下一波AI浪潮可能受制於連接性，而非運算能力

去中心化基礎設施如何成為AI經濟中缺失的一環。

數十億美元正湧入GPU、數據中心及大規模雲端基礎設施。2025年全球AI基礎設施支出高達3180億美元。這使得AI模型的能力呈指數級增長，隨著投入不斷提高，這一趨勢也理所當然。然而在背後，一個無聲的瓶頸正在浮現：連接性。

許多投資者、用戶以及AI公司本身仍執著於原始算力，但現實是AI應用並不只靠算力就能蓬勃發展。它們需要大規模的數據流動、即時通信以及無縫的全球網絡。隨著AI從集中式訓練實驗室過渡到實際部署，連接性正迅速成為技術堆疊中最終的瓶頸。

隱藏的基礎設施問題

現代AI愈來愈趨向分散式部署。推理工作負載橫跨多個地區，邊緣設備持續串流數據，而即時應用程式——如自主系統和協作式AI代理——需要即時通信。

建立在僵化、集中式雲端架構之上的傳統互聯網基礎設施正跟不上時代的步伐。這種集中化帶來了嚴重的隱患：

• 高得令人卻步的頻寬成本，隨著數據量的爆炸式增長而加劇。
• 關鍵的延遲瓶頸，影響即時應用程式的表現。
• 單點故障風險，可能導致系統性宕機。
• 集中式伺服器上的數據主權及隱私漏洞。

去中心化是解決之道

為了突破這些限制，Web3提出了自己的解決方案，即DePIN（去中心化實體基礎設施網絡）。世界可以繼續依賴少數科技巨頭，但DePIN通過眾包全球參與者未充分利用的資源——具體包括算力、存儲和頻寬——來繞過巨頭及其對AI市場的嚴格掌控。

這創建了一個高度穩健、互聯網規模的替代基礎設施堆疊，涵蓋以下類別：

• 去中心化算力與存儲網絡
• 去中心化AI市場
• 去中心化連接與頻寬網絡

連接性勝過原始算力

下一代AI需要協同運作。AI助手、去中心化視頻工具，或一群自主代理，都需要超低延遲和跨區域同步。

沒有高效的網絡層，即使是最先進的AI模型也會立即面臨性能下降的問題。在這種新思維下，連接性是一種戰略資產。

像Datagram Network這樣的項目正在構建這一確切的層級。通過整合全球頻寬和網絡容量，Datagram創建了一個與區塊鏈無關、由AI驅動的路由層，專為即時應用程式設計。它並非取代雲端，而是通過為Web2和Web3企業提供即插即用的可擴展性來加以補充，無需深厚的區塊鏈專業知識。

從以雲端為中心到以網絡為中心

互聯網的架構正在轉變。幾十年來，科技討論圍繞著數據在哪裡被存儲和處理。如今，焦點轉向了數據如何流動。

AI、DePIN以及機器對機器生態系統都依賴流暢、分散的信息傳輸。最終，AI的未來將由那些能最高效地在全球傳輸數據的人贏得，而不僅僅是擁有最強算力的人。