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Solana 隐私生态全景图,从计算到 AI 的完整隐私栈

Solana隐私生态仍处于早期阶段,但正在快速发展。其独特架构(如ZK压缩)有望实现无需持久Rollup的大规模可组合隐私协议。理想的“最终隐私栈”可能是全同态加密(FHE)与零知识证明(ZK)的结合。 目前隐私计算主要由Arcium和MagicBlock提供。Arcium利用多方计算(MPC)构建可定制的执行环境,处理加密数据并正在开发保密代币标准(C-SPL),应用场景包括私密支付、数据分析及医疗保健。MagicBlock则基于可信执行环境(TEE)创建私密临时Rollup,确保交易的机密性、可扩展性和可组合性。两者基础设施催生了诸多应用。 私密转账与余额方面,Umbra基于Arcium构建,提供加密代币账户,实现金额、余额和关联关系的隐私,并支持选择性审计。Privacy Cash采用类似Tornado的屏蔽池处理SOL,Hush则整合了质押收益和私密兑换功能。 为消除链上痕迹,encifherio通过包装代币和TEE保护兑换隐私;Vanish Trade利用屏蔽流动性路由隐藏交易策略;Darklake构建ZK原生流动性基础设施和暗池,防止前端运行。 更高级的应用如私密预测市场(如Melee Markets)利用Arcium加密订单簿,保护参与者策略。在私密AI领域,Loyal结合Magic Block和Arcium技术,在链上加密存储和处理用户数据、对话及交易,确保用户拥有数据控制权。 总体而言,Solana隐私生态正从基础计算层向复杂应用层构建,覆盖支付、DeFi、预测市场及AI等多个垂直领域。

Foresight News06/16 11:13

Solana 隐私生态全景图,从计算到 AI 的完整隐私栈

Foresight News06/16 11:13

为什么「AI服务订阅制」,注定会走向消亡?

Anthropic发布最强公开模型Claude Fable 5,但宣布14天后将其从所有订阅计划中移除,转为按用量积分付费。这并非孤立事件,过去八周内,OpenAI、GitHub和Anthropic自身都采取了类似行动,将高级功能或agent用法从固定订阅中剥离,转向按实际使用量(token)计费。 其根本原因在于,传统订阅制依赖一个前提:用户的消费存在生理或时间上的自然上限。然而,AI Agent的出现彻底打破了这一限制。Agent能自主执行复杂任务,消耗的token量是普通对话的数十倍,且无需用户实时参与,导致“消费上限”不复存在。重度用户的超额用量使固定价格的订阅模式在精算上难以持续,出现了“逆向选择”——越是高价的订阅档,吸引来的越是意图“跑满”额度、导致更高补贴成本的重度用户。 行业曾尝试提价、限流等修补措施,但均告失败。如今,所谓的“订阅制”正在被掏空内核:形式上仍是每月扣款,但核心的“固定价格、放心使用”承诺已被移除。例如,GitHub Pro的月费实则为预付费积分;Claude的积分按API费率扣费。固定订阅可能仅能保留在纯聊天等消费量受限于人工时间的场景,但这类场景正被行业发展的主流边缘化。 资本市场的压力(如公司筹备上市)也加速了这一进程,公开市场投资者难以接受持续亏损的订阅模式。未来,AI支出将像云服务支出一样需要精细管理。对用户而言,这意味着“薅羊毛”的补贴期即将结束,价格信号将回归,每个人需要为自己的实际使用量付费。 文章建议,在当前订阅制仍提供高额补贴的窗口期,用户应充分利用以完成高消耗任务。订阅制的消亡不会有正式宣告,它将悄然转变为账单上一项基础的“入场费”。在此之前,且用且珍惜。

marsbit06/15 03:22

为什么「AI服务订阅制」,注定会走向消亡?

marsbit06/15 03:22

当推理成为稀缺资源,价值由谁捕获

当推理成为稀缺资源,价值由谁捕获?本文探讨了AI算力市场中,推理(inference)正取代训练成为核心瓶颈与价值捕获点的趋势。 2023年提出的“2000亿美元问题”指出GPU超前建设可能带来收入缺口,而2024年该问题已扩大为“6000亿美元问题”。市场近期开始意识到,缺口实际上正通过推理侧的需求来填补。推理是持续性的运营成本,伴随每次模型调用而增长,其市场规模可达训练的10至50倍。 英伟达最新财报将业务重组为“数据中心”与“边缘计算”两大平台,凸显推理已成为战略核心。边缘计算虽当前占比小,但代表了推理向终端设备的延伸。同时,Cerebras的IPO获得超额认购,也因市场看好其专注于推理加速的芯片架构。 Anthropic的案例进一步印证了推理资源的紧张:其因使用量远超产能而接管大型数据中心专用于推理,并对高频的agentic使用改为按量计费,说明推理已成为制约应用扩张的关键因素。 在AI算力栈中,价值沉淀点正在转移。大多数公司只占据从芯片制造到API服务中的某一层,而Hyperbolic作为一家不持有GPU的聚合平台,通过整合多来源的碎片化算力供给,提供统一、低成本的GPU租赁与路由服务,形成了“供给聚合-数据洞察-优化路由-吸引更多用户与供给”的飞轮。与之相比,Venice等应用层公司虽直接面向用户,但其利润受限于向底层购买的推理算力成本,凸显了聚合层在产业链中的潜在优势。 最终,随着agentic AI和物理AI推动推理需求爆发,价值可能不会流向持有最多硬件的公司,而是流向能高效聚合、路由并优化算力资源的那一层。Hyperbolic正试图成为这样的关键聚合层,在推理成为稀缺资源的时代捕获核心价值。

链捕手06/08 15:38

当推理成为稀缺资源,价值由谁捕获

链捕手06/08 15:38

华为云不打Token价格战,周跃峰要给AI云换一个赢的方式

在2026华为云INSPISE创想者大会上,新任CEO周跃峰首次公开阐述华为云AI战略,明确表示不以Token调用量或收入规模为竞争核心,而是聚焦于“每个Token是否真正提升生产力”。 面对当前国内AI云市场普遍以Token价格战和规模增长为焦点的态势,华为云选择了差异化路径:其一,依托昇腾、鲲鹏等全国产化软硬件构建“第二算力平面”,不参与“万国牌”硬件的规模比拼;其二,将政企及国计民生行业作为主战场,通过混合云与机密计算等技术,在保障数据主权的同时输送公有云迭代能力;其三,坚持开源开放策略,并联合20余家头部模型厂商共建生态。 周跃峰提出,AI竞争焦点正从算力、模型转向智能体(Agent)的实际应用。为此,华为云发布“Agentic Infra”新范式及一系列新品,旨在解决企业部署智能体时的工程难题,如AICS灵衢集群降低时延、AMS解决长程记忆、ModelArts Next实现多模型智能调度以降低成本。 更关键的举措是推出智慧医疗、具身智能等“行业AI梦工厂”专区,深入具体场景。例如,智慧医疗专区与瑞金医院共建大模型,旨在向基层医院规模化输出顶级诊疗能力。华为云试图将竞争从“卖Token”转向“卖生产力”,衡量标准变为金融风控效果、医疗诊断可及性等实际价值。 周跃峰承认,这条依赖国产算力、深耕产业的路比追逐MaaS收入更慢、更难,但避开了当前的价格红海,押注于智能体深入产业后底层基础设施的机遇。华为云的目标是证明其国产算力体系能满足中国产业AI未来的真实需求。

marsbit06/06 05:47

华为云不打Token价格战,周跃峰要给AI云换一个赢的方式

marsbit06/06 05:47

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