DePINS详解：探索去中心化计算基础设施中的节点匹配机制

随着对人工智能驱动的应用程序兴趣大增，去中心化的物理基础设施网络正受到越来越多的关注。目前，几乎每一家公司都认为利用生成式人工智能及相关技术可以带来巨大的商业优势，这引发了一种被称为“人工智能军备竞赛”的现象。

尽管大部分注意力都集中在如OpenAI的GPT系列、谷歌的Gemini和Anthropic的Claude等底层人工智能模型上，但在提供运行这些模型所需资源方面，云服务提供商之间的竞争也同样激烈。

亚马逊网络服务(AWS)、谷歌云及微软Azure等公司在人工智能基础设施领域占据主导地位，但DePin为在集中式云端基础架构之外托管模型提供了新颖的选择。

正如其名所示，DePins提供了访问分散式计算基础设施的机会——这种基础设施并不位于企业所有的数据中心内。相反地，这些资源来自于愿意将自己未充分利用的GPU贡献给第三方平台以换取经济回报的广大用户群体。简单来说，如果你拥有一台并非全天候使用GPU的笔记本电脑，则可以通过加入DePin网络，在你不用它时将其计算能力出租出去。这样的安排对所有参与者而言都是双赢的局面：GPU持有者能够获得被动收入；而GPU使用者则能找到比传统云端GPU更便宜的选择。

DePins是如何运作的？

近年来出现了许多不同的DePin网络，虽然它们各自采用的模式有所差异，但仍存在一些共通之处。例如，每一个DePin网络都基于区块链技术构建，利用分布式账本作为其运营的核心。区块链负责收集并整理有关可用硬件节点的所有信息，使之可供潜在用户查询。此外，它还促进了DePin参与各方间的联系，记录了所有的贡献，并通过发放代币形式给予财务奖励。

智能合约在其中扮演着至关重要的角色，使得DePin交易得以自动化进行。当满足预设条件（如支付或提供服务）时，智能合约会自动触发相应操作。这样一来，无需中间人介入处理事务，从而简化流程降低成本。

加密货币被用来支持DePin经济体系运转。想要获取DePin资源的客户需使用数字代币支付费用，随后这些代币会被分发给资源提供者作为报酬。

配对过程

多数DePin协议均实现了算法匹配机制，以便将消费者与供应商相连接。

Spheron网络在其DePin网络中运营着一个相当全面且开放的匹配模型——即去中心化计算网络(DCN)。Spheron旨在将高性能计算需求方与其执行人工智能训练、机器学习、科学模拟以及CGI渲染等工作所需的计算能力对接起来，而无需依赖昂贵的传统云服务商。

DCN网络维护了一个透明的链上供应市场，促进了GPU资源的透明交易与分配。该系统的关键组成部分包括用于向用户分配资源的匹配引擎，以及基于加密货币的支付系统来促进交易完成。

Spheron的匹配引擎根据用户的特定要求处理订单，以确保他们的请求能与最佳GPU供应商相匹配。这是一个复杂的算法，评估多个参数以实现最优匹配，比如地理位置偏好那些距离最近的节点以减少延迟并符合数据驻留规定。

价格因素通过比较用户预算与竞争性报价来保证经济效益；而正常运行时间/可用性指标则优先考虑历史表现良好的节点。每个节点的声誉（包括过往表现及网络内的地位）、资源可得性（是否能满足部署需求），以及因违反合同而受到处罚的情况也被纳入考量范围。此外还引入了随机性和不确定性因素，有助于防止选择过程中出现任何确定性的偏见。

Spheron解释说，上述各项参数均由强大算法综合处理，旨在为每次部署挑选出最理想的资源提供者，同时考虑到用户的预定标准。一旦确定了最佳节点后，配对双方将通过智能合约执行链上交易正式记录分配情况，从而启动部署工作。

另一家名为阿卡什网络的竞争者采用了略有不同的机制：反向拍卖过程来匹配用户请求与资源提供者。

整个过程始于定义应用程序或工作负载需求的客户（租户），他们指定了所需GPU、CPU、RAM和存储空间的数量，以及网络带宽等细节。然后将这些需求与网络中可用资源进行对比。

找到合适资源提供商后，采用反向拍卖模式，由租户设定部署的价格和条款，各提供商竞标争取机会。为了证明诚意，投标者需要提交一笔可退还的保证金。最终，租户会选择他认为最有吸引力的报价，并与中标者签订租赁协议。

这两种匹配模式显然各有侧重：Spheron的目标是确保每次部署都能获得最佳性能；而Akash则主要着眼于尽可能降低终端用户成本的同时提供灵活多样的选项。

颠覆云基础设施格局

DePIN网络正成为高性能计算基础设施市场中一股不可忽视的力量，为企业和个人提供了不同于传统云端解决方案的新选择。

凭借对权力下放原则、社区参与度以及资源共享理念的重视，DePIN似乎有能力满足日益增长的对于可持续且高效基础设施方案的需求。

随着对AI算力需求的增长，DePIN网络所使用的新型匹配过程将在满足用户基础设施资源需求的同时发挥重要作用，同时也扩展了隐私保护范围并降低了云基础设施资源的成本。