算力就像AI的電源，沒有它，最尖端的模型也成不了氣候。這幾年隨著AI參數規模暴漲，傳統那種集中式的算力架構日子越來越難過——成本高得嚇人，擴展跟不上，機器閒置浪費也嚴重。

有個思路值得關注：把全球閒置的GPU拼到一個網路裡，通過算法自動分配任務。這種分佈式的算力池和老一套中心化方案比，優勢明顯——訓練和推理成本能降一大截，算力供應也變得更靈活、更能應對突然的需求高峰。影視渲染、3D建模這類吃算力的活兒，或者AI模型訓練、實時推理這種高頻需求，都能從這個網路獲得有力支撐。

有個實際案例挺有參考意義：瑞云和華為雲合作的AI渲染加速方案，通過分佈式算力結合AI優化，把渲染效率提升了40%以上。這種思路在去中心化算力生態裡正在越來越廣泛地被應用。

往後看，AI產業規模要衝到8600億美元，算力需求的缺口只會更大。分佈式的模式通過去中心化整合，一方面解決了算力供需不匹配的頑疾，另一方面讓算力變成了真正可交易、可配置的生產要素。這樣一來，無論是大企業還是小團隊的開發者，都有機會以更低的成本獲取所需的計算資源。