我对加密生态的DePIN赛道这几年一直有这样一种感觉：

绝大部分项目所描述的应用场景和商业模式都是伪需求。

这是一方面。

另一方面，让我觉得很牵强的是很多所谓的DePIN项目最早的初衷是希望利用闲散资源，但发展到后来，不仅闲散资源根本无法派上用场而且项目完全变成了大户垄断的游戏。

这方面最典型的案例就是Filecoin-------从最早描绘的家里的闲置小硬盘都能参与存储挖矿到后来完全变成了存储服务器玩家们的竞赛。

不仅Filecoin，后续的DePIN项目绝大多数也都是如此。

一旦DePIN项目变成这样，不仅不能充分利用闲散资源反而会额外耗费更多的资源。

为什么会变成这样？

我觉得一个重要的原因是：

在很多DePIN项目中，设想的让闲散资源接入DePIN网络，在实际中却是闲散资源根本无法完成网络分配给它的任务，或者说真正要执行这类网络中的任务对硬件的门槛要求会非常高。而拥有这样高门槛硬件的节点在现实中（如果不是为了专门参与DePIN项目）不大会接入这类DePIN网络。

所以在这类DePIN项目中，硬件门槛不高的资源节点几乎没有机会获得网络奖励。

在这方面，比特币网络的挖矿就与这些DePIN项目有着显著的不同。

比特币的计算任务可以被分拆和并行，因此矿池挖矿的策略就出现了。这种策略使得算力大的设备和算力小的设备都可以接入矿池参与挖矿。无非是算力大的得到的奖励多，算力小的得到的奖励少。

因此在比特币网络中，当满足一定的硬件门槛之后，无论算力大还是算力小的节点都有机会获得奖励了。

在我看来，这就是这两种系统的一个重要区别：

资源拥有量不同的节点是否都有公平的机会获得网络奖励。前者中资源小的节点几乎毫无机会；后者中资源小的节点照样有机会，只不过得到的奖励少而已。

最近，AI + Crypto赛道中的一个DePIN项目似乎也走出了类似比特币那样的路，突破了以前那些DePIN项目所面临的窘境。

这个项目是dphn.ai 。

它（目前）是一个专注于AI推理的去中心化网络，主旨是激励运行着各类大模型（当前主要是各种开源大模型）的系统（服务器、云、...）加入网络处理AI推理的工作。

以运行DeepSeek的系统为例。

这些系统都加入这个网络成为它的节点。它们各自的算力不同，工作效率不同，产出词元（token）的速度也不同。

但这都没有关系。

它们加入网络后，当网络接到一个需要用DeepSeek处理推理任务的请求后，网络会在这群节点中随机选择一个处理这个任务。任务处理完后，系统会运行一个验证机制来校验结果。如果一切顺利，节点得到奖励，否则节点受到惩罚。

网络在分配任务时，它是随机地选择一个节点。这个节点有可能处理任务慢，也有可能处理任务快，但都有同等的机会。

不过，这样做也要求用户对性能的反馈有一定的容忍度。因为如果被选择处理任务的是算力小的节点，那用户得到反馈的时间就长；如果被选择处理任务的是算力大的节点，那用户得到反馈的时间就短。

这个项目已经上线有一段时间了，目前的发展势头似乎不错。

这在某种程度上似乎正在验证DePIN在这个细分赛道的可行性。

不过但就项目本身来说，它有几个很明显的问题：

最大的问题在我看来就是门槛还不够，尤其是在技术上没有很强的门槛。

目前之所以它显得比较出众主要还是因为这个市场还比较小，还不太引人关注。但未来如果这个模式在推理端引爆了需求，一定会有大量的竞争者加入。届时它的护城河在哪里？

另外，这个系统目前主要还是以开源大模型为主，真正强悍高效的闭源大模型比如Anthropic、OpenAI等它都无法支持。

即使是它现在支持的这些开源大模型其中越来越多也在减小开源的范围和程度。如果照这个势头发展下去，未来当开源大模型的能力太弱，闭源大模型又不支持它，这个模式还能继续运作下去吗？

所以这个项目给我印象很深的倒不是项目本身的质量和投资价值，而是项目似乎证明DePIN在某些AI + Crypto赛道有走通的可能。

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