Render币(RENDER)表现强劲，AI领域乐观发展

随着2025年的到来，加密货币和区块链领域正面临重大变革，受到宏观经济因素、监管进展和技术进步的推动。Messari和Coinbase的分析表明，今年可能是Web3、人工智能和去中心化基础设施演变的关键一年。Fog Works在此运动中处于前沿，专注于创新、可持续性和社区参与，重塑数字格局。美国和欧洲的监管框架日益清晰，预计将促进机构采用和创新，Coinbase预测将出现更多合规的金融产品，包括代币化证券和合规的去中心化金融解决方案。AI与区块链技术的整合是一个显著趋势，去中心化的AI系统有望改变数据管理和隐私应用。Fog Works在2024年的成就为2025年奠定了坚实基础，推出了Foggie Max备份系统，提升数据安全和共享能力，并整合了AI功能，帮助用户创建个人知识库。

数据中心行业面临着满足人工智能（AI）巨大计算需求的挑战，尤其是在训练大型语言模型（LLMs）时。根据贝恩公司的报告，先进的AI模型在预训练阶段需要数千个图形处理单元（GPU），这对数据中心架构提出了更高要求。目前，主要云服务提供商运营的超大规模数据中心容量在50到200兆瓦之间，成本在10亿到40亿美元之间。预计到本世纪末，这些容量将需要扩展到超过1千兆瓦，成本将飙升至100亿到250亿美元。为应对这些挑战，去中心化物理基础设施网络（DePIN）应运而生，通过聚合小规模计算资源，降低对大型科技公司的依赖。DePIN利用区块链技术和去中心化治理，激励个人和组织参与，贡献数据存储、能源生成和计算能力。预计到2025年，DePIN将彻底改变AI领域，推动AI模型训练从集中式超级计算集群转向分布式网络，促进更广泛的AI开发参与，提升安全性和隐私性。

Aethir与Injective宣布合作，推出全球首个代币化GPU市场，旨在提升高性能GPU资源的可及性。Aethir专注于高性能计算基础设施，Injective则是知名的去中心化交易平台。新市场将为开发者、研究人员和GPU资源提供者提供一种新的互动模式，利用代币化技术，支持智能合约的自动交易，实现GPU资源的分时拥有和实时交易。这一创新模式降低了硬件投资门槛，使用户能够按需访问高性能计算资源。用户可灵活购买、出售或租赁代币化GPU算力，应用于去中心化借贷协议和永续市场等链上应用。此合作不仅影响AI和区块链领域，也可能对更广泛的GPU市场产生深远影响。尽管当前市场对相关代币的兴趣较低，但未来增长潜力显而易见。

进入2025年，4EVERLAND将进一步致力于通过创新的去中心化技术赋能Web3开发者和全球社区。继2024年与领先协议的合作和高级AI服务的推出后，4EVERLAND将专注于提供支持Web3生态系统的前沿基础设施。第一季度将推出4EVERBoost聚合器平台，为Web3开发者提供一站式Dapp启动解决方案，优化应用部署流程。公司还将深化与zkSync、Arbitrum和Optimism等关键参与者的合作，提升协议互操作性。第二季度将推出去中心化AI模型市场，简化AI计算资源的集成。第三季度，开放版4EVER节点网络将允许社区成员贡献闲置资源，提升可扩展性。第四季度将成立DAO，允许代币持有者参与治理，增强透明度和社区参与。2025年将是4EVERLAND创新与合作的一年，巩固其在Web3领域的地位。

io.net，去中心化物理基础设施网络（DePIN）领域的重要参与者，近期加入了戴尔科技合作伙伴计划。此战略联盟旨在提升io.net的业务发展、销售和市场营销能力。作为授权合作伙伴和云服务提供商，io.net计划将其去中心化GPU网络与戴尔的强大基础设施整合，为人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC）等新兴技术提供可扩展且具成本效益的解决方案。io.net业务发展副总裁Tausif Ahmed表示，此次合作标志着公司在AI、ML和HPC领域的领先地位。加入戴尔合作伙伴计划后，io.net将获得丰富资源，助力其去中心化GPU网络的扩展。此合作预计将增强io.net的市场推广能力，帮助企业客户获取先进计算解决方案，满足AI和ML行业对高效计算服务的需求。

在机器人领域，多个机器人在共享空间中有效协作一直是一个重大挑战。Auki Labs通过开发posemesh来解决这一问题，该技术提供了共享空间地图，增强了机器人对环境的感知与互动。目前，大多数空间地图缺乏上下文信息，仅提供几何数据，迫使机器人依赖计算密集的物体识别过程，降低决策效率并限制自主系统的可扩展性。Posemesh的引入旨在简化这一过程，提高机器人操作效率，减少计算需求。Unitree G1和Go2-W机器人是这一创新的前沿平台，能够有效导航预构建的空间地图。Posemesh促进了机器人之间的共享理解，使其能够协调动作和分配任务，提升效率并减少冗余。Auki Labs展望未来，希望机器人能够实时适应环境，克服计算瓶颈，实现无缝协作，为混合环境中机器人的广泛应用铺平道路。