商自持基建，定價不透過市場競爭，要求用戶開戶和合規審查，並掌控存取及審查權限。PinFi 協議則將所有權分散至成千上萬獨立營運者，令價格透明公開、基於市場運作、無需審批，並通過去中心化抗審查。
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.
代幣經濟學為分散式運算網絡提供動力架構。原生代幣可作服務付款、資源提供獎勵、治理投票權及網絡參與質押資產等多種用途。
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.
發行機制決定代幣如何進入流通。Bittensor 採用比特幣模式，設有 2,100 萬 TAO 供應上限，並按期減半。目前每日有 7,200 TAO 鑄造，分配予貢獻算力的礦工及確保網絡質素的驗證者。這帶來比特幣式稀缺性，同時讓通脹流向生產性基礎建設。
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.
其他協議則根據網絡實際用量發行代幣。當運算任務完成時，新發代幣按資源貢獻比例分配至供應者。這種直接將價值創造與代幣發行掛鈎的方式，確保通脹獎勵真正生產力而非被動持倉。
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.
質押為網絡參與者創造風險共擔。計算供應者需質押代幣註冊節點以體現承諾。表現不佳或有欺詐行為會被扣減質押，即將代幣銷毀或分配給受害方。這種經濟懲罰激勵可靠及誠實的服務交付。
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.
驗證者需質押更多代幣，才能在質量評估及治理決策擁有更大影響力。在 Bittensor 模式下，驗證者評核礦工產出，並提交權重矩陣反映哪些節點貢獻最大。Yuma 共識將這些評分按驗證者質押權重匯總，決定最終獎勵分配。
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.
運算代幣的供需動態有兩層運作。一方面，更多節點加入會提升整體算力，代幣獎勵需足以彌補設備、電力和機會成本，否則硬件會改作他用。當代幣價格上升，運算供應更具利潤誘因，自然吸引更多供應。
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.
另一方面，代幣價格反映用戶對網絡存取價值的評估。隨著 AI 應用激增及算力供應緊張，用戶願意為去中心化資源支付的水平也會攀升。AI 硬體市場預計將由 2025 年的 668 億美元增長至 2034 年的 2,963 億美元，這將持續推動對替代算力的需求。
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.
代幣升值對全體參與者都有好處。硬件供應者同等算力收入提高，早期節點營運者賺取回報，開發者有去中心化、經濟點的選擇，質押或提供流動性的代幣持有人亦能從網絡活動中獲取手續費。
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.
風險模型針對潛在故障模式。節點停機會令收益下降，任務轉派他節點。硬件或地理過於集中的話，會影響需要本地運算的邊緣應用延遲。網絡效應令硬件更豐富、地域分布更廣的大型協議獲得優勢。
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.
代幣通脹需兼顧吸引新供應與維護現有持有價值。研究指出，去中心化基建協議的可持續代幣經濟要靠需求增長超過供給增速。協議往往設有銷毀機制，用戶付款會永久銷毀部分代幣，造成通縮壓力抵消新增發行。
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.
各協議收費結構各異。有些直接以本地代幣收費，有些則支援穩定幣或主要加密貨幣的包裝代幣，而協議代幣主要用於治理及質押。混合模式會用代幣授權網絡存取，運算付款則以穩定資產結算，以減低波動風險。
The design space for incentive models continues evolving as protocols experiment with different approaches to balancing stakeholder interests and sustaining long-term growth.
激勵模式的設計空間不斷演進，各協議不斷實驗不同的利益平衡方案，以持續推動長遠增長。
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.
代幣化運算網絡令應用能善用分佈式硬件處理 AI 工作負載、邊緣運算及專用基建需求。多元化的應用場景展現出去中心化模式如何紓緩運算棧各層的瓶頸。
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.
分布式 AI 模型訓練是其中一個主要應用場景。訓練大型語言模型或電腦視覺系統需要大量 GPU 並行運算。傳統做法是集中在大型雲供應商持有的數據中心。去中心化網絡則可讓訓練在多個地區分布節點上進行，各自貢獻算力，協調由區塊鏈技術負責。
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.
Bittensor 的子網架構讓 AI 細分市場專注於特定任務（如文本生成、圖像合成、數據採集）。礦工爭奪在自己專長領域提供最優質輸出，驗證者則評核其表現後發放獎勵。經濟競爭令最優模型及最有效實現自然勝出。
Edge computing workloads benefit particularly from decentralized infrastructure. The global edge computing market was valued at $23.65 billion in 2024，增長主要由需要低延遲及本地處理的應用推動。IoT 裝置產生持續感應器數據，需要即時分析，不能容忍來回遠距數據中心的延遲。自動駕駛汽車需要瞬間決策，無法容忍網路延遲。
去中心化計算網絡可以將運算能力實際部署於數據來源附近。例如一間工廠部署工業 IoT 感應器，可以租用同城市或區域的 edge 節點，而毋須倚賴遙遠數百英里以外的中心化雲端。工業 IoT 應用於 2024 年於 edge computing 佔據最大市場份額，反映本地運算對製造及物流的重要性。
內容渲染及創意流程需耗用大量 GPU 資源。藝術家處理 3D 場景渲染、動畫師製作電影、遊戲開發者編譯素材，全都需大量平行運算。Render Network 專注分布式 GPU 渲染，連結全球閒置 GPU 資源與創作者。此市場模式可降低渲染成本，同時閒置 GPU 擁有人可於非高峰時段獲取收益。
科學計算及研究用途於存取昂貴雲資源時面臨預算壓力。學術機構、獨立研究人員和規模較小的機構可善用去中心化網絡，進行模擬、數據分析或訓練專門模型。Permissionless 性質讓世界各地研究人員毋須機構雲賬戶或信用審查，皆可獲取計算資源。
遊戲及元宇宙平台需要渲染及物理計算以提供沉浸式體驗。隨著虛擬世界日益複雜，要維持持續環境及支援千計同時用戶，所需運算大增。Edge 分布式節點可為地區玩家人口提供本地運算，減少延遲，同時將基建成本分散至代幣激勵的供應者。
大規模 AI 推論需長期持續存取 GPU，以服務已訓練模型的預測需要求。例如服務百萬查詢的 chatbot、即時生成圖片的平台或分析用戶行為的推薦系統，均需可隨時調用的算力。去中心化網絡提供冗餘及地理分散，有助提升可靠性，避免單一供應者依賴。
主要雲供應商服務未及的地理區域為 PinFi 協議帶來機遇。缺乏數據中心的地區存取中心化基建時需付出更高延遲及成本。當地硬件供應者可按該區需求提供算力，賺取代幣獎勵，同時提升本地 AI 應用資源。
資料主權需求日漸普及，愈來愈多法規強制工作負載必須於指定司法管轄區內處理數據。如歐盟《數據法案》等規例要求敏感資料在本地處理，推動部署符合本地守則的 edge 基建。去中心化網絡可自然支援按管轄區指定節點，同時經區塊鏈結算進行全球協調。
為何重要：對加密及基礎建設的啟示
PinFi 的出現標誌著加密產業邁向協調現實世界基建，而非僅聚焦金融應用。這一轉變對加密生態及整體計算產業均有重要影響。
當加密協議解決實際基建難題時，能展現遠超投機的功能。DePIN 及 PinFi 以經濟機制協調實體資源，證明區塊鏈激勵可助現實世界網絡起步。DePIN 行業的總可觸及市場目前約為 2.2 萬億美元，2028 年或升至 3.5 萬億美元，約為現時總加密市值三倍。
算力普及化有助解決 AI 發展中的結構性不平等。目前，先進 AI 能力主要集中於能購置大型 GPU 叢集的企業。初創公司、研究者及資源有限的開發者難以參與 AI 創新。去中心化運算網絡透過 permissionless 機制，以市場化價格提供擴散的硬件，降低入場門檻。
新資產類別的出現擴闊加密投資版圖。算力代幣代表擁有生產性基礎建設，可因現實用途產生收益。這有別於純投機性或無明確價值捕捉機制的治理代幣。代幣持有人實質上是去中心化雲服務的股東，其價值與算力市場需求掛勾。
傳統基建壟斷有被顛覆風險。如 AWS、Microsoft Azure 及 Google Cloud 等中心化雲服務商對市場具寡頭式控制力，可自行定價，缺乏直接競爭。去中心化方案引入自由市場，由數千獨立供應者參與競爭，有望壓低成本並提升服務普及。
AI 行業從減少依賴中心化基建中受益。目前 AI 發展主要依賴大型雲服務，形成單點故障與集中風險。逾五成生成式 AI 公司將 GPU 不足視為主要障礙。分布式網絡可承載需求高峰，並補足供應鏈中斷帶來的資源短缺。
能源效益改善可因更佳產能利用率而出現。閒置遊戲主機空耗待機功率，產生不了實質價值。有剩餘運算力的挖礦設備亦尋求新收益來源。分布式網絡將閒置 GPU 發揮生產價值，全面促進計算資源效率。
審查阻力成為 AI 應用的重要議題。中心化雲服務公司可拒絕特定用戶、應用甚至地區接入。去中心化網絡具 permissionless 特性，用戶無須守門人批准即可發展及部署 AI。這對受限制司法區及敏感用途尤其重要。
資料私隱架構可藉本地處理而提升。Edge computing 讓敏感數據毋須傳送至遙遠數據中心，直接於源頭附近處理。去中心化網絡更可實踐如聯邦學習等私隱保護技術，令模型於分散數據上訓練，而不用集中原始資料。
市場效率因透明價格機制而提升。傳統雲端收費結構不透明，常需複雜費率與企業合約磋商。去中心化市場能建立算力的現貨價格，令開發者易於成本優化，而供應者亦能經競爭獲取最大化收益。
長遠價值來自持續的需求動力。AI 工作負載會隨應用增加而持續增長。AI 硬件市場預計將由 2025 年的 668 億美元增長至 2034 年的 2,963 億美元。算力會持續是根本瓶頸，保證另類基礎建設模式有不斷增長的需求。
網絡效應更利於率先達到臨界規模的協議。更多硬件供應者加入，資源多元化提升。地理分布改善，用於 edge 應用之網絡延遲亦降低。更大網絡會吸引更多開發者，形成成長正迴圈。特定領域的先行者更有望鞏固持久優勢。
挑戰及風險
雖有豐富應用前景，算力代幣網絡仍面對技術、經濟及合規多方面重大挑戰，或會拖慢增長及限制採納。
技術可靠性是首要考慮。中心化雲供應者能提供服務水平協議，保證正常運作和效能。分布式網絡需協調大量獨立營運者，專業水平及設備質素不一。節點故障、網絡斷線或維護時段等都會致可用性中斷，必須以冗餘設計及路由算法管理。
確認節點是否實際完成指定運算一直是挑戰。如何令節點誠實執行運算而非傳回錯誤結果，需搭配先進的驗證機制。計算的加密證明雖帶來額外負擔，但為防範欺詐所必需。驗證機制如有缺陷，惡意節點可冒領獎勵卻不提供實際服務。
延遲及頻寬限制會影響分布式工作負載。Running...computations across geographically dispersed locations can cause delays compared to co-located hardware in single data centers. Network bandwidth between nodes constrains the types of workloads suitable for distributed processing. Tightly coupled parallel computations requiring frequent inter-node communication face performance degradation.
跨地域進行運算，相比於集中於同一數據中心的硬件，可能會引致延遲。節點之間的網絡頻寬會限制適合分布式處理的工作負載類型。需要頻繁跨節點通訊的緊密協作型並行運算，更加容易出現效能下降的情況。
Quality of service variability creates uncertainty for production applications. Unlike managed cloud environments with predictable performance, heterogeneous hardware pools produce inconsistent results. A training run might execute on enterprise-grade H100s or consumer RTX cards depending on availability. Application developers must design for this variability or implement filtering that restricts jobs to specific hardware tiers.
服務質素的不穩定會為生產級應用帶來不確定性。與受管理的雲端環境擁有可預期效能不同，異質化硬件池會產生不一致的結果。訓練過程可能根據資源可用性，在企業級 H100 GPU 或消費級 RTX 顯示卡上執行。應用程式開發者必須針對這種變異設計，或實現過濾機制，只允許工作運行在指定級別的硬件上。
Economic sustainability requires balancing supply growth with demand expansion. Rapid increases in available compute capacity without corresponding demand growth would depress token prices and reduce provider profitability. Protocols must carefully manage token issuance to avoid inflation that outpaces utility growth. Sustainable tokenomics requires demand growth to outpace supply increases.
經濟可持續性需要平衡算力供應增長與需求擴張。如果可用算力增加得太快，而需求未有同步成長，代幣價格就會下跌，令供應商利潤減少。協議必須謹慎管理代幣發行量，以避免通脹超越實際用途的增長。可持續代幣經濟需要需求增長快於供應擴張。
Token value compression poses risks for long-term participants. As new providers join networks seeking rewards, increased competition drives down earnings per node. Early participants benefiting from higher initial rewards may see returns diminish over time. If token appreciation fails to offset this dilution, provider churn increases and network stability suffers.
代幣價值被壓縮對長期參與者構成風險。隨著新供應商加入以獲取回報，競爭加劇令每個節點的收入下降。早期參與者雖享受較高初始回報，但隨著時間過去，利潤亦會減少。如果代幣升值無法抵銷這種稀釋，供應商流失率將上升，網絡穩定性亦會受損。
Market volatility introduces financial risk for participants. Providers earn rewards in native tokens whose value fluctuates. A hardware operator may commit capital to GPU purchases expecting token prices to remain stable, only to face losses if prices decline. Hedging mechanisms and stablecoin payment options can mitigate volatility but add complexity.
市場波動為參與者帶來財務風險。供應商以原生代幣獲取回報，而代幣價值亦會波動。硬件運營商可能預期代幣價格穩定，投資購買 GPU，結果價格一旦下跌就會蒙受損失。對沖機制和穩定幣付款選項可緩解波動，但會令系統複雜度上升。
Regulatory uncertainty around token classifications creates compliance challenges. Securities regulators in various jurisdictions evaluate whether compute tokens constitute securities subject to registration requirements. Ambiguous legal status restricts institutional participation and creates liability risks for protocol developers. Infrastructure tokenization faces regulation uncertainties that have limited adoption compared to traditional finance structures.
關於代幣分類的監管不確定性帶來合規挑戰。不同司法管轄區的證券監管機構會審視算力代幣是否屬於需註冊的證券產品。法律地位含糊限制機構參與，亦增加協議開發者的法律風險。基礎設施代幣化正面對監管不確定性，導致其採用率遠低於傳統金融結構。
Data protection regulations impose requirements that distributed networks must navigate. Processing European citizens' data requires GDPR compliance including data minimization and rights to deletion. Healthcare applications must satisfy HIPAA requirements. Financial applications face anti-money laundering obligations. Decentralized networks complicates compliance when data moves across multiple jurisdictions and independent operators.
數據保護法例為分佈式網絡帶來多項合規要求。處理歐盟公民數據需要符合 GDPR，包括數據最小化及刪除權。醫療應用要配合 HIPAA 保障，金融應用則受反洗錢規定約束。分散式網絡令數據在多個司法管轄區及獨立運營商之間流轉，令合規程序大為複雜。
Hardware contributions may trigger regulatory scrutiny depending on how arrangements are structured. Jurisdictions might classify certain provider relationships as securities offerings or regulated financial products. The line between infrastructure provision and investment contracts remains unclear in many legal frameworks.
硬件貢獻或會引來監管審查，視乎其結構安排而定。部分司法區可能將某些供應關係分類為證券發售或受監金融產品。在不少法律框架下，基礎設施提供與投資合約之間界線仍相當模糊。
Competition from hyperscale cloud providers continues intensifying. Major providers invest billions in new data center capacity and custom AI accelerators. AWS, Microsoft, and Google spent 36% more on capital expenditures in 2024, largely for AI infrastructure. These well-capitalized incumbents can undercut pricing or bundle compute with other services to maintain market share.
超大規模雲端供應商之間的競爭持續加劇。主要供應商投資數十億美元興建新數據中心及專用 AI 加速器。AWS、Microsoft 同 Google 在 2024 年資本開支增加了36%，大部分用於 AI 基礎設施。這些資金雄厚的現有巨頭可以透過削價以及捆綁服務來維持市場份額。
Network fragmentation could limit composability. Multiple competing protocols create siloed ecosystems where compute resources cannot easily transfer between networks. Lack of standardization in APIs, verification mechanisms or token standards reduces efficiency and increases switching costs for developers.
網絡碎片化限制協同能力。多個競爭協議會造成資源孤島，不同網絡之間的算力難以流通。API、驗證機制或代幣標準缺乏統一，不僅降低效率，亦增加開發者轉換成本。
Early adopter risk affects protocols without proven track records. New networks face chicken-and-egg problems attracting both hardware providers and compute buyers simultaneously. Protocols may fail to achieve critical mass needed for sustainable operations. Token investors face total loss risk if networks collapse or fail to gain adoption.
缺乏成熟紀錄的協議會面臨早期採用者風險。新興網絡同時要吸引硬件供應商與算力買家，陷入「雞先定蛋先」困局。若無法達到可持續運作所需臨界規模，協議有機會失敗。代幣投資者甚至存在血本無歸的風險。
Security vulnerabilities in smart contracts or coordination layers could enable theft of funds or network disruption. Decentralized networks face security challenges requiring careful smart contract auditing and bug bounty programs. Exploits that drain treasuries or enable double-payment attacks damage trust and network value.
智能合約或協調層的安全漏洞可能導致資金被盜或網絡遭破壞。分散式網絡面對多種安全挑戰，需要細緻的審計及漏洞賞金計劃。若出現盜庫或重複付款的漏洞，將嚴重損害用戶信任及網絡價值。
The Road Ahead & What to Watch
Tracking key metrics and developments provides insight into the maturation and growth trajectory of tokenized compute networks.
追蹤關鍵指標和發展，有助洞悉算力代幣網絡的成熟和增長方向。
Network growth indicators include the number of active compute nodes, geographic distribution, hardware diversity and total available capacity measured in compute power or GPU equivalents. Expansion in these metrics signals increasing supply and network resilience. io.net accumulated over 300,000 verified GPUs by integrating multiple sources, demonstrating rapid scaling potential when protocols effectively coordinate disparate resources.
網絡增長指標包括活躍算力節點數量、地域分佈、硬件多樣性以及以算力或等效 GPU 計算的總容量。這些指標的擴展代表著供應增加及網絡韌性提升。io.net 綜合多個資源來源，累積超過 300,000 块經認證的 GPU，表現出協議有效協調異質資源時的爆發性擴展潛力。
Usage metrics reveal actual demand for decentralized compute. Active compute jobs, total processing hours delivered, and the mix of workload types show whether networks serve real applications beyond speculation. Akash witnessed notable surge in quarterly active leases after expanding GPU support, indicating market appetite for decentralized alternatives to traditional clouds.
使用數據反映分散式算力實際需求。活躍算力任務、累計運算時數及工作負載的多樣性顯示網絡是否真的被應用於實際用途而不止於投機。Akash 擴展 GPU 支援後，其季活租約數量顯著增長，反映市場對分散式雲端替代方案的真實需求。
Token market capitalization and fully diluted valuations provide market assessments of protocol value. Comparing valuations to actual revenue or compute throughput reveals whether tokens price in future growth expectations or reflect current utility. Bittensor's TAO token reached $750 during peak hype in March 2024, illustrating speculative interest alongside genuine adoption.
代幣市值及全面稀釋估值反映市場對協議的價值評估。若將估值與實際收入或算力產能作比較，可判斷代幣是基於未來增長預期還是現有效用定價。Bittensor 的 TAO 代幣 2024 年 3 月熱潮期間曾飆至 750 美元，既展示投機熱情，亦反映真實採用。
Partnerships with AI companies and enterprise adopters signal mainstream validation. When established AI labs, model developers or production applications deploy workloads on decentralized networks, it demonstrates that distributed infrastructure meets real-world requirements. Toyota and NTT announced a $3.3 billion investment in a Mobility AI Platform using edge computing, showing corporate commitment to distributed architectures.
與 AI 公司及企業客戶合作，標誌著主流市場認同。一旦有成熟 AI 實驗室、模型開發商或生產級應用開始在分散式網絡部署負載，代表分布式基礎設施已能夠應付現實需求。Toyota 及 NTT 宣布投資 33 億美元發展以邊緣運算為基礎的「移動 AI 平台」，反映企業對分佈式架構的高度重視。
Protocol upgrades and feature additions indicate continued development momentum. Integration of new GPU types, improved orchestration systems, enhanced verification mechanisms or governance improvements show active iteration toward better infrastructure. Bittensor's Dynamic TAO upgrade in 2025 shifted more rewards to high-performing subnets, demonstrating adaptive tokenomics.
協議升級及功能新增反映持續發展活力。納入新型 GPU、改進編排系統、加強驗證機制或優化治理架構，皆顯示不斷朝向更優基礎設施邁進。Bittensor 於 2025 年實施 Dynamic TAO 升級，將更多獎勵分配予高表現子網絡，體現主動調適的代幣經濟。
Regulatory developments shape the operating environment. Favorable classification of infrastructure tokens or clear guidance on compliance requirements would reduce legal uncertainty and enable broader institutional participation. Conversely, restrictive regulations could limit growth in specific jurisdictions.
監管政策發展會重塑運營環境。若基礎設施代幣得到積極分類或明確的合規指引，將有助減少法律不確定性，促進機構參與。反之，嚴苛法規可能限制部分地區的增長。
Competitive dynamics between protocols determine market structure. The compute infrastructure space may consolidate around a few dominant networks achieving strong network effects, or remain fragmented with specialized protocols serving different niches. Interoperability standards could enable cross-network coordination, improving overall ecosystem efficiency.
協議之間的競爭將決定市場格局。算力基礎設施領域可能出現寡頭局面，由幾個頭部網絡壟斷強大協同效應；亦可能長期碎片化，由專門協議主攻不同細分市場。若能建立互通標準，跨網協作將提升整體生態效率。
Hybrid models combining centralized and decentralized elements may emerge. Enterprises might use traditional clouds for baseline capacity while bursting to decentralized networks during peak demand. This approach provides predictability of managed services while capturing cost savings from distributed alternatives during overflow periods.
結合中心化與分散式元素的混合模式或將出現。企業可利用傳統雲端滿足日常需求，當高峰時再用分散式網絡補充。這策略可保證有管理的服務穩定性，同時在爆量時享有分佈式方案的成本優勢。
Consortium networks could form where industry participants jointly operate decentralized infrastructure. AI companies, cloud providers, hardware manufacturers or academic institutions might establish shared networks that reduce individual capital requirements while maintaining decentralized governance. This model could accelerate adoption among risk-averse organizations.
不同行業參與者可聯合營運分散式基礎設施，構建聯盟網絡。AI 企業、雲端供應商、硬件生產商或學術機構可透過共建基礎設施，分擔資本支出，同時維持分散式治理結構。這模式可加快風險厭惡型機構接受和採用。
Vertical specialization seems likely as protocols optimize for specific use cases. Some networks may focus exclusively on AI training, others on inference, some on edge computing, others on rendering or scientific computation. Specialized infrastructure better serves particular workload requirements compared to general-purpose alternatives.
協議極有可能垂直專注於特定場景進行優化。有些專攻 AI 訓練，有些專注推理，或專為邊緣計算、渲染或科學計算而設。針對性基礎設施能比通用方案更好地滿足獨特工作負載需求。
Integration with existing AI tooling and frameworks will prove critical. Seamless compatibility with popular machine learning libraries, orchestration systems and deployment pipelines reduces friction for developers. io.net supports Ray-native orchestration, recognizing that developers prefer standardized workflows over protocol-specific custom implementations.
能否與現有 AI 工具/框架無縫對接將成為關鍵。只要兼容主流機器學習函式庫、調度系統及部署流程，開發者便能無痛遷移。io.net 支援 Ray 原生協調，體現開發者更重視標準化工作流而非協議獨有實現。
Sustainability considerations may increasingly influence protocol design. Energy-efficient consensus mechanisms, renewable energy incentives for node operators, or carbon credit integration could differentiate protocols appealing to environmentally conscious users. As AI's energy consumption draws scrutiny, decentralized networks might
可持續性將越來越影響協議設計。高效節能共識機制、節點運營商的再生能源獎勵措施、或碳權結合等創新方案，有機會吸引環保用戶關注。隨著 AI 能耗問題逐漸受關注，分散式網絡或能……position efficiency as a competitive advantage.
媒體報導同加密社群嘅關注，往往係主流認知嘅領先指標。對某啲協議嘅討論增加、搜尋熱度上升、或者社交媒體跟隨者增長，通常都係更廣泛採用同代幣價格上升之前兆。不過，炒作周期有時會造成同基本增長脫節嘅誤導性信號。
Conclusion
實體基礎設施金融（Physical Infrastructure Finance）代表住加密世界進化到協調現實世界運算資源嘅新階段。透過資產代幣化運算能力，PinFi 協議創建市場，令閒置嘅 GPU 變成有生產力嘅資產，從 AI 工作負載、邊緣運算到專業基礎設施需求中創造回報。
AI 對算力無盡嘅需求，配合加密技術能夠透過經濟誘因協調分散系統，令呢個價值主張變得好吸引。GPU短缺影響超過50%嘅生成式AI公司突顯基礎設施瓶頸有幾嚴重。去中心化算力市場由2024年嘅90億美元增長到2032年預計1,000億美元反映咗市場已經認同分散模式可以釋放潛在供應。
好似 Bittensor、Render、Akash 同 io.net 等協議，都喺面對同一個根本挑戰時，各自採取唔同方法：點樣透過無需許可、區塊鏈協調，有效率咁對接運算資源供需。每個網絡都喺代幣經濟、驗證機制、同目標應用等方面試驗，從而促成探索分散基礎設施設計空間嘅更廣泛生態。
呢啲影響唔淨止局限喺加密，仲延伸到整個AI產業同運算基礎設施。民主化咗嘅GPU資源存取，降低AI創新嘅門檻。唔再完全依賴集中式雲端壟斷，為市場帶來競爭，有機會令定價同可及性改善。新型資產類別亦會出現，因為代幣代表嘅唔再單純係投機，而係生產性基礎設施嘅擁有權。
但仲有好多重要挑戰未解決。技術穩定性、驗證機制、經濟可持續性、監管不明朗，同資金充足嘅現有競爭者競爭，都係風險所在。唔係每個協議都可以生存，亦有好多代幣最終證明唔值咁多錢同實際用途唔相符。但推動 PinFi 嘅核心洞見似乎係成立嘅：全球有大量閒置運算能力，AI 基礎設施需求龐大，而區塊鏈協調機制可以將兩者有效結合。
隨住AI需求持續爆發性增長，提供技術所需基礎設施嘅層面會變得愈來愈關鍵。未來基礎設施會繼續集中喺少數中央供應商手上，定會因加密經濟誘因演變成分散式擁有模式，有機會定義未來十年AI發展嘅競爭格局。
未來嘅基礎設施金融，可能會慢慢遠離傳統項目融資，而變成全球分散硬件既代幣化網絡，任何擁有GPU嘅人都可以成為基礎設施供應商，只要支付市價就無需額外許可就能使用資源。呢個係對運算資源擁有、營運、同盈利模式既根本性想像革新——喺呢度，加密協議唔單止係金融投機工具，而係以解決現實世界實質問題證明自身價值。