去中心化GPU網路崛起：AI運算轉向推論帶動資源共享新模式

隨著人工智慧（AI）運算模式的轉變，去中心化GPU網路正在迅速嶄露頭角。以往高度集中、專注於「前沿訓練」的超大規模數據中心，如今正逐漸受到以推論（Inference）、代理應用與預測任務為主的實用型AI需求取而代之。在這波趨勢中，去中心化GPU網路憑藉其具「成本效益」與「地理彈性」等優勢，正開始扮演起AI運算新架構的重要角色。

根據 Korean Economic Daily 於 24 日（當地時間）的報導，目前AI龍頭企業如 Meta 與 OpenAI 仍倚賴集中式數據中心執行大規模AI訓練任務。Meta 在其 AI 模型「Llama 4」的訓練中，使用超過 10 萬個 NVIDIA H100 GPU；OpenAI 在開發 GPT-5 時也部署了 20 萬個GPU。這類「前沿訓練」需要極高程度同步化，傳統上只能依賴集中式設施來運行。

不過，AI領域的主要運算重心已逐漸由「訓練」轉向「推論」。Ovia Systems（前身為 Gaimin）的執行長 Noekvi Dan Elidasun（中文譯名待查）指出，截至 2026 年，全球GPU資源中多達70%將用於推論與智能代理等基於日常應用的任務。他補充，「這反映AI運算正從一次性的大型投資轉向持續性的公用事業模型」。

正是在這樣的變化下，去中心化GPU網路展現出其競爭優勢。與須高精密協同的訓練工作相對，許多運算任務如文件生成、數據處理、智能應用部署等，其特性較適合分散式運作。同時，隨著開源與小型化AI模型的普及，搭載如 RTX 4090、RTX 5090 等消費級顯示卡的個人用戶，也已具備參與AI推論運算的條件。Theta Network 共同創辦人 Mitch Liu 表示，「這開啟了一種全新模式，讓更多人既可貢獻他們的閒置GPU，也能運行自建模型，降低整體運算門檻」。

雖然消費級GPU在內存與網路傳輸速度方面有所限制，但它們在特定領域中展現了極高的性價比。Salad Technologies 執行長 Bob Miles 表示，「像圖文轉換、大型資料清洗、藥物研發等需要大吞吐量、但對延遲要求不高的任務，正好適合由個人GPU支援執行」。

去中心化架構不僅可執行AI核心推論任務，更可作為集中式資料中心的輔助，承担資料搜集、預處理等前期運算。這類任務通常無需高密度同步，因此去中心化也更能靈活應對。此外，分布於全球各地的GPU節點也有可能將資源更貼近終端使用者。Mitch Liu 補充，「相較於集中式架構，去中心化網路的GPU節點往往與用戶地理距離更近，有助降低延遲，提升服務效率」。

評論：這樣的架構轉型不僅象徵AI基礎建設的多元化，同時也意味著 AI 運算從「集中資本密集型」逐步邁向「資源共享型」。未來的AI生態，恐怕將會是中心化高效能雲端與去中心化邊緣資源「並行不悖」的模式。

儘管目前前沿訓練仍需要如中央雲數據中心等高性能基礎設施來支撐，但隨著推論與常態性的AI運算需求快速上升，去中心化GPU網路正逐步成為AI技術棧中的「補充層」，以其靈活、經濟且易於擴展的特性，拓展AI算力的新邊疆。