技术企业想要什么？ GPU计算。他们什么时候想要的？现在。他们想要多少？你得到的一切。他们愿意付多少钱？少于收费的方式。简而言之，这就是为什么科技公司越来越多地从集中式的云提供商转向可以满足其需求的分散的AI和Web3网络的原因。

他们没有为分散式化而做到这一点 - 他们为了节省大量成本，它可以节省下来，再加上不被锁定在刚性定价模型中的灵活性。这加上可以旋转群集的速度并进行了AI培训和推理的努力。

传统的云提供商（如AWS和Google Cloud）仍然占据主导地位，但他们的市场份额正在niblly nibble nibble to通过分散的GPU网络。这些depins正在通过交付按需计算以以下五个领导电荷来改变AI模型的训练。

。渲染

该空间中最著名的参与者之一是渲染网络，最初是为分散的GPU渲染而设计的，但现在扩展到AI Compute。渲染网络已经建立了一个成熟的生态系统，将成千上万的GPU提供商与艺术家，开发人员和数据科学家联系起来。其现有的付费模型，由渲染令牌提供支持，使GPU访问无缝且负担得起。

该网络正在积极扩大其支持AI推断和模型培训的能力，并且正在大量投注大量在AI代理上 - 一个主要的Web3增长领域，它渴望提供这些自动机器人所需的GPU。最近的公告强调了AI资源分配和对开发人员友好的API，这表明更深入地推进了OnChain AI Compute。

io.net

在该空间中运行的最著名的depins之一，io.net聚合中的GPU gpu从数据中获得了数据130个国家 /地区的中心和个人贡献者o创建一个按需分散的GPU云。 IO.NET大大降低了成本，每TFLOP的AI计算比集中式替代方案降低了90％，同时确保在不到两分钟内快速部署了包括NVIDIA H100的高性能群集。 

该平台利用Solana的区块链提供透明的交易，并具有独特的时间证明机制，可保证专用的GPU资源。随着企业采用的越来越多，对4090，A100和H100等型号的硬件支持以及可扩展的集群租赁系统的扩展，io.net已成为寻求高性能计算的AI驱动组织的领先选择。

HyperCycle < Hypercycle <对于寻求Web3-native AI推理的开发人员，HyperCrecle是他们启动的depin。与传统的分散GPU平台不同，专注于原始计算功率，超循环特殊AI模型推断中的Izes，允许DAPP执行机器学习任务而无需集中瓶颈。该协议集成了用于推理任务的微付款，从而确保了无缝且具有成本效益的计费结构。 HyperCycle的架构已针对低延迟AI执行进行了优化，使其成为实时应用程序的宝贵资源。

HyperCycle正在积极建立与AI驱动的DAPP建立合作伙伴关系，并继续完善其分层的AI解决方案以增强速度的速度速度和效率。就像这里介绍的其他几家公司一样，Hypercycle是很长的AI代理商，并认为它可以在这里捕获大量的市场份额。

akash Network

Akash网络可作为分散的云市场，可满足AI和Web3开发人员的融合。 。其基于拍卖的定价模型可确保开发人员以有竞争力的速度访问计算资源，而其DE集中匹配系统允许立即提供GPU实例。阿卡什（Akash）稳步扩大了对AI培训和推理工作量的支持使阿卡什成为传统集中提供商的有吸引力的替代品。与AI框架进行的持续集成已将Akash的功能扩展到通用工作负载之外，以用于机器学习的专用GPU驱动任务。它的2025年路线图揭示了Akash接下来的位置，其中有许多有准备推出的新产品。

Gensyn

分散的AI Compute Space中的另一颗新星

是Gensyn，是Gensyn，这是一种旨在促进大型 - 大型的解决方案。比例ML工作负载。与其他去中心化的GPU提供商不同，Gensyn采用了证明机制，可确保可验证对AI培训任务的贡献。通过对AI的计算激励措施，Gensyn对各种规模的组织进行高性能的AI培训，使机器学习基础设施民主化。

该公司已获得了重要的行业认可，从加速其发展。最近的试点项目已经证明了其进行分散的AI模型培训的潜力，并且正在进行的基础设施升级正在增强其支持大规模计算运营的能力。 Gensyn当前没有令牌，但正在途中，这使它成为观看的depin。

分散的计算刚刚启动

，AI计算要求不断升级，分散的平台为传统云提供了令人信服的替代方案服务。无论是渲染网络扩展到AI工作负载，IO.NET快速部署了高性能群集，HyperCycle的实时AI推理，Akash Network的Permi无云计算或Gensyn基于区块链的AI训练框架，分散的GPU计算使AI创新蓬勃发展。