新美国政府对全球关税的影响将对建立该国的AI基础设施产生的影响是一个热门话题。这尤其是因为美国科技巨头继续宣布庞大的数据中心预算，最近的一份报告估计，微软，Google和meta计划在新的数据中心上花费3250亿美元。
分析师主要关注扩大物理基础设施所需的钢，铜和其他贵金属的上升，以及数据中心必不可少的专门半导体和GPU芯片。据一些估计，根据新的美国全球关税制度，商业项目的建设成本可能会增加多达5％。
尽管这些估计值可能是正确的，但至少在数据中心方面的分析缺少关键要素。关于进口钢，GPU，服务器和网络设备的辩论假设满足不断上升的计算需求意味着我们必须不断构建。但是，现实是，我们大大不足以使我们已经拥有的计算资源。
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io.net的首席执行官。
资源利用问题
我们在这里拥有的是为分销问题提出的制造解决方案。建立额外的设施来满足对AI计算的不断增长的需求，这不仅需要巨大的资本投资，而且这种集中式模型在单个失败和恶意参与者方面造成了脆弱性。
同时，庞大的计算资源在全球范围内闲置。确实，我们正在浪费巨大的计算能力。根据SpecPower基准测试，连接到公共云的计算机消耗的电源的20％至60％是空闲的，因此无法对主动利用率进行侵害。这意味着大量的云和GPU计算能力可能在全球范围内未利用。
在中国，情况明显更糟。根据《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）发表的一份报告，由于该国最近的AI基础设施“淘金热”，数十亿美元用于数据中心，其中约有80％现在闲置了。
这是因为最近发行的中国AI LLM DeepSeek揭示了一个令人震惊的事实：AI不需要$ 30,000的GPU芯片，具有巨大的计算能力才能运行。确实，正如DeepSeek V3的发布刚刚显示的那样，可以在Mac计算机上运行AI LLM。
这有助于强调全球计算能力中巨大的低效率，这些效率多年来一直持续了多年，仅仅是因为我们没有试图汇总和重新分配现有资源。我们可以利用现有计算能力的储备，而不是建立全新的基础架构。我们要做的就是重新考虑计算基础架构。
利用现有的基础架构
利用未使用的计算能力是满足AI需求的最有效方法，而分散的物理基础设施网络（DEPIN）提供了创新的解决方案。Depin Cloud Models没有建立更多集中式设施，而是通过不依赖单个数据中心的全球分布式网络将买家与未使用计算能力的供应商联系起来。
人们可能会将其视为“计算的Airbnb”，这是将需要GPU空间与拥有GPU空间的人联系起来的一种方式。
这种方法能够利用世界的闲置计算能力，有可能满足企业和个人的需求，而无需花费数十亿美元在新的物理基础架构上。
通过利用未充分利用的GPU功率，云计算depin平台可以以高于AWS和Azure等确定的提供商的价格提供高性能计算，并且这种结构性优势使关税的担忧很大程度上无关紧要。
Depin Models并没有花费数十亿美元在新设施上（正如中国的困境所表明的那样，这些设施都将不足以最大程度地利用现有资源。正如DeepSeek所表明的那样，计算能力的分布也可以扩大对AI工具的参与，从而使中小型企业能够在没有高昂成本的情况下利用机器学习技术。
无限制的计算
在全球范围内，我们已经意识到集中化的缺点。在云空间中，通过从大型集中数据中心进行旋转，我们可以构建对贸易战争或流行音乐具有弹性的网络。这些分布式系统自然而然地响应了需求；在需要时扩展，在不需要的情况下收缩＆ndash;不需要大量的新设施。
对于业务领导者和政策制定者来说，这代表了重新思考基础设施发展假设的机会。领导者可以专注于激励现有资源的更好利用，而不是补贴更多巨大的数据中心。
尤其是在美国，而不是努力进口更多的钢，铜和计算硬件的可能增加，而不是探讨该国已经拥有的巨大未使用的能力。而且，由于削减成本是本届政府的核心重点，因此这种方法将完全一致。
这种保守的政府可能会更加兴趣，这是这种方法将带来的能源成本的节省。分布式计算网络通常比大型数据中心消耗的能源更少，更重要的是，以这种方式不会对该地区的社区和企业产生负面影响。
通过效率创新
不过，最重要的是，分布式计算网络通过降低访问障碍来使更快的创新周期。它们为以前被排除在AI经济中排除的资源提供商创造了新的经济机会 - 如果共和党理想主义的理想主义理由，创新和企业家精神并不是什么都不是。
最终，目前围绕关税的辩论及其对数据中心建设成本的影响分散了明显的机会。通过拥抱分散的计算模型，世界可以满足不断增长的AI需求而不会受到基础设施限制的限制。该技术今天存在，经济案例令人信服。剩下的唯一问题是企业和政策制定者会多快认识到这一点。
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