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英伟达正在筑建“新的护城河” 最新开发方向助其股价再涨50%

北美)讯即使一年内涨幅超过210%，Nvidia股价仍比当前水平有50%的上涨空间。这是罗森布拉特(Rosenblatt)半导体分析师Hans Mosesmann的观点，他将Nvidia的目标价上调至每股200美元，创历史新高。#AI热潮# #科技# #2024宏观展望# Mosesmann将Nvidia评级为“买入”，此前的目标价为140美元。这一看涨预期将使Nvidia的估值达到5万亿美元。 Mosesmann表示，这是该芯片制造商应得的。 Mosesmann表示：“我们看到Nvidia的Hopper、Blackwell和Rubin系列在硅谷最成功的平台产品周期之一中推动着‘价值’市场份额。” 但展望未来，Nvidia真正的盈利点并不在于其以硬件为中心的GPU业务，而在于其软件业务，该业务由Nvidia广受欢迎的CUDA平台带动。数百万开发人员使用Nvidia的CUDA在该公司支持AI的GPU芯片上构建大型语言模型和其他程序。 “真正的亮点在于软件，它与硬件的所有优点相得益彰。我们预计，就整体销售组合而言，软件方面在未来十年将显著增加，并且由于可持续性，估值将呈上升趋势，”Mosesmann表示。如果Nvidia能够从软件中产生可观的经常性收入，那么通过提高收入的可预测性，就可以降低公司的风险。英伟达历来依赖硬件销售来推动其收入，而硬件销售通常具有周期性，并且会经历非常不稳定的“繁荣与萧条”时期。眼下，Nvidia的硬件业务正经历前所未有的繁荣时期。但Mosesmann表示，正是Nvidia的软件业务可以帮助该公司的利润在2026年前达到拆股调整后的每股5美元，以40倍的市盈率计算，其目标价为200美元。上个月，I/OFundTech分析师Beth Kindig也表达了对Mosesmann对Nvidia软件平台的乐观看法。 “CUDA软件平台是开发人员学习的平台。因此，与iOS类似，这实际上是将人们锁定在iPhone上的原因，因为开发人员正在为iPhone开发应用程序。Nvidia也发生了同样的事情，即CUDA平台是AI工程师为编程GPU而学习的平台，因此这有助于锁定他们，而这种组合，现在，我称之为坚不可摧的护城河，”Kindig解释道。 Kindig认为，到2030年底，Nvidia的估值最终可能达到10万亿美元，这意味着其估值较当前水平有205%的潜在上涨空间。

Heidi06-21 01:43

警惕“瞬间瓦解”！少数科技股“助推”标普500突破5500点业内人士：不断恶化的广度，使股市极易回调

席执行官迈克尔·戴尔表示，该公司正在与Nvidia合作，为埃隆·马斯克的初创公司 xAI建造一座“戴尔人工智能工厂”。在几乎抹平今年的损失后，美国国债回落。美国首次申请失业救济人数上周几乎没有变化，为 238,000 人，而前一季度首次申请失业救济人数大幅增加，而这些数据在假期和学校假期期间往往会波动。5 月份新屋开工率降至四年来最低水平，因为长期高利率削弱了该行业今年早些时候的势头。6 月份费城联储指数落后于预期。 Bespoke Investment Group 表示：“一系列经济数据出炉，大部分都弱于预期。科技股再次领涨。不包括英伟达的道琼斯指数小幅下跌。” 标普500指数突破5500点，10年期美国国债收益率上升6个基点至4.29%，美元上涨。标普 500 指数上涨，市场广度下降（图源：彭博社） Piper Sandler 的Craig Johnson表示：“标准普尔 500 指数和纳斯达克指数的看涨势头依然完好，但近期超买状况加上不断恶化的广度，使股市容易出现回调。”#VIP会员尊享# 虽然标普 500 指数不断刷新纪录，但今年参与涨势的股票却越来越少。彭博社截至上周末收集的数据显示，过去一个月，近三分之一的成分股创下了一个月以来的新低。这一数字远远超过推动该指数上涨的股票数量。事实上，只有 3.2% 的成分股创下了一个月以来的新高，其中包括苹果公司和势头强劲的英伟达公司，后者刚刚超过微软公司，成为全球市值最高的公司。根据彭博行业研究股票策略师吉莉安·沃尔夫 (Gillian Wolff) 汇编的数据，在过去三个月中，该指数中市值最大的 10 只股票（主要是科技巨头）的平均涨幅为 17%，而其余股票则下跌了 1.3%。此外，一系列指标显示市场广度依然疲弱，这增加了人们对股市涨势能否持续的不确定性。以纽约证券交易所涨跌线为例，这是一个流行的指标，它追踪每天在交易所上涨的证券数量减去下跌的证券数量。周五，该指数收于六周新低。此外，交易员们押注英国央行将在 8 月降息，此前决策者暗示他们愿意开始放松货币政策。瑞士央行在连续第二次会议上降低了借贷成本。

Dan197706-20 22:08

会员

未来3年最重要的投资信号！AI教父黄仁勋、马斯克都同意了……

roject GR00T，以及一款基于NVIDIA Thor系统单芯片(SoC)、用于人型机器人的新型电脑Jetson Thor。针对黄仁勋提出的关键投资信号，马斯克在本周早些时候推文表示赞同。他预测称：“人形机器人的普及程度将是汽车的10倍。” (来源:Twitter) 早在6月的游戏直播中，马斯克就曾断言，人形机器人数量未来将超过人类人口。 “我认为，从长远来看…人形机器人与人类之间的比例将不仅是1比1，一个人可能会拥有2个人形机器人，或者更多或者更多，也许是10个，”他强调。目前，特斯拉正在开发人形机器人Optimus，马斯克极为看好Optimus的前景，他在本月稍早做出惊人预测，称市场对人形机器人的需求将达到每年10亿个，特斯拉将占据10%的市占率。一旦机器人量产的市场打开，Optimus造价将低于一辆汽车，约10000美元，售价则将在20000至30000美元之间。马斯克估计，按照售价20000美元、每年销量1亿个来计算，特斯拉每年可通过Optimus实现1万亿美元的利润，为特斯拉市值增加20万亿至25万亿美元。 Optimus预计要到2025年底才会正式上市，不过特斯拉工厂已至少部署两个机器人。马斯克表示，明年将进入Optimus的有限生产阶段，供特斯拉工厂使用，预期明年将有超过1000个Optimus在特斯拉工厂工作。实际上，市场上已经出现许多新创公司在开发人型机器人，竞争对手包括Boston Dynamics、Agility、Neura和Apptronik，但马斯克表示能同时具备AI软件能力和大规模量产能力的，也就只有特斯拉。根据方舟基金(Ark Invest)发布的最新报告，其对特斯拉2029年的预期价值为每股2600美元，熊市情境下价格为2000美元，而牛市情境下可达3100美元。延伸阅读：马斯克“惊世产品”最快明年上市！特斯拉市值望翻涨5000% 方舟基金：股价上看2600美元

颜辞06-20 08:26

【深度长文】英伟达“发家史”！股价涨幅高达591,078%，超越微软市值跃居全球第一

量。一家名不见经传的芯片制造商英伟达（Nvidia）在纳斯达克证券交易所首次亮相。英伟达公司只用了不到三年的时间就跻身标准普尔 500 指数。但即便如此，也很少有人会打赌该公司会成为过去 25 年来表现最好的股票，自首次公开募股（IPO）以来，包括再投资股息在内的总回报率为 591,078%。这是一个难以理解的数字，在一定程度上证明了围绕人工智能的金融狂热正在酝酿，以及投资者如何将英伟达（生产推动该技术的尖端芯片的公司）视为繁荣时期的最大赢家。周二，英伟达股价上涨至历史最高点，市值达 3.34 万亿美元，取代微软成为全球市值最高的公司。今年，英伟达市值增加了 2 万多亿美元。该公司的崛起绝非板上钉钉，其在标准普尔 500 指数中保持领先地位也并非板上钉钉。英伟达的长期投资者不得不忍受该股三年内下跌 50% 或以上的现象。维持当前的涨势需要客户每季度继续在 AI 设备上花费数十亿美元，而这些设备的投资回报目前相对较小。不过，最终为英伟达爬上巅峰铺平道路的是该公司对图形芯片的大赌注，以及联合创始人兼首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang)的愿景，即行业将转向他所谓的“加速计算”，而他的芯片在这方面本质上比竞争对手更胜一筹。 “我认为，你必须给予管理团队极大的信任，” Zacks Investment Management 客户投资组合经理Brian Mulberry表示。“他们完美地抓住了硬件领域的每一波创新浪潮。” 以下是 Nvidia 自 IPO 至今的表现。早些年（图源：彭博社） Nvidia 开局不错。从上市到被纳入标准普尔 500 指数，该公司股价上涨了 1,600% 以上，市值达到约 80 亿美元。当时，许多其他科技股都在互联网泡沫的冲击下暴跌，而互联网泡沫在 2000 年 3 月达到顶峰。该公司早期成功的关键在于：将其技术应用于微软 Xbox 和索尼 PlayStation 等视频游戏机。英伟达的 GeForce 图形处理单元 (GPU) 成为游戏玩家梦寐以求的产品，因为它们始终提供最逼真的体验。 “詹森总是一位出色的沟通者，讲故事很精彩，而且显然 GPU 正变得越来越重要，” Wayve Capital Management 首席策略师Rhys Williams说道，他也是 IPO 的买家之一。“每一代硬件都提供了更好的性能，更逼真的画面，然后 PC 游戏才真正诞生。” 诉讼与竞争（图源：彭博社）接下来的六年对英伟达来说并不好过。2008 年，金融危机削弱了需求，而长期陷入困境的竞争对手AMD开始扭转局面，导致该公司股价暴跌。与此同时，英伟达与英特尔之间允许两家公司使用彼此功能的协议也出现问题，迫使英伟达退出了其最大的市场之一。两家公司于 2011 年达成和解，英特尔同意向英伟达支付 15 亿美元。次年，英伟达推出了用于数据中心服务器的图形芯片。它们可以帮助石油和天然气勘探以及天气预报等复杂的计算工作，让英伟达在这个利润丰厚的市场中站稳了脚跟。然而，这些芯片并没有立即畅销。英伟达的股价花了近九年时间才超过 2007 年的高点。加密货币和新冠病毒（图源：彭博社） 2015 年，英伟达的股价再次飙升。在此期间，该公司的芯片成为新兴技术的基础，从先进的图形界面到自动驾驶汽车，再到新一波的人工智能产品。正是在那时，Banrion Capital Management 首席执行官Shana Sissel首次真正注意到了这家公司。她描述了 2017 年的一次会议，会上英伟达更像是一个选美冠军，而不是一个投资理念。 “每位发言者都说英伟达是最重要的公司，”Sissel 说道。“那时候，它真的进入了我的视线。” 即使在加密货币矿工的需求枯竭之后，数据中心的销售额仍在继续增长。新冠疫情推动了该业务的发展，因为企业需要购买额外的计算能力来支持远程工作。从 2017 财年到 2021 财年，英伟达的数据中心收入增长了 8 倍。人工智能销售激增（图源：彭博社） 2022 年，英伟达的股价与其他科技股一起暴跌，这些科技股在新冠疫情时代繁荣之后因利率飙升和需求下降而陷入困境。 OpenAI 于 2022 年底发布 ChatGPT，立即引起轰动，但投资者花了一段时间才意识到英伟达可能从中受益。最终，人们对 ChatGPT 和其他生成式 AI 产品的兴趣激增，引发了对英伟达芯片订单的疯狂激增。当该公司公布 2023 年第一季度收益时，其业务增长的规模几乎震惊了华尔街的所有人。英伟达给出的季度销售额预测比平均预测高出 50% 以上。 2023 财年，英伟达的数据中心销售额首次超过其游戏收入。分析师预计，在英伟达本财年，数据中心销售额将超过 1000 亿美元。 “他们在行业中的地位非常稳固，”Wayve Capital Management 的策略师威廉姆斯说。“显然，他们不可能永远占据 95% 的市场份额，但几乎不可能有人能取代他们。”

Dan197706-20 02:55

这一行业有望占据美股“半壁江山”？！策略师：全球劳动力短缺将推动科技股飙升

们的市盈率却达到 100 倍。我认为 Nvidia 的 30 倍市盈率似乎相当有吸引力，这就是我们认为现在还为时过早的原因，”Lee 说道。 (图源：商业内幕)

Dan197706-20 02:12

中美重要消息！路透：美国敦促荷兰和日本限制更多芯片制造设备进入中国

备。美国在2022年首次对英伟达(Nvidia)和科林研发(Lam Research)等公司，向中国出口先进芯片和芯片制造设备上实施全面限制。去年7月，为了与美国的政策保持一致，从硅晶圆上沉积薄膜的机器到蚀刻集成电路的设备，芯片设备制造商尼康(Nikon Corp)和东京电子(Tokyo Electron)的总部所在地日本限制了23种设备的出口。随后，荷兰政府开始对阿斯麦(ASML)的深紫外光(DUV)半导体设备出口中国进行管制，美国也对向少数中国厂商提供额外DUV机器实施了限制，并称由于阿斯麦的系统包含美国零件，因此拥有管辖权。阿斯麦是全球最大芯片设备制造商。这位知情人士说，华盛顿正与盟友讨论将另外11家中国芯片制造商列入限制名单。该知情人士称，目前名单上已有五家厂商，包括中国最大芯片制造商中芯国际(SMIC)。这位知情人士说，美国还表示希望控制更多的芯片制造设备。今年4月，美国官员访问荷兰，试图阻止阿斯麦为中国的某些设备提供服务。根据美国的规定，美国公司被禁止在先进的中国工厂维修设备。但该人士表示，与阿斯麦的服务合同仍然有效，并解释说，荷兰政府没有域外权限来切断这些合同。针对路透社消息，美国商务部发言人拒绝置评。中国驻美国大使馆没有立即回应置评请求。

天马行空06-19 12:07

谷歌搜索显示散户投资者兴趣达到顶峰人工智能相关代币下跌

关人工智能以及纳斯达克上市芯片制造商 Nvidia (NVDA) 的信息，NVDA 是所有人工智能领域的领头羊。虽然只是指示性的，但该工具可能是一个很好的指标，值得关注，因为大众往往受情绪驱动，往往是最后进入牛市和退出熊市的人。例如，BTC 和 Solana 的 SOL 的搜索量分别在 2021 年 5 月和 2021 年 11 月的价格高点出现激增。值得注意的是，众所周知，比特币与 NVDA 具有很强的正相关性，但在 ChatGPT 首次亮相提高了人们对人工智能的普遍认识后，比特币在 2022 年底与科技股一起触底。根据 GMO 首席投资策略师 Jeremy Grantham 的说法，人工智能的反弹代表着泡沫中的潜在泡沫，可能很快就会破灭。这一见解可能会促使人们在考虑投资决策时保持谨慎。来源：金色财经

金色财经06-19 11:57

Mindverse BSC链上首款AI算力商用聚合平台

大的美国硅谷技术团队打造，背靠英伟达（Nvidia）等顶尖科技企业的支持，旨在通过创新的AI技术和区块链应用，推动数字经济的发展。主体公司Together AI Inc成立于美国科罗拉多州，注册资金高达10亿美元。公司目前正积极布局亚洲、非洲、拉丁美洲等新兴市场，力图打破OpenAI和Anthropic等闭源大模型的垄断地位。当前已获得美国加州Futumos AI Supercomputing Fund、Nvidia、Chainlink和Ubisoft等多家机构的战略投资支持。平台亮点：先进的技术背景：Mindverse由Nvidia旗下最新AI品牌的技术班底构建，团队核心成员包括7名资深AI专家，确保平台在技术上始终处于领先地位。 AI算力综合商业平台：Mindverse平台集成了AI、GameFi、SocialFi、AI量化交易、DAO、DEX聚合等多种功能，构建了一个多元化的AI算力商用聚合平台，融合AI与通证经济，重塑物理基础设施的未来。强大的合作与资本支持：Mindverse不仅获得了Nvidia及其旗下公司Together AI的支持，还得到了Meta、Crusoe Cloud、Vultr等公司的战略合作，这些合作伙伴为平台提供了坚实的技术和资金保障。开源与创新：Mindverse致力于开源生态的建设，提供开源模型和数据集，帮助开发者构建或定制AI模型。通过这种方式，平台推动了技术的普及和创新，促进了AI技术的生态化发展。高效的AI云平台：依托Together AI的GPU算力集群和先进的训练软件堆栈，Mindverse为用户提供了高效、低成本的AI模型训练与推理服务。FlashAttention-2技术的应用，使得模型训练速度比PyTorch快9倍，成本比AWS降低4倍。随着全球数字经济的不断发展，Mindverse有望在未来几年内迅速崛起，成为AI+GameFi+Web3领域的领导者。公司计划通过扩展平台功能、增强技术能力和拓展市场覆盖，进一步提升其竞争力和市场份额。技术持续创新：未来，Mindverse将继续投入研发，推出更多创新的AI技术和应用，满足用户不断变化的需求。全球市场扩展：公司将加速布局新兴市场，特别是亚洲、非洲和拉丁美洲，通过提供高效的AI云平台和开源解决方案，助力当地企业和开发者的发展。生态系统构建：Mindverse将不断丰富其生态系统，增加更多的应用场景和合作伙伴，打造一个更为完善的数字经济平台。推动行业发展：通过提供便捷的AI训练和推理服务，Mindverse将降低AI技术的应用门槛，推动整个行业的创新与发展。在当前激烈的AI和区块链竞争环境中，Mindverse 首创算力市场保险机制，凭借其强大的技术背景、全面的商业平台、广泛的合作网络和创新的开源理念，展现出巨大的发展潜力。未来，Mindverse将继续引领AI+GameFi+Web3技术的发展潮流，开创一个更加智能、开放和繁荣的数字世界。来源：金色财经

金色财经06-19 10:26

6月19日证券之星早间消息汇总：国家税务总局表示没有倒查20年、30年的安排

er 2024大会，宣布推出一款名为“NVIDIA AI Computing by HPE”的全新AI解决方案，该方案的主要产品之一是慧与私有云AI，这是首个深度集成了英伟达AI计算、网络和软件，以及慧与科技的AI存储、计算以及GreenLake云的解决方案。

证券之星06-19 08:56

GPU短缺的解药？计算去中心化基础设施（DePINs）的案例分析

提供这些资源的公司的市场表现中（例如，Nvidia，其市值在过去5年中增长了3000%以上）。 GPU 图形处理单元（GPU）是现代高性能计算中最重要的资源之一。其核心功能是作为专用电子电路，通过并行处理加速计算机图形工作负载。最初服务于游戏和个人计算机行业，GPU已经发展为服务于塑造未来世界的许多新兴技术（如大型机和个人计算机、移动设备、云计算、物联网）。然而，机器学习和人工智能的崛起特别加剧了对这些资源的需求 - GPU通过并行执行计算来加速机器学习和人工智能操作，从而增强最终技术的处理能力和性能。人工智能的崛起人工智能（AI）的核心是一种使计算机和机器模拟人类智能和解决问题能力的技术。一个AI模型作为一个由许多不同数据块组成的神经网络运行。模型需要处理能力来识别和学习这些数据之间的关系，然后在基于给定输入创建输出时参考这些关系。 AI开发和生产并不是新事物；在1967年，Frank Rosenblatt 建造了Mark 1 Perceptron，这是第一个基于神经网络的计算机，通过试错法进行“学习”。此外，大量奠定了现代AI发展的学术研究在90年代末和2000年代初发布，行业自此继续发展。除了研发努力外，“狭义”AI模型还支持着今天使用的各种强大应用程序。例子包括社交媒体算法、Apple的Siri和Amazon的Alexa、定制产品推荐等等。值得注意的是，深度学习的兴起改变了人工生成智能（AGI）的发展。深度学习算法比机器学习应用程序使用更大或“更深”的神经网络，作为具有更广泛性能能力的更可扩展替代方案。生成式AI模型“编码其训练数据的简化表示，并参考它发出类似但不相同的新输出。” 深度学习使开发者能够将生成式AI模型扩展到图像、语音和其他复杂数据类型，而像ChatGPT这样的里程碑应用程序，已经创造了现代最快增长的用户基础记录，仍然只是生成式AI和深度学习可能实现的早期版本。考虑到这一点，生成式AI开发涉及多个计算密集型工作负载，需要大量的处理能力和计算能力也就不足为奇了。根据《深度学习应用需求的三重打击》报告，AI应用开发受制于几个关键工作负载：训练 - 模型必须处理和分析大数据集，以学习如何响应给定输入。调优 - 模型经历一系列重复过程，在其中调整和优化各种超参数以改善性能和质量。模拟 - 在部署之前，某些模型（如强化学习算法）要进行一系列测试模拟。计算紧缺：需求 > 供应在过去的几十年里，各种技术进步推动了对计算和处理能力的空前需求激增。因此，今天对计算资源（如GPU）的需求远远超过了可用供应，造成了AI开发的瓶颈，如果没有有效的解决方案，这种情况只会继续恶化。供应的更广泛限制还受到大量公司积极购买超出其实际需求的GPU的推动，这既是一种竞争优势，也是现代全球经济中的生存手段。计算提供商通常采用需要长期资本承诺的合同结构，为客户提供远远超出其需求要求的供应。 Epoch的研究表明，计算密集型AI模型发布的总体数量迅速增长，表明对推动这些技术的资源的需求将继续快速增长。随着AI模型的复杂性不断增加，应用开发者对计算和处理能力的需求也在不断增长。反过来，GPU的性能及其可用性将扮演越来越重要的角色。这一趋势已经显现出来，高端GPU的需求激增，例如由Nvidia生产的GPU，该公司称GPU为AI行业的“稀土金属”或“黄金”。 AI的快速商业化有可能将控制权交给少数科技巨头，类似于当今的社交媒体行业，这引发了对这些模型伦理基础的担忧。一个著名的例子是最近Google Gemini的争议。虽然其对各种提示的许多奇怪回复当时没有造成任何实际危险，但这一事件展示了少数公司主导和控制AI开发的内在风险。当今的科技初创企业在获取计算资源以支持其AI模型方面面临越来越多的挑战。这些应用程序在模型部署之前需要执行大量的计算密集型过程。对于小型企业来说，积累大量的GPU是一项不可持续的努力，而传统的云计算服务如AWS或Google Cloud虽然提供了无缝且便捷的开发者体验，但其有限的容量最终导致高昂的成本，使许多开发者望而却步。归根结底，不是每个人都能提出筹集7万亿美元用于硬件成本的计划。那么该怎么办？ Nvidia之前估计，有超过4万家公司使用GPU进行AI和加速计算，全球有超过400万开发者社区。展望未来，全球AI市场预计将从2023年的5150亿美元增长到2032年的2.74万亿美元，年均增长率为20.4%。同时，GPU市场预计到2032年将达到4000亿美元，年均增长率为25%。然而，在AI革命之后，计算资源供需之间日益扩大的不平衡可能会创造一个相当反乌托邦的未来，其中少数资金充足的巨头主导了许多变革性技术的发展。因此，我们认为所有的道路都通向去中心化的替代解决方案，以帮助弥合AI开发者需求与可用资源之间的差距。 DePINs的角色什么是DePINs？ DePIN是由Messari研究团队创造的一个术语，代表去中心化物理基础设施网络。拆开来看，去中心化是指没有单一实体抽取租金和限制访问。同时，物理基础设施指的是利用的“现实生活”物理资源。网络指的是一组参与者以协调的方式工作以实现预定目标或目标集。今天，DePINs的总市值约为283亿美元。 DePINs的核心是全球节点网络，将物理基础设施资源与区块链连接起来，以实现去中心化市场，连接买家和供应商，任何人都可以成为供应商，并为其服务和对网络的贡献获得补偿。在这种情况下，通过各种法律和监管手段以及服务费用限制访问网络的中央中介被智能合约和代码组成的去中心化协议取代，由其各自的代币持有者管理。 DePINs的价值在于它们提供了去中心化、可访问、低成本和可扩展的传统资源网络和服务提供商的替代方案。它们实现了去中心化的市场，旨在达到一个特定的终极目标；商品和服务的成本由市场动态决定，任何人可以随时参与，随着供应商数量的增加和利润率的降低，自然地降低单位成本。使用区块链使DePINs能够构建加密经济激励系统，帮助确保网络参与者为其服务获得适当的补偿，使关键价值提供者成为利益相关者。然而，重要的是要注意，网络效应是通过将小的个体网络转变为更大的生产系统来实现的，这对于实现DePINs的许多好处至关重要。此外，尽管代币奖励已被证明是网络引导机制的强大手段，但在更广泛的DePINs领域中，建立可持续的激励措施以帮助用户留存和长期采用仍然是一个关键挑战。 DePINs如何运作？为了更好地理解DePINs在支持去中心化计算市场中提供的价值，重要的是认识到不同的结构组件及其如何协同工作以形成去中心化资源网络。让我们考虑一个DePINs的结构和参与者。协议一个去中心化的协议，即建立在基础区块链网络之上的一组智能合约，用于促进网络参与者之间的信任互动。在理想情况下，该协议将由一组多元化的利益相关者管理，他们积极致力于网络的长期成功。这些利益相关者然后使用其持有的协议代币对提议的变更和发展进行投票。鉴于成功协调一个分布式网络本身就是一个巨大挑战，核心团队通常会在初期保留实施这些变更的权力，然后将权力过渡给去中心化自治组织（DAO）。网络参与者资源网络的终端用户是其最有价值的参与者，可以根据其功能进行分类。供应商：提供资源给网络的个人或实体，以换取DePINs原生代币支付的货币奖励。供应商通过区块链本地协议“连接”到网络，该协议可能强制执行白名单上网过程或无权限过程。通过接收代币，供应商在网络中获得了一部分权益，类似于股权所有权上下文中的利益相关者，使他们能够对各种提案和网络发展进行投票，例如他们认为将有助于推动需求和增加网络价值的提案，从而随着时间的推移创造更高的代币价格。当然，接收代币的供应商也很可能利用DePINs作为被动收入的一种形式，并在接收代币时将其出售。消费者：这些是积极寻找DePINs提供的资源的个人或实体，如寻求GPU的AI初创公司，代表经济方程中的需求方。如果使用DePINs比传统替代方案有实际优势（如更低的成本和开销要求），消费者会被迫使用DePINs，从而代表网络的有机需求。DePINs通常要求消费者以其原生代币支付资源费用，作为创造价值和保持稳定现金流的一种手段。资源 DePINs可以服务于不同的市场，并采用不同的商业模式分配资源。Blockworks为此提供了一个很好的框架；定制硬件DePINs，为供应商提供专门的专有硬件进行分配；和商品硬件DePINs，使现有的闲置资源（包括但不限于计算、存储和带宽）的分配成为可能。经济学在一个理想运作的DePIN中，价值从消费者支付供应商资源的收入中积累。对网络的持续需求意味着对原生代币的持续需求，这与供应商和代币持有者的经济激励相一致。在早期阶段产生可持续的有机需求对大多数初创企业来说是一个挑战，这就是为什么DePINs会提供通胀性代币激励来激励早期供应商和引导网络的供应，以此产生需求，从而产生更多有机供应。这与风投在公司初期阶段补贴Uber乘客成本以引导最初的客户群，从而进一步吸引司机并增强其网络效应的方式非常相似。 DePINs需要尽可能战略性地管理代币激励，因为它们在网络的整体成功中起着关键作用。当需求和网络收入上升时，代币发行应该减少。相反，当需求和收入下降时，代币发行应该被用来再次激励供应。为了进一步说明一个成功的DePIN网络的样子，可以考虑“DePIN飞轮”，一个用于引导DePINs的积极反射循环。总结如下： DePIN通过分发通胀性代币奖励来激励供应商向网络提供资源，并建立一个可供消费的基本供应水平。假设供应商的数量开始增长，网络中开始形成竞争动态，提高了网络提供的商品和服务的整体质量，达到比现有市场解决方案更好的水平，从而获得竞争优势。这意味着一个去中心化系统超越了传统的集中式服务提供商，这绝非易事。 DePIN开始形成有机需求，为供应商提供合法的现金流。这对投资者和供应商来说是一个引人注目的机会，继续推动网络需求并因此推高代币价格。代币价格的增长增加了供应商的收入，吸引了更多的供应商，重新启动了飞轮。该框架提供了令人信服的增长策略，但值得注意的是，它很大程度上是理论上的，并且假设网络正在提供具有竞争力的资源，并且在很长一段时间内仍然具有相关性。计算 DePIN 去中心化计算市场属于被称为“共享经济”的更广泛运动的范围，这是一种点对点经济系统，建立在消费者通过在线平台与其他消费者直接共享商品和服务的基础上。这种模式由 eBay 等公司首创，如今由 Airbnb 和 Uber 等公司主导，并且随着下一代变革性技术席卷全球市场，最终将迎来颠覆。到 2023 年，共享经济的价值将达到 150 亿美元，预计到 2031 年，全球共享经济的价值将增长到近 800 亿美元，这表明了消费者行为的更广泛趋势，我们相信 DePIN 将从中受益，并在实现这一趋势中发挥关键作用。基本原理计算 DePIN 是点对点网络，通过分散的市场连接供应商和买家，促进计算资源的分配。这些网络的一个关键区别在于，它们专注于商品硬件资源，而如今许多人已经可以使用这些资源。正如我们所讨论的，深度学习和生成式人工智能的出现，由于其资源密集型工作负载，对处理能力的需求激增，从而在获取人工智能开发的关键资源方面造成了瓶颈。简而言之，去中心化的计算市场旨在通过创建一种新的供应流来缓解这些瓶颈——一种跨越全球、任何人都可以参与的供应流。在计算 DePIN 中，任何个人或实体都可以立即借出其闲置资源，并因其服务而获得适当的补偿。同时，任何个人或实体都可以从全球无需许可的网络获取必要的资源，并且比现有市场产品具有更低的成本和更大的灵活性。因此，我们可以通过一个简单的经济框架来构建参与计算 DePIN 的参与者：供应方：拥有计算资源并愿意出借或出售其计算资源以获得补贴的个人或实体。需求方：需要计算并愿意为此付出代价的个人或实体。计算DePINs的主要优势计算DePINs 提供了许多使其成为集中式服务提供商和市场替代方案的优势。首先，允许无许可的跨境市场参与解锁了一条新的供应流，增加了计算密集型工作负载所需的关键资源的数量。计算DePINs专注于大多数人已经拥有的硬件资源——任何拥有游戏PC的人都已经有可以出租的GPU。这扩大了能够参与构建下一代商品和服务的开发者和团队的范围，从而使全球更多的人受益。深入来看，支持DePINs的区块链基础设施提供了高效且可扩展的结算渠道，用于促进点对点交易。加密原生的金融资产（代币）提供了一个共享的价值单位，需求方的参与者用它来支付供应商，利用分配机制与当今日益全球化的经济相一致。参考之前提到的DePIN飞轮构造，战略性地管理经济激励对增加DePINs的网络效应（供需双方）非常有利，从而增加供应商之间的竞争。这种动态降低了单位成本，同时提高了服务质量，为DePINs创造了可持续的竞争优势，供应商可以作为代币持有者和关键价值提供者从中受益。 DePINs的功能类似于云计算服务提供商，旨在提供灵活的用户体验，资源可以按需访问和支付。根据Grandview Research的预测，全球云计算市场规模预计以21.2%的年均增长率增长，到2030年将超过2.4万亿美元，这证明了这种商业模式的可行性，考虑到未来对计算资源的需求预测。现代云计算平台利用中央服务器处理客户端设备和服务器之间的所有通信，在其运营中创造了一个单点故障。基于区块链构建，DePINs可以提供比传统服务提供商更强的抗审查性和弹性。尽管对单个组织或实体（例如中央云服务提供商）的攻击会危及整个基础资源网络，但DePINs通过其分布式性质设计为对这类事件具有抵抗力。首先，区块链本身是全球分布的专用节点网络，旨在抵御集中式网络权威。此外，计算DePINs还允许无许可的网络参与，绕过法律和监管障碍。根据代币分配的性质，DePINs可以采用公平的投票流程对协议的提议变更和发展进行投票，以消除单个实体突然关闭整个网络的可能性。计算DePINs的现状 Render Network Render Network 是一个计算DePIN，通过去中心化计算市场连接GPU买家和卖家，交易通过其原生代币进行。Render 的 GPU 市场涉及两个关键方——寻找处理能力的创作者和租用空闲 GPU 以换取原生 Render 代币补偿的节点运营商。节点运营商按基于信誉的系统进行排名，创作者可以从多层次定价系统中选择 GPU。Proof-of-Render (POR) 共识算法协调操作，节点运营商承诺他们的计算资源 (GPU) 来处理任务，即图形渲染工作。任务完成后，POR 算法会更新节点运营商的状态，包括根据任务质量进行的信誉评分变化。Render 的区块链基础设施促进了任务支付，提供透明和高效的结算渠道，以便供应商和买家通过网络代币进行交易。 Render Network 由 Jules Urbach 于 2009 年构思，网络于 2020 年 9 月在以太坊上上线 (RNDR)，大约三年后迁移到 Solana (RENDER)，以提高网络性能并降低运营成本。截至撰写本文时，Render Network 已处理多达 3300 万个任务（以渲染帧计），自成立以来已增长到 5600 个节点。刚刚低于 60k 的 RENDER 被烧毁，这是在向节点运营商分发工作积分时发生的过程。 IO Net Io Net 正在 Solana 上启动一个去中心化 GPU 网络，作为大量闲置计算资源和不断增长的需要这些资源提供的处理能力的个人和实体之间的协调层。Io Net 的独特卖点是它不与市场上的其他 DePINs 直接竞争，而是从包括数据中心、矿工以及包括 Render Network 和 Filecoin 在内的其他 DePINs 在内的各种来源聚合 GPU，同时利用专有 DePIN——Internet-of-GPUs (IoG)——来协调操作并在市场参与者之间对齐激励。Io Net 客户可以通过选择处理器类型、位置、通信速度、合规性和服务期限来为其工作负载定制 IO Cloud 上的集群。相反，任何拥有受支持 GPU 模型（12 GB RAM，256 GB SSD）的人都可以作为 IO Worker 参与，通过将其闲置计算资源借出给网络来赚取报酬。尽管服务支付目前以法定货币和 USDC 结算，但网络很快也将支持以原生 $IO 代币支付。资源支付的价格由其供需以及各种 GPU 规格和配置算法确定。Io Net 的最终目标是通过提供比现代云服务提供商更低的成本和更好的服务质量成为首选 GPU 市场。多层 IO 架构可以映射如下： UI 层 - 由公共网站、客户区和工作区组成。安全层 - 该层由用于网络保护的防火墙、用于用户验证的认证服务和用于跟踪活动的日志记录服务组成。 API 层 - 该层作为通信层，由公共 API、私人 API 和内部 API 组成，用于集群管理、分析和监控与报告。后端层 - 后端层管理工作区、集群/GPU 操作、客户交互、账单和使用监控、分析和自动扩展。数据库层 - 该层是系统的数据存储库，使用主存储进行结构化数据和缓存进行频繁访问的临时数据。消息代理和任务层 - 该层促进异步通信和任务管理。基础设施层 - 该层包含 GPU 池、编排工具并管理任务部署。当前统计/路线图：截至撰写本文时：总网络收益：$108万总计算工时：837.6k 小时准备集群的 GPU 总数：20.4k 准备集群的 CPU 总数：5.6k 链上交易总数：167 万总推理数：335.7k 创建的总集群数：15.1k 数据来自 Io Net 探索器。 Aethir Aethir 是一个云计算 DePIN，促进高性能计算资源在计算密集型领域和应用中的共享。它利用资源池以显著降低成本实现全球 GPU 分配，并通过分布式资源拥有实现去中心化所有权。Aether 设计了一个分布式 GPU 框架，专门针对游戏和 AI 模型训练和推理等高性能工作负载。通过将 GPU 集群统一到一个网络中，Aethir 的设计旨在增加集群大小，从而提高其网络上提供的服务的整体性能和可靠性。 Aethir Network 是一个由矿工、开发人员、用户、代币持有者和 Aethir DAO 组成的去中心化经济体。确保网络成功运营的三个关键角色是容器、索引器和检查器。容器是网络的动力节点，作为专用节点履行保持网络活跃度的关键操作，包括验证交易和实时渲染数字内容。检查器是质量保证工人，持续监控容器的性能和服务质量，以确保可靠和高效的操作，满足 GPU 消费者的需求。索引器作为用户与最佳可用容器之间的媒人。支撑这一结构的是 Arbitrum Layer 2 区块链，它提供去中心化结算层，以促进 Aethir 网络上商品和服务的支付，使用原生 $ATH 代币。渲染证明 Aethir 网络中的节点有两个关键功能——渲染能力证明，每 15 分钟随机选择一组工人来验证交易，以及渲染工作证明，密切监控网络性能以确保用户获得最佳服务，根据需求和地理位置调整资源。采矿奖励以原生 $ATH 代币形式分配给运行 Aethir 网络节点的参与者，以奖励他们提供的计算资源。 Nosana Nosana 是一个建立在 Solana 之上的去中心化 GPU 网络。Nosana 允许任何人贡献闲置计算资源，并因此获得 $NOS 代币形式的奖励。DePIN 促进了经济高效 GPU 的分配，可用于运行复杂的 AI 工作负载，无需传统云解决方案的开销。任何人都可以通过租借闲置 GPU 来运行 Nosana 节点，赚取与他们提供给网络的 GPU 功率成比例的代币奖励。该网络连接分配计算资源的两方：寻求访问计算资源的用户和提供计算资源的节点运营商。重要的协议决策和升级由 NOS 代币持有者投票决定，并由 Nosana DAO 管理。 Nosana 为其未来计划制定了详细的路线图——Galactica（v1.0 - 2024年上半年/下半年）将启动主网，发布CLI和SDK，并专注于通过消费者GPU的容器节点进行网络扩展。Triangulum（v1.X - 2024年下半年）将集成主要的机器学习协议和PyTorch、HuggingFace和TensorFlow的连接器。Whirlpool（v1.X - 2025年上半年）将扩展对来自AMD、Intel和Apple Silicon的不同GPU的支持。Sombrero（v1.X - 2025年下半年）将增加对中大型企业的支持、法定货币交换、账单和团队功能。 Akash Akash 网络是一个建立在 Cosmos SDK 之上的开源权益证明网络，允许任何人加入和贡献的去中心化云计算市场。$AKT 代币用于保护网络、促进资源支付和协调网络参与者之间的经济对齐行为。Akash 网络包括几个关键组件：区块链层，使用 Tendermint Core 和 Cosmos SDK 提供共识。应用层，管理部署和资源分配。提供者层，管理资源、投标和用户应用程序部署。用户层，允许用户通过 CLI、控制台和仪表板与 Akash 网络交互、管理资源和监控应用程序状态。最初专注于存储和CPU租赁服务的网络，后来通过其 AkashML 平台扩展了GPU的租赁和分配，以响应 AI 训练和推理工作负载及其处理能力需求的增长。AkashML 使用“反向拍卖”系统，客户（称为租户）提交他们想要支付的 GPU 价格，计算供应商（称为提供商）竞争以供应请求的 GPU。截至撰写本文时，Akash 区块链的总交易量已超过 1290 万笔，已有超过 53.5 万美元被用于访问计算资源，并且租赁了超过 189k 个独特部署。值得一提的其他项目计算 DePIN 领域仍在发展，许多团队竞相将创新且高效的解决方案推向市场。其他值得进一步研究的例子包括：Hyperbolic 正在构建一个用于 AI 开发资源池的协作开放访问平台，Exabits 正在构建一个由计算矿工支持的分布式计算能力网络，Shaga 正在 Solana 上构建一个允许PC租借和货币化用于服务器端游戏的网络。重要考量与未来展望现在我们已经了解了计算 DePIN 的基本原理，并审查了几个当前运行的补充案例研究，重要的是考虑这些去中心化网络的影响，包括利弊。挑战在大规模构建分布式网络通常需要在性能与安全性、弹性等方面进行权衡。例如，在全球分布的商品硬件网络上训练 AI 模型可能成本效益和时间效率较低。如前所述，AI 模型及其工作负载变得越来越复杂，需要更多高性能 GPU 而不是商品化 GPU。这就是为什么大公司会大量囤积高性能 GPU，而这是计算 DePINs 试图通过建立一个任何人都可以借出闲置供应的无许可市场来解决 GPU 短缺问题的内在挑战。协议可以通过两种主要方式解决这个问题：为希望向网络贡献的 GPU 提供商设定基准要求，以及通过汇集提供给网络的计算资源来实现更大的整体。然而，与能够分配更多资本直接与硬件供应商（如 Nvidia）进行交易的集中式服务提供商相比，这种模式本质上更具挑战性。DePINs 在未来应该考虑这一点。如果一个去中心化协议拥有足够大的资金库，DAO 可以投票分配部分资金购买高性能 GPU，这些 GPU 可以以去中心化的方式进行管理，并以比商品化 GPU 更高的价格出租。另一个特定于计算 DePINs 的挑战是管理适量的资源利用。在其早期阶段，大多数计算 DePINs 将面临结构性需求不足的问题，就像许多初创企业今天面临的情况一样。一般来说，DePINs 面临的挑战是在早期建立足够的供应以达到最低可行产品质量。没有供应，网络将无法产生可持续的需求，也无法在高峰需求期间为其客户服务。这个等式的另一面是过剩供应的担忧。超过一定阈值后，只有当网络的利用率接近或达到满负荷时，更多的供应才是有益的。否则，DePIN 将面临过度支付供应的风险，这反过来会导致资源利用不足，除非协议提高代币发行量以留住供应商，否则供应商的收入将减少。就像一个没有广泛地理覆盖的电信网络没有用处，一个出租车网络如果乘客必须等待过长时间才能搭车也没有用。如果 DePIN 必须长期支付人们提供资源，那么它就没有用。虽然集中式服务提供商可以预测资源需求并高效管理供应，但计算 DePINs 缺乏一个中央权威来管理这种利用率。因此，DePINs 必须特别战略性地建立资源利用。对于去中心化 GPU 市场来说，一个更大的图景问题是 GPU 短缺可能即将结束。马克·扎克伯格最近在一次采访中表示，他认为未来的瓶颈将是能源，而不是计算资源，因为企业现在将争相大量建设数据中心，而不是像现在这样囤积计算资源。当然，这意味着由于需求减缓，GPU 的成本可能会降低，但这也引发了一个问题，即如果建设专有数据中心将 AI 模型性能标准提高到前所未有的水平，AI 初创企业将如何在性能和服务质量方面与大企业竞争。计算DePIN的案例重申一下，AI模型的复杂性及其随后的处理和计算需求与可用的高性能GPU和其他计算资源数量之间存在日益加大的差距。计算DePINs在计算市场领域具有创新性颠覆潜力，今天该领域由主要硬件制造商和云计算服务提供商主导，基于以下几个关键能力：提供更低的商品和服务成本。提供更强的抗审查性和网络弹性保证。受益于AI的潜在监管指南，要求AI模型尽可能开放以进行微调和训练，并且可以被任何地方的任何人轻松访问。美国拥有计算机和互联网接入的家庭比例呈指数级增长，接近100%。在世界许多地方也显著增长。这表明潜在的计算资源提供者（GPU所有者）可能会愿意在有足够货币激励和无缝交易流程的情况下借出闲置供应。当然，这是一个非常粗略的估计，但这表明建立可持续的计算资源共享经济的基础可能已经存在。超越AI，未来对计算的需求还将来自许多其他行业，例如量子计算。量子计算市场规模预计将从2023年的9.288亿美元增长到2030年的65.288亿美元，年均增长率为32.1%。这个行业的生产将需要不同种类的资源，但看看是否有任何量子计算DePINs启动以及它们会是什么样子将是很有趣的。 “在消费硬件上运行的开源模型的强大生态系统是保护未来价值免于被AI过度集中捕获的重要对策，并且比公司巨头和军队都要低得多。” - Vitalik Buterin 大型企业可能不是DePINs的目标受众，也不会是。计算DePINs重新赋予了个人开发者、小型创业者和资源有限的初创企业权力。它们允许将闲置供应转化为通过更多计算资源丰富带来的创新想法和解决方案。AI无疑将改变数十亿人的生活。与其担心它会取代每个人的工作，我们应该鼓励AI可以赋能个人和自我创业者、初创企业以及更广泛的公众的想法。来源：金色财经

金色财经06-18 18:28

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