推理资本市场

研究 • 2026年7月13日 • 40分钟

推理资本市场

一个新的金融层正在围绕AI推理形成。链上市场正在为计算定价、代币化访问权限，并为硬件提供融资。

引言

术语 链上推理资本市场 描述了协调AI模型推理的网络、协议、支持基础设施和应用集合，这些推理活动脱离了由前沿实验室和超大规模云服务商控制的中心化API界面，同时还包括在此类活动之上正在形成的金融层。与其将每个API调用都路由到前沿模型提供商（如 OpenAI、Anthropic 或为其服务的底层云提供商），用户可以将提示发送到由加密代币激励和链上结算协调的GPU运营商网络，并且在某些配置下，可以获得关于输出正确性和隐私性的密码学或经济保证。随着推理（即在新的数据上运行已训练的AI模型以产生输出的行为）已取代训练成为全球GPU需求的主要部分，这一领域在2026年吸引了越来越多的关注。与此同时，自主Agent已成为一类新的推理消费者——这些软件能够以编程方式付款，并且在无需人工参与的情况下运行。

近年来，去中心化GPU市场、推理协议、支付轨道、代币化、资本形成工具和链上流动性都曾有过自己的高光时刻。新的变化在于，这些基础组件正在汇聚成一个统一的集成系统——推理资本市场——预计随着推理越来越多地被用于所有工作，其需求将会不断增长。当前的链上实验正围绕具有实际生产力和经济意义的活动，以及并非仅来自加密领域的需求展开。

几股力量正在推动这种融合。GPU的使用正在从训练果断转向推理，而开放权重模型正在缩小与前沿模型在“足够好”的工作层级上的差距。这使得将原本成本高昂的任务路由到任何最便宜的提供商（无论是否使用加密轨道）变得经济可行。推理需求的不断增长也促使用户创造性地寻找计算资源。Citadel 最近发布了一份报告，显示根据Silicon Data LLM指数衡量的代币支出有所下降，反映出向更便宜模型使用的转变。（AI代币，即AI公司为其服务定价的单位，不应与加密代币（在区块链网络上创建的资产）混淆。）

包括 Coinbase、Microsoft、AirBnB 在内的许多公司最近也转向使用开放模型，其中主要是中国模型。OpenRouter 的最近融资也证明了市场对访问多样化模型以降低推理成本的需求在不断增长。这在一定程度上是供应限制的结果，这种限制使得提供推理的边际成本更高。

第二个力量是金融化。AI的普及以及将其智能作为几乎所有任务的输入，正在催生对其商品化和金融化的需求。越来越多的团队正在思考如何将AI计算变成一种可交易资产，从而融入更广泛的金融层。推理资本市场的早期框架正在浮现，将AI硬件和能力金融化，并旨在将这些整合成一个全面的市场。

GPU指数和期货市场

在深入探讨推理资本市场的链上表现形式之前，有必要先承认已经存在的规模大得多的链下市场，其中最引人注目的是GPU期货。

对AI建设规模的估算差异很大。摩根士丹利预测，到2028年，全球数据中心资本支出（不包括电力投资）约为2.9万亿美元，其中约2.5万亿美元专门用于AI相关的工作负载。麦肯锡估计，到2030年，数据中心将需要6.7万亿美元的全球资本支出，其中包括5.2万亿美元用于AI处理设施和1.5万亿美元用于传统IT工作负载；其AI特定情景范围从需求受限情况下的3.7万亿美元到需求加速情况下的7.9万亿美元不等。高盛估计，2026年至2031年间，AI基础设施资本支出（包括计算、数据中心和电力）约为7.6万亿美元。无论具体数字如何，这些预测一致显示，计算/硬件是支出的最大类别，在摩根士丹利、麦肯锡和高盛的估计中，占比大约在55%到67%之间。

由于供需因素未知，做出这样的预测很困难。一个因素是需求弹性。如果更便宜的计算被再投资于更大的模型和更广泛的部署，而不是作为储蓄被保留，那么效率提升将扩大使用量，而不是减少账单。另一个因素是芯片的使用寿命。这仍然是一个悬而未决的问题，折旧估计从三年到七年不等。虽然每年都有性能更强的芯片发布，人们预计这会使旧芯片趋于过时，但这些旧芯片却持续保有价值。严重的供应限制使得使用旧硬件成为满足需求的必要条件，而且它们也可以用于服务较低层级的模型。结果是大量持续的资金流入一种波动性资产，而这正是市场开始形成以对该资产进行定价、对冲和融资的条件。

采购计算的工作被比作毒品市场，你有一个可以打电话要货的“人”。

从某种意义上说，这些市场已经存在，只是还没有标准化形式。大型买家已经在私下锁定未来的计算资源，从按需小时租赁到多年期预留合同（GPU版的承购协议），再到提供商与其最大客户之间的双边交易，这些交易通常以不透明、关系驱动的谈判定价。像 OpenAI 这样的前沿实验室批量出售代币，超大规模云服务商相互预留容量，而新云服务商则向云服务商和经纪人购买远期容量，因为供应不足。全球最大的推理运营商之一 Baseten 将当今采购计算的过程比作毒品市场，你需要一个可以打电话要货的“人”。那些从不透明中获利的公司——经纪人和依赖关系和信息交易的大型持有者——几乎没有理由放弃这种模式，转向透明的界面和微乎其微的效率提升。类似的既得利益者阻力——来自维托尔、BP、壳牌等公司——曾扼杀了长达十年试图建立液化天然气交易所的努力。GPU 期货正基于这个碎片化的基础出现，作为转移价格风险的标准化层，但尚未取代容量的提供方式。

对于期货市场来说，它需要一个准确的指数供合约参考。这对于计算来说比对于更标准化的商品更难。如果不指定芯片、其内存和网络、地区以及容量是按需还是预留，GPU小时意义不大。在电力、带宽和液化天然气成为流动性市场之前，其基础商品的类似差异也曾存在。每次都以相同方式解决，即通过定义等级和参考价格，而不是坚持每种商品单位都完全相同。原油以纽约商品交易所的西德克萨斯中质原油（WTI）合约和布伦特等基准等级定价。天然气以亨利枢纽等枢纽定价。

GPU 正在趋向类似的结构。Ornn（Galaxy 投资组合公司）发布了一个基于实时交易数据构建的计算价格指数。Silicon Data 每天在彭博终端上发布 H100、A100 和 B200 租赁指数，将不同配置、提供商和地区的定价数据标准化为单一基准。Compute Desk 也在朝着同一方向努力。正如 Ornn 所描述的，这些指数的运作方式更像有担保隔夜融资利率 (SOFR) 而不是其不幸的前身 LIBOR。每个指数都基于市场上观察到的广泛交易池构建，而不是一个小组成员的估计，它追踪的不是单个 GPU，而是一组定义计算的当前价格。这种真实世界的根基使得异质性变得可控。该指数不需要任意两个 GPU 小时完全相同，只需要足够多的真实交易来计算一个代表性价格。它仍然面临一个原油不存在的问题。WTI 几十年来一直锚定着石油，因为标准桶不会改变，而 GPU 基准会随着设备从 H100 升级到 H200、B200、GB200 和 Rubin 而衰减，迫使参考标准每代都要重写。碎片化加剧了这一问题，因为 AMD、谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、超大规模云 ASIC 和主权芯片在不兼容的硅片上分散了需求。持有持久的基准变得更加困难，而非更容易。

第二个争议点是结算。一个希望对冲其计算预算的实验室或一个持某种观点的交易台，可能满足于纯粹的价格风险敞口，而不是硬件本身。对他们来说，一份根据指数支付差额的合约就是全部意义所在。然而，一个需要真实芯片来服务客户的新云服务商需要的是容量本身。现在推出的期货是现金结算的，因为价格对冲需求最容易标准化，这也是大多数商品期货进行金融结算的原因，即使买家可以接收实物。实物交割是可能的，但提供起来麻烦得多，因为它需要进一步的标准化和特异性。考虑到现金结算期货的发展速度和新兴需求，如果未来一年内出现实物交割合约，也不会令人意外。有一种观点认为这个顺序是颠倒的。在指数较薄的情况下进行现金结算，当少数卖家控制供应时，容易引发操纵；商品通常需要实物交割，或一个有效的实物交换机制，才能首先迫使价格与现实收敛。

一个市场还需要双方都有真实的交易理由，而不仅仅是持某种观点的投机者。天然的买家是其成本与计算Hook并希望锁定成本的公司。这包括AI实验室、应用公司以及已经向下游承诺容量并需要确保投入的新云服务商。天然的卖家是那些持有GPU库存且未来用途不确定的公司、超大规模云服务商、大型GPU所有者和经纪人。为GPU购买提供融资的贷款机构也需要相同的参考价格，因为由贬值硬件支持的债务必须按照某种标准进行计价。投机者和自营交易公司存在于每一个有机会赚钱的市场中，他们位于顶层并提供流动性。目前，市场的主要结构性紧张在于大多数卖家希望卖出长期合约，而买家希望买入短期合约，因为卖家希望锁定收入，而买家希望获得灵活性。

尽管存在这些挑战，更成熟的GPU市场的早期迹象已经开始显现。包括 Kalshi 在内的预测市场平台已经推出了特定 GPU 价格的市场。纽约证券交易所的母公司洲际交易所（ICE，与 Ornn 合作）和芝加哥商品交易所（CME，与 Silicon Data 合作）已宣布计划在未来一年内上市 GPU 期货。"作为商品的计算"可能很快成为现实。

链上推理资本市场

模型和推理提供商本质上是代币工厂。他们将原油输入（GPU）提炼成代币形式的输出。虽然 GPU 小时正通过 GPU 指数日益标准化，但其之上的代币层远未发展成熟，并且由于一个模型的代币定价与另一个模型不同而变得复杂。尽管如此，这一层正在开始成形。中国的三大国有电信运营商已经开始将推理作为计量公用事业进行零售，像移动数据套餐一样销售标准化的月度代币套餐。据报道，亚马逊将开始根据消耗的代币数量向 Anthropic 付款，而不是根据此前承诺的计算小时数。上海期货交易所据说正在设计与 AI 代币Hook的期货，这是 CME 和 ICE 在输入端构建的 GPU 合约的对应物。

加密领域正在构建自己的版本。这些链上推理资本市场建立在既有的加密-AI 基础组件之上，例如 GPU 提供商和去中心化模型开发者，同时纳入了新出现的垂直领域，例如Agent 支付标准和代币化的推理市场。该生态系统已经跨越许多链和执行环境，但由于其已建立的开发者和用户基础，开发活动特别集中在 Base 和 Solana 周围。

核心是推理提供商和网络，即将提示转换为输出的项目。它们周围是使推理变得有用、可获得和可金融化的各层：模型开发者、GPU 和计算提供商、路由器和市场、Agent 和应用、支付轨道以及资本形成基础设施。这些外围层之所以重要，是因为它们要么创造推理需求，要么提供推理输入，要么将其使用转化为可以支付、融资、路由或拥有的东西。

其中许多产品并非加密领域独有，在链下也有相近的对应物。在堆栈顶部，像 Hermes 和 Ironclaw 这样的 Agent 工具框架可以互换地使用来自前沿实验室或像 Venice 这样的链上提供商的推理。来自 Nous Research 等去中心化开发者的模型可以在 OpenRouter（一个大型语言模型的一站式商店）上访问。GPU 提供商是超大规模云服务商和数据中心的无许可、开源对应物，通常规模小得多。像 x402 和 MPP 这样的 Agent 支付协议可以像支付 Venice 一样轻松地支付 OpenAI 或 Anthropic 的订阅费用。程序化结算正迅速成为标准，而不仅仅是加密领域的优势，OpenAI 和 Visa 最近也宣布了他们自己的 Agent 支付基础设施。

独特的组成部分出现在金融化方面，加密改变了推理的拥有、定价和融资方式。我们已经广泛讨论了加密轨道如何加速资本形成（阅读我们的报告“ Agent 飞轮”和“ 为机器人融资”），其中许多相同的基础组件直接适用于推理。

推理金融化吸引了一系列链上项目，它们利用区块链支付轨道和代币化将推理活动转化为可交易资产。这采取三种形式。

• 推理服务提供商（如 Venice 和 Morpheus）将推理访问代币化，将未来推理的索取权转化为可以持有、定价和转售的东西。
• 有用工作量证明项目（如 Pearl 和 Ambient）将推理产生代币化，为提供推理服务的工作支付代币。
• 信用提供商（如 USD.AI）则有所不同。它们不是将推理代币化，而是为其运行的硬件提供融资，利用稳定币存款为底层的 GPU 和数据中心提供资金。

总的来说，这些组件汇聚在一起，形成了链上推理资本市场。

推理提供商

推理提供商层是堆栈的核心。这是去中心化推理最直接地类似于传统 AI API 市场的地方。用户或开发者选择一个模型；发送一个提示；按代币、请求或通过订阅付费；并接收输出。在最简单的版本中，这看起来像是使用 OpenRouter、Together AI、Fireworks 或一个前沿实验室的 API。不同之处在于，原生加密提供商可能从去中心化 GPU 网络获取容量，接受稳定币或代币作为支付方式，提供对开放或未经审查模型的访问，包含隐私保证，或将代币化的访问权限附加到使用上。

OpenRouter 是链上推理能够找到的最有利场所之一。那里的需求按代币定价，用户可以在任何请求上自由切换提供商，这正是更便宜或更快的提供商应该抢占份额的环境。在过去三个月里，链上提供商处理的代币量约占 OpenRouter 每日处理量的 0.5%-1%，而在此期间 OpenRouter 处理的总代币量继续爆炸式增长。虽然这显示了加密原生社区之外的一些初步吸引力，但这仍然是总使用量的一小部分，并表明这些提供商尚无法与成熟的中心化产品竞争，无论是由于缺乏分发渠道、相对成本还是其他因素。

但 OpenRouter 仅代表了总代币使用量的一部分。例如，Venice 报告称，6月23日通过其所有接入点处理了 1000 亿个代币，是其通过 OpenRouter 处理量的 10 倍。仅看 OpenRouter 的使用情况并不能反映单个项目层面的总吸引力，在这些项目中，链上推理提供商正试图通过各种方法建立稳定的客户群。其中一些是特定功能。Venice 积极将隐私作为区分特征进行营销，使用户能够更放心地访问推理，减少对其提供商保留、检查、泄露、审查或被迫披露敏感信息的担忧。Chutes 和 AkashML 使任何人都可以将 GPU 插入其网络，并将潜在计算货币化，以试图降低成本。虽然这些功能可能为提供商赢得一些份额，但中心化提供商在很大程度上可以复制这些功能，可能不足以获得有意义的市场份额。

链上产品能够实现真正差异化之处在于金融化推理的机制，将访问转化为买家可以拥有、持有和转售的资产，而不是只能消费的订阅。

Venice：代币化推理所有权

Venice 由加密 OG 和连续创业者 Erik Voorhees 创立，是将推理访问转化为可拥有资产方面走得最远的项目。它运行一个双代币系统 VVV 和 DIEM，将对未来推理的索取权包裹成持有者可以铸造、拥有和转售的东西。

VVV 作为项目的“资本资产”。它不赋予 Venice 平台的所有权（该平台有其独立的股权；6 月，Venice 筹集了 6500 万美元的 A 轮融资），但持有者理论上可以从项目的成功中受益。最直接地，Venice 收入的一部分用于购买并销毁 VVV。这种购买并销毁机制有两种方式：从一般收入中提供资金的可自由支配销毁，以及将每个新订阅固定部分路由到购买并销毁代币的程序化销毁。到目前为止，42% 的 VVV 已被销毁。

VVV 还具有实用性功能。可以质押任意数量以赚取年度 VVV 排放，或者可以质押 100 个 VVV 以解锁专业版订阅。然而，它最有趣的用途是与 DIEM（Venice 的“计算资产”）的关系。持有者锁定质押的 VVV 来铸造 DIEM，每个 DIEM 永久授予价值 1 美元的 Venice 推理积分。持有 100 个 DIEM 就拥有 100 美元的 API 积分，可以在 Venice 平台上的每个模型上使用，并且是永久性的（或者至少只要 Venice 还在运营）。

每个 DIEM 所需的质押 VVV 数量遵循 Venice 设定的曲线，随着 DIEM 供应接近 Venice 控制的目标而呈指数级上升，因为每个 DIEM 在其账面上都是一项永久性的每天一美元负债。现在供应接近该目标，因此比率已从推出时的每 DIEM 大约 90 个 VVV 上升到今天的几百个。这抑制了发行，意味着早期铸造者以 VVV 计价的方式获得了远低于现在任何人所能获得的 DIEM。虽然 VVV 被锁定以支持 DIEM，但质押者仅保留常规 VVV 质押收益的 80%，另外 20% 被路由到 Venice。而且，只有通过销毁 DIEM 才能解除锁定，因此已经出售的铸造者必须从市场上重新购买 DIEM 才能收回其 VVV，如果价格上涨则会遭受损失。确切的铸造公式在这里。

这两个代币相互加强。DIEM 只能通过锁定质押的 VVV 来铸造，因此 DIEM 需求的增长会将 VVV 从流通供应中抽走，并赋予其超越投机的用途。反过来，DIEM 受益于 Venice 的增长。该平台变得越有用、使用越广泛，对其日常访问的可转让索取权就越有价值。DIEM 持有者不仅拥有可转售的推理，他们还持有一个与 Venice 成功Hook的头寸。

即使从未接触过加密技术的用户，更广泛的产品也会推动代币经济。Venice 团队表示大多数用户并非加密原生，许多人并不关心代币。但当他们订阅、购买积分或使用平台时，这些活动仍然会推动 VVV 的购买和销毁以及 Venice 推理的需求。代币经济位于产品下游，而不是取代产品。Venice 不是一个寻找 AI 用例的加密代币，而是一个将其部分使用和访问权限路由到代币化推理市场的 AI 产品。

让 Venice 的 DIEM 与众不同的是所有权。它让用户拥有他们消费的推理，而不是租用。

DIEM 是一个关于如何代币化和交付推理访问的实验。让它与众不同的是所有权。它让用户拥有他们消费的推理，而不是租用。按次付费的买家一旦使用了推理就什么也拿不回来，而代币化访问的持有者拥有一个他们可以保留、转让或出售的资产。这开启了几个用例：

• 由于该索取权是可交易的，需求不均衡的持有者可以保留基线访问，然后出售或租赁他们不需要的天数，从而收回按次付费会白白放弃的成本。Agent 可以直接持有 DIEM，从而获得无许可、可拥有的推理余额以供使用。这可以通过像 Aerodrome 这样的场所进行直接销售，或者通过像 Surplus、UsePod、AntSeed 或 CarpeDiem 这样的市场进行固定期限租赁。

• Venice 团队经常引用的另一个案例是，用户购买 DIEM，使用一天进行推理，然后第二天卖回。如果价格保持稳定，推理实际上就是免费的。如果价格上涨，用户就会获利。反之亦然。如果价格下跌，持有者可能损失远远超过直接购买推理所需的成本。对某些用户来说，这意味着他们可以在消费推理的同时投机其价格。

• DIEM 还可以提供成本确定性。需求稳定、可预测的企业或 Agent 可以使用 DIEM 以计算计价的方式固定其计算成本，这与多年期云预留的逻辑相同。它无法知道一美元的推理在两年后能买到什么，但它现在就可以锁定这一点，如果它以后使用了访问权限并以接近成本的价格转售，那么推理就会很便宜。按 1270 美元（截至 2026 年 7 月 7 日 DIEM 的价格）计算，一个 DIEM 大约相当于按每天一美元计算四年的积分，因此买家相当于预付款了永久流中大约三年半的价值。问题是，购买这种确定性意味着持有一个波动、永久、美元计价的资产，这与买家想要的确定性相悖。根据一个永久承诺定价，DIEM 隐含着对 Venice 继续提供服务能力的两位数贴现率，并且该索取权只有在 Venice 继续提供服务时才有价值。

该机制还处于早期阶段，并带有真正的缺点：

• 代币化推理对于需要拉动需求并筹集资金的发行者来说最有用。拥有最佳模型和真实定价能力的实验室几乎没有动力进行代币化，因为这牺牲了客户之间的价格歧视、损耗收入（未赎回积分）和重新定价的灵活性。

• DIEM 没有使持有者完整收回的到期日，也没有其背后的抵押品或储备金，这与下面讨论的 GPU 支持贷款不同。这是一个开放式的赌注，即 Venice 几年后仍在提供美元计价的推理服务，如果没有服务则没有任何契约或追索权。

• DIEM 是对 Venice 决定一美元推理能买什么的索取权，而不是对固定推理量的索取权。Venice 设定每个模型的代币价格，该价格可能因需求和可用性而波动。风险不仅在于市场价格变动的方向；还在于 Venice 和持有者之间的自由裁量权。更便宜的模型应该意味着美元能买得更多，但只有当 Venice 将节省下来的成本传递下去时，持有者才能看到这种节省。

Erik Voorhees 的 Venice 是将推理访问转化为可拥有资产方面走得最远的项目。（YouTube/ReasonTV，CC BY 3.0）

更深层次的问题是，DIEM 的永久性、美元计价形式是否是推理买家想要的风险敞口，或者他们是否更倾向于有期限、以计算或代币计价的索取权，或者两者兼有。

今天，DIEM 主要作为一种投机资产持有，而不是用作推理访问，每周使用的推理量不到提供的 50%。Venice 自己的资料称 DIEM 是一种“区间限定永续品”，并将其买家分类为 API 用户、在不卖出的情况下提取价值的 VVV 持有者，以及利用价差套利的投机者。后两者占持有者的大部分。最接近的中心化类比是 OpenAI 的 Scale Tier：对模型吞吐量的预付费承诺，以每分钟代币计价，并在固定期限内购买。但 Scale Tier 不是可拥有的推理。它是 OpenAI 平台内绑定账户、不可转让的容量。DIEM 的优势恰恰相反：它可以在整个加密推理堆栈中被持有、转售和组合。更好的工具可能将 Scale Tier 的期限和以计算计价的容量与 DIEM 的所有权和可转让性结合起来。

对于 Venice，每一个未结清的 DIEM 都是一美元的计算资源，它必须提供服务，而且永远不能卖给任何人——这是一种负债。这就是为什么它用收入来回购代币，而不是作为对持有者的恩惠。

最终，VVV 和 DIEM 并非旨在类似于 Venice 的股权工具。它们最初是作为引导机制来建立平台的用户群。今天，它们的价值来自于它们提供的计算索取权。一个 VVV 持有者，通过他们可以铸造的 DIEM，拥有对 Venice 推理的永久索取权，随着 Venice 的增长及其计算变得更加有价值，该索取权也会增值。对于 Venice，每一个未结清的 DIEM 都是一美元的计算资源，它必须提供服务，而且永远不能卖给任何人——这是一种负债，这就是为什么它用收入来回购代币，而不是作为对持有者的恩惠。一方拥有索取权并希望它升值；另一方欠下它并希望管理它减少。这种在 Venice 计算中的共同位置，而不是任何股权利益，是凝聚力所在，也是使 VVV 成为引入实用代币机制以建立推理业务的有趣尝试的原因。

代币化推理生产

Venice 代币化的是对推理的访问，而有用的工作量证明网络则代币化其生产，利用排放来补贴服务它的成本。工作量证明通过向解决任意难题的任何人支付代币奖励来引导一个网络，这正是保护比特币安全的原因，也是它消耗能源而别无他用的原因。有用的工作量证明用真实的推理替换了这个难题，因此保护链的计算也同时生产出客户愿意支付的东西。Pearl 和 Ambient 是当前两个活跃的尝试，基于相反的设计。

Pearl

Pearl 网络是一个基于比特币代码库分叉的 Layer-1 区块链，它保留了后者的 UTXO 模型和难度调整，但用矩阵乘法（AI 推理和训练中的核心操作）取代了 SHA-256 哈希算法。Pearl 声称，服务客户推理的同一个矩阵乘法可以兼作挖矿尝试。

当 AI 模型回答一个提示时，在底层它将两个大的数字网格相乘；这就是矩阵乘法。Pearl 让矿工获取那些精确的网格，通过添加一层随机数稍微打乱它们，然后改为相乘打乱后的版本。相乘打乱的网格是重计算，正是这个计算被用于挖矿竞赛。在运行时，中间结果会不断与难度目标进行比较。如果其中一个低于目标，该矿工就赢得区块，这与比特币使用的规则相同，只不过被测试的工作是服务一个模型的真实计算，而不是标准挖矿中的一次性哈希。一旦乘法完成，一个快速的最后步骤将随机层减去，留下客户想要的精确推理请求。因此，单一的乘法行为同时产生了两件事：真实的 AI 输出和获得区块奖励的机会。

两个设计选择使得这种双重功能变得实用。Pearl 作为一个 vLLM（AI 公司已经用来运行其模型的流行软件）的插件提供，因此提供商可以将其打开而无需重建其设置。并且由于获胜条目必须被发布以供网络验证，Pearl 将其包裹在一个零知识证明中，这样客户的提示和提供商的专有模型权重保持隐藏。添加所有这些的成本很小。Pearl 报告称，以其方式运行模型会增加大约 0.5% 到 10% 的额外工作，并且在 Llama-3.3-70B（一个广泛使用的开放模型）上的启动测试中，Pearl 版本以与正常版本相同或更快的速度运行，因为团队重新设计的核心计算版本在某些配置中恰好比标准版本更高效。

作为最早将工作量证明和推理结合的网络之一，Pearl 在推出后吸引了矿工的强烈早期兴趣，哈希率迅速攀升。但是该协议无法区分有用的计算（服务于真实推理请求的计算）和无用的计算，因为无论客户是否想要结果，计算都是有效的。Pearl 的白皮书也假设了这一点，在其假设中纳入了一部分矿工纯粹为了赚取区块奖励而运行一次性计算。Pearl 的启动证明了这一点。早期的挖矿热潮推动了计算的快速增长，几乎没有迹象表明其中任何计算服务于真实的推理。

然而，有越来越多的迹象表明它获得了现实世界的牵引力。最值得注意的是，5 月 Pearl 宣布了与 Together.ai（领先的推理和计算提供商之一）的合作，推出了一个定价比 Together 标准费率低 25% 以上的推理端点，折扣由在相同计算上获得的 Pearl 代币奖励资助。最终，Pearl 的双重用途设计只有在真实的、付费的推理需求驱动计算时才能提供有用的工作。缺乏这种需求，仅凭区块奖励只会吸引投机矿工，结果只是另一个比特币风格的工作量证明，没有生产性产出。

Ambient

Ambient 选择了与 Pearl 相反的设计。它不是让矿工运行任何模型，而是将整个网络标准化为一个大开放权重模型，并围绕验证该模型的输出来构建其共识。

Pearl 让矿工通过蛮力竞争，全部竞相解决同一个难题，而 Ambient 让矿工通过拍卖竞争。用户或 Agent 发布一个带有截止日期和价格的推理工作（实际上是“在 X 分钟内提供这个服务，我付 Y 美元”），矿工竞标接受它。获胜的矿工在网络模型上运行查询，并存入一笔押金，如果未能按时交付则没收该押金，这使其对质量和速度承诺负责。然后，一组随机选择的验证者（其优先级根据每个验证者有用工作记录而非质押资本加权）检查结果。由于矿工同时服务于许多不同的工作，而不是全部竞相争取同一个区块，网络避免了使传统工作量证明变慢的瓶颈，整个系统（一个将质押替换为有用工作的 Solana 分叉）旨在以类似 Solana 的速度运行。

Ambient 是 OpenRouter 上 Kimi K2.7 模型输入和输出代币的第二便宜提供商

拍卖也是使 Ambient 的推理定价具有竞争力的机制。普通的 API 提供商必须从用户的付款中收回服务请求的全部成本。Ambient 的矿工可以为同一单位的工作获得两次报酬：一次来自赢得其查询的用户或 Agent，另一次来自通过协议奖励验证的有用工作。由于矿工以规定价格和延迟目标竞争工作，他们应该根据预期代币奖励后的净成本进行出价，而不是奖励前的总成本。实际上，代币排放补贴了供应方，而拍卖迫使此类补贴的大部分以更便宜推理的形式传递给需求方。与通用挖矿补贴的重要区别在于，奖励与某人发布并付费的工作Hook。如果该机制有效，排放购买的不仅仅是哈希率；它们购买的是更便宜、经过验证的推理，这吸引了更多的使用，为矿工提供了更多的工作，并加强了网络代币需求的基础。

这个拍卖也让 Ambient 声称它解决了 Pearl 没有解决的问题。在 Pearl 中，无论客户是否想要输出，矿工都通过运行矩阵乘法来赚取区块奖励，这就是为什么网络吸引了不服务于真实需求的计算。在 Ambient 中，矿工只有赢得某人发布并付费的工作才能赚取 Ambient 代币（尚未发布），因此挖矿和服务真实的推理根据设计是同一个行为。

Ambient 还采取了一种独特的方法来验证推理输出。如果矿工声称它已经在约定的模型上运行了你的查询，你怎么知道它没有为了省钱而悄悄切换到更便宜、质量更差的模型？即使是当今的中心化提供商也存在这种真正的担忧，它们曾被指控悄悄降低模型质量以削减成本。Ambient 的答案利用了语言模型工作原理的一个特性。当模型生成文本时，每一步都会产生 logits，即它在选择下一个词之前分配给每个可能的下一个词的原始数值分数。这个分数流实际上是哪个确切模型在进行思考的指纹，并且可以哈希成一个短数字并进行检查。

为了检查生成了数千个输出代币的矿工，验证者不会重新运行整个工作。它在文本中随机选择一个点，要求矿工提供该点的指纹，然后只在该点上运行模型一个代币，看看它自己的指纹是否匹配。一个代币的工作确认了数千个。这类似于比特币，其中产生工作很昂贵，但检查工作很便宜。Ambient 声称这使得验证成本开销接近 0.1%，而其他项目尝试的零知识证明方法大约有 10 倍到 1000 倍的开销。

有用工作量证明有多有用？

将这些项目与去中心化计算的其他部分区分开来的是，保护链的工作正是客户想要的工作。当它起作用时，一单位能源既买到了安全性也买到了可销售的产品。挖矿是提供商已经在运行的硬件上的第二收入流，并且输出足够可验证，以至于 Agent 可以在无需信任提供商不会降低模型或切断访问的情况下购买推理。

在缺乏足够真实需求的情况下，仅凭区块奖励会吸引矿工，工作量证明网络会充满不服务任何客户的计算，形式上有用但实质上无用。

除了技术挑战之外，还有两个问题介于这一承诺和其实现之间。第一个是需求。去中心化推理网络与中心化提供商和纯 GPU 租赁竞争，后者更便宜、更快，并且没有附加的加密代币。要获胜，必须有买家需要以最小化信任的形式进行推理——可验证、抗审查、中立，没有可以拉骗他们的提供商。今天愿意为此付费的需求份额仍然很小，但随着这些项目证明它们能够以更低的成本提供一致、稳定的推理，或者随着对中心化 AI 信任的侵蚀，这一份额可能会迅速扩大。Pearl 的启动是一个警示性例证。在缺乏足够真实需求的情况下，仅凭区块奖励会吸引矿工，网络会充满不服务任何客户的计算，形式上有用但实质上无用。

第二个是代币价值积累。每个项目都承诺一个飞轮：真实使用推动对其加密代币的需求，这为保护网络的挖矿奖励提供资金，进而支持更多的使用。但还没有项目完成这个循环。挖矿铸造代币，矿工出售代币以覆盖成本，但需求方没有任何东西迫使他们获取代币，因为消费实际产品（推理或证明）在规模上大多不需要加密代币。Pearl 的推理可以用美元支付，其提议的未来市场（代币将在其中购买计算）是默认循环尚不存在的默认承认。Ambient 已推迟发布其代币经济学，并且没有说明推理是否将以代币定价。因此，每个代币都是被赚取然后出售，而不是被使用。

最有可能的是，这些网络将使它们的代币成为推理的本机支付轨道，这是关闭循环的明显方法。与允许它们以低于市场价格提供支持的排放补贴相结合，这一策略可能很引人注目。更便宜的推理吸引了真实使用，如果必须用代币支付，那么使用就变成了代币需求。然而，只有当这种采用持续下去，随着补贴减少，有机代币需求最终超过排放抛售压力时，飞轮才会朝正确的方向旋转。

为AI推理硬件融资

虽然 Venice 将推理访问代币化，Pearl 和 Ambient 将推理生产代币化，但在它们之下的一层，一个不同的链上市场正在出现，为推理运行的 GPU 提供融资。这是本报告中加密技术发挥其优势的最清晰案例，它之所以有效，正是因为它不铸造代币，也不试图引导对代币的需求。它针对硬件进行常规融资，将稳定币存款引导到为购买 GPU 的运营商提供的贷款中，并用租赁现金流偿还存款人。

最大的运营商已经通过银行融资、资产支持证券化和私人信贷来为其设备融资。CoreWeave 数十亿美元的 GPU 支持债务是典型例子。较小的新云服务商则更加困难。他们拥有硬件并持有支持贷款的合同现金流，但缺乏资产负债表、财务功能和贷款机构关系来快速获得贷款。USD.AI 向他们提供贷款。存款人提供贷款资金，租金收入偿还贷款，利息作为收益返还给存款人。三件事是银行难以匹敌的。贷款人方面对任何持有稳定币的人开放，而不是一组封闭的信贷基金。每一笔贷款都成为一种可组合的链上工具，可以在其他地方进行质押、交易或作为抵押品。抵押品索偿在链上表示，同时在底层仍然依赖传统的法律执行。

USD.AI 运行在两个代币上。存款人铸造 USDai，这是一种由 PayPal 的 PYUSD（而 PYUSD 又由美国国库券和现金支持）支持的合成美元。USDai 不产生收益，旨在保持流动性和可组合性。要获得收益，存款人将其质押为 sUSDai，其价值随着头寸获得奖励而积累。收益来自两个地方：活跃贷款中 GPU 借款人支付的利息，以及闲置资金在部署之间的美国国库券收益。在贷款组合约占储备金一半的情况下，质押收益约为 8%，该协议的目标是随着更多资本被部署，达到 10% 到 15% 的收益率。

对实物 GPU 进行贷款的难点在于当借款人违约时执行索偿。USD.AI 表示通过 CALIBER（抵押资产分类账：保险、保管、评估和赎回）来处理这一点。在该框架下，融资的 GPU 被记录并代币化为 ERC-721 NFT，USD.AI 称其在统一商法典第 7 条下作为合法的所有权凭证。借款人可以通过保管安排继续使用该机器，同时 NFT 被质押为抵押品。因此，代币和机器之间的联系既不是自动的也不纯粹是技术性的；它依赖于文件、现场检查、安装证明、保险、抵押品监控、留置权文件以及数据中心或保管人的合作。在违约时，链上拍卖可以转让合法的索偿权，但实物回收仍然依赖于链下的法律和运营栈。该框架的耐久性尚未经过一个完整的困境收回周期的测试。

一个流动性代币坐落在三年期分期偿还贷款上，会导致资产-负债期限错配。大多数 RWA（真实世界资产）信贷协议通过承诺即时赎回掩盖了这一点，然后在压力下崩溃，正如 USD0++ 脱钩所显示的那样。USD.AI 不承诺立即退出。赎回按照 30 天的周期，根据已分期偿还的本金，以先进先出的方式清算，并且协议不会清算表现良好的贷款来为提款提供资金。从 Flashbots 的 MEV-Boost 设计中借用的一个定价队列位于其上，允许希望插队的赎回者对优先级进行竞价，这些费用被路由给等待的持有者。贷款条款类似于 CMBS：70% 到 80% 的贷款价值比，覆盖大约三个月债务服务的借款人储备，错过付款则没收资产，以及通过专用合作伙伴进行保险、监控和收回的硬件。

USD.AI 属于本报告的原因在于，它与定价层形成了闭环。为 GPU 提供融资的贷款机构需要一个抵押品的市场参考：硬件可以赚取多少、它折旧多快、什么预支率是安全的，以及如何对冲风险敞口。计算指数和期货提供了这种参考。GPU 支持的贷款机构提供了使这些价格在财务上有用的真实信贷风险。简单地说，定价市场告诉贷款机构机器价值几何。

风险显而易见，高收益正是市场对其的定价。整个结构依赖于 GPU 租赁费率保持足够强劲以偿还贷款，这与本报告其余部分所依据的相同需求变量，在这里表现为信贷风险。如果推理需求减弱，或者 GPU 供应赶上并且租赁费率下降，借款人的现金流将会压缩，违约将会增加，并且正是在协议需要出售抵押品时，抵押品的价值会降低。USD.AI 的贷款在三年内分期偿还，以其声称的七年使用寿命作为安全边际，更快的硬件周期将缩小这一差距。由于这是加密来源的资本为 AI 资本支出周期提供资金，低迷将同时打击抵押品价值、借款人需求和存款人胃口。这种相关性是一个值得关注的风险。

两个先例可以映射到这里。Maple Finance 表明，当专业承销被包装成流动性强、可组合的收益代币时，链上信贷可以规模化。其模式证明 DeFi 用户将通过代币化的索偿权为管理的私人信贷风险敞口提供资金。USD.AI 使用类似的分销包装，但针对的是更硬的资产——流动性差、折旧中的 GPU——而不是更具流动性的加密抵押品或期限更短的机构信贷。OnRe 展示了相同的包装应用于另一个受限制的真实世界市场——再保险。它允许用户通过一个可组合的美元资产访问来自保险费和抵押品回报的收益流。共同点是分销。加密轨道拓宽了对私人市场的访问，但它们并没有使底层资产的风险降低。

结论

目前，无论是链上还是链下，推理资本市场相对于 AI 行业的增长来说都非常小。链上产品要想规模化，就必须证明它们引入的优势是可持续和持久的。

这些优势是显而易见的。代币化访问（Venice）将对推理的索取权转化为一种不记名资产，持有者可以保留、转售、租赁或交给 Agent，而不是绑定到一个账户、提供商可以撤销的订阅。有用工作量证明（Pearl 和 Ambient）利用代币排放以低于市场成本的价格补贴推理，并使输出可验证，这样买家就可以在不信任提供商不会偷偷换成更便宜模型的情况下付款。融资（USD.AI）将非流动性的 GPU 信贷转化为一种可组合的工具，任何持有稳定币的人都可以为其提供资金并退出，速度比传统信贷行业更快。在这三者之下，堆栈是无许可和程序化的，这种形式最适合很可能推动链上资本市场推理大部分需求的 Agent 类别。加密技术正在所有权、中立性、可组合性和资本访问重要的地方得到应用。

采用面临的阻力并不小。没有人将计算的真实需求与加密代币的真实需求联系起来。生产网络铸造代币并出售，用排放资助低于市场价的推理，而这些排放一被赚取就立即被出售。代币化访问更多地是围绕发行者的投机交易，而不是使用，DIEM 主要由投机者持有，并被定价为对 Venice 的赌注，而不是推理。融资是例外，这是唯一一种拥有真实客户的形式——需要资本并有现金流偿还的新云服务商——因此其收益来自有服务的需求，而不是为引导兴趣而铸造的代币。到目前为止，金融层在吸引投机性资本方面比产生自我维持的、使用驱动的需求更成功。

链上推理资本市场在正在进行的 AI 建设中真正的优势，不是与现有巨头在他们最擅长的事情上竞争——廉价、大规模地服务推理——而是在于形成资本和触及传统金融速度太慢、规模太小或没有能力服务的市场。这是加密不断再发现的模式。它很少在产品、交易所、模型或应用程序上获胜，但它是围绕其建立金融层的最快方式，无论是对资产定价、分割化、融资还是结算。

推理是最新和最大的实例。一个数万亿美元的资产类别正在实时组装，而将计算作为金融资产的市场结构——指数、期货、信贷、代币化容量——几乎还不存在。这种缺失就是机遇。融资层今天之所以有效，是因为它是该结构中第一个找到真实需求的部分，而堆栈的其余部分则是一个赌注，即随着计算本身的金融化，同样的优势将向上延伸。

推理市场可能需要数年才能成熟，但围绕它建立的金融层现在正在形成。

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