算力就像AI的电源，没有它，最尖端的模型也成不了气候。这几年随着AI参数规模暴涨，传统那种集中式的算力架构日子越来越难过——成本高得吓人，扩展跟不上，机器闲置浪费也严重。

有个思路值得关注：把全球闲置的GPU拼到一个网络里，通过算法自动分配任务。这种分布式的算力池和老一套中心化方案比，优势明显——训练和推理成本能降一大截，算力供应也变得更灵活、更能应对突然的需求高峰。影视渲染、3D建模这类吃算力的活儿，或者AI模型训练、实时推理这种高频需求，都能从这个网络获得有力支撑。

有个实际案例挺有参考意义：瑞云和华为云合作的AI渲染加速方案，通过分布式算力结合AI优化，把渲染效率提升了40%以上。这种思路在去中心化算力生态里正在越来越广泛地被应用。

往后看，AI产业规模要冲到8600亿美元，算力需求的缺口只会更大。分布式的模式通过去中心化整合，一方面解决了算力供需不匹配的顽疾，另一方面让算力变成了真正可交易、可配置的生产要素。这样一来，无论是大企业还是小团队的开发者，都有机会以更低的成本获取所需的计算资源。