“Aethir 是 GPU DePIN 垂類賽道中最具代表性同時也是規模最大的項目，據悉該項目在 6 月 12 日完成了代幣 $ATH 的 TGE，面向市場後短期內最高漲幅超 65%，目前在代幣登錄市場短短兩天內，其 FDV 就達 32 億美元以上，這代表着市場對於 Aethir 發展潛力的高度認可。而隨着 Aethir GPU DePIN 體系的進一步壯大，該生態有望持續打造 DePIN GPU 算力基建設施領域的新範式，重塑雲計算領域的格局。”
隨着 OpenAI 陸續推出 ChatGPT、Sora 等 AIGC 模型，正在引領新一輪 AI 產業革命。雖然 AI 技術的不斷革新正在讓我們的生產、生活以及工作方式不斷髮生質變，但 AI 模型訓練、機器學習等，讓正在讓計算需求呈現指數型增長。除了 AI 領域外，包括雲遊戲、雲渲染、自動駕駛、氣象預測、宇宙觀測等在內的系列高端產業的集中噴發，也同樣有着大量的計算資源需求。
在傳統的算力體系中，主流的雲計算服務商，通常是將算力相對封閉地集中在幾十萬臺服務器組成的多個數據中心，以此源源不斷地爲全球網絡提供運算服務。這也就意味着，傳統的算力供給體系通常在可拓展、克服單點風險、延遲性等方面存在一定侷限性，而算力的壟斷、高昂的建設以及拓展成本，正在讓計算資源隨着市場需求的激增而變得十分昂貴。一個示例是，曾經戰勝圍棋高手李世石的 Alphago ，單次訓練模型就需要花費幾十萬美元，而像 OpenAI 這類需要持續對 AIGC 模型進行訓練的商業體，所需要付出的計算成本可想而知。
以 Web3 理念爲核心的 DePIN 敘事的興起，正在對傳統資源分配體系進行重塑。DePIN（ Decentralized Physical Infrastructure Networks ）即分佈式物理基建設施網絡，是由知名加密機構 Messari 提出的概念，其核心在於以區塊鏈爲基礎，利用代幣激勵用戶以分佈式的方式部署硬件設備，從而以更低成本、高效的方式，提供真實世界的商品與服務或數字資源的更合理分配，一些潛在的 DePIN 資源體系包括 GPU 算力、部署熱點、存儲空間、帶寬資源等等。
在 GPU 算力領域， Aethir 是 GPU 算力領域最具代表性的 DePIN 項目之一，其通過構建一套以 GPU 算力爲核心的 DePIN 體系，致力於應對集中式雲計算的常規挑戰，包括高昂的成本、GPU供給的限制以及延遲等問題，並提供了一種去中心化的 GPU 雲服務平臺，爲 AI 和遊戲等迅速增長的、雲渲染等市場長期提供可擴展的解決方案。
據悉，Aethir 網絡是目前規模最大的分佈式 GPU 算力生態之一，現階段其已擁有超過 4000 張 英偉達 H100 GPU 顯卡作爲算力支撐，其中 82% 正在對外提供商業服務，預期在後續還會繼續增加 2000-3000 張 H100 GPU 顯卡。這些計算資源將由企業用戶、Aethir 合作伙伴以及個人用戶以分佈式的方式接入網絡，能夠高效地滿足最苛刻的 AI 客戶需求，併爲企業提供全球範圍內最優質的 GPU 資源。
隨着 Aethir 分佈式 GPU 算力體系的不斷拓展，該生態有望全新科技時代下，最重要的算力基石。
Aethir 分佈式 GPU 算力體系
Aethir 本身是一個聚合 GPU 分佈式算力資源的 DePIN 網絡，其運行在以太坊 Layer2 網絡 Arbitrum 上。在 Aethir 網絡中，其允許具備算力資源的用戶將 GPU 算力接入網絡中，運行在 Arbitrum Layer2 網絡上的 Aethir 網絡，將同樣以分佈式的方式對這些算力進行重新調配。具備算力需求的用戶，能夠以 Wholesale（零售）、Retail（零售）等方式按需付費，而貢獻 GPU 資源的用戶則能從 Aethir 網絡中獲得收入。
在面向供給者端，Aethir 的範圍較爲廣泛，無論是電信公司、硬件密集型數字企業用戶，還是新基礎設施投資者即持有 Aethir Edge 設備，以及具備閒置 GPU 算力資源的個人用戶，都能接入網絡中爲網絡做出貢獻。
實際上，無論是企業還好個人用戶，GPU 設備或多或少的都存在低利用率現象，與此同時，ETH 2.0 升級對於 PoW 礦工的發展十分不利，在合併完成後大量的 PoW 硬件設備處於閒置狀態（目前按資本規模計算，這些閒置 PoW 計算資源價值約爲 $19B）。從供需端看，一方面全球算力緊缺，計算資源需求者難以負擔昂貴的計算成本，另一面 GPU 閒置導致大量算力資源浪費。所以將閒置 GPU 資源進行整合將會是一個巨大的算力資源池，有望很好的緩解計算領域所面臨的緊缺問題。
聚焦於 Aethir 網絡本身，爲了更好的實現這些算力高質量的供給與調配，Aethir 網絡中引入了三種主要角色：
Container
負責爲網絡提提供執行和渲染應用程序的執行角色 Container，其是虛擬雲計算的實際地點，最爲直觀的，我們可以理解爲網絡中算力的重要驅動角色（有效的工作從網絡中賺取收入）。
比如當用戶通過網絡購買算力後，將這些算力用於雲渲染、AI 模型訓練推理甚至是智能駕駛的實時響應，都需要通過 Container 爲其提供算力無延遲的即使響應。通過配置高性能的硬件資源具備計算、帶寬能力，Container 能夠將重負荷的計算任務從用戶設備轉移到雲端，確保用戶在各種設備上都能享受到高性能的計算和渲染服務。Container 角色分佈在全球各地，所以當爲用戶處理計算以及渲染任務，其能夠很好的避免單點風險。成爲 Container 角色需要質押 ATH 代幣，以作爲其服務質量不佳即作惡的罰沒成本，其將接受 Checker 角色的監督。
Indexer
網絡中資源的調配角色 Indexer，其是網絡中資源的調配者角色，其會根據 Container 的實際情況（包括狀態、服務部署、資源需求、延遲和服務費用等），來對網絡中的算力進行調配，以讓供需更好的實現匹配，並實現網絡自我動態調整，以保證網絡始終能夠保持最佳運行狀態。事實上，Indexer 的匹配是一個擇優的過程，即更優秀的 Container 角色更容易獲得 Indexer 的任務匹配。
在面對需求端，Indexer 角色其通過設置不同的 SDK 接口能夠爲網絡提供，能夠支持多種不同類型的服務，例如AI訓練、AI推理、雲遊戲實時渲染，雲直播等，其根據不同用戶的具體需求，靈活地對接到相應的 Container。同時，隨着網絡中 Container 角色的不斷拓展，Indexer 也能爲網絡帶來十足的可拓展性。
Checker
Checker 是網絡中的監督者角色 ，該角色會對網絡中 Container 的服務進行實時的監控與檢查，並將 Container 角色的處理能力、響應時間和網絡延遲等，向 Indexer 實時反饋，並從網絡中獲得代幣收入。當 Container 發生故障時，Checker 能迅速檢測並通知 Indexer 重新分配資源，保證網絡的正常運轉。而當處理任務的 Container 角色服務質量不達標，Checker 將會降低該 Container 的優先級或減少其任務分配，並對其進行罰沒。目前，網絡中 Checker 角色以去中心化的方式下放到了社區，網絡中 Checker 角色超過了 74000 個。
所以整體上，Aethir 網絡在 Container 、Indexer 以及 Checker 角色的相互互補下，不僅能夠與更加精準的計算場景相適配，確保企業級雲服務的 SLA 等級，同時能夠持續保持拓展與自我革新。
目前，在同賽道中，Aethir 的潛在競爭者包括 IO.net 以及 Render Network，僅從系統設計上看，Aethir 網絡構架具備絕佳優勢。
一個是體現在網絡延遲上，IO.net 主要依賴於 Mesh VPN 和Reverse Tunnel 技術來實現節點間的低延遲通信，雖然在實時應用中具有一定優勢，但在資源匹配和服務質量監控方面略顯不足。而 Render Network 則專注鏈下渲染和鏈上支付，在服務實時性和質量保證上仍存在挑戰。
一個是在客戶保護方面，Aethir 的 Checker 角色能夠保證網絡對計算任務無間斷進行，並不斷對服務擇優，而IO.net的罰沒機制主要集中在節點的可用性和任務完成情況上，對於服務質量的實時監控和欺詐行爲的防範相對較少。Render Network通過Rendering Proof可以完成事後驗證，但是無法即時解決問題，實時性上仍有待提升。
從生態規模看，現階段，Aethir 的雲擁有價值 2400 萬美元的設備，分佈在 25 個地點和 13 個國家。此外，Aethir 已經獲得了相當於 1000 萬美元的設備，以在 2024 年擴展基礎設施。基於該體系， Aethir 正在根據需求提供不同且靈活的算力供給模式。
Wholesale（批發）
對於具備大量、持續計算需求的用戶，比如 AIGC 模型訓練的 OpenAI 公司、一些大型的遊戲公司，Aethir 推出了Wholesale（批發）模式，即能夠向網絡提前預定所需的計算處理單元（PCU），並以較低的單價獲得專屬的渲染服務。需求者可以對算力進行週期性預期，比如獲得從一週到一年不等的持續服務，8 小時結算一次。
這種方式的好處在於，能夠保證在週期內獲得穩定持續的算力供給，並且能夠保證成本遠低於外部市場。由數據顯示，Aethir 能夠以每小時 0.33 美元的成本提供最優惠的 A100 設備租賃費率，而對於英偉達的 GPU 租賃服務，其包含 8 個 A100 或 H100 旗艦芯片的價格爲每月 3.7 萬美元，摺合每小時的的費用在 6 美元以上，所以 Aethir 網絡在 GPU 租賃成本上有着極佳的優勢。
從進展上看，Aethir 已經與一些年收入在 500 萬美元以上的大型 B 端用戶建立了合作並簽訂了合同，包括玩家基數達 1.5 億的大型遊戲工作室、 擁有超過 6400 萬月活用戶的最大雲遊戲公司 WellLink 、全球最大的電信公司簽訂合同等，並且還包括另外 10 個遊戲領域潛在建立合作的大型廠商建等。
Retail（零售）
對於一些具備臨時需求的用戶，比如小型的渲染工作室等，Aethir 推出了 Retail（零售）模式，用戶可以隨時接入網絡獲得算力服務，價格將按照市場價格波動，其以分鐘作爲單位進行結算。
值的注意的是， Aethir 的供應市場以 ATH 代幣作爲結算方式，這將爲 ATH 建立剛需性場景，同時通過經濟內循環也將能夠爲生態構建更爲堅實的價值基礎。
Aethir Edge 算力設備
事實上，對於分佈式算力網絡中參與者通常都是具備一定計算能力的專業參與者，對於普通用戶接入網絡存在一定的技術門檻。
在最近，Aethir 在迪拜 Token 2049 官方發佈會上推出了由高通提供技術支持的 Aethir Edge產品，該產品將作爲網絡中唯一的白名單挖礦 DePIN 設備，使全球用戶能夠享受獨家獎勵，並通過共享多餘帶寬、IP 地址和計算能力賺取收入，通過整合本地資源，Aethir Edge 讓普通用戶也能成爲擁有卓越計算能力的節點，以成爲共享經濟的受益者。據悉，$ATH 代幣總供應量的 23% 將分配給 Aethir Edge 持有者，作爲獨家激勵。
聚焦於 Aethir Edge 設備本身，其配備了 Qualcomm® Snapdragon™ 865芯片組，使其能夠高效處理任何工作負載，並通過 Aethir 網絡提供持續不斷的計算能力。其也擁有12GB的LPDDR5內存，用於處理數據密集型工作負載。此外，該設備還具有256GB的UFS 3.1存儲容量，提供高速數據訪問，1000M GE LAN網絡端口和WIFI6 2T2R + BT5.2連接性。
Aethir Edge 的全新推出，標誌着由用戶驅動、以去中心化方式革新邊緣計算的全新起點。
打造首個基於 GPU DePIN 體系的 MaaS 生態
事實上，從 AI 計算的角度出發，其也存在不同的細分場景，這些不同的場景本身對於算力的需求不同，大體可以包含三類：
一種是 AI 訓練大模型，即我們經常說的機器訓練（ML）中的一種最重要的形式。大模型訓練通常對算力有着極高的要求，在該領域只有英偉達獨樹一幟，英偉達 H100、A100 系列芯片通常是首選。
一種是 AI 推理，即利用已經訓練好的 AI 模型來進行預測或決策的過程，該過程對計算資源的要求相對次之。
除此之外是一些小型的邊緣類垂類模型，這類的 AI 計算通常對算力要求並不是那麼高。
就從目前的 GPU DePIN 賽道格局看，受限於 GPU 資源以及規模，絕大多數該賽道項目只能夠滿足上述第二種以及第三種計算需求。
Aethir 一個明確的目標，即成爲首個推出模型即服務(MaaS )的 DePIN 項目，將機器學習模型部署到企業端提供給用戶使用。讓 AI 用戶可以一站式完成開源模型的選擇和快速部署。Aethir MaaS 將幫助客戶實現高效智能的數據分析和決策，降低模型部署門檻。
爲了推動生態該方向發展，其正在構建一個以 英偉達 H100 GPU 爲核心分佈式算力集羣。
得益於其專門爲 AI 計算設計的處理單元 Tensor Cores、有數千個並行處理核心、高性能的帶寬內存、AI 優化指令集、大規模分佈式訓練支持以及高度的安全性與可靠性，英偉達 H100 被公認爲是目前是用於 AI 推斷、機器學習和大型語言模型（LLM）訓練的最強 GPU。而目前，Aethir 網絡通過不斷拓展，已經擁有超過4000 個 H100，並且還有額外的 40,000 個頂級 GPU，是目前階段最大的分佈式 GPU 算力網絡之一。
目前， Aethir 的 英偉達 H100 GPU 算力集羣仍在處於高速的拓展中，並且每個加入 Aethir 網內的 英偉達 H100 GPU 都需要均經過了嚴格檢查，包括參數配置、模型可用性、帶寬吞吐，鏈路穩定性檢測等，從機制上保證可以達到高速訓練和推理需求，而在後續的檢查監督工作，將交給三方 Checker 進行去中心化的檢查，以保證其提供優質的服務。
基於其龐大的英偉達 H100 GPU 集羣，結合 Aethir 的雲系統，其具備大型 AI、ML 需求的用戶長期提供 MaaS 服務的能力，大幅降低機器學習、模型訓練的技術、成本困境。
Aethir 作爲目前最大的英偉達 H100 GPU 集羣，已經與同賽道其他競爭者形成了不同維度的競爭，其是目前主要具備爲 AI 模型訓練領域提供支持的 GPU DePIN 項目，其潛在客戶是類似於 OpenAI 這類的大型廠商。
相對而言 io.net 本身也具備 GPU 算力供給能力，但在質量以及規模上遠沒有 Aethir 的規模大 ，其目標用戶是 AI 初創公司和開發者，大多數只需要進行推理或者邊緣垂類模型的計算，而非 AI 模型訓練。
Akash 也是該方向的潛在競爭者，但 Akash 是以 CPU 網絡集羣見長，CPU 集羣網絡更適合複雜邏輯計算，在 AI 訓練、推理等領域則 GPU 更具優勢。雖然 Akash 目前也在向 GPU 計算集羣佈局，並同樣引入了 H100（僅 140 張左右），所以在這個方向上，其與 Aethir 仍舊有着差距。
除了上述同賽道項目外，RNDR、Gensyn 等潛在競爭者也同樣在 GPU 算力規模上遠落後於 Aethir ，難以與 Aethir 在 AI 模型訓練賽道上形成直接的競爭。所以規模化是 Aethir MaaS 體系的優勢，並在其自身的結構性網絡推動下，與更多的場景進行深入的結合、
從另一方面看，Aethir 也正在新的競爭格局下，建立一些潛在的合作。
目前，Aethir 也與最大的 GPU 集羣提供商 io.net 建立合作， 通過在 io.net 網絡上推出 1000 個英偉達 H100 GPU，Aethir 與 io.net 共同創建了一個規模超競爭對手 Akash 三倍以上的英偉達 H100 GPU 算力池。這也使得 Aethir 成爲 io.net H100 GPU 的獨家提供商，爲後者最苛刻、尋求高效 H100 GPU 處理能力客戶持續提供計算以及 MaaS 等服務。
值得一提的是，Aethir 與 io.net 的合作，對於網絡中的 H100 提供者也有望獲得雙重獎勵，即在獲得 Aethir 獎勵的同時，將可以同時獲得 IO 網絡的 Token 的雙重獎勵。而這種實現利益最大化的方式，同樣是推動 Aethir H100 GPU 集羣壯大的重要因素。
重塑遊戲行業新格局
除了 AI 賽道外，Aethir GPU DePIN 網絡對於遊戲領域的發展，同樣有着極爲重要的意義。
上文提到，Aethir 網絡一方面具備充足的計算能力，基於此 Container 角色能夠持續爲渲染提供動力。事實上，對於大型遊戲的渲染需要大量的計算資源，以實現複雜的光線追蹤、粒子效果和物理模擬。比如目前遊戲渲染領域廣泛應用的光線追蹤技術方案，每渲染一幀可能需要數十億次光線計算，其需要具備並行處理這些計算密集型任務，相對於傳統的計算服務方，Aethir GPU DePIN 網絡在並行化處理這些計算密集型任務上更具優勢，顯著減少渲染時間與效率。
另一方面，根據 Limelight Networks 的數據，遊戲玩家通常期望遊戲不超過 100 毫秒的延遲。傳統的服務商通常會通過在地理位置上靠近用戶的數據中心部署遊戲服務器，再通過雲服務提供商最小化延遲，優化玩家體驗。但問題在於，僅在 2020 年全球在線遊戲玩家人數就已經達到了 27 億用戶，計算服務方需要同時滿足這些在線遊戲用戶的需求，這對於傳統雲計算服務商來說是一個不小的挑戰。所以一個具備極低成本、靈活的可拓展性，滿足實時、瞬時高迸發、持續的算力供應體系，就顯得尤爲重要，Aethir 的 DePIN 堆棧因此非常適合無延遲的雲遊戲。
與此同時，得益於其全球分佈的 GPU 資源能夠爲全球玩家提供高效的 GPU 功率流，Aethir 也可以將無延遲的 AAA 遊戲帶到發展中地區的低端硬件設備上，通過推動 AAA 遊戲的普及以及市佔率，有望讓遊戲市場不斷地擇優與革新，大幅提升遊戲市場的質量。
除了在渲染、遊戲延遲方面的支持外，Aethir GPU DePIN 網絡的卓越計算能力，同樣有望幫助在線遊戲構建更好的安全性。聚焦於在線遊戲領域，DDoS 是最常見也是最頻繁的攻擊手段，所有在線遊戲都曾爲預防 DDoS 而付出了高昂的成本。Aethir GPU DePIN 網絡對於幫助在線遊戲抵禦 DDoS 等實時訪問攻擊，能夠確保遊戲服務的持續可用性。
當然，Aethir 也正在致力於推動與開發者羣體的鏈接，通過推出系列靈活工具，包括軟件開發工具包（SDK）等，可用於整合如遊戲內交易和玩家認證等特性，進一步簡化了遊戲體驗。並且 Aethir 平臺提供的分析工具能幫助企業追蹤玩家參與度，控制預算，分析遊戲趨勢，並可視化數據，旨在遊戲行業制定明智的戰略和解決問題。
發展前景
Aethir 得益於其網絡架構設計，相對於絕大多數分佈式 GPU 生態在延遲、可靠性、穩定性、安全性等方面都具備一定的優勢。而能夠靈活進行算力驅動、具備無限拓展能力且實時接受監督的 Container 角色，讓 Aethir 具備無限拓展能力的同時，能夠與絕大多數具備計算需求的場景相適配，而不是定向域某一個具體的場景。
比如除了對 AI、雲渲染、遊戲等系列場景深度適配外，包括自動駕駛等在內的對延遲具備極高要求的場景，以及一些零知識、FHE 等在內的對瞬時並行計算迸發有着極高要求的場景，Aethir 都能夠靈活的予以適配。所以 Aethir 網絡本身能夠紮根於 DePIN GPU 計算賽道，不斷向諸多具備計算需求的場景深度拓展。
在成本、性能都佔據優勢的 Aethir，有望隨着業務規模、算力規模的不斷拓展，不斷從搶佔傳統雲計算巨頭的市場份額，目前一些具備計算需求的傳統商業巨頭已經開始向 Aethir 拋出橄欖枝，代表了這些企業用戶對於 Aethir 技術方案以及長期發展前景的認可。
另一面隨着競爭的加劇的潛在趨勢是，Aethir 生態中不斷迎來傳統計算領域夥伴的不斷加入，彼此間形成合作共贏，這對於推動 Aethir 生態規模不斷呈現指數型增長、業務規模的不斷擴大極爲有利。這不僅是 Aethir 生態的一個里程碑，同樣也是分佈式 GPU 賽道發展的一個新曆程。
事實上，潛在業務夥伴關係，正在推動 Aethir 預計 2024 年 Q1 的年度經常性收入超過 2000 萬美元，預計今年年底的 ARR 爲 1.14 億美元，並隨着生態規模的壯大，其去中心化生態將不斷形成新的增長飛輪。同樣，據 Precedence Research 報告顯示，隨着到人工智能和機器學習這類先進技術在雲計算中應用日益增加，雲計算市場預計到 2028 年將突破 1 萬億美元大關，這都是 Aethir 生態發展的潛在機會。
也正因如此， 發展潛力俱佳的 Aethir 能夠得到 Framework Ventures、Merit Circle、Hashkey、Animoca Brands、Sanctor Capital、Infinity Ventures Crypto (IVC) 等領先的 Web3 投資者的支持，爲生態系統籌集了超過 1.3 億美元的資金，併爲 Aethir 的去中心化計算的未來鋪平道路。
