人工智能行业正面临关键的基础设施瓶颈。训练大型语言模型需要海量算力资源，边缘设备数量呈指数级增长，而 GPU 稀缺已经成为 AI 时代最核心的限制因素。与此同时，传统云服务商一边努力满足激增的需求，一边维持对算力访问和定价的垄断性控制。
Over 50% of generative AI companies report GPU shortages 将 GPU 短缺视为扩展业务的主要障碍。AI computing power is expected to increase by roughly 60 times by the end of 2025 相比 2023 年一季度将增长约 60 倍。这场算力军备竞赛为加密协议提出去中心化替代方案打开了空间。
这便引出了物理基础设施金融（Physical Infrastructure Finance），简称 PinFi。这一新兴框架将算力视为可代币化资产，可在区块链网络中进行交易、质押和变现。PinFi 协议不再依赖中心化数据中心，而是把独立运营者、游戏设备、矿场和边缘设备中的闲置 GPU 能力聚合成分布式算力市场，向全球 AI 开发者开放。
下文将探讨真实算力如何被转化为加密经济基础设施，理解代币化算力网络的运作机制、激励参与的经济模型、实现验证与结算的架构，以及这些发展对加密行业和 AI 行业的影响。
为何此刻是 PinFi 的时机？宏观与技术驱动
当下 AI 行业遭遇的算力瓶颈源于基础性的供给约束。Nvidia allocated nearly 60% of its chip production to enterprise AI clients in Q1 2025，导致大量用户争抢有限的算力资源。The global AI chip market reached $123.16 billion in 2024，预计到 2029 年将增至 3115.8 亿美元，反映出远超制造能力的爆炸性需求。
GPU 稀缺在多个层面上表现出来。传统云服务商对高端 GPU 实例实行排队机制。AWS charges $98.32 per hour for an 8-GPU H100 instance，这样的价格让许多开发者和初创公司难以触及先进的 AI 能力。由于供应受限，硬件价格持续走高，HBM3 pricing rising 20-30% year-over-year。
计算能力集中在少数大型云服务商手中也带来了额外摩擦。By 2025, analysts say over 50% of enterprise workloads will run in the cloud，但访问依然受制于合同条款、地域限制和 KYC 要求。这种中心化形态限制了创新，也给关键基础设施带来单点故障风险。
与此同时，大量算力处于闲置状态。游戏 PC 在工作时间往往空转；随着挖矿经济性变化，加密矿工在寻找新的收入来源；数据中心在低峰期保留了过剩的容量。The decentralized compute market has grown from $9 billion in 2024，预计到 2032 年将达 1000 亿美元，表明市场已经认识到分布式模型能够有效挖掘这部分潜在供给。
区块链技术与物理基础设施的交汇已在去中心化物理基础设施网络（DePIN）中逐步成熟。DePIN 协议通过代币激励，协调现实世界基础设施的部署和运营。Messari identified DePIN's total addressable market at $2.2 trillion，预计到 2028 年可达 3.5 万亿美元。
PinFi 则是将 DePIN 原则专门应用于算力基础设施。它把计算资源视为可代币化、并能通过高效利用获得收益的资产。该框架将“从中心化服务商租用算力”的模式，转变为“在开放、无许可市场中交易算力商品”。
什么是 PinFi 与算力代币化？
物理基础设施金融定义了一种模式：用区块链上的数字代币来表示实体计算资产，实现算力的去中心化所有、运营与变现。与只处理纯数字资产的传统 DeFi 协议不同，PinFi 在链下物理资源与链上经济系统之间搭建桥梁。
Academic research defines tokenization 为“the process of converting rights, a unit of asset ownership, debt, or even a physical asset into a digital token on a blockchain.”对于算力资源而言，这意味着单块 GPU、服务器集群或者边缘设备都可以由代币来表示，并记录其算力规模、可用性与使用情况。
PinFi 与标准基础设施金融或典型 DeFi 协议存在根本差异。传统基础设施金融通常是围绕大型资本项目进行长期债务或股权投资；DeFi 协议则主要聚焦于围绕加密原生资产进行交易、借贷或收益生成。PinFi 位于两者交汇处，利用加密经济激励协调现实世界的算力资源，同时保持链上结算与治理。
多个协议已经成为 PinFi 模式的代表。Bittensor operates as a decentralized AI network，参与者向专注于特定任务的子网贡献机器学习模型和算力。TAO 代币依据参与者对网络整体智能所提供的信息价值进行激励。With over 7,000 miners 贡献算力，Bittensor 构建了面向 AI 推理与模型训练的市场。
Render Network aggregates idle GPUs globally，用于分布式 GPU 渲染任务。其最初聚焦于为艺术家与内容创作者提供 3D 渲染能力，后来拓展至 AI 计算任务。RNDR 代币既是渲染任务的支付媒介，也为 GPU 供应方提供奖励。
Akash Network operates as a decentralized cloud marketplace，利用数据中心的闲置容量。通过反向拍卖机制，算力需求方提出资源配置要求，供应方则以竞价方式承接。Akash witnessed notable surge in quarterly active leases，在将重点从传统 CPU 拓展到 GPU 后，活跃租约数量显著提升。AKT 代币用于治理、质押与结算。
io.net has aggregated over 300,000 verified GPUs，通过整合独立数据中心、加密矿工及包括 Render 和 Filecoin 在内的其他 DePIN 网络的资源。该平台专注 AI 与机器学习任务，使开发者可以在 130 多个国家快速部署 GPU 集群。
在这些协议中，算力代币化的机械流程具有共通模式。算力提供方将自己的硬件注册到网络中，并通过验证过程来确认其算力规模及能力。智能合约负责管理供需关系，根据任务要求、价格与地域限制把计算任务路由到合适节点。代币奖励则激励硬件提供与高质量服务交付。
价值并非主要来自投机，而是源自真实使用。当 AI 开发者使用分布式 GPU 资源训练模型时，支付会流向真实完成计算任务的算力提供者。计算能力由此变成一种能产生收益的生产性资产，类似 PoS 验证者通过保障网络安全获得奖励。这构建了一种可持续的经济结构，使代币价值与网络效用相关联。
基础设施架构：节点、市场与结算
支撑算力代币化的架构需要在多个层面上实现协调。最底层是由独立算力提供者组成的网络，他们部署硬件、向协议注册，并将可出租的算力开放出来。这些提供方既包括拥有游戏 PC 的个人，也包括专业数据中心运营商，以及寻求新增收入来源的加密矿场。
节点接入从算力提供者将硬件连接到网络开始。Protocols like io.net support diverse GPU types，涵盖从消费级 NVIDIA RTX 4090 到企业级 H100 与 A100。提供者安装客户端软件，在保障安全隔离、防止未授权访问的前提下，将自身算力暴露给网络的编排层。
验证机制确保宣称的算力与实际能力相匹配。一些协议会使用加密方式的算力证明（proof of compute），其中 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.
延迟基准测试有助于将工作负载匹配到合适的硬件。AI 推理所需的性能特征与模型训练或 3D 渲染不同。对于必须在靠近数据源的位置进行处理的边缘计算应用来说，地理位置会影响延迟。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.
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.
作业路由算法会在可用节点之间优化计算任务的放置。考虑的因素包括硬件规格、当前利用率、地理距离、历史性能以及价格。io.net's orchestration layer handles containerized workflows and supports Ray-native orchestration for distributed machine learning workloads.
结算通过链上的智能合约完成，资金会先被托管，待工作经过验证完成后再释放。这种无需信任的结算方式消除了对手风险，同时支持短时计算作业的微支付。Protocols built on high-throughput blockchains like Solana can handle the transaction volume generated by thousands of simultaneous inference requests.
质押机制用于对齐参与者之间的激励。算力提供者通常需要质押代币以表明承诺，并提供可在表现不佳时被削减的抵押品。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.
治理允许代币持有者就协议参数进行投票，包括奖励分配、费用结构和网络升级。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.
这种架构与中心化云计算形成鲜明对比。大型服务商拥有自己的基础设施，在缺乏充分市场竞争的情况下自行定价，需要用户开户并进行合规审查，并掌控访问权限与审查权。PinFi 协议则将所有权分散到成千上万的独立运营方之间，提供透明的市场化定价，以无许可方式运行，并通过去中心化来抵抗审查。
Tokenomics & Incentive Models
代币经济为协调分布式算力网络提供了激励结构。原生代币具有多重功能，包括支付服务费用、奖励资源提供者、赋予治理权，以及作为参与网络所需的质押资产。
发行机制决定了代币如何进入流通。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.
其他协议则根据网络使用情况发行代币。当计算作业被执行时，新铸造的代币会按提供资源的多少流向算力提供者。这种将价值创造与代币发行直接挂钩的方式，确保通胀奖励的是实际生产力而非被动持币行为。
质押为网络参与者创造了“身处局中”的约束。算力提供者需要质押代币以注册节点并表明承诺。性能不佳或企图作恶会导致削减，即质押代币被销毁或重新分配给受影响方。这种经济惩罚激励了可靠的服务交付和诚实行为。
验证者会质押更多代币，以在质量评估和治理决策中获得更大影响力。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.
算力代币的供需动态在两个层面上运作。供给侧方面，更多节点加入网络会提升可用计算能力。代币奖励必须足以补偿硬件成本、电力成本以及设备其他用途的机会成本。随着代币价格上升，提供算力会变得更有利可图，从而吸引更多供给。
需求侧方面，代币价格反映了用户对网络访问权限的价值评估。随着 AI 应用的扩散以及算力稀缺的加剧，用户对去中心化资源的支付意愿提升。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.
代币价值的升值惠及所有参与者。硬件提供者在相同计算产出下可获得更多收益。早期节点运营者从累积奖励的升值中获益。开发者受益于一种去中心化、可替代昂贵中心化服务商的选择。质押或提供流动性的代币持有者则可以从网络活动中获取费用。
风险模型用于应对潜在失效模式。节点停机会减少收入，因为作业会被路由至其他可用节点。地理集中度过高会给需要本地处理的边缘应用带来延迟问题。网络效应会偏向拥有更丰富硬件和更广泛地理分布的大型协议。
代币通胀必须在吸引新供给与维护现有持有者价值之间取得平衡。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.
不同网络的费率结构各不相同。有的直接向用户收取原生代币费用；有的接受稳定币或主流加密货币的包装版本，而协议代币主要承担治理和质押功能。混合模式则使用代币进行网络访问控制，同时以稳定资产结算算力支付，以降低波动风险。
随着协议不断尝试不同方法来平衡各方利益并维持长期增长，激励模型的设计空间仍在持续演化。
AI, Edge, and Real-World Infrastructure
代币化算力网络支持的应用场景包括：利用分布式硬件处理 AI 工作负载、边缘计算以及各类专业化基础设施需求。多样化的用例展示了去中心化模式如何缓解计算栈各层的瓶颈。
分布式 AI 模型训练是主要用例之一。训练大型语言模型或计算机视觉系统需要在多块 GPU 上进行大规模并行计算。传统方式通常将训练集中在由大型云服务商拥有的中心化数据中心中。去中心化网络则允许在地理分布式的节点上进行训练，每个节点贡献计算工作，通过基于区块链的编排机制进行协调。
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.
边缘计算工作负载从去中心化基础设施中受益尤为明显。The global edge computing market was valued at $23.65 billion in 2024, driven by applications requiring低延迟与本地处理。物联网设备会持续产生传感器数据，这些数据需要被立即分析，而不能承受往返远程数据中心所带来的延迟。自动驾驶车辆需要在瞬间做出决策，无法容忍网络延迟。
去中心化计算网络可以将算力物理上部署在靠近数据源的位置。一家部署工业物联网传感器的工厂，可以租用同城或同一地区的边缘节点，而不必依赖数百英里外的中心化云端。Industrial IoT applications accounted for the largest market share in edge computing in 2024，这反映了本地化处理对于制造和物流场景的关键重要性。
内容渲染和创意工作流程会消耗大量 GPU 资源。渲染 3D 场景的艺术家、制作影片的动画师以及编译游戏素材的开发者都需要高强度的并行计算。Render Network specializes in distributed GPU rendering，将创作者与全球闲置的 GPU 资源连接起来。这种市场模式在降低渲染成本的同时，也为 GPU 拥有者在非高峰时段提供了收益来源。
科学计算和科研应用在使用昂贵的云资源时常面临预算约束。高校、独立研究者以及中小机构可以利用去中心化网络来运行仿真、分析数据集或训练专用模型。其无许可特性意味着任何地域的研究者都可以在无需机构云账户或信用审核的情况下获取算力资源。
游戏和元宇宙平台需要进行渲染和物理计算来支撑沉浸式体验。随着虚拟世界复杂度的不断提升，为维持持久化环境与支撑成千上万名同时在线用户所需的计算需求也在增加。分布在边缘的计算节点可以为各个区域的玩家群体提供本地处理能力，在降低延迟的同时，将基础设施成本分摊给通过代币激励的服务提供者。
大规模 AI 推理需要持续的 GPU 访问能力，以便为已训练模型提供推理服务。无论是应对上百万次查询的聊天机器人、处理用户提示词的图像生成服务，还是分析用户行为的推荐引擎，都需要始终可用的计算资源。去中心化网络提供了冗余和地理分布，相比依赖单一服务商的模式，其可靠性更强。
在大型云服务商布局不足的地理区域，PinFi 协议拥有发展机遇。这些数据中心覆盖有限的地区，在访问中心化基础设施时往往面临更高的延迟和成本。本地硬件提供者可以在这些区域提供与本地需求相匹配的算力，并通过代币奖励获得收益，同时改善当地对 AI 能力的访问。
数据主权要求正日益规定某些工作负载必须在特定司法辖区内进行数据处理。Regulations like the EU Data Act require sensitive information to be processed locally，这推动了符合数据驻留规则的边缘基础设施的部署。去中心化网络天然适合在特定司法辖区内部署节点，同时通过基于区块链的结算机制维持全球范围的协调。
Why It Matters: Implications for Crypto & Infrastructure
PinFi 的出现意味着加密领域正在从纯金融应用扩展到对现实世界基础设施的协调，这一转变对加密生态和更广泛的计算行业都具有重要影响。
当加密协议能够解决真实的基础设施问题时，其实用性就超越了单纯的投机属性。DePIN 和 PinFi 创建了协调物理资源的经济系统，证明基于区块链的激励机制可以引导现实世界网络的冷启动与运行。The DePIN sector's total addressable market is currently around $2.2 trillion and could reach $3.5 trillion by 2028，大约是当前整个加密市场总市值的三倍。
算力访问的民主化，解决了 AI 发展中一个根本性的非对称问题。目前，先进的 AI 能力在很大程度上集中在能够负担海量 GPU 集群的资金雄厚科技公司手中。初创公司、研究者以及资源受限环境中的开发者在参与 AI 创新时面临重大障碍。去中心化算力网络通过以市场驱动的价格、无许可访问的方式提供分布式硬件，降低了这些门槛。
新资产类别的诞生扩展了加密投资版图。算力容量代币代表着对可产生真实使用收入的生产性基础设施的所有权。这不同于缺乏明确价值捕获机制的纯投机资产或某些治理代币。代币持有者本质上拥有了一部分去中心化云服务商的“股份”，其价值与计算服务的市场需求直接挂钩。
传统基础设施垄断格局有被颠覆的可能。Centralized cloud providers including AWS, Microsoft Azure and Google Cloud maintain oligopolistic control 计算市场的定价权，并在缺乏充分竞争的情况下设定价格。去中心化替代方案引入了成千上万独立提供者之间的市场竞争，有望在提升可获得性的同时压低成本。
AI 行业可从对中心化基础设施依赖度的下降中获益。目前，AI 研发活动高度集中在大型云服务商周围，形成单点故障和过度集中的风险。Over 50% of generative AI companies report GPU shortages as major obstacles。分布式网络可以提供额外产能以吸收溢出需求，并在供应链中断时提供冗余。
通过提升容量利用率，能效有望得到改善。处于闲置状态的游戏显卡会在待机时消耗电力却没有产出；拥有剩余算力的挖矿业务则在寻求额外收入来源。Distributed networks put idle GPUs to productive use，从而提升整个计算生态系统的资源利用效率。
抗审查性开始在 AI 应用中变得重要。中心化云服务商可以拒绝为特定用户、应用甚至整个地区提供服务。去中心化网络以无许可方式运行，使得 AI 的开发与部署无需通过守门人审批。这对有争议的应用，或身处监管严格地区的用户尤为关键。
通过本地处理，数据隐私架构得到改善。Edge computing keeps sensitive data near its source，而不是将其传输到远程数据中心。去中心化网络还可以实施诸如联邦学习之类的隐私保护技术，使模型在分布式数据上进行训练，而无需集中收集原始信息。
透明的价格发现机制提升了市场效率。传统云服务的定价往往不够透明，存在复杂的费用结构与私下协商的企业合约。去中心化市场为算力资源建立了清晰的现货价格，使开发者可以优化成本，而服务提供者则能够在竞争环境中最大化收益。
长期相关性来自持续的需求驱动。随着应用不断涌现，AI 工作负载会继续增长。The AI hardware market is expected to grow from $66.8 billion in 2025 to $296.3 billion by 2034。算力将持续是关键瓶颈，这保证了对替代基础设施模式的长期需求。
网络效应有利于率先达到临界规模的协议。随着更多硬件提供者加入，可用资源的多样性增加；地理分布得到改善，边缘应用的延迟降低；更大的网络会吸引更多开发者，从而形成良性循环。在特定领域率先布局的项目，可能建立起持久的先发优势。
Challenges & Risks
尽管应用前景可观，通证化算力网络在技术、经济和监管层面仍面临重大挑战，这些因素可能限制其增长或阻碍主流采用。
技术可靠性仍是首要关注点。中心化云服务商通常会提供保证正常运行时间和性能的服务等级协议（SLA）。分布式网络则需要协调来自不同独立运营者、专业程度和基础设施质量参差不齐的硬件。节点故障、网络中断或维护窗口都会造成可用性缺口，必须通过冗余机制和路由算法加以管理。
对实际完成工作的验证是一个持续存在的难题。要确保节点诚实地执行计算，而不是返回虚假结果，需要复杂的证明系统。Cryptographic proofs of compute 虽然会带来额外开销，但对防止欺诈来说是必要的。若验证机制不完善，恶意节点可能在未提供承诺服务的情况下骗取奖励。
延迟和带宽限制会影响分布式工作负载。Running computations across geographically dispersed locations can cause delays 与单一数据中心内的同机房硬件相比。节点之间的网络带宽限制了适合分布式处理的工作负载类型。需要频繁跨节点通信的紧耦合并行计算会面临性能下降。
服务质量的可变性为生产级应用带来不确定性。与性能可预测的托管云环境不同，异构硬件池会产生不一致的结果。一次训练任务可能会根据当时资源可用性运行在企业级 H100 上，也可能运行在消费级 RTX 显卡上。应用开发者必须在设计时考虑这种波动性，或通过过滤机制将任务限制在特定硬件等级上执行。
经济可持续性要求在供给增长与需求扩张之间取得平衡。如果可用算力容量迅速增加而需求增长未能同步，将压低代币价格并削弱提供方盈利能力。协议必须谨慎管理代币发行，避免通胀速度超过实际使用价值的增长。Sustainable tokenomics requires demand growth to outpace supply increases。
代币价值压缩对长期参与者构成风险。随着新提供者加入网络以获取奖励，竞争加剧会压低单节点收益。早期参与者享受的较高初始回报可能会随时间递减。如果代币升值无法抵消这种稀释效应，提供者流失率会上升，网络稳定性会受到影响。
市场波动为参与者带来金融风险。提供者以原生代币获得奖励，而其价值会波动。硬件运营商可能在预期代币价格保持稳定的情况下投入资金购买 GPU，却在价格下跌时遭受损失。对冲机制和稳定币支付选项可以缓解波动性，但会增加复杂度。
围绕代币属性认定的监管不确定性带来合规挑战。各司法辖区的证券监管机构正在评估算力代币是否构成须注册的证券。其模糊的法律地位限制了机构参与，并为协议开发者带来潜在法律责任。Infrastructure tokenization faces regulation uncertainties 相较传统金融结构，其采用程度受到限制。
数据保护法规对分布式网络提出了必须遵循的要求。处理欧盟公民数据需要符合 GDPR，包括数据最小化和删除权等要求。医疗应用必须满足 HIPAA 标准。金融应用则面临反洗钱义务。当数据在多个司法辖区和独立运营商之间流转时，去中心化网络会显著加大合规复杂度。
根据具体安排方式，硬件贡献本身可能引发监管审查。某些司法管辖区可能将特定的提供者关系归类为证券发行或受监管金融产品。在许多法律框架中，基础设施提供与投资合约之间的界限仍不清晰。
来自超大规模云服务商的竞争持续加剧。大型服务商在新数据中心产能和定制 AI 加速器方面投资数十亿美元。AWS、Microsoft 和 Google 在 2024 年的资本支出增加了 36%，其中很大一部分用于 AI 基础设施。这些资金雄厚的既有厂商可以通过压低价格或将算力与其他服务打包销售来维持市场份额。
网络碎片化可能限制可组合性。多个相互竞争的协议会形成相互隔离的生态系统，使算力资源难以在网络之间自由流动。API、验证机制或代币标准缺乏统一性会降低效率，并提高开发者的切换成本。
早期采用风险会影响尚未建立可靠记录的协议。新网络在同时吸引硬件提供者和算力需求方时面临“先有鸡还是先有蛋”的难题。协议可能无法达到可持续运营所需的临界规模。若网络崩溃或未能获得采用，代币投资者将面临全部损失的风险。
智能合约或协调层中的安全漏洞可能导致资金被盗或网络中断。Decentralized networks face security challenges 因此需要进行严格的智能合约审计和漏洞赏金计划。耗尽金库或实现双重支付攻击的漏洞会损害信任并削弱网络价值。
前路展望与重点关注
追踪关键指标和发展动态，有助于洞察算力代币化网络的成熟度和增长轨迹。
网络增长指标包括活跃算力节点数量、地理分布、硬件多样性以及以算力或 GPU 当量衡量的总可用容量。这些指标的扩张表明供给在增加、网络韧性在增强。io.net 通过整合多种来源，累积了超过 300,000 块经验证的 GPU，展示了当协议能够有效协调分散资源时的快速扩展潜力。
使用率指标反映了对去中心化算力的真实需求。活跃计算任务数量、累计提供的处理小时数，以及工作负载类型结构，可以显示网络是否在服务于投机以外的实际应用。Akash 在扩展 GPU 支持后，季度活跃租约显著增长，表明市场对去中心化云替代方案的需求。
代币市值和完全稀释估值体现了市场对协议价值的评估。将估值与实际收入或算力吞吐量进行对比，可以判断代币定价是更多反映未来增长预期，还是当前使用效用。Bittensor 的 TAO 代币在 2024 年 3 月热度高峰期一度达到 750 美元，体现了投机兴趣与真实采用并存的局面。
与 AI 公司和企业用户的合作关系则是主流验证的信号。当知名 AI 实验室、模型开发者或生产级应用将工作负载部署在去中心化网络上时，就说明这类分布式基础设施能够满足现实世界需求。丰田和 NTT 宣布向一项使用边缘计算的移动出行 AI 平台投资 33 亿美元，显示出企业对分布式架构的投入承诺。
协议升级与新功能添加则反映出持续的开发动能。新增 GPU 类型支持、更优的编排系统、强化的验证机制或治理改进，都表明协议在积极迭代、迈向更完善的基础设施。Bittensor 在 2025 年推出的 Dynamic TAO 升级 将更多奖励分配给高绩效子网，体现了其自适应代币经济设计。
监管动态将重塑其运营环境。若基础设施代币获得有利分类，或监管机构给出清晰的合规指引，将降低法律不确定性，并推动更广泛的机构参与。相反，过于严格的监管可能会限制某些司法辖区内的增长。
协议之间的竞争格局将决定市场结构。算力基础设施领域可能会向少数具备强大网络效应的主导网络集中，也可能长期保持碎片化，由面向不同细分领域的专业协议并存。互操作性标准有望促成跨网络协调，从而提升整体生态效率。
结合中心化与去中心化要素的混合模式可能会出现。企业可以使用传统云作为基线容量，再在高峰时期将溢出需求转移到去中心化网络。此举既能保留托管服务的可预测性，又能在峰值阶段通过分布式替代方案获取成本优势。
行业参与者联合运营的联盟网络也有可能形成。AI 公司、云服务商、硬件制造商或高校机构可以共同建立共享网络，在保持去中心化治理的同时，减少单个参与者的资本投入。对于风险厌恶型组织而言，这一模式有望加速其采用进程。
纵向专业化趋势十分明显，协议会针对特定用例进行优化。有的网络可能专注 AI 训练，有的专注推理，有的专注边缘计算，还有的针对渲染或科学计算。相较通用型方案，专用型基础设施更能满足特定工作负载的需求。
与现有 AI 工具链和框架的集成将是成败关键。与主流机器学习库、编排系统和部署流水线的无缝兼容，可以显著降低开发者采用门槛。io.net 支持 Ray 原生编排，认识到开发者更偏好标准化工作流，而非协议特有的自定义实现。
可持续性考量可能会越来越多地影响协议设计。更节能的共识机制、为节点运营者提供可再生能源激励，或将碳信用整合进体系中，都可能成为面向环保用户的差异化卖点。随着 AI 能耗受到更多审视，去中心化网络可以将能效作为竞争优势进行定位。
Media coverage并且加密社区的关注度可以作为主流认知的领先指标。针对特定协议的讨论增加、搜索兴趣上升或社交媒体关注度的增长，往往先于更广泛的采用与代币价格的上涨。然而，炒作周期可能制造与基本面增长脱节的误导性信号。
结论
物理基础设施金融（Physical Infrastructure Finance，PinFi）代表了加密行业向“协调现实世界算力资源”演进的新阶段。通过对算力进行代币化，PinFi 协议创建了市场，使得闲置 GPU 成为可通过 AI 工作负载、边缘计算和专用基础设施需求来产生收益的生产性资产。
AI 对算力永无止境的需求与加密通过经济激励来协调分布式系统的能力相结合，形成了一个极具吸引力的价值主张。GPU shortages affecting over 50% of generative AI companies 这一现象表明基础设施瓶颈的严重程度。Decentralized compute markets growing from $9 billion in 2024 to a projected $100 billion by 2032 则表明市场已经认识到：分布式模型可以释放并捕获潜在的算力供给。
诸如 Bittensor、Render、Akash 和 io.net 等协议展示了在同一根本问题上的多种解决路径：如何通过无需许可的、基于区块链的协调机制，高效匹配算力供给与需求。每个网络都在不同的代币经济设计、验证机制和目标应用场景上进行实验，共同推动一个更广泛的生态系统去探索去中心化基础设施的设计空间。
这一切的影响不仅局限于加密行业，而是延伸到了 AI 行业以及更广泛的计算基础设施领域。GPU 资源的民主化获取降低了 AI 创新的门槛。减少对中心化云计算寡头的依赖，引入了新的竞争动态，有望改善定价与可获得性。随着代币开始代表对生产性基础设施的所有权，而不仅仅是纯投机工具，新型资产类别也随之出现。
重大的挑战依然存在。技术可靠性、验证机制、经济可持续性、监管不确定性以及来自资金雄厚传统巨头的竞争都构成风险。并非所有协议都能存活，许多代币的估值也可能相对其基础效用被高估。但驱动 PinFi 的核心洞见看起来是成立的：全球范围内存在大量闲置算力，与此同时 AI 基础设施又有着巨大的需求，而基于区块链的协调机制可以将这种错配的供需曲线对接起来。
随着 AI 需求持续爆发，支撑这一技术的基础设施层将变得愈发关键。未来这些基础设施究竟会继续集中在少数中心化服务商手中，还是会演化为通过加密经济激励协调的分布式所有权模式，很可能会决定未来十年 AI 开发生态的竞争格局。
未来的基础设施金融，可能会更像是由全球分布式硬件构成的代币化网络，而非传统意义上的项目融资结构：任何拥有 GPU 的人都可以成为基础设施提供者，而获取这些资源不需要任何许可，只需按市场价格支付即可。这代表着对计算资源的所有权、运营方式和变现模式的一次根本性重构——在这种模式中，加密协议通过解决物理世界中的实际问题，展现出超越金融投机的真正实用价值。