在以太坊轉向 PoS 之後，顯示卡挖礦迅速退出主流舞台。大量 GPU 裝置不再用於區塊鏈共識計算，這一變化一度被視為“顯示卡時代的終結”。但事實恰恰相反。這些 GPU 並未消失，而是進入了另一個增長更快的技術領域——人工智慧計算。本文將解釋一個關鍵問題：為什麼 GPU 會在區塊鏈挖礦結束後，重新成為 AI 時代的重要基礎資源？一｜以太坊合併之後，GPU 並沒有“失業”在 PoW 時代，以太坊大量依賴 GPU 執行雜湊計算。當共識機制切換至 PoS 後，這一需求迅速消失。從表面看，GPU 的區塊鏈用途被削弱；但從計算結構上看，GPU 的核心優勢並未改變：高平行計算能力對矩陣運算與向量計算高度友好適合處理非結構化、高複雜度任務這些特性，恰恰是現代 AI 模型所依賴的計算基礎。二｜AI 模型對算力的需求正在迅速擴張大模型訓練與推理帶來的算力需求，已遠超傳統網際網路應用。當前 AI 行業面臨的核心問題並非演算法，而是計算資源的獲取：高端 GPU 供給有限中心化雲服務成本持續上升資源集中於少數大型雲廠商這使得算力逐漸成為一種稀缺的基礎設施資源，而不僅是技術元件。三｜Web3 的角色：協調分佈式算力資源在這一背景下，Web3 的價值不在於“挖礦”，而在於其擅長解決的問題類型：如何在沒有中心調度者的情況下，協調分散、異構、地理分佈的計算資源。區塊鏈在此扮演的角色包括：任務分配與結算資源使用的可驗證性激勵與懲罰機制跨主體的信任協調這使得分佈式 GPU 資源可以被組織為可用的計算網路。四｜GPU 與 ASIC 的功能分化正在加速在當前技術結構下，GPU 與 ASIC 的分工更加明確：ASIC：專用於特定演算法（如 SHA-256），適合長期、穩定、安全優先的系統（如比特幣）。GPU：通用平行計算裝置，適合 AI 推理、訓練、圖形渲染等高複雜度任務。這並不是“誰取代誰”的關係，而是計算資源專業化的結果。五｜算力正在成為新的基礎設施層無論是在區塊鏈安全、AI 模型推理，還是分散式運算領域，算力都正在從“技術細節”轉變為“基礎設施”。在這一過程中：區塊鏈提供協調與結算機制AI 提供持續增長的算力需求GPU 成為連接兩者的關鍵硬體節點這並不意味著所有算力都會被代幣化，而是意味著算力本身正在被系統性組織與定價。結語GPU 從以太坊挖礦中退出，並不代表其價值消失。相反，它進入了一個需求更廣泛、用途更明確的計算時代。在 Web3 與 AI 的交匯點，真正發生變化的不是“挖礦方式”，而是算力在整個數字系統中的角色定位。 (方到)