Các chuyên gia cho rằng Zk Proofs mang lại lợi thế cho DePINs khi nhu cầu về niềm tin AI gia tăng

📄Toàn văn bài viết· Được trích xuất tự động bởi trafilaturaGemini 翻譯5911 từ

Dự báo cơ sở của Goldman Sachs về 7,6 nghìn tỷ USD chi tiêu vốn cho artificial intelligence (AI) cuối cùng phụ thuộc vào việc silicon chuyên dụng cho AI còn hữu dụng trong bao lâu. Các mạng phi tập trung hứa hẹn hiệu quả chi phí lớn nhưng vẫn đang vật lộn với các vấn đề về độ trễ, và các chuyên gia lập luận rằng khả năng tồn tại lâu dài của chúng sẽ phụ thuộc vào việc ưu tiên khả năng xác minh hơn là hiệu suất thuần túy. Các chuyên gia nói Zk Proofs mang lại lợi thế cho DePINs khi nhu cầu tin cậy AI tăng cao Những điểm chính - Goldman Sachs viện dẫn mức chi 7,6 nghìn tỷ USD vào năm 2031, tùy thuộc vào việc chip có tồn tại quá 3 năm hay không. - Các chuyên gia của StealthEX và Cysic cảnh báo rằng độ trễ của DePIN giới hạn AI phi tập trung ở các tác vụ theo lô thay vì trò chuyện trực tiếp. - Các công ty onchain như Maple có thể lấp đầy khoảng trống tín dụng từ 5 triệu đến 50 triệu USD cho các trung tâm dữ liệu Tier 2 vào năm 2028. Mức cơ sở 7,6 nghìn tỷ USD Một báo cáo gần đây của Goldman Sachs chuyển trọng tâm tranh luận từ việc nhu cầu artificial intelligence (AI) có tồn tại hay không sang các yếu tố cung sẽ quyết định chi phí thực tế của việc xây dựng. Báo cáo dự báo 7,6 nghìn tỷ USD chi tiêu vốn cho AI làm mức cơ sở nhưng nhấn mạnh rằng con số này rất nhạy cảm với các "biến số dao động", bao gồm thời gian sử dụng hữu ích của silicon AI. Tuổi thọ này được coi là yếu tố quan trọng nhất vì sự đổi mới nhanh chóng có thể khiến chip tiêu chuẩn—thường tồn tại từ bốn đến sáu năm—trở nên lỗi thời trong ba năm, khiến chi phí tăng vọt. Ngược lại, một "mô hình phân tầng" trong đó chip cũ được tái sử dụng cho các tác vụ đơn giản hơn, chẳng hạn như suy luận, có thể ổn định chi phí. Độ phức tạp của trung tâm dữ liệu và độ co giãn của nhu cầu tính toán là những biến số khác có khả năng ảnh hưởng đến lượng vốn được chi cho cơ sở hạ tầng AI trong năm năm tới. Tình trạng thiếu hụt công suất lưới điện, lao động chuyên môn và thiết bị điện cũng được xem là các yếu tố kéo dài quá trình xây dựng. Trong khi đó, một báo cáo riêng biệt định khung khoản chi tiêu cơ sở hạ tầng khổng lồ này như nền tảng của một "nền kinh tế máy móc" đang nổi lên. Trong mô hình này, các tác nhân AI trở thành các chủ thể kinh tế chính, thực hiện các giao dịch tần suất cao và quản lý phân bổ nguồn lực một cách độc lập. Các tác giả của báo cáo lập luận rằng các hệ thống tài chính kế thừa, đặc trưng bởi chu kỳ thanh toán chậm và các khung know your customer (KYC) cứng nhắc, về cơ bản không phù hợp với tốc độ của thương mại đại diện (agentic commerce). Cơ sở hạ tầng phi tập trung và sự đánh đổi về độ trễ Do đó, báo cáo định vị crypto và các giao thức phi tập trung như những "đường ray kinh tế" thiết yếu, không cần xin phép, cần thiết để tạo điều kiện cho sự chuyển đổi này. Tuy nhiên, những người hoài nghi vẫn cảnh giác, đặt câu hỏi liệu các mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePINs) có thực sự có thể giảm thiểu các yêu cầu vốn ngày càng phình to của AI hay không. Vadim Taszycki, người đứng đầu mảng tăng trưởng tại StealthEX, lưu ý rằng mặc dù các mạng phi tập trung có thể mang lại tiết kiệm chi phí đáng kể, chúng vẫn đối mặt với những giới hạn vật lý. Trong khi một nhà cung cấp phi tập trung như Akash có thể cho thuê GPU H100 với giá 1,48 USD/giờ so với 12,30 USD trên Amazon Web Services, sự đánh đổi nằm ở tốc độ. "Các nhà cung cấp đám mây lớn có thể thực hiện [công việc nhanh] vì các GPU của họ nằm cạnh nhau trong một tòa nhà, được kết nối bằng các loại cáp đặc biệt truyền dữ liệu trong vài micro giây," Taszycki nói. Ông giải thích rằng các mạng phi tập trung, vốn ghép nối các GPU trên các quốc gia khác nhau thông qua internet công cộng, làm tăng độ trễ vài mili giây. Độ trễ này khiến việc điều phối phi tập trung có tính cạnh tranh đối với các tác vụ theo lô và tinh chỉnh nhưng không phù hợp để phục vụ các chatbot trực tiếp quy mô lớn, nơi trải nghiệm người dùng phụ thuộc vào phản hồi gần như tức thời. Leo Fan, nhà sáng lập Cysic, đồng tình với những quan điểm này, khẳng định rằng suy luận phi tập trung không phù hợp với khối lượng công việc có độ trễ thấp. Tuy nhiên, Fan lập luận rằng độ trễ là tiêu chuẩn sai để so sánh các nền tảng phi tập trung với các nhà cung cấp siêu quy mô như AWS. "Vấn đề khó không phải là tính toán phân tán mà là khám phá, lập lịch và chứng thực. Lợi thế không phải là giá-trên-token; mà là khả năng xác minh," Fan nói. Ông lưu ý rằng các môi trường thực thi tin cậy (TEEs) và các chứng thực không kiến thức (ZK) cho phép các mạng phi tập trung cạnh tranh trong các lĩnh vực mà sự tin cậy và xác minh quan trọng hơn "độ trễ đuôi". Tín dụng onchain và khoảng trống tài trợ Ngoài tính toán, trọng tâm đang chuyển sang cách các dự án tiêu tốn nhiều vốn này được tài trợ. Mặc dù tín dụng tư nhân truyền thống có nguồn vốn dồi dào, nó thường bỏ qua các thương vụ nhỏ hơn hoặc phi tiêu chuẩn. Tín dụng onchain mang lại những lợi thế riêng biệt, chẳng hạn như cho phép các nhà đầu tư nhỏ lẻ tham gia vào doanh thu trung tâm dữ liệu mà trước đây chỉ giới hạn cho các đối tác hữu hạn tổ chức. Hơn nữa, các nền tảng như Maple và Centrifuge có thể hợp vốn các khoản vay trong khoảng từ 5 triệu đến 50 triệu USD—một phân khúc thường bị các công ty như Apollo bỏ qua do chi phí thẩm định cao so với phí. Cuối cùng, tín dụng onchain cho phép các mô hình mới lạ "trả tiền cho mỗi lần suy luận", trong đó doanh thu dao động theo mức sử dụng GPU. Các mô hình như vậy phù hợp tự nhiên hơn với các cấu trúc chia sẻ doanh thu được token hóa so với các hợp đồng thuê truyền thống cứng nhắc 20 năm. Mặc dù có tiềm năng này, các chuyên gia xác định bốn "cánh cổng" vẫn đóng đối với việc áp dụng của tổ chức: khả năng thực thi pháp lý tại các tòa án phá sản, sự thiếu hụt cơ sở hạ tầng oracle có bằng chứng chống can thiệp để phục vụ các điều khoản giao ước, sự không chắc chắn về quy định đối với các đợt phát hành hàng tỷ USD, và các sản phẩm thuế và kế toán không được tiêu chuẩn hóa. Sự đồng thuận cho thấy một lộ trình thực tế từ 12 đến 24 tháng để các thương vụ hợp vốn quy mô vừa có chỗ đứng onchain, với nợ mezzanine chủ yếu onchain có thể phải mất ba đến năm năm nữa. Những bước đột phá đầu tiên có khả năng đến từ các nhà điều hành Tier 2 hơn là các lãnh đạo ngành như Coreweave. Cơn sốt cơ sở hạ tầng AI tăng lên khi Meta cam kết tới 27 tỷ USD cho Nebius Cơn sốt cơ sở hạ tầng AI tăng lên khi Meta cam kết tới 27 tỷ USD cho Nebius Trong cuộc chạy đua vũ trang artificial intelligence (AI) lớn năm 2026, Meta vừa ký một tấm séc 27 tỷ USD cho năng lực tính toán,… Đọc ngay Trong cuộc chạy đua vũ trang artificial intelligence (AI) lớn năm 2026, Meta vừa ký một tấm séc 27 tỷ USD cho năng lực tính toán,…

Trạng thái dữ liệu✓ Đã trích xuất toàn vănĐọc bài gốc (Bitcoin.com)

🔍Sự kiện tương tự trong lịch sử· Đối chiếu từ khóa + tài sản4 tin

2026-05-12

Ethereum không chết: Tại sao các chuyên gia thị trường vẫn dự đoán mức tăng trên 10.000 USD

Độ tương đồng 130%關鍵字 rise/experts

2026-05-09

Các ví tiền mã hóa đang được xây dựng lại cho các AI agent, theo chia sẻ từ các giám đốc điều hành của Trust Wallet và Mesh tại Consensus Miami

Độ tương đồng 130%關鍵字 say/trust

2026-05-07

BTC giảm xuống dưới $80K khi các nhà phân tích cho biết hoạt động chốt lời đang gia tăng

Độ tương đồng 130%關鍵字 say/rise

2026-04-22