破解行业算力困局：Cysic @cysic_xyz 如何解决供需错配难题

现在 AI 和区块链越来越火，对算力的需求也跟着一个劲儿往上涨，但算力市场的供需问题却很突出 —— 需要的人不够用，有的人大把闲置，特别矛盾

很多中小公司或者独立开发者想搞点 AI、区块链相关的开发，动不动就被两个问题卡住：

要么是算力不够用，要么是算力成本太高扛不住，可另一边呢？企业买的那些高性能 GPU 集群，还有玩家手里闲置的高端显卡，好多时候都放在那闲着没发挥作用

@cysic_xyz搞的 ComputeFi，就是专门来解决这个供需对不上的问题的

当前行业主要面临三个大难题：
1）算力浪费严重：
很多企业为了应对业务高峰期，会买一堆高性能的计算设备，但平时这些设备的使用率连一半都达不到

再看消费端，全球有 18 亿块家用显卡，大多时候都闲着没用，花大价钱买的设备就这么放着，资金相当于白花了

2）算力资源分配不均匀：
好的高性能算力，基本都被大型科技公司和云服务平台手里，对中小企业来说，想找个性价比高、好用的算力资源，真挺不容易的

3）交易缺乏保障：
在传统的算力交易里面，没有可靠的监督机制，买家很难确认拿到的算力跟承诺的是不是一样；而且买卖双方在收益分成上也没个信任基础，合作起来总是磕磕绊绊的

Cysic 想出了一个好办法，把分散在各处的算力整合起来，搭了一个统一的算力网络
不管是企业闲置的 GPU 集群、个人家里不用的电子设备，还是他们自己研发的 ASIC 矿机，都能加入这个网络，凑成一个共享的算力资源池，这样一来，开发者需要算力的时候，就能快速找到合适的，不用再到处找资源了

现在这个网络已经有超过 10 万个验证节点和 4.2 万个证明节点，之前算力供需双方信息不通畅的问题，算是解决了

要说 Cysic 的核心优势，还得是技术全栈布局：
他们自己研发的 ASIC 芯片，专门针对零知识证明计算，比普通硬件算得又快又省电，相当于给这类计算任务配了个专属加速器

而且还和清华大学一起研究了 GPU 加速方案，既能让家用显卡的算力提上去，又不用担心设备不兼容的问题，普通显卡也能派上大用场

网络安全和信任这块也不用操心，用的是 “Proof-of-Compute” 共识机制
智能合约就像个自动干活的中间人，所有交易流程都能自动执行，而且所有信息都公开透明，大家随时能查，不用再互相猜来猜去

这样一来，整个行业的算力分配更合理高效，还能推动 AI、区块链这些新技术的研发和应用，实实在在给行业发展带来了新变化
#cysic