Experții afirmă că dovezile ZK oferă un avantaj sistemelor DePIN pe măsură ce cererea de încredere în IA crește

Baza de referință de 7,6 trilioane de dolari

Un raport recent al Goldman Sachs mută dezbaterea de la existența cererii de inteligență artificială (IA) la factorii din partea ofertei care vor determina costul real al dezvoltării. Raportul prognozează cheltuieli de capital de 7,6 trilioane de dolari pentru IA ca valoare de referință, dar subliniază că această cifră este extrem de sensibilă la „variabilele de oscilație”, inclusiv durata de viață utilă a cipurilor de IA.

Această longevitate este considerată factorul cel mai critic, deoarece inovarea rapidă ar putea face ca cipurile standard – care durează de obicei între patru și șase ani – să devină depășite în trei ani, provocând o creștere vertiginoasă a costurilor. În schimb, un „model pe niveluri” în care cipurile mai vechi sunt reutilizate pentru sarcini mai simple, precum inferența, ar putea stabiliza costurile.

Complexitatea centrelor de date și elasticitatea cererii de calcul sunt alte variabile care ar putea afecta volumul de capital cheltuit pentru infrastructura de IA în următorii cinci ani. Deficitul de capacitate a rețelei electrice, de forță de muncă specializată și de echipamente electrice este, de asemenea, considerat un factor care prelungește procesul de extindere.

Un raport separat, între timp, prezintă aceste cheltuieli uimitoare pentru infrastructură ca piatra de temelie a unei „economii a mașinilor” emergente. În acest paradigmă, agenții de IA devin actorii economici principali, executând tranzacții de înaltă frecvență și gestionând alocarea resurselor în mod independent. Autorii raportului susțin că sistemele financiare tradiționale, caracterizate prin cicluri de decontare lente și cadre rigide de „cunoaștere a clientului” (KYC), sunt fundamental nepregătite pentru viteza comerțului agentic.

Infrastructura descentralizată și compromisul privind latența

În consecință, acesta poziționează criptomonedele și protocoalele descentralizate ca „șine economice” esențiale și fără permisiuni, necesare pentru a facilita această schimbare. Cu toate acestea, scepticii rămân precauți, punând la îndoială dacă rețelele de infrastructură fizică descentralizată (DePIN) pot atenua cu adevărat cerințele de capital în creștere ale IA.

Vadim Taszycki, director de dezvoltare la StealthEX, observă că, deși rețelele descentralizate pot oferi economii semnificative de costuri, acestea se confruntă cu limitări fizice. În timp ce un furnizor descentralizat precum Akash ar putea închiria un GPU H100 cu 1,48 dolari pe oră, comparativ cu 12,30 dolari pe Amazon Web Services, compromisul este viteza.

„Marile furnizori de cloud pot face acest lucru [fast work] pentru că GPU-urile lor se află unul lângă altul într-o singură clădire, conectate prin cabluri speciale care transferă datele în microsecunde”, a spus Taszycki. El a explicat că rețelele descentralizate, care conectează GPU-uri din diferite țări prin intermediul internetului public, adaugă milisecunde de întârziere. Această latență face ca orchestrarea descentralizată să fie competitivă pentru sarcini de tip batch și reglaje fine, dar nepotrivită pentru chatbot-uri live la scară largă, unde experiența utilizatorului depinde de răspunsuri aproape instantanee.

Leo Fan, fondatorul Cysic, a susținut aceste opinii, insistând că inferența descentralizată nu este potrivită pentru sarcini de lucru cu latență redusă. Fan a susținut, totuși, că latența este un criteriu greșit pentru compararea platformelor descentralizate cu hiperscalerii precum AWS.

„Problema dificilă nu este calculul distribuit, ci descoperirea, programarea și atestarea. Diferența nu este prețul pe token, ci verificabilitatea”, a spus Fan. El a menționat că mediile de execuție de încredere (TEE) și atestările zero-knowledge (ZK) permit rețelelor descentralizate să concureze în sectoare în care încrederea și verificarea contează mai mult decât „latența de coadă”.

Creditul on-chain și deficitul de finanțare

Dincolo de calcul, accentul se mută asupra modului în care sunt finanțate aceste proiecte cu capital intensiv. Deși creditul privat tradițional dispune de capital amplu, acesta ignoră adesea tranzacțiile mai mici sau non-standard. Creditul on-chain oferă avantaje distincte, cum ar fi permiterea investitorilor de retail să participe la veniturile centrelor de date, care erau anterior restricționate partenerilor instituționali cu răspundere limitată. În plus, platforme precum Maple și Centrifuge pot sindicaliza împrumuturi în intervalul de 5 milioane până la 50 de milioane de dolari — o categorie adesea ignorată de firme precum Apollo din cauza costurilor ridicate de subscriere în raport cu comisioanele.
În cele din urmă, creditul on-chain permite modele noi de tip „plată pe inferență”, în care veniturile fluctuează în funcție de utilizarea GPU-urilor. Astfel de modele se încadrează mai natural în structurile tokenizate de partajare a veniturilor decât contractele tradiționale rigide de leasing pe 20 de ani.

În ciuda acestui potențial, experții identifică patru „bariere” care rămân în calea adoptării instituționale: aplicabilitatea juridică în instanțele de faliment, lipsa unei infrastructuri oracle inviolabile pentru serviciile de administrare a clauzelor, incertitudinea de reglementare pentru tranșele de miliarde de dolari și produsele fiscale și contabile nestandardizate.

Consensul sugerează un calendar realist de 12 până la 24 de luni pentru ca tranzacțiile sindicalizate de dimensiuni medii să câștige teren pe lanț, iar datoria mezanină majoritară pe lanț va apărea probabil peste trei până la cinci ani. Primele progrese vor veni probabil de la operatorii de nivel 2, mai degrabă decât de la liderii industriei, precum Coreweave.