Eksperter sier at ZK-bevis gir DePIN-er et fortrinn når kravene til tillit til KI øker

Grunnprognosen på 7,6 billioner dollar

En fersk rapport fra Goldman Sachs flytter debatten fra om det finnes etterspørsel etter kunstig intelligens (KI) til hvilke faktorer på tilbudssiden som vil avgjøre den faktiske kostnaden ved utbyggingen. Rapporten anslår 7,6 billioner dollar i kapitalutgifter til KI som et grunnscenario, men understreker at tallet er svært følsomt for «svingvariabler», inkludert den nyttige levetiden til KI-silisium.

Denne levetiden anses som den mest kritiske faktoren fordi rask innovasjon kan gjøre standardbrikker—som typisk varer i fire til seks år—utdaterte på tre år, noe som kan få kostnadene til å skyte i været. Omvendt kan en «trinnvis modell» der eldre brikker gjenbrukes til enklere oppgaver, som inferens, stabilisere kostnadene.

Kompleksiteten i datasentre og elastisiteten i etterspørselen etter regnekraft er andre variabler som sannsynligvis vil påvirke hvor mye kapital som brukes på KI-infrastruktur de neste fem årene. Mangel på kapasitet i strømnettet, spesialisert arbeidskraft og elektrisk utstyr ses også som faktorer som forlenger utbyggingen.

En separat rapport rammer i mellomtiden disse svimlende infrastrukturutgiftene inn som hjørnesteinen i en fremvoksende «maskinøkonomi». I dette paradigmet blir KI-agenter de primære økonomiske aktørene, utfører høyfrekvente transaksjoner og styrer ressursallokering uavhengig. Rapportens forfattere hevder at etablerte finanssystemer, preget av trege oppgjørssykluser og rigide «know your customer» (KYC)-rammeverk, i bunn og grunn er dårlig egnet til hastigheten i agentdrevet handel.

Desentralisert infrastruktur og avveiningen rundt latenstid

Som følge av dette posisjonerer den krypto og desentraliserte protokoller som de essensielle, tillatelsesfrie «økonomiske skinnene» som kreves for å muliggjøre dette skiftet. Skeptikere forblir imidlertid skeptiske og spør om desentraliserte nettverk for fysisk infrastruktur (DePIN-er) virkelig kan dempe KIs økende kapitalkrav.

Vadim Taszycki, vekstsjef i StealthEX, påpeker at selv om desentraliserte nettverk kan gi betydelige kostnadsbesparelser, møter de fysiske begrensninger. Mens en desentralisert leverandør som Akash kan leie ut en H100-GPU for 1,48 dollar i timen sammenlignet med 12,30 dollar på Amazon Web Services, er avveiningen hastighet.

«De store skyleverandørene kan gjøre [raskt arbeid] fordi GPU-ene deres står ved siden av hverandre i én bygning, koblet sammen med spesialkabler som flytter data på mikrosekunder», sa Taszycki. Han forklarte at desentraliserte nettverk, som syr sammen GPU-er på tvers av ulike land via det offentlige internettet, legger til millisekunder med forsinkelse. Denne latenstiden gjør desentralisert orkestrering konkurransedyktig for batchjobber og finjustering, men uegnet for å betjene høy-skala, live-chatboter der brukeropplevelsen avhenger av nær umiddelbare svar.

Leo Fan, grunnlegger av Cysic, delte disse synspunktene og insisterte på at desentralisert inferens er uegnet for arbeidsbelastninger med lav latenstid. Fan argumenterte imidlertid for at latenstid er feil målestokk for å sammenligne desentraliserte plattformer og hyperskalere som AWS.

«Det vanskelige problemet er ikke distribuert regnekraft, men oppdagelse, planlegging og attestering. Kilen er ikke pris per token; den er verifiserbarhet», sa Fan. Han påpekte at betrodde kjøringsmiljøer (TEE-er) og nullkunnskap (ZK)-attesteringer gjør det mulig for desentraliserte nettverk å konkurrere i sektorer der tillit og verifisering betyr mer enn «tail latency».

Onchain-kreditt og finansieringsgapet

Utover regnekraft flyttes fokuset til hvordan disse kapitalkrevende prosjektene finansieres. Selv om tradisjonell privat kreditt har rikelig med kapital, overser den ofte mindre eller ikke-standardiserte avtaler. Onchain-kreditt tilbyr tydelige fordeler, som å la småinvestorer delta i datasenterinntekter som tidligere var forbeholdt institusjonelle limited partners. Videre kan plattformer som Maple og Centrifuge syndikere lån i størrelsesorden 5 til 50 millioner dollar—et segment som ofte ignoreres av selskaper som Apollo på grunn av høye kostnader til kredittvurdering i forhold til honorarene.

Til slutt muliggjør onchain-kreditt nye «betal-per-inferens»-modeller, der inntektene svinger med GPU-bruk. Slike modeller passer mer naturlig inn i tokeniserte inntektsdelingsstrukturer enn rigide, tradisjonelle 20-årige leieavtaler.

Til tross for dette potensialet identifiserer eksperter fire «porter» som fortsatt er stengt for institusjonell adopsjon: juridisk håndheving i konkursdomstoler, mangel på manipulasjonssikker oracle-infrastruktur for å følge opp lånebetingelser, regulatorisk usikkerhet for transjer i milliardklassen, samt ustandardiserte skatte- og regnskapsprodukter.

Konsensusen antyder en realistisk tidslinje på 12 til 24 måneder for at mellomstore syndikerte avtaler skal få fotfeste onchain, med hovedsakelig onchain mezzanin-gjeld sannsynligvis tre til fem år unna. De første gjennombruddene vil trolig komme fra Tier 2-operatører snarere enn bransjeledere som Coreweave.