摘要：AI可触达的市场空间极其广阔，被忽视的 Web2 市场潜力正在逐渐显现，可触达的机会极其庞大：当前 AI 云服务市场规模已达 800 亿美元，并且以每年 32% 的速度增长。若将其拆分为推理（inference）和训练（training）两个部分，大约有 80

Sollong的使命很简单：让 AI 算力真正去中心化

AI可触达的市场空间极其广阔，被忽视的 Web2 市场潜力正在逐渐显现，可触达的机会极其庞大：当前 AI 云服务市场规模已达 800 亿美元，并且以每年 32% 的速度增长。若将其拆分为推理（inference）和训练（training）两个部分，大约有 80 亿美元的市场是可服务的区间。即便在采用保守的收益占比模型下，Sollong仍然将目标锁定在年收入 5 亿美元的水平。

与此同时，Web3 中的 AI×Crypto 赛道虽然尚处早期，但增长势头强劲。从整体来看，“AI” 代币已经成为加密市场中稳固的顶层叙事，其在主流追踪器上的总市值接近 300 亿美元。

然而，这一叙事实际上掩盖了四种迥然不同的商业模式：DePIN、模型与智能体网络、通用 AI 平台/联盟，以及边缘计算、CDN 与媒体基础设施。每一类模式都围绕不同的瓶颈展开商业化，并伴随着差异化的风险暴露、关键绩效指标（KPI）以及代币经济逻辑。

以 DePIN 赛道为例，可以将 Akash、io.net 和 Render 理解为 GPU/CPU 原始算力的入口。这些平台通过代币化实现对硬件资源的访问，并将供需双方进行撮合。其逻辑能够成立，是因为与超大规模云厂商相比，这些网络在价格上仍具备显著优势——在 DePIN 网络中获取高端显卡的成本通常为每小时个位数美元，而在主流云平台上则是两位数，尤其在多 GPU 配置下差距更为突出。

与此同时，供给端也在快速成熟，任务持续时间更长、利用率更高，“玩具型”的实验性负载正在逐渐减少。追踪这一赛道时，关键指标包括 GPU 型号分布（如 A100/H100/H200）、利用率、任务成功率和 SLA 达成情况、单位算力成本（$/FLOP）以及平台抽成比例。不过，这类 DePIN 平台的短板同样明显：节点质量参差不齐、大模型并行训练受限于缺乏高效互联、当代币奖励衰减时用户与节点易出现流失。

而这正是Sollong价值主张的落点所在。通过软件编排，Sollong将分布式的节点拼接为一个行为一致、可管理的集群，并通过简洁直观的 API 向开发者和应用开放。这不仅弥补了去中心化算力市场的结构性缺陷，更赋予碎片化网络类似传统托管云的稳定性与可用性，使去中心化 AI 的执行基础设施得以真正落地。

Sollong并不是又一个算力市场，而是一个以 API 为核心的、全托管的去中心化 AI 云。开发者可以随时接入，并实现随处扩展。它的突破点在于：通过软件来提供去中心化版本的网络互联层，不依赖昂贵的专有硬件，而是用代码将分布式算力绑定为单一的执行层。过去需要价值数十亿美元的专有互联硬件才能实现的效果，Sollong通过软件层实现了。

Sollong的使命很简单：让 AI 算力真正去中心化，并通过以下三大原则实现：

可负担（Affordable）：透明的成本加成定价模式。

可访问（Accessible）：任何人都能贡献算力，任何人都能使用。

可审计（Auditable）：每一笔交易都记录在链上。

来源：玲宝说教育