DePin 項目在加密市場低迷中迎來增長

在快速發展的 Web3 雲端解決方案中，選擇合適的平台對於您項目的成功至關重要。本文比較了三個值得注意的選擇：Phala Cloud、Akash Network 和 Fleek，每個選擇都滿足不同的需求。Phala Cloud 專注於保護隱私的計算，使用 TEE 支持的 GPU enclave，使其非常適合安全的 AI 應用程序。Akash Network 提供去中心化的計算市場，非常適合機器學習訓練和可擴展的後端。與此同時，Fleek 專注於邊緣和靜態託管，為前端應用程序的部署提供了友好的用戶體驗。了解這些平台的優勢可以幫助開發人員根據他們的獨特需求做出明智的決策。 這些平台的架構和核心功能突顯了它們不同的技術基礎。Phala Cloud 利用點對點 enclave 進行執行，確保高水平的保密性，並提供鏈上證明。Akash Network 通過由 Kubernetes 協調的容器市場運作，允許靈活的資源分配。另一方面，Fleek 專注於邊緣託管和靜態網站部署，提供最小的後端信任功能。每個平台都有自己的密鑰管理方法，Phala 強調自我保管的密鑰，而 Akash 則依賴於供應商管理的密鑰存儲。這些差異對於開發人員在將其項目需求與合適的雲解決方案對齊時至關重要。 最後，每個平台上的成本模型和可用工具進一步區分了它們。Phala Cloud 基於預付信用系統運作，為用戶提供可預測的定價。Akash Network 的即時競標模型引入了波動性，但對於計算密集型任務來說，可以帶來顯著的節省。Fleek 提供免費層，使其對小型項目可及。開發人員還應考慮每個平台提供的工具和集成，因為這些可能影響部署的便利性和持續管理。通過利用 Phala、Akash 和 Fleek 的優勢，開發人員可以創建適合其特定需求的韌性和高效的 Web3 應用程序。

在 9 日，區塊鏈基礎設施公司 Xangle 宣布以企業驗證者身份進入全球區塊鏈主網 Theta 網絡。Theta 網絡以提供針對人工智慧 (AI)、媒體、體育和娛樂等行業量身定制的去中心化雲基礎設施而聞名。它擁有一個強大的框架，全球超過 30,000 個分佈式邊緣節點支持，確保高效運行和治理。該網絡獲得了來自包括三星創新、索尼創新基金、貝塔斯曼數字媒體投資和創意藝術代理公司 (CAA) 等知名實體的戰略投資，全球巨頭如谷歌、三星和幣安也參與了企業驗證者。 作為對 Theta 生態系統的承諾的一部分，Xangle 將質押總共 200,000 個 Theta (THETA) 代幣，顯著增強作為驗證者節點的網絡安全性和治理。該公司旨在積極促進去中心化物理基礎設施網絡 (DePIN) 和 Theta 推廣的 AI 生態系統的擴展。Xangle 成立於 2018 年，已在韓國建立了作為領先的 web3 基礎設施服務提供商和研究平台的地位，提供社區中心、區塊鏈瀏覽器和全面的 web3 行業分析報告。它還曾擔任多個全球項目的驗證者，包括 Aptos、Babylon、0G 和 Initia。 Xangle 的聯合首席執行官 Lee Hyun-woo 表達了對此次合作的熱情，表示：「我們非常高興能夠通過與 Theta 的戰略合作夥伴關係，與谷歌、三星和 CAA 一起被列為企業驗證者。」他強調，質押在 Theta 的驗證者網絡與 Xangle 提升第 1 層區塊鏈的信任、去中心化和透明度的使命完全一致。Theta 網絡的聯合創始人兼首席執行官 Mitch Liu 也表達了相同的看法，強調 Xangle 在區塊鏈分析和生態系統發展方面的優勢，並期待在推廣 Theta (THETA) 和 Theta Fuel (TFUEL) 以及增強 Theta 區塊鏈的整體安全性和可擴展性方面取得顯著的協同效應。

Theta Network 宣布與布蘭代斯大學的劉實驗室建立重要合作關係，該實驗室由劉洪富教授領導，旨在利用 Theta EdgeCloud 來增強機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 研究。這次合作標誌著 Theta 在學術研究的去中心化 GPU 基礎設施中鞏固其領導地位的一個關鍵時刻。劉實驗室加入了包括史丹佛大學和首爾國立大學在內的知名機構名單，這些機構正在利用 EdgeCloud 的混合 GPU 能力來提升 AI 研究的生產力。通過整合這些去中心化資源，該實驗室可以訪問可擴展和高性能的計算能力，這對於推進他們在數據中心學習和聚類分析方面的研究計劃至關重要。 劉教授強調了這種整合的好處，表示 Theta EdgeCloud 的靈活性和成本效益使他們的團隊能夠專注於創新研究項目，而無需管理大量計算資源的負擔。該實驗室的研究主要圍繞數據中心學習，優先考慮訓練數據的質量和多樣性，而不僅僅是算法的改進。這種方法對於開發可靠和公平的機器學習模型至關重要，因為它確保所使用的數據集經過良好標註並能代表現實世界的情況。劉實驗室在這一領域的持續研究包括各種應用，如噪聲標籤修正和主動學習，展示了他們研究能力的廣度。 Theta EdgeCloud 的去中心化基礎設施不僅賦能於劉實驗室，還通過提供按需的高性能計算資源來支持更廣泛的學術社群。這一舉措使研究人員能夠動態分配資源，優化大型項目的性能和成本。隨著 Theta Network 繼續與領先機構合作，旨在促進 AI 和機器學習的突破性研究，確保研究人員能夠專注於他們的工作，而不受傳統計算限制的約束。這一合作代表了在使先進 AI 研究對全球學術機構更具可及性和效率方面的重要進展。

Theta 生態系統在體育、媒體、學術和 AI 初創企業等各個領域見證了顯著的增長和採用。在最新的四月總結中，Theta 與 NBA 的休士頓火箭隊合作，推出了一個名為 "ClutchBot" 的創新 AI 驅動吉祥物，成為了新聞焦點。這一舉措標誌著 Theta 在專業體育領域擴大影響力的重要時刻，展示了 AI 技術在增強粉絲互動和體驗方面的潛力。 除了與休士頓火箭隊的合作外，Theta 還在美國職業足球大聯盟（MLS）中取得進展，幫助聖荷西地震隊推出聯盟首個互動 AI 代理聊天機器人。這一發展突顯了 Theta 將 AI 解決方案整合到體育中的承諾，進一步確立了 Theta EdgeCloud 作為專業體育和電子競技中 AI 應用的領先平台。該平台持續吸引越來越多的團隊合作夥伴，鞏固其在市場中的地位。 此外，學術機構也越來越認識到 Theta 技術的價值。斯坦福大學的 AI 實驗室在 Vitercik 教授的領導下，已開始利用 Theta EdgeCloud 進行 AI 研究，展示了該平台在體育之外的多樣性。Theta 還推出了首個去中心化的按需 AI 模型 API 服務，為 EdgeCloud 增加了更多 AI 模型。這一擴展得到了頂尖電子競技團隊如 NRG 和 EvilGeniuses 推出其自有的 Agentic AI 聊天機器人的支持。隨著 Theta 世界巡演在巴黎區塊鏈周和杜拜的 Token2049 等活動中持續進行，該平台在區塊鏈領域獲得了更多的媒體報導和曝光。

在 2025 年 4 月 24 日，LBank 交易所宣布上市 Phoenix (PXT)，這是一種旨在橋接人工智慧 (AI) 與去中心化物理基礎設施網絡 (DePIN) 之間差距的新數字資產。PXT/USDT 交易對現已可用，標誌著 Web3 演變的重要一步。Phoenix 旨在提供一個模組化和可擴展的框架，以便在區塊鏈上直接開發 AI 代理和智能應用，增強用戶與數字資產和去中心化治理的互動。 Phoenix 的生態系統建立在可組合性和可及性的原則上，允許開發者和用戶以最小的技術障礙創建自主代理和去中心化應用。AI 與 DePIN 的整合將去中心化網絡轉變為可編程經濟，使 AI 代理能夠自主參與價值創造和資源協調。這種創新方法解決了當前 Web3 生態系統中的關鍵限制，例如跨鏈互操作性和非技術用戶的入門複雜性，同時增強了去中心化系統的現實世界實用性。 本地實用代幣 PXT 在 Phoenix 生態系統中扮演著重要角色，促進經濟互動並激勵開發者、代理和用戶的參與。PXT 代幣的總供應量為 210 億，分配包括社區激勵、生态发展基金，以及对团队支持和战略合作伙伴的分配。這種代幣經濟模型不僅推動交易和 dApp 操作，還促進可持續的 DePIN 經濟，允許質押和跨鏈經濟活動。Phoenix 準備在 AI、DeFi 和數字基礎設施的交匯處推動下一波採用。

在去中心化 AI 領域的一個重要發展中，io.net，一個針對 GPU 計算的 DePIN，已宣布與 Mira Network 建立戰略夥伴關係。這一合作旨在應對 AI 精確性和可靠性方面的迫切挑戰，目標是為先進的 AI 應用創造可擴展和去中心化的解決方案。通過利用 io.net 的去中心化 GPU 基礎設施，Mira Network 計劃在降低成本和延遲的同時提升其運營，從而為更高效的 AI 實施鋪平道路。 這一夥伴關係的一個關鍵組成部分是對 Mira Network 的節點委託者計劃的支持，該計劃允許貢獻者委託 GPU 資源。這一舉措降低了個人和組織參與去中心化 AI 生態系統的技術門檻，使他們能夠在獲得網絡獎勵的同時支持 Mira 的共識運作。隨著 AI 技術的持續發展，這一夥伴關係旨在確保 AI 能夠提供一致、可靠且無偏見的見解，這一觀點得到了 io.net 商務發展總監 Tausif Ahmed 的認同。 解決 AI 精確性挑戰的緊迫性在於目前的錯誤率在需要高級推理的任務中可達到 30%。Mira Network 旨在通過創新的發展來減輕這一問題，評估各種模型生成的 AI 輸出。他們的新整合報導已將首次錯誤率降低至 5% 以下，並希望通過持續研究實現低於 0.1% 的錯誤率。Mira Network 的增長主管 Stone Gettings 強調，與 io.net 的合作對進一步去中心化他們的網絡和為用戶提供可靠的 GPU 資源至關重要，從而加速 AI 在各個領域的採用。