贝莱德将AI算力视为资产类别,链上推理规模不断扩大

加密货币与Web2 AI融合,投资者寻求切入去中心化推理引擎

GeoDetect Pipeline2026年9月25日
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概述

贝莱德(BlackRock)最近将人工智能算力归类为独立资产类别,这改变了人们针对技术基础设施估值方式的讨论。这家全球投资巨头将计算资源视为可投资的有形商品,而非仅仅是运营费用,这与能源或房地产类似。然而,其报告明显未提及特定的推理代币或专有区块链生态系统,而是聚焦于扩大人工智能规模所引发的宏观经济影响。

针对这一机构层面的转向,对当前去中心化人工智能基础设施现状的深入调查揭示出一个碎片化的格局。对161个链上AI代币的综合审计显示,虽然推理引擎的基础组件已在区块链上活跃运行,但没有任何单一实体将这些要素完全聚合为一个统一的整体。这种机构兴趣与链上现实之间的差距表明,加密货币与Web2人工智能的交汇点目前更多是理论性的,而非运营性的。

机构对算力的看法

贝莱德的分析强调,业界日益认识到对GPU周期的需求将在未来十年内超过供应。通过将算力视为资产类别,传统金融正试图围绕历史上难以定价且透明度低的资源建立流动性和标准化。这一举措标志着更广泛地接受AI基础设施作为数字经济的关键支柱,类似于数据中心在传统云计算市场中的作用。

报告强调,需要可扩展、可靠且具有成本效益的算力解决方案,以满足大语言模型及其他AI应用爆炸式增长的需求。对于机构投资者而言,这为他们提供了参与AI繁荣的新途径,而无需直接押注成功的软件公司。相反,关注点转移到了支撑这些模型的底层硬件和分销网络上。

关键洞察: 贝莱德的框架将算力视为一种商品,但故意避开命名特定的链上推理代币,为去中心化网络填补空白留下了空间。

这种机构立场为基于区块链的AI项目创造了潜在的桥梁。如果算力被认可为资产类别,那么聚合闲置GPU算力的去中心化网络在理论上可以提供可交易、具流动性的工具。然而,贝莱德材料中缺乏具体的代币引用表明,行业尚未生产出符合全球资产管理人严格审查标准的占主导地位的标准化协议。

链上现实:组件未整合

对在各种区块链上运营的161个AI相关代币的考察揭示了一个显著的技术悖论。构建功能性链上推理引擎所需的每一个单独组件都存在于生态系统中。数据可用性层、轻量级节点网络、GPU租赁协议和模型托管平台均已实际部署并进行交易。拼图的模块化部件既存在又功能正常。

尽管这类专业工具 abundance(丰富),但没有任何项目成功将这些组件堆叠成一个统一的推理引擎。生态系统仍然处于孤岛状态,不同协议处理AI管道的不同方面,缺乏无缝互操作性。推理请求仍需手动桥接跨越多个不同的合约和网络,而非通过单一集成的链上流程运行。

  • 数据可用性: 存在多个层次以在链上存储训练数据和模型权重,但缺乏标准化。
  • 算力供应: Render和Akash等网络提供GPU访问,但通常缺乏与推理特定优化的直接集成。
  • 模型执行: 多个项目声称在链上运行模型,但大多数依赖尚未达到生产规模效率的链下验证或零知识证明。

这种碎片化意味着,虽然链上推理的潜力是真实的,但执行对于主流Web2应用而言仍不切实际。寻求部署AI模型的开发者在选择去中心化基础设施而非AWS或Azure等集中式云服务时,面临更高的准入门槛,因为缺乏单体式的即插即用解决方案。

加密货币与Web2的碰撞点

加密货币与Web2人工智能的碰撞点并非发生在应用层,而是发生在基础设施层。随着Web2巨头面临日益增加的成本和集中化担忧,他们可能会转向去中心化算力以实现冗余和成本效率。然而,这种转型将需要当前代币景观无法提供的抽象水平和可靠性。

持有AI代币的投资者实际上是在押注统一引擎未来的存在。他们期待一个模块化组件整合为无缝服务的融合时刻。在该融合发生之前,这些代币代表的是对基础设施的投机性下注,而非来自实际计算产出的分红。其价值主张取决于一个假设:最终有人会利用现有部件构建出“引擎”。

缺乏堆叠引擎还引发了关于激励对齐的疑问。如果单个组件无法捕获推理过程的完整价值,其经济可持续性可能会受损。成功的链上推理平台很可能需要将价值链的更多部分内部化,同时奖励数据、算力和执行层的所有提供者。

对市场的影响

对于更广泛的市场而言,这一分析表明,围绕AI代币的热潮周期可能已超前于该部门的技术成熟度。虽然贝莱德对算力作为资产类别的认可提供了宏观层面的验证,但这并不能保证任何特定的链上项目都能捕获这一价值。投资者应区分去中心化AI的概念与其当前实施现实之间的差异。

对于能够解决整合问题的建设者来说,机会依然巨大。第一个成功将数据、算力和推理堆叠到单一连贯引擎中的协议可能会捕获巨大的价值,实质上成为寻求去中心化的Web2 AI公司的默认基础设施层。在那之前,链上AI生态系统仍是一系列有前景但等待统一愿景的组成部分的集合。

随着行业演进,成功的衡量标准将从代币数量和投机性交易量转变为实际的推理吞吐量和现实世界的采用率。拥有拼图碎片与拥有完整引擎之间的区别,将定义AI与区块链交汇处的下一阶段。

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参考来源

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