AI時代產(chǎn)品競爭，離不開資源端（算力、數(shù)據(jù)等），尤其是穩(wěn)定資源端做支持。
模型訓練/迭代同時還需要龐大的用戶標的（IP）來幫忙喂養(yǎng)資料，來對模型效率產(chǎn)生質變。
與Web3的結合，能夠幫助中小型AI初創(chuàng)團隊實現(xiàn)對傳統(tǒng)AI巨頭的彎道超車。
對于DePIN生態(tài)，算力、帶寬等資源端決定下限（單純算力集成沒有護城河）；AI模型的應用、深度優(yōu)化（類似BitTensor）、專業(yè)化（Render、Hivemaper）以及對數(shù)據(jù)的有效利用等維度決定項目上限。
AI+DePIN語境下，模型推理 & 微調，以及移動端AI模型市場將得到重視。
AI市場分析 & 三個問題
有數(shù)據(jù)統(tǒng)計，從2022年9月，ChatGPT誕生前夕到2023年8月，全球Top 50的AI產(chǎn)品就產(chǎn)生了超過240億次的訪問量，平均每月增長量為2.363億次。
AI產(chǎn)品的繁榮，背后是對于算力依賴程度的加劇。
Source: "Language Models are Few-Shot Learners"
馬薩諸塞大學阿莫斯特分校的一篇論文指出，“訓練一個人工智能模型，其一生所排放的碳相當于五輛汽車的碳排放量。” 然而，這一分析僅涉及一次訓練。當模型通過反復訓練得到改進時，能量的使用將會大大增加。
最新的語言模型包含數(shù)十億甚至數(shù)萬億的權重。一種流行的模型GPT-3擁有1750億個機器學習參數(shù)。如果使用A100需要1024個GPU、34天和460萬美元來訓練該模型。
后AI時代的產(chǎn)品競爭，已經(jīng)逐漸延展成為以算力為主的資源端戰(zhàn)爭。
Source：AI is harming our planet: addressing AI’s staggering energy cost
這就延展出三個問題：第一，一個AI產(chǎn)品是否有足夠的資源端（算力、帶寬等）尤其是穩(wěn)定資源端做支持。這種可靠需要算力足夠的去中心化。在傳統(tǒng)領域，由于芯片需求端的缺口，再加上基于政策、意識形態(tài)構建的世界墻，讓芯片制造商天然處于優(yōu)勢地位，并能夠大幅度哄抬價格。比如NVIDIA H100型號芯片從2023年4月份的3.6萬美元漲至5萬美元，這進一步加重了AI模型訓練團隊的成本。
第二個問題，資源端條件的滿足幫助AI項目解決了硬件剛需，但模型訓練/迭代同時還需要龐大的用戶標的（IP）來幫忙喂養(yǎng)資料。模型規(guī)模超過一定閾值之后，在不同任務上的性能都表現(xiàn)出突破式增長。
第三個問題在：中小型AI初創(chuàng)團隊難以實現(xiàn)彎道超車。傳統(tǒng)金融市場算力的壟斷性也導致AI模型方案也存在壟斷性，以OPenAI、Google Deepmind等為代表的大型AI模型廠商正在進一步構建自己的護城河。中小型AI團隊需要謀求更多的差異化競爭。
以上三個問題，都可以從Web3中找到答案。事實上，AI與Web3的結合由來已久，并且生態(tài)較為繁榮。
下圖為Future Money Group制作的AI+Web3生態(tài)的部分賽道&項目展示。
DePIN是去中心化物理基礎設施網(wǎng)絡的縮寫，同時也是人和設備的生產(chǎn)關系集合，通過代幣經(jīng)濟學與硬件設備（比如計算機、車載攝像頭等）的結合，來將用戶與設備進行有機結合，同時實現(xiàn)經(jīng)濟模型的有序運轉。
相較于定義更廣泛的Web3，由于DePIN天然與硬件設備和傳統(tǒng)企業(yè)有更深的關聯(lián)，因此DePIN在吸引場外AI團隊和相關資金方面有著天然的優(yōu)勢。
DePIN生態(tài)對于分布式算力的追求和貢獻者的激勵，恰好解決了AI產(chǎn)品對于算力和IP的需求。
DePIN以代幣經(jīng)濟學來推動世界算力（算力中心 & 閑置個人算力）的入駐，降低了算力的中心化風險，同時降低了AI團隊調用算力的成本。
DePIN生態(tài)數(shù)量龐大、多元化的IP構成幫助AI模型能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取渠道的多樣性和客觀性，足夠多的數(shù)據(jù)提供者也能確保AI模型性能的提升。
DePIN生態(tài)用戶與Web3用戶在人物畫像上的重疊，能夠幫助入駐的AI項目開發(fā)出更多帶有Web3特色的AI模型，形成差異化競爭，這是傳統(tǒng)AI市場所不具備的。
在Web2領域，AI模型數(shù)據(jù)采集通常來自公開數(shù)據(jù)集或模型制作方自行收集，這就會受到文化背景和地域的限制，讓AI模型產(chǎn)出的內容存在主觀性“失真”。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式又受限于采集效率和成本，難以獲得更大的模型規(guī)模（參數(shù)數(shù)量、訓練時長和數(shù)據(jù)質量）。對于AI模型而言，模型規(guī)模越大，模型的性能越容易引起質變。
Source：Large Language Models’ emergent abilities: how they solve problems they were not trained to address?
DePIN恰好在這一領域有著天然優(yōu)勢。以Hivemapper為例，分布于全球1920個地區(qū)，接近4萬名貢獻者在為MAP AI（地圖AI模型）提供著數(shù)據(jù)。
AI與DePIN的結合還意味著AI與Web3的融合上升了新的高度。當前Web3中的AI項目，廣泛爆發(fā)于應用端，并且?guī)缀鯖]有擺脫對Web2基礎設施的直接依賴，即將依托于傳統(tǒng)算力平臺的已有AI模型植入到Web3項目中，對于AI模型的創(chuàng)建則很少涉獵。
Web3要素一直處于食物鏈下游，無法獲得真正的超額回報。對于分布式算力平臺而言也是如此，單純的AI+算力，并不能真正挖掘出二者的潛力，在這一關系中，算力提供方無法獲得更多超額利潤，且生態(tài)架構過于單一，因此也就無法通過代幣經(jīng)濟學去促使飛輪運轉。
但AI+DePIN概念，正在打破這一固有關系，并將Web3的注意力轉移至更廣闊的AI模型方面。
DePIN內部天然擁有AI所亟需的設備（算力、帶寬、算法、數(shù)據(jù)）、用戶（模型訓練數(shù)據(jù)提供者），以及生態(tài)內激勵機制（代幣經(jīng)濟學）。
我們可以大膽地下一個定義：為AI提供完備的客觀條件（算力/帶寬/數(shù)據(jù)/IP），提供AI模型（訓練/推理/微調）場景，并被賦予代幣經(jīng)濟學的項目，可以被定義為AI+DePIN。
Future Money Group將會列舉以下AI+DePIN的經(jīng)典范式進行梳理。
我們按照資源提供類別的不同，分成了算力、帶寬、數(shù)據(jù)、其他四個板塊，嘗試對不同板塊項目進行梳理。
算力端是AI+DePIN板塊的主要構成，也是目前項目構成數(shù)量最多的部分。算力端項目，算力的主要構成是GPU（圖形處理器）、CPU（中央處理器）和TPU（專業(yè)機器學習芯片）。其中，TPU由于制造難度高，主要由Google打造，只對外進行云算力租賃服務，因此市場規(guī)模較小。而GPU是一種與CPU類似，但更專業(yè)的硬件組件。與普通CPU相比，它可以更高效地處理并行運行的復雜數(shù)學運算。最初的GPU專用于處理游戲和動畫中的圖形渲染任務，不過現(xiàn)在它們的用途已遠超于此。因此，GPU是目前算力市場的主要來源。
因此，我們能夠看到的算力方面的AI+DePIN項目，很多都專長于圖形和視頻渲染，或者相關的游戲方面，這是由于GPU的特性導致的。
從全局看，算力類AI+DePIN產(chǎn)品，其算力的主要提供方由三部分構成：傳統(tǒng)云算力服務商；閑置個人算力；自有算力。其中，云算力服務商占比較大，閑置個人算力第二。這意味著此類產(chǎn)品更多時候扮演著算力中介的身份。需求端則是各種AI模型開發(fā)團隊。
目前這一分類中，算力幾乎無法100%被運用于實際，更多時候處于閑置狀態(tài)。比如Akash Network，目前處于使用狀態(tài)的算力為35%左右，其余算力則處于閑置狀態(tài)。io.net也是類似情況。
這可能是目前AI模型訓練需求數(shù)量較少導致的，并且也是AI+DePIN能夠提供廉價算力成本的原因。后續(xù)隨著AI市場的擴大，這一情況將得以改善。
Akash網(wǎng)絡是一個去中心化的點對點云服務市場，通常被稱為云服務的Airbnb。Akash網(wǎng)絡允許不同規(guī)模的用戶和公司快速、穩(wěn)定且經(jīng)濟地使用他們的服務。
與Render類似，Akash同樣為用戶提供了GPU部署、租賃以及AI模型訓練等服務。
2023年8月，Akash上線了Supercloud，允許開發(fā)者設定他們愿意支付的價格來部署他們的AI模型，而具有額外計算能力的提供商則托管用戶的模型。該功能與Airbnb非常相似，允許提供商出租未使用的容量。
通過公開競價的方式，激勵資源提供方開放其網(wǎng)絡中的空閑計算資源，Akash Network實現(xiàn)了資源的更有效利用，從而為資源需求方提供了更具競爭力的價格。
目前Akash生態(tài)GPU總量為176枚GPU，但活躍數(shù)量為62枚，活躍度為35%，低于2023年9月份50%的水平。預估日收入為5000美元左右。AKT代幣具有質押功能，用戶通過將代幣進行質押以參與網(wǎng)絡安全的維護，獲得13.15%左右的年化收益。
Akash在當前AI+DePIN板塊數(shù)據(jù)表現(xiàn)比較優(yōu)質，且7億美元的FDV相較于Render和BitTensor，具有較大上漲空間。
Akash還接入了BitTensor的Subnet，用于擴大自身發(fā)展空間。總體而言，Akash的項目作為AI+DePIN賽道的幾個優(yōu)質項目之一，基本面表現(xiàn)優(yōu)異。
io.net是一個去中心化計算網(wǎng)絡，支持在Solana區(qū)塊鏈上開發(fā)、執(zhí)行和擴展ML （機器學習）應用程序，利用世界上最大的GPU集群，以允許機器學習工程師以相當于中心化服務成本的一小部分，來租用并訪問分布式云服務算力。
據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示io.net擁有超過100萬個處于待命狀態(tài)的GPU。此外，io.net與Render的合作也擴展了可供部署的GPU資源。
io.net生態(tài)的GPU較多，但幾乎都是來自于與各云計算廠商的合作和個人節(jié)點的接入，且閑置率較高，以數(shù)量最多的RTX A6000為例，8426枚GPU中，只有11%（927）枚處于使用狀態(tài)，而更多型號的GPU幾乎沒有人使用。但目前io.net產(chǎn)品的一大優(yōu)勢在于定價便宜，相較于Akash 1.5美元一小時GPU調用成本，io.net上成本最低能做到0.1-1美元之間。
后續(xù)io.net還考慮允許IO生態(tài)的GPU提供商通過抵押原生資產(chǎn)的方式來提高被使用的機會。投入資產(chǎn)越多，被選中的機會越大。同時，質押原生資產(chǎn)的AI工程師同樣可以使用高性能的GPU。
在GPU接入規(guī)模上，io.net是本文所列10個項目中最大的。刨除閑置率之外，處于使用狀態(tài)的GPU數(shù)量也處于第一。在代幣經(jīng)濟學方面，io.net原生代幣與協(xié)議代幣IO將于2024年第一季度上線，最大供應量為22,300,000枚。用戶使用網(wǎng)絡時將收取5%的費用，該費用將用于Burn IO代幣或為供需雙方的新用戶提供激勵。代幣模型有著明顯的拉升特性，因此io.net盡管未發(fā)幣，但市場熱度很大。
Golem是一個去中心化算力市場，支持任何人都可以通過創(chuàng)建共享資源的網(wǎng)絡來共享和聚合計算資源。Golem為用戶提供了算力租賃的場景。
Golem市場由三方組成，分別是算力供應方、算力需求方、軟件開發(fā)者。算力需求方提交計算任務，Golem網(wǎng)絡將計算任務分配給合適的算力供應方（提供RAM、硬盤空間及CPU核數(shù)等），計算任務完成之后，雙方通過Token進行支付結算。
Golem主要采用CPU來進行算力堆疊，盡管在費用方面會比GPU的成本更低（Inter i9 14900k價格700美元左右，而A100 GPU價格在12000-25000美元）。但CPU無法進行高并發(fā)運算，且能耗更高。因此以CPU來進行算力租賃可能在敘事上相較于GPU項目會稍微弱一些。
Magnet AI通過整合GPU算力提供商，為不同AI模型開發(fā)者提供模型訓練服務。和其他AI+DePIN產(chǎn)品不同，Magent AI允許不同AI團隊基于自身模型發(fā)布ERC-20代幣，用戶通過參與不同模型互動，獲得不同模型代幣空投和額外獎勵。
2024年Q2，Magent AI將上線Polygon zkEVM & Arbrium。
與io.net有點類似，對于GPU算力都是以整合為主，并為AI團隊提供模型訓練服務。
不同點在于，io.net更側重于GPU資源的整合，鼓勵不同GPU集群、企業(yè)以及個人貢獻GPU，同時獲得回報，是算力驅動。
Magent AI看起來更側重AI模型，由于AI模型代幣的存在，可能會圍繞代幣、空投來完成用戶的吸引和留存，并通過這種將AI模型資產(chǎn)化的方式來推動AI開發(fā)者的入駐。
簡單概括：Magnet相當于用GPU搭建了一個集市，任何AI開發(fā)者，模型部署者都可以在上面發(fā)ERC-20代幣，用戶可以獲取不同代幣，或者主動持有不同代幣。
Render Network是基于去中心化GPU的渲染解決方案提供商，旨在通過區(qū)塊鏈技術連接創(chuàng)作者和閑置GPU資源，以消除硬件限制，降低時間和成本，同時提供數(shù)字版權管理，進一步推動元宇宙的發(fā)展。
根據(jù)Render白皮書內容，基于Render，藝術家、工程師和開發(fā)者可以創(chuàng)建一系列AI應用，比如AI輔助3D內容生成、AI加速全系渲染，以及利用Render的3D場景圖數(shù)據(jù)進行相關的AI模型的訓練。
Render為AI開發(fā)者提供了Render Network SDK，開發(fā)者將能夠利用Render的分布式GPU來執(zhí)行從NeRF（神經(jīng)反射場）和LightField渲染過程到生成性AI任務的AI計算任務。
根據(jù)Global Market Insights的報告，預計全球3D渲染市場規(guī)模達60億美元。而FDV 22億美元的Render相比仍具發(fā)展空間。
目前查詢不到Render基于GPU的具體數(shù)據(jù)，但由于Render背后OTOY公司數(shù)次表現(xiàn)出與蘋果公司的關聯(lián)性；再加上業(yè)務廣泛，OTOY旗下的明星渲染器OctaneRender，支持VFX、游戲、動效設計、建筑視覺化和模擬領域的所有行業(yè)領先的3D工具集，包括對于Unity3D和Unreal引擎的原生支持。
以及谷歌和微軟加入了RNDR網(wǎng)絡。Render曾在2021年處理了近25萬個渲染請求，生態(tài)中的藝術家通過NFT產(chǎn)生了50億美元左右的銷售額。
因此，對于Render的參考估值應該對照泛渲染市場潛力（約300億美元）。加上BME（燃燒和鑄造平衡）經(jīng)濟模型，無論從單純代幣價格還是FDV來看，Render依舊有一定上漲空間。
Clore.ai是一個建立在PoW基礎上的提供GPU算力租用服務的平臺。用戶可出租自己的GPU用于AI培訓、視頻渲染和加密貨幣挖礦等任務，其他人可以以低價獲取這種能力。
業(yè)務范圍包括：人工智能培訓、電影渲染、VPN、加密貨幣挖礦等。有具體算力服務需求的時候，完成網(wǎng)絡分配的任務；如果沒有算力服務需求的時候，網(wǎng)絡找到當時挖礦收益率最高的加密貨幣，參與挖礦。
Clore.ai過去半年，GPU數(shù)量從2000漲到9000左右，但從GPU集成數(shù)量上來看，Clore.ai超過Akash。但其二級市場FDV只有Akash的20%左右。
代幣模型上，CLORE采用POW挖礦模式，沒有預挖和ICO，每個區(qū)塊的50%分配給礦工，40%分配給出租者，10%分配給團隊。
代幣總量13億枚，自2022年6月開始挖礦，至2042年基本進入全流通，當前流通量大約為2.2億枚。2023年底流通量約為2.5億枚，占代幣總量的20%。所以當前實際FDV為3100萬美元，理論上，Clore.ai處于嚴重被低估狀態(tài)，但由于其代幣經(jīng)濟學上，礦工分配比例50%，挖賣提比例過高，因此幣價提升具有較大阻力。
Livepeer是基于以太坊的去中心化視頻協(xié)議，向以合理價格安全地處理視頻內容的各方發(fā)放獎勵。
據(jù)官方稱，Livepeer每周有數(shù)千個GPU資源進行數(shù)百萬分鐘的視頻轉碼。
Livepeer或將采用“主網(wǎng)”+“子網(wǎng)”的方式，讓不同的節(jié)點運營商生成子網(wǎng)，通過在 Livepeer 主網(wǎng)上兌現(xiàn)付款來執(zhí)行這些任務。比如，引入AI視頻子網(wǎng)用于專門進行視頻渲染領域的AI模型訓練。
Livepeer此后會將與AI有關的部分從單純的模型訓練擴列至推理 & 微調。
Aethir是一個云游戲平臺，專為游戲和人工智能公司構建的去中心化云基礎設施 (DCI)。它有助于代替玩家交付繁重的GPU計算負載，確保游戲玩家在任何地方、任何設備上都能獲得超低延遲的體驗。
同時，Aethir提供包括GPU、CPU、磁盤等要素的部署服務。2023年9月27日，Aethir正式為全球客戶提供云游戲和AI算力的商用服務，通過集成去中心化算力的方式來為自身平臺的游戲以及AI模型提供算力支持。
云游戲通過將計算渲染的算力需求轉移到云端，消除了終端設備的硬件及操作系統(tǒng)的限制，顯著擴大了潛在的玩家基礎規(guī)模。
帶寬是DePIN向AI提供的資源中的一種，2021年全球帶寬市場規(guī)模超過500億美元，預測2027年將突破千億。
由于AI模型的越來越多以及更復雜，模型訓練通常采用多種并行計算策略，例如數(shù)據(jù)并行、流水線并行和張量并行等。在這些并行計算模式下，多臺計算設備間集體通信操作的重要性日益凸顯。因此，在構建大型AI模型的大規(guī)模訓練集群時，網(wǎng)絡帶寬的作用就凸顯了出來。
更重要的是，一個穩(wěn)定且足夠可靠的帶寬資源，能夠確保不同節(jié)點之間同時相應，技術上避免了單點控制的出現(xiàn)（比如Falcon采用低延遲+高帶寬的中繼網(wǎng)絡模式來尋求延遲與帶寬之間需求的平衡），最終確保整個網(wǎng)絡的可信任和抗審查。
Grass是Wynd Network的旗艦產(chǎn)品, Wynd專注于開放?絡數(shù)據(jù)，于2023年融資100萬美元。Grass允許?戶通過出售未使?的?絡資源來通過互聯(lián)?連接來獲得被動收?。
用戶可以在Grass上出售互聯(lián)網(wǎng)帶寬，為有需要的AI開發(fā)團隊提供帶寬服務，幫助AI模型訓練，從而獲得代幣回報。
目前，Grass即將推出移動端版本，由于移動端與PC端具有不同的IP地址，這意味著Grass的用戶將為平臺同時提供更多的IP地址，而Grass將收集到更多的IP地址從而為AI模型訓練提供更好的數(shù)據(jù)效率。
目前Grass有兩種IP地址提供方式：PC端下載拓展程序，以及移動端APP下載。（PC端與移動端需處于不同網(wǎng)絡）
截至2023年11月29日，Grass平臺已經(jīng)擁有103,000次下載和1,450,000個唯一IP地址。
移動端和PC端對AI的需求度不一樣，因此適用的AI模型訓練類別有所不同。
比如，移動端對于圖片優(yōu)化、人臉識別、實時翻譯、語音助手、設備性能優(yōu)化等方面擁有大量數(shù)據(jù)。這些是PC端難以提供的。
目前Grass在移動端AI模型訓練上處于比較先發(fā)的身位。考慮到當前全球范圍內，移動端市場的巨大潛力，Grass的前景值得關注。
但目前Grass尚未在AI模型方面提供更有效的信息，推測前期可能單純以礦幣為主要運營方式。
Meson Network是基于區(qū)塊鏈Layer 2的下一代存儲加速網(wǎng)絡，通過挖礦的形式聚合閑置服務器，調度帶寬資源并將其服務于文件以及流媒體加速市場，包含傳統(tǒng)網(wǎng)站、視頻、直播及區(qū)塊鏈存儲方案。
我們可以將Meson Network理解為一個帶寬資源池，池子兩邊可以看作是供需雙方。前者貢獻帶寬，后者使用帶寬。
在Meson具體的產(chǎn)品結構中，有2個產(chǎn)品（GatewayX、GaGaNode）在負責接收全球不同節(jié)點貢獻的帶寬，1個產(chǎn)品（IPCola）則負責將這些匯聚的帶寬資源進行變現(xiàn)。
GatewayX：以集成商業(yè)閑置帶寬為主，主要瞄準IDC中心。
從Meson的數(shù)據(jù)看板可以發(fā)現(xiàn)，目前接入的IDC在全世界范圍內共有2萬多個節(jié)點，并且形成了12.5Tib/s的數(shù)據(jù)傳輸能力。
GaGaNode：主要整合住宅及個人設備閑置帶寬，提供邊緣計算輔助。
IPCola：Meson變現(xiàn)渠道，進行IP和帶寬分配等任務。
目前Meson透露，半年收入在百萬美金以上。據(jù)官網(wǎng)統(tǒng)計，Meson有IDC節(jié)點27116個，IDC容量17.7TB/s。
目前Meson預計2024年3-4月份發(fā)行代幣，但公布了代幣經(jīng)濟學。
代幣名稱：MSN，初始供應量1億枚，第一年挖礦通脹率為5%，每年下降0.5%。
Network3是一家AI公司，構建了一個專門的AI Layer 2，并與Sei集成。通過AI模型算法優(yōu)化和壓縮，邊緣計算和隱私計算，為全球范圍內的AI開發(fā)者提供服務，幫助開發(fā)者快速、便捷、高效地大規(guī)模訓練和驗證模型。
據(jù)官網(wǎng)數(shù)據(jù)，目前Network3已經(jīng)有超過58000個活躍節(jié)點，提供2PB的帶寬服務。與Alchemy Pay、ETHSign、IoTeX等10個區(qū)塊鏈生態(tài)達成合作。
與算力和帶寬不同，數(shù)據(jù)端供應目前市場較為小眾。并且具有鮮明的專業(yè)性。需求群體通常是項目自身或者相關品類的AI模型開發(fā)團隊。比如Hivemapper。
通過自身數(shù)據(jù)喂養(yǎng)訓練自己的地圖模型，這一范式在邏輯上并不存在難點，因此我們可以嘗試將視野放寬到與Hivemapper類似的DePIN項目中，比如DIMO、Natix和FrodoBots。
HiveMapper是Solana上DePIN概念Top之一，致力于創(chuàng)建一個去中心化的”谷歌地圖“。用戶通過購買HiveMapper推出的行車記錄儀，通過使用并與HiveMapper共享實時影像，便能獲得HONEY代幣。
關于Hivemapper，F(xiàn)uture Money Group曾在《FMG 研報：30天上漲19倍，讀懂以Hivemapper為代表的汽車類DePIN業(yè)態(tài)》中有詳細描述，在此不做展開。之所以把Hivemapper列入AI+DePIN板塊，是因為Hivemapper推出了MAP AI，是一個AI地圖制作引擎，可以基于行車記錄儀所采集的數(shù)據(jù)生成高質量地圖數(shù)據(jù)。
Map AI設置了一個新角色，AI訓練師。該角色該角色囊括了此前的行車記錄儀數(shù)據(jù)貢獻者，以及Map AI模型訓練師。
Hivemapper對于AI模型訓練師的要求并沒有刻意專業(yè)化，反而采用了類似遠程任務、猜地理位置等類似游戲行為的低參與門檻，讓更多的IP地址參與進來。DePIN項目的IP資源越豐富，AI獲取數(shù)據(jù)的效率就更高。而參與AI訓練的用戶，同樣也能獲得HONEY代幣的獎勵。
AI在Hivemapper中的應用場景較為小眾，Hivemapper也并不支持第三方模型訓練，Map AI目的在于優(yōu)化自身地圖產(chǎn)品。因此對Hivemapper的投資邏輯不會產(chǎn)生改變。
DIMO是一個建立在Polygon上的汽車物聯(lián)網(wǎng)平臺，使駕駛員能夠收集和共享他們的車輛數(shù)據(jù)，記錄的數(shù)據(jù)包括汽車行駛公里、行駛速度、位置追蹤、輪胎壓力、電池/發(fā)動機健康狀況等。
通過分析車輛數(shù)據(jù)，DIMO平臺可以預測何時需要維護并及時提醒用戶。駕駛員不僅能深入了解自己的車輛，還能將數(shù)據(jù)貢獻給DIMO的生態(tài)系統(tǒng)，從而可以獲得DIMO代幣作為獎勵。而作為數(shù)據(jù)消費方可以從協(xié)議中提取數(shù)據(jù)以了解電池、自動駕駛系統(tǒng)和控件等組件的性能。
Natix是一個利用AI隱私專利打造的去中心化網(wǎng)絡。旨在基于AI隱私專利，將全球與攝像頭設備（智能手機、無人機、汽車）進行結合，創(chuàng)建中保攝像頭網(wǎng)絡，同時在隱私合規(guī)性的前提下收集數(shù)據(jù)，并對去中心化動態(tài)地圖（DDMap）進行內容填充。
參與數(shù)據(jù)提供的用戶可以獲得代幣和NFT進行激勵。
FrodoBots是一個以移動機器人為載體，通過攝像頭采集影響數(shù)據(jù)，具有一定社交屬性的DePIN類游戲。
用戶通過購買機器人來參與到游戲過程中，與全球玩家進行交互。同時機器人自帶的攝像頭也會對道路和地圖數(shù)據(jù)進行采集匯總。
以上三個項目，都具有數(shù)據(jù)采集和IP提供兩個要素，盡管他們尚未進行相關的AI模型訓練，但都為AI模型的引入提供了必要條件。這些項目包括Hivemapper在內，都是需要通過攝像頭來采集數(shù)據(jù)，并形成完備的圖譜。因此適配的AI模型也都局限于以地圖構建為主的領域。AI模型的賦能，將能夠幫助幫助項目建立更高的護城河。
需要注意的點在于，通過攝像頭采集往往會遇到雙向的隱私侵犯等法規(guī)問題：比如外置攝像頭采集外部影像對于路人肖像權的定義；以及用戶對自身隱私的重視。比如Natix運營AI來進行隱私保護。
算力、帶寬、數(shù)據(jù)側重于資源端的區(qū)分，而算法則側重于AI模型方面。本文以BitTensor為例，BitTensor既直接不貢獻數(shù)據(jù)，也不直接貢獻算力，而是通過區(qū)塊鏈網(wǎng)絡和激勵機制，來對不同的算法進行調度和篩選，從而讓AI領域形成一個自由競爭、知識共享的模型市場。
類似OpenAI，BitTensor目的在于在維持模型去中心化特性的同時，以達到與傳統(tǒng)模型巨頭相匹配的推理性能。
算法賽道具有一定超前性，類似的項目并不多見。當AI模型，尤其是基于Web3誕生的AI模型涌現(xiàn)，模型之間的競爭就將成為常態(tài)化。
同時，模型之間的競爭也會讓AI模型產(chǎn)業(yè)的下游：推理、微調的重要性提高。AI模型訓練只是AI產(chǎn)業(yè)的上游，一個模型需要先經(jīng)過訓練，具備初始的智能性，并在此基礎上對模型進行更仔細的模型推理和調整（可以理解為優(yōu)化），最終才能作為一個成品來進行邊緣部署。這這些過程需要更復雜的生態(tài)架構和算力支撐。也意味著潛在的發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>
BitTensor是一個架構類似Polkadot主網(wǎng)+子網(wǎng)的去中心化機器學習生態(tài)。
工作邏輯：子網(wǎng)將活動信息傳給Bittensor API（角色類似預言機），然后API會將有用信息傳給主網(wǎng)，主網(wǎng)再分發(fā)Rewards。
BitTensor 32個子網(wǎng)
BitTensor生態(tài)內角色：
礦工：可以理解為全世界各種AI算法和模型的提供方，它們托管AI模型并將其提供給Bittensor網(wǎng)絡；不同類型的模型組成了不同的子網(wǎng)。
驗證者：Bittensor網(wǎng)絡內的評估者。評估AI模型的質量和有效性，根據(jù)特定任務的性能對AI模型進行排名，幫助消費者找到最佳解決方案。
用戶：Bittensor提供的AI模型最終使用方。可以是個人，也可以是謀求AI模型來做應用的開發(fā)者們。
提名人：將代幣委托給特定驗證者來表示支持，也可以換不同的驗證者來委托。
開放的AI供需鏈條 ：有人提供不同模型，有人評價不同模型，有人使用最好的模型所提供的結果。
和Akash、Render這種類似“算力中介”的角色不同，BitTensor更像一個“勞務市場”，用已有模型去吸收更多數(shù)據(jù)以此來讓模型更加合理。礦工和驗證者更像“施工方”和“監(jiān)工”的角色。用戶提出問題，礦工們輸出答案，驗證者再來評估答案的質量，最終返回給用戶。
BitTensor代幣為TAO。TAO的市值目前僅次于RNDR，但由于4年減半的長期釋放機制存在，市值與完全稀釋價值的比率反而是幾個項目中最低的，也意味著TAO的總體流通量目前來看相對較低，但單價較高。因此意味著TAO的實際價值處于低估狀態(tài)。
目前比較難以尋找合適估值標的，如果從架構相似性出發(fā)，Polkadot（約120億美元）為參照對象，TAO有接近8倍的上漲空間。
如果按照“預言機”屬性出發(fā)，Chainlink（140億美元）為參照對象，TAO有接近9倍的漲幅。
如果以業(yè)務相似性出發(fā)，OpenAI（從微軟獲得約300億美元）為參照，TAO的上漲硬頂可能在20倍左右。
結論
總體而言，AI+DePIN推動了Web3語境下AI賽道的范式轉移，讓市場從“AI能在Web3里做什么？”的固有思維中跳出，去思考“AI和Web3能為世界帶來什么？”這一更大的問題。
如果說英偉達CEO黃仁勛將生成式大模型的發(fā)布稱為AI的 “iPhone” 時刻，那么AI與DePIN的結合便意味著Web3真正迎來“iphone”時刻。
DePIN作為Web3在現(xiàn)實世界最容易被接受以及最成熟的用例，正在讓Web3變的更加可被接受。
由于AI+DePIN項目中IP節(jié)點與Web3玩家的部分重合性，二者的結合，同時也在幫助行業(yè)催生屬于Web3自己的模型和AI產(chǎn)品。這將有利于Web3行業(yè)的整體發(fā)展，并且為行業(yè)去開拓新的賽道，比如AI模型的推理和微調、以及移動端AI模型發(fā)展等。
一個有趣的點在于，文中所羅列的AI+DePIN的產(chǎn)品，似乎可以去嵌套公鏈的發(fā)展路徑。在此前的周期中，各種新公鏈涌現(xiàn)，用自身的TPS和治理方式來吸引各種開發(fā)者的入駐。
當前的AI+DePIN產(chǎn)品也是這樣，基于自身的算力、帶寬、數(shù)據(jù)以及IP優(yōu)勢來吸引各種AI模型開發(fā)者入駐。所以，我們目前看到AI+DePIN產(chǎn)品有偏向同質化競爭的趨勢。
問題的關鍵并不在于算力的多少（盡管這是個很重要的先決條件），而在于如何去運用這些算力。現(xiàn)在的AI+DePIN賽道仍舊處于“野蠻生長”的早期，因此我們對于AI+DePIN的未來格局以及產(chǎn)品形式，可以抱有一個充滿期待的預期。
參考文獻
1.https://www.techopedia.com/decentralized-physical-infrastructure-networks-DePIN-brings-ai-and-crypto-together
2.https://medium.com/meson-network/with-the-increasing-ai-and-DePIN-trends-why-should-you-consider-keeping-an-eye-on-meson-network-59094665c9bd
3.https://medium.com/cudos/the-rise-of-DePIN-unveiling-the-future-of-ai-and-metaverse-compute-requirements-213f7b5b1171
4.https://www.numenta.com/blog/2022/05/24/ai-is-harming-our-planet/
5.https://www.techflowpost.com/article/detail_15398.html
6.https://www.numenta.com/blog/2022/05/24/ai-is-harming-our-planet/
7.https://mirror.xyz/livepeer.eth/7yjb5osZ28AJ9xvA54bZ4T2hUpNM5O9rrpv-zmGWDZ4
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