觀點作者：io.net首席執行官Gaurav Sharma
人工智慧可能還處於早期階段，但它已經在發達國家帶來了重大的科學和技術突破。不幸的是，這些發展是有代價的：AI的危險集中化。
在《福布斯》2025年50強私人AI公司榜單中，所有公司都位於發達國家，其中80%在美國。
AI仍然偏向發達國家資本雄厚的科技巨頭。
對於許多新興經濟體來說，進入AI革命的門檻遙不可及。我們需要確保創新和AI開發對最廣泛的項目都是可及的。
AI訪問的不平衡
問題的核心在於計算資源的獲取。訓練和部署大型AI模型需要龐大的GPU算力。供應跟不上需求，推動英偉達H100晶片價格上漲至超過3萬美元。
一家雄心勃勃的AI研究公司可能會將80%或更多的資金花在計算上——這些資源本可以用於研發或人才。資金充裕的科技巨頭可能籌集數十億美元來獲得這些資源。世界其他地區則無法做到。
後果是深遠的。AI驅動的創新有成為壟斷技術的風險，被少數公司和國家控制。發展中經濟體在農業、教育或醫療保健方面有前景的AI應用可能永遠不會實現——不是因為缺乏人才，而是因為計算資源獲取有限。
從地緣政治角度看，計算資源供應不足開始類似石油或矽。沒有主權計算資源獲取權的國家將被迫進口，對可能與其國家目標不一致的國家產生依賴，並暴露於外國能源和房地產市場。這些依賴威脅經濟競爭力和國家安全。
集中化AI影響力的危險
如果計算資源獲取仍集中在發達國家，影響力也會如此。
從大語言模型到擴散模型的前沿AI技術，將被相同的視角塑造，縮小多樣性並嵌入系統性風險。發展中國家面臨被鎖定在定義全球經濟的技術貢獻或受益之外的風險。
集中化確保不成比例的回報流向那些擁有特權訪問權的人，拋下較小的參與者，往往是那些構建本地相關工具的人。隨著時間推移，在AI市場競爭的壁壘可能成為不穩定的寡頭壟斷，將發展中國家凍結在關鍵產業轉變之外。集中的基礎設施控制總是產生扭曲，AI也不會例外。
用去中心化計算平衡天平
可訪問性和集中化挑戰的解決方案出人意料地簡單：由區塊鏈驅動的計算市場。就像Uber釋放了閒置汽車，Airbnb釋放了空閒房間一樣，去中心化計算市場釋放了未充分利用的硬體。結果是更低的價格和更多樣化、更有韌性的供應商和消費者生態系統。
全球範圍內，數百萬GPU在數據中心、企業、大學和家庭中閒置。通過區塊鏈將這些GPU匯集到按需集群中，未充分利用的硬體以集中式計算成本的一小部分提供。低收入國家的初創公司可以負擔得起擴展AI工作負載，不再被行業領導者的資本優勢拒之門外。
區塊鏈的關鍵作用
沒有區塊鏈，這種模式是不可能的。代幣是協調和信任層，在去中心化物理基礎設施網絡（DePIN）中協調激勵。領先的DePIN要求計算供應商質押代幣以激勵可靠性，對停機時間進行懲罰。開發者用代幣支付，實現跨境無縫結算。
對於硬體提供商，代幣化獎勵創造了更公平的經濟模式：根據使用情況補償計算所有者，在不犧牲核心目的的情況下提供以前無法獲得的收入。對於開發者，獲得更便宜計算的機會激勵AI的參與和創新。這創造了良性反饋循環——隨著更多參與者加入去中心化計算市場，計算變得更加負擔得起和豐富。
應對挑戰
一些批評者認為去中心化計算性能不如超大規模雲服務商，引用延遲和質量擔憂。現實情況截然不同。DePIN在延遲、並發性和吞吐量方面提供競爭性能。智能工作負載路由、網格網絡和高可用性代幣化激勵等技術有助於維持性能並根據工作負載需求動態優化。
此外，某些DePIN已經構建了透明的網絡瀏覽器，使開發者和投資者能夠實時驗證性能聲明。這些機制有助於使DePIN比傳統提供商更可靠、更具成本效益。
DePIN也比超大規模雲服務商產品更多樣化。目前有超過1300萬台設備在線，允許開發者利用廣泛的硬體頻譜，為他們的AI項目找到合適的工具，從高性能雲級GPU到專業邊緣設備。
AI的公平競爭環境
我們有一個狹窄的窗口來定義未來幾代人的技術格局。許多美國和中國公司可能已經領先，但去中心化計算市場提供了一個有前景的替代方案。通過降低成本和擴大訪問，全球的初創公司、規模化公司、研究人員和企業可以更平等地競爭。新興經濟體可以為自己的語言、醫療保健系統、文化信仰和金融需求構建模型。
問題不是去中心化是否必要，而是如何讓全球開發者接觸到這個機會，同時增加在DePIN上列出其多餘計算的公司數量。只有通過去中心化計算，AI才能真正變得可及，並為盡可能多的人服務，而不僅僅是根深蒂固的寡頭壟斷。
觀點作者：io.net首席執行官Gaurav Sharma
