DeAI 崛起：去中心化网络如何打破企业GPU垄断

在2025年，关于可持续性以及人工智能力量集中在少数几家美国公司的日益担忧，凸显了去中心化AI的重要性不断增长。

2025年AI风口：地缘政治的新纪元

2025年成为全球人工智能“军备竞赛”的决定性风口。在美国，投资规模达到高潮，科技巨头们策划了数十亿美元的基础设施布局。值得注意的是，微软和OpenAI的$500 十亿美元Stargate超级计算机项目以及亚马逊的$150 十亿美元数据中心承诺，标志着美国巩固主导地位的举措。为了保持领先，美国政府收紧了对高端半导体的出口管制，特别针对H100和Blackwell级芯片，以遏制中国竞争对手的进展。

虽然北京在大规模交易方面的发声较少，但像Deepseek这样的模型实现的技术平价——据报道其效率可与GPT-4相媲美——表明中国已成功转向“自主计算”。这一战略转变由政府最新的指令支撑，要求国内企业优先使用本土硅片，有效地将中国的AI抱负与西方供应链脱钩。

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这种狂热或许最能在金融市场中体现。2025年，AI创业公司在第一和第二季度仅筹集了$60 十亿美元，而主要科技股的市值总和增加了数万亿。然而，这一势头正遇到物理极限：能源。估计到2026年，AI数据中心将消耗全球电力的高达4%。这迫使一些公司转向核能，微软最近重新开启了三哩岛核电站，以满足其庞大集群的能源需求。

然而，越来越多的人担心，许多人设想的AI世界可能无法实现，原因包括能源资源不足以支撑目前建设的庞大基础设施。训练和运行先进AI模型需要巨量的电力、数据中心容量和冷却系统，这引发了关于可持续性以及全球能源网络是否能跟上指数级需求的质疑。一些专家警告，如果没有在能效或替代能源方面取得突破，普及人类般智能的梦想可能仍遥不可及。

除了技术和环境挑战外，另一些人担心少数几家美国科技巨头对行业和AI话语权的垄断。这些公司控制着最强大的模型、最大的数据集以及部署AI的平台，赋予它们对技术发展和受益者的过度影响。批评者认为，这种权力集中可能扼杀竞争、限制创新，并以有利于企业利益而非公众利益的方式塑造公众认知。

这些担忧促使美国政界人士，包括参议员伯尼·桑德斯，呼吁就AI的轨迹、治理以及不同利益相关者应扮演的角色展开全国性对话。这场辩论不仅关乎技术进步，还涉及问责制、透明度和公平性：谁制定规则、谁获得回报、谁承担风险。

虽然桑德斯呼吁进行全国性对话以防止企业垄断智能，但加密和开源社区正在构建另一种方案：去中心化AI(DeAI)。目前，像Bittensor(TAO)、Io.net和Near Protocol这样的项目正在开创无需许可的网络，重新构想AI基础设施的构建和治理方式。这些倡议旨在打破企业瓶颈，民主化获取驱动机器智能的核心资源。

计算众包

个人硬件所有者无需等待被企业供应链锁定的稀缺昂贵GPU，可以直接将其处理能力租赁给开发者。关于为何这成为一个重大关切，Argentum AI的联合创始人Andrew Sobko在一次采访中指出，训练大型模型需要巨大的GPU算力。然而，供应有限且由少数供应商控制，形成了一个“围墙花园”，使创业公司和小型玩家难以进入。

像桑德斯一样，Sobko也感叹少数几家企业控制着基础设施、访问权限和定价——他认为这抑制了创新，使大多数组织难以负担得起AI开发的高昂成本。然而，Sobko主张通过建立无需许可的分布式计算网络，个人和组织可以贡献闲置的GPU算力到共享市场中。这种去中心化的市场不仅绕过了持续的Nvidia短缺，还激活了潜在的全球容量，将闲置的机器变成AI经济的活跃参与者。Sobko的核心观点是，AI的未来取决于打破中心化控制，拥抱去中心化的计算市场。

在开源模型下，治理从董事会转向分布式社区。关于模型设计、更新和使用的决策由集体作出，确保透明度，减少垄断控制的风险。开源框架通过允许任何人审计、贡献和在共享基础上构建，加快了创新步伐。

在去中心化模型中，用户对其训练数据拥有加密所有权，确保在数据经常被未经同意利用的世界中隐私和控制权。自主数据模型赋予个人决定其信息如何被使用、交易或奖励的权力，创造一个更公平的生态系统，让价值回流到贡献者手中。

2025年DeAI的故事

2025年，DeAI从一个小众概念转变为庞大的基础设施替代方案，受到全球GPU短缺和风险投资激增的推动。到2025年底，整个AI行业的总融资超过$200 十亿美元，而DeAI细分市场在基础设施和Web3类别中占据了重要且不断增长的份额。DeAI创业公司和去中心化实体基础设施(DePIN)项目在2025年筹集了约$12 十亿到$15 十亿资金。这一切都源于投资者逃离高溢价和“围墙花园”式的集中供应商如AWS和Azure。

DeAI首次获得了公共部门的资金支持，Neurolov签署了一份$12 百万美元的协议，用于用公民驱动的节点取代传统数据中心。

与此同时，像xAI和OpenAI这样的科技巨头竞相打造100万个H100 GPU的集群，而去中心化网络则专注于汇聚“潜在”的全球容量——未被使用的矿场芯片、独立数据中心甚至高端游戏设备。到2025年末，主要的去中心化网络已验证了超过75万块GPU可供按需租赁。

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领头的网络包括Io.net，已在138个国家验证了30万多块GPU，专注于企业级训练的高端H100和A100集群，以及Aethir，报告拥有超过43.5万GPU容器，重点关注低延迟推理和边缘计算。Neurolov达到了1.5万个活跃节点，展示了“基于浏览器”的计算的可行性，用户只需保持标签页开启即可贡献算力。

据一份报告显示，2025年，去中心化网络提供的价格比传统云服务低60%到80%。例如，在AWS上运行的H100实例每小时大约花费$3.00到$4.50，而DeAI网络则以每小时$0.30到$2.20的价格提供相同硬件。

在这一年中，GPU的使用方式也出现了明显分化，推理占用70%，训练占用30%。

未来展望

随着专家们越来越多地倡导去中心化AI，一些批评者警告，如果没有强有力的伦理保障和明确的问责机制，去中心化可能很快演变成“下一个重大错误”。然而，支持者仍然相信，去中心化的优势——更高的透明度、对数据的主权以及减少企业垄断——远远大于其风险。

随着AI应用的加速，这一叙事预计将在2026年及以后获得更大动力，影响政策辩论、投资策略以及下一代机器智能的架构设计。

常见问答 💡

• 美国发生了什么？ 微软和亚马逊等科技巨头正投入数百亿美元建设AI超级计算机和数据中心。
• 中国的回应如何？ 北京推动“自主计算”，要求使用本土硅片和像Deepseek这样的模型，以抗衡GPT‑4。
• 这为何具有全球意义？ 2025年初，AI创业公司筹集了$60B ，但能源限制逐渐显现，预计到2026年，数据中心可能消耗全球电力的4%。
• 替代方案是什么？ 像Bittensor和Io.net这样的去中心化AI网络提供更便宜、由社区驱动的算力，挑战企业垄断。