爲何“去中心化 AI 雲”難落地？

AI可觸達的市場空間極其廣闊，被忽視的 Web2 市場潛力正在逐漸顯現，可觸達的機會極其龐大：當前 AI 雲服務市場規模已達 800 億美元，並且以每年 32% 的速度增長。若將其拆分爲推理（inference）和訓練（training）兩個部分，大約有 80 億美元的市場是可服務的區間。即便在採用保守的收益佔比模型下，Gata 仍然將目標鎖定在年收入 5 億美元的水平。

與此同時，Web3 中的 AI×Crypto 賽道雖然尚處早期，但增長勢頭強勁。從整體來看，“AI” 代幣已經成爲加密市場中穩固的頂層敘事，其在主流追蹤器上的總市值接近 300 億美元。

然而，這一敘事實際上掩蓋了四種迥然不同的商業模式：DePIN、模型與智能體網絡、通用 AI 平臺/聯盟，以及邊緣計算、CDN 與媒體基礎設施。每一類模式都圍繞不同的瓶頸展開商業化，並伴隨着差異化的風險暴露、關鍵績效指標（KPI）以及代幣經濟邏輯。

以 DePIN 賽道爲例，可以將 Akash、io.net 和 Render 理解爲 GPU/CPU 原始算力的入口。這些平臺通過代幣化實現對硬件資源的訪問，並將供需雙方進行撮合。其邏輯能夠成立，是因爲與超大規模雲廠商相比，這些網絡在價格上仍具備顯著優勢——在 DePIN 網絡中獲取高端顯卡的成本通常爲每小時個位數美元，而在主流雲平臺上則是兩位數，尤其在多 GPU 配置下差距更爲突出。

與此同時，供給端也在快速成熟，任務持續時間更長、利用率更高，“玩具型”的實驗性負載正在逐漸減少。追蹤這一賽道時，關鍵指標包括 GPU 型號分佈（如 A100/H100/H200）、利用率、任務成功率和 SLA 達成情況、單位算力成本（$/FLOP）以及平臺抽成比例。

不過，這類 DePIN 平臺的短板同樣明顯：節點質量參差不齊、大模型並行訓練受限於缺乏高效互聯、當代幣獎勵衰減時用戶與節點易出現流失。

而這正是 Gata 價值主張的落點所在。通過軟件編排，Gata 將分佈式的節點拼接爲一個行爲一致、可管理的集羣，並通過簡潔直觀的 API 向開發者和應用開放。這不僅彌補了去中心化算力市場的結構性缺陷，更賦予碎片化網絡類似傳統託管雲的穩定性與可用性，使去中心化 AI 的執行基礎設施得以真正落地。

在模型與智能體網絡層面，Bittensor 和 Autonolas 提供的是更高一層的服務。它們並不是單純出租算力盒子，而是通過“子網（subnets）”來協調模型、任務或智能體，並對有價值的工作給予獎勵。這一領域是一個充滿實驗性的試驗場：有大量正在發生的創新，對模型質量的實時市場驗證，以及真實的社區驅動力。關鍵的觀察點在於：活躍的子網與服務數量、激勵分配的方式、任務量、質量基準表現，以及需求側的費用能否超過通脹。如果費用無法隨使用量增長，價值捕獲就會逐漸流失。Gata 並不與之正面競爭，而是起到互補作用。因爲無論是智能體還是網絡，最終都需要可靠且價格透明的執行環境來支持規模化運行，而 Gata 的定位正是“具備明確經濟學邏輯的推理與訓練執行層”。

在更大範圍的通用 AI 平臺與聯盟中，例如 ASI（由 Fetch、SingularityNET 和 Ocean 合併而成），它們通過單一的代幣經濟體，將智能體、數據與服務整合在一起。其核心假設是共享的流動性和品牌效應能夠推動開發者與企業的採用。然而，這類平臺的成功並不會僅僅取決於代幣機制，還需要在開發者生態的活躍度、集成度、市場交易量，以及能否快速在少數優勢工作負載上形成標準化方面體現出來。挑戰則在於合併之後的執行力：協調成本顯著增加，平臺極易陷入分散化的風險。在這裏，Gata 同樣是相鄰而非對立的角色。更大的平臺會帶來更多智能體與數據流，而它們依然需要透明、可擴展的算力基礎作爲支撐。

類比而言，Uniswap 通過將交易抽象爲 API 打開了流動性，而 Gata 通過將計算力抽象爲 API 打開了去中心化 AI 的大門。AI 不必繼續成爲世界上最昂貴的壟斷產業，算力也不必繼續被鎖在企業的高牆之內。

當下，人工智能的瓶頸並不在於缺少創新，而在於缺少算力的可得性。AI 雲市場如今由超大規模的巨頭控制，他們被稱爲新數字帝國的“地主”，名字包括 AWS、Azure 和 Google Cloud。他們日復一日地提高進入資源的金融門檻。如今訓練一個前沿 AI 模型的成本已經高達數千萬至數億美元，如果趨勢延續，到 2027 年或將突破 10 億美元——這一門檻幾乎讓除最大型實驗室之外的所有人望而卻步。即使是“基礎型”的 AI 工具也並不便宜，企業級實例的成本每月在 100 至 5000 美元之間。這不是創新，而是一種稅收。

按理說，去中心化原本應該是最自然的對沖方案。但迄今爲止，它並沒有真正發揮作用。大多數所謂的“去中心化算力”方案只是一種市場，將零散的 GPU 節點逐一售賣。然而這無法支撐真實的 AI 負載。因爲沒有類似 Nvidia NVLink 的去中心化互聯，也沒有統一分佈式算力的數據中心網絡結構。缺乏互聯，你就不是數據中心，只是一堆零散部件。這也是爲什麼去中心化 AI 雲一直未能真正落地。

Gata 如何讓 AI 算力真正去中心化？

這正是 Gata 登場的時刻。Gata 並不是又一個算力市場，而是一個以 API 爲核心的、全託管的去中心化 AI 雲。開發者可以隨時接入，並實現隨處擴展。它的突破點在於：通過軟件來提供去中心化版本的網絡互聯層，不依賴昂貴的專有硬件，而是用代碼將分佈式算力綁定爲單一的執行層。過去需要價值數十億美元的專有互聯硬件才能實現的效果，Gata 通過軟件層實現了。

Gata 的使命很簡單：讓 AI 算力真正去中心化，並通過以下三大原則實現：

• 可負擔（Affordable）：透明的成本加成定價模式。

• 可訪問（Accessible）：任何人都能貢獻算力，任何人都能使用。

• 可審計（Auditable）：每一筆交易都記錄在鏈上。

從獨立研究人員到初創團隊，再到前沿實驗室，Gata 打開了創新之路，同時拆除了超大規模雲廠商設置的收費站。

Gata 正在通過一層互聯網絡，將分散的算力供應轉化爲一臺超級計算機，這得益於其實現的核心能力：

• 在多個節點之間進行模型切片（Model Sharding）；

• 基於張量級別的調度以提升執行效率；

• 異步執行與壓縮機制，將性能瓶頸減少高達 1000 倍。

最終結果是：一種去中心化的基礎設施，它具備與中心化雲相同的擴展能力，卻沒有廠商綁定、價格操控或地緣政治的卡點。

在 Web3 層面，Gata 完全擁抱了其加密原生的經濟模型。

不同於超大規模雲廠商“市場能承受多少就收多少”的定價方式，Gata 引入了鏈上的成本加成定價機制（on-chain cost-plus pricing）。每一次浮點運算（FLOP）的價格都在鏈上透明標定。

• 用戶只爲實際消耗的資源付費；

• 貢獻者直接根據自己提供的算力獲得收入；

• 所有資金流向完全可審計、透明且無需信任。

同時，計費系統通過穩定幣結算，支付能夠即時完成。無論是拉各斯、首爾，還是聖保羅的貢獻者，都能在數秒內完成算力上線並收到報酬。沒有不透明的賬單週期，沒有 30 天的結算等待，只有貢獻者的流動性和用戶的穩定性。

而這些並不是一份白皮書裏的幻想，Gata 已經推出了真正被數百萬用戶使用的產品：

• DataAgent → 一個由去中心化推理驅動的數據工廠。

• 近 200 萬貢獻者

• 15 萬日活用戶（DAU）

• 生成 2 億條數據點

• 已成爲 BNB Greenfield 上的頂級應用（Top dApp）

• GataGPT → 去中心化 AI 聊天產品，支持並排回答，用戶在使用過程中幫助訓練模型並獲得獎勵。

並且在 2025 年第四季度，即將推出：

• 生產級推理與訓練 API —— Gata 開放執行基礎設施的核心基石。

社區規模同樣龐大：在 X 上擁有 24.9 萬粉絲，在 Discord 上有 8.6 萬活躍成員。這不是空氣項目，而是實實在在的用戶牽引與落地成果。

Gata 正在構建去中心化的 AI 超級計算機：無需許可、完全透明、覆蓋全球。問題不在於這一轉變是否會發生，而在於何時發生。而當這一切成爲現實時，你會記得是誰鋪平了這條開放之路。

項目對比表

結語

從估值格局來看，Bittensor 以約 68 億美元 FDV 位居頂端，Render 約 18.5 億美元，而 Akash、io.net 與 AIOZ 則分佈在 4–5 億美元 FDV 區間，屬於中型賽道。相比之下，Gata 仍處於 pre-TGE 階段，據推算融資估值達100-120M。然而，從產品牽引與用戶體量來看，Gata 已展現出顯著的先發優勢：其 DataAgent 已匯聚近 200 萬貢獻者與 15 萬 DAU，並在 BNB Greenfield 上位列頂級應用。這種 “未定價但已落地” 的狀態，使 Gata 在敘事與基本面之間擁有極具稀缺性的平衡點。