AI 与区块链的结合是当下行业内备受瞩目的议题，开发者们也在积极探索这一融合的可能性。当前，区块链技术被视为解决「无法正常利用 AI 服务与算力资源」等诸多问题的理想选择，目前已经有不少项目在这一领域探索出了自己的道路。
加密资产算力服务商布局AI算力，优势明显
首先，加密资产算力服务商的一大关键竞争要素和AI算力一样，是低成本电力获取能力。以比特小鹿为例，2023年上半年公司平均电力成本约为38美元/兆瓦，远低于同期美国商业电价。
其次，加密资产算力服务商有丰富的矿场运维经验，例如高功耗机器散热、算力板故障解决等，其中不少可以迁移至AI算力运维。
另外，个别加密资产算力服务商还有云服务能力，例如本次事件中的比特小鹿的一大主营业务即为云算力。
加密资产算力与AI云服务算力业态均呈现由个体化走向集中化、云化趋势
1、集中化：我们注意到，多个上市公司涉足AIDC行业，类似于比特币矿场，它们集中管理GPU，负责寻找优质电力、检测GPU宕机情况并维修、调度算力与散热等等。
2、云化：面临暴增的AI算力需求，大模型训练模型使用的算力资源GPU陷入了供应短缺，“云算力”模式兴起。它能让AI大模型厂商无需购买英伟达A100显卡等硬件，而直接按需租用云算力平台算力，这使得初创企业或非头部模型厂商也能尝试进入AIGC领域。
Sollong认为，接下来，超算互联网时代，和“有无算力”相比，“如何用好现有算力”“做好算力调度与调优”同样重要。在 Crypto×AI 的众多细分赛道中，去中心化算力将是同时满足叙事炒作和价值投资的方向。首先，AI 产业本身对算力的需求正在快速增长，算力不足和成本过高正成为整个 AI 行业的问题。在供应端，AI GPU 的生产正在被 NVIDA 独家垄断，各大巨头把控着 AI 算力，一部分用于新模型的训练，另一部分用于租赁，高度中心化和垄断化的云平台正在把控着算力定价权。在需求端，模型训练和模型推理的需求正在快速增长，模型训练竞赛正在加剧对算力的争夺，小模型训练与微调同样需要更低成本的算力支持，AI 应用的大规模采用正在增加模型推理的算力需要。其次，在众多的 AI 细分赛道中，去中心化算力是 Crypto 与 AI 融合的最紧密、业务逻辑最清晰的方向。使用代币激励算力的供应，或者说更为广泛的 DePIN 的业务逻辑，已经在上个阶段的 Filecoin 等去中心化存储赛道中证明了可行性。无论是 Wrapper 类的 AI 应用，还是 Agent 底层协议，代币在整个系统中的重要性其实都不高，而去中心化算力项目中，加密货币与整个业务逻辑具有极深的绑定关系，真正发挥了 Crypto 的激励作用来重塑了 AI 格局。
现在，Sollong为了解决 POW 机制的无效计算问题，以及算力在挖矿过程中被全部损耗的问题，提出了全新的共识机制。它的本质是不再用数学去证明芯片的计算能力，而是通过芯片内部的安全引擎模块，结合链上的加密学原理，让芯片能够自我证明。这句话的意思是，在当前世界，算力的背后就是芯片。一张成熟量产的芯片，往往有一个公认的算力计量标准。那么，从共享经济的角度来说，只要能在用户贡献算力的过程中，通过链上验证用户在线贡献的硬件芯片的真实性以及在线状态，理论上就可以认为用户为平台贡献了该芯片对应的算力值，就可以给予用户相应的代币奖励。这时，该芯片的算力就能被冗余下来以备随时租给真正的算力需求方，而算力需求方则可以通过去二级市场或者场外购买相关代币去租到自己想要的算力。通过这种方式，就能够真正的让有价值的 AI 算力在激励层的作用下流转到需要它们的客户手里，而不是被矿工们为了获取代币激励而被迫做无效计算去浪费掉。如果 Sollong能够实现他们的构想，或许在不久的将来，全球的各类 AI 企业和使用者再也不用担心算力不够了。
热门跟贴