原文來源：EMC 社群愛好者

什麼樣子的 AI 專案能在幣圈跑出來？回答可以是各種五花八門。但先讓我們放下更多幻想、虛構與敘事，從世界上最頂尖、最有價值的 AI 公司找出答案。

英偉達，全球僅有的三家市值突破三萬億的公司之一，既是全球AI 應用的核心支柱，也是GPU 算力的無可爭議的霸主。那麼，英偉達是如何賺錢的呢？答案或許不複雜——AI 專案的核心在於算力，尤其是 GPU 算力的競爭。今天的 AI 產業邏輯，也不過是換了一種形式的「賣鏟子」生意。

最近，英偉達發布了2024 年第三季的財報，數據依然令人矚目：350.8 億美元的營業收入，年增94%，超出分析師預期的332.5 億美元，也高於公司本身的績效指引（318.5 億至331.5 億美元）。淨利則達到了 193.09 億美元，相較於第二季的「300 億美元營收、165.9 億美元淨利」，再創新高。這些數據不僅刷新了市場預期，也再次印證了英偉達在 AI 算力領域的無可取代性。

不僅在傳統金融領域，回到幣圈，AI MEME 的熱潮也正在席捲而來。從最初的 AI MEME 到現在的 AI Agents（智慧代理），越來越多基於 AI 的大型應用紛紛登場，吸引了大量資本和開發者的注意。

出獄不久的CZ 也非常關注AI，他最近的推特也談到了AI 和區塊鏈結合的潛力：「AI 標記（或AI數據處理）非常適合在鏈上完成。 「讓遊戲再次偉大」。

對幣圈這樣一個充滿「造福神話」的市場來說，複製一個1:1 的英偉達可能有些過於理想化，畢竟這是一個極具技術累積和市場地位的巨頭。但若是複製英偉達獲利的「套路」——也就是藉助強大的算力和 GPU 的核心競爭力來拓展市場，或許沒那麼難。因為，背後的一切 AI Agents 項目，都是由一個個龐大的 AI 模型支撐，而這些模型背後，正是 GPU 算力的支撐。因此，算力依然是幣圈 AI 專案成功的核心驅動力。

幣圈AI 算力窪地

在這樣的背景下，一個擁有GPU 創新，還基本上涵蓋了現在市場上你能想到的AI 用法和玩法： Layer 1、算力租聘、去中心化AI+Web3 創作平台以及AI 代理的項目——Edge Matrix Chain，可以算是一個非常好的埋伏標的了，甚至是個價值窪地了。

把AI 的「心臟」扛起來

傳統的Layer 1 區塊鏈，曾經在許多領域展現了強大的能力，但當你把目光轉向那些需要大量運算力的AI 應用時，你會發現它們的運算上限根本無法支撐起這些龐大的需求。 AI，特別是像大型語言模型（LLM）這種巨無霸，背後所需要的，不是普通的運算力，而是 GPU 那種無與倫比的運算能力。 AI 的未來，沒了 GPU，什麼都不算。

EMC 意識到這一點，因此開發出了一個分散式 GPU 運算網絡，旨在為 AI 應用提供足夠的算力支援。每個 EMC 節點都不止提供普通的算力，而是提供強大的 GPU 支持，這讓開發者可以在一個去中心化的環境中，毫無障礙地運行複雜的 AI 模型。更令人驚訝的是，這一切計算可以在 低於傳統集群運算成本 的情況下完成。是的，運算龐大的任務，不再是雲端運算巨頭的專屬，也不再需要動輒上萬的費用。

而EMC 的網路架構則進一步顛覆了傳統區塊鏈的局限，它不僅具備低延遲、高吞吐量的優勢，確保資料的極速存儲與高效檢索，更重要的是，它讓那些需要頻繁交換資料的AI 應用擁有了一個理想的舞台。除此之外，EMC 還採用了模組化設計，讓開發者可以根據需求靈活建構協定層、網路層、應用層和資產層。這種設計不僅讓開發者可以專注於創新，而無需擔心底層架構的限制，也為去中心化 AI 的廣泛應用奠定了基礎。

說到創新，EMC 不只停留在技術層面，它還帶來了一個具有革命性的產品－EMC Hub。這個去中心化的 AI 算力調度平台，為 AI 開發者提供了前所未有的支援。透過 EMC Hub，開發者只需幾個小時，就能打造出類似 Midjourney 的商用 AI 服務，而成本卻只有傳統開發方式的 30%。

不僅如此，EMC 還與 JarvisBot 緊密合作，將去中心化的 AI 能力進一步推向市場。 JarvisBot，作為一個由 EMC 網路強力支援的 AI 代理，已經成功整合進 TON 生態，並為用戶提供了多樣化的 AI 服務：從文章寫作、圖像生成，到內容總結、影片創作。而這款 AI 代理商的上線時間是今年 6 月，可以說領先市場熱點大半年了。

得到GPU 者得天下，擁有絕對硬通貨

英偉達的GPU 幾乎是整個產業的命脈，尤其是NVIDIA H100 GPU，目前最新的GPU 機子。

正因為至關重要，GPU 也成了極為 稀缺 的資源。尤其是在 AI 逐步邁入「大模型時代」後，GPU 的需求量已經激增，市場的供需關係也越來越緊張。想要獲得高效能的 GPU 資源，尤其是像 NVIDIA H100 這樣的頂級晶片，已經成為了一種「硬通貨」。對許多 AI 公司來說，尤其是那些處於新創階段的小公司，想要獲得足夠的 GPU 資源，簡直比登天還難。

這也解釋了為什麼大投資機構，如a16z，會不惜重金囤積大量的H100 GPU，將GPU 資源出租給被投公司，換取股權或其他利益。可以說，得 GPU 者，得天下。然而，正如市場需求如此迫切，供應又極度不足，NVIDIA H100 GPU 的「稀缺性」也為不少產業先鋒提供了投資機會。

EMC（Edge Matrix Chain）就在這一背景下，利用其創新的Layer 1 網路將GPU 算力與DeFi 平台打通，推出了一種前所未有的GPU 通證化解決方案。這個解決方案，不僅能解決 GPU 算力的流動性問題，更能讓這些「高效能硬體」成為 可交易的資產，進而幫助更多的使用者參與這個 AI 算力生態。

而在2024 年9月19 日的Token2049 大會上，EMC 展示了一個極具創新的NVIDIA H100 SuperPOD Live Demo。

這個改裝後的機子NVIDIA H100 SuperPOD，由1024 個H100 GPU 組成，擁有強大的運算能力，能夠為去中心化平台提供巨大的算力支持。運算能力不僅可以支撐複雜的 AI 模型訓練，還能夠透過 GPU 資源的 租賃模式 賺取年收入高達 1500 萬美元。

透過這個演示，EMC 不僅展示了AI運算資源的去中心化，也揭示了透過通證化GPU 算力，如何為全球用戶創造新的經濟機會和收入來源。這是一個什麼概念？這不僅是對 AI 技術的極致呈現，更是對 AI 算力的商業化的深度探索。

但這還不是最讓人興奮的部分。透過將這些 GPU 算力資源整合到 去中心化平台 中，EMC 提出了將這些高效能硬體 通證化 的構想。也就是說，全球的投資者和開發者可以透過 區塊鏈技術，將這些運算資源 分解為小單元，使得 GPU 算力 變成一種 可交易的資產。這樣一來，任何人都能在 EMC 平台上 購買、質押 這些 GPU 算力，獲得 約 12% 的年收益率（AYR），並且直接參與到 AI 運算的浪潮中。

目前，EMC 平台提供的RWA 資產，主要來自全球頂級高性能GPU，如NVIDIA A100、H100 以及其他型號的GPU（例如4090、3090 ）。這些 GPU 算力資產由多個 ComputeDAO 成員提供，其中包括 NWG 和 exaBITS 等重要參與者。

這項創新不僅讓AI 基礎設施更加去中心化，還透過Token 化的方式，將原本屬於少數大企業的GPU 資源，打破了傳統的「高門檻」，讓每個普通用戶都有機會參與其中。透過 EMC 的技術，AI 算力變成了一個 流動的資產，而不再是沉澱在某些機構手中的昂貴硬體。

EMC 為什麼被低估了？

介紹完 EMC 在做的事以及特有的競爭點後，我們再來回到最重要的問題上，為什麼我覺得 EMC 被低估了？

讓我們從數據說起。 EMC 目前涵蓋了多個創新領域：Layer 1 區塊鏈、算力租賃、去中心化的 AI+Web3 創作平台，以及 AI 代理工具。單看這些概念和業務模組，它的年收入已經達到 1500 萬美元。你認為，將這些亮點加在一起，EMC 合理的市值應該是多少？

如果你還難以給出確切的答案，那我們來看VC 給出的融資和估值：今年8 月30 日，多鏈基礎設施Edge Matrix Chain 完成2,000 萬美元融資，P2 ventures、Amber Group 領投。

這意味著，從這些創投機構的角度來看，EMC 的估值大約是在 2 億美元左右。 （一般來說，創投在給予估價時，會加上約10 倍的溢價，懂投資的人都知道裡面門道有多深hh）

我認為這個估值是合理的，畢竟現在GPU 租聘算力項目的市值天花板項目——ionet，光做GPU 算力租聘，市值目前是3 億美元。而 EMC 呢？不僅有 GPU 算力租賃，還多了一整套 Layer 1 區塊鏈網絡，再加上 去中心化的 AI 創作平台 和 AI 代理工具，這是四個殺手級敘事加成。

再來看看 EMC 背後的實力。最近，EMC 和 DoraHacks 合作舉辦了一場高規格的黑客松，直接拿出 1000 萬美元的贈款，還有 100 萬美元的獎金池，支持創新項目落地。

這樣的項目，先不說3 億美元，就先說1 億美元，我都覺得一點都不過分，畢竟現在從Pumpfun 發射速通1 億美元的meme 數都數不清了。相較之下，EMC 在技術、團隊、市場前景等方面的綜合優勢，完全可以支撐其更高的估值。而目前 Edge Matrix Chain 目前的市值是 500 萬美元，妥妥的隱藏 Alpha。

更有趣的是，在我深入研究EMC 這個專案時，我意外發現，EMC 曾出現在《華爾街日報》的一篇關於GPU 的報導中。這篇報導當時引起了廣泛關注，我自己也讀過，只是當時並未特別重視它裡面提到的 EMC，標題是《China's AI Engineers Are Secretly AccessingBanned Nvidia Chips》。

為了應付算力短缺，中國的AI 工程師透過與國際算力供應商合作，使用去中心化GPU 網路獲取所需資源，而律師表示以這種形式參與訪問被禁的英偉達人工智慧晶片的買家、賣家和經紀人並沒有違反任何法律。

而EMC 正是其中的關鍵平台之一，EMC 允許開發者以更低的成本和更高的靈活性，獲取全球最頂級的H100 GPU 資源，這些資源被廣泛用於訓練大型語言模型（LLM）。這對於想要參與先進 AI 專案的開發者來說，無疑是一個巨大的優勢。

同時，《華爾街日報》也提到了一些技術細節，例如 EMC 如何透過智慧合約保護交易的匿名性，以及如何確保算力資源的公平分配。這些細節不僅展示了 EMC 技術上的深度，也反映了它在資料隱私和安全性方面的前瞻性思考。尤其是在全球對資料安全和隱私保護需求日益增長的情況下，EMC 這種去中心化模式顯得更加符合未來趨勢。

不僅如此，《華爾街日報》還提到了一些技術細節，諸如EMC 如何透過智慧合約保護交易的匿名性，以及如何確保算力資源的公平分配。這些細節不僅展示了 EMC 技術的深度，也反映了它在資料隱私和安全性方面的前瞻性思考。尤其是在全球對資料安全和隱私保護需求日益增長的背景下，EMC 的去中心化模式顯得特別符合未來發展趨勢。

現在熟知的 AI 項目，市值都太大了。當每個人都意識到這些項目的潛力後，它們還能算是 alpha 嗎？

真正值得挖掘的，往往是那些市值較低的項目。現在的 EMC，無疑是這樣的一個隱藏的 alpha 和價值窪地。如果專案團隊配合做點行銷活動之類的，等風來，EMC 應該可以有不錯的表現。

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