
- DePIN计算网络利用分布式系统来支持复杂的工作负载,包括大规模数据分析和复杂的AI模型训练/推理。通过整合闲置的处理资源到其平台中,DePINs将可用供应与高计算需求联系起来。一个与AI直接相关的值得注意的计算项目是Render,我们将在后面的章节中介绍。
- 与依赖于少数几家主导云供应商(例如亚马逊网络服务、谷歌云)不同,DePIN模式旨在通过竞争市场力量实现控制权的转移。AI先驱们可以获得对弹性全球汇总计算资源的访问,这些资源适用于推动机器智能发展所需的资源密集型任务。

- 通过将这些分布式资源引入在线,DePIN网络扩展了提供给最终用户的服务。用户也被相对较低的成本所吸引,与集中式替代方案相比。
- 随着网络通过增加参与度扩大规模,本地实用Token的价值也会增加。这不仅提高了供应商获得的奖励,也提高了投资者预期的回报。
- 日益增长的价值主张反过来吸引更多的提供商将他们的设施投入使用,为不断增长的网络提供额外的资源。
- 随着这种自我强化的循环重复,DePIN模型旨在像飞轮一样起飞,通过网络效应驱动分散式基础设施平台的持续扩张。飞轮效应展示了DePIN的激励资源优化的目标。
- 物理资源网络是基于位置的、去中心化的物理资源网络。网络中的提供商贡献与连接性、移动性、能源等相关的硬件资源,以提供服务。这些资源是基于位置的,从某种意义上来说是不可替代的,因为服务是本地化的(设置在一个地方),有时是不可移植的(固定在特定位置)。
- 数字资源网络是可互换的数字资源提供商网络,他们贡献的资源如计算能力、共享带宽或存储设施。这些资源不是针对特定位置或与位置数据相关联的。






