重要 Galaxy 又造新概念“推理资本市场”， 万字研报瞄准 AI 算力金融化

BiRun 消息，作者： Lucas Tcheyan（Galaxy Digital 研究副总裁） 编译： 深潮 TechFlow 深潮导读： Galaxy Digital 最新研报梳理了「推理资本市场」的完整版图——从 ICE 和 CME 即将上线的 GPU 期货合约，到 Venice 把推理访问权变成可交易的永续资产（DIEM），再到 Pearl、Ambient 用「有用工作量证明」补贴推理成本，以及 USD.AI 用稳定币存款为 GPU 硬件放贷。推理正在取代训练成为 GPU 需求的主导力量，围绕它的金融层才刚刚开始成型。 引言 「链上推理资本市场」描述的是一套正在成型的系统：一组网络、协议、基础设施和应用，它们把 AI 模型推理（inference）从 OpenAI、Anthropic 等前沿实验室和超大规模云服务商控制的中心化 API 中解放出来，在链上完成协调和结算，并在此之上构建金融层。用户可以把提示词发送给由加密代币激励协调的 GPU 运营商网络，在某些配置下还能获得关于输出正确性和隐私的密码学或经济担保。 这个类别在 2026 年引起了越来越多的关注。推理——用训练好的 AI 模型处理新数据并生成输出——已经超越训练，成为全球 GPU 需求的主导份额。与此同时，自主代理（autonomous agents）作为一类新的推理消费者出现了：它们以编程方式付费，运行时不需要人类介入。 过去几年，去中心化 GPU 市场、推理协议、支付通道、代币化、资本形成工具、链上流动性各自经历了自己的高光时刻。新变化在于，这些原语正在融合成一个单一的集成系统——一个推理资本市场。随着推理越来越多地被用于所有工作，这个市场预计将找到不断增长的需求。链上的实验正围绕真正具有生产力和经济意义的活动展开，需求不仅来自加密领域。 图注：推理资本市场的完整版图推动这一融合的力量有几个。GPU 使用正在从训练向推理决定性地转移，而开源权重模型在「够用就好」的任务层级上正在追赶前沿模型。这让原本昂贵的任务可以被路由到最便宜的服务方——无论是否走加密通道。推理需求的增长也在推动用户创造性地寻找算力来源。Citadel 最近发布了一份报告，显示以 Silicon Data LLM 指数衡量的 token 支出正在下降，反映出用户正在转向更便宜的模型。（AI token——AI 公司用来给服务定价的单位——不要与加密代币混淆。） 图注：Silicon Data LLM 指数追踪的 token 支出趋势 Coinbase、微软、AirBnB 等公司最近也开始转向使用开源模型，其中以中国模型为主。OpenRouter 最近的融资也证明了市场对多元化模型接入的需求在增长，这能让推理更经济。这部分是供给约束的结果——芯片短缺使得边际推理成本更高。 图注：推理供给约束示意第二股力量是金融化。AI 的普及和它作为几乎所有任务输入的智能，正在创造对其商品化和金融化的需求。越来越多的团队在思考如何把 AI 算力变成一种可交易资产，纳入更广泛的金融层。推理资本市场的早期框架正在浮现，将 AI 硬件和产能金融化，目标是把它们组装成一个完整的市场。 GPU 指数与期货市场在深入链上推理资本市场之前，必须先了解链下正在开发的更大市场——GPU 期货。 AI 基建投入的规模估算差异很大。摩根士丹利预测到 2028 年全球数据中心资本支出约 2.9 万亿美元（不含电力投资），其中约 2.5 万亿美元与 AI 相关。麦肯锡估计到 2030 年数据中心需要 6.7 万亿美元全球资本支出，其中 5.2 万亿美元用于 A