Stručnjaci kažu da Zk dokazi daju DePIN-ovima prednost dok rastu zahtjevi za povjerenjem u AI

Osnovica od 7,6 bilijuna dolara

Nedavno izvješće Goldman Sachsa preusmjerava raspravu s pitanja postoji li potražnja za umjetnom inteligencijom (AI) na to koji će čimbenici na strani ponude odrediti stvarni trošak izgradnje. Izvješće projicira 7,6 bilijuna dolara kapitalnih izdataka za AI kao osnovni scenarij, ali naglašava da je ta brojka izrazito osjetljiva na „varijable zamaha”, uključujući korisni vijek AI silicija.

Ta se dugovječnost smatra najkritičnijim čimbenikom jer bi brza inovacija mogla učiniti standardne čipove — koji obično traju četiri do šest godina — zastarjelima već za tri godine, zbog čega bi troškovi naglo porasli. Suprotno tome, „slojeviti model” u kojem se stariji čipovi ponovno koriste za jednostavnije zadatke, poput inferencije, mogao bi stabilizirati troškove.

Složenost podatkovnih centara i elastičnost potražnje za računalnom snagom druge su varijable koje će vjerojatno utjecati na to koliko će se kapitala potrošiti na AI infrastrukturu u sljedećih pet godina. Nestašice kapaciteta elektroenergetske mreže, specijalizirane radne snage i električne opreme također se smatraju čimbenicima koji produljuju izgradnju.

Odvojeno izvješće, u međuvremenu, prikazuje ovaj zapanjujući infrastrukturni izdatak kao temelj nastajuće „strojne ekonomije”. U toj paradigmi AI agenti postaju primarni ekonomski akteri, izvršavajući visokofrekventne transakcije i samostalno upravljajući alokacijom resursa. Autori izvješća tvrde da su naslijeđeni financijski sustavi, obilježeni sporim ciklusima namire i rigidnim okvirima poznavanja klijenta (KYC), u suštini loše prilagođeni brzini agentičke trgovine.

Decentralizirana infrastruktura i kompromis latencije

Posljedično, kripto i decentralizirane protokole pozicionira kao nužne, dopuštenja-nezahtijevajuće „ekonomske tračnice” potrebne za olakšavanje ove promjene. Međutim, skeptici i dalje ostaju oprezni, dovodeći u pitanje mogu li decentralizirane mreže fizičke infrastrukture (DePIN-ovi) doista ublažiti rastuće kapitalne zahtjeve AI-ja.

Vadim Taszycki, voditelj rasta u StealthEX-u, napominje da, iako decentralizirane mreže mogu ponuditi značajne uštede, suočavaju se s fizičkim ograničenjima. Dok decentralizirani pružatelj poput Akasha može iznajmiti H100 GPU za 1,48 dolara po satu u usporedbi s 12,30 dolara na Amazon Web Servicesu, kompromis je brzina.

„Veliki pružatelji oblaka mogu to raditi [brzo] jer se njihovi GPU-ovi nalaze jedan do drugoga u jednoj zgradi, povezani posebnim kabelima koji prenose podatke u mikrosekundama”, rekao je Taszycki. Objasnio je da decentralizirane mreže, koje povezuju GPU-ove u različitim državama putem javnog interneta, dodaju milisekunde kašnjenja. Ta latencija čini decentraliziranu orkestraciju konkurentnom za paketne zadatke i fino podešavanje, ali neprikladnom za opsluživanje visokorazmjernih chatbotova uživo, gdje korisničko iskustvo ovisi o gotovo trenutačnim odgovorima.

Leo Fan, osnivač Cysica, ponovio je te stavove, inzistirajući da je decentralizirana inferencija neprikladna za radna opterećenja s niskom latencijom. Fan je, međutim, tvrdio da je latencija pogrešno mjerilo za usporedbu decentraliziranih platformi i hiperskalera poput AWS-a.

„Težak problem nije distribuirano računalstvo nego otkrivanje, raspoređivanje i atestacija. Klin nije cijena po tokenu; to je provjerljivost”, rekao je Fan. Napomenuo je da pouzdana okruženja za izvršavanje (TEE-ovi) i atestacije s nultim znanjem (ZK) omogućuju decentraliziranim mrežama da se natječu u sektorima gdje su povjerenje i verifikacija važniji od „repne latencije”.

Onchain kredit i jaz u financiranju

Osim računalne snage, fokus se pomiče na to kako se ovi kapitalno intenzivni projekti financiraju. Iako tradicionalni privatni kredit ima obilje kapitala, često zanemaruje manje ili nestandardne poslove. Onchain kredit nudi posebne prednosti, poput omogućavanja malim ulagačima da sudjeluju u prihodima podatkovnih centara koji su ranije bili ograničeni na institucionalne ograničene partnere. Nadalje, platforme poput Maplea i Centrifugea mogu sindikalizirati zajmove u rasponu od 5 do 50 milijuna dolara — segment koji tvrtke poput Apolla često ignoriraju zbog visokih troškova odobravanja u odnosu na naknade.

Konačno, onchain kredit omogućuje nove modele „plati-po-inferenciji”, gdje prihod varira s korištenjem GPU-a. Takvi se modeli prirodnije uklapaju u tokenizirane strukture dijeljenja prihoda nego u krute tradicionalne najmove na 20 godina.

Unatoč tom potencijalu, stručnjaci identificiraju četiri „vrata” koja su i dalje zatvorena za institucionalno usvajanje: pravnu provedivost na stečajnim sudovima, nedostatak infrastrukture orakula s vidljivim tragovima neovlaštenog mijenjanja za servisiranje ugovornih obveza (covenants), regulatornu neizvjesnost za tranše vrijedne milijarde dolara te nestandardizirane porezne i računovodstvene proizvode.

Konsenzus sugerira realan vremenski okvir od 12 do 24 mjeseca da sindikalizirani poslovi srednje veličine dobiju zamah onchain, pri čemu je većinski onchain mezzanine dug vjerojatno udaljen tri do pet godina. Prvi proboji najvjerojatnije će doći od Tier 2 operatera, a ne od industrijskih lidera poput Coreweavea.