最近几周，投资者信心因对人工智能（AI）炒作周期已转变为不可持续泡沫的日益担忧而受到动摇。这反过来又造成了强大的下行压力，导致市场和比特币等资产暴跌。这种加深的不安压倒了任何积极的市场催化剂，包括美国政府关门问题解决的消息，因为许多人担心该行业即将面临类似于互联网泡沫时期的清算。
在中国Deepseek成功之后，市场关注点向东转移，增强了谨慎态度，这使得硅谷的财务状况受到严密关注。当前的核心担忧围绕着雄心勃勃的长期收入预测与AI公司所要求的高度膨胀、投机性估值之间显而易见的差距。批评者表示，这些指标表明，重大修正可能已经迫在眉睫。
除了对AI行业夸大其能力的担忧外，其他行业领袖最近也对未解决的数据中心供电问题发出了警报，认为这可能会限制增长。虽然一些AI公司可能成功筹集数十亿美元，但它们的最终成功不仅取决于筹集的资金，还取决于基础设施的可用性。
这一担忧最近得到了微软首席执行官萨提亚·纳德拉的强调，他透露这家科技巨头有许多NVIDIA GPU处于闲置状态，因为没有足够的能源来为其供电。这种情况证实了电力和数据中心空间是AI行业增长的真正制约因素，使得获得供电的数据中心成为新的杠杆点。
因此，传统解决方案，如建设核电站，面临着不匹配的问题：需求增长的速度快于使新电站投入使用所需的时间和巨额资本。这种不匹配推动了使用去中心化AI（DAI）计算来匹配生态系统增长速度的想法。
根据专家的说法，去中心化AI本质上对像微软和谷歌这样的超大规模企业所面临的集中能源故障具有免疫力。这种模式还促进了分散资源的成本效益市场，可能访问到全球30%–40%的未使用GPU容量。
然而，DAI并非没有批评者。担忧包括缺乏中央权威来协调资源，以及通过代币和区块链对私人数据的货币化可能为网络犯罪分子和诈骗者创造新的机会。
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尽管存在这些担忧，但接受Bitcoin.com新闻采访的专家们对DAI的优势超过劣势充满信心。0G Labs首席执行官迈克尔·海因里希指出，DAI模型“可以利用分布式训练，数百个分散在各地的节点用于训练一个模型，这已被证明能带来巨大的效率提升”，使训练更快、更便宜。
虽然集中式数据中心在其内部网络上提供高吞吐量和低延迟，但Argentum AI创始人兼首席执行官安德鲁·索布科表示，去中心化设置“在响应性和边缘的稳健性方面胜出”，适合远程用户。
节能：索布科补充说，去中心化减少了“双方的能源需求”，并表示：“增加更多集中计算需要增加更多集中电力，这会产生更多热量，需要更多冷却，这也需要大量能源。它还需要大量水。”
两位专家一致认为，代币激励和市场机制是支持DAI的核心经济模型。这些模型包括基于声誉的系统，其中奖励与正常运行时间和可靠性相关，从而激励贡献者提供更好的服务。
此外，两位专家一致认为，地方可再生微电网和社区拥有的能源来源是DAI节点的自然合作伙伴。索布科认为，通过将AI计算节点与这样的微电网共置，“多余的清洁电力可以在现场用于计算任务”。这为社区提供了一种在不必连接到中央电网的情况下实现运营货币化的方式，有效增强了地方基础设施和可持续性。
- 为什么市场承压？ 对AI泡沫和高估公司的担忧动摇了全球投资者信心。
- 主要的基础设施挑战是什么？ 电力短缺和数据中心容量有限正在制约全球AI行业的增长。
- 去中心化AI如何在全球范围内提供帮助？ DAI利用未使用的GPU容量，实现跨境效率，并降低集中能源风险。
- 什么支持DAI的采用？ 代币激励和地方可再生微电网创造了可持续的、社区驱动的经济模型。
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