Что такое ончейн-инференс ИИ? Сравнение бизнес-моделей предоставления вычислительных мощностей Orbio, Surplus и Antseed

Ончейн-инференс ИИ — это техническая модель, которая объединяет инференс моделей искусственного интеллекта с платежными, идентификационными, стимулирующими или верификационными механизмами на базе блокчейна. В отличие от выполнения вычислений модели полностью внутри виртуальной машины блокчейна, масштабный инференс ИИ на практике обычно по-прежнему выполняется офчейн на GPU, CPU или специализированных ускорителях. Блокчейн главным образом фиксирует транзакции, координирует участников или обеспечивает проверяемые экономические отношения.

По мере развития ИИ-агентов, автоматизированной торговли и приложений генеративного ИИ инференс становится услугой, которая непрерывно потребляет вычислительные ресурсы. Обучение моделей обычно проводится периодически, тогда как инференс происходит постоянно, когда пользователи отправляют запросы, а агенты выполняют вызовы. Это постепенно смещает фокус рынков вычислительных ресурсов с вопроса «кому принадлежат GPU» на вопрос «кто может предоставлять результаты инференса по стабильной цене, со стабильной скоростью и качеством».

Orbio, Surplus и Antseed представляют децентрализованные подходы к инфраструктуре ИИ, за которыми стоит следить. В этой статье рассматриваются технические принципы инференса ИИ, взаимосвязь между предложением вычислительных ресурсов, координацией задач и монетизацией, а также сравниваются рыночное позиционирование, потенциальные преимущества и ключевые метрики, требующие проверки для этих трех проектов.

Основные выводы

• Ончейн-инференс ИИ не означает, что модели должны работать непосредственно в блокчейне. Большинство практических решений используют гибридную архитектуру с офчейн-исполнением и ончейн-платежами или верификацией, чтобы избежать затрат на выполнение операций в блокчейне и ограничений пропускной способности.

• Децентрализованные рынки вычислений для ИИ стремятся связать простаивающие вычислительные ресурсы со спросом со стороны ИИ-приложений. Их ключевые задачи связаны не только с достаточностью вычислительных мощностей, но и с планированием задач, качеством обслуживания, задержкой инференса и использованием ресурсов.

• Orbio, Surplus и Antseed можно сравнивать по разным сегментам бизнеса. Необходимо различать предложение вычислительных ресурсов, предоставление услуг инференса и механизмы координации сети, а не оценивать их бизнес-модели исключительно по ярлыкам ИИ или DePIN.

• Коммерческая ценность услуг инференса зависит от фактического спроса. Количество GPU, узлов сети и объем торгов токеном не отражают напрямую реальную выручку от инференса. Постоянные платящие пользователи и валовая маржа услуг точнее характеризуют качество бизнеса.

• Децентрализованный инференс по-прежнему сталкивается с техническими и экономическими трудностями. Загрузка моделей, неоднородность оборудования, верификация результатов, конфиденциальность данных и стабильность услуг влияют на его способность конкурировать с централизованными облачными сервисами.

Что такое ончейн-инференс ИИ и почему он становится точкой пересечения ИИ и Web3?

Инференс ИИ — это процесс, при котором обученная модель получает входные данные и генерирует прогнозы, текст, изображения или другие результаты. Например, когда пользователь задает вопрос большой языковой модели и та формирует ответ; когда ИИ-агент анализирует рыночные данные и определяет следующее действие; или когда приложение вызывает API модели для классификации контента, все это сценарии инференса.

В отличие от обучения моделей, спрос на инференс обычно более распределенный, непрерывный и частый. Обучение может потреблять значительные вычислительные ресурсы в определенные периоды, тогда как расходы на инференс продолжают расти вместе с числом пользователей, вызовов моделей и длиной контекста. Для ИИ-агентов, которым необходимо работать круглосуточно, расходы на инференс могут даже стать существенным фактором, влияющим на их бизнес-модели.

Рынок ончейн-инференса ИИ стремится решить вопрос организации и проведения расчетов за услуги инференса, а не обязательно перенести сами вычисления ИИ в блокчейн. Фактический рабочий процесс обычно включает четыре этапа: сторона спроса отправляет запрос на вызов модели, рынок находит поставщика, способного предоставить услугу, офчейн-среда вычислений выполняет инференс, а связанный с ним платежный или расчетный механизм обрабатывает комиссии.

Такая структура объединяет возможности программируемых платежей блокчейна с офчейн-вычислениями ИИ и позволяет разным участникам формировать рыночные отношения вокруг вызовов моделей, вычислительных ресурсов и стоимости услуг.

Однако здесь следует различать два понятия: инференс ИИ, координируемый блокчейном, и проверяемый инференс ИИ. Первый акцентирует платежи, стимулы и организацию рынка, тогда как второй — возможность доказать, что модель выполнила задачу в соответствии с требованиями. Платформа, поддерживающая платежи в USDC или ончейн-учетные данные, не обязательно обеспечивает криптографическую верификацию результатов инференса.

Почему децентрализованные рынки инференса ИИ могут предлагать услуги по более низкой стоимости?

Традиционные сервисы API для ИИ обычно устанавливают цены напрямую поставщики моделей или облачные провайдеры. После оплаты пользователи вызывают модели через единый интерфейс и получают соответствующие результаты инференса. Преимущество этой модели заключается в стабильности сервиса и простоте интеграции, но цены и условия предложения в основном определяются поставщиками услуг.

Децентрализованные рынки инференса ИИ, напротив, стремятся привлечь больше поставщиков. Разные поставщики могут предлагать квоты на вызовы API моделей, простаивающие ресурсы GPU или самостоятельно развернутые сервисы инференса и конкурировать за пользовательские запросы.

Более низкие цены могут быть обусловлены тремя основными механизмами.

Первый — агрегация и перепродажа квот API. Рынок объединяет возможности вызова моделей из разных каналов и предлагает скидки за счет различий в закупочных расходах, конкуренции поставщиков или субсидий платформы. Преимущество заключается в отсутствии необходимости создавать инфраструктуру моделей с нуля, однако фактические расходы все равно зависят от вышестоящих сервисов.

Второй — использование простаивающих вычислительных мощностей. Частные лица или организации, владеющие GPU, могут предоставлять мощности для инференса в периоды простоя, повышая использование оборудования. Однако эта модель должна учитывать различия в производительности устройств, развертывании моделей и стабильности обслуживания.

Третий — токеновые стимулы и рыночные субсидии. Платформы могут снижать видимую для пользователей цену с помощью вознаграждений, баллов или ончейн-учетных данных, чтобы привлечь ранний спрос. Однако если скидки главным образом поддерживаются субсидиями, а не повышением эффективности вычислений, долгосрочное ценовое преимущество может оказаться трудно сохранить.

Поэтому для определения того, действительно ли платформа снижает расходы на инференс, недостаточно сравнить отображаемые цены API. Необходимо также изучить источники субсидий, расходы на вышестоящие сервисы, качество обслуживания и устойчивость после сокращения субсидий.

Что такое Orbio и как он позволяет ИИ-агентам автономно покупать кредиты на инференс?

Orbio позиционируется как маркетплейс ресурсов инференса для ИИ-агентов. Помимо предоставления точек доступа к моделям, он стремится превратить кредиты на инференс в ресурсы, которые можно приобретать и управлять ими через ончейн-активы, позволяя агентам распределять бюджеты на инференс с учетом собственных задач.

В отличие от традиционных моделей подписки на API, Orbio вводит учетные данные CREDIT. Согласно его модели, каждый CREDIT соответствует кредитам на вызов моделей на сумму $1 в шлюзе платформы. Пользователи или агенты могут получать услуги инференса, покупая и погашая CREDIT.

Значение этой модели состоит в том, что она делает бюджеты на инференс программируемыми ресурсами. Например, ИИ-агент с кошельком и разрешениями на расходование средств может приобретать кредиты в зависимости от требований задачи, а затем использовать интерфейсы моделей для анализа информации, генерации контента или других автоматизированных задач.

Orbio также стремится связать услуги инференса с созданием агентов, выпуском токенов и торговыми функциями. Разработчики могут создавать приложения и связанные активы вокруг агентов, формируя связь между вызовами моделей, работой агентов и ончейн-торговлей.

Однако эта концепция поднимает важный вопрос: выпуск и торговля кредитами на инференс не обязательно отражают фактическое потребление инференса.

Если рыночная цена CREDIT ниже заявленной стоимости кредитов на вызов, пользователи могут приобретать его из-за скидки или удерживать для торговли либо арбитража. В таком случае торговая активность учетных данных и фактический объем вызовов моделей могут существенно различаться.

Кроме того, если скидки в основном зависят от вознаграждений, формируемых за счет торговых комиссий, для этого требуется постоянная торговая активность. При снижении рыночной торговли масштаб субсидий и размер скидок могут измениться.

Поэтому при оценке Orbio ключевыми метриками являются фактический коэффициент погашения CREDIT, объем вызовов моделей, число повторных пользователей и способность потребления инференса продолжать рост без торговых стимулов.

TechFlow

Что такое Surplus Intelligence и как он снижает расходы на вызовы ИИ за счет агрегации вычислительных ресурсов?

Surplus Intelligence ближе к агрегирующему маркетплейсу услуг инференса ИИ. Он позволяет разным поставщикам предлагать интерфейсы вызова моделей и дает пользователям возможность получать услуги инференса из нескольких источников предложения через независимое ценообразование и маршрутизацию запросов.

В отличие от Orbio, который делает акцент на экономике агентов и ончейн-учетных данных, бизнес-логика Surplus относительно прямолинейна: он объединяет разрозненные сервисы моделей в единый рынок вызовов и улучшает цены и выбор услуг благодаря конкуренции поставщиков.

Поставщики могут предлагать разные интерфейсы моделей, а платформа распределяет запросы между соответствующими поставщиками согласно правилам маршрутизации. Пользователям не требуется настраивать отдельные процессы вызова для каждого поставщика услуг моделей, поскольку доступ к услугам возможен через агрегированный маркетплейс.

Преимущество этой модели в том, что ее легко понять и она ближе к традиционному бизнесу по агрегации API. Основная конкурентоспособность платформы определяется не количеством выпущенных токенов, а ее способностью постоянно привлекать надежных поставщиков, обрабатывать реальные запросы на вызовы и поддерживать низкие цены и стабильную скорость ответа.

Surplus также внедряет маскирование конфиденциальной информации, стремясь заменять некоторые API-ключи или другие чувствительные поля заполнителями до отправки запросов внешним поставщикам услуг моделей. Это помогает снизить риск прямого раскрытия конфиденциальной информации поставщикам.

Однако маскирование не означает сквозную защиту конфиденциальности. Платформа, обрабатывающая исходные запросы, все еще может иметь доступ к чувствительному содержимому, поэтому пользователям следует обращать внимание на разрешения доступа к данным, хранение журналов и границы безопасности сторонних поставщиков.

Еще одна особенность Surplus заключается в сравнительно ограниченной связи между использованием продукта и стоимостью токена. Согласно доступной публичной информации, токен SURPLUS пока не выполняет напрямую ключевые функции, такие как оплата комиссий за инференс, маршрутизация запросов или распределение доходов маркетплейса.

Это означает, что даже при продолжающемся росте числа запросов на инференс на платформе нельзя напрямую сделать вывод о параллельном росте спроса на токен. Выручка бизнеса платформы и захват стоимости токеном — это два вопроса, которые необходимо проверять отдельно.

TechFlow

Что такое Antseed и как работает открытая P2P-сеть вычислений?

Antseed использует архитектуру, отличную от Orbio и Surplus. Он больше ориентирован на открытую одноранговую P2P-сеть поиска вычислительных ресурсов, позволяя пользователям со стороны спроса напрямую находить доступных поставщиков услуг инференса, а не полностью полагаться на единый шлюз для распределения запросов.

В этой модели поставщики вычислительных ресурсов могут самостоятельно присоединяться к сети и публиковать доступные им сервисы моделей, тогда как пользователи со стороны спроса выбирают поставщиков на основе типа модели, цены и других условий. Платформа главным образом отвечает за поиск услуг и координацию сети.

Потенциальное преимущество этой архитектуры заключается в снижении зависимости от единого шлюза и возможности для поставщиков вычислительных ресурсов разных масштабов и типов конкурировать между собой. Открытая сеть также может предлагать больше вариантов поставок разработчикам со специализированными требованиями к моделям.

Однако P2P-архитектура создает дополнительные сложности с качеством обслуживания. Производительность оборудования, задержка сети и стабильность работы могут существенно различаться у разных поставщиков. Даже если поставщик заявляет, что предоставляет определенную модель, все равно необходимо учитывать, как проверить соответствие фактически запускаемой модели заявленной.

Поэтому дизайн Antseed также включает механизмы репутации и стейкинга. Токен ANTS планируется использовать для репутации на маркетплейсе и стимулирования участников. Поставщики услуг могут участвовать в соответствующей системе репутации через стейкинг и претендовать на вознаграждения.

В отличие от Orbio, который опирается на вознаграждения за счет торговых комиссий, текущая публичная модель вознаграждений Antseed в основном зависит от средств казначейства проекта, а не от прямого распределения выручки от транзакций инференса. Это означает, что между распределением вознаграждений и фактической выручкой бизнеса может сохраняться разрыв.

По состоянию на конец октября 2026 года ANTS не торговался публично, а долгосрочная устойчивость его токеномики все еще требует дополнительной проверки.

TechFlow

Чем различаются бизнес-модели Orbio, Surplus и Antseed в сфере вычислений?

Хотя все три проекта стремятся снизить стоимость доступа к инференсу ИИ, в действительности они решают разные задачи.

Orbio сосредоточен на том, как ИИ-агенты могут покупать и управлять ресурсами инференса; Surplus — на ценовой конкуренции и распределении запросов между разными поставщиками услуг моделей; Antseed стремится соединить спрос и предложение вычислительных ресурсов через открытую сеть.

С точки зрения бизнес-моделей три проекта также можно дополнительно классифицировать по структуре выручки и стимулов.

Orbio ближе к сочетанию кредитов на инференс и экономики активов агентов. Он стремится связать потребление инференса и ончейн-активы через CREDIT, однако ему необходимо доказать, что фактическое потребление может поддерживать работу маркетплейса, а не зависит главным образом от торговой активности.

Surplus ближе к традиционному сервису агрегации API. Его основные бизнес-возможности заключаются в агрегации предложения, обработке запросов на вызовы и предоставлении дополнительных функций, однако фактическую выручку платформы, маржу прибыли и их связь с токеном еще необходимо оценивать отдельно.

Antseed ближе к открытой сети поиска вычислительных услуг. Он стремится координировать спрос и предложение через механизмы репутации и стейкинга, но ему необходимо подтвердить качество поставщиков, фактический масштаб транзакций и возможность формирования стабильных источников выручки помимо стимулов из казначейства.

Поэтому конкуренция между этими тремя проектами заключается не просто в том, кто предлагает самую низкую цену инференса, а в том, кто сможет создать более стабильную сеть поставок, привлечь постоянных платящих пользователей и сформировать экономическую структуру, способную покрывать операционные расходы.

Как определить, имеет ли децентрализованный проект инференса ИИ реальный спрос?

Проекты в сфере инференса ИИ часто демонстрируют количество моделей, поддерживаемых поставщиков, запросов на инференс или торговую активность токена, однако эти метрики нельзя напрямую приравнивать к фактической выручке бизнеса.

• Уделяйте внимание фактическому объему платных вызовов. Обработка платформой большого числа запросов не означает, что все они поступают от независимых платящих пользователей. Тестовые запросы, вызовы, стимулируемые вознаграждениями, или недорогой автоматизированный трафик могут завышать данные об использовании.

• Оценивайте удержание пользователей и повторные расходы. Если разработчики используют платформу только из-за ранних субсидий и переходят на другие сервисы после исчезновения скидок, текущее использование может оказаться неустойчивым. Напротив, постоянно работающие ИИ-агенты, приложения с регулярными вызовами API и разработчики, готовые платить рыночные цены, служат более весомыми индикаторами реального спроса на продукт.

• Анализируйте фактическую стоимость услуг инференса. Более низкие отображаемые цены могут быть следствием преимуществ при закупках у вышестоящих поставщиков или токеновых субсидий. Оценить устойчивую прибыльность платформы можно только после учета расходов на вычисления, пропускную способность, маршрутизацию, платежи, эксплуатацию и техническое обслуживание.

• Различайте выручку платформы и стоимость токена. У платформы может быть много пользователей, при этом ее токен не участвует в платежах, стейкинге или распределении выручки. И наоборот, активная торговля токеном не означает, что услуги инференса получили признание на рынке.

• Обращайте внимание на качество обслуживания. Задержка инференса, процент успешных запросов, согласованность моделей и безопасность данных — важные факторы для разработчиков при выборе инфраструктуры. Если платформа не способна предоставлять стабильные услуги, ей может быть трудно попасть в производственные среды даже при более низких ценах.

В совокупности эти метрики формируют базовую основу для оценки децентрализованных рынков инференса ИИ. По сравнению с отдельными показателями, такими как объем торгов или цена токена, устойчивый платный спрос и фактическая способность предоставлять услуги заслуживают большего внимания.

С какими рисками сталкиваются децентрализованные рынки инференса ИИ?

Основная проблема децентрализованного инференса ИИ заключается не только в поиске недорогих GPU, но и в способности стабильно, проверяемо и безопасно предоставлять услуги моделей.

На техническом уровне между оборудованием и поставщиками услуг могут существовать различия в производительности. Время загрузки моделей, задержка ответа, возможности параллельной обработки и механизмы восстановления после сбоев влияют на пользовательский опыт приложения. Для ИИ-агентов, которым требуется непрерывно выполнять задачи, даже один сбой инференса может прервать весь рабочий процесс.

На уровне безопасности запросы к моделям могут содержать пользовательские данные, деловую информацию или даже конфиденциальные учетные данные. Даже если платформа использует маскирование, доверенные среды выполнения или другие защитные меры, ей все равно необходимо четко определить, какие участники могут получать доступ к исходным входным данным и фиксируются ли или хранятся данные.

На экономическом уровне вознаграждения в токенах могут помочь маркетплейсу получить раннюю ликвидность, но также могут скрывать фактические спрос и предложение. Если вознаграждения главным образом зависят от средств казначейства или торговой активности, проектам необходимо объяснить, как будут поддерживаться цены на услуги и доходы поставщиков после сокращения субсидий.

На рыночном уровне децентрализованным платформам также необходимо конкурировать с устоявшимися облачными сервисами и поставщиками API для ИИ. Централизованные сервисы обычно предлагают единые стандарты обслуживания, зрелые инструменты для разработчиков и более полную поддержку клиентов. Децентрализованным рынкам необходимо продемонстрировать, почему пользователям следует изменить существующие способы закупки благодаря ценам, открытости, компонуемости или преимуществам в отдельных сценариях.

Следовательно, децентрализация сама по себе не означает более низкие расходы, лучшую конфиденциальность или более надежные сервисы. Разные архитектуры предполагают компромиссы, и пользователям следует выбирать подходящие услуги инференса исходя из своих фактических потребностей.

Итоги

Рынки ончейн-инференса ИИ стремятся реорганизовать спрос и предложение для вызовов моделей и вычислительных ресурсов. Их основная ценность не обязательно заключается в размещении вычислений ИИ в блокчейне, а в том, чтобы позволить большему числу участников предоставлять и получать услуги инференса с помощью ончейн-платежей, координации маркетплейса, учетных данных и механизмов стимулирования.

Orbio, Surplus Intelligence и Antseed демонстрируют три разных пути развития: Orbio делает акцент на автономной покупке кредитов на инференс ИИ-агентами, Surplus связывает спрос и предложение посредством агрегации API и ценовой конкуренции, а Antseed стремится создать открытую P2P-сеть поиска вычислительных ресурсов.

У каждой модели есть свои преимущества и вопросы, требующие проверки. Orbio необходимо продемонстрировать реальный спрос на потребление CREDIT, Surplus — установить ясную экономическую связь между работой платформы и ее токеном, а Antseed — решить вопросы качества услуг и устойчивости стимулов.

Для сектора в целом ключевым фактором будущей конкуренции может стать уже не просто предложение самой низкой цены инференса, а способность проекта создать стабильные возможности предоставления услуг, устойчивый платный спрос и бизнес-модель, не зависящую от краткосрочных субсидий.

Часто задаваемые вопросы

Что означает ончейн-инференс ИИ?

Ончейн-инференс ИИ обычно означает сочетание инференса моделей ИИ с платежами, стимулами, идентификацией или механизмами верификации на базе блокчейна. Большая часть фактических вычислений моделей по-прежнему выполняется офчейн.

В чем разница между ончейн-инференсом ИИ и децентрализованными вычислительными мощностями GPU?

Децентрализованные вычислительные мощности GPU делают акцент на предложении и аренде вычислительных ресурсов, тогда как рынки ончейн-инференса ИИ больше сосредоточены на вызовах моделей, маршрутизации запросов, расчетах комиссий и предоставлении услуг. Эти понятия могут пересекаться, но не являются полностью одинаковыми.

Для чего используется CREDIT в Orbio?

CREDIT разработан как учетные данные для кредитов на инференс внутри платформы Orbio. Каждая единица соответствует заявленной стоимости $1 в кредитах на вызов моделей и может использоваться для погашения связанных услуг.

В чем главное преимущество Surplus Intelligence?

Агрегируя разных поставщиков услуг моделей, предоставляя независимое ценообразование и распределяя запросы на инференс, Surplus предлагает разработчикам больше вариантов цен и услуг.

Почему Antseed использует P2P-архитектуру?

Antseed стремится позволить пользователям со стороны спроса напрямую находить и выбирать независимых поставщиков вычислительных ресурсов, снижая зависимость от единого шлюза и одновременно координируя участников маркетплейса через механизмы репутации.

Всегда ли децентрализованный инференс ИИ дешевле традиционных API?

Не обязательно. Некоторые платформы могут предлагать более низкие цены благодаря рыночной конкуренции, тогда как другие могут зависеть от токеновых вознаграждений или временных субсидий. Фактические расходы также зависят от модели, качества обслуживания и объема вызовов.

Будет ли рост использования платформы инференса ИИ повышать цену токена?

Не существует обязательной связи. Сначала необходимо подтвердить, выполняет ли токен реальные платежные, стейкинговые или другие экономические функции и может ли рост платформы трансформироваться в соответствующий спрос на токен.

Как определить, имеет ли проект инференса ИИ долгосрочную ценность?

К ключевым факторам относятся фактический объем платных вызовов, показатели повторного использования, стабильность обслуживания, расходы на инференс, доходы поставщиков и результаты бизнеса после сокращения токеновых стимулов.