DePIN 是一種新的「共享經濟」，運用區塊鏈技術，以去中心化的方式連線物理硬體基礎設施的網路，讓使用者可以無需許可造訪並以經濟實惠的方式利用網路資源。下文將對 DePIN 賽道做一個完整的回顧與總結，並根據筆者自身經驗對具體的「算力」進行了詳細分析。
（前情提要：Akash創辦人充當io.net「稽查員」，同行相輕掀起DePIN罵戰 ）
（背景補充：DePIN去中心化算力網萬字詳解，真能解決算力稀缺困境？ ）
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ePIN 這一概念，由 Messari 在 2022 年 11 月 正式提出，實際上這並不是一個新奇的概念，與之前的 IoT（ Internet of Things，物聯網）有一些相似之處，筆者認為，DePIN 是一種新的「共享經濟」。
與之前的 DePIN 熱潮不同的是，本輪周期的 DePIN 熱點項目主要圍繞着 AI 三要素（數據、算法、算力）來展開，其中尤以「算力」項目最為耀眼，例如 io.net、Aethir、Heurist 等，所以本文著重分析了有關「算力」的項目。
本篇文章總結提煉了 DePIN 項目的基本框架，按照「WHAT-WHY-HOW」的結構來對 DePIN 賽道做了一個總覽性的回顧與總結，而後，筆者根據自身經驗明確了一個分析 DePIN 項目的基本思路，同時，按照該思路對具體的「算力」項目進行了詳細分析。
一、什麽是 DePIN
DePIN 的定義
DePIN 的全稱為：Decentralized Physical Infrastructure Networks，中文為「去中心化物理基礎設施網路」。DePIN 是一種運用區塊鏈技術，以去中心化的方式連線物理硬體基礎設施的網路，讓使用者可以無需許可訪問並以經濟實惠的方式利用網路資源，DePIN 專案通常使用代幣獎勵系統來激勵使用者積極參與網路建設，遵循「貢獻越多，收益越多」的原則。
DePIN 專案的應用領域非常廣泛，涵蓋了資料收集、計算和資料儲存等多個領域，CePIN 涉及到的領域通常都有 DePIN 的身影。
從 DePIN 專案的運作方式以及其經濟模型上來思考，整個 DePIN 專案本質上就是一種新的「共享經濟」。所以在對 DePIN 專案進行初步分析時，可以採取一種簡潔的方法：首先識別該專案的核心業務是什麼。
如果該專案主要涉及算力或儲存服務，那麼可以將該 DePIN 專案簡單定義為提供 ‘共享算力’ 和 ‘共享儲存’ 服務的平臺。這種分類有助於更清晰地理解專案的價值主張及其在市場中的定位。
source: @IoTeX
在上述共享經濟模型圖中，主要有三個參與者，需求方、供給方、平臺方。在該模式中，首先，需求方會向平臺方傳送需求，例如打車、住房等；然後，平臺方會把需求傳遞給供給方；最後，供給方會根據需求提供相應的服務，以此來完成整個業務的流轉過程。
在該模式中，資金的流轉過程首先從需求端流轉到平臺端，然後在需求方確認訂單後，資金再從平臺方流轉到供給端，平臺方通過提供穩定的交易平臺和良好的訂單交割體驗來賺取手續費盈利。回想一下你打滴滴的過程，就是該模式的一種體現。
在傳統的「共享經濟」模式中，平臺方通常為中心化大企業，其網路、司機和業務的控制權仍然掌握在「滴滴」自己手中，而且有的「共享經濟」模式中的供給方也是平臺方，例如「共享充電寶」，「共享電動車」。這就會產生以下幾個問題，企業容易壟斷化、企業作惡成本變低、手續費收取過高侵害供給方的利益。也就是說定價權掌握在中心化的企業中，掌握生產資料的人並不掌握定價權，這並不共產主義。
然而，在 Web3 的「共享經濟」模式中，撮合交易的平臺是一個去中心化協議，它消除了中間商（滴滴），使得定價權掌握在「供給端」手中，這樣會為乘客提供了更經濟的乘車服務，為司機提供了更高的收入，並使司機能夠對他們每天幫助構建的網路產生影響，這是一種多方共贏的模式。
DePIN 的發展歷史
自比特幣興起以來，人們就開始探索將點對點網路與物理基礎設施相結合，即在各種裝置之間構建一個開放的、具有經濟激勵的去中心化網路。受到 Web3 中 DeFi、GameFi 等名詞的影響，MachineFi 是最早被提出的概念之一。
2021 年 12 月，IoTeX 是第一個為這個新興領域命名的企業，稱其為「MachineFi」。這個名字將「Machine」（機器）和「DeFi」（去中心化金融）結合起來，代表了機器及其所產生的資料的金融化概念。
2022 年 4 月，Multicoin 提出了「Proof of Physical Work」（ PoPW ）的概念，這指的是一種能夠使任何人在無需許可的情況下貢獻到一組共享目標的激勵結構。由於這一機制的提出，極大的推動了 DePIN 的發展速度。
2022 年 9 月，Borderless Capital 提出了「EdgeFi」這一概念。
2022 年 11 月，Messari 進行了一項 Twitter 投票，旨在統一這個領域的名稱縮寫，選項包括 PoPW、TIPIN、EdgeFi 和 DePIN。最終 DePIN 以 31.6% 的選票獲勝，成為這一領域的統一名稱。
source: @MessariCrypto
二、爲什麽需要 DePIN
在傳統的物理基礎設施網絡（如通信網路、雲服務、能源網路等）中，由于巨大的資本投入和運營維護成本，市場往往由大公司或巨頭公司主導。這種集中化的産業特性帶來了以下幾大困境與挑戰：
- 政企利益捆綁緊密，新進入者門檻高：以美國通信業爲例，聯邦通信委員會（ FCC ）通過拍賣無線頻譜給出價最高的企業。這使得資本雄厚的企業更容易勝出，掌握市場絕對優勢資源，導緻市場的馬太效應顯著，強者愈強。
- 市場競争格局穩定，創新與活力不足：少數獲得許可的企業擁有市場定價權，這些企業由于現金收益豐厚且穩定，往往缺乏進一步發展的動力，導緻網絡優化速度慢、設備再投資與升級不及時、技術創新和人員更新動力不足。
- 技術服務外包化，服務标準參差不齊：傳統産業走向專業化外包，但不同外包服務商的服務理念與技術水平差異較大，導緻交付質量難以把控，缺乏有效的外包協作機制。
CePIN 的缺點
- 中心化控制：CePIN 由中心化機構控制，存在單點故障的風險，易受攻擊，且透明度低，使用者對資料和操作沒有控制權。
- 高進入門檻：新進入者需要克服高額資本投入和複雜的監管門檻，限制了市場競爭和創新。
- 資源浪費：由於中心化管理，存在資源閒置或浪費現象，資源利用率低。
- 低效的裝置再投資：決策集中在少數機構，裝置更新和投資效率低下。
- 服務品質參差不齊：外包服務品質難以保證，服務標準不一。
- 資訊不對稱：中央機構掌握所有資料和操作記錄，使用者無法完全瞭解系統內部的執行情況，增加了資訊不對稱的風險。
- 激勵機制不足：CePIN 缺乏有效的激勵機制，使用者參與和貢獻網路資源的積極性不高。
2.2 DePIN 的優點
- 去中心化：無單點故障，增強了系統的可靠性和彈性，減少了被攻擊的風險，提高了整體安全性。
- 透明性：所有交易和操作記錄公開可審計，用戶對數據擁有完全控制權，用戶可參與決策過程，增加了系統的透明度和民主性。
- 激勵機制：通過代币經濟學，用戶可以通過貢獻網絡資源獲得代币獎勵，激勵用戶積極參與和維護網絡。
- 抗審查性：由于沒有集中控制點，網絡更難被審查和控制，信息自由流動。
- 高效資源利用：利用分布式網絡激活潛在的閑置資源，提高了資源利用率。
- 開放性和全球部署：無需許可，協議開源，可全球部署，打破了傳統 CePIN 的地域和監管限制。
DePIN 通過去中心化、透明性、用戶自主權、激勵機制和抗審查性等方面的優勢，解決了 CePIN 的中心化控制、數據隐私問題、資源浪費和服務質量參差不齊等問題。推動了物理世界生産關系的變革，實現了更高效、可持續發展的物理基礎設施網絡。因此，對于需要高安全性、高透明度和高用戶參與度的物理基礎設施網絡， DePIN 是一個更爲優越的選擇。
三、怎麼樣實現一個 DePIN 網路
不同共識機制的比較
在探討如何實現一個 DePIN 網路前，我們先對 DePIN 網路常用的 PoPW 機制進行闡述說明。
DePIN 網路的需求是能夠快速擴展套件網路、節點參與網路成本低、網路供應節點多、網路去中心化程度高。
PoW 由於需要提前購買價格高昂的礦機才能參與網路的執行，這大大提高了參與 DePIN 網路的門檻，所以其不適合用來當作 DePIN 網路的共識機制；PoS 也需要提前質押相關代幣，這會減少使用者參與網路節點執行的意願，同樣其也不適合用來當作 DePIN 網路的共識機制； PoPW 的出現剛好滿足了 DePIN 網路的特性需求，正是 PoPW 機制的出現，使得物理裝置更加方便的接入到網路中，大大加快了 DePIN 網路的發展程式。
同時與 PoPW 結合的經濟模型從根本上解決了先有雞還是先有蛋的困境。使用 Token 獎勵，協議可以激勵參與者將網路的供應方構建到對使用者具有吸引力的程度。
DePIN 網路的主要參與方
通常而言，一個完整的 DePIN 網路包括以下幾個參與方。
Founder：指的是 DePIN 網路的發起者，也就是我們通常所說的「專案方」。 Founder 在網路早期是網路最重要的參與方，它承擔著網路的構建及冷啟動的重要責任。
Owner：指 DePIN 網路資源的供給方，例如算力礦工、儲存礦工。他們通過給網路提供軟硬體資源來賺取協議代幣，在網路冷啟動階段，供給方是非常重要的角色。
Consumer：指 DePIN 網路資源的需求方，通常來說 DePIN 專案大部分的需求都來自於 B 端使用者，且大多來自於 Web2，整個 Web3 對 DePIN 網路的需求是比較小的，僅僅靠 Wbe3 使用者的需求是很難撐起整個網路運作的，例如 Filecoin，Bittensor 就是典型的此類專案。
Builder：指維護 DePIN 網路以及在網路中擴展套件生態的人員，通常在網路發展期隨著網路的壯大會有越來越多的 Builder 加入到生態建設當中，當然在網路發展早期 Builder 主要由 Founder 組成。
DePIN 網路的基本組成部分
DePIN 網路想要成功執行，需要同時與鏈上和鏈下資料互動，這就離不開穩定且強大的基礎設施以及通訊協議，總的來說，DePIN 網路主要包含以下幾個部分。
物理裝置基礎設施：通常由 Owner 提供網路所需的物理裝置，例如 GPU，CPU 等。
鏈下計算設施：物理裝置產生的資料需要通過鏈下計算設施將資料上傳到鏈上驗證，這就是我們所說的 PoPW 證明機制，通常使用預言機將資料上傳到鏈上。
鏈上計算設施：在資料得到驗證後，需要對該裝置的 Owner 的鏈上帳戶地址進行核對並將代幣獎勵發到該鏈上地址中。
代幣激勵機制：也就是我們通常所說的代幣經濟模型，代幣經濟模型對 DePIN 網路具有非常重要的作用，在網路的不同發展時期有著不同的作用，在後文中會對其進行詳細的闡述。
DePIN 網路的基礎運行模式
DePIN 網路的運行模式與上述架構圖的執行順序類似， 基本上是鏈下數據生成然後到鏈上數據确認，鏈下數據遵循「從下至上」的規則，鏈上數據遵循「從上至下」的規則。
- 設備提供服務以獲取激勵：DePIN 項目的硬件設備通過提供服務（如在 Helium 中提供信号覆蓋）來獲取獎勵，如 $HNT 獎勵。
- 出示證據：在獲取激勵之前，設備需要出示證據證明其按要求付出了一定的工作。這個證據稱爲物理工作證明（ PoPW ）。
- 使用公私鑰進行身份核驗：類似于傳統公鏈中的公私鑰體系，DePIN 設備的身份核驗流程也需要使用公私鑰。私鑰用于生成和簽署物理工作證明，而公鑰則被外界用于驗證證明或作爲硬件設備的身份标簽（ Device ID ）。
- 獎勵發放：DePIN 項目會部署智能合約。該合約記錄着不同設備持有人的鏈上賬戶地址，實現了鏈下物理設備收到的代币獎勵直接打到設備持有人的鏈上賬戶裏的功能。
用一個簡單的例子，來進一步簡化這一過程，将 DePIN 網絡的運行模式比喻爲一堂考試。
- 老師：Token 的發行方，需要核對「學生成績」的真實性。
- 學生：Token 的獲取方，需要完成「考試試卷」才能獲得 Token 獎勵。
首先，老師會将試卷發到學生手中，學生需要按照試卷要求完成考試；然後學生将完成後的試卷交到老師手中，由老師來閱卷評分，按照降序的原則對排名靠前的學生給予大紅花獎勵。
其中，「下發的試卷」就是 DePIN 網絡需求端的「需求訂單」，試題的解法要遵循一定規則（ PoPW ），老師要确定該份試卷是 A 學生完成的，就要核對該試卷上的 A 學生的字迹（私鑰）名字（公鑰），然後老師會對該試卷的完成情況進行評分，評分完畢後老師會用紅筆打上分數，降序原則進行排序，降序原則也滿足 DePIN 項目的 Token 分發原則 -「貢獻越多，收益越多」。
DePIN 網路的基本運作機制與我們日常生活中的考試制度具有相似之處。在加密貨币領域，許多項目實際上是現實生活模式在區塊鏈上的映射。
面對難以理解的項目，我們建議采用類比的方法，将其與日常生活中熟悉的情境相比較，以促進對項目概念的理解和掌握。這種類比方法有助于揭示項目背後的運行邏輯和原理。
四、DePIN 賽道分類
我們按照 WHAT-WHY-HOW 的邏輯順序，對 DePIN 賽道進行了總覽性的回顧，接下來，我們來梳理 DePIN 板塊的具體賽道。板塊拆解方式， 整體分為 物理資源網路 – 數位資源網路兩部分。
物理資源網路：激勵參與者使用或部署基於定位的硬體設施，並提供現實世界的非標準化商品和服務。具體可再細分為：無線網路、地理空間資料網路、移動資料網路、能源網路。
數位資源網路 ：激勵參與者使用或部署硬體設施，並提供標準化的數位資源。具體可再細分為：儲存網路、算力網路和頻寬網路。
其中，部分版塊的代表專案如下：
去中心化存儲網路 – Filecoin（FIL）
Filecoin 是全球最大的分布式存儲網絡，全球有超過 3800 個存儲提供者貢獻了超過 17M TB 的存儲容量。Filecoin 可以說是最知名的 DePIN 項目了，其 $FIl 幣價在 2021 年 4 月 1 日達到頂峰。Filecoin 的願景是將開放、公開可驗證的特性帶到支持數據經濟的三大核心支柱，存儲、計算、内容分發。
Filecoin 文件的存儲基於 IPFS （ InterPlanetary File System，星際文件系統），利用 IPFS 可實現文件安全且高效的存儲。
Filecoin 還有一個獨特的地方是其經濟模型，在成爲 Filecoin 的存儲節點之前需要質押一定數量的 $FIl 代幣，這樣在牛市時會形成「質押代幣 ->總存儲空間增加 ->更多的節點參與 ->更多的質押代幣需求 ->幣價飛升」這樣的飛輪；但是在熊市時也容易發生幣價螺旋下跌，這種經濟模型更適合在牛市大展身手。
去中心化 GPU 渲染平臺 – Render Network（RNDR）
Render Network 是 OTOY 公司旗下的去中心化 GPU 渲染網路平臺，由藝術家和 GPU 算力提供者組成，能夠為全球使用者提供觸手可得的強大渲染功能。其 $RNDR 幣價在 2024 年 3 月 17 日達到頂峰，由於 Render Network ($RNDR) 也是屬於 AI 板塊，所以其幣價的高峰期就處於 AI 板塊的高峰期。
Render Network 的工作模式為：首先，創作者提交需要 GPU 渲染的工作，如 3D 場景、高解析度影象 / 視訊等，並將這些工作分發到網路中的 GPU 節點進行處理；然後，節點所有者 (Node Operators) 將閒置的 GPU 算力貢獻給 Render Network，並獲得 $RNDR 代幣報酬。
Render Network 的定價機制也是其獨特的一點，它使用動態定價模型，根據工作複雜度、緊急程度和可用資源等因素來確定渲染服務價格，為創作者提供有競爭力的價格，同時也公平地補償了 GPU 算力提供者。
Render Network 最近的利好是「iPad 上的 Octane（一個專業渲染應用）是由 Render 網路支援的。」
去中心化的數據市場 – Ocean（OCEAN）
Ocean Protocol 是一個去中心化的數據交換協議，主要是做數據間的安全共享以及數據的商業化應用，它與常見的 DePIN 項目一樣也有幾大項目參與方。
- 數據提供者：在協議上分享數據
- 數據消費者：使用 OCEAN 代幣購買數據的訪問權限
- 節點運營者：維護網路基礎設施並獲得 OCEAN 代幣獎勵
對於數據提供者而言，數據的安全性和隱私性至關重要，Ocean Protoco 通過以下機制來實現數據的流動以及數據的安全保護：
- 數據安全與控制: Ocean Protocol 通過區塊鏈技術確保數據交易的安全和透明，數據所有者可以完全控制他們的數據。
- 數據代幣化: 數據代幣化使得數據可以像其他加密貨幣一樣被買賣和交換，這樣就提升了數據市場的流動性。
- 隱私保護: 通過 Compute-to-Data 功能，數據可以在不暴露原始數據的情況下進行計算和分析，數據所有者可以批準 AI 算法在他們的數據上運行，而計算過程只在數據所有者的本地環境中進行，確保數據不離開其控制範圍。
- 細粒度權限控制：Ocean Protocol 提供細粒度的權限控制，數據提供者可以設置詳細的訪問控制策略，指定哪些用戶或用戶組可以訪問特定的數據部分，并在何種條件下訪問。這種權限控制機制確保了數據間的安全共享，同時維護了數據隱私。
一個相容 EVM 的 L1 – Iotex（IOTX）
IoTeX 成立於 2017 年，是一個開源的、以隱私為核心的平臺，結合了區塊鏈、安全硬體和資料服務創新，為可信事物的網際網路提供支援。
與其他 DePIN 專案不同，IoTeX 的定位是為 DePIN 建設者設計的一個開發平臺，就比如 Google 的 Colab。IoTeX 最重要的技術是鏈下計算協議 W3bStream，W3bStream 的功能就是將物聯網裝置接入到區塊鏈中。一些知名的 IoTeX DePIN 專案有 Envirobloq、Drop Wireless 和 HealthBlocks。
去中心化的熱點網路 – Helium（HNT）
Helium 成立於 2013 年，是老牌 DePIN 專案，它是第一個建立大規模的使用者貢獻新硬體網路的專案，使用者可以通過購買第三方製造商製造的 Helium 硬體熱點（ Hotspot ），為附件的物聯網裝置提供熱點訊號；同時 Helium 會給予硬體熱點 $HNT 代幣來作為維護網路穩定的獎勵。其實也就是一種挖礦模式，只不過挖礦的裝置由專案方來指定。
在 DePIN 賽道中的裝置模式，主要有兩種模式，一種模式是由專案方指定的訂製化的專用硬體，比如 Helium；另一種模式是將生活中常用的普適性硬體並入到網路中，比如 Render Network，io.net 都是將使用者閒置的 GPU 並入到網路中。
Helium 最重要的技術是它的 LoRaWAN 協議，這是一種低功耗、長距離的無線通訊協議，特別適用於 IoT 裝置，這些 Helium 硬體熱點（Hotspot）正是通過 LoRaWAN 協議來提供網路無線覆蓋。
雖然 Helium 建立了全球最大的 LoRaWAN 網路，但需求沒有如預期那樣出現，現在 Helium 更專注於推出 5G 蜂窩網路。
在 2023 年 4 月 20 日，Helium 已經遷移到 Solana 網路，並後續在 Solana 上推出了 Helium Mobile（美洲移動）這個專案，該專案主打每月 20 美元 5G 無限流量套餐，由於其經濟實惠的價格，該專案迅速在北美火熱起來。
從為期 5 年的全球「DePIN」搜尋指數可以看出，在 23 年 12 月到 24 年 1 月迎來一波小高峰，此時正是 $MOBILE 幣價的頂部區間，後續「DePIN」熱度繼續上漲。可以說，Helium Mobile 開啟了新一輪 DePIN 專案大航海時代。
source: @Google Trendes
五、DePIN 經濟模型
DePIN 項目的經濟模型，對於項目的發展具有至關重要的的地位，在項目的不同階段，具有不同的作用，例如在項目起步階段，主要是通過代幣激勵機制來吸引用戶貢獻自己的軟硬體資源來完成項目供給端的建設。
BME 模型
在探討經濟模型之前，我們先對 BME 模型進行簡要的梳理，因為大多 DePIN 的經濟模型都與 BME 模型有關。
BME（ Burn-and-Mint Equivalent，燃燒鑄幣平衡模型 )，用於管理代幣的供應和需求，具體來說是指需求端通過燃燒 Token 購買商品或服務，協議平臺則通過鑄造新 Token 來獎勵供應鏈環節的各個貢獻者。
若新鑄造的 Token 超過燃燒的數量，總供應將增加，導致價格下降；反之，若燃燒量超過鑄造量，產生通縮，導致價格上漲。不斷上漲的 Token 價格會吸引更多的供給端使用者，形成一個良性迴圈。
供應 > 需求 => 價格下降
供應 <需求 => 價格上漲
我們可以利用 Fisher Equation（費雪交易方程）來對 BME 模型進行進一步闡述。Fisher Equation 是一個描述貨幣供應量、貨幣流通速度、價格水平和交易數量之間關係的經濟學模型，其具體形式為：
MV = PT
M= 貨幣供應量
V = 貨幣流通速度
P = 價格水平
T = 交易數量
當 Token 流通速度 V 上升時，在其他條件不變的情況下，只有通過燃燒機制來降低 Token 流通量（M）才能保持等式的平衡。因此，隨著網路使用量的增長，燃燒的量也會加速。當通膨速率與燃燒速率可實現動態平衡時，BME 模型就可以保持穩定的均衡狀態。
source: @Medium
以現實生活中購買商品為具體例子，來說明這一過程。首先，製造商會製造商品，然後消費者來購買這些商品。
在購買過程中，你並沒有把錢交給製造者，而是燃燒給定的金額，作為你收到你購買商品的公開憑證。同時，協議平臺方每隔一段時間就會鑄造新的貨幣。此外，這筆錢被透明和公平地分配給負責生產、分銷、銷售等供應鏈環節的各個貢獻者。
BME 模型的優缺點比較
source:@GryphsisAcademy
經濟模型發展階段
有了 BME 模型的簡單理解後，我們就可以更加清晰的理解 DePIN 賽道常見的經濟模型了。
總體而言，DePIN 經濟模型大致分為以下三個階段：
第一階段：冷啟動期和網路建設階段
- 這是 DePIN 專案的初始階段，重點是建立物理基礎設施網路
- 通過代幣激勵機制，吸引個人和企業貢獻軟硬體資源 (如計算能力、儲存空間、頻寬等)，推動網路的部署和擴張
- 專案通常依賴核心團隊以較為中心化的方式部署節點和推廣網路，直到達到一定的臨界規模
- 代幣主要用於獎勵貢獻者提供硬體資源，而非支付網路使用費用
第二階段：網路發展期和價值捕獲階段
- 一旦網路達到臨界規模，專案將逐步過渡到去中心化的社群治理模式
- 網路開始吸引終端使用者，代幣除了獎勵貢獻者外，還可用於支付網路使用費用
- 專案通過代幣化捕獲網路內產生的經濟價值，並將其分配給貢獻者和參與者
- 代幣經濟模型通常使用 BME 模型去平衡供給和真實需求，避免通膨或通縮
第三階段：成熟期和價值最大化階段
- 網路擁有大量活躍使用者和貢獻者，形成了良性迴圈
- 代幣經濟模型更注重長期價值創造，通過精心設計的通縮機制提高代幣價值
- 專案可能引入新的代幣模型來優化代幣供給，促進雙邊市場的正向外部性
- 社群自治成為網路治理的主導模式
一個好的經濟模型會對 DePIN 專案產生經濟飛輪效應。因為 DePIN 專案採用 Token 激勵機制，會在專案冷啟動期帶來很多供給端的注意力，所以能夠藉助飛輪效應實現規模的迅速擴張。
Token 激勵機制是 DePIN 專案快速增長的關鍵。專案首先需要根據物理基礎設施型別，為物理基礎設施的可擴展套件性開發制定適當的獎勵標準。例如，為了擴大網路的覆蓋區域，Helium 在網路覆蓋密度較低的區域的獎勵高於密度較高的區域。
如下圖所示，在專案早期投資者會把真金白銀投入到專案中，這樣 Token 就有了初始的經濟價值，供給端為了獲得 Token 獎勵會積極參與到專案的建設中，隨著網路初具規模以及其相較於 CePIN 的低廉價格，越來越的需求端開始採用 DePIN 專案的服務，這樣就為整個網路協議帶來了收入，形了成一個供給端到需求端的良好通路。
隨著需求端的需求上升，Token 價格通過銷燬或回購（BME 模型）的方式上升，這為供給端提供了額外激勵，使他們願意繼續擴張網路，因為這意味著他們所獲得的 Token 價值也會隨之增加。
隨著網路的不斷擴張，投資者對該專案的興趣逐漸升高，並開始為其提供更多的資金支援。
如果專案是開源的，或者將貢獻者 / 使用者資料向公眾開放，那麼開發者可以基於這些資料構建 dApp，在生態系統內創造額外的價值，從而吸引更多的使用者和貢獻者。
source: @IoTeX
六、DePIN 賽道的現狀
當下 DePIN 專案熱度主要集中在 Solana 網路和「DePIN x AI」這個賽道，從Google指數就能看出，在網路基建中，DePIN 和 Solana 的關聯性最強，且高關注地區主要集中在亞洲，包括中國，印度等，這也說明參與 DePIN 專案的主要使用者還是來自於亞洲。
source: @Google Trendes
當下整個 DePIN 賽道的總市值為「$32B」，對比傳統的 CePIN 專案，例如中國移動市值為「$210B」，AT&T（美國最大的運營商）市值為「$130B」，僅從市值角度來分析整個 DePIN 賽道還有很大的增長空間。
source: @DePINscan
同時從 DePIN 賽道總裝置數量的變化曲線圖中可以看出，拐點出現在 2023 年 12 月份，同時該時間段也是 Helium Mobile 熱度最高幣價最高的時間，可以說 2024 年的 DePIN 熱潮是由 Helium Mobile 開啟的。
如下圖所示，展示的是全球 DePIN 裝置的分佈圖，從圖中可以看出 DePIN 裝置主要分佈在北美、東亞、西歐等區域。這些區域都是經濟較為發達的地區，因為使用者想要成為 DePIN 網路的節點是需要提供軟硬體裝置的，而這些裝置是需要花錢購買的，以高階消費級 GPU 來說，一塊 RTX-4090 的價格為 $2,000，對經濟不發達地區的使用者來說這是一筆不菲的費用。
由於 DePIN 專案的 Token 獎勵機制遵循「貢獻越多，收益越多」的原則，所以使用者如果想要獲得更多的 Token 獎勵就需要貢獻更多的資源和更高階的裝置，對於專案方來說這當然是好事，但對於使用者來說這無疑提高了參與門檻。一個好的 DePIN 專案是能向下相容的，是具有包容心的，參與門檻不會特別高，它會給予低端裝置一個參與機會，這才符合區塊鏈「公平、公正、透明」的精神。
從全球裝置分佈圖來看，還有很多區域沒被開發出來，我們認為，通過持續的技術創新和市場拓展，DePIN 賽道有望實現全球範圍內的增長，觸及每一個角落，連線世界各地的人們，共同推動技術進步和社會發展。
source: @DePINscan
七、DePIN 專案分析的基本步驟
經過我對 DePIN 賽道的簡要梳理，筆者總結了分析一個 DePIN 專案的基本步驟。
最重要的是，把 DePIN 專案的運作模式當作 Web2 中的共享經濟來分析。
八、io.net
專案基本資訊
專案簡介
io.net 是一個去中心化計算網路，支援在 Solana 區塊鏈上開發、執行和擴展套件機器學習應用程式。它們的願景是「將 100 萬個 GPU 組合在一起，形成世界上最大的 GPU 叢集。」使工程師能夠在可訪問、可訂製、經濟高效且易於實施的系統中獲得大量計算能力。
團隊背景
創辦人兼執行長：艾哈邁德・沙迪德，在創立 io.net 之前，他曾從事定量金融和金融工程工作，也是以太坊基金會的志願者。
首席行銷官兼首席戰略官：Garrison Yang ，楊旭東。在此之前，他是 Avalanche 的戰略與增長副總裁，並且是加州大學聖巴巴拉分校的校友。
可以看出該專案的技術背景是較紮實的，很多創辦人都有 Crypto 從業經驗。
敘事：AI，DePIN，Solana 生態。
融資情況
source: @RootDataLabs
source: @RootDataLabs
io.net 在 2024 年 3 月 5 日獲得 3,000 萬美元的 A 輪融資，估值 10 億美金，對標 – Render Network，參投方除了 Hack VC、OKX Ventures、Multicoin Capital 等知名頂級投資機構外，還有 Anatoly Yakovenko (Solana CEO)、Yat Siu（ Animoca co-founder ）等專案掌門人，可以說 io.net 從誕生之初就得了頂級資本的青睞和扶持，這就是我們為什麼稱 io.net 為明星專案的原因 – 有資金、有背景、有技術、有空投預期。
產品架構
io.net 的產品主要分為以下幾大部分：
IO Cloud ：部署和管理按需分散的 GPU 叢集，這是針對需求端使用者的算力裝置管理介面。
IO Worker：提供了一個全面且使用者友好的介面，通過直觀的 Web 應用程式有效地管理使用者的 GPU 節點操作，這是針對供給端使用者的算力裝置管理介面。
IO Explorer：為使用者提供了一個瞭解網路內部運作的視窗，提供全面的統計資料和對 GPU 雲各個方面的鳥瞰圖。就像 Solscan 或區塊鏈瀏覽器為區塊鏈交易提供可見性一樣。
BC8.AI：是一種先進的 AI 驅動的影象生成器，它利用深度神經網路根據文字描述或種子影象建立高度詳細和精確的影象。這是 io.net 上的一個 AI 應用，只需使用 io.net 的使用者 IO ID 就可以便捷的使用該 AI 生圖應用。
如下所示是在 BC8.AI 上面生成的具有梵高風格的貓貓影象。
source: @ionet
產品特性及優點
相較於傳統的雲服務商 Google Cloude、AWS，io.net 具有以下特性及優點：
- GPU 數量多，算力大
- 價格便宜，價效比高
- 抗審查 – 無需稽核就能快速使用 A100 H100 等尖端 GPU
- 反壟斷
- 使用者訂製化程度高
我們以 AWS 為例來詳細進行比較：
可訪問性是指使用者訪問獲取算力的便捷程度，當訪問傳統的雲服務商時，你需要提前出示自己的銀行卡、聯絡方式等關鍵身份資訊，而當訪問 io.net 時，你只需要一個 Solana 錢包即可快速便捷的獲取網路的算力許可。
訂製化程度是指使用者對算力叢集的訂製化程度，當訪問傳統的雲服務商時，你只能選擇算力叢集的機器型號，機器所在區域，而當訪問 io.net 時，除了選擇上述選項之外你還可以選擇頻寬速度、叢集型別、資料加密方式、計費方式等。
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如上圖所示，當用戶選擇 NVIDIA A100-SXM4-80GB 型號 GPU，香港伺服器，超高速頻寬速度，小時計費方式，端到端加密加密方式後，其單塊 GPU 的價格為 $1.58 每小時，從這裡可以看出 io.net 的使用者訂製化程度是非常高的，可供使用者選擇的選項特別多，把使用者的體驗放在了第一位，對於 DePIN 專案來說這也是其擴大需求端促進網路健康發展的方式。
如下圖所示為傳統雲服務商的 NVIDIA A100-SXM4-80GB 型號 GPU 的價格，在所需算力大小相同的情況下，io.net 的價格至少比傳統雲服務商便宜一半，這對於使用者來說是非常有具有吸引力的。
網路整體情況
我們可以通過 IO Explorer 來全面檢視整個網路的算力情況，包括裝置數量、可供服務區域、算力價格等。
算力裝置情況
當前，io.net 共有 101,545 個經過驗證的 GPU，31,154 個經過驗證的 CPU。io.net 會每隔 6 小時去驗證算力裝置是否線上，以確保 io.net 的網路穩定。
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第二張圖展示的是當下可用的已經通過 PoS 證明且易於部署的算力裝置，與 Render Network 和 Filecoin 相比，數量超出了一個數量級，從這裡可以看到 io.net 的算力裝置數量是很多的，而且 io.net 還集成了 Render Network 和 Filecoin 的算力裝置，使用者可以在部署算力叢集的時候去選擇算力裝置提供商，始終以使用者體驗為導向滿足使用者的訂製化需求。
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io.net 的算力裝置中還有一個特點是其高階算力裝置數量較多，以美國為例，H100、A100 等高階 GPU 都有好幾百塊，在美國制裁以及 AI 大爆發的情況下，高階顯示卡已經成為了非常珍貴的算力資產。
在 io.net 的中，無論你是否為美國公民你都可以在無需稽核的情況下去使用這些供給端提供的高階算力裝置，這就是為什麼我們說 io.net 具有反壟斷的特性優點。
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業務營收情況
從 io.net 的營收看板中可以看出，io.net 每天都有穩定的收益，總收益已經達到了百萬美金級別，從這裡可以看出 io.net 已經完成了供給端的搭建，整個專案已經逐漸度過了冷啟動期，開始向網路發展期前進。
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從 io.net 的供給端來看
- 網路節點的有效性已得到驗證
- 算力裝置線上穩定且數量充足
- 擁有一定數量的高階算力裝置，能夠填補一部分市場需求
但從需求端來看
- 還有很多裝置處於空閒狀態
- 大部分的算力任務需求來自於 BC8.AI
- 企業端和個人端的需求還沒有被激發出來
經濟模型
io.net 的網路原生代幣為 $IO ，8 億固定總量，5 億初始供應，剩餘的 3 億個分 20 年將作為獎勵每小時發放並支付給供應商及代幣質押者。
$IO 採用銷燬通縮機制： 網路產生的收入用於購買和銷燬 $IO，代幣燃燒數量根據 $IO 的價格來調整。
代幣賦能
支付手段：對使用者和供應商以 USDC 付款需支付 2% 的手續費，以 $IO 付款不收取任何費用。
質押：質押最少 100 個 $IO 代幣，才能使節點從網路獲得 $IO 空閒獎勵。
代幣分配比例
從分配比例圖中可以看出，專案社群成員佔據了一半的代幣，這表明專案希望通過激勵社群成員來推動專案的發展。研發生態系統佔比 16%，確保了專案的技術和產品開發能夠得到持續的支援。
從代幣釋放圖中可以看出，$IO 代幣是逐步線性釋放的，這種釋放機制有助於穩定 $IO 代幣的價格，避免市場上突然出現大量的 $IO 代幣導致價格波動。同時，$IO 代幣的獎勵機制也能夠激勵長期持有者和質押者，增強專案的穩定性和使用者黏性。
總的來說，io.net 代幣經濟學是一個設計良好的代幣方案。從代幣分配比例中就可以看出，將一半的代幣分配給社群，顯示出了專案對社群驅動和去中心化治理的重視，這有助於專案的長期發展和公信力的建立。
在我們前面的 DePIN 經濟發展的三個階段的第三個階段中，已經闡述了「社群自治成為網路治理的主導模式」，io.net 已經為未來的社群自治打造了良好的基礎。同時 $IO 代幣的逐步釋放機制和銷燬機制也有效地分散了市場拋壓，減少了價格波動的風險。
從這裡可以看出，io.net 的各種機制都說明了它是一個具有規劃的長期發展的專案。
項目參與方式
目前 io.net 的「點火獎勵」已經來到了第 3 季，持續時間爲 6 月 1 日至 6 月 30 日，參與方式主要是將自己的算力設備連到算力主網去參與挖礦。$IO 代幣的挖礦獎勵與設備算力大小，網絡帶寬速度等多種因素有關。
在第 1 季的「點火獎勵」中，用戶設備連網的起步門檻爲「GeForce RTX 1080 Ti」，這也體現了我們前文中所說的 – 給予低端設備一個參與機會，這才符合區塊鏈「公平、公正、透明」的精神。而後，在第 2 季和第 3 季的「點火獎勵」中的起步門檻爲「GeForce RTX 3050」。
這麽做的原因是，從項目角度來說，在項目發展到一定階段，低端算力設備對網路整體貢獻較小，而且更好更強的算力設備能更好的維護網絡穩定；從需求端用戶來說，大多數用戶更需要的是高端算力設備，他們需要高端算力設備去進行 AI 模型的訓練和推理，低端的算力設備是滿足不了他們的需求。
所以隨着項目的良好發展，提升參與門檻是一條正確的路線，就像比特幣網路一樣，更好、更強、更多的算力設備，才是項目方追求的目標。
專案總結及展望
io.net 在專案的冷啟動期和網路建設階段有著良好的表現，它完成了整個網路的搭建驗證了算力節點的有效性，並產生了持續性的營收。
專案下一步的主要目標是進一步擴展套件網路生態，提升網路需求端的增量，算力需求市場是一個很大的市場，如何在市場上推廣該專案需要專案方的市場行銷團隊做出努力。
實際上，我們通常所說的 AI 演算法模型開發，主要是包括兩大部分，一個是 訓練（ Train ），一個是推理（ Inference ）。我們用一個簡單的例子來闡述這兩個概念，現有一個一元二次方程：
我們利用 (x，y) 資料對（訓練集）去求解未知係數 (a，b，c) 的過程就是 AI 演算法的 訓練（Train）過程；在得到未知係數 (a，b，c) 後，根據所給的 x 去求解 y 的過程就是 AI 演算法的 推理（Inference）過程。
從這個計算過程中，我們可以很明顯的看出 訓練（Train）過程的計算量是遠遠大於 推理（Inference）過程的，訓練一個 LLM（Large Language Model，大語言模型）需要大量的算力叢集支援，同時需要消耗大量的資金。以 GPT-3 175B 為例，使用了數千塊 Nvidia V100 GPU 進行訓練，訓練時間約為幾個月，訓練成本高達數千萬美元。
在去中心化計算平臺上做 AI 大模型訓練是很難的，因為模型訓練過程中涉及到大規模資料之間的轉移和傳遞，這個過程對網路頻寬的需求非常高，而去中心化計算平臺很難滿足這一需求。NVIDIA（NVIDIA）之所以成為 AI 產業之王，除了其擁有高階算力晶片以及底層 AI 計算加速庫（cuDNN）外還有其獨有的通訊橋「NVLink」，「NVLink」大大加快了模型訓練過程中的大規模資料之間的流動。
在 AI 產業中，大模型的訓練不僅需要大量的計算資源，還涉及到資料的收集、處理和轉換。這些過程往往需要規模化的基礎設施和集中化的資料處理能力。正因為如此，我們可以看到 AI 產業本質上是一個規模化和集中化的行業，它依賴於強大的技術平臺和資料處理能力來推動創新和發展。
所以 io.net 等去中心化計算平臺最適合做 AI 演算法 推理（Inference），它的潛在客戶物件應該是學生和那些基於大模型進行下游任務微調（Finetuning）的任務需求，因為它價格便宜、訪問簡單、算力充足。
九、Aethir
專案背景
人工智慧被視為人類見過的最重要的技術，隨著通用人工智慧（ AGI ）的到來，生活方式將發生翻天覆地的變化。然而，由於少數公司主導 AI 技術開發，導致了 GPU 富人和 GPU 窮人之間的 AI 財富差距。Aethir 通過其分散式物理基礎設施網路（ DePINs ），旨在增加按需計算資源的可獲得性，從而平衡 AI 發展的成果分配。
Aethir 是一個創新的分散式雲端計算基礎設施網路，專門設計用於滿足人工智慧（ AI ）、遊戲和虛擬計算領域對按需雲端計算資源的高需求。其核心理念是通過聚合來自全球各地的企業級 GPU 晶片，形成一個單一的全球網路，從而顯著增加按需雲端計算資源的供應。
Aethir 的主要目標是解決當前 AI 和雲端計算領域面臨的計算資源短缺問題。隨著人工智慧的發展和雲遊戲的普及，對高效能運算資源的需求不斷增加。然而，由於少數大公司壟斷了大部分的 GPU 資源，中小型企業和初創公司往往難以獲得足夠的計算能力。Aethir 通過其分散式網路，提供了一種可行的解決方案，既可以幫助資源所有者（如資料中心、科技公司、電信公司、頂級遊戲工作室和加密貨幣挖礦公司）充分利用他們未充分利用的 GPU 資源，也可以為終端使用者提供高效、低成本的計算資源。
分散式雲端計算的優勢
- 企業級計算資源：Aethir 聚合了高品質的 GPU 資源，例如 NVIDIA 的 H100 晶片，這些資源來自於各種企業和資料中心，確保了計算資源的高品質和可靠性。
- 低延遲：Aethir 的網路設計能夠支援低延遲的即時渲染和 AI 推理應用，這是當前集中式雲端計算基礎設施難以實現的。特別是在雲遊戲領域，低延遲對於提供無縫的遊戲體驗至關重要。
- 快速擴展套件：由於採用了分散式模型，Aethir 能夠更快地擴展套件其網路，以滿足快速增長的 AI 和雲遊戲市場需求。相比傳統的集中式模型，分散式網路能夠更靈活地增加計算資源供應。
- 優越的單位經濟性：Aethir 的分散式網路減少了傳統雲端計算提供商的高運營成本，能夠以更低的價格提供計算資源。這對於中小型企業和初創公司尤為重要。
- 去中心化所有權：Aethir 確保資源所有者始終保留對其資源的控制權，資源提供者可以根據需求靈活調整其資源的利用，同時獲得相應的收益。
通過這些核心優勢，Aethir 不僅在技術上領先，而且在經濟和社會層面也具有重要意義。它通過分散式物理基礎設施網路（ DePINs ），使得計算資源的供應更加公平，促進了 AI 技術的普及和創新。這種創新模式不僅改變了計算資源的供應方式，也為未來 AI 和雲端計算的發展提供了新的可能性。
技術架構
Aethir 的技術架構由多個核心角色和元件組成，確保其分散式雲端計算網路能夠高效、安全地執行。以下是各個關鍵角色和元件的詳細描述：
核心角色和元件
節點運營者（ Node Operators ）：
- 節點運營者提供實際的計算資源，他們將自己的 GPU 資源接入 Aethir 網路，以供使用。
- 節點運營者需要首先註冊其計算資源，並經過 Aethir 網路的規格評估和確認後，才能開始提供服務。
Aethir Network
容器（ Containers ）
- 容器是執行計算任務的地方，確保即時響應的雲端計算體驗。
- 選擇：AI 客戶根據效能需求選擇容器，遊戲客戶根據服務品質和成本選擇容器。
- 質押（ Staking ）：新節點運營者需要在提供資源之前質押 $ATH 代幣。如果違反品質控制標準或中斷網路服務，其質押的代幣將被削減。
- 獎勵：容器通過兩種方式獲得獎勵，一是保持高準備狀態的獎勵（ PoC ），二是實際使用計算資源的服務獎勵（ PoD 和服務費）。
檢查器（ Checkers ）
- 檢查器的主要職責是確保網路中容器的完整性和效能，在註冊、待機和渲染狀態進行關鍵測試。
- 檢查方法：包括直接讀取容器效能資料和模擬測試。
索引器（ Indexers ）
- 索引器根據使用者需求，將其匹配到合適的容器，確保快速、高品質的服務交付。
- 選擇：隨機選擇索引器以保持去中心化並減少訊號延遲。
- 匹配標準：基於服務費用、體驗品質和網路評價指數選擇容器。
終端使用者（ End Users ）：
- 終端使用者是 Aethir 網路計算資源的消費者，無論是用於 AI 訓練和推理，還是遊戲。終端使用者提交請求，網路匹配合適的高效能資源來滿足需求。
財政庫（ Treasury ）：
- 財政庫持有所有質押的 $ATH 代幣，並支付所有的 $ATH 獎勵和費用。
結算層（ Settlement Layer ）：
- Aethir 利用區塊鏈技術作為其結算層，記錄交易，支援擴展套件性和效率，並使用 $ATH 進行激勵。區塊鏈確保資源消耗追蹤的透明性，並實現近乎即時的支付。
具體的關係可以參考如下的圖表：
Source: @AethirCloud
共識機制
Aethir 網路採用獨特的機制來操作，其核心是兩個主要的工作證明：
渲染容量證明（Proof of Rendering Capacity）：
- 每 15 分鐘隨機選擇一組節點來驗證交易。
- 選擇節點的概率基於其投資的代幣數量、服務品質以及之前被選擇的頻率。投資越多、品質越好、之前被選擇的次數越少，節點被選中的可能性越大。
渲染工作證明（Proof of Rendering Work）：
- 節點的工作效能會被嚴密監控，以確保提供高品質的服務。
- 網路會根據使用者需求和地理位置調整資源分配，確保最佳服務品質。
Source: @AethirCloud
代幣經濟學模型
ATH 代幣在 Aethir 生態系統中扮演著多種角色，包括交易媒介、治理工具、激勵手段和平臺開發支援。具體的用途包括：
- 交易工具：ATH 作為 Aethir 平臺內的標準交易媒介，用於購買計算能力，涵蓋 AI 應用、雲端計算和虛擬化計算等業務模式。
- 多樣化應用：ATH 不僅用於當前業務，還計劃隨著生態系統的成長，在未來的合並挖礦和整合市場中繼續發揮作用。
- 治理與參與：ATH 代幣持有者可以參與 Aethir 的去中心化自治組織（ DAO ），通過提議、討論和投票來影響平臺決策。
- 質押：新節點操作員需質押 ATH 代幣，確保其與平臺目標一致，並作為對潛在不當行為的防範措施。
具體的分配策略：Aethir 專案的代幣是 $ATH ，發行總量是 420 億枚。其中最大的份額 35% 是給到 GPU 的提供者，比如資料中心和個體的散戶，有 17.5% 的代幣給到了團隊和顧問，給節點檢查和銷售團隊分別是 15% 和 11.75% 的代幣。如下圖所示：
Source: @AethirCloud
獎勵排放
挖礦獎勵的排放策略旨在平衡資源提供者的加入和長期獎勵的可持續性。通過前期獎勵的衰減函式，確保後期加入的參與者仍然受到激勵。
如何參與 Aethir 挖礦
Aethir 平台選擇將大部分總代幣供應量（ Total Token Supply， TTS） 用於挖礦獎勵，這一分配對於加強生態系統至關重要。這種分配方式的目的是支持節點操作員和堅持容器標準。節點操作員是 Aethir 的核心，提供必要的計算能力，而容器則是提供計算資源的關鍵。
挖礦獎勵分為兩種形式：渲染工作證明和容量證明。渲染工作證明鼓勵節點運營商完成計算任務，並專門分發給容器。容量證明則是為了激勵計算提供商準備好提供服務，容量證明就是把 GPU 提供給 Aethir 即可獲得獎勵；渲染工作量證明就是有客戶用了你的 GPU，就會有額外的 token 獎勵。獎勵的會以 $ATH 代幣發放。這些獎勵不僅是分配，更是對 Aethir 社區未來可持續性的投資。
十、Heurist
專案背景
Heurist 是一個基於 ZK Stack 的 Layer 2 網路，專注於 AI 模型託管和推斷。它的定位類似於 Web3 版的 HuggingFace，為使用者提供無伺服器的開源 AI 模型訪問。這些模型託管在一個去中心化的計算資源網路上。
Heurist 的願景是利用區塊鏈技術去中心化 AI，從而實現技術的普及和公正創新。其目標是通過區塊鏈技術確保 AI 技術的可訪問性和無偏見創新，促進 AI 和加密貨幣的融合與發展。
Heurist 一詞源自 heuristics ，指的是人類大腦在解決複雜問題時快速達成合理結論或解決方案的過程。這個名字型現了 Heurist 旨在通過去中心化技術快速、高效地解決 AI 模型託管和推斷問題的願景。
閉源 AI 的問題
閉源 AI 通常遵循美國法律進行審查，但這可能與其他國家和文化的需求不符，導致過度審查或不足的情況。這不僅影響 AI 模型的表現，還可能侵犯使用者的自由表達權。
開源 AI 的崛起
開源 AI 模型在許多領域表現優於閉源模型，如穩定擴散模型（ Stable Diffusion ）在影象生成方面的表現優於 OpenAI 的 DALL-E 2，並且成本更低。開源模型的權重是公開的，使得開發者和藝術家可以根據具體需求進行微調。
開源 AI 的社群驅動創新也是一個亮點，開源 AI 專案得益於多樣化社群的集體貢獻和審查，促進了快速創新和改進。開源 AI 模型提供了前所未有的透明度，使用者可以審查訓練資料和模型權重，從而增強信任和安全性。
開源 AI 和閉源 AI 的詳細對比如下圖所示：
Source: @heurist_ai
數據隱私
Heurist 專案在處理 AI 模型推理時，集成了 Lit Protocol 來實現資料在傳輸過程中的加密，包括 AI 推理的輸入和輸出。對於礦工，Heurist 有兩個大的分類，分為公共礦工和隱私礦工：
公共礦工：任何擁有符合最低要求的 GPU 的人都可以成為公共礦工，這類礦工處理的資料不加密。
隱私礦工：受信任的節點操作員可以成為隱私礦工，處理敏感資訊如機密檔案、健康記錄和使用者身份資料。這類礦工需要遵守鏈下隱私政策。資料在傳輸過程中被加密，Heurist 協議的路由器和排序器無法解密這些資料，只有與使用者訪問控制條件（ ACC ）匹配的礦工才能解密資料。
Source: @heurist_ai
如何建立隱私礦工 (Privacy – enabled miners) 的信任？主要通過下面兩種方法
- 鏈下共識：通過現實生活中的法律或協議建立的鏈下共識，技術上易於實現。
- 可信執行環境（ TEE ）：利用 TEE 來確保敏感資料的安全和保密處理。儘管目前沒有針對大型 AI 模型的成熟 TEE 解決方案，但 Nvidia 等公司的最新晶片在支援 TEE 處理 AI 工作負載方面展示了潛力。
代幣經濟學模型
Heurist 項目的代幣名爲 HUE ，作爲一種實用型代幣，其供應量具有動態性，通過發行和銷毀機制進行調節。HUE 代幣的最大供應量被限制在 10 億枚。
代幣分配和發行機制大概可以分成兩種，即挖礦和質押：
- 挖礦：用戶可以透過在他們的 GPU 上託管 AI 模型來挖掘 HUE 代幣。挖礦節點需至少質押 10,000 HUE 或 esHUE 代幣才能激活，低于此閾值將無法獲得獎勵。挖礦的獎勵爲 esHUE 代幣，這些代幣會自動複利到礦工節點的質押中。獎勵率取決於 GPU 效率、可用性（正常運行時間）、運行的 AI 模型類型以及節點中質押的總量。
- 質押：用戶可以在礦工節點中質押 HUE 或 esHUE 代币。質押的收益以 HUE 或 esHUE 形式發放，質押 esHUE 代幣的收益率高于 HUE 代币。解除質押 HUE 代幣需要 30 天的鎖定期，而解除質押 esHUE 則沒有鎖定期。esHUE 獎勵可以通過一年的線性釋放期轉換爲 HUE 代幣。用戶可以即時將其質押的 HUE 或 esHUE 從一個礦工節點轉移到另一個節點，從而促進礦工之間的靈活性和競争。
代幣的銷毀機制
類似于以太坊的 EIP-1559 模型，Heurist 項目實施了代幣銷毀機制。當用戶支付 AI 推理費用時，部分 HUE 支付將被永久從流通中移除。代幣的發行和銷毀平衡與網路活動密切相關，在高使用率時期，代幣的銷毀率可能會超過新代幣的發行率，從而使 Heurist 網絡進入通縮階段。該機制有助於調節代幣供應，並使代幣價值與網絡内的實際需求保持一致。
代幣的賄賂機制（ Bribes ）
賄賂機制最早由 Curve Finance 的用戶提出，作爲一種遊戲化的激勵機制，用於幫助引導流動性池的獎勵。Heurist 項目借鑒了這一機制，並將其應用於提高挖礦效率。礦工可以選擇設置其挖礦獎勵的一定百分比作爲賄賂以吸引質押者。質押者可能會選擇提供最高賄賂的礦工，但也會考慮礦工的硬體性能和正常運行時間等因素。礦工被激勵提供賄賂，因為較高的質押將導致較高的挖礦效率，從而創造一個競争與合作並存的環境，礦工和質押者共同為網路提供更好的服務。
透過這些機制，Heurist 項目旨在創建一個動態且高效的代幣經濟體系，以支持其去中心化的 AI 模型託管和推理網絡。
激勵測試網（Incentivized Testnet）
Heurist 專案在激勵測試網（ Incentivized Testnet ）階段為挖礦獎勵分配了 HUE 代幣總供應量的 5% 。這些獎勵以積分形式計算，在主網代幣生成事件（ TGE ）後，這些積分可以兌換成完全流動的 HUE 代幣。測試網獎勵分為兩類：一類用於 Stable Diffusion 模型，另一類用於大型語言模型（ LLMs ）。
積分機制
Llama Point：用於 LLM 礦工，每處理 1000 個由 Mixtral 8-7b 模型處理的輸入 / 輸出代幣可獲得一個 Llama Point 。具體計算如下圖所示：
Waifu Point：用於 Stable Diffusion 礦工，每生成一個 512×512 畫素的影象（使用 Stable Diffusion 1.5 模型，經過 20 步迭代）可獲得一個 Waifu Point 。具體計算如下圖所示：
每個計算任務完成後，系統會根據 GPU 效能基準測試結果評估任務的複雜性，並給予相應的積分。Llama Points 和 Waifu Points 的分配比例將在接近 TGE 時確定，考慮到未來幾個月內兩種模型類別的需求和使用情況。
Source: @heurist_ai
參與測試網主要有兩種方式：
- 自帶 GPU：無論你是擁有高階配置的遊戲玩家、擁有閒置 GPU 的前以太坊礦工、偶爾閒置 GPU 的 AI 研究員，還是有多餘容量的資料中心所有者，都可以下載礦工程式並設定礦工節點。詳細的硬體規格和設定指南請訪問礦工指南頁面。
- 租用託管節點：對於沒有所需 GPU 硬體的人，Heurist 提供託管挖礦節點服務，價格具有競爭力。專業工程團隊將負責礦機和軟體的設定，你只需觀察你的獎勵每日增長即可。
參與 Heurist 挖礦推薦的 GPU，如下圖所示：
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注意，Heurist 測試網有反作弊措施，每個計算任務的輸入和輸出都由非同步監控系統儲存和追蹤。如果礦工有惡意行為以操縱獎勵系統（如提交不正確或低品質的結果、篡改下載的模型檔案、篡改裝置和延遲指標資料），Heurist 團隊有權削減其測試網積分。
Heurist 挖礦
Heurist 測試網提供兩種積分：Waifu Point 和 Llama Point。Waifu Point 是通過執行生成影象的 Stable Diffusion 模型獲得的，而 Llama Point 是通過執行大型語言模型（ LLM ）獲得的。在執行這些模型時，對顯示卡型號沒有限制，但對視訊記憶體的要求是硬性規定。視訊記憶體需求越高的模型，其積分系數也會更高。
下圖列出了目前支援的 LLM 模型。對於 Stable Diffusion 模型，有兩種模式：啟用 SDXL 模式和排除 SDXL 模式。啟用 SDXL 模式需要 12GB 視訊記憶體，而排除 SDXL 模式在我的測試中發現只需 8GB 視訊記憶體即可執行。
Source: @heurist_ai
應用
Heurist 專案通過影象生成、聊天機器人和 AI 搜尋引擎這三個應用方向，展示了其強大的 AI 能力和廣泛的應用前景。在影象生成方面，Heurist 利用 Stable Diffusion 模型提供高效靈活的影象生成服務；在聊天機器人方面，通過大型語言模型實現智慧對話和內容生成；在 AI 搜尋引擎方面，結合預訓練語言模型提供精確的資訊檢索和詳細的答案。
這些應用不僅提升了使用者體驗，還展示了 Heurist 在去中心化 AI 領域的創新和技術優勢，應用效果如下圖所示：
Source: @heurist_ai
影象生成
Heurist 專案的影象生成應用主要依賴於 Stable Diffusion 模型，通過文字提示生成高品質的影象。使用者可以通過 REST API 與 Stable Diffusion 模型進行互動，提交文字描述來生成影象。每個生成任務的成本取決於影象的解析度和迭代次數。例如，使用 SD 1.5 模型生成一個 1024×1024 畫素、40 次迭代的影象，需要 8 個標準信用單位。通過這種機制，Heurist 實現了高效且靈活的影象生成服務。
聊天機器人
Heurist 專案的聊天機器人應用通過大型語言模型（ LLM ）實現智慧對話。Heurist Gateway 是一個與 OpenAI 相容的 LLM API 端點，使用 LiteLLM 構建，允許開發者以 OpenAI 格式呼叫 Heurist API 。例如，使用 Mistral 8x7b 模型，開發者只需幾行程式碼即可替換現有的 LLM 提供商，並以更低的成本獲得類似於 ChatGPT 3.5 或 Claude 2 的效能。
Heurist 的 LLM 模型支援多種應用，包括自動客服、內容生成和複雜問題解答等。使用者可以通過 API 請求與這些模型互動，提交文字輸入並獲取模型生成的響應，從而實現多樣化的對話和互動體驗。
AI 搜尋引擎
Heurist 專案的 AI 搜尋引擎通過整合大規模預訓練語言模型（如 Mistral 8x7b ）來提供強大的搜尋和資訊檢索功能。使用者可以通過簡單的自然語言查詢獲取準確且詳細的答案。例如，在「誰是幣安的 CEO ？」這個問題上，Heurist 搜尋引擎不僅提供了當前 CEO 的名字（ Richard Teng ），還詳細解釋了他的背景和前任 CEO 的情況。
Heurist 搜尋引擎結合了文字生成和資訊檢索技術，能夠處理複雜的查詢，提供高品質的搜尋結果和相關資訊。使用者可以通過 API 介面提交查詢，並獲取結構化的答案和參考資料，這使得 Heurist 的搜尋引擎不僅適用於一般使用者，還能滿足專業領域的需求。
總結
DePIN 是一種新的「共享經濟」，是溝通物理世界和數位世界的橋樑。從市值估值角度和應用區域範圍角度來分析，其還有很大的增長空間。
相比較於 CePIN，DePIN 具有去中心化、透明性、使用者自主權、激勵機制和抗審查性等方面的優勢，這些優勢進一步推動了 DePIN 的發展。由於 DePIN 獨特的經濟模型，所以其較容易形成「飛輪效應」。當前很多 DePIN 專案已經完成了「供給端」的構建，如何激發真實使用者的需求，擴大「需求端」的數量才是這些 DePIN 專案接下來需要重點攻克的方向。
DePIN 雖然展現出了巨大的發展潛力，但仍面臨著技術成熟度、服務穩定度、市場接受度和監管環境等方面的挑戰。 然而，隨著技術的進步和市場的發展，這些挑戰有望逐步得到解決。 可以預見，一旦這些挑戰得到有效解決，DePIN 將會迎來大規模應用 (Mass Adoption)，為加密領域帶來海量的新增使用者和關注度，並很有可能成為成為新一輪的牛市發動機。 讓我們共同見證這一天的到來！
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