人工智能產業正面臨關鍵的基礎設施瓶頸。訓練大型語言模型需要龐大運算資源，邊緣裝置以指數速度增長，而 GPU 稀缺則成為 AI 時代最關鍵的限制。同時，傳統雲端服務供應商一邊苦於滿足暴增的需求，一邊維持其在存取與定價上的壟斷地位。
Over 50% of generative AI companies report GPU shortages 表示 GPU 短缺是其擴展營運的主要障礙之一。AI computing power is expected to increase by roughly 60 times by the end of 2025 ，與 2023 年第一季相比將成長約 60 倍。這場運算軍備競賽，為加密協議提出去中心化替代方案打開了缺口。
這就是 Physical Infrastructure Finance（實體基礎設施金融），簡稱 PinFi。這個新興框架把算力視為一種可代幣化的資產，透過區塊鏈網絡進行交易、質押與變現。PinFi 協議不再依賴集中式資料中心，而是把獨立營運者、遊戲機器、挖礦農場與邊緣裝置的閒置 GPU 能力彙整成分散式市場，讓全球 AI 開發者可以按需使用。
下文將說明實際算力如何被轉化為加密經濟基礎設施，理解代幣化算力網絡的運作機制、激勵參與的經濟模型、支撐驗證與結算的架構，以及其對加密與 AI 產業所帶來的影響。
為何是現在？PinFi 的宏觀與技術驅動因素
AI 產業面對的算力瓶頸，源自根本性的供給約束。Nvidia allocated nearly 60% of its chip production to enterprise AI clients in Q1 2025，令大量用戶為取得資源而奔走。The global AI chip market reached $123.16 billion in 2024，預計在 2029 年將達到 3,115.8 億美元，反映出遠遠超過製造能力的爆炸性需求。
GPU 稀缺在多個層面顯現。傳統雲端供應商針對高階 GPU 方案設有等候清單。AWS charges $98.32 per hour for an 8-GPU H100 instance，這樣的定價讓許多開發者和初創企業難以負擔先進 AI 能力。由於供應受限，硬體價格持續偏高，HBM3 pricing rising 20-30% year-over-year。
算力集中於少數大型雲端供應商手中，進一步加劇摩擦。By 2025, analysts say over 50% of enterprise workloads will run in the cloud，但存取仍受合約、地理限制和 KYC 規定所箝制。這種集中化限制創新，並為關鍵基礎設施創造了單點故障風險。
與此同時，大量運算能力卻處於閒置狀態。遊戲電腦在上班時間處於空轉。隨著挖礦經濟改變，加密礦工尋求新的收益來源。資料中心在離峰時段保留多餘容量。The decentralized compute market has grown from $9 billion in 2024，預測到 2032 年將達 1,000 億美元，顯示市場已意識到分散式模式能夠釋放這些潛在供給。
區塊鏈技術與實體基礎設施的交集，已透過去中心化實體基礎設施網絡（DePIN）逐漸成熟。DePIN 協議利用代幣激勵，協調現實世界基礎設施的部署與營運。Messari identified DePIN's total addressable market at $2.2 trillion，並預計在 2028 年有機會觸及 3.5 兆美元。
PinFi 則是把 DePIN 原則專門應用在算力基礎設施上。它將運算資源視為可代幣化的資產，並透過實際使用產生收益。這個框架，把「向集中式供應商租用服務」轉變為「在開放、無許可的市場中交易算力商品」。
什麼是 PinFi 與算力代幣化？
Physical Infrastructure Finance 描述了一種模式：把實體運算資產以數位代幣的形式記錄在區塊鏈上，實現去中心化擁有權、營運與變現。不同於僅處理純數位資產的傳統 DeFi 協議，PinFi 建立起鏈下實體資源與鏈上經濟系統之間的橋樑。
Academic research defines tokenization 為「將權利、一單位資產所有權、債務，甚至實體資產轉換成區塊鏈上的數位代幣的過程」。套用到算力資源，代表單一 GPU、伺服器叢集或邊緣裝置，會以代幣的形式表示其容量、可用性與使用情況。
PinFi 與標準基礎設施金融或典型 DeFi 協議有本質差異。傳統基礎設施金融，多為針對大型資本專案的長期債務或股權投資；DeFi 協議則主要在加密原生資產上，促成交易、借貸或收益生成。PinFi 則坐落於兩者交界，利用加密經濟激勵來協調現實世界的運算資源，同時維持鏈上的結算與治理。
多個協議具體體現了 PinFi 模型。Bittensor operates as a decentralized AI network，參與者向專注不同任務的子網絡貢獻機器學習模型與算力。TAO 代幣會根據對網絡整體智能所提供的資訊價值，來激勵貢獻者。With over 7,000 miners 參與提供算力，Bittensor 建立了 AI 推理與模型訓練的市場。
Render Network aggregates idle GPUs globally，用於分散式 GPU 繪圖任務。Render 起初專注為藝術家和內容創作者提供 3D 渲染，如今已擴展至 AI 運算工作負載。RNDR 代幣一方面作為繪圖任務的支付工具，同時獎勵提供 GPU 容量的節點。
Akash Network operates as a decentralized cloud marketplace，利用資料中心的閒置容量。透過反向拍賣機制，算力需求方提出規格，供應方競標爭取訂單。AKT 代幣用於網絡治理、質押與結算。Akash witnessed notable surge in quarterly active leases，尤其是在將重心擴展至 GPU（除傳統 CPU 外）之後。
io.net has aggregated over 300,000 verified GPUs，透過整合獨立資料中心、加密礦工與其他 DePIN 網絡（包括 Render 與 Filecoin）的資源。該平台專注於 AI 與機器學習工作負載，讓開發者能在短短數分鐘內，於 130 個國家部署 GPU 叢集。
代幣化算力的運作機制，在這些協議之間大致相似。算力供應者將硬體註冊到網絡，並經過驗證流程，以確認其容量與規格。智能合約負責在供需兩端之間進行協調，根據需求、價格與地理限制，把算力任務分派給合適節點。代幣獎勵則同時激勵硬體供給與高品質服務。
價值創造是建立在實際使用，而非純粹投機之上。當 AI 開發者使用分散式 GPU 資源訓練模型時，支付款項會流向真正執行運算工作的硬體供應者。算力因此成為一項能產生收益的生產性資產，有點類似權益證明（PoS）驗證者透過維護網絡安全獲得回報。這種模式創造出可持續的經濟結構，使代幣價值與網絡效用緊密掛鉤。
基礎設施架構：節點、市場與結算
支撐算力代幣化的架構，需要在多個層面上進行協調。最底層是獨立的算力供應者網絡，他們部署硬體、向協議註冊，並將可用容量釋放到市場。這些供應者從擁有遊戲 PC 的個人，到專業資料中心營運商，再到尋求新增收入來源的加密挖礦操作皆有。
節點供應從算力提供者把硬體連接到網絡開始。Protocols like io.net support diverse GPU types，涵蓋消費級 NVIDIA RTX 4090，以至企業級 H100、A100。供應者會安裝客戶端軟體，將自身容量暴露給網絡的編排層，同時維持安全邊界，避免未授權存取。
驗證機制則確保宣稱的容量與實際能力相符。有些協議會使用密碼學式的算力證明（proof-of-compute）機制，要求節點執行特定運算任務，以證明其性能與可用性。 nodes 必須證明自己正確地完成了特定計算。Bittensor 使用其 Yuma Consensus 機制，由驗證者評估礦工的機器學習輸出品質並給予評分，評分決定獎勵如何分配。提供低品質結果或企圖作弊的節點，其報酬會被削減，甚至可能遭到質押代幣被削減（slashing）。
延遲效能基準測試有助於將工作負載匹配到合適的硬件。AI 推理所需的效能特性，與模型訓練或 3D 繪圖不同。地理位置會影響邊緣運算應用的延遲，而這類應用必須在接近數據來源的地方處理。邊緣運算市場在 2024 年達到 236.5 億美元，預計到 2033 年將達到 3,277.9 億美元，動力來自對本地化處理需求的增加。
市場層將算力需求與供給連接起來。當開發者需要 GPU 資源時，會指明包括運算能力、記憶體、使用時間及可接受的最高價格等需求。Akash 採用反向拍賣模型，由部署方設定條件，供應方競價爭取合約。Render 則使用動態定價演算法，根據網絡使用率及市場狀況調整費率。
作業路由演算法會在可用節點之間優化運算任務的分配。考慮的因素包括硬件規格、當前使用率、地理距離、歷史表現以及價格。io.net 的協調層負責容器化工作流程，並支援 Ray 原生協調，用於分散式機器學習工作負載。
結算在鏈上透過智能合約進行，先將付款託管，並在工作被驗證完成後才釋放資金。這種無需信任的結算方式消除了對手風險，同時讓短時長算力工作也能進行微支付。建立在高吞吐量區塊鏈（如 Solana）之上的協議，可以處理由成千上萬個同時推理請求所產生的交易量。
質押機制用來對齊各參與者的誘因。算力供應者往往需要質押代幣，以表明承諾並提供可被削減的抵押品，作為表現不佳的懲罰。Bittensor 的驗證者會質押 TAO 代幣，以獲得在給礦工評分上的影響力，並賺取區塊獎勵的一部分。代幣持有人可將自己的質押委託給信任的驗證者，類似於權益證明（PoS）的共識機制。
治理讓代幣持有人可以就協議參數進行投票，包括獎勵分配、費用結構和網絡升級等。去中心化治理確保沒有單一中心機構可以單方面更改規則或限制存取，從而維持這些網絡有別於傳統雲端服務提供者的無許可特性。
這種架構與中心化雲端運算形成鮮明對比。大型供應商自有基礎設施、在缺乏市場競爭下自行訂價、要求開設帳戶及合規審查，並持續掌控存取與審查權。PinFi 協議則將所有權分散到數以千計的獨立營運者手上，提供透明、以市場為基礎的定價，無需許可即可運作，並藉由去中心化來抵抗審查。
代幣經濟與誘因模型
代幣經濟為協調分散式算力網絡提供誘因結構。原生代幣具有多重功能，包括作為服務付款媒介、資源提供獎勵、治理權利，以及參與網絡所需的質押要求。
發行機制決定代幣如何進入流通。Bittensor 採用與比特幣相同的模型，將 TAO 代幣供應量上限定為 2,100 萬枚，並透過定期減半來隨時間降低發行量。目前每日鑄造 7,200 枚 TAO，在貢獻算力的礦工與確保網絡品質的驗證者之間分配。這帶來類似比特幣的稀缺性，同時將通膨導向具生產力的基礎建設。
其他協議則依據網絡使用量發行代幣。當運算作業被執行時，新鑄造的代幣會按供應資源的比例流向供應者。這種將價值創造與代幣發行直接掛鉤的方式，確保通膨獎勵的是實際生產力，而非被動持幣。
質押讓網絡參與者真正「把身家押進來」。算力供應者需質押代幣來註冊節點並展現承諾。表現不佳或企圖詐騙將導致被削減，亦即質押代幣被銷毀或重新分配給受影響方。這種經濟懲罰鼓勵穩定可靠的服務與誠實行為。
驗證者會質押更多代幣，以獲得在質量評估及治理決策上的影響力。在 Bittensor 的模型中，驗證者會評估礦工的輸出，並提交權重矩陣，指出哪些節點提供了有價值的貢獻。Yuma Consensus 會根據驗證者質押權重對這些評估進行加權匯總，以決定最終獎勵分配。
算力代幣的供需動態在兩個層面運作。供給面上，越多節點加入網絡，就會帶來越多可用算力。代幣獎勵必須足以補償硬件成本、電費，以及設備的機會成本。隨著代幣價格上升，提供算力的獲利性提高，會吸引更多供應加入。
需求面上，代幣價格反映使用者對網絡存取的價值評估。隨著 AI 應用激增及算力短缺加劇，用戶願意為分散式資源支付更高價格。AI 硬件市場預期將從 2025 年的 668 億美元成長至 2034 年的 2,963 億美元，為替代算力來源創造持續需求。
代幣價值升值會讓所有參與者受益。硬件供應者可因相同運算輸出而賺取更多報酬；早期節點營運者可從累積獎勵的升值中獲利；開發者則可受惠於相對昂貴的中心化供應商之外的分散式替代方案；質押或提供流動性的代幣持有人，則可從網絡活動中抽取費用。
風險模型則用來處理可能的失敗模式。節點停機會減少其收益，因為作業會被路由到其他可用節點。地理高度集中會為需要本地處理的邊緣應用帶來延遲問題。網絡效應會偏向擁有更多元硬件及更廣泛地理分布的大型協議。
代幣通膨必須在吸引新供給與維護既有持幣者價值之間取得平衡。針對去中心化基礎設施協議的研究指出，可持續的代幣經濟需要需求成長速度超過供給成長。協議會實作銷毀機制，將用於支付的代幣永久移出流通，以產生抵消通膨發行的通縮壓力。
不同網絡之間的費用結構各不相同。有些直接向用戶收取原生代幣；也有接受穩定幣或主流加密貨幣的包裝版本，而協議代幣主要用於治理與質押職能。混合模式則以代幣作為存取網絡的門票，同時使用穩定資產結算算力付款，以降低波動風險。
誘因模型的設計空間仍在不斷演化，協議持續嘗試不同方法，以在利害關係人之間取得平衡並維持長期增長。
AI、邊緣運算與實體基礎設施
代幣化算力網絡讓應用能夠利用分散式硬件來處理 AI 工作負載、邊緣運算與專用基礎設施需求。多元的使用案例展示出，分散式模型如何在整個計算堆疊中解決瓶頸。
分散式 AI 模型訓練是主要用例之一。訓練大型語言模型或電腦視覺系統，需要在多個 GPU 之間進行大量平行運算。傳統作法會將訓練集中在大型雲端供應商擁有的數據中心內。分散式網絡則允許在地理上分布的節點間進行訓練，每個節點貢獻部分算力，並透過區塊鏈為基礎的協調機制進行統一調度。
Bittensor 的子網架構打造了專門的 AI 市場，聚焦於特定任務，如文字生成、圖像合成或數據爬取。礦工在各自選擇的領域競爭，力求提供高品質的輸出，由驗證者評估表現並相應分配獎勵。這形成了一個競爭市場，最佳模型與最高效的實作會透過經濟選擇自然脫穎而出。
邊緣運算工作負載尤其受惠於分散式基礎設施。全球邊緣運算市場在 2024 年的估值為 236.5 億美元，其成長來自於需要…低延遲及本地處理。IoT 裝置持續產生感測器數據，需要即時分析，不能承受往返遙遠數據中心的延時。自動駕駛車輛需要在瞬間作出決策，無法容忍網絡延遲。
去中心化運算網絡可以將算力實體地部署在接近數據來源的位置。一間部署工業 IoT 感測器的工廠，可以租用同一城市或地區內的邊緣節點，而不是依賴數百英里外的集中式雲端。Industrial IoT applications accounted for the largest market share in edge computing in 2024，反映在製造及物流場景中，本地化處理的重要性。
內容渲染及創意工作流程會消耗大量 GPU 資源。渲染 3D 場景的藝術家、製作電影的動畫師，以及編譯遊戲資產的開發者，都需要高強度的平行運算。Render Network specializes in distributed GPU rendering，將創作者與全球閒置的 GPU 算力連接起來。這種市場模式能降低渲染成本，同時令 GPU 擁有者可在離峰時段賺取收益。
科學運算與研究應用在使用昂貴雲端資源時常面對預算限制。學術機構、獨立研究者及較小型的組織，可以利用去中心化網絡來執行模擬、分析數據集或訓練專門模型。這種無許可門檻的特性，代表任何地理位置的研究人員都能在沒有機構雲端帳戶或信用審查的情況下取得算力。
遊戲及元宇宙平台需要進行渲染與物理計算，以支援沉浸式體驗。隨著虛擬世界的複雜度提升，要維持持續存在的環境並同時支援成千上萬名用戶，其運算需求不斷增加。分布於邊緣的運算節點可以為區域玩家族群提供本地處理，降低延遲，同時將基建成本分散到透過代幣激勵的供應者身上。
大規模 AI 推理需要持續的 GPU 存取，以便為已訓練模型提供預測服務。為數百萬查詢提供服務的聊天機械人、處理用戶提示的圖像生成服務，或分析用戶行為的推薦引擎，都需要隨時可用的算力。去中心化網絡提供冗餘及地理分布，相較依賴單一供應商，更能提升可靠性。
在主要雲端供應商服務不足的地理區域，為 PinFi 協議帶來機會。這些資料中心佈局有限的地區，在存取集中式基礎設施時，會面對更高延遲與更昂貴成本。當地的硬件供應者可以按區域需求提供算力，藉由代幣獎勵賺取收益，同時改善本地對 AI 能力的存取。
資料主權要求愈來愈多，規定某些工作負載必須在特定司法管轄區內處理數據。Regulations like the EU Data Act require sensitive information to be processed locally，因而鼓勵部署符合數據在地規則的邊緣基建。去中心化網絡天生就支援按司法轄區指定節點部署，同時透過區塊鏈結算維持全球協調。
為何重要：對加密貨幣與基礎設施的影響
PinFi 的出現代表加密貨幣從純金融應用，擴展至協調現實世界基礎設施。這個轉變對加密生態與更廣泛的運算產業都帶來影響。
當加密協議能解決具體的基建問題時，就展現出超越投機的實用價值。DePIN 和 PinFi 創造了協調實體資源的經濟系統，證明基於區塊鏈的激勵機制可以自我啟動現實世界的網絡。The DePIN sector's total addressable market is currently around $2.2 trillion and could reach $3.5 trillion by 2028，約為當今整個加密市場總市值的三倍。
運算存取的民主化，觸及 AI 發展中的一項根本不對稱。目前，先進的 AI 能力主要集中在有雄厚資金、負擔得起龐大 GPU 叢集的科技公司手中。處於資源受限環境的初創、研究者與開發者，在參與 AI 創新時面對重重障礙。去中心化算力網絡透過提供無許可門檻、按市場定價的分布式硬件，降低了這些門檻。
新型資產類別的出現，擴大了加密投資版圖。算力容量代幣代表對具生產性的基礎設施的所有權，這些設施透過現實世界的使用來產生收入。這不同於純投機性資產，或缺乏明確價值捕捉機制的治理代幣。代幣持有人本質上持有一間去中心化雲端供應商的股份，其價值與對運算服務的需求掛鈎。
傳統基礎設施壟斷可能受到衝擊。Centralized cloud providers including AWS, Microsoft Azure and Google Cloud maintain oligopolistic control 於運算市場，得以在缺乏直接競爭的情況下自行定價。去中心化替代方案引入市場競爭，由成千上萬的獨立供應者角逐，可能壓低成本並改善可及性。
AI 產業可因減少對集中式基建的依賴而受惠。目前，AI 發展高度集中在大型雲端供應商周邊，造成單點故障及集中風險。Over 50% of generative AI companies report GPU shortages as major obstacles。分布式網絡能提供替代容量，吸收額外需求，並在供應鏈中斷時提供冗餘。
透過更佳的容量利用率，有望帶來能源效率提升。閒置中的遊戲機器會消耗待機電力，卻沒有產出。擁有過剩容量的挖礦作業亦尋求額外收益來源。Distributed networks put idle GPUs to productive use，提升整體運算生態的資源效率。
在 AI 應用場景中，抗審查性變得相關。集中式雲端供應商可以拒絕向特定用戶、應用程式甚至整個地區提供服務。去中心化網絡則以無許可方式運作，使 AI 的開發與部署無需獲得守門人的批准。這對於具爭議性的應用，或身處高壓政權地區的用戶尤為重要。
透過本地處理，資料私隱架構得以改善。Edge computing keeps sensitive data near its source，而非傳送至遙遠的數據中心。去中心化網絡可以實施如聯邦學習等保護私隱技術，讓模型在分布式數據上訓練，而無需集中原始資料。
透過透明的價格發現，市場效率得以提升。傳統雲端定價往往不透明，費用結構複雜，且伴隨議價式企業合約。去中心化市場則為算力資源建立明確的即時價格，使開發者能優化成本，供應者亦能透過競爭動態最大化收益。
長期相關性來自持續的需求驅動。隨著應用不斷增加，AI 工作負載會持續增長。The AI hardware market is expected to grow from $66.8 billion in 2025 to $296.3 billion by 2034。運算資源將持續是根本瓶頸，確保對替代基建模式的長期需求。
網絡效應有利於率先達到臨界規模的協議。隨著更多硬件供應者加入，可用資源的多樣性增加。地理分布得以改善，從而降低邊緣應用的延遲。更大的網絡會吸引更多開發者，形成良性循環的增長。在特定領域的先行者，有機會建立長期優勢。
挑戰與風險
儘管應用前景可觀，代幣化算力網絡仍面臨重大的技術、經濟及監管挑戰，可能限制其增長或採用。
技術可靠性仍是首要考量。集中式雲端供應商提供服務等級協議（SLA），保證運作時間及性能。分布式網絡則要協調來自各種獨立營運者的硬件，其專業度及基建品質參差不齊。節點故障、網絡中斷或維護時段都會造成可用性缺口，必須透過冗餘及路由演算法來管理。
驗證實際完成的工作是一項持續挑戰。要確保節點誠實執行計算，而非回傳虛假結果，需要精密的證明系統。Cryptographic proofs of compute 雖然會增加額外開銷，但對防止詐騙而言仍屬必要。若驗證機制不完善，就會出現潛在攻擊空間，使惡意節點無需提供承諾的服務也能領取獎勵。
延遲與頻寬限制會影響分布式工作負載。Running computations across geographically dispersed locations can cause delays 相比單一數據中心內的共置硬件會帶來延遲。節點之間的網絡頻寬會限制適合做分散式處理的工作負載種類。需要頻繁節點間通訊的緊密耦合並行運算會面臨效能下降。
服務質素的可變性會為生產環境應用帶來不確定性。與具可預測效能的託管雲環境不同，異質性硬件池會產生不一致的結果。一次訓練可能因應可用性而在企業級 H100 或消費級 RTX 顯卡上執行。應用開發者必須為這種變化性設計系統，或實施篩選機制，將工作限制在特定硬件等級上。
經濟可持續性需要在供應增長與需求擴張之間取得平衡。如果可用算力容量快速增加，而相應需求未有同步成長，代幣價格會被壓低，供應商利潤亦會下降。協議必須謹慎管理代幣發行，以避免通膨速度超過實際效用增長。Sustainable tokenomics requires demand growth to outpace supply increases。
代幣價值被壓縮會為長期參與者帶來風險。隨著新供應商加入網絡以獲取獎勵，競爭加劇會壓低每個節點的收益。早期參與者雖然享受較高的初期回報，但隨時間推移回報可能會縮水。如果代幣升值無法抵消這種攤薄效應，供應商流失率會提高，網絡穩定性也會受損。
市場波動會為參與者帶來財務風險。供應商以原生代幣獲得獎勵，而其價值會波動。一位硬件營運商可能基於代幣價格會維持穩定的預期而投入資本購買 GPU，卻在價格下跌時面臨虧損。對沖機制和穩定幣支付選項可以緩解波動風險，但同時增加複雜度。
圍繞代幣分類的監管不確定性會帶來合規挑戰。不同司法管轄區的證券監管機構，會評估運算代幣是否屬於需要註冊的證券。法律地位模糊，限制了機構型參與，並為協議開發者帶來潛在法律責任。Infrastructure tokenization faces regulation uncertainties，因此相較於傳統金融結構，其採用程度一直受限。
資料保護法規為分散式網絡帶來必須遵守的要求。處理歐盟公民的個人資料需要符合 GDPR，包括資料最小化及刪除權。醫療相關應用必須滿足 HIPAA 要求。金融應用則要符合反洗錢相關義務。當資料在多個司法管轄區與獨立營運者之間流動時，分散式網絡會令合規變得更複雜。
視乎安排的具體結構，硬件貢獻本身可能觸發監管審查。某些司法管轄區可能會將特定類型的供應商關係，歸類為證券發行或受監管的金融產品。在許多法律框架下，基礎設施供應與投資合約之間的界線仍然不清晰。
來自超大規模雲端供應商的競爭持續加劇。主要供應商每年投資數十億美元於新數據中心容量和客製化 AI 加速器。AWS、Microsoft 和 Google 在 2024 年的資本支出增加了 36%，主要用於 AI 基礎設施。這些資本雄厚的既有玩家可以削價競爭，或將算力與其他服務綑綁銷售，以維持市佔率。
網絡碎片化可能會限制可組合性。多個互相競爭的協議會形成各自為政的生態系統，使算力資源難以在網絡之間自由轉移。API、驗證機制或代幣標準欠缺標準化，會降低效率並提高開發者的轉移成本。
缺乏成熟履歷的協議會面臨早期採用風險。新網絡在同時吸引硬件供應商和算力買家時，會遭遇「先有雞定先有蛋」的困境。協議可能無法達到可持續營運所需的臨界規模。代幣投資者亦面臨協議瓦解或無法獲得採用時的全部損失風險。
智慧合約或協調層的安全漏洞，可能導致資金被竊或網絡中斷。Decentralized networks face security challenges，因此需要嚴謹的智慧合約審計和漏洞賞金計劃。能夠掏空金庫或實現重複支付攻擊的漏洞，會嚴重損害信任及網絡價值。
The Road Ahead & What to Watch
追蹤關鍵指標與發展，有助了解代幣化算力網絡的成熟程度與成長軌跡。
網絡成長指標包括活躍運算節點數量、地理分布、硬件多樣性，以及以算力或 GPU 當量衡量的總可用容量。這些指標的擴張，代表供應增加與網絡韌性提升。io.net accumulated over 300,000 verified GPUs 透過整合多個來源，展現了當協議能有效協調異質資源時，其快速擴展的潛力。
使用量指標可以反映對分散式算力的實際需求。活躍運算工作數量、總處理時數，以及工作負載類型組合，顯示網絡是否真正服務於投機以外的實際應用。Akash witnessed notable surge in quarterly active leases 在擴展 GPU 支援後，顯示市場對分散式替代方案相對傳統雲端的需求。
代幣市值與完全稀釋估值，提供了市場對協議價值的評估。將估值與實際收入或算力吞吐量比較，可以看出代幣價格是已反映未來成長預期，還是僅反映目前效用。Bittensor's TAO token reached $750 during peak hype in March 2024，說明在真實採用之外亦存在投機興趣。
與 AI 公司及企業用戶的合作關係，是主流驗證的訊號。當成熟的 AI 實驗室、模型開發者或生產應用，開始在分散式網絡上部署工作負載，就代表這種分散式基礎設施已能滿足真實世界的需求。Toyota and NTT announced a $3.3 billion investment in a Mobility AI Platform using edge computing，顯示企業對分散式架構的承諾。
協議升級與功能新增，顯示持續的開發動能。整合新型 GPU、改進協調系統、加強驗證機制或治理機制的優化，都代表正積極迭代走向更佳的基礎設施。Bittensor's Dynamic TAO upgrade in 2025 將更多獎勵分配給表現優秀的子網，展現了具適應性的代幣經濟設計。
監管發展會塑造營運環境。基礎設施代幣若獲得有利的分類，或合規要求獲得明確指引，將可降低法律不確定性並促進更廣泛的機構參與。反之，嚴格的監管可能會限制特定司法管轄區內的增長。
協議之間的競爭動態將決定市場結構。算力基礎設施領域可能會圍繞少數具強大網絡效應的主導網絡進行整合，亦可能維持碎片化，由多個專門協議服務不同利基市場。互通性標準可以促進跨網絡協調，提高整體生態系統效率。
結合中心化與去中心化元素的混合模式可能會出現。企業或會使用傳統雲端作為基礎容量，並在高峰需求期間溢出到分散式網絡。這種做法可以在保留託管服務可預測性的同時，於尖峰時段利用分散式替代方案獲得成本優勢。
由產業參與者共同營運的聯盟網絡亦可能形成。AI 公司、雲端供應商、硬件製造商或學術機構，或會共同建立共享網絡，以降低個別資本支出，同時維持分散式治理。這種模式可能會加速較為保守的組織採用。
縱向專門化相當可能出現，因為協議會為特定用例進行優化。有些網絡可能專注於 AI 訓練，另一些則專注推理，有些專注邊緣運算，亦有專注算圖或科學運算。相較於通用型替代方案，專門化基礎設施更能滿足特定工作負載需求。
與現有 AI 工具及框架的整合將是關鍵。與主流機器學習程式庫、協調系統及部署管線的無縫相容，可以減少開發者摩擦。io.net supports Ray-native orchestration，反映出開發者更偏好標準化工作流程，而非為特定協議度身訂造實作。
永續發展考量可能會愈來愈影響協議設計。採用高能源效率的共識機制、為節點營運者提供可再生能源誘因，或整合碳權機制，都可以成為吸引重視環保用戶的差異化因素。隨著 AI 能源消耗愈來愈受關注，分散式網絡或會將效率定位為競爭優勢。
Media coverageand crypto community attention serve as leading indicators of mainstream awareness. Increased discussion of specific protocols, rising search interest, or growing social media following often precedes broader adoption and token price appreciation. However, hype cycles can create misleading signals disconnected from fundamental growth.
結論
實體基礎設施金融（Physical Infrastructure Finance）代表加密貨幣發展到協調現實世界運算資源的新階段。透過將運算能力代幣化，PinFi 協議建立市場，讓閒置的 GPU 變成可產生收益的生產性資產，透過 AI 工作負載、邊緣運算及專用基礎設施需求來賺取回報。
AI 對算力近乎無止境的需求，與加密貨幣透過經濟誘因協調分散式系統的能力相互結合，構成一個極具吸引力的價值主張。GPU shortages affecting over 50% of generative AI companies 顯示基礎設施瓶頸的嚴重程度。Decentralized compute markets growing from $9 billion in 2024 to a projected $100 billion by 2032 則反映市場已意識到分散式模式可以釋放潛在供給。
像 Bittensor、Render、Akash 和 io.net 等協議，在同一個根本挑戰上展示出不同的路徑：如何透過無許可、以區塊鏈為基礎的協調機制，高效地撮合運算供給與需求。每個網絡都在代幣經濟設計、驗證機制和目標應用場景上作出不同嘗試，為更廣泛的生態系統作出貢獻，一同探索去中心化基礎設施的設計空間。
其影響不僅限於加密領域，更延伸到整體 AI 產業和運算基礎設施。對 GPU 資源的民主化存取，降低 AI 創新的門檻。減少對中心化雲端寡頭的依賴，引入更多競爭動力，或有助改善價格與可及性。新型資產類別亦將出現，因為代幣開始代表對生產性基礎設施的擁有權，而不只是純投機工具。
然而，重大挑戰依然存在。技術可靠性、驗證機制、經濟可持續性、監管不確定性，以及來自資本雄厚傳統大企業的競爭，都構成風險。並非每個協議都能存活，許多代幣的估值可能相對其基本效用被高估。但推動 PinFi 的核心洞見似乎站得住腳：全球範圍內存在龐大且閒置的運算能力，同時 AI 基礎設施需求極為龐大，而區塊鏈式的協調，可以將這些錯配的供需曲線有效配對。
隨着 AI 需求持續爆炸式增長，為這項技術提供支撐的基礎設施層將變得愈來愈關鍵。這些基礎設施究竟會繼續集中在少數中心化供應商手中，還是會演化成由加密經濟誘因所協調、分散擁有的模式，可能將決定未來十年 AI 發展的競爭格局。
未來的基礎設施金融，或許會愈來愈不像傳統專案融資，而更像是由全球分散硬件組成的代幣化網絡──任何擁有 GPU 的人都可以成為基礎設施供應者，而存取這些資源只需按市價付費，無須額外許可。這代表對運算資源所有權、營運方式及盈利模式的一次根本性重新想像——在這個模式下，加密協議不再僅僅是金融投機工具，而是透過解決現實世界的實體問題，展現出真正的實用價值。