专家们强调去中心化人工智能效率提升，因为GPU短缺和能源限制迫在眉睫

全球市场的波动性，包括比特币等资产的降低，据信是由于人们对人工智能炒作周期不可持续的日益担忧，这带来了类似于互联网泡沫时代的风险。

基础设施，而不是资本，是新的约束

最近几周，投资者信心受到冲击，越来越多的人担心人工智能(AI)炒作周期已演变为一个不可持续的泡沫。这反过来又造成了强大的下行压力，导致市场和资产如比特币暴跌。这种日益加深的不安压倒了任何积极的市场催化剂，包括美国政府关门已解决的消息，因为许多人担心该行业即将面临类似于互联网泡沫时代的清算。

在中国的Deepseek成功之后，市场关注点向东转移，使得对硅谷金融状况的关注加剧。当前的核心关切在于雄心勃勃的长期收入预测与人工智能公司所要求的高度虚高的投机性估值之间显而易见的差距。批评者表示，这些指标表明，重大调整可能已经迫在眉睫。

除了对人工智能行业夸大其能力的担忧，其他行业领导者最近也对数据中心供电的未解决问题发出了警告，认为这将威胁到增长。虽然一些人工智能公司可能成功筹集数十亿美元，但它们的最终成功不仅取决于筹集的资金，还取决于基础设施的可用性。

这一问题最近得到了微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉的强调，他透露这家科技巨头有大量的NVIDIA GPU闲置，因为没有足够的能源来为它们供电。这种情况证实了电力和数据中心空间是人工智能行业增长的真正限制，使得获得供电的数据中心成为新的杠杆点。

因此，传统解决方案，如建设核电站，面临着不匹配的问题：需求增长的速度快于使新电站投入运营所需的时间和巨额资本。这种不匹配推动了使用去中心化人工智能(DAI)计算来匹配生态系统增长速度的想法。

去中心化人工智能的案例

根据专家的说法，去中心化的人工智能本质上对微软和谷歌等超大规模企业所面临的集中能源故障具有免疫力。这种模式还促进了分散资源的成本效益市场，有可能访问估计的全球30%–40%的未使用GPU容量。

然而，DAI并非没有批评者。人们的担忧包括缺乏中央权威来协调资源，以及通过代币和区块链对私有数据的货币化可能为网络犯罪分子和诈骗者创造新的机会。

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尽管存在这些担忧，但接受比特币.com新闻采访的专家们对DAI的优势超过劣势充满信心。0G Labs的首席执行官迈克尔·海因里希指出，DAI模型“可以利用分布式训练，数百个分散在各地的节点被用来训练一个模型，这已被证明能够带来巨大的效率提升”，使训练变得更快、更便宜。

虽然集中式数据中心在其内部网络上提供高吞吐量和低延迟，但Argentum AI的创始人兼首席执行官Andrew Sobko表示，去中心化的设置在“响应能力和边缘的可靠性”上对于远程用户来说更具优势。

节能：Sobko补充说，去中心化降低了“币”的两方面的能量需求，他表示：“增加更多的集中计算需要增加更多的集中电力，这会产生更多的热量，需要更多的冷却，这也需要大量的能量。同时，它还需要大量的水。”

可持续经济模型

两位专家一致认为，代币激励和市场机制是支持DAI的核心经济模型。这些包括基于声誉的系统，奖励与正常运行时间和可靠性相关，从而激励贡献者提供更好的服务。

此外，两位专家一致认为，当地的可再生微电网和社区拥有的能源来源是DAI节点的自然合作伙伴。Sobko认为，通过将AI计算节点与这样的微电网共址，“可以在现场消耗多余的清洁电力”用于计算任务。这为社区提供了一种在不连接中央电网的情况下实现业务盈利的方式，有效增强了地方基础设施和可持续性。

常见问题 🧠

• 为什么市场承受压力？ 对人工智能泡沫和高估公司的担忧动摇了全球投资者信心。
• 主要的基础设施挑战是什么？ 全球范围内的电力短缺和数据中心容量有限正在制约人工智能行业的增长。
• 去中心化的人工智能如何对全球产生帮助？ DAI 利用未使用的 GPU 能力，实现跨境效率，并降低中心化能源风险。
• 什么支持DAI的采用？ 代币激励和当地可再生微电网创造了可持续的、以社区为驱动的经济模型。