去中心化算力賽道萬字研報：AI 競賽浪潮之下，能否破圈斬獲巨量市場規模？全景式拆解其發展背景、市場機會、生態現況、優缺點風險與未來展望

算力，對 Web3 而言並不陌生。從加密市場最初始的算力挖礦到 ZKP 硬體加速，再到現今的 AI 大模型競賽，算力的發展同樣貫穿 Web3 技術發展的核心主線。

隨著 ChatGPT-3 問世以來，生成式 AI 得到了前所未有的關注，讓 AI 領域迎來了新的成長曲線，尤其是 GPU 市場呈現高速成長趨勢。根據 Verified Market Research 的數據，2023 年全球微處理器和 GPU 市場規模為 1,119.6 億美元，到 2030 年預計將達到 1,672 億美元，複合年增長率（CAGR）為 9.0%。在市場強勁的需求之下，“算力荒”、“晶片荒” 是當下 AI 發展下的主要挑戰之一。

基於去中心化實體基礎設施網路所建構的算力市場，能否有效解決傳統世界的痛點和困難點，也將是本文核心探索的方向。因此，本份研究報告將先從傳統算力市場著手，分析計算資源的類型與特性、算力市場的商業模式、算力市場的機會與挑戰，再分析去中心化算力市場的運作機制、發展現況、生態項目，並進一步總結去中心化算力市場的發展挑戰與未來展望。

作者：Rosa，Web3Caff Research 研究員

封面：  Unsplash+

字數：全文共 18000+ 字

目錄

• 前言
• 算力市場
  • 什麼是 “算力”
  • 計算資源類型
  • 計算模式的發展
  • 算力租賃服務市場 
  • AI 下的市場機會與挑戰
• 去中心化算力市場
  • 市場整體狀況
  • 市場構成要素
  • 市場運作機制
  • 供需市場現狀
• 生態項目代表
  • 算力服務應用鏈：Akash Network
  • 企業級算力聚合：io.net
  • 深度學習運算網路：Gensyn
  • 超級運算網：Golem
  • 邊緣運算網路: EMC Protocol
  • 算力渲染網：Render Network
  • 視訊直播網：Livepeer
• 主要挑戰與瓶頸
• 小結與展望
• 參考文獻

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