什麼是 DePIN？2025 年重塑去中心化基礎設施的十大 AI DePIN 項目

2026/03/30 06:03:01

重點摘要

定義與經濟影響：DePIN（去中心化實體基礎設施網絡）利用加密貨幣激勵來眾包 GPU 和感測器等硬體。到 2028 年，預計將釋放 3.5 兆美元的經濟價值，將基礎設施從中心化巨頭轉向分散式供應商。
AI 計算危機：AI 實驗室面臨巨大的成本和硬體短缺問題。像 Akash 和 Aethir 這樣的 DePIN 專案，以比 AWS 或 Google Cloud 低 60–75% 的成本提供企業級 GPU，將「理論上的顛覆」轉化為九位數的協議收入。
兩個核心支柱：該領域分為物理資源網絡（PRN），例如 Hivemapper（地圖繪製），以及數位資源網絡（DRN），例如 Render（運算）。AI 主要推動 DRN 的需求，這些資源具有可替代性且與位置無關。
2026 年表現最佳的項目：* Bittensor (TAO)：透過 dTAO 升級，現已成為機器智能的動態市場。
- Aethir (ATH)：憑藉服務企業級 AI 與遊戲，以 127.8 百萬美元收入領先 2025 年營收。
- Grass (GRASS)：透過閒置頻寬爬取網頁數據，為 AI 訓練建立龐大的專有數據集。
投資框架：成功的 DePIN 代幣以其收益品質（有機需求與代幣補貼之別）和代幣經濟迴圈（將網路使用量與代幣價值關聯的焚燒機制）為特徵。
策略風險：對數據抓取和無線頻譜的監管審查，以及傳統超大規模廠商的價格戰，仍是該行業的主要逆風。

引言：當人工智慧遇見去中心化基礎設施

人工智慧與區塊鏈技術的融合，正在產生一代人中最為重要的基礎設施轉型之一。在這一融合的中心，是一個大多數主流投資者尚未完全定價的類別：去中心化實體基礎設施網絡（DePIN）。

DePIN 不是流行詞，而是一種經濟模式。它不透過集中式企業（如雲端供應商、電信巨頭、地圖公司）來建設基礎設施，而是透過加密經濟激勵，讓擁有硬體的普通人共同提供相同的功能。貢獻一張 GPU、無線熱點、硬碟或感測器；賺取代幣。協議獲得基礎設施，你獲得收益，所有人都獲得一個網絡。

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關鍵數據：世界經濟論壇預測，到2028年，DePIN 可能釋放高達 $3.5 兆的經濟價值。截至2025年第一季，CoinGecko 追蹤了近 250 個 DePIN 項目，合計市值超過 $190 億美元，較一年前的約 $52 億美元大幅增長。

本文為各層級的加密貨幣交易者和投資者繪製了全景圖——從首次接觸 DePIN 的新手，到追蹤協議收入與代幣流通速度的資深鏈上分析師。

什麼是 DePIN？一個理解該類別的框架

核心機制

每個 DePIN 協議都具有共同的架構。硬體運營商——稱為節點運行者、礦工或供應商——將實體或數位資源連接到基於區塊鏈的協調層。智能合約管理供需，匹配買方與賣方，並程式化分發代幣獎勵。終端用戶為存取付費；運營商則因提供資源而獲利。

這種架構顛覆了傳統的雲端模式。AWS 建立資料中心、擁有硬體，並對計算收取高額期權費。而像 Akash Network 這樣的 DePIN 協議並不擁有任何伺服器，它會聚合全球數千名獨立運營商的閒置容量，並將買方需求導向最便宜的可用供應——成本通常比超大規模供應商低 60–75%。

兩大類別，一個框架

DePIN 類別分為兩種結構類型：

實體資源網絡（PRN）：需要特定地點硬體的基礎設施——無線熱點（Helium）、精確GPS接收器（GEODNET）、天氣感測器（WeatherXM）、街區攝像頭（Hivemapper）。這些網絡本質上具有地理屬性，若無大規模社區參與，則難以複製。
數碼資源網絡（DRN）：由可互換的數碼資產構建的基礎設施——GPU 計算（Render、Akash、io.net、Aethir）、存儲（Filecoin）、頻寬（Grass）、AI 模型市場（Bittensor）。數碼資源與位置無關；從買方的角度來看，首爾的 GPU 與聖保羅的 GPU 完全相同。

AI 主要推動數位資源網路的需求，其中對運算、資料和儲存的需求龐大且迅速增長。目前大部分資本、開發活動和機構關注都集中在這裏。

為何 DePIN 不僅是基礎設施——它是一種市場結構

傳統基礎設施支出是一筆由單一實體押注長期需求的資本支出。DePIN 將此資本支出轉化為分散的代幣激勵，讓市場自身決定供應擴張。當需求上升時，代幣價格上漲，運營商的保證金改善，新硬體會有機地上線；當需求下降時，邊際運營商退出，供應收縮。這種自我調節機制——有時被稱為飛輪效應——正是 DePIN 相對於集中式雲端和早期區塊鏈實驗所具備的結構性優勢。

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交易者洞察：評估 DePIN 代幣時，請超越市值。協議收入（不僅僅是代幣發行）、活躍節點數量趨勢，以及有機需求與代幣補貼需求的比率，才是區分永續網絡與通脹性收益農場的關鍵指標。

AI 需求衝擊——為何此輪週期不同

每個主要的加密貨幣週期都有其需求敘事。2017 年是 ICO，2020–2021 年是 DeFi 和 NFT，而 2024–2026 年的結構性需求驅動力是 AI 基礎設施——與以往週期不同的是，這次的需求由非加密原生用戶帶來的真實世界收入所支撐。

這些數字毫無歧義。OpenAI 每天在運算上的開支超過 $700,000。Anthropic、Mistral 與數十個前沿模型實驗室面臨類似的帳單。微調、推論與代理部署正創造出對 GPU 時數的無盡需求，而集中式供應商無法以具競爭力的價格快速滿足。AWS 的 H100 集群排隊等候時間長達數月。隨機實例的售價經常高達標價的 3 倍。

DePIN GPU 網絡填補了這一空白。Akash 網絡提供的 H100 訪問價格為每小時 $1.20–1.80，而 AWS 則為 $4.50–5.50。Aethir 已向企業 AI 客戶提供了超過 15 億個電腦小時。Render 已為創意 AI 應用程序處理了 6300 萬個以上幀。這不是理論上的顛覆——而是來自付費客戶的實際收入。

前 10 名 AI DePIN 專案 — 全面評估

以下分析涵蓋截至2026年第一季最具有影響力的十個以AI為導向的DePIN協議，排名依據為市值、協議收入、採用動能與技術差異化的綜合指標。

Bittensor（TAO）— 去中心化的人工智慧市場

Bittensor 在 AI+加密貨幣領域中佔據著獨特的持倉：它是唯一試圖建立一個自我維持、完全去中心化的機器智能市場的協議。其他 DePIN 專案租用計算或存儲資源，而 Bittensor 則直接在鏈上獎勵 AI 的輸出——預測、嵌入、語言補全。

Bittensor 歷史上最具影響力的升級於 2025 年 2 月推出：dTAO（動態 TAO）。在 dTAO 下，每個子網現在發行自己的 alpha 代幣，而 $TAO 的發行分配則由市場力量決定——用戶和驗證者質押子網代幣，質押資本較多的子網將獲得成比例更多的 TAO。這將 Bittensor 從一個固定發行的單一系統，轉變為一個動態資本配置市場，用於 AI，類似於 DeFi 協議如何配置流動性。

該協議於2025年12月完成首次減半，將每日TAO發行量從7,200降至3,600——這是一次供應衝擊，但並無對應的收入衝擊，因為子網活動持續增長。機構興趣隨之而來：Grayscale於2025年12月在OTCQX市場推出Grayscale Bittensor信託，並向美國證券交易委員會提交了現貨TAO ETF申請，這表明主流金融市場對DePIN最具學術雄心項目的興趣日益濃厚。

需追蹤的關鍵指標：子網 Alpha 代幣價格動能、dTAO 發行分配變動
風險因素：模型品質驗證仍是一個複雜且未解決的問題；表現不佳的子網可在市場修正前暫時耗盡排放量
上漲催化劑：ETF 批准；企業子網採用以進行專有模型微調

Aethir (ATH) — 大規模企業 GPU 雲端服務

根據大多數財務指標，Aethir 是目前最成功的 DePIN 協議。其 2025 年收入超過 1.278 億美元，來自 94 個國家的 200 多個地點，使其與主要依賴代幣發行來補貼運營商獎勵的項目區分開來。Aethir 正從真實的企業客戶那裡獲取真實的現金流，這些客戶為真實的 GPU 時間付費。

該協議的收益與市值效率比顯著超越同行。根據 Aethir 內部披露，其 Rev/MC 比率高於 Filecoin 135 倍、Render Network 455 倍以及 Bittensor 14 倍——這生動地說明了早期代幣市場如何系統性地低估 DePIN 領域協議的收益。

Aethir 的架構解決了 GPU 市場平台（如 Akash 和 io.net）在企業規模下一直面臨的問題：確保正常運行時間和性能 SLA。企業級 AI 客戶——遊戲工作室、前沿模型實驗室、主權雲供應商——無法接受純粹即時市場的延遲波動。Aethir 透過 Checker 節點解決此問題，這些節點持續驗證 GPU 容器的可用性和性能，使協議能夠提供具有財務保證的承諾容量。

關鍵指標：ARR 增長率、企業客戶流失率、歷史新高代幣焚燒量
風險：過度依賴集中於少數企業客戶；地理上集中於特定數據中心集群
上漲催化劑：EigenLayer 金庫的擴展；中東和北非和東南亞的主權雲合作夥伴關係

Render Network (RENDER) — 用於創意與 AI 應用的 GPU 計算

Render Network 在 AI 需求尚未流行之前，便率先提出了去中心化 GPU 市場的概念。該協議最初為滿足 3D 藝術家和視覺效果工作室對經濟實惠的渲染算力需求而創立，現已發展為一個全方位的計算層，同時支援創意工作流程與 AI 推理管道。

最具戰略意義的發展是2025年推出的分散計算子網，這是一個專為生成式AI模型推理設計的基礎設施——將此工作負載在架構上與創意渲染管道分離。該子網與Stability AI的擴散模型、Luma Labs的影片生成系統以及自訂企業微調模型整合，使Render成為AI創意經濟的首選推理層。

NVIDIA 的正式合作讓 Render 操作者優先獲得最新資料中心 GPU 等級 — H100、B200 — 以及共同行銷管道，使 Render 能夠參與 NVIDIA 的企業市場推廣活動。這種機構認可，是大多數 DePIN 協議僅能嚮往的。

關鍵指標：每月燒毀費用體積、分散式子網作業吞吐量、NVIDIA 聯合銷售管道
風險：來自垂直整合 AI 推理供應商的競爭；在需求高峰時 Solana 網絡擁塞
上漲催化劑：與主要 AI 模型 API 集成，作為首選計算後端

Grass Network（GRASS）— 用於 AI 訓練的去中心化資料

Grass Network 代表了一種真正嶄新的 DePIN 原語：將閒置的網際網路頻寬貨幣化以用於 AI 數據獲取。用戶安裝 Grass 瀏覽器擴展程式或桌面客戶端，將部分閒置頻寬路由至 Grass 網絡。該協議利用這些聚合頻寬，以單一企業無法經濟高效複製的規模抓取、清理和聚合網際網路數據。

從安全角度來看，Grass 已獲得主要防毒廠商的認證，解決了住宅寬頻共享軟體的一個基本顧慮。此驗證消除了用戶因擔心安裝會存取其網際網路連線的軟體而猶豫不決的關鍵障礙。

關鍵指標：每日活躍頻寬貢獻者、處理的數據量、AI公司客戶數
風險：自動化網頁爬蟲面臨監管不確定性；被爬取內容的網站可能產生反對
上漲催化劑：推出經過驗證的訓練資料市場；擴展至行動頻寬貢獻

Akash Network（AKT）— 開放式雲端運算市場

Akash Network 是目前生產環境中經過最嚴峻測試的去中心化雲端運算市場。基於 Cosmos SDK 建構並具備完整的 IBC 互通性，Akash 以逆向拍賣方式運作：運算供應商對工作負載出價，協議將最低合規出價匹配給買方。此機制實現了系統性的定價發現，持續比超大規模供應商的價格低 60–75%。

Akash 的核心價值主張對於特定使用情境越來越相關：非同步 AI 推理和區塊鏈節點部署。運行驗證節點、AI 推理端點或資料管道工作節點的團隊發現 Akash 的成本結構具有獨特吸引力。該協議並非試圖取代 AWS 的所有工作負載，而是針對對保證金敏感、成本彈性高的雲端需求部分，以遠低於市價的價格提供服務。

關鍵指標：每月售出的運算小時數、按 GPU 等級分類的供應商數量、AKT 質押比率
風險：對延遲敏感的生產型 AI 應用程式的工作負載可靠性存在疑慮
上漲催化劑：企業採用以微調工作負載；Cosmos 生態系統的跨鏈整合

IO)— 用於 AI 規模的分散式 GPU 集群

Io 從與 Akash 或 Render 不同的角度解決去中心化 GPU 問題。與純粹的即時市場不同，io 專注於聚合分散的 GPU 集群——將數據中心硬體、加密貨幣挖礦機器和消費級遊戲 GPU 整合為連貫且可排程的計算資源池，讓 AI 工作負載能將其視為傳統的雲端實例。

該協議的技術架構在地理分佈的節點之間實現了類似 RDMA 的網路優化，使需要緊密 GPU 間通信的訓練任務——例如標準的 transformer 預訓練——能夠在原本因延遲過高而不適合此類工作負載的硬體上高效運行。這是一個技術上極具雄心的主張，io 正持續透過客戶基準測試進行驗證。

關鍵指標：GPU叢集利用率、GPU間延遲基準、每月活躍的AI工作負載
風險：分散式叢集排程的技術複雜性；與經過實戰驗證的高效能運算供應商競爭
上漲催化劑：與 AI 模型訓練聯盟合作；可驗證的大規模預訓練工作負載交付

Filecoin（FIL）— 專為機構打造的去中心化存儲層

Filecoin 是原生的 DePIN 基礎設施協議——於 2020 年在創紀錄的 2 億美元 ICO 後推出——至今仍是按容量和機構採用率計算最大的去中心化存儲網絡。其客戶名單簡直是公共利益數據保存領域的名人錄：史密森尼學會、麻省理工學院媒體實驗室、互聯網檔案館以及多個國家圖書館。

2025 年向 AI 的戰略轉型體現在兩項發佈中。首先，Filecoin Onchain Cloud —— 於 2025 年 11 月公佈 —— 可能將可驗證的儲存、快速檢索和可程式化的鏈上支付整合為一個統一的開發者 API，直接與 AWS S3 競爭 AI 資料管道應用場景。其次，Synapse SDK 為開發者提供了一個清晰的抽象層，使其無需接觸底層協議的複雜性即可整合 Filecoin 儲存。

關鍵指標：資料上線率、每 TiB 存儲提供者收入、SDK 開發者採用率
風險：來自去中心化存儲競爭對手 Arweave 和 Storj 的激烈競爭；FIL 代幣因礦工獎勵而產生通脹
上漲催化劑：與企業 AI 實驗室合作進行訓練資料歸檔；大規模 AI 模型檢查點存儲

Helium（HNT）——為物聯網和人工智能時代打造的社區無線基礎設施

Helium 是 DePIN 的原始成功案例，在該類別尚未有名字之前，已建成了全球最大的眾包無線網絡。該協議激勵運營商部署 LoRaWAN 熱點，並最近部署 5G 小基站，創造了一個去中心化的無線層，主要電信商現已付費使用該層進行流量卸載。

AI 的連接性雖不如以 GPU 為核心的專案直接，但結構上至關重要。隨著 AI 模型逐漸向邊緣部署（即在裝置上而非雲端伺服器上執行推論），無線基礎設施層成為關鍵瓶頸。Helium 的去中心化 5G 網路為邊緣 AI 裝置、自主感測器以及為 AI 系統提供即時資料的廣泛物聯網架構提供低成本連接。2025 年第二季 2,721 TB 的資料傳輸量，較上一季增長 138.5%，顯示需求正遠超預期加速增長。

關鍵指標：運營商收入分成、5G 小基站部署率、季度環比數據轉帳增長
風險：過度依賴運營商合作夥伴；隨著 5G 遷移持續，LoRa IoT 熱點收益下降
上漲催化劑：邊緣 AI 裝置連線成為受規管的基礎設施要求

Hivemapper（HONEY）—— 自主世界的去中心化地圖

Hivemapper 解決了人工智慧中最昂貴且物流最複雜的數據問題之一：高精度、持續更新的全球街景地圖。Google 地圖花了十多年和數十億美元來建立其地圖資料庫。Hivemapper 嘗試透過安裝在社區車輛上的行車記錄儀，並以 HONEY 代幣獎勵激勵持續貢獻，來複製並超越該覆蓋範圍。

這組數據對於人工智能的戰略價值集中在兩個垂直領域。第一，自動駕駛訓練——Waymo、Cruise 及新興的自動駕駛公司需要大量具有精確空間定位的真實駕駛影像，用於模擬和模型驗證。第二，機器人和無人機導航，其中厘米級精度的室內外地圖是實現自主運行的先決條件。

Hivemapper 不僅與 Google 地圖競爭，還與 HERE Technologies 和 TomTom 等專業商業地圖公司競爭，這些公司對高精度測繪數據的收費高達每平方公里數千美元。DePIN 模型完全消除了測繪車輛的成本，使精準地圖技術在 AI 應用中實現民主化。

關鍵指標：地圖覆蓋面積（km²）、各市場更新頻率、透過商業數據購買的 HONEY 燃燒率
風險：行車記錄儀硬體的進入壁壘；Google Maps 在消費者應用中的競爭優勢
上漲催化劑：AV 公司數據合作夥伴關係；機器人公司大規模數據授權

Chainlink（LINK）—— AI+Crypto 的可驗證數據層

Chainlink 不是 DePIN 協議。從狹義上講——它並不像 GPU 或頻寬網絡那樣激勵物理硬體的貢獻。但由於其作為 AI 原生 DePIN 協議所依賴的可驗證數據基礎設施層的角色日益關鍵，因此將其納入此分析是合理的。

跨鏈互操作協議（CCIP）正日益成為跨越多個區塊鏈的 DePIN 協議的標準——希望接受以太坊錢包付款的 Bittensor 子網、在 Solana 上以穩定幣支付的 Filecoin 存儲協議，以及由 Cosmos 治理投票觸發的 Akash 工作負載。CCIP 提供了安全的消息層，使跨鏈 DePIN 可組合性成為可能。

Chainlink 的機構佈局——與 Swift、DTCC 及多個中央銀行數位貨幣試點的正式合作——為其提供了純加密基礎設施項目所缺乏的信譽底線。隨著 AI+加密從無許可實驗轉向受監管的機構部署，Chainlink 的合規導向預言機基礎設施使其成為下一階段 DePIN 廣泛採用的支柱。

關鍵指標：CCIP 訊息量增長、總保障價值（TVS）、新 DePIN 協議整合
風險：來自推式預言機模型（Pyth、Redstone）的競爭；LINK 代幣因質押獎勵而產生的通脹
上漲催化劑：央行與機構對人工智慧審計的要求推動了可驗證計算證明的需求

比較概覽：十大 AI DePIN 專案一覽

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項目	代幣	類別	2025 年收益信號	到期
Bittensor	TAO	AI 模型市場	128 個子網，ETF 註冊	高
Aethir	歷史新高	企業級 GPU	1.278 億美元收入	高
Render Network	渲染	GPU 計算	63M+ 個幀已渲染	高
Grass Network	GRASS	頻寬 / 數據	3M+ 用戶，15 倍增長	Medium
Akash Network	AKT	雲端運算	每小時 $1.2-1.8 H100	高
io	IO	GPU 集群	Solana 原生，擴展	Medium
Filecoin	FIL	儲存	2,340+ 個鏈上數據集	非常高
Helium	HNT	無線 / 5G	T-Mobile、AT&T 收入	非常高
Hivemapper	HONEY	映射資料	厘米級 GPS 覆蓋	Medium
Chainlink	LINK	Oracle / 資料	第 1 名 DePIN 社交活動	非常高

交易者如何評估 AI DePIN 項目

DePIN 類別中充斥著許多僅產生亮眼虛榮指標（如節點數量、已上線的總存儲量、理論計算能力）但缺乏相應收入或真實需求的項目。深入的分析需要超越這些表面數據，轉向能預測長期價值捕獲的指標。

收入品質：有機 vs. 補貼

任何 DePIN 專案最重要的問題是：如果明天取消代幣發行，還會剩下多少需求？一個 90% 的「收入」來自供應商以通脹性代幣支付自己的協議，並未產生真正的經濟活動。Aethir 在 2025 年的 1.278 億美元收入主要來自企業——真實的公司為 GPU 時間支付真實資金。這與礦工為主要客戶的網絡有本質上的不同。

代幣經濟循環

健康的 DePIN 代幣經濟學會形成良性循環：網絡需求產生費用 → 費用用於購買並焚毀代幣 → 代幣升值吸引新運營商 → 更多運營商擴大供應 → 供應促進更多需求。當出現以下情況時，循環會中斷：(a) 費用過低，無法產生有意義的買盤壓力，(b) 代幣通脹速度快於需求增長，或 (c) 運營商獎勵過高，導致網絡補貼自身至崩潰。

Bittensor 的 2025 年 12 月減半是一個具有啟發性的案例：供給衝擊而無需求衝擊。該協議將每日發行量減半，同時子網活動持續增長，使通脹率在穩定至增長的需求下被壓縮。提前理解減半機制的交易者擁有顯著的信息優勢。

網路效應與轉換成本

最持久的 DePIN 防禦壁壘建立在供應側流動性（眾多運營商，使買方總能獲得便宜的供應）和需求側數據引力（大量歷史使用數據，使買方難以輕易遷移）之上。Filecoin 受益於數據引力——超過 2,340 個機構數據集及其檢索依賴性創造了真實的轉換成本。Grass 則受益於供應側網絡效應——300 萬帶寬貢獻者構成了一道競爭對手無法快速複製的防禦壁壘。

風險、挑戰與可能出錯的地方

任何投資論點若未對下行情境進行嚴謹分析，都是不完整的。DePIN 尽管具有真正的潛力，但其風險與 DeFi 或 L1 區塊鏈投資的風險不同，具有類別特定性。

監管不確定性

去中心化頻寬共享（Grass）、無線頻譜部署（Helium）和 AI 訓練資料聚合均運作於監管灰色地帶。FCC、FTC 或主要歐洲資料保護機構的單一執法行動，都可能損害特定協議。太空領域並非免疫於曾不時干擾其他加密貨幣領域的監管審查。

來自超大規模供應商的競爭

亞馬遜、谷歌和微軟並未原地不動。AWS 按需實例、Google Cloud 的 TPU 訪問計劃以及 Azure 的 AI 優化虛擬機等級，都是對 DePIN 所解決的相同成本壓力的回應。如果超大規模雲服務商大幅降價，DePIN 的核心成本優勢將收窄。反事實的情況是，超大規模雲服務商的定價受股東預期的結構性限制——但此風險值得監控。

代幣速度與反身性

主要用於投機而非實用性的 DePIN 代幣會面臨反饋循環：價格下跌會降低運營商的保證金，運營商退出，網絡品質下降，需求進一步減少，價格繼續下跌。解決方案是真正的實用性需求，即價格無彈性——企業買家無論代幣價格如何都需要該服務。企業收入集中度高的項目（Aethir、Akash）比以零售收益追求為主的項目更能抵抗此種動態。

結論：DePIN 不是一筆交易——而是一場結構性轉變

AI 與去中心化實體基礎設施的交匯，代表了區塊鏈歷史上真正嶄新的事物：一個加密貨幣類別，其主要需求驅動力並非投機，而是來自非加密原生買家的實際應用。AI 公司需要低成本的 GPU 計算能力。內容創作者需要價格合理的渲染服務。自動駕駛開發者需要高精度的地圖數據。DePIN 協議以規模化的方式提供這些服務，並有收入為證。

對於加密貨幣交易者和投資者而言，機遇需要細緻的判斷。這不是一個透過購買一籃子資產並長期持有的策略就能超越嚴謹的逐協議分析的領域。Aethir — 產生了 1.278 億美元可驗證的企業收入 — 與一個透過代幣通脹補貼自身使用量的項目之間，差距在於商業模式與龐氏騙局之間的區別。本文中的框架 — 收入品質、代幣經濟迴路、網路效應的持久性 — 正是用來做出此區分的工具。

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