高盛最新报告指出，到2031年全球AI资本支出可能高达7.6万亿美元，但这一数字高度依赖AI专用芯片的使用寿命。如果芯片因快速迭代在三年内被淘汰，成本将大幅攀升；而“分级复用”模式（旧芯片用于推理等简单任务）可稳定支出。报告同时警告，传统金融系统的结算速度和KYC框架无法适应AI代理大规模自主交易的需求，加密与去中心化协议有望成为“无许可的经济轨道”。
DePIN的延迟困境与ZK证明的破局
尽管去中心化物理基础设施网络（DePIN）在成本上具有明显优势——例如Akash的H100 GPU租赁价格仅为每小时1.48美元，远低于AWS的12.30美元——但延迟问题仍是最大短板。StealthEX增长主管Vadim Tashitsky指出，公有互联网将分散的GPU连接起来会引入毫秒级延迟，使DePIN仅适合批量任务和微调，不适合实时聊天机器人等低延迟应用。
Cysic创始人Leo Fan则提出不同视角：他认为延迟是“错误的比较指标”。Fan强调，真正的竞争壁垒在于可验证性，而非价格或速度。通过可信执行环境（TEE）和零知识证明（ZK），DePIN可以在信任和验证需求高于尾部延迟的领域与超大规模云服务商竞争。ZK证明能确保计算过程的完整性和真实性，让用户无需信任任何单一节点即可验证AI推理结果。
链上信贷：填补5-50亿美元融资缺口
除了计算资源，资金问题同样关键。传统私募信贷通常忽略500万至5000万美元规模的非标交易，而链上信贷平台如Maple和Centrifuge可联合放贷，覆盖这一“被忽视的中间带”。此外，链上信贷支持“按推理付费”模式，收入随GPU使用率浮动，天然适配代币化收入分成结构，比传统20年期固定租赁合同更灵活。
然而，大规模机构采用仍面临四大障碍：破产法院中的法律执行、缺乏防篡改的预言机基础设施服务于契约合规、监管不确定性以及税务与会计的非标准化。专家预计，中型银团贷款在链上落地需要12-24个月，而大部分夹层债务的链上化可能需3-5年。首批突破有望来自二层运营商，而非CoreWeave等行业巨头。
Meta追加27亿美元投资Nebius集团
AI基础设施军备竞赛持续升温。Meta已承诺向云服务集团Nebius投资高达27亿美元，以获取更多AI算力。此举进一步印证了行业对专用基础设施的迫切需求，同时也凸显了传统集中式供给与去中心化方案之间的角力。