DeepLink协议：云游戏未来的变革者

在快速发展的Web3云解决方案中，选择合适的平台对项目成功至关重要。本文比较了三种显著的选择：Phala Cloud、Akash Network和Fleek，各自满足不同需求。Phala Cloud专注于隐私保护计算，适合安全的AI应用；Akash Network提供去中心化计算市场，适合机器学习训练和可扩展后端；Fleek则专注于边缘和静态托管，为前端应用提供用户友好的部署体验。这些平台的架构和核心特征各具特色，Phala利用点对点执行确保机密性，Akash通过Kubernetes的容器市场实现灵活资源分配，Fleek则强调边缘托管。各平台的成本模型和工具也有所不同，Phala采用预付信用系统，Akash的竞标模式可能带来波动，而Fleek提供免费层，适合小规模项目。开发者应根据项目需求选择合适的云解决方案。

区块链基础设施公司Xangle于9日宣布，正式成为全球区块链主网Theta Network的企业验证者。Theta Network以其为人工智能、媒体、体育和娱乐等领域提供的去中心化云基础设施而闻名，拥有超过30,000个分布式边缘节点，确保高效运营和治理。Xangle将质押200,000个Theta（THETA）代币，增强网络安全和治理。Xangle成立于2018年，是韩国领先的Web3基础设施服务提供商，曾为多个全球项目担任验证者。Xangle联合首席执行官李炫宇表示，与Google、Samsung和CAA的战略合作使其成为企业验证者感到非常高兴，强调质押Theta验证者网络与Xangle的使命高度契合。Theta Network联合创始人兼首席执行官Mitch Liu也对Xangle在区块链分析和生态系统发展方面的优势表示期待，预期双方将在推广Theta（THETA）和Theta Fuel（TFUEL）方面产生重要协同效应。

Theta Network宣布与布兰代斯大学刘教授领导的刘实验室建立重要合作，利用Theta EdgeCloud增强机器学习和人工智能研究。这一合作巩固了Theta在学术研究中去中心化GPU基础设施的领先地位。刘实验室将与斯坦福大学和首尔国立大学等知名机构共同利用EdgeCloud的混合GPU能力，提高AI研究的生产力。通过整合去中心化资源，实验室能够获得可扩展的高性能计算能力，推动数据中心学习和聚类分析的研究。刘教授强调，Theta EdgeCloud的灵活性和成本效益使团队能够专注于创新研究项目，而无需管理庞大的计算资源。实验室的研究主要集中在数据中心学习，确保使用的训练数据质量和多样性，以开发可靠的机器学习模型。Theta EdgeCloud的去中心化基础设施不仅支持刘实验室，还为更广泛的学术社区提供按需高性能计算资源，促进AI和机器学习领域的突破性研究。

Theta生态系统在体育、媒体、学术和AI初创企业等多个领域实现显著增长。最新消息显示，Theta与NBA休斯顿火箭队合作推出了名为“ClutchBot”的AI驱动吉祥物，标志着Theta在职业体育中的影响力扩展。此外，Theta还帮助MLS的圣荷西地震队推出了联盟首个互动AI代理聊天机器人，进一步巩固了Theta EdgeCloud作为专业体育和电子竞技AI应用平台的地位。学术界也开始重视Theta的技术，斯坦福大学的AI实验室已开始使用Theta EdgeCloud进行研究。同时，Theta推出了首个去中心化的按需AI模型API服务，增加了EdgeCloud的AI模型。随着Theta世界巡回活动在巴黎区块链周和迪拜Token2049等活动中持续进行，该平台在区块链领域的曝光度不断提升。

2025年4月24日，LBank交易所宣布上线新数字资产Phoenix (PXT)，旨在连接人工智能（AI）与去中心化物理基础设施网络（DePIN）。PXT/USDT交易对现已开放，标志着Web3发展的重要一步。Phoenix提供模块化和可扩展的框架，使开发者和用户能够在区块链上直接开发AI代理和智能应用，提升数字资产和去中心化治理的用户互动。Phoenix生态系统基于可组合性和可及性原则，降低技术门槛，促进自主代理和去中心化应用的创建。PXT作为原生实用代币，促进经济互动并激励开发者、代理和用户参与。总供应量为210亿PXT，分配包括社区激励、生态发展基金及团队支持。该代币经济模型不仅推动交易和dApp运营，还支持可持续的DePIN经济，助力AI、DeFi与数字基础设施的下一波采用。

在去中心化AI领域，io.net与Mira Network宣布建立战略合作伙伴关系，旨在解决AI准确性和可靠性问题。通过利用io.net的去中心化GPU基础设施，Mira Network计划提升运营效率，降低成本和延迟，从而实现更高效的AI应用。该合作还支持Mira Network的节点委托计划，允许贡献者委托GPU资源，降低参与门槛，鼓励更多个人和组织参与去中心化AI生态系统。当前AI技术的错误率可达30%，Mira Network希望通过创新开发将这一问题缓解，已将初次错误率降低至5%以下，并期望通过持续研究实现低于0.1%的错误率。Mira Network的增长负责人Stone Gettings强调，与io.net的合作将有助于进一步去中心化网络，并为用户提供可靠的GPU资源，推动AI在各个领域的应用。