Aethir正在使用其分散的GPU計算功率網(wǎng)絡重建基礎架構(gòu)的分佈邏輯。

以在傳統(tǒng)的雲(yún)計算市場的背景下，以眾化的GPU計算能力網(wǎng)絡將重建基礎架構(gòu)的分佈邏輯，以集中式巨頭主導。該項目起源於2023年，將全球閒置的GPU資源整合到可編程的計算市場中，通過代幣經(jīng)濟學，在兩年內(nèi)實現(xiàn)了從協(xié)議設計到商業(yè)實施的完整封閉環(huán)節(jié)。它的發(fā)育軌跡不僅揭示了迪地登錄（分散的物理基礎設施網(wǎng)絡）的爆炸潛力，而且還展示了區(qū)塊鍊和人工智能融合產(chǎn)生的化學反應。

資源整合階段中的資本佈局和技術(shù)驗證。

2023年7月的900萬美元前一輪融資的完成意義重大。諸如Hashkey Capital之類的投資者的選擇反映了市場對分散計算能力的長期樂觀情緒，而資金方向則闡明了Aethir的差異性路徑，而不是一般的雲(yún)計算，而是在GPU密集型場景上。同年通過與layerzero進行技術(shù)合作，通過跨鏈協(xié)議實現(xiàn)了計算功率資源的全鏈計劃，從而為隨後的多鏈部署奠定了基礎，從而加強了這種定位。

節(jié)點銷售的推出標誌著網(wǎng)絡寒冷開始中的關鍵轉(zhuǎn)折點。 425,000個GPU容器的分佈式部署構(gòu)成了物理基礎。與傳統(tǒng)的雲(yún)服務相比，這種分散的體系結(jié)構(gòu)表明了三倍的優(yōu)勢：能夠平滑區(qū)域計算功率短缺，硬件異質(zhì)性的兼容性以及邊際成本接近零的擴展特性。社區(qū)驅(qū)動的資源匯總模型已經(jīng)開始在此階段展示規(guī)模經(jīng)濟。

經(jīng)濟模型迭代和生態(tài)利基結(jié)構(gòu)。

2024年將是Aethir業(yè)務邏輯成熟的關鍵年。與Eigenlayer合作引入了重新制定機制，使傳統(tǒng)的GPU提供商可以將硬件資產(chǎn)轉(zhuǎn)換為創(chuàng)收資產(chǎn)。該設計解決了DEPIN網(wǎng)絡中早期流動性短缺的疼痛點，同時創(chuàng)建分層的收入結(jié)構(gòu)- 基礎層捕獲計算電源租賃費用，協(xié)議層捕獲了存放獎勵，並且應用層共享服務保費。那一年的鏈接收入超過1.26億美元，證實了該模型的經(jīng)濟可行性。

多鏈部署策略在2024年的第四季度取得了重大突破。在通過lyezero實現(xiàn)了ETH，BSC和SOLANA之間的互操作性後，ATH代幣的流動性深度增加了300％，增加了交叉鏈定居點在12秒內(nèi)受控。這項技術(shù)成就為隨後在Solana生態(tài)系統(tǒng)中的有針對性擴展奠定了基礎，並為在各種鏈上AI應用程序中利用計算能力提供了無縫的體驗。

TACOM基金的建立表明了Aethir在建造護城河時的戰(zhàn)略思想。這筆4000萬美元的投資基金針對GPUFI和AI基礎設施，形成了“硬件資源- 財務工具- 應用程序方案”的封閉循環(huán)。通過與雪崩的1億美元生態(tài)系統(tǒng)基金建立合作夥伴關係，這種垂直整合策略繼續(xù)在2025年加強，通過資本槓桿來約束高質(zhì)量的項目各方，以確保計算能力網(wǎng)絡需求方面的穩(wěn)定性。

應用層滲透和市場定價功率競爭。

2025年的一系列行動表明，Aethir開始爭奪設定行業(yè)標準的權(quán)力。與Xsolla合作的雲(yún)遊戲開發(fā)人員計劃直接以28％的年增長率直接進入雲(yún)遊戲市場，而100萬美元的資金實質(zhì)上是對遊戲發(fā)動機製造商的技術(shù)收購。與SuperNet的合作位置通過提供集成的培訓和推理服務，佔據(jù)了AI Depin的中間件層，可以在AI代理軌道中進行。

交換佈局策略也很重要。從二級市場流動性的角度來看，Coinbase和Binance的雙重上市是價值錨，而Binance永久合同的啟動則吸引了對沖需求。值得注意的是，ATH的交流清單的節(jié)奏與項目里程碑高度協(xié)調(diào)- 每個技術(shù)突破或生態(tài)合作都不可避免地是在三個月內(nèi)開設新交易渠道的，該計劃的流動性釋放有效地支持令牌估值。

數(shù)據(jù)背後的網(wǎng)絡影響。

在行業(yè)坐標系中，需要查看598,068,090個計算時間的交付量。這個數(shù)字等於一年的計算輸出3,000個A100 GPU不間斷，但是Aethir網(wǎng)絡實際上利用了80,000多種異質(zhì)GPU的動態(tài)調(diào)度。資源利用率的增加源於其最初的任務碎片算法，該算法將大型模型培訓（例如大型模型培訓）分解為跨地區(qū)執(zhí)行的微型培訓。

節(jié)點的地理分佈顯示出分散的特徵。 95個國家/地區(qū)的覆蓋範圍不僅避免了單點監(jiān)管風險，而且還可以實現(xiàn)計算潛伏期優(yōu)化的。東南亞節(jié)點主要響應遊戲渲染需求，北美節(jié)點執(zhí)行AI推斷任務，西歐節(jié)點流程流程財務建模-

以上是在傳統(tǒng)的雲(yún)計算市場的背景下以集中巨頭主導的詳細內(nèi)容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！