維塔利克點名 AI 過度集中風險：去中心化運算網路成以太坊與雲端運算的新戰場

以下為依照指引改寫的繁體中文版內文（已調整語氣與用詞，避免口語與重複），可直接作為新聞稿使用：

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以太坊共同創辦人 Vitalik Buterin（維塔利克·布特林）日前將 2026 年稱為「*運算 自主主權*」元年。他身體力行，嘗試以「*Fileverse*」取代 Google Docs，以「*Proton Mail*」取代 Gmail，以「*Signal*」取代 Telegram，甚至在一般筆電上直接執行大型語言模型（LLM），以驗證在本地端運行人工智慧的可行性。維護「*數位 自主權*」的問題意識獲得不少共鳴，不過，也有聲音指出，若僅以「個人裝置本地執行」作為人工智慧(AI) 的主要解方，恐怕忽視了現實環境的限制。

根據相關產業數據，目前全球雲端運算市場高度集中於少數科技巨頭之手。亞馬遜(AMZN)、微軟(MSFT)、Google 母公司 Alphabet(GOOGL) 三大企業合計掌握全球約 66% 的雲端基礎設施支出。光是去年單一季度，雲端基礎設施市場營收就達 1,026 億美元（約新台幣 148 兆 9,463 億元）規模。當多數使用者的 AI「*提示詞*」（prompt）必須經由這些雲端平台處理時，理應由個人掌控的「*資料 主權*」與使用權，實際上已在基礎設施層面被轉移，對重視數位主權的社群而言，這無疑是一種結構性失敗。

維塔利克提出的「解方」，是將 AI 轉移到「個人硬體」上執行，也就是在本地端自我託管模型，換取更高的「*隱私 保護*」。然而，這種模式等於要求使用者在隱私與「運算效能、可擴展性」之間做出取捨。對於較輕量的應用場景，這樣的設計確實具備一定可行性：例如使用小型模型處理個人化推論，或讓開發者在本地端進行實驗性測試等。維塔利克本人也坦言，目前在「易用性」與「效率」上仍存在摩擦，但他認為隨著時間推移，這些問題將會逐步緩解。

然而，一旦需求上升到真正的大規模 AI 應用，問題就浮現了。模型訓練、大規模推論，以及 24 小時不間斷運作的 AI 代理人（AI agent），都需要遠超出個人筆電所能承擔的 GPU 算力。即便只是讓單一 AI 助理整夜運作，也需要持續穩定的運算資源。當使用者離開座位、關閉裝置之後，「*隨時在線 AI 助理*」的承諾便失去意義。

在企業級部署場景中，日常需求往往以「每天數千 GPU-小時」起跳。對於訓練專用模型的新創團隊而言，僅一週的運算量，就可能耗盡一台高階筆電一整年所能提供的算力。一些具野心的研究團隊，甚至會將超過 80% 的總預算投入在 GPU 基礎設施上，原本應分配給「人才、研發、產品與市場拓展」的資源，被高昂的運算成本大量侵蝕。結果是，只有資本雄厚的超大型科技公司有能力承擔此類支出，其餘業者則在競賽中被動邊緣化。

在此情況下，單純強調「本地託管」並不能根本解決結構問題。這種框架實際上為開發者與企業帶來一種隱性二選一：要嘛選擇「規模縮小、保有主權」，要嘛選擇「擴張規模，卻必須將資料交付給亞馬遜、Google、微軟等集中式雲端供應商」。對許多建設者來說，這並非真正的選項，而更像是一條走到盡頭的「*技術 死胡同*」。

「評論」：若僅在個人裝置層面尋求解方，容易變成「把伺服器搬回家」的思維，只是將運算地點改變，並未改寫權力與成本分配機制。

對熟悉加密貨幣與區塊鏈的人來說，這種「縮小規模換取獨立性」的敘事，本身就與「*去中心化*」的核心精神相悖。*去中心化* 的目標並非犧牲能力以換取獨立，而是尋求「*規模*」與「*主權*」並存的架構設計。這套原則同樣適用於運算領域。

目前在全球各地的資料中心、企業內部機房、大學與獨立機構中，仍有大量閒置或利用率不高的 GPU 資源。新一代「*去中心化 運算網路*」正嘗試將這些分散硬體整合起來，轉化為一套可程式化、具彈性的基礎設施。這類網路已經分布於超過 130 個國家，能夠提供與傳統超大規模雲端（hyperscaler）相近等級的 GPU 與專用邊緣裝置，且在特定情況下成本可較傳統供應商低至約 70%。

開發者在這種架構下，無須再依賴單一雲端業者，可以按需從全球的獨立營運者池中，取得高性能 GPU 叢集。價格則由實際使用量與即時競爭決定，而非被綁在數年前簽訂的長期合約之中。對供應方而言，原本閒置的硬體得以轉化為具收益的生產性資產。整體而言，這代表「*雲端 運算*」相關的權力與利益分配正在被重新洗牌。

在這樣的「開放式運算市場」裡，受益者不只是雲端帳單降低的企業。首先，AI 產業結構本身出現鬆動，原本受到硬體限制的獨立研究團隊，無需再因資源不足而縮減研究目標。他們可以按照實驗需求自行決定模型規模與設計，然後再向網路請求相應的算力。

其次，新興市場與開發中國家的新創公司也迎來機會，無須支付高昂的前期預付款或簽訂大型雲端合約，就能打造在地化的 AI 系統。例如針對本地語言優化的自然語言模型、配合國內醫療體系的臨床診斷模型，或結合當地農業與氣候數據的預測系統，過去常因「*基礎設施 成本*」過高而難以起步，如今則有實現的可能。

地方性資料中心同樣打開新的成長路徑。以往若無法進入大型雲端供應商的批發體系，就很難觸及國際市場；而在去中心化運算網路下，區域服務商可以直接連接全球需求方，在同一市場中競爭。要縮小 AI 相關的「*數位落差*」，與其要求開發者「降低期待，接受弱勢工具」，更務實的方式，是重新設計「*運算 資源如何在市場中被分配*」。

維塔利克對「AI 基礎設施過度集中」提出警示，這一點在加密社群內外都獲得高度認同。然而，解決方案不必等同於「全面退回個人筆電」。提供同時兼顧規模與自主性的「*分散式 運算*」體系已經開始運行，是否採用，將取決於開發者與產業參與者的選擇。

加密貨幣產業長期將「去中心化」視為自身核心敘事。如今，「*去中心化 運算網路*」則成為檢驗這一承諾是否能在現實世界落地的少數機會之一。關鍵問題已經從理論轉化為實作：*分散式系統能否在效能、成本與穩定性上，全面超越集中式替代方案？* 這不再只是技術白皮書中的假設，而是正在運行的實際基礎設施。

這些網路的設計目標，是提供更低成本、更高可及性，並避免單一故障點。相關技術與硬體條件在相當程度上已經到位，接下來的關鍵在於：整個產業是否願意大規模採用，進一步撼動既有的 AI 基礎設施權力結構；還是會退而求其次，接受一種僅允許「*維持小規模 自主*」的有限版本主權。

將 2026 年打造成「*運算 自主主權*」之年，這個目標本身並未改變。但其真正實現的路徑，很可能不在於將計算「撤退」到個人裝置，而是在於市場願意多快、以多大力度擁抱「*去中心化 運算*」所代表的新秩序。加密產業長年描繪的去中心化願景，如今正於 AI 基礎設施的戰略要地接受現實檢驗。