去中心化GPU网络：AI推理与数据处理的低成本新势力

去中心化GPU网络正将自己定位为运行AI工作负载的低成本层，而前沿模型的训练仍高度集中于超大规模数据中心。

前沿训练：集中化的必然

前沿AI训练需要构建最大、最先进的系统，依赖数千枚GPU的高效协同。

• 高度耦合的需求：这种级别的协作要求极低的延迟和极高的可靠性，互联网的延迟和可靠性无法与集中式数据中心内紧密耦合的硬件相比。
• 巨头的游戏：例如，Meta训练Llama 4使用了超过10万枚Nvidia H100 GPU。这种成本和复杂性使得前沿训练仍掌握在少数超大规模运营商手中。

转向推理与日常任务

大多数生产环境下的AI工作负载并非大规模训练，这为去中心化网络提供了空间。

• 推理临界点：推理（运行已训练模型）的需求正在爆发。有预测称，到2026年，推理、智能体等工作负载可能推动高达70%的GPU需求。
• 成本与弹性优先：对于推理等任务，成本效益、弹性和地理分布比完美的硬件互联更为重要。

去中心化网络的实际定位

去中心化GPU网络最适合可分割、能独立执行且无需机器间持续同步的工作负载。

1. AI推理服务：为开源模型及优化后的模型提供成本敏感的推理服务。
2. 数据处理与准备：并行执行数据采集、清洗和训练数据准备等任务。
3. 特定计算任务：适用于AI药物发现、文生图/视频等对成本敏感的场景。
4. 地理分布优势：GPU节点更接近终端用户，有助于降低服务延迟，改善用户体验。

成为互补层，而非替代品

消费级硬件的升级和开源模型的高效化，正推动更多AI任务从中心化数据中心外溢。
去中心化GPU网络并非要取代超大规模数据中心，而是正逐渐成为AI算力生态中一个专注于成本、弹性和地理覆盖的互补层。