深入解析Bless Network：推動AI時代的新運算基礎設施

TL;DR

• Bless Network提供了新的分散式基礎架構解決方案，以滿足爆炸性成長的AI運算需求。傳統的集中式雲端基礎架構無法解決穩定性、可近性和成本的關鍵挑戰。
• Bless透過利用MacBook和PC等日常設備的閒置資源，為其分散式邊緣運算提供動力。該平台透過自動編排確保穩定性，透過基於WASM的隔離來增強安全性，並將成本降低至傳統雲端服務的10%。
• Bless為區塊鏈提供去中心化支持，為開發者提供高效平台，並為零售用戶提高運算可存取性。該平台將成為從自動駕駛到智慧城市等需要即時運算的產業的核心基礎設施。

1. AI：從生產力時代到生產時代

AI技術已經達到了一個轉捩點。它不再只是提升人類生產力的工具。如今，AI只需最少的人類指引即可完成有意義的工作，並產生獨立的價值。今天的AI代理可以分析複雜場景，自主決策並執行高階任務。代理可以產生深度報告，並以高級開發人員的等級進行程式設計。

資料來源：CES 2025

曾經被認為是遙遠的未來，現在這只是顛覆的開始。在2025年CES上，NVIDIA執行長Jensen Huang表示：「AI技術正在重新定義每個產業的根本運作方式。」Huang認為，AI將改變業務運作方式，重塑價值創造，並影響日常生活的各個層面。

2. AI的挑戰：穩定性、可及性和成本

隨著技術的飛躍，AI的採用率激增。 OpenAI的ChatGPT在推出僅兩個月後，每月活躍用戶（MAU）就達到了1億。這一成就標誌著其成長速度超過了其他應用程式。這一成長趨勢不僅限於最初的用戶興趣。持續的勢頭表明，我們對技術的使用方式發生了根本性轉變。

OpenAI的服務可用性熱圖，來源：OpenAI

然而，AI工具在消費者中的廣泛使用對現有的電力基礎設施造成了巨大壓力。大規模語言模型（LLM）需要大量的運算資源，而高用戶流量往往會導致服務中斷。 OpenAI過去三個月的服務可用性熱圖顯示，頻繁出現擁塞。

為了滿足AI使用需求的成長，企業和政府正在擴展資料中心基礎設施。美國的Stargate計畫就是這一趨勢的例證。然而，僅靠集中式系統無法維持AI的運作。隨著使用量的增加，現有伺服器承受的壓力也在增加。此外，遠離資料中心的使用者會遇到回應時間變慢的問題，從而降低效能。

成本是另一個主要挑戰。訓練和運行AI模型需要大量投資，這使得建立可持續的商業模式變得困難。例如，Deepseek最初以低價獲得市場關注，但最近將其API費用提高了五倍。同樣，OpenAI仍處於虧損狀態，並依賴外部資金維持營運。

集中式基礎設施無法解決這些核心挑戰。業界需要一種更分散的解決方案。 Bless提供了一個去中心化的解決方案，解決了當今AI領域的關鍵問題。透過利用分散式邊緣運算，Bless創建了一個可擴展且高效的基礎設施，能夠滿足AI服務不斷增長的需求。這種去中心化模型提高了可訪問性，降低了成本，並為不斷擴大的市場提供了更可靠的AI解決方案。

3. Bless Network：AI時代的新運算範式

來源：Bless Network

Bless由Binance Labs和Akash Network的校友創立，已籌集了800萬美元的種子資金。該專案正在開發一個分散式邊緣運算網絡，以滿足AI時代日益增長的需求。目前，Bless在Solana上運行一個測試網，已經吸引了超過270萬用戶。

Bless利用MacBook和PC等日常設備的閒置運算能力。此網路利用社區運算資源，而不是依賴集中式資料中心。它處理包括AI推理、資料處理和網頁寄存在內的多樣化任務。系統根據設備能力分配工作負載。高性能設備運行AI模型訓練，而其他設備則處理更簡單的任務。開發者可以存取一個透明、穩定且經濟高效的運算環境。這種去中心化方法為任何需要計算資源的人提供了可擴展且靈活的運算基礎設施。

4. 分散式運算基礎設施的明確激勵機制

Bless透過其代幣經濟模型提供了明確的誘因。節點營運商透過提供閒置運算資源來獲得Bless代幣。服務用戶根據需求使用這些代幣購買計算資源。

平台將用戶支付的代幣的90%分配給節點營運商。從這筆收入中，10%進入國庫。另外10%用於透過回購和代幣銷毀來支持網路價值穩定。這種透明的經濟結構為參與者創造了明確的激勵，促進了網路的可持續成長和擴展。

基於Web3的代幣經濟學為建構分散式運算基礎設施提供了理想的架構。與受企業和監管限制的傳統集中式雲端系統不同，Bless建構了一個開放的、基於代幣的網絡，歡迎全球參與。這種去中心化方法獨立於國家法規運行，允許使用者存取計算資源，而不受集中式支付系統的限制。

Bless允許任何人參與，無需專業設備或技術知識。隨著個人設備效能的不斷提高，為網路做出貢獻變得更加容易。這種設計吸引了更多參與者，因為它使用戶能夠透過獎勵獲得穩定收入。隨著時間的推移，這種結構有可能演變為普遍基本收入（UBI）模型。

5. Bless的三大優勢：成本、穩定性與安全性

5.1. 穩定性：透過自動編排實現動態管理

Bless透過自動編排確保基礎設施的穩定性。系統即時分析網路狀態，將任務分配給最合適的節點。這種方法類似於Uber的共乘模式。傳統計程車由於固定位置和車輛的限制，響應能力有限，而Uber則根據即時需求和交通狀況優化司機分配。同樣，Bless透過利用全球分佈的用戶設備，而不是依賴集中式基礎設施，提供可靠的服務。

來源：Bless Network

Bless透過評估工作負載類型、節點效能、歷史可靠性、當前狀態和地理鄰近性等因素來優化任務分配。它將長時間運行的進程分配給高度穩定的節點，並將無伺服器功能放置在附近的節點上，以確保更快的執行速度和減少延遲。

Bless透過先進的技術提高網路效率和安全性。它使用模擬退火（一種最佳化技術）來評估節點響應時間和硬體效能。此外，它還採用了一種稱為希臘-拉丁方分佈的數學方法，將工作負載隨機分配到多個節點，防止操縱並增強網路安全性。

自動編排還支援快速故障轉移。地理定位感知網關和持續健康檢查系統即時監控節點效能。當節點發生故障時，系統會立即將工作負載重新分配給最近的合格節點，從而最大限度地減少停機時間。 Bless保證亞秒故障轉移，在800毫秒內重新分配任務，確保服務不間斷。

5.2. 成本降低：閒置資源利用的經濟效益

Bless透過利用分散式邊緣運算，提供了經濟高效的替代方案，取代了傳統的雲端服務。傳統的雲端服務需要大量投資於資料中心。公司必須建造實體基礎設施，管理設施，並確保持續的電力供應。這些固定成本增加了最終用戶的服務費用。

然而，Bless透過利用個人設備的閒置運算能力，降低了最終用戶的成本，並透過自動編排（如前一節所述）實現了可持續的交付。這種模式消除了資料中心建置的需求，並將營運成本降低至傳統雲端服務的約10%。

託管雲端服務簡化了IT運營，但對AI運算能力的需求不斷增長，帶來了新的挑戰。根據IDC（國際數據公司）的數據，全球公有雲支出預計將在2024年達到8,050億美元，並在2028年翻倍。為了保持競爭力，企業必須採用具成本效益的解決方案。

來源：Our World in Data

Bless提供了一種可擴展且經濟實惠的替代方案。個人設備技術能力的提高導致閒置運算資源的潛在供應增加，從而加強了支撐AI時代的去中心化、永續基礎設施。

5.3. 安全性：基於WASM的隔離環境

安全性對分散式計算至關重要。系統必須阻止惡意程式碼，並保護開發者程式碼和資料。 Bless透過基於WebAssembly（WASM）的安全執行時間環境解決了這些風險。

Bless的WASM安全框架就像銀行金庫。開發者（客戶）將程式碼和資料儲存在WASM環境（金庫）中。節點運營商（銀行員工）執行任務，但無法存取這些存儲，確保嚴格的安全性。

此外，WASM透過提前編譯（AOT）和字節碼混淆優化效能並保護業務邏輯。它透過記憶體加密保護運行時資料。 WASM透過基於軟體的隔離提供了類似TEE的安全性。這種方法消除了對基於硬體的隔離系統（如Intel SGX或AMD SEV）的依賴。

這種安全環境確保了AI代理的透明操作。由於程式碼在隔離環境中運行，系統可以驗證AI代理是否在沒有人工幹預的情況下自主運作。隨著零知識證明（ZKP）技術的進步，這個安全框架將變得更加強大。

6. 探索分散式邊緣運算的新可能性

6.1. 解決區塊鏈基礎設施的集中化問題

目前，區塊鏈生態系統嚴重依賴集中式雲端基礎設施。大多數區塊鏈驗證器運行在AWS、Google Cloud Platform或Microsoft Azure上。去中心化應用程式（dApp）也在相同的集中式平台上運作。這些服務提供了穩定性，但與區塊鏈的核心去中心化原則相衝突。

Bless透過地理分佈的節點網路提供了解決方案，增強了安全性和穩定性，並提供了額外的故障保護。更多的參與者增加了去中心化水平，並提高了網路的彈性。這種模式支援區塊鏈驗證器和dApp開發者，提供了更獨立和可擴展的基礎設施。

6.2. 為開發者提供高效率的開發平台

Bless透過分散式邊緣運算為開發者提供了高效的開發環境，採用本地優先的方法在附近的節點上執行任務。這種方法減少了延遲並提高了服務穩定性。 Netflix的CDN（內容傳遞網路）採用了類似的模式，以確保全球用戶的流暢串流體驗。

Bless CLI提供了從專案管理到部署處理所需的一切。開發者可以透過一條指令將網站或前端應用程式部署到Bless的基礎架構上。平台提供了測試和監控功能。 WASM運行時環境支援Python、JavaScript、Go、Rust等程式語言。開發者可以自由使用他們喜歡的語言進行編碼。

Bless提供了類似AWS Lambda的無伺服器運算環境Functions。觸發器會根據網路和鏈上事件自動執行任務。這些功能提供了一個靈活且高效的開發環境。

6.3. 為零售用戶提供新的可能性

對高效能運算的需求正在迅速增長。在許多情況下，像Deepseek的70B+模型這樣的高階AI模型所需的運算能力超出了個人電腦的處理能力。 Bless的分散式基礎設施使用戶能夠快速輕鬆地存取這些LLM。

Bless在遊戲產業也具有強大的潛力。隨著遊戲圖形的進步，玩家需要高效能硬體。 Bless利用分散式運算以較低的成本提供高品質的渲染。它提供了一種可行的替代方案。

此外，用戶可以共享他們的計算能力並賺取收入。這為數位時代創造了新的經濟機會。

7. Bless：向全球運算網格擴展

Bless不僅支持AI。該網路還可以支援自動駕駛、智慧城市和醫療診斷等需要即時處理的行業。這些產業需要低延遲運算，使得邊緣運算比單一的資料中心更有效。 Bless透過靈活的分散式架構滿足了這項需求，旨在成為先進產業的關鍵基礎設施。

Bless正在擴展以滿足不斷增長的需求。透過Chrome擴充程序，該網路現在支援80萬日活躍用戶（DAU），並註冊了超過270萬個節點。

Bless計畫引進三種新的節點類型：

• 桌面節點：用於長時間運行工作負載的獨立應用程式。

• CLI節點：為機構和專業營運商提供的基於Docker的解決方案。

• 巢狀節點：選擇退出的節點，當使用者開啟支援的應用程式時，自動貢獻運算能力。

巢狀節點實現了輕鬆的網路擴展。用戶無需安裝任何東西，計算能力隨著更多用戶訪問支援的應用程式而自動擴展。這種模式遵循Bless的網路中立應用程式（nnAPP）範式。

系統將MacBook、PC和伺服器等設備即時連接為分散式節點，實現全球運算資源的即時存取。這消除了地域限制，為全球運算網格奠定了基礎。 Bless旨在創建一個能夠支援各種高科技領域運算需求的通用基礎架構。

8. 結語

AI時代需要能夠處理激增工作負載的基礎設施。僅靠資料中心無法滿足這項需求，尤其是在成本和延遲問題持續存在的情況下。 Bless透過利用閒置資源的去中心化模式來應對這些挑戰。

這種方法不僅僅是一個技術解決方案。它優先考慮可訪問性和運算能力的公平分配，以減少全球運算差距。就像互聯網擴展了資訊的訪問，Bless旨在擴大全球範圍內對AI的訪問。這個願景為更具包容性的AI驅動未來開闢了新的可能性。

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