作者：Shayon Sengupta Sengupta，CoinDesk；編譯：松雪，金財經
過去12 個月，生成式人工智慧的發展已經開始改變人們的生活和工作方式。語言模型被用來制定法庭案件的法律策略； 圖像擴散模型被用來增強主要娛樂工作室的工作流程； 電腦視覺的進步讓自動駕駛汽車在道路上成群結隊。
眾所周知，擴展這些系統的主要瓶頸是計算資源的存取。 2023 年，Nvidia A100 和H100 晶片現貨實例的等待時間和每小時費率一直呈上升趨勢，而晶片產能根本無法跟上需求。顯示卡的持續短缺源於材料限制、供應鏈中斷、需求激增、地緣政治緊張以及製造複雜GPU 固有的長生產週期。此外，GPU晶片使用的先進矽、PCB專用基板、記憶體晶片等關鍵材料也因供需失衡而面臨短缺。
到2023 年，與人工智慧工作負載相關的資料中心收入約為1000 億美元。資料中心需要大量的前期資本支出，包括土地、電力和企業級硬體。新建資料中心的建設和營運依賴外部融資，但利率較高且資金緊張。人工智慧模型的規模和複雜性不斷增加，儘管每單位運算效能的價格每三十個月減半，但人工智慧特定的運算要求每六個月就會翻倍。需求的成長速度將快於供應的數量級。
這是投資者夢想的事情：在有限的資源和飆升的需求的推動下，創新的結構性轉變在一夜之間影響到幾乎所有企業，導致大宗商品價格飆升。 NVIDIA 在過去12 個月中年初至今的回報率為231.5%，完美地體現了這一點，但即便如此，也不能代表眼前的機會。我們仍處於人工智慧復興的早期階段。每家財富500 強公司目前都在製定自己的人工智慧策略，而我們今天看到的需求與明天看到的需求相差甚遠。人工智慧將增強和取代勞動力、提高生產力，並從根本上重塑企業的營運方式。計算是新的石油。
GPU 是人工智慧的貨幣，而DePIN 就是為了實現它。
日益嚴重的計算短缺問題有一個答案：找到未利用的供應數據。
一種新形式的加密網絡，稱為“去中心化實體基礎設施網絡”，簡稱“DePINs”，即將來臨拯救我們。據估計，全球有15 億個免費可用的消費性GPU，另有600 萬個資料中心GPU 部署在全球超大規模企業（AWS、GCP、Azure、Oracle）以外的資料中心。消費性硬體卡通常具有與企業級卡相當的運算吞吐量。
例如，消費級RTX 3090 能夠達到83 FP32 TFLOPS，而企業級A100 只有19.5 FP32 TFLOPS。目前，個人電腦（遊戲玩家、設計師、影片編輯器等）和資料中心中有超過3.3 億個消費級GPU 可以連網。問題是，歷史上不可能激勵或協調這些不同的GPU 形成可用的群集。
最近，專門的、專注於人工智慧的DePIN，例如Render Network 和IO.net，已經解決了這個問題。首先，它們激勵潛在的GPU 操作員將其資源貢獻給共享網路以換取獎勵。其次，他們正在創建一個分散式網路層，代表不同的GPU，作為人工智慧開發人員可以使用的叢集。這些去中心化的運算市場現在提供數十萬種不同類型的運算資源，創造了一種新的途徑，可以在以前無法獲得的合格硬體群中分配人工智慧工作負載。
除了創造新的GPU 淨供應之外，DePIN 網路通常比傳統雲端供應商便宜得多（高達90%）。他們透過將GPU 協調和開銷外包給區塊鏈來實現這些成本。雲端供應商會提高基礎設施成本，因為他們有員工費用、硬體維護和資料中心開銷。 DePIN 網路沒有這些費用，因此它們實際上可以按成本（加上微不足道的網路協調費用）將計算成本轉嫁給最終客戶。
展望未來一年，我們預計這些去中心化網路將成為人工智慧競賽的關鍵參與者之一。目前根本沒有足夠的GPU（更不用說價格實惠的GPU）來滿足世界上每家大公司的需求。
GPU 是人工智慧的貨幣，而DePIN 就是為了實現這一點。
