Компания Boundless, изначально созданная для вычислений с доказательствами с нулевым разглашением (ZKP) в сети биткоина, совершает стратегический поворот. Теперь её распределенная сеть GPU, насчитывающая около 4000 графических процессоров, будет обслуживать задачи по инференсу — выполнению вычислений для моделей искусственного интеллекта. Это решение, озвученное CEO Шивой Шанкаром, знаменует собой сдвиг от чисто криптографических приложений к более широкому рынку ИИ.
Изначально сеть Boundless выступала в роли координатора и верификатора, связывая Ethereum, Base и биткоин. Однако теперь разработчики оптимизировали её под нужды ИИ. Первые бенчмарки впечатляют: стоимость инференса почти на 50% ниже, чем у крупных облачных провайдеров, особенно для асинхронных задач. Такой разрыв достигается за счёт использования дешёвых мощностей — потребительских видеокарт и оборудования, ранее закупленного для майнинга криптовалют и генерации ZKP-доказательств. Это напоминает мне, как майнеры постепенно переквалифицируются в поставщиков вычислительных ресурсов для ИИ, и Boundless идёт по тому же пути.
Компания не отказывается от ZKP полностью, но детали дальнейшей работы в этом направлении не раскрываются. Вместо этого Boundless вводит нативный токен ZKC в новую экосистему: операторы ИИ-сети должны будут вносить его в стейкинг для присоединения, причём размер стейка будет привязан к потенциальному доходу. Это умный ход, который стимулирует долгосрочное участие и создаёт экономическую связь между токеном и реальными вычислениями.
Хотя в анонсе нет конкретики по бизнес-стратегии, сам факт смены фокуса подчёркивает глобальный тренд: криптоиндустрия всё активнее переориентируется на ИИ-вычисления. Вспомним хотя бы TeraWulf, которая в июле привлекла $3,5 млрд на дата-центр для Anthropic. Майнеры и ZKP-стартапы осознают, что их GPU-активы могут быть более прибыльными в сфере ИИ, чем в чистых криптовалютных операциях.
Мой экспертный комментарий: Этот шаг Boundless — не просто смена вектора, а прагматичный ответ на рыночные реалии. Инференс ИИ требует огромных вычислительных ресурсов, и децентрализованные GPU-сети могут стать серьёзным конкурентом централизованным облачным провайдерам. Однако успех будет зависеть от масштабируемости и надёжности сети — пока что 4000 GPU — это капля в море по сравнению с Amazon Web Services или Google Cloud. Тем не менее, для нишевых асинхронных задач это может стать прорывом.