• AWS和微软暂停了新的人工智能数据中心项目，理由是集中式基础设施模型效率低下。
• 分散的、基于区块链的方法（DeFAI）在AI计算中提供了更高的敏捷性、可扩展性和效率。
• Aethir和0 G Labs等公司证明，去中心化人工智能既可行又有利可图，挑战传统模式。

亚马逊网络服务（AWS）和微软一直在撤回人工智能数据中心投资，这表明集中化模式存在问题。分析师正在利用这一最新进展来重申为什么基于区块链的去中心化基础设施可以成为解决方案。

Impossible Cloud Network联合创始人Kai Wawrzinek在接受BeInCrypto独家采访时讨论了这些迫在眉睫的问题。

人工智能数据中心碰壁

几个月前，人工智能似乎是全球科技行业最有前途的行业之一。然而，随着AWS和微软等公司宣布暂停人工智能数据中心建设，情况看起来非常不同。发生了什么？人工智能的未来是什么样子？凯·瓦尔齐内克（Kai Wawrzinek）描述了今天的情况：

“在人工智能需求呈指数级增长之际，AWS将与微软一起退出新数据中心的消息证明了这种模式在扩展全球互联网方面存在巨大的效率低下。微软和AWS可能开始意识到，集中式基础设施模型根本无法足够快地适应，”Wawrzinek声称。

AWS和微软并不是唯一面临这些问题的公司。尽管Meta公开声称将在人工智能基础设施和数据中心上投入数千亿美元，但不到三个月后就向竞争对手寻求资金。

OpenAI也因ChatGPT的纯粹运营成本而受到冲击; Sam Altman默认其研究可能永远不会盈利。

WELLS FARGO + COWEN FLAG AWS DATA CENTER LEASING PAUSE

Both banks say $AMZN AWS has hit pause on some colo leasing deals—mainly international. Cowen notes hyperscale demand is cooling a bit, especially in Europe, with Amazon slightly pulling back on U.S. colocation activity too.… pic.twitter.com/aS5vN7UwnK

— Wall St Engine (@wallstengine) April 21, 2025

Wawrzinek看到了一个明确的解决方案--完全放弃集中化模式，专注于DeFAI。尽管这些行业领导者积累了数十亿美元的资本支出并开创了法学硕士发展，但整个战略可能会弄巧成拙。

例如，美国人工智能数据中心的建设正在以前所未有的程度淹没电气工程师。由于有如此多的专业人士专注于中心本身，这就造成了熟练劳动力的瓶颈。

这损害了可再生能源项目和电网，具有讽刺意味的是损害了数据中心的功能。

“人工智能时代需要能够与其速度和规模相匹配的基础设施，而去中心化系统是为未来构建的唯一模型。相比之下，去中心化、市场驱动的方法可以解决这个问题：可以在需要的地方和时间更有效地部署产能，而无需等待数年才能部署集中式大型项目，”瓦尔齐内克补充道。

DeFAI能否应对挑战？

与集中式数据中心模型相比，DeFAI提高了人工智能计算的可访问性。区块链驱动的经济激励可以在无需大量前期资本的情况下加快部署速度、增强可扩展性并优化资源配置。

简而言之，这些去中心化系统比其竞争对手具有更高的灵活性。

基于区块链的人工智能公司已经能够在没有集中数据中心的情况下利用巨大的计算能力。例如，DePin公司Aethir在其GPU即服务模式方面取得了长足的进步。

0 G Labs等其他公司已经证明，去中心化的人工智能开发不仅在理论上可行;它是有利可图的，而且对生态系统来说是必要的。

如果这一切看起来牵强或乌托邦，那么重要的是要记住人工智能的“黑天鹅”事件-- DeepSeek。

中国的市场移动genAI模型向全世界证明，人工智能公司可以以硬件成本的一小部分制造出最先进的LLM。因此，如果这位开发人员被证明如此成功，人工智能行业可能需要彻底重新考虑数据中心模型。

尽管怀疑论者怀疑去中心化人工智能是否能与数据中心竞争，但现实情况是，集中化也可能存在其低效率。

“人工智能基础设施的未来在于开放、无需许可的网络，供应在全球范围内动态满足需求，而不是通过难以跟上的过时的超大规模模型，”瓦尔齐内克总结道。

到目前为止，集中式人工智能公司已经积累了数十亿美元的风险投资，但他们的创新能力正在碰壁。我们可能需要一个更好的模型来创造最好的结果。