作者：黑色馬裡奧
「Aethir 是GPU DePIN 垂類賽道中最具代表性同時也是規模最大的項目，據悉該項目在6 月12 日完成了代幣$ATH 的TGE，面向市場後短期內最高漲幅超65%，目前在代幣登入市場短短兩天內，其FDV 就達32 億美元以上，這代表著市場對於Aethir 發展潛力的高度認可。基建設施領域的新範式，重塑雲端運算領域的格局。
隨著OpenAI 陸續推出ChatGPT、Sora 等AIGC 模型，正在引領新一輪AI 產業革命。雖然AI 技術的不斷革新正在讓我們的生產、生活以及工作方式不斷發生質變，但AI 模型訓練、機器學習等，讓正在讓計算需求呈現指數型增長。除了AI 領域外，包括雲端遊戲、雲端渲染、自動駕駛、氣象預測、宇宙觀測等在內的系列高階產業的集中噴發，也同樣有著大量的運算資源需求。
在傳統的算力體系中，主流的雲端運算服務商，通常是將算力相對封閉地集中在數十萬台伺服器所組成的多個資料中心，以此源源不絕地為全球網路提供運算服務。這也意味著，傳統的算力供給體系通常在可拓展、克服單點風險、延遲性等方面存在一定局限性，而算力的壟斷、高昂的建設以及拓展成本，正在讓計算資源隨著市場需求的激增而變得十分昂貴。一個例子是，曾經戰勝圍棋高手李世石的Alphago ，單次訓練模型就需要花費幾十萬美元，而像OpenAI 這類需要持續對AIGC 模型進行訓練的商業體，所需要付出的計算成本可想而知。
以Web3 理念為核心的DePIN 敘事的興起，正在對傳統資源分配體系進行重塑。 DePIN（ Decentralized Physical Infrastructure Networks ）即分散式實體基建設施網絡，是由知名加密機構Messari 提出的概念，其核心在於以區塊鏈為基礎，利用代幣激勵用戶以分散式的方式部署硬體設備，從而以更低成本、更有效率的方式，提供真實世界的商品與服務或數位資源的更合理分配，一些潛在的DePIN 資源系統包括GPU 算力、部署熱點、儲存空間、頻寬資源等等。
在GPU 算力領域， Aethir 是GPU 算力領域最具代表性的DePIN 專案之一，其透過建構一套以GPU 算力為核心的DePIN 體系，致力於應對集中式雲端運算的常規挑戰，包括高昂的成本、GPU供給的限制以及延遲等問題，並提供了一個去中心化的GPU 雲端服務平台，為AI 和遊戲等迅速成長的、雲端渲染等市場長期提供可擴展的解決方案。
據悉，Aethir 網路是目前規模最大的分散式GPU 算力生態之一，現階段其已擁有超過4000 張英偉達H100 GPU 顯示卡作為算力支撐，其中82% 正在對外提供商業服務，預期在後續還會繼續增加2000-3000 張H100 GPU 顯示卡。這些運算資源將由企業用戶、Aethir 合作夥伴以及個人用戶以分散式的方式接入網絡，能夠高效地滿足最苛刻的AI 客戶需求，並為企業提供全球範圍內最優質的GPU 資源。
隨著Aethir 分散式GPU 算力系統的不斷拓展，該生態可望全新科技時代下，最重要的算力基石。
Aethir 分散式GPU 算力體系
Aethir 本身是一個聚合GPU 分散式算力資源的DePIN 網絡，其運作在以太坊Layer2 網路Arbitrum 上。在Aethir 網路中，其允許具備算力資源的用戶將GPU 算力接入網路中，運行在Arbitrum Layer2 網路上的Aethir 網絡，將同樣以分散式的方式對這些算力進行重新調配。具備算力需求的用戶，能夠以Wholesale（零售）、Retail（零售）等方式按需付費，而貢獻GPU 資源的用戶則能從Aethir 網路中獲得收入。
在面向供給者端，Aethir 的範圍較為廣泛，無論是電信公司、硬體密集型數位企業用戶，或是新基礎設施投資者即持有Aethir Edge 設備，以及具備閒置GPU 算力資源的個人用戶，都能在存取網路中為網路做出貢獻。
實際上，無論是企業還好個人用戶，GPU 設備或多或少的都存在低利用率現象，與此同時，ETH 2.0 升級對於PoW 礦工的發展十分不利，在合併完成後大量的PoW 硬體設備處於閒置狀態（目前以資本規模計算，這些閒置PoW 計算資源價值約為$19B）。從供需端來看，一方面全球算力緊缺，運算資源需求者難以負擔昂貴的運算成本，另一面GPU 閒置導致大量算力資源浪費。所以將閒置GPU 資源整合將會是一個龐大的算力資源池，有望很好的緩解運算領域所面臨的緊縮問題。
聚焦於Aethir 網路本身，為了更好的實現這些算力高品質的供給與調配，Aethir 網路中引入了三種主要角色：
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Container
負責為網路提提供執行和渲染應用程式的執行角色Container，其是虛擬雲端運算的實際地點，最為直觀的，我們可以理解為網路中算力的重要驅動角色（有效的工作從網路中賺取收入）。
例如當使用者透過網路購買算力後，將這些算力用於雲渲染、AI 模型訓練推理甚至是智慧駕駛的即時回應，都需要透過Container 為其提供算力無延遲的即使回應。透過配置高效能的硬體資源具備運算、頻寬能力，Container 能夠將重負荷的運算任務從使用者裝置轉移到雲端，確保使用者在各種裝置上都能享受到高效能的運算和渲染服務。 Container 角色分佈在全球各地，所以當為使用者處理計算以及渲染任務，其能夠很好的避免單點風險。成為Container 角色需要質押ATH 代幣，以作為其服務品質不佳即作惡的罰沒成本，其將接受Checker 角色的監督。
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Indexer
網路中資源的調配角色Indexer，其是網路中資源的調配者角色，會根據Container 的實際情況（包括狀態、服務部署、資源需求、延遲和服務費用等），來對網路中的算力進行調配，以讓供需更好的實現匹配，並實現網路自我動態調整，以確保網路始終能夠保持最佳運行狀態。事實上，Indexer 的配對是一個擇優的過程，即更優秀的Container 角色更容易獲得Indexer 的任務匹配。
在面對需求端，Indexer 角色其透過設定不同的SDK 介面能夠為網路提供，能夠支援多種不同類型的服務，例如AI訓練、AI推理、雲端遊戲即時渲染，雲端直播等，其根據不同用戶的具體需求，靈活地對接到相應的Container。同時，隨著網路中Container 角色的不斷拓展，Indexer 也能為網路帶來十足的可拓展性。
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Checker
Checker 是網路中的監督者角色，該角色會對網路中Container 的服務進行即時的監控與檢查，並將Container 角色的處理能力、回應時間和網路延遲等，向Indexer 即時回饋，並從網路中獲得代幣收入。當Container 發生故障時，Checker 能迅速偵測並通知Indexer 重新分配資源，確保網路的正常運作。而當處理任務的Container 角色服務品質不達標，Checker 將會降低該Container 的優先順序或減少其任務分配，並對其進行罰沒。目前，網路中Checker 角色以去中心化的方式下放到了社區，網路中Checker 角色超過了74000 個。
所以整體上，Aethir 網路在Container 、Indexer 以及Checker 角色的相互互補下，不僅能夠與更精準的運算場景相適配，確保企業級雲端服務的SLA 等級，同時能夠持續保持拓展與自我革新。
目前，在同賽道中，Aethir 的潛在競爭者包括IO.net 以及Render Network，僅從系統設計上看，Aethir 網路架構具備絕佳優勢。
一個是體現在網路延遲上，IO.net 主要依賴Mesh VPN 和Reverse Tunnel 技術來實現節點間的低延遲通信，雖然在即時應用中具有一定優勢，但在資源匹配和服務品質監控方面略顯不足。而Render Network 則專注鏈下渲染和鏈上支付，在服務即時性和品質保證上仍有挑戰。
一個是在客戶保護方面，Aethir 的Checker 角色能夠保證網路對運算任務無間斷進行，並不斷對服務擇優，而IO.net的罰沒機制主要集中在節點的可用性和任務完成情況上，對於服務品質的即時監控和詐欺行為的防範相對較少。 Render Network透過Rendering Proof可以完成事後驗證，但無法即時解決問題，即時性仍有待提升。
從生態規模來看，現階段，Aethir 的雲端擁有價值2,400 萬美元的設備，分佈在25 個地點和13 個國家。此外，Aethir 已經獲得了相當於1000 萬美元的設備，以在2024 年擴展基礎設施。基於此體系， Aethir 正在根據需求提供不同且靈活的算力供給模式。
Wholesale（批發）
對於具備大量、持續運算需求的用戶，例如AIGC 模型訓練的OpenAI 公司、一些大型的遊戲公司，Aethir 推出了Wholesale（批發）模式，即能夠向網路提前預定所需的運算處理單元（PCU），並以較低的單價獲得專屬的渲染服務。需求者可以對算力進行週期性預期，例如獲得從一周到一年不等的持續服務，8 小時結算一次。
這種方式的好處在於，能夠保證在周期內獲得穩定且持續的算力供給，並且能夠保證成本遠低於外部市場。由數據顯示，Aethir 能夠以每小時0.33 美元的成本提供最優惠的A100 設備租賃費率，而對於英偉達的GPU 租賃服務，其包含8 個A100 或H100 旗艦晶片的價格為每月3.7 萬美元，折合每小時的費用在6 美元以上，所以Aethir 網路在GPU 租賃成本上有著極佳的優勢。
從進展上看，Aethir 已經與一些年收入在500 萬美元以上的大型B 端用戶建立了合作並簽訂了合同，包括玩家基數達1.5 億的大型遊戲工作室、 擁有超過6400 萬月活用戶的最大雲端遊戲公司WellLink 、全球最大的電信公司簽訂合約等，還包括另外10 個遊戲領域潛在建立合作的大型廠商建等。
Retail（零售）
對於一些具備臨時需求的用戶，例如小型的渲染工作室等，Aethir 推出了Retail（零售）模式，用戶可以隨時接入網絡獲得算力服務，價格將按照市場價格波動，其以分鐘作為單位進行結算。
價值的注意的是， Aethir 的供應市場以ATH 代幣作為結算方式，這將為ATH 建立剛性場景，同時透過經濟內循環也將能夠為生態建構更為堅實的價值基礎。
Aethir Edge 算力設備
事實上，對於分散式算力網路中參與者通常都是具備一定運算能力的專業參與者，對於一般用戶接取網路存在一定的技術門檻。
在最近，Aethir 在杜拜Token 2049 官方發布會上推出了由高通提供技術支援的Aethir Edge產品，該產品將作為網路中唯一的白名單挖礦DePIN 設備，使全球用戶能夠享受獨家獎勵，並透過共享多餘頻寬、IP 位址和運算能力賺取收入，透過整合本地資源，Aethir Edge 讓一般使用者也能成為擁有卓越運算能力的節點，以成為共享經濟的受益者。據悉，$ATH 代幣總供應量的23% 將分配給 Aethir Edge 持有者，作為獨家激勵。
聚焦於Aethir Edge 設備本身，其配備了Qualcomm® Snapdragon™ 865晶片組，使其能夠高效處理任何工作負載，並透過Aethir 網路提供持續不斷的運算能力。其也擁有12GB的LPDDR5內存，用於處理資料密集型工作負載。此外，該設備還具有256GB的UFS 3.1儲存容量，提供高速數據訪問，1000M GE LAN網路端口和WIFI6 2T2R + BT5.2連接性。
Aethir Edge 的全新推出，標誌著由用戶驅動、以去中心化方式革新邊緣運算的全新起點。
打造首個基於GPU DePIN 系統的MaaS 生態
事實上，從AI 計算的角度出發，其也存在不同的細分場景，這些不同的場景本身對於算力的需求不同，大體可以包含三類：
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一種是AI 訓練大模型，即我們經常說的機器訓練（ML）中的一種最重要的形式。大模型訓練通常對算力有著極高的要求，在該領域只有英偉達獨樹一幟，英偉達H100、A100 系列晶片通常是首選。
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一種是AI 推理，即利用已經訓練好的AI 模型來進行預測或決策的過程，該過程對計算資源的要求相對次之。
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除此之外是一些小型的邊緣類垂類模型，這類的AI 運算通常對算力要求並不是那麼高。
就從目前的GPU DePIN 賽道格局來看，受限於GPU 資源以及規模，絕大多數該賽道專案只能夠滿足上述第二種以及第三種運算需求。
Aethir 一個明確的目標，即成為首個推出模型即服務(MaaS )的DePIN 項目，將機器學習模型部署到企業端提供給用戶使用。讓AI 使用者可以一站式完成開源模型的選擇和快速部署。 Aethir MaaS 將協助客戶實現高效智慧的數據分析和決策，降低模型部署門檻。
為了推動生態該方向發展，其正在建構一個以英偉達H100 GPU 為核心分散式算力集群。
得益於其專為AI 運算設計的處理單元Tensor Cores、有數千個並行處理核心、高效能的頻寬記憶體、AI 優化指令集、大規模分散式訓練支援以及高度的安全性與可靠性，英偉達H100 被公認為目前是用於AI 推斷、機器學習和大型語言模型（LLM）訓練的最強GPU。而目前，Aethir 網路透過不斷拓展，已經擁有超過4000 個H100，並且還有額外的40,000 個頂級GPU，是目前階段最大的分散式GPU 算力網路之一。
目前， Aethir 的英偉達H100 GPU 算力集群仍在處於高速的拓展中，並且每個加入Aethir 網內的英偉達H100 GPU 都需要均經過了嚴格檢查，包括參數配置、模型可用性、頻寬吞吐，鏈路穩定性檢測等，從機制上保證可以達到高速訓練和推理需求，而在後續的檢查監督工作，將交給三方Checker 進行去中心化的檢查，以確保其提供優質的服務。
基於其龐大的英偉達H100 GPU 集群，結合Aethir 的雲端系統，其具備大型AI、ML 需求的用戶長期提供MaaS 服務的能力，大幅降低機器學習、模型訓練的技術、成本困境。
Aethir 作為目前最大的英偉達H100 GPU 集群，已經與同賽道其他競爭者形成了不同維度的競爭，其是目前主要具備為AI 模型訓練領域提供支持的GPU DePIN 項目，其潛在客戶是類似於OpenAI 這類的大型廠商。
相對而言io.net 本身也具備GPU 算力供給能力，但在品質以及規模上遠沒有Aethir 的規模大，其目標用戶是AI 新創公司和開發者，大多數只需要進行推理或者邊緣垂類模型的計算，而非AI 模型訓練。
Akash 也是該方向的潛在競爭者，但Akash 是以CPU 網路叢集見長，CPU 叢集網路更適合複雜邏輯運算，在AI 訓練、推理等領域則GPU 更具優勢。雖然Akash 目前也在向GPU 運算叢集佈局，並同樣引入了H100（僅140 張左右），所以在這個方向上，其與Aethir 仍舊有著差距。
除了上述同賽道項目外，RNDR、Gensyn 等潛在競爭者也同樣在GPU 算力規模上遠落後於Aethir ，難以與Aethir 在AI 模型訓練賽道上形成直接的競爭。所以規模化是Aethir MaaS 體系的優勢，並在其自身的結構性網絡推動下，與更多的場景進行深入的結合、
從另一方面來看，Aethir 也正在新的競爭格局下，建立一些潛在的合作。
目前，Aethir 也與最大的GPU 叢集供應商io.net 建立合作， 透過在io.net 網路上推出1000 個英偉達H100 GPU，Aethir 與io.net 共同創建了一個規模超競爭對手Akash 三倍以上的英偉達H100 GPU 算力池。這也使得Aethir 成為io.net H100 GPU 的獨家供應商，為後者最苛刻、尋求高效H100 GPU 處理能力客戶持續提供運算以及MaaS 等服務。
值得一提的是，Aethir 與io.net 的合作，對於網路中的H100 提供者也有望獲得雙重獎勵，即在獲得Aethir 獎勵的同時，將可以同時獲得IO 網路的Token 的雙重獎勵。而這種實現利益最大化的方式，同樣是推動Aethir H100 GPU 叢集壯大的重要因素。
重塑遊戲產業新格局
除了AI 賽道外，Aethir GPU DePIN 網路對於遊戲領域的發展，同樣有著極為重要的意義。
上文提到，Aethir 網路一方面具備充足的運算能力，基於此Container 角色能夠持續為渲染提供動力。事實上，對於大型遊戲的渲染需要大量的運算資源，以實現複雜的光線追蹤、粒子效果和物理模擬。例如目前遊戲渲染領域廣泛應用的光線追蹤技術方案，每渲染一幀可能需要數十億次光線運算，其需要具備並行處理這些運算密集型任務，相對於傳統的運算服務方，Aethir GPU DePIN 網路在並行化處理這些運算密集型任務上更具優勢，顯著減少渲染時間與效率。
另一方面，根據Limelight Networks 的數據，遊戲玩家通常會期望遊戲不超過100 毫秒的延遲。傳統的服務商通常會透過在地理位置上靠近使用者的資料中心部署遊戲伺服器，再透過雲端服務供應商最小化延遲，優化玩家體驗。但問題在於，光是2020 年全球線上遊戲玩家人數就已經達到了27 億用戶，運算服務方需要同時滿足這些線上遊戲用戶的需求，這對傳統雲端運算服務商來說是一個不小的挑戰。所以一個具備極低成本、靈活的可拓展性，滿足即時、瞬時高迸發、持續的算力供應體系，就顯得尤為重要，Aethir 的DePIN 堆疊因此非常適合無延遲的雲端遊戲。
同時，由於其全球分佈的GPU 資源能夠為全球玩家提供高效的GPU 功率流，Aethir 也可以將無延遲的AAA 遊戲帶到發展中地區的低端硬體設備上，透過推動AAA 遊戲的普及以及市佔率，可望讓遊戲市場持續擇優與革新，大幅提升遊戲市場的品質。
除了在渲染、遊戲延遲方面的支援外，Aethir GPU DePIN 網路的卓越運算能力，同樣有望幫助線上遊戲建立更好的安全性。聚焦於線上遊戲領域，DDoS 是最常見且最頻繁的攻擊手段，所有線上遊戲都曾為預防DDoS 而付出了高昂的成本。 Aethir GPU DePIN 網路對於協助線上遊戲抵禦DDoS 等即時存取攻擊，能夠確保遊戲服務的持續可用性。
當然，Aethir 也正在致力於推動與開發者群體的鏈接，透過推出系列靈活工具，包括軟體開發工具包（SDK）等，可用於整合如游戲內交易和玩家認證等特性，進一步簡化了遊戲體驗。而Aethir 平台提供的分析工具能幫助企業追蹤玩家參與度，控制預算，分析遊戲趨勢，並視覺化數據，旨在遊戲產業製定明智的策略和解決問題。
發展前景
Aethir 得益於其網路架構設計，相較於絕大多數分散式GPU 生態在延遲、可靠性、穩定性、安全性等方面都具備一定的優勢。而能夠靈活進行算力驅動、具備無限拓展能力且實時接受監督的Container 角色，讓Aethir 具備無限拓展能力的同時，能夠與絕大多數具備計算需求的場景相適配，而不是定向域某一個具體的場景。
例如除了對AI、雲端渲染、遊戲等系列場景深度適配外，包括自動駕駛等在內的對延遲具備極高要求的場景，以及一些零知識、FHE 等在內的對瞬時並行計算迸發有著極高要求的場景，Aethir 都能夠靈活的符合。所以Aethir 網路本身能夠紮根於DePIN GPU 運算賽道，不斷向許多具備運算需求的場景深度拓展。
在成本、效能都佔優勢的Aethir，有望隨著業務規模、算力規模的不斷拓展，不斷從搶佔傳統雲端運算巨頭的市場份額，目前一些具備運算需求的傳統商業巨頭已經開始向Aethir 拋出橄欖枝，代表了這些企業用戶對於Aethir 技術方案以及長期發展前景的認可。
另一面隨著競爭的加劇的潛在趨勢是，Aethir 生態中不斷迎來傳統計算領域夥伴的不斷加入，彼此間形成合作共贏，這對於推動Aethir 生態規模不斷呈現指數型增長、業務規模的不斷擴大極為有利。這不僅是Aethir 生態的里程碑，也是分散式GPU 賽道發展的新歷程。
事實上，潛在業務夥伴關係，正在推動Aethir 預計2024 年Q1 的年度經常性收入超過2000 萬美元，預計今年年底的ARR 為1.14 億美元，並隨著生態規模的壯大，其去中心化生態將不斷形成新的成長飛輪。同樣，根據Precedence Research 報告顯示，隨著到人工智慧和機器學習這類先進技術在雲端運算中應用日益增加，雲端運算市場預計到2028 年將突破1 兆美元大關，這都是Aethir 生態發展的潛在機會。
也因為如此， 發展潛力俱佳的Aethir 能夠得到Framework Ventures、Merit Circle、Hashkey、Animoca Brands、Sanctor Capital、Infinity Ventures Crypto (IVC) 等領先的Web3 投資者的支持，為生態系統籌集了超過1.3 億美元的資金，並為Aethir 的去中心化計算的未來鋪平道路。
