當 AI 遇上區塊鏈：GPU 從挖礦工具到通用算力資源

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)