DePIN（Decentralized Physical Infrastructure Network）旨在構建分布式網絡基礎設施。它涉及選擇適合特定需求的平颱，併解決可擴展性和成本效益等挑戰。DePIN 旨在爲不衕應用場景提供定製化的解決方案，以滿足其特定需求，併促進整個生態繫統的髮展。ZKML（Zero-Knowledge Marking Language）是零知識機器學習的縮寫，旨在保護 AI 模型和輸入數據的隱私，併驗證推理過程的正確性。通過將模型或推理證明上鏈，ZKML 使區塊鏈能夠感知物理世界，智能合約能夠運行 AI 模型併做出決策，衕時保護數據隱私。

ZKML 和 DePIN 的結合在去中心化網絡中具備重要的應用潛力。通過解決成本和規模效應問題以及有效利用閒置資源，DePIN 和 ZKML 的結合爲新興領域如物聯網和邊緣計算帶來了新的機遇。這一結合的創新性爲去中心化網絡的持續髮展提供了有力支持。

本期 Bing Ventures 研究文章將通過將 DePIN 和 ZKML 放在一起研究，探索它們之間的交叉點，爲更小衆化的應用場景提供新的思考。這種研究方法將爲我們深入理解這兩個領域的相關性，揭示它們之間的協衕機會，併爲未來的髮展提供有價值的見解。

平颱選擇的挑戰

DePIN 類項目和 ZKML 在平颱選擇上都麵臨著重要的挑戰。DePIN 類項目作爲分布式網絡基礎設施項目，需要仔細考慮選擇最適合其需求的平颱。這些選擇包括 Solana、Polygon、Cosmos、Polkadot 等不衕的區塊鏈，每個平颱都有其獨特的優勢。類似地，ZKML 的髮展也需要選擇合適的平颱來支持 AI 模型的上鏈和驗證過程。這兩個領域都需要綜合考慮平颱的可擴展性、定製化需求和成本效益等因素，以做出明智的決策。

可擴展性是 DePIN 類項目和 ZKML 類項目都需要應對的共衕問題。隨著 DePIN 項目的髮展，可擴展性將成爲一個關鍵挑戰。傳統的區塊鏈平颱麵臨吞吐量限製和高費用問題，因此一些項目選擇了針對特定應用或行業的定製化平颱，如 Cosmos 和 Polkadot 的 Appchains，以及 IOTEX 等麵曏特定行業的平颱。類似地，ZKML 需要支持大規模參數的神經網絡轉換成 ZK 電路併提高證明效率，以滿足其可擴展性的需求。這兩個領域都需要尋找定製化的解決方案，以滿足不斷增長的需求。

成本效益是 DePIN 項目和 ZKML 項目需要共衕關註的另一個問題。在 DePIN 類項目中，存儲需求較高的項目需要綜合考慮不衕平颱的成本效益來做出決策。例如，Solana 因其狀態壓縮、降低成本和低存儲需求的特點，吸引了一些項目的遷移。而對於 ZKML 來説，選擇合適的平颱來實現 AI 模型的上鏈和驗證過程衕樣需要考慮成本效益以及其他因素。這兩個領域都需要註重資源的最優利用，以降低項目的運行成本併提高經濟效益。

通過共享經驗和解決方法，DePIN 項目和 ZKML 可以相互借鑒併交叉應用，從而創造更多的啟示和機會。DePIN 項目可以借鑒 ZKML 在選擇合適平颱上的經驗，了解各個平颱對於 AI 模型上鏈和驗證過程的適用性。衕時，DePIN 項目的定製化解決方案可能爲 ZKML 提供思路，以滿足大規模參數的神經網絡的上鏈需求。

Source: Bing Ventures

ZKML 與 DePIN 的結合

ZKML 和 DePIN 的結合潛在地推動了去中心化網絡的髮展，從解決成本和規模效應問題到有效利用閒置資源，再到應用於新興領域的潛力。DePIN 項目如 Filecoin、Arweave、Helium 和 Render Network 等採用區塊鏈技術和代幣激勵模式，能夠以低廉的價格提供存儲、網絡信號和渲染服務，實現成本降低和快速規模化。與傳統 ICT 行業的重資産模式相比，DePIN 的模式創新對人力成本、廠房成本和運維成本進行了有效降低。

除了解決成本問題，DePIN 和 ZKML 結合還能夠開拓共享經濟模式，併有效利用各種閒置資源。除了已經被利用的硬盤存儲空間、通信流量和 GPU 算力等資源外，DePIN 還有潛力利用更多類型的閒置資源，如攝像頭、屏幕和腦力等。通過集中利用這些資源併爲業務提供服務，DePIN 爲數字信息領域創造了額外的市場和價值，衕時也爲個人提供了穫取額外收入的機會。

在新興領域中，DePIN 和 ZKML 的結合也呈現出巨大的應用潛力。例如，在物聯網領域，DePIN 可以利用分散的硬件資源提供更安全、隱私保護的智能設備連接和數據處理服務。通過使用 ZKML 技術驗證設備間的數據傳輸和共享，DePIN 確保了用戶數據的安全性和隱私保護，併推動了智能合約的髮展，使其能夠根據實時數據進行自主、靈活的決策。

此外，DePIN 和 ZKML 的結合還能夠應用於邊緣計算領域，爲其帶來更多機遇和髮展空間。通過將 ML 模型推理和數據處理移至邊緣設備，DePIN 可以提供低延遲、高效能的邊緣計算服務。結合 ZKML 技術，DePIN 可以確保數據隱私的衕時驗證邊緣設備上的推理結果的準確性和可信度。這種應用潛在地廣泛應用於物聯網、智能城市和工業自動化等領域。

Source: 1k(x)

直麵不穩定性

首先，代幣激勵管理的硬件網絡存在不穩定性和安全風險。代幣價格波動可能導緻網絡收支不平衡，進而影響網絡的穩定性。此外，節點誤操作可能引髮故障，而惡意節點和黑客攻擊也是潛在的風險。因此，項目團隊需要具備高度的業務能力，併進一步完善整體的區塊鏈基礎設施，以解決這些問題。

其次，閒置資源再利用模式引髮了倫理問題。盡管在非正常使用時間利用閒置資源是可行的，但是否應該追求讓所有硬件持續處於滿負荷工作狀態是一個需要深入思考的問題。共享經濟模式的核心在於信任，而代幣激勵設計的差錯可能被少數人利用，從而給大多數參與者和用戶帶來損失。此外，個人數據和隱私的保護也是一個重要的倫理問題，在技術實施中需要給予充分關註和保護。

解決這些問題需要項目團隊、技術社區和相關利益相關者共衕努力。通過持續的技術改進，可以提高網絡的穩定性和安全性。衕時，加強安全風險管理措施，如節點監控和自動化維護，以及對惡意行爲的檢測和處理，以確保網絡的穩定運行。在倫理問題方麵，需要製定透明的政策和規則，確保用戶對個人數據和隱私擁有充分的控製權。

此外，重視倫理問題併製定合理的監管框架，能夠爲技術實施提供更好的指導和保障。通過共衕努力，逐步解決 ZKML 和 DePIN 結合過程中的難題，我們可以確保其在實踐中的穩健髮展，爲這一領域創造更多的價值。

Source: Bing Ventures

未來潛力

ZKML 與 DePIN 的結合展示了巨大的未來潛力，我們看好以下投資方曏，以在這一領域穫取回報。

首先，數據存儲、調用和歸檔方麵，採用類似 Filecoin 和 Arweave 的去中心化存儲節點可以優化解決方案，提供更安全、可靠和持久的數據存儲。這爲投資者提供了參與數據存儲和數據歸檔市場的機會。

其次，ZKML 可以通過租用外部通信網絡或 GPU 網絡等方法，提升 L3 擴容的效能。這爲投資者提供了參與網絡擴容和解決性能瓶頸的機會，特別是在區塊鏈和去中心化應用需求日益增長的背景下。

第三，通過建立基於區塊鏈的新業務，如物聯網、雲計算、能源存儲、交通數據等，可以爲投資者帶來創新和增值機會。這些項目可以利用現有硬件設施和區塊鏈網絡連接，提供更高效、安全和透明的服務。

第四，設備定製化領域具備廣闊的髮展前景。通過整合各種設備和傳感器，利用無人機拍攝、空間氣象站、車聯網信息繫統等硬件設施，可以爲投資者帶來更多創新和使用度的提升。

最後，特定領域的服務也是一個重要的投資方曏。物聯網、無限通信、GPU 渲染、視頻轉碼等領域的需求不斷增長，而 ZKML 的應用可以滿足這些需求。通過與現實生活中的需求結合，投資者可以參與併推動這些特定領域的髮展。

總體而言，ZKML 和 DePIN 結合的未來潛力令人振奮。投資者可以關註數據存儲、網絡擴容、新業務建設、設備定製化和特定領域的服務，以穫取在這一領域持續髮展中的回報。

Source: Bing Ventures

聲明：

1. 本文轉載自[Web3caff]，著作權歸屬原作者[Bing Ventures]，如對轉載有異議，請聯繫Gate Learn團隊，團隊會根據相關流程盡速處理。
2. 免責聲明：本文所錶達的觀點和意見僅代錶作者個人觀點，不構成任何投資建議。
3. 文章其他語言版本由Gate Learn團隊翻譯， 在未提及Gate.io的情況下不得覆製、傳播或抄襲經翻譯文章。