2009年1月3日，中本聪在芬兰赫尔辛基的一个小型服务器上挖出了比特币的创世区块，并获得了50BTC的出块奖励。自加密货币诞生第一天起，算力一直在行业扮演非常重要的角色。行业对算力的真实需求，也极大推动了芯片厂商的发展，矿机芯片经历了CPU、GPU、FPGA、ASIC等发展阶段。
在PoW共识机制的大背景下，算力的付出为链的安全性提供保障。同时，持续走高的Hashrate也能佐证矿工的算力上的持续投入和积极的收入预期。目前，比特币矿机通常是基于ASIC技术的芯片能高效地执行特定的算法，如SHA-256。比特币带来的巨大经济效益，也拉动着相关挖矿的算力需求一并走高，但过于专用化的装置和丛集效应，使得本身参与者发生虹吸效应，无论是矿工或矿机制造商，都呈现资本密集型的集中发展趋势。
而随着以太坊的智能合约问世，随着它的可编程性、可组合性等特点，形成了广泛的应用，特别是在DeFi领域的运用，使得ETH的价格一路看涨，而还处于PoW共识阶段的以太坊其挖矿难度也一路走高。
矿工对以太坊矿机的算力要求也与日俱增，但以太坊与比特币使用ASIC芯片不同，则需要使用GPU来进行挖矿计算，如Nvidia RTX系列等。这样它更适合通用计算硬件来参与，这甚至一度引发了，市场对于GPU的争抢而导致市面上高端的显卡一度断货的局面。
而当时间来到2022年11月30日，由OpenAI研发的ChatGPT展示了AI领域划时代的意义。
这不是人类第一次慨叹人工智能的强大，早在2016年3月，谷歌人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石也曾让世人哗然。但鲜有人知的是，AlphaGo下了一场看似四两拨千斤的围棋对弈，背后却有数千台服务器、上千块高性能GPU以及惊人耗电量作为支撑。
根据相关SemiAnalysis的推测估计，GPT4一次模型训练成本高达6300万美金。而为实现良好的互动体验，GPT4在日常运营中亦需要投入大量的算力来维持其日常运营。AI领域发展更加剧了算力硬件的需求，全球以Nvidia为龙头的GPU制造企业在这场AI算力竞赛中，赚得盆满钼满。其供货能力甚至成为能掣肘某一行业发展的关键要素，Nvidia的市值也于今年首次突破一万亿美元。
伴随加密挖矿、AI等领域的发展，许多行业会从底层逻辑上实现巨大变革，与之关联的各个方面也都会引起行业的广泛探索，算力会上升到更重要的地位。
查阅世界企业市值排名，位列前茅的互联网企业几乎没有不重视算力领域，像苹果、谷歌，国内的像阿里、腾讯等，不仅是全球首屈一指的互联网巨头企业，在算力消耗方面更是遥遥领先。更甚者，在计算力方面的投资，是对企业的价值，尤其是未来发展潜力评估的依据。
那么在面对高昂的硬件成本、地域限制、产业发展不均衡的情况，是否有相应的解决方案？
在这个背景下，去中心化算力概念应运而生，目的是建立一个开放、透明且自我调节的市场来更有效地利用全球计算资源。首先，借助区块链的去中心化特性，去中心化云服务在世界各地建立算力节点，较低的参与门槛让更多人「共享」自己闲置的计算、带宽、存储等资源；其次，通过完善的经济模型和奖励机制，去中心化云服务中「共享」资源的人可以获得公开、透明、合理的共享收益，平衡服务的价格，保障用户权益的同时，进一步刺激扩大市场规模。
多样的算力提供方小到个人PC、小型物联网设备大到数据中心、IDC等，大量累积的算力可提供更灵活和可扩容的计算解决方案，从而帮助更多的AI开发者和组织更有效地利用有限的资源。都可以通过个人或组织的闲置算力，来实现去中心化算力共享，但这些的算力的可用性、稳定性，受本身用户的使用限制或分享上限的限制。
以美国领先的GPU集成式算力提供商Coreweave为例，前身是北美以太坊最大的矿场，基于已构建的完备基础设施。此外，退役的以太坊矿机，其中也包含了大量的闲置GPU，据悉此前以太坊挖矿时代巅峰在网工作的GPU约2700万张，盘活这些GPU也能进一步成为去中心化算力网络重要的算力来源。
总结
总之，尽管算力需求的指数化上涨带来了巨大挑战，但通过合理利用和共享计算资源，我们仍可以加速技术进步，推动各行各业向前发展。去中心化算力的时代已经到来，让我们拭目以待，见证其为加密货币和人工智能等算力密集型领域带来的变革。
