img

DePIN คืออะไร? โครงการ DePIN ด้าน AI 10 อันดับแรกที่กำลังเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจในปี 2025

2026/03/30 06:03:01

อะไร

ประเด็นสำคัญ

  • นิยามและผลกระทบทางเศรษฐกิจ: DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) ใช้แรงจูงใจจากคริปโตเพื่อระดมทรัพยากรฮาร์ดแวร์เช่น GPU และเซนเซอร์ ภายในปี 2028 คาดว่าจะปลดล็อกมูลค่าทางเศรษฐกิจ 3.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานจากผู้ให้บริการรายใหญ่แบบกลางไปสู่ผู้ให้บริการแบบกระจาย
  • วิกฤตการคำนวณด้วยปัญญาประดิษฐ์: ห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์เผชิญค่าใช้จ่ายมหาศาลและขาดแคลนฮาร์ดแวร์ โครงการ DePIN เช่น Akash และ Aethir ให้ GPU ระดับองค์กรในราคาต่ำกว่า 60–75% เมื่อเทียบกับ AWS หรือ Google Cloud ทำให้ “การเปลี่ยนแปลงเชิงทฤษฎี” เปลี่ยนเป็นรายได้โปรโตคอลระดับพันล้านดอลลาร์
  • สองเสาหลักหลัก: อุตสาหกรรมนี้แบ่งออกเป็นเครือข่ายทรัพยากรทางกายภาพ (PRN) เช่น Hivemapper (การแมป) และเครือข่ายทรัพยากรดิจิทัล (DRN) เช่น Render (การประมวลผล) โดย AI เป็นตัวขับเคลื่อนความต้องการหลักสำหรับ DRN ซึ่งทรัพยากรสามารถแลกเปลี่ยนได้และไม่ขึ้นกับตำแหน่ง
  • ผู้ดำเนินการอันดับต้นๆ ปี 2026: * Bittensor (TAO): ตอนนี้เป็นตลาดที่มีพลวัตสำหรับปัญญาประดิษฐ์ผ่านการอัปเกรด dTAO
    • Aethir (ATH): นำหน้าในรายได้ปี 2025 ($127.8 ล้าน) โดยให้บริการ AI สำหรับองค์กรและเกม
    • Grass (GRASS): การสร้างชุดข้อมูลเฉพาะขนาดใหญ่สำหรับการฝึกอบรม AI โดยการดึงข้อมูลจากเว็บผ่านแบนด์วิดธ์ที่ไม่ได้ใช้งาน
  • กรอบการลงทุน: โทเค็น DePIN ที่ประสบความสำเร็จมีลักษณะเด่นด้วยคุณภาพของรายได้ (ความต้องการตามธรรมชาติเทียบกับการอุดหนุนโทเค็น) และวงจรเศรษฐกิจของโทเค็น (กลไกการเผาที่เชื่อมโยงการใช้งานเครือข่ายกับมูลค่าของโทเค็น)
  • ความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์: การตรวจสอบจากหน่วยงานกำกับดูแลเกี่ยวกับการดึงข้อมูลและสเปกตรัมไร้สาย พร้อมกับการแข่งขันด้านราคาจากผู้ให้บริการรายใหญ่แบบดั้งเดิม ยังคงเป็นอุปสรรคหลักของภาคอุตสาหกรรม
 

บทนำ: เมื่อปัญญาประดิษฐ์พบกับโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจาย

การรวมตัวกันของปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีบล็อกเชนกำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานที่มีความสำคัญที่สุดครั้งหนึ่งในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ณ ศูนย์กลางของการรวมตัวนี้คือหมวดหมู่ที่นักลงทุนทั่วไปยังไม่ได้ประเมินมูลค่าอย่างเต็มที่: เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายศูนย์ ซึ่งรู้จักกันทั่วไปในชื่อ DePIN
DePIN ไม่ใช่คำแฟชั่น มันคือแบบจำลองทางเศรษฐกิจ แทนที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานผ่านบริษัทกลาง เช่น ผู้ให้บริการคลาวด์ ผู้ให้บริการโทรคมนาคมขนาดใหญ่ หรือบริษัทแมปปิ้ง โปรโตคอล DePIN ใช้แรงจูงใจทางเศรษฐกิจแบบคริปโตเพื่อรวบรวมความสามารถเดียวกันนี้จากบุคคลทั่วไปที่มีฮาร์ดแวร์ บริจาค GPU, จุดเชื่อมต่อไร้สาย, ฮาร์ดดิสก์ หรือเซนเซอร์; รับโทเค็น โปรโตคอลจะได้รับโครงสร้างพื้นฐาน คุณจะได้รับผลตอบแทน ทุกคนได้รับเครือข่าย
td {white-space:nowrap;border:0.5pt solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}
สถิติสำคัญ: รายงานของเวทีเศรษฐกิจโลกคาดการณ์ว่า DePIN อาจปลดล็อกมูลค่าทางเศรษฐกิจ 3.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2028 นับตั้งแต่ไตรมาสที่ 1 ปี 2025 CoinGecko ติดตามโครงการ DePIN ใกล้เคียง 250 โครงการ มีมูลค่าตลาดรวมเกิน 19 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้นจากประมาณ 5.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเมื่อหนึ่งปีก่อนหน้า
บทความนี้แสดงภาพรวมของภูมิทัศน์สำหรับนักเทรดและนักลงทุนคริปโตทุกระดับ — ตั้งแต่ผู้ที่พบกับ DePIN เป็นครั้งแรก ไปจนถึงนักวิเคราะห์บนโซ่ที่ติดตามรายได้โปรโตคอลและความเร็วของโทเค็น
 

DePIN คืออะไร? กรอบแนวคิดเพื่อเข้าใจหมวดหมู่นี้

กลไกหลัก

ทุกโปรโตคอล DePIN มีสถาปัตยกรรมร่วมกัน ผู้ดำเนินการฮาร์ดแวร์ — ที่เรียกว่า node runners, miners หรือ providers — เชื่อมต่อทรัพยากรทางกายภาพหรือดิจิทัลเข้ากับชั้นการประสานงานที่ใช้บล็อกเชน สัญญาอัจฉริยะจัดการอุปสงค์และอุปทาน จับคู่ผู้ซื้อกับผู้ขาย และแจกจ่ายรางวัลโทเค็นอย่างอัตโนมัติ ผู้ใช้ปลายทางจ่ายค่าเข้าถึง; ผู้ดำเนินการได้รับผลตอบแทนจากการจัดหา
โครงสร้างนี้กลับด้านจากโมเดลคลาวด์แบบดั้งเดิม AWS สร้างศูนย์ข้อมูล เป็นเจ้าของฮาร์ดแวร์ และเรียกค่าบริการพรีเมียมสำหรับการประมวลผล โปรโตคอล DePIN เช่น Akash Network ไม่ได้เป็นเจ้าของเซิร์ฟเวอร์ใดๆ เลย แต่รวมพลังการใช้งานที่เหลืออยู่จากผู้ให้บริการอิสระนับพันรายทั่วโลก และส่งต่อความต้องการของผู้ซื้อไปยังอุปทานที่ถูกที่สุด — โดยมักมีต้นทุนต่ำกว่าคู่แข่งระดับไฮเปอร์สเกลเลอร์ 60–75%

สองหมวดหมู่ หนึ่งกรอบการทำงาน

หมวดหมู่ DePIN แบ่งออกเป็นสองประเภทโครงสร้าง:
  • เครือข่ายทรัพยากรทางกายภาพ (PRN): โครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่เฉพาะเจาะจงตามตำแหน่ง — จุดเชื่อมต่อไร้สาย (Helium), ตัวรับ GPS ความแม่นยำสูง (GEODNET), เซนเซอร์วัดสภาพอากาศ (WeatherXM), กล้องระดับถนน (Hivemapper) เครือข่ายเหล่านี้มีลักษณะเชิงภูมิศาสตร์โดยธรรมชาติและยากต่อการเลียนแบบโดยไม่มีการมีส่วนร่วมจากชุมชนจำนวนมาก
  • เครือข่ายทรัพยากรดิจิทัล (DRN): โครงสร้างพื้นฐานที่สร้างจากสินทรัพย์ดิจิทัลที่แลกเปลี่ยนได้ — การประมวลผล GPU (Render, Akash, io.net, Aethir), การจัดเก็บข้อมูล (Filecoin), แบนด์วิดธ์ (Grass), และตลาดโมเดล AI (Bittensor) ทรัพยากรดิจิทัลมีความเป็นอิสระจากตำแหน่งทางภูมิศาสตร์; GPU ที่เซี่ยงไฮ้เหมือนกับ GPU ที่เซาเปาโลจากมุมมองของผู้ซื้อ
 
ปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวขับเคลื่อนหลักของเครือข่ายทรัพยากรดิจิทัล โดยความต้องการด้านการประมวลผล ข้อมูล และการจัดเก็บข้อมูลมีขนาดใหญ่และเติบโตอย่างรวดเร็ว นี่คือจุดที่ทุน การพัฒนา และความสนใจจากสถาบันส่วนใหญ่กำลังมุ่งเน้นอยู่ในขณะนี้

ทำไม DePIN จึงไม่ใช่เพียงโครงสร้างพื้นฐาน — มันคือโครงสร้างตลาด

การใช้จ่ายในโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมเป็นค่าใช้จ่ายด้านทุนที่หน่วยงานหนึ่งลงทุนโดยคาดการณ์ความต้องการในระยะยาว DePIN แปลงค่าใช้จ่ายด้านทุนนี้เป็นแรงจูงใจแบบโทเค็นที่กระจาย ทำให้ตลาดเป็นผู้กำหนดการขยายตัวของอุปทานเอง เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ราคาโทเค็นก็เพิ่มขึ้น กำไรของผู้ดำเนินการดีขึ้น และอุปกรณ์ใหม่ๆ จะเข้ามาใช้งานอย่างเป็นธรรมชาติ เมื่อความต้องการลดลง ผู้ดำเนินการที่มีประสิทธิภาพต่ำจะถอนตัวออก และอุปทานจะหดตัวกลับ cơ chếควบคุมตนเองนี้ — บางครั้งเรียกว่า Flywheel Effect — คือสิ่งที่ให้ DePIN มีข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างเหนือคลาวด์แบบกลางศูนย์และทดลองบล็อกเชนรุ่นก่อนหน้า
td {white-space:nowrap;border:0.5pt solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}
ข้อมูลเชิงลึกสำหรับนักลงทุน: เมื่อประเมินโทเค็น DePIN ให้มองไกลกว่ามูลค่าตลาด รายได้ของโปรโตคอล (ไม่ใช่แค่การปล่อยโทเค็น) แนวโน้มจำนวนโหนดที่ใช้งานอยู่ และอัตราส่วนของความต้องการเชิงอัตโนมัติเทียบกับความต้องการที่ได้รับการอุดหนุนจากโทเค็น เป็นตัวชี้วัดที่แยกแยะเครือข่ายที่ยั่งยืนออกจากฟาร์มผลตอบแทนที่มีอัตราเงินเฟ้อ
 

แรงกระแทกความต้องการ AI — เหตุใดรอบนี้จึงแตกต่าง

ทุกวัฏจักรของสกุลเงินดิจิทัลสำคัญมีเรื่องเล่าเกี่ยวกับความต้องการ ในปี 2017 เป็น ICOs ในปี 2020–2021 เป็น DeFi และ NFTs ในปี 2024–2026 ตัวขับเคลื่อนความต้องการเชิงโครงสร้างคือโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI — และต่างจากวัฏจักรก่อนหน้า วัฏจักรนี้มีพื้นฐานมาจากรายได้จริงจากผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้ใช้ดั้งเดิมของคริปโต
ตัวเลขไม่คลุมเครือเลย OpenAI ใช้จ่ายมากกว่า 700,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อวันสำหรับการคำนวณ Anthropic, Mistral และห้องปฏิบัติการโมเดลชั้นนำอีกหลายสิบแห่งต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายในลักษณะเดียวกัน การปรับแต่ง การให้บริการ และการปรับใช้เอเจนต์กำลังสร้างความต้องการที่ไม่มีวันอิ่มสำหรับชั่วโมง GPU ซึ่งผู้ให้บริการแบบรวมศูนย์ไม่สามารถจัดหาได้เร็วพอในราคาที่แข่งขันได้ AWS มีรายการรอหลายเดือนสำหรับคลัสเตอร์ H100 แท็บเล็ตแบบ Spot มักขายในราคาสูงกว่าราคาประกาศ 3 เท่า
เครือข่าย GPU แบบ DePIN เข้ามาเติมช่องว่างนี้ Akash Network เสนอการเข้าถึง H100 ในราคา $1.20–1.80/ชั่วโมง เมื่อเทียบกับ AWS ที่ $4.50–5.50 Aethir ได้จัดส่งชั่วโมงการประมวลผลคอมพิวเตอร์มากกว่า 1.5 พันล้านชั่วโมงให้กับลูกค้าองค์กรด้าน AI Render ได้ประมวลผลเฟรมมากกว่า 63 ล้านเฟรมสำหรับแอปพลิเคชัน AI ด้านสร้างสรรค์ นี่ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงเชิงทฤษฎี — แต่เป็นรายได้จริงจากลูกค้าที่จ่ายเงิน
 

โครงการ AI DePIN 10 อันดับแรก — รีวิวอย่างละเอียด

การวิเคราะห์ต่อไปนี้ครอบคลุมโปรโตคอล DePIN ที่เน้น AI ที่มีความสำคัญที่สุด 10 แห่ง ณ ไตรมาสที่ 1 ปี 2026 จัดอันดับตามตัวชี้วัดรวมของมูลค่าตลาด รายได้ของโปรโตคอล ความเร่งในการรับใช้ และความแตกต่างทางเทคโนโลยี
 
  1. Bittensor (TAO) — ตลาดปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายศูนย์
Bittensor ครองตำแหน่งเดียวในระบบนิเวศ AI + crypto: เป็นโปรโตคอลเดียวที่พยายามสร้างตลาดที่สามารถดำรงอยู่ได้ด้วยตัวเองและเป็นแบบกระจายศูนย์เต็มรูปแบบสำหรับปัญญาประดิษฐ์เอง โดยโครงการ DePIN อื่นๆ เช่าทรัพยากรการประมวลผลหรือพื้นที่จัดเก็บ แต่ Bittensor ให้รางวัลผลลัพธ์ของ AI — การทำนาย การฝังตัว การเติมคำภาษา — โดยตรงบนบล็อกเชน
การอัปเกรดที่มีความสำคัญที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Bittensor เกิดขึ้นในเดือนกุมภาพันธ์ 2025: dTAO (Dynamic TAO) ภายใต้ dTAO แต่ละ subnet ตอนนี้ออกโทเค็น alpha ของตนเอง และการจัดสรรการปล่อย $TAO ไปยัง subnet ถูกกำหนดโดยแรงตลาด — ผู้ใช้และตัวตรวจสอบการลงทุน (validators) ทำการ Stake โทเค็นของ subnet และ subnet ที่มีทุนที่ถูก Stake มากกว่าจะได้รับ TAO ในสัดส่วนที่มากกว่า สิ่งนี้เปลี่ยน Bittensor จากโครงสร้างแบบปล่อยโทเค็นคงที่ให้กลายเป็นตลาดการจัดสรรทุนแบบไดนามิกสำหรับ AI ซึ่งคล้ายกับวิธีที่โปรโตคอล DeFi จัดสรรสภาพคล่อง
โปรโตคอลเสร็จสิ้นการลดการออกเหรียญครั้งแรกในเดือนธันวาคม 2025 โดยลดการออก TAO รายวันจาก 7,200 เป็น 3,600 — ซึ่งเป็นการช็อกอุปทานโดยไม่มีการช็อกรายได้ที่เทียบเท่า เนื่องจากกิจกรรมของ subnet ยังคงเติบโตต่อไป ความสนใจจากสถาบันตามมา: Grayscale เปิดตัว Grayscale Bittensor Trust บนตลาด OTCQX ในเดือนธันวาคม 2025 และยื่นคำขอ ETF แบบสปอต TAO กับ SEC ซึ่งเป็นสัญญาณของความต้องการทางการเงินจากกลุ่มหลักสำหรับโครงการที่มีความทะเยอทะยานทางปัญญาที่สุดของ DePIN
  • ตัวชี้วัดสำคัญที่ต้องติดตาม: ความเร็วของราคาโทเค็น Subnet alpha การเปลี่ยนแปลงการจัดสรรการปล่อย dTAO
  • ปัจจัยความเสี่ยง: การตรวจสอบคุณภาพของโมเดลยังคงเป็นปัญหาที่ซับซ้อนและยังไม่ได้รับการแก้ไข; ซับเน็ตที่ทำงานไม่ดีอาจดูดการปล่อย_EMIT ชั่วคราวก่อนที่ตลาดจะปรับตัว
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: การอนุมัติ ETF; การนำsubnet ขององค์กรไปใช้สำหรับการปรับแต่งโมเดลเฉพาะตัว
 
  1. Aethir (ATH) — คลาวด์ GPU สำหรับองค์กรในระดับใหญ่
Aethir เป็นโปรโตคอล DePIN ที่ประสบความสำเร็จที่สุดตามเกณฑ์ทางการเงินส่วนใหญ่ในเชิงปฏิบัติ รายได้ปี 2025 ของมันซึ่งเกินกว่า 127.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ — ที่ได้มาจากการดำเนินงานใน 94 ประเทศทั่ว 200+ สถานที่ — ทำให้มันอยู่ในอีกหมวดหนึ่งต่างจากโปรเจกต์อื่นๆ ที่พึ่งพาการปล่อยโทเค็นเป็นหลักเพื่อสนับสนุนรางวัลให้ผู้ดำเนินการ Aethir กำลังสร้างกระแสเงินสดจริงจากลูกค้าองค์กรจริงที่จ่ายเงินเพื่อใช้เวลา GPU จริง
อัตราส่วนประสิทธิภาพรายได้ต่อมูลค่าตลาดของโปรโตคอลนี้สูงกว่าคู่แข่งอย่างมาก ตามข้อมูลภายในของ Aethir อัตราส่วน Rev/MC ของมันสูงกว่า Filecoin 135 เท่า Render Network 455 เท่า และ Bittensor 14 เท่า — ซึ่งเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่าตลาดโทเค็นในระยะเริ่มต้นสามารถประเมินรายได้ของโปรโตคอลต่ำเกินไปในภาค DePIN
สถาปัตยกรรมของ Aethir แก้ปัญหาที่ตลาด GPU เช่น Akash และ io.net ประสบความยากลำบากในการขยายขนาดเชิงองค์กร: การรับประกันเวลาให้บริการและ SLA ด้านประสิทธิภาพ ลูกค้า AI ระดับองค์กร — สตูดิโอเกม ห้องปฏิบัติการโมเดลระดับแนวหน้า ผู้ให้บริการคลาวด์อธิปไตย — ไม่สามารถยอมรับความล่าช้าที่ไม่แน่นอนของตลาดแบบสปอตบริสุทธิ์ได้ Aethir แก้ไขปัญหานี้ผ่าน Checker Nodes ซึ่งตรวจสอบความพร้อมและประสิทธิภาพของคอนเทนเนอร์ GPU อย่างต่อเนื่อง ทำให้โปรโตคอลสามารถเสนอความสามารถที่รับประกันพร้อมการรับประกันทางการเงิน
  • ตัวชี้วัดหลัก: อัตราการเติบโตของ ARR อัตราการสูญเสียลูกค้าองค์กร ปริมาณการเผาโทเค็นที่สูงที่สุดเท่าที่เคยมีมา
  • ความเสี่ยง: การพึ่งพาอย่างหนักต่อกลุ่มลูกค้าองค์กรที่จำกัด; การกระจุกตัวทางภูมิศาสตร์ในกลุ่มศูนย์ข้อมูลเฉพาะ
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: การขยายตัวของ EigenLayer vault; ความร่วมมือกับคลาวด์อธิปไตยในตะวันออกกลางและเอเชียตะวันออกเฉียงใต้
 
  1. Render Network (RENDER) — การประมวลผล GPU สำหรับแอปพลิเคชันด้านความสร้างสรรค์และ AI
Render Network เป็นผู้บุกเบิกแนวคิดตลาด GPU แบบกระจายศูนย์ก่อนที่ความต้องการด้าน AI จะทำให้มันเป็นที่นิยม ก่อตั้งขึ้นเพื่อให้บริการศิลปิน 3D และสตูดิโอเอฟเฟกต์ภาพที่ต้องการพลังการเรนเดอร์ในราคาที่เข้าถึงได้ โปรโตคอลนี้ได้วิวัฒนาการเป็นชั้นการประมวลผลแบบครบวงจรที่รองรับทั้งกระบวนการทำงานด้านสร้างสรรค์และสายการประมวลผลแบบอินเฟอเรนซ์ของ AI
การพัฒนาที่มีความสำคัญเชิงกลยุทธ์ที่สุดคือการเปิดตัว subnet ของ Dispersed Compute ในปี 2025 ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผลแบบอินเฟอเรนซ์ของโมเดล generative AI — โดยแยกภาระงานนี้ออกจากกระบวนการเรนเดอร์เชิงสร้างสรรค์อย่างเป็นระบบ _subnet_ นี้เชื่อมต่อกับโมเดลการแพร่กระจายของ Stability AI ระบบการสร้างวิดีโอของ Luma Labs และโมเดลที่ปรับแต่งเฉพาะสำหรับองค์กร ทำให้ Render เป็นชั้นการอินเฟอเรนซ์ที่เลือกใช้สำหรับเศรษฐกิจสร้างสรรค์ด้าน AI
ความร่วมมืออย่างเป็นทางการของ NVIDIA มอบสิทธิ์พิเศษให้ผู้ให้บริการ Render ในการเข้าถึงรุ่น GPU ศูนย์ข้อมูลล่าสุด — H100, B200 — และช่องทางการตลาดร่วมที่ช่วยเพิ่มการรับรู้ของ Render ในการเคลื่อนไหวเชิงธุรกิจของ NVIDIA นี่คือการรับรองจากสถาบันที่โปรโตคอล DePIN ส่วนใหญ่สามารถหวังได้เท่านั้น
  • ตัวชี้วัดหลัก: ปริมาณค่าธรรมเนียมการเผารายเดือน ปริมาณงานของ subnet ที่กระจายไป สายการขายร่วมกับ NVIDIA
  • ความเสี่ยง: การแข่งขันจากผู้ให้บริการการอนุมาน AI แบบผสานแนวนอน; ความหนาแน่นของเครือข่าย Solana ในช่วงความต้องการสูงสุด
  • ตัวเร่งการเติบโตทางด้านบวก: การผสานรวมกับ API ของโมเดล AI รายใหญ่ในฐานะแบ็กเอนด์การคำนวณที่ได้รับการแนะนำ
 
  1. Grass Network (GRASS) — ข้อมูลแบบกระจายศูนย์สำหรับการฝึกอบรม AI
Grass Network แสดงถึง primitive แบบ DePIN ที่แท้จริงใหม่: การสร้างรายได้จากแบนด์วิธอินเทอร์เน็ตที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อการรับข้อมูลสำหรับ AI ผู้ใช้ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือไคลเอนต์เดสก์ท็อปของ Grass ซึ่งจะส่งผ่านแบนด์วิธที่ไม่ได้ใช้งานบางส่วนผ่านเครือข่าย Grass โปรโตคอลนี้ใช้แบนด์วิธรวมนี้ในการดึงข้อมูลเว็บ ทำความสะอาด และรวมข้อมูลในระดับที่องค์กรเดียวไม่สามารถทำซ้ำได้อย่างมีประสิทธิภาพทางต้นทุน
จากมุมมองด้านความปลอดภัย Grass ได้รับการรับรองจากผู้ผลิตซอฟต์แวร์ป้องกันไวรัสชั้นนำ ซึ่งตอบโจทย์ความกังวลพื้นฐานเกี่ยวกับซอฟต์แวร์แชร์แบนด์วิดธ์จากที่อยู่อาศัย การตรวจสอบนี้ช่วยลดอุปสรรคสำคัญในการรับใช้งานสำหรับผู้ใช้ที่อาจลังเลในการติดตั้งซอฟต์แวร์ที่เข้าถึงการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตของพวกเขา
  • ตัวชี้วัดหลัก: จำนวนผู้มีส่วนร่วมแบนด์วิธรายวัน ปริมาณข้อมูลที่ประมวลผล จำนวนลูกค้าบริษัทปัญญาประดิษฐ์
  • ความเสี่ยง: ความไม่แน่นอนทางการกำกับดูแลเกี่ยวกับการดึงข้อมูลเว็บอัตโนมัติ; ความต่อต้านที่อาจเกิดขึ้นจากเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาถูกดึง
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: การเปิดตัวตลาดข้อมูลการฝึกอบรมที่ได้รับการยืนยัน; การขยายตัวไปสู่การมีส่วนร่วมในแบนด์วิธมือถือ
 
  1. Akash Network (AKT) — ตลาดคอมพิวเตอร์คลาวด์แบบเปิด
Akash Network เป็นตลาดคอมพิวเตอร์คลาวด์แบบกระจายศูนย์ที่ผ่านการทดสอบในสภาพแวดล้อมจริงมากที่สุด สร้างขึ้นบน Cosmos SDK พร้อมความสามารถในการเชื่อมต่อแบบเต็มรูปแบบผ่าน IBC Akash ทำงานในรูปแบบการประมูลแบบกลับด้าน: ผู้ให้บริการคอมพิวเตอร์เสนอราคาสำหรับงานต่างๆ และโปรโตคอลจะจับคู่ราคาเสนอที่ต่ำที่สุดที่สอดคล้องกับผู้ซื้อ กลไกนี้สร้างการกำหนดราคาอย่างเป็นระบบซึ่งต่ำกว่าราคาของผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ถึง 60–75%
ข้อเสนอคุณค่าหลักของ Akash มีความเกี่ยวข้องเพิ่มขึ้นสำหรับการใช้งานเฉพาะทาง: การอนุมานปัญญาประดิษฐ์แบบไม่พร้อมกันและการปรับใช้โหนดบล็อกเชน ทีมที่ดำเนินการโหนดตัวตรวจสอบ จุดสิ้นสุดการอนุมานปัญญาประดิษฐ์ หรือตัวทำงานของสายการผลิตข้อมูลพบว่าโครงสร้างต้นทุนของ Akash มีความน่าสนใจอย่างไม่เหมือนใคร โปรโตคอลนี้ไม่ได้มุ่งแทนที่ AWS สำหรับงานทุกประเภท — แต่กำลังให้บริการกลุ่มความต้องการคลาวด์ที่ไวต่อหลักประกันและยืดหยุ่นด้านต้นทุน ในราคาเพียงส่วนหนึ่งของราคาเดิม
  • ตัวชี้วัดหลัก: ชั่วโมงการประมวลผลรายเดือนที่ขายได้ จำนวนผู้ให้บริการตามระดับ GPU อัตราการสแตก AKT
  • ความเสี่ยง: ข้อกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของภาระงานสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ไวต่อความล่าช้าในสภาพแวดล้อมการผลิต
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: การรับรองจากองค์กรสำหรับการปรับแต่งงาน; การผสานรวมข้ามโซ่ในระบบนิเวศ Cosmos
 
  1. (IO)— คลัสเตอร์ GPU แบบกระจายสำหรับการขยายตัวของ AI
Io เข้ามาแก้ปัญหา GPU แบบกระจายศูนย์ในมุมมองที่ต่างจาก Akash หรือ Render โดยไม่ได้ดำเนินการในฐานะตลาดแบบสเป็ตเพียงอย่างเดียว แต่ io มุ่งเน้นที่การรวมกลุ่ม GPU ที่กระจายอยู่ — การรวมฮาร์ดแวร์ศูนย์ข้อมูล ระบบขุดคริปโต และ GPU สำหรับเกมผู้บริโภคเข้าเป็นสระการประมวลผลที่เชื่อมโยงกันและสามารถจัดตารางได้ ซึ่งงาน AI สามารถใช้งานเหมือนอินสแตนซ์คลาวด์ทั่วไป
สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของโปรโตคอลนี้ใช้การปรับปรุงเครือข่ายแบบ RDMA-like ข้ามโหนดที่กระจายตัวทางภูมิศาสตร์ ทำให้งานการฝึกอบรมที่ต้องการการสื่อสารระหว่าง GPU อย่างใกล้ชิด — เช่น การฝึกอบรมแบบ transformer แบบเริ่มต้น — สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์ที่โดยทั่วไปแล้วจะมีความล่าช้ามากเกินไปสำหรับภาระงานดังกล่าว นี่เป็นข้ออ้างที่ท้าทายทางเทคนิคซึ่ง io ยังคงยืนยันผ่านการทดสอบโดยลูกค้า
  • เมตริกหลัก: อัตราการใช้งานคลัสเตอร์ GPU, การทดสอบความล่าช้าระหว่าง GPU, ปริมาณงาน AI ที่ใช้งานรายเดือน
  • ความเสี่ยง: ความซับซ้อนทางเทคนิคของการจัดตารางคลัสเตอร์แบบกระจาย; การแข่งขันกับผู้ให้บริการ HPC ที่ผ่านการทดสอบมาแล้ว
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: ความร่วมมือกับกลุ่มการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์; การส่งมอบงานโหลดการเตรียมการล่วงหน้าอย่างมีประสิทธิภาพในระดับใหญ่
 
  1. Filecoin (FIL) — ชั้นการจัดเก็บแบบกระจายศูนย์ระดับสถาบัน
Filecoin เป็นโปรโตคอลโครงสร้างพื้นฐาน DePIN ต้นฉบับ — เปิดตัวในปี 2020 หลังจากการระดมทุน ICO ที่มีมูลค่าสูงสุดถึง 200 ล้านดอลลาร์สหรัฐ — และยังคงเป็นเครือข่ายการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ที่ใหญ่ที่สุดในแง่ของความจุและการรับรองจากสถาบัน รายชื่อลูกค้าของมันประกอบด้วยองค์กรชั้นนำด้านการอนุรักษ์ข้อมูลเพื่อประโยชน์สาธารณะ: สถาบันสมิธโซเนียน, MIT Media Lab, อินเทอร์เน็ตอาร์คีฟ, และห้องสมุดแห่งชาติหลายแห่ง
การเปลี่ยนแนวทางเชิงกลยุทธ์ในปี 2025 ไปสู่ AI ถูกกำหนดไว้ในสองการเปิดตัว ประการแรก Filecoin Onchain Cloud — ซึ่งประกาศในเดือนพฤศจิกายน 2025 — อาจนำการจัดเก็บที่สามารถตรวจสอบได้ การเรียกคืนข้อมูลอย่างรวดเร็ว และการชำระเงินแบบโปรแกรมบนโซ่ มาเป็น API สำหรับนักพัฒนาที่รวมเป็นหนึ่งเดียว เพื่อแข่งขันโดยตรงกับ AWS S3 สำหรับกรณีการใช้งานในสายการผลิตข้อมูล AI ประการที่สอง Synapse SDK มอบชั้นการดูดซับที่สะอาดให้กับนักพัฒนาเพื่อผสานรวมการจัดเก็บ Filecoin โดยไม่ต้องสัมผัสกับความซับซ้อนของโปรโตคอลพื้นฐาน
  • ตัวชี้วัดหลัก: อัตราการนำข้อมูลเข้าสู่ระบบ รายได้ของผู้ให้บริการจัดเก็บข้อมูลต่อ TiB การรับรองการใช้งานของนักพัฒนา SDK
  • ความเสี่ยง: การแข่งขันอย่างรุนแรงจากคู่แข่งด้านการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ Arweave และ Storj; การเพิ่มปริมาณ FIL จากรางวัลผู้ขุด
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: ความร่วมมือกับห้องปฏิบัติการ AI สำหรับองค์กรในการจัดเก็บข้อมูลการฝึกอบรม; การจัดเก็บจุดตรวจสอบแบบจำลอง AI ในปริมาณใหญ่
 
  1. Helium (HNT) — โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายไร้สายจากชุมชนสำหรับยุค IoT และ AI
Helium เป็นเรื่องราวความสำเร็จของ DePIN ฉบับแรก ที่สร้างเครือข่ายไร้สายที่ใหญ่ที่สุดในโลกโดยอาศัยการร่วมมือจากประชาชน ก่อนที่หมวดหมู่นี้จะมีชื่อเรียก โปรโตคอลนี้ให้แรงจูงใจแก่ผู้ดำเนินการในการติดตั้งฮ็อตสปอต LoRaWAN และเมื่อไม่นานมานี้ยังรวมถึงเซลล์ขนาดเล็ก 5G เพื่อสร้างชั้นเครือข่ายไร้สายแบบกระจายศูนย์ ซึ่งผู้ให้บริการรายใหญ่ตอนนี้จ่ายเงินเพื่อใช้สำหรับการลดภาระการจราจร
การเชื่อมต่อ AI มีความเชื่อมโยงโดยตรงน้อยกว่าโครงการที่เน้น GPU แต่มีความสำคัญเชิงโครงสร้าง เมื่อแบบจำลอง AI เคลื่อนตัวไปสู่การใช้งานบนขอบ — การประมวลผลการอนุมานบนอุปกรณ์แทนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ — ชั้นโครงสร้างพื้นฐานไร้สายจึงกลายเป็นจุดติดขัดที่สำคัญ เครือข่าย 5G แบบกระจายศูนย์ของ Helium ให้การเชื่อมต่อต้นทุนต่ำสำหรับอุปกรณ์ AI บนขอบ เซนเซอร์อัตโนมัติ และโครงข่าย IoT ที่กว้างขึ้นซึ่งส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ไปยังระบบ AI ตัวเลขการโอนข้อมูลในไตรมาสที่ 2 ปี 2025 ที่ 2,721 TB การเพิ่มขึ้น 138.5% เมื่อเทียบกับไตรมาสก่อนหน้า บ่งชี้ว่าความต้องการกำลังเร่งตัวสูงกว่าที่คาดไว้
  • ตัวชี้วัดหลัก: ส่วนแบ่งรายได้ของผู้ให้บริการ อัตราการติดตั้งเซลล์เล็ก 5G การเติบโตของการโอนข้อมูลรายไตรมาส
  • ความเสี่ยง: การพึ่งพาคู่ค้าผู้ให้บริการ; รายได้จากจุดรับสัญญาณ LoRa IoT ลดลงเนื่องจากการเปลี่ยนผ่านไปสู่ 5G ยังคงดำเนินต่อไป
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: การเชื่อมต่ออุปกรณ์ Edge AI กลายเป็นข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการกำกับดูแล
 
  1. Hivemapper (HONEY) — การจัดทำแผนที่แบบกระจายศูนย์สำหรับโลกอัตโนมัติ
Hivemapper แก้ไขปัญหาข้อมูลที่มีต้นทุนสูงและซับซ้อนทางด้านการจัดการอย่างมากในวงการ AI: การสร้างแผนที่ระดับถนนทั่วโลกที่มีความแม่นยำสูงและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง Google Maps ใช้เวลาเกินกว่าทศวรรษและใช้เงินหลายพันล้านดอลลาร์ในการสร้างฐานข้อมูลแผนที่ของตน Hivemapper พยายามเลียนแบบและ vượtขีดจำกัดการครอบคลุมนั้นโดยใช้กล้องติดแผงหน้ารถที่ติดตั้งในยานพาหนะของชุมชน พร้อมแรงจูงใจเป็นรางวัลโทเค็น HONEY เพื่อส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง
คุณค่าเชิงกลยุทธ์ของข้อมูลนี้สำหรับปัญญาประดิษฐ์มุ่งเน้นอยู่ที่สองด้านหลัก ประการแรก การฝึกอบรมยานยนต์อัตโนมัติ — Waymo, Cruise และบริษัท AV ที่กำลังเกิดขึ้นต้องการข้อมูลวิดีโอการขับขี่ในโลกจริงจำนวนมหาศาลพร้อมการอ้างอิงเชิงพื้นที่ที่แม่นยำสำหรับการจำลองและการตรวจสอบโมเดล ประการที่สอง การนำทางหุ่นยนต์และโดรน ซึ่งแผนที่ในร่มและกลางแจ้งที่มีความแม่นยำระดับเซนติเมตรเป็นเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับการดำเนินงานอัตโนมัติ
Hivemapper แข่งขันไม่เพียงกับ Google Maps แต่ยังแข่งขันกับบริษัทจัดทำแผนที่เชิงพาณิชย์เฉพาะทางเช่น HERE Technologies และ TomTom ซึ่งเรียกค่าใช้จ่ายเป็นพันดอลลาร์สหรัฐต่อตารางกิโลเมตรสำหรับข้อมูลการสำรวจความแม่นยำสูง โมเดล DePIN ตัดค่าใช้จ่ายของยานพาหนะสำรวจออกทั้งหมด ทำให้การจัดทำแผนที่ความแม่นยำสูงเข้าถึงได้สำหรับแอปพลิเคชัน AI
  • ตัวชี้วัดหลัก: พื้นที่การครอบคลุมแผนที่เป็นกิโลเมตรกำลังสอง ความถี่ในการอัปเดตตามตลาด อัตราการเผา HONEY จากการซื้อข้อมูลเชิงพาณิชย์
  • ความเสี่ยง: อุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดด้านฮาร์ดแวร์ dashcam; กำแพงการแข่งขันของ Google Maps ในแอปพลิเคชันผู้บริโภค
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: ความร่วมมือข้อมูลกับบริษัทรถยนต์อัตโนมัติ; การอนุญาตใช้งานข้อมูลจำนวนมากจากบริษัทหุ่นยนต์
 
  1. Chainlink (LINK) — ชั้นข้อมูลที่สามารถตรวจสอบได้สำหรับ AI+Crypto
Chainlink ไม่ใช่โปรโตคอล DePIN ในความหมายที่แคบ — มันไม่ได้จูงใจให้ผู้ใช้บริจาคฮาร์ดแวร์ทางกายภาพเหมือนเครือข่าย GPU หรือแบนด์วิดธ์ แต่การรวมมันไว้ในการวิเคราะห์นี้มีเหตุผลเนื่องจากบทบาทที่สำคัญยิ่งขึ้นของมันในฐานะชั้นโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่สามารถตรวจสอบได้ ซึ่งโปรโตคอล DePIN ที่ออกแบบมาสำหรับ AI ต้องพึ่งพา
โพรโทคอลการเชื่อมต่อข้ามบล็อกเชน (CCIP) กำลังกลายเป็นมาตรฐานที่เพิ่มขึ้นสำหรับโปรโตคอล DePIN ที่ข้ามบล็อกเชนหลายแห่ง — ซับเน็ตของ Bittensor ที่ต้องการรับการชำระเงินจากวอลเล็ต Ethereum ข้อตกลงการจัดเก็บข้อมูลของ Filecoin ที่ชำระด้วย Stablecoin บน Solana และงานของ Akash ที่ถูกกระตุ้นโดยการลงคะแนนเสียงของ Cosmos governance CCIP ให้ชั้นการส่งข้อความที่ปลอดภัยซึ่งทำให้ความสามารถในการรวมกันของ DePIN ข้ามบล็อกเชนเป็นไปได้
การมีอยู่ของ Chainlink ในภาคองค์กร — ความร่วมมืออย่างเป็นทางการกับ Swift, DTCC และโครงการดิจิทัลสกุลเงินของธนาคารกลางหลายแห่ง — ให้ความน่าเชื่อถือขั้นต่ำที่โครงการโครงสร้างพื้นฐานแบบคริปโตเพียวไม่มี เมื่อ AI+คริปโตเคลื่อนตัวจากประสบการณ์แบบไม่ต้องได้รับอนุญาตไปสู่การใช้งานโดยองค์กรที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล โครงสร้างพื้นฐานออราเคิลของ Chainlink ที่คำนึงถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบ จึงทำให้มันเป็นรากฐานของระยะถัดไปของการยอมรับ DePIN
  • ตัวชี้วัดหลัก: การเติบโตของปริมาณข้อความ CCIP มูลค่าที่รักษาไว้ทั้งหมด (TVS) การผสานรวมโปรโตคอล DePIN ใหม่
  • ความเสี่ยง: การแข่งขันจากโมเดล oracle แบบ push (Pyth, Redstone); การเพิ่มขึ้นของโทเค็น LINK จากรางวัลการสแต็ก
  • ตัวเร่งการเติบโตทางบวก: ข้อกำหนดการตรวจสอบ AI ของธนาคารกลางและสถาบันที่ขับเคลื่อนความต้องการสำหรับหลักฐานการคำนวณที่สามารถตรวจสอบได้
 

ภาพรวมเปรียบเทียบ: โครงการ AI DePIN 10 อันดับแรกโดยย่อ

td {white-space:nowrap;border:0.5pt solid #dee0e3;font-size:10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}
โครงการ โทเค็น หมวดหมู่ สัญญาณรายได้ปี 2025 วันครบกำหนด
Bittensor TAO ตลาดโมเดล AI 128 ซับเน็ต, การยื่นคำขอ ETF สูง
Aethir ATH Enterprise GPU รายได้ 127.8 ล้านดอลลาร์ สูง
Render Network เรนเดอร์ การคำนวณด้วย GPU เรนเดอร์เฟรมไปแล้วมากกว่า 63 ล้านเฟรม สูง
Grass Network GRASS แบนด์วิดธ์ / ข้อมูล ผู้ใช้มากกว่า 3 ล้านคน การเติบโต 15 เท่า Medium
Akash Network AKT การคำนวณแบบคลาวด์ 1.2-1.8 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง H100 สูง
io IO คลัสเตอร์ GPU Solana แบบเนทีฟ การปรับขนาด Medium
Filecoin FIL การจัดเก็บ 2,340+ ชุดข้อมูลบนโซ่ สูงมาก
เฮลิอุม HNT ไร้สาย / 5G รายได้ของ T-Mobile และ AT&T สูงมาก
Hivemapper HONEY การแมปข้อมูล การครอบคลุม GPS แบบเซนติเมตร Medium
Chainlink LINK Oracle / ข้อมูล กิจกรรมทางสังคม DePIN อันดับ #1 สูงมาก
 

วิธีการประเมินโครงการ AI DePIN สำหรับนักเทรด

หมวด DePIN มีโครงการมากมายที่สร้างตัวชี้วัดที่ดูน่าประทับใจ — จำนวนโหนด ปริมาณการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดที่เชื่อมต่อ ความสามารถในการประมวลผลเชิงทฤษฎี — โดยไม่มีรายได้หรือความต้องการที่แท้จริงรองรับ การวิเคราะห์อย่างมีความซับซ้อนจำเป็นต้องก้าวข้ามตัวเลขพื้นฐานเหล่านี้ไปสู่ตัวชี้วัดที่สามารถทำนายการจับมูลค่าในระยะยาว
คุณภาพรายได้: แบบอินทรีย์ vs. แบบได้รับการอุดหนุน
คำถามที่สำคัญที่สุดสำหรับโครงการ DePIN ใดๆ คือ: หากคุณยกเลิกการปล่อยโทเค็นพรุ่งนี้ ความต้องการจะเหลืออยู่เท่าใด? โปรโตคอลที่ 90% ของ 'รายได้' มาจากผู้ให้บริการจ่ายให้ตัวเองด้วยโทเค็นที่มีอัตราเงินเฟ้อ ไม่ได้สร้างกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่แท้จริง รายได้ $127.8 ล้านของ Aethir ในปี 2025 ส่วนใหญ่มาจากองค์กร — บริษัทจริงที่จ่ายเงินจริงเพื่อซื้อเวลา GPU นี่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากเครือข่ายที่ผู้ขุดเป็นลูกค้าหลัก
วงจรเศรษฐกิจของโทเค็น
เศรษฐกิจของโทเค็น DePIN ที่ดีสร้างวัฏจักรที่ดี: ความต้องการเครือข่ายสร้างค่าธรรมเนียม → ค่าธรรมเนียมซื้อและเผาโทเค็น → ราคาโทเค็นเพิ่มขึ้นดึงดูดผู้ให้บริการรายใหม่ → ผู้ให้บริการมากขึ้นขยายอุปทาน → อุปทานช่วยให้เกิดความต้องการเพิ่มเติม วัฏจักรที่พังทลายเกิดขึ้นเมื่อ: (ก) ค่าธรรมเนียมต่ำเกินไปจนไม่สามารถสร้างแรงซื้อที่มีนัยสำคัญ, (ข) อัตราการปล่อยโทเค็นสูงกว่าการเติบโตของความต้องการ, หรือ (ค) รางวัลสำหรับผู้ให้บริการสูงเกินไปจนเครือข่ายอุดหนุนตัวเองจนล้มละลาย
การลดการปล่อยเหรียญของ Bittensor ในเดือนธันวาคม 2025 เป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจ: ความช็อคด้านอุปทานโดยไม่มีความช็อคด้านความต้องการ โปรโตคอลลดการปล่อยเหรียญต่อวันลงครึ่งหนึ่ง ในขณะที่กิจกรรมของ subnet ยังคงเติบโต ทำให้อัตราเงินเฟ้อหดตัวเมื่อเทียบกับความต้องการที่คงที่หรือเติบโต ผู้ค้าที่เข้าใจกลไกของการลดการปล่อยเหรียญล่วงหน้ามีข้อได้เปรียบด้านข้อมูลอย่างมาก
ผลเครือข่ายและค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนแปลง
รั้วป้องกันที่ทนทานที่สุดของ DePIN ถูกสร้างขึ้นจากสภาพคล่องด้านอุปทาน (มีผู้ให้บริการจำนวนมาก ทำให้ผู้ซื้อสามารถหาซื้อได้ในราคาถูกเสมอ) และแรงดึงดูดข้อมูลด้านความต้องการ (มีข้อมูลการใช้งานในอดีตจำนวนมาก ทำให้ผู้ซื้อไม่สามารถย้ายไปที่อื่นได้ง่าย) Filecoin ได้รับประโยชน์จากแรงดึงดูดข้อมูล — ชุดข้อมูลองค์กรกว่า 2,340 ชุดที่มีการพึ่งพาการเรียกคืนข้อมูล สร้างต้นทุนการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง Grass ได้รับประโยชน์จากผลลัพธ์เครือข่ายด้านอุปทาน — ผู้บริจาคแบนด์วิดธ์ 3 ล้านราย เป็นรั้วป้องกันที่คู่แข่งไม่สามารถเลียนแบบได้อย่างรวดเร็ว
 

ความเสี่ยง ความท้าทาย และสิ่งที่อาจผิดพลาด

ไม่มีทฤษฎีการลงทุนใดที่สมบูรณ์หากไม่มีการตรวจสอบอย่างเข้มงวดเกี่ยวกับสถานการณ์ที่เป็นไปได้ในทางลบ DePIN แม้จะมีศักยภาพที่แท้จริง แต่ก็มีความเสี่ยงเฉพาะหมวดหมู่ที่แตกต่างจากความเสี่ยงของการลงทุนใน DeFi หรือบล็อกเชน L1
ความไม่แน่นอนทางการกำกับดูแล
การแชร์แบนด์วิดธ์แบบกระจายศูนย์ (Grass) การติดตั้งสเปกตรัมไร้สาย (Helium) และการรวมข้อมูลการฝึกอบรม AI ต่างดำเนินงานในเขตที่มีกฎระเบียบไม่ชัดเจน การดำเนินการบังคับใช้เพียงครั้งเดียวโดย FCC, FTC หรือหน่วยงานคุ้มครองข้อมูลยุโรปขนาดใหญ่อาจส่งผลกระทบต่อโปรโตคอลเฉพาะบางอย่าง พื้นที่นี้ไม่ได้รับการยกเว้นจากการตรวจสอบด้านกฎระเบียบที่เคยรบกวนภาคคริปโตอื่นๆ เป็นระยะ
การแข่งขันจากผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่
Amazon, Google และ Microsoft ไม่ได้นิ่งนอนใจ AWS Spot Instances โปรแกรมการเข้าถึง TPU ของ Google Cloud และระดับ VM ที่ออกแบบมาเพื่อ AI ของ Azure ล้วนเป็นการตอบสนองต่อแรงกดดันด้านต้นทุนเดียวกันที่ DePIN จัดการ หากผู้ให้บริการขนาดใหญ่ลดราคาอย่างมีนัยสำคัญ ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนหลักของ DePIN จะลดลง ข้อสมมติแบบกลับกันคือราคาของผู้ให้บริการขนาดใหญ่มีข้อจำกัดเชิงโครงสร้างจากความคาดหวังของผู้ถือหุ้น — แต่ความเสี่ยงนี้ควรได้รับการติดตาม
ความเร็วของโทเค็นและการสะท้อนกลับ
โทเค็น DePIN ที่ถือไว้ส่วนใหญ่เพื่อการเก็งกำไรมากกว่าการใช้งานจริงจะเผชิญกับวัฏจักรเชิงสะท้อน: ราคาลดลงทำให้กำไรของผู้ดำเนินการลดลง ผู้ดำเนินการถอนตัวออก คุณภาพเครือข่ายลดลง ความต้องการลดลงอีก ราคาจึงลดลงมากขึ้น วิธีแก้คือความต้องการใช้งานจริงที่ไม่ยืดหยุ่นต่อราคา — คือผู้ซื้อจากองค์กรที่ต้องการบริการนี้โดยไม่คำนึงถึงราคาโทเค็น โครงการที่มีรายได้จากองค์กรสูง (Aethir, Akash) มีความทนทานต่อแรงกดดันนี้มากกว่าโครงการที่ถูกขับเคลื่อนโดยผู้ลงทุนรายย่อยที่มองหาผลตอบแทน
 

สรุป: DePIN ไม่ใช่การเทรด — มันคือการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง

จุดตัดระหว่างปัญญาประดิษฐ์กับโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจแสดงถึงสิ่งใหม่แท้จริงในประวัติศาสตร์ของบล็อกเชน: หมวดหมู่คริปโตที่ตัวขับเคลื่อนความต้องการหลักไม่ใช่การเก็งกำไร แต่คือการใช้งานจริงจากผู้ซื้อที่ไม่ได้มาจากระบบคริปโต เจ้าของธุรกิจปัญญาประดิษฐ์ต้องการทรัพยากรการประมวลผล GPU ราคาถูก ผู้สร้างเนื้อหาต้องการการเรนเดอร์ที่เข้าถึงได้ ผู้พัฒนารถยนต์อัตโนมัติต้องการข้อมูลแผนที่ความแม่นยำสูง โปรโตคอล DePIN ให้บริการเหล่านี้อย่างมีความสามารถในระดับใหญ่ โดยมีรายได้ยืนยันความเป็นจริง
สำหรับนักเทรดและนักลงทุนด้านคริปโต โอกาสต้องการความละเอียดอ่อน นี่ไม่ใช่ภาคส่วนที่การซื้อตะกร้าและถือครองจะให้ผลตอบแทนดีกว่าการวิเคราะห์อย่างละเอียดทีละโปรโตคอล ความแตกต่างระหว่าง Aethir — ที่สร้างรายได้จากธุรกิจที่ตรวจสอบได้ 127.8 ล้านดอลลาร์ — กับโครงการที่อุดหนุนการใช้งานของตนเองผ่านการอัตราเงินเฟ้อของโทเค็น คือความแตกต่างระหว่างธุรกิจกับพอนซี โครงกรอบในบทความนี้ — คุณภาพของรายได้ วงจรโทเคโนมิกส์ และความยั่งยืนของเอฟเฟกต์เครือข่าย — คือเครื่องมือที่จะช่วยแยกแยะความแตกต่างนี้
 
ข้อจำกัดความรับผิด: ข้อมูลบนหน้านี้อาจได้รับจากบุคคลที่สามและไม่จำเป็นต้องสะท้อนมุมมองหรือความเห็นของ KuCoin เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เพื่อให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น โดยไม่มีการรับรองหรือการรับประกันใดๆ ทั้งสิ้น และไม่ควรถือว่าเป็นคำแนะนำด้านการเงินหรือการลงทุน KuCoin จะไม่รับผิดชอบต่อข้อผิดพลาดหรือการละเว้นใดๆ หรือผลลัพธ์ใดๆ ที่เกิดจากการใช้ข้อมูลนี้ การลงทุนในสินทรัพย์ดิจิทัลมีความเสี่ยง กรุณาประเมินความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์และระดับความเสี่ยงที่คุณยอมรับได้ตามสถานการณ์ทางการเงินของคุณอย่างรอบคอบ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม กรุณาดูที่ ข้อกำหนดการใช้งาน และ การเปิดเผยความเสี่ยง.
 
อ่านเพิ่มเติม:

คำปฏิเสธความรับผิดชอบ: หน้านี้แปลโดยใช้เทคโนโลยี AI (ขับเคลื่อนโดย GPT) เพื่อความสะดวกของคุณ สำหรับข้อมูลที่ถูกต้องที่สุด โปรดดูต้นฉบับภาษาอังกฤษ