加密货币为人工智能计算能力建立新的金融市场

加密货币基础设施正在为人工智能模型运行所需的计算能力的定价、融资和交易建立一个新的金融层。根据Galaxy Research发布的新报告，GPU容量、人工智能推理服务及其访问权正逐渐转变为可金融化的资产。

在由Galaxy Research副总裁Lucas Tcheyan撰写的报告中，“推理资本市场”被定义为围绕使人工智能模型通过新数据生成输出的计算能力而发展的网络、协议和金融工具。

报告指出，人工智能行业对GPU的需求重心正在从模型训练转向日常运行，即推理过程。这一变化增加了希望固定计算能力价格、管理未来成本和融资硬件投资的公司对新市场的需求。

Galaxy的预测显示，未来几年对人工智能基础设施的投资可能达到数万亿美元。摩根士丹利预计到2028年，数据中心的投资将接近2.9万亿美元，而麦肯锡则预计到2030年所需的总资本支出为6.7万亿美元。高盛对2026-2031年期间人工智能基础设施的预测约为7.6万亿美元。

报告指出，这些投资中有55%至67%可能用于计算能力和硬件。然而，由于GPU价格受芯片型号、内存容量、连接基础设施、地区和租赁期限等变量的影响，建立一个标准化市场并不容易。Ornn和Silicon Data等公司正在开发基于真实交易的GPU价格指数，以解决这一问题。纽约证券交易所的母公司ICE和CME也在准备上市GPU期货合约。

报告指出，加密项目不仅将物理GPU容量转化为可在链上交易的资产，还将人工智能服务的访问权转化为可交易的资产。Venice平台的VVV和DIEM代币被认为是这一模型的突出例子。

锁定VVV代币的用户可以生成DIEM。每个DIEM为持有者提供每日1美元的Venice人工智能使用信用。因此，用户可以保留未来的人工智能使用权，而不是购买订阅，甚至可以转让或出售。根据Galaxy的说法，这一结构在将人工智能计算能力从租赁服务转变为可拥有的资产方面引人注目。

然而，报告指出，DIEM主要是作为投机目的而持有的。提供的推理能力的每周使用率低于50%，而代币的价值则依赖于Venice在长期内继续提供服务的预期。

Pearl和Ambient等项目则旨在通过“有用工作证明”方法，将区块链挖矿中使用的计算能力用于人工智能推理。Pearl将人工智能模型使用的矩阵乘法过程纳入区块生产的一部分，而Ambient则使用拍卖基础的系统，让用户为人工智能任务设定价格和时间。

根据Galaxy的说法，这些模型可以通过代币激励以低于市场价格提供人工智能服务。然而，如果没有真实的客户需求，网络可能会被仅希望获得代币奖励的计算能力提供者填满。

报告强调，真实的人工智能使用与代币需求之间尚未建立可持续的联系。

报告中指出，最可行的模型是通过链上融资GPU硬件。USD.AI协议将稳定币存款作为信贷分配给购买GPU的小型和中型数据中心运营商。贷款的偿还来自GPU租赁收入，而利息收益则转给存款持有者。

Galaxy指出，由于这一模型依赖于真实的借款人和现金流，而非投机性代币激励，因此与其他项目有所不同。然而，GPU租赁价格的下降、硬件价值的快速贬值或人工智能需求的减弱可能导致信贷违约的风险增加。

根据Galaxy Research，推理资本市场目前仍然相对较小，与人工智能行业的规模相比。然而，当GPU指数、期货、代币化使用权和硬件贷款一起考虑时，正在为数万亿美元的新资产类别奠定基础。报告得出结论，区块链行业的优势不在于提供比中心化人工智能公司更便宜的服务，而在于在传统金融缓慢或不足的领域创造资本，使资产可分割并提供可编程支付基础设施。

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