AI需要 DePIN，就像汽车需要道路

对 AI和DePIN的讨论，目前媒体和业界并不多见。

自2022年以来，随着ChatGPT的现象级爆火，对AI的关注和讨论才开始席卷全球。业界更多的将 AI与Web3联系起来，不论是基于区块链的去中心化AI大模型，还是AI驱动的Web3应用程序，二者的融合发展趋势成为当前受到关注的焦点。

DePIN作为去中心化物理基础设施网络，AI与之融合，二者也将会是一种共生关系。AI 的未来或将高度依赖 DePIN 基础设施，DePIN也受益于AI的势能驱动高效运作。

AI 的未来高度依赖 DePIN

在本文中，DePIN指向的是去中心化网络、去中心化计算、去中心化存储等基础设施领域。

AI 对算力资源的需求不断增长，这是一个共识。例如仅生成一个 5 秒的 AI 视频，就需要 1500 TFLOPs 的计算力和 240 TB 的训练数据（来源：Messari），DePIN 网络凭借其分布式特性，能够提供 AI 所需的基础设施支持。

AI时代，这是传统中心化算力无法做到的事。传统中心化算力的局限体现在算力高度集中，资源昂贵稀缺，系统易受单点故障影响，扩展成本高昂，而且极度依赖特定云厂商的生态。而AI 的未来将难以继续建立在这样单一而脆弱的基础之上。

DePIN（去中心化物理基础设施网络）通过将全球各地的空闲算力、存储和带宽资源连接起来，形成一个灵活、弹性且可扩展的计算基础设施。

1. 分布式 AI 训练

AI 模型的训练将分布在多个地理位置的节点上，显著提升训练速度、降低成本，同时突破过去受限于数据中心容量的天花板。

2. 边缘推理

AI 模型不再集中部署于远端云，而是直接在终端或边缘节点上运行。DePIN 网络中的边缘节点不仅可以将计算推向数据源附近，极大降低延迟，还能实现本地推理，提升用户体验，另外无形中降低敏感数据传输风险，增强隐私保护。这种边缘智能，将成为 AI 真正深入物联网、智能家居、自动驾驶等场景的前提。

3. 去中心化数据集建设

AI 模型的核心在于数据质量。DePIN 能连接来自全球不同来源的设备和传感器，构建出去中心化、可验证的数据集，可形成一个富有多样性的数据集，降低数据偏见，从而提供AI的优秀认知度；数据的可验证性与原始性强也能提升训练可信度；数据的来源透明和可追溯性强从而提供数据的公信力。

DePIN受益于AI势能驱动

AI 也在反过来重塑 DePIN 的运行逻辑。通过AI的赋能，DePIN 不再是“冷冰冰的硬件堆栈”，而是一个高度智能、自动调度、不断进化的“神经网络”。

1. 资源调度优化

DePIN 网络本身具有资源异构、节点状态不稳定等复杂特性，通过人工进行调度和维护显得力不从心。AI 算法的引入可以让资源分配、任务调度等系统环节自动优化。体现在AI可根据节点实时状态预测算力可用性，根据负载情况动态调整资源流向，甚至通过机器学习不断优化激励机制，提高整体网络的效率和稳定性。

2.智能运维与预测性维护

在智能运营维护方面，这是唯独AI才能实现的目的。这一步可以看作AI 赋予 DePIN 网络“自我感知”的能力。AI在资源调度优化的过程中，通过对节点行为、网络流量、故障日志的持续分析，可以提前发现潜在故障隐患，实现预测性维护。

未来，基于AI的 DePIN 网络是否因为依据环境变化自主进化和适应形成拥有某种形式的“自治能力”网络，可以期待一下。

结语

综上所述，DePIN的数据源将提供AI更加丰富和生态化的数据集，使其从封闭走向开放，DePIN的分布式节点让AI从云端走向边缘；而 DePIN 借助 AI 实现从基础连接走向智能调度、从被动架构走向主动进化。

这也可能是一次技术范式的转变，本质上是基础设施和智能系统之间关系的重构。在这条新的数字高速路上，AI 和 DePIN 正加速驶向一个真正去中心化、高性能、智能化的未来。