原文標題：《為什麼「綠電+DePIN+AI」是 RWA 最佳資產標的？ 》

原文作者：葉開（微信/推特：YekaiMeta）

最近比特幣火爆出圈，蓋過了AI 晶片的熱浪，但二者背後的綠電卻非常低調，開哥認為這個低調的新興資產可能會成為未來二十年金融體系的基礎資產之一。

圍繞再生能源（或新能源）的話題不是一天兩天了，例如在碳排放背景下的全球石化能源轉型，石油美元的錨定可能要斷開，歐美對本土新能源的補貼和對中國新能源設備的碳稅關稅，這些都是圍繞綠電的關鍵議題。

在5 月，G7 成員國的聲明共同承諾了在2035 年前逐步淘汰能源系統中現有的、有增無減的燃煤發電；今年夏季，到處是高溫和洪澇災害的異常天氣。這些話題，無一不是與綠電息息相關。

為什麼是「綠電+DePIN+AI」組合？

RWA 作為 Tokenization of Real World Assets 現實世界資產代幣化，未來的現實世界資產的基礎資產是什麼？毫無疑問，綠電是其中之一。

在圍繞AI 熱點話題討論時，馬斯克和黃仁勳都提到AI 算力的耗電量巨大，AI 算力的終極可能是綠電能源。而在 AI 領域，有個不成文的不等式：綠電>電力>算力>基礎模型>應用。當全球進入 AIGC 和碳基矽基時代時，綠電是最關鍵的基礎之一。未來的資產和應用幾乎都會與AI 相關，包括AI 算力和AIGC 等等；未來的能源和動力幾乎都與綠電相關，再生能源（光伏、水、風等）和氫能，光儲充及綠電交易等等。

綠電作為未來的現實世界基礎資產，其代幣化必然需要 DePIN 和 AI 支援。在「綠電+DePIN+AI」的組合中，相當於 AI 為綠電加了大腦，而 DePIN 則為綠電加了心臟和血管。綠電作為基礎資產，也是新的現實世界和加密世界的資產源頭，它是天然的稀缺性和頭部敘事；DePIN 是綠電資產生態的基礎設施和可信設備網絡，實現綠電的分佈式網路和數位化、鏈資化；AI 是充分突出綠電降本增效的核心，無論是AI 綠電套利還是家庭算力中心和邊緣運算等。

圍繞著「綠電+DePIN+AI」的組合，可以有很多變化，關鍵看主體和場景。例如從光伏儲能入手，有的人做分散式光伏板和綠電憑證、碳指標；有的人做儲能綠色區塊鏈經濟，可能只是看到分散式帳本支撐的綠色REC 和碳指標；而有的人會看到儲能的電池生命週期管理的BatteryGPT，儲能的反向「發電」的DER 需求預測及電價套利的EnergyGPT，還有的人會看到光儲充用一體化標準節點的投資模型，以及可以隔牆的VPP 虛擬電網和P2P 綠電交易等。嗯，開哥選擇的是以儲能為中心的 Energy「SaaS+AI」。

綠電的DePIN 軟心臟

（1）分散式綠色能源智慧儲存網絡

綠電最大的問題是分散式特徵，除了一些大的單體項目，大部分都是規模不大、自用為主和部分消納、不一定夠入網條件等等。但有了儲能的EMS 能源管理功能，再結合DePIN 技術和AI 技術，就可以實現：「綠電+EMS+DePIN+ AI ==  綠電的Storage as a Service”，即綠電SaaS 儲存即服務。

在綠電的光儲充體系中，硬體設備的光伏板模組、儲能模組和充電樁模組等，單點數位化已經非常高了，例如儲能模組中可以實現對電池的BMS、對電能的EMS、對變流器充放電的PCS，甚至於光伏模組的光伏板逆變器的控制、配電網的上下行控制，相當於單點模組的能源數位化和能源管理是百分之百實現的。

軟心臟的最大特點是，在單點硬體設備數位化的基礎上，基於DePIN 技術實現了分散式聯網，DePIN 的物聯網能力和配套晶片AI 運算能力，結合綠電的AI Bot 或AI Agent，讓綠電真正成為分散式網路的基礎設施。

軟心臟的進一步是VPP 和P2P，在分散式網路基礎設施的基礎上，VPP 可以虛擬建模連結綠電的DePIN 智慧盒子和物連網設備（電池、逆變器或充電器等）實現邊緣設備預測與控制，從數百萬個物聯網設備中取得綠電遙測資料和控制充放電等動作，實現一個綠電的分散式綠色能源儲存服務以及綠電雲端。

（2）綠電的「EVM」生態閉環

從能源的源網荷儲整合管理角度來看，綠電的生態閉環也不會是某個單點模組，例如光伏或充電樁模組，而是從綠電的產生到儲存再到充電用電消耗，在綠電SaaS 儲存服務中，有綠電的一進一出，有唯一的時間和消耗的哈希值，這樣才算真正有了完整的綠電數字資產週期。

對於算力資產，有個GPU 小時的概念，作為算力資產池的單位；而綠電資產，可以有類似 GWh 綠瓦時，作為綠電能源資產池的單位。在分散式綠電基礎設施的基礎上，就會涉及第二層（類似 Layer2）的虛擬能源資產池。這涉及到綠電資產的入池、資產動態定價以及流動性，而首先重要的是綠電資產入池演算法，對綠電資產的確權、定位（分散式唯一位置地址和確權）和協調入池的條件（質押入池還是有條件入池，或隨機時間入池等）。

從這個角度而言，光伏模組和充電樁模組在綠電的生態閉環中，遠遠不及一進一出不可或缺的中間環節的儲能模組。由此，開哥在生態框架設計中，將綠電的第二層設計成為一個綠電資產的「EVM」，資產入池後的智慧合約、演算法協議、基礎組件服務等等，將成為一個聚合分散式綠電資產/資源的開放式二層平台。例如綠電交易的 PPA 智能合約化，在這個二層平台上，PPA 購電協議，可以類李嘉圖合約模式，實現流動資產池基礎上的智能合約化。

（3）綠電交易網

有了綠電資產池，再結合VPP（交易交換的網路基礎），就可以實現P2P 的綠電交易。綠電交易的關鍵是充分市場化，因此有多層次的市場結構（資金端和資產端以及多樣化的交易方式），有多元化的市場參與者（綠電買賣人、流動性LP、套利投機者、標準化投資人等），有多角度的流動池和流動性。

綠電交易是需要AI 技術充分支撐，無論是綠電動態定價演算法、電價套利的預測、綠電資源交易配置的最優路徑，以及綠電交易演算法的價格曲線最佳化等等，都需要EnergyGPT 和時序AI 模型的深度支撐。

在綠電交易的流動池中，綠電來自於不同的市場參與者或不同的產生來源，持有者或買賣者的需求和時效性又有差異，還可能既有2B 的標準化光儲充節點或大單體光儲充模組，也可能有大量的分佈式家庭光儲充模組，還涉及到波峰低谷的網電，從而導致綠電的價格並非是靜態的或相對固定的，而是有一個動態的、去中心化的綠電定價演算法，這個在市場化中建立共識和信任的定價演算法，則意味著綠電的定價權。綠電的定價權意味著什麼？搞金融的都懂。

綠電交易中交易方式和市場參與者不同，資產入池的協調條件也不一樣，因此交易也是非常複雜，雖然會有訂單薄的CEX、去中心化的DEX 以及OTC 交易，但因為有了資產入池演算法和資產定價演算法的基礎上，那綠電交易的核心就是SWAP，去中心化的資源自動最優配置。這意味著核心的綠電交易的最優配置：去中心化的綠電 AMM 交易演算法。因為綠電能源資產有耗散性的特點，因此可能需要在類似 Uniswap 的固定乘積演算法基礎上進行修正和優化。

綠電的AI 智慧心臟

（1）EnergyGPT 與家庭AI 算力中心

AI 與綠電的碰撞是非常多火花的，而且是高壓火花。我們在與美國大學能源實驗室在EnergyGPT 方面有合作，圍繞綠電的電價套利、削峰填谷、設備衰減週期、儲能電池熱失控、DER 需求預測、功率負載預測、充放電主動策略等等，有大量的綠電大模型應用場景。這個 EnergyGPT 與傳統的 LLM 大模型不一樣，也不是傳統的時序預測大模型，是混合的 MoE 專家模型。

由於綠電分散式網路基於的DePIN 智慧盒子，是可以配置部分GPU 算力的，進行本地的電價需求預測和最優套利充放電策略的運算，以及家庭影視娛樂遊戲的本地渲染運算，同時還可以結合區域中心配合做部分邊緣運算任務。

標準化的光儲充節點，則可配置成為區域性的AI 算力中心，在儲能櫃基礎上配置一定規模的AI 晶片算力，進行區域的需求預測、電價套利、削峰填谷、充放電策略等計算以及區域性AI 算力任務等，而且可以作為邊緣計算的區域節點。

（2）AI Agent 和AI Bot

綠電配套的EnergyGPT 和AI 計算，在用戶側基本上是以AI Agent 或AI Bot 方式出現的，每個2B 中小企業或標準化節點和2C 家庭的需求不同，需要智慧配置綠電AI 模式，甚至可以開放出來有更多的應用情境。

分散式AI 節點，則是在VPP 和區域標準化光儲充節點的基礎上，將節點擴充為區域性的AI 算力節點，成為分散式AI 算力節點和邊緣運算節點。

限於篇幅，AI 這部分就不過多展開了，有機會在專題研討會上細聊。

綠電的新金融體系

（1）標準投資模式