专家表示，随着AI信任需求上升，零知识证明让DePIN占据优势

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高盛对人工智能（AI）资本支出的基线预测为7.6万亿美元，最终取决于AI专用芯片的使用寿命能持续多久。去中心化网络承诺带来重大成本效率提升，但仍在与延迟问题作斗争，专家认为其长期可行性将取决于将可验证性置于纯性能之上的优先级。专家表示：随着AI信任需求上升，Zk证明赋予DePINs优势关键要点 - 高盛援引到2031年7.6万亿美元的支出预测，取决于芯片寿命是否超过3年。 - StealthEX和Cysic的专家警告称，DePIN的延迟问题使去中心化AI仅适用于批处理任务，而不适合实时聊天。 - 像Maple这样的链上公司可能在2028年前填补Tier 2数据中心500万至5000万美元的信贷缺口。 7.6万亿美元的基线高盛近期的一份报告将辩论焦点从人工智能（AI）需求是否存在，转向哪些供给侧因素将决定建设的实际成本。报告将7.6万亿美元的AI资本支出作为基线预测，但强调该数字对"波动变量"高度敏感，包括AI芯片的使用寿命。这一寿命被视为最关键的因素，因为快速创新可能使通常寿命为四至六年的标准芯片在三年内即告淘汰，从而导致成本飙升。相反，将旧芯片重新用于较简单任务（例如推理）的"分层模式"则可能稳定成本。数据中心的复杂性和算力需求的弹性也是可能影响未来五年AI基础设施资本支出规模的其他变量。电网容量短缺、专业劳动力短缺和电气设备短缺也被视为延长建设周期的因素。与此同时，另一份独立报告将这笔惊人的基础设施支出定位为新兴"机器经济"的基石。在这一范式中，AI代理成为主要的经济参与者，独立执行高频交易并管理资源分配。该报告作者认为，以缓慢结算周期和僵化的know your customer（KYC）框架为特征的传统金融系统，从根本上无法适应代理商务的速度。去中心化基础设施与延迟的权衡因此，报告将加密货币和去中心化协议定位为促进这一转变所必需的、无需许可的"经济轨道"。然而，怀疑论者仍持谨慎态度，质疑去中心化物理基础设施网络（DePINs）是否真能缓解AI不断膨胀的资本需求。 StealthEX增长主管Vadim Taszycki指出，尽管去中心化网络可以提供显著的成本节约，但它们面临物理限制。虽然像Akash这样的去中心化提供商租用一块H100 GPU每小时收费1.48美元，而Amazon Web Services则为12.30美元，但代价是速度。 "大型云服务商之所以能做到[快速运算]，是因为它们的GPU紧挨在同一栋建筑内，通过特殊电缆连接，数据传输仅需微秒，"Taszycki表示。他解释说，去中心化网络通过公共互联网将不同国家的GPU拼接在一起，会增加毫秒级的延迟。这种延迟使得去中心化编排在批处理任务和微调方面具有竞争力，但不适合服务大规模的实时聊天机器人——后者的用户体验依赖于近乎即时的响应。 Cysic创始人Leo Fan也表达了类似观点，坚称去中心化推理不适合低延迟工作负载。然而，Fan认为，延迟并非比较去中心化平台与AWS等超大规模云服务商的恰当基准。 "难题不在于分布式计算，而在于发现、调度和证明。切入点不是每token价格，而是可验证性，"Fan说。他指出，可信执行环境（TEEs）和zero-knowledge（ZK）证明使去中心化网络能够在信任和验证比"尾部延迟"更重要的领域展开竞争。链上信贷与资金缺口在算力之外，焦点正在转向这些资本密集型项目的融资方式。虽然传统私募信贷拥有充足资本，但往往忽视规模较小或非标准的交易。链上信贷提供了独特优势，例如允许散户投资者参与此前仅限机构有限合伙人的数据中心收益。此外，像Maple和Centrifuge这样的平台可以联合发放500万至5000万美元规模的贷款——这一区间由于承销成本相对于费用过高，常被Apollo等公司忽视。最后，链上信贷支持新颖的"按推理付费"模式，收入随GPU使用情况波动。此类模式比僵化的20年期传统租赁更自然地契合代币化的收入分成结构。尽管潜力巨大，专家指出仍有四道"关卡"阻碍机构采用：破产法庭中的法律可执行性、用于服务契约的防篡改预言机基础设施的缺失、十亿美元规模分层融资的监管不确定性，以及未标准化的税务和会计产品。业内共识表明，中等规模联合贷款交易在链上获得发展势头的现实时间表为12至24个月，而以链上为主的夹层债务可能还需三到五年。首次突破很可能来自Tier 2运营商，而非Coreweave等行业领军企业。 AI基础设施热潮升温：Meta向Nebius承诺最高270亿美元 AI基础设施热潮升温：Meta向Nebius承诺最高270亿美元在2026年的人工智能（AI）军备竞赛中，Meta刚刚为算力签下了一张270亿美元的支票…… 立即阅读在2026年的人工智能（AI）军备竞赛中，Meta刚刚为算力签下了一张270亿美元的支票……

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发布：2026-05-14 04:30:46

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