Blockworks Advisory：加密賽道AI推理服務商現狀

作者：Blockworks Advisory；編譯：Shaw，金色財經

全球算力基建的建設規模十分龐大，已有數兆美元投入基礎設施建設。即便如此，算力需求依舊超過供給。

對比如此龐大的算力市場規模，全部可流通的加密 AI 板塊總市值僅約 249 億美元，低於 Crusoe 一家企業的 309 億美元。並且，還沒有任何去中心化算力網路公開的經核實營收能達到數千萬美元以上的級別。

與此同時，開源權重模型熱度持續攀升，性能不斷逼近前沿閉源模型，絕大多數模型在大量任務場景中已經做到 「夠用」。這就讓開發者可以把原本高成本的任務，調度到任何又快又便宜的算力資源上，實現降本增效。

推理服務商層處於整套技術棧的核心位置。

從表面看，該市場和傳統 API 市場運行邏輯一致：向指定模型提交提示詞，獲取輸出結果，按 Token 計費或採用訂閱制付費。

原生加密賽道服務商的差異化路徑主要包括：

• 依託分布式 GPU 獲取算力（例如 AkashML、Chutes），利用代幣激勵啟動供給端；

• 依託適配特定模型類型的其他硬體獲取算力（例如使用 Mac 設備的 Darkbloom）；

• 支持穩定幣支付以及 x402 協議；

• 提供隱私保障或無審查模型，代表項目如 Venice、NEAR AI；

• 藉助代幣撬動需求、冷啟動用戶。

目前尚不確定以上差異化路徑能否構築長期護城河。舉例而言，多家原生加密廠商已經推出隱私型、無審查模型，並且多數項目都會以某種代幣機制來擴張網路規模。

除此之外，加密賽道整體在市場中的占比很小。OpenRouter 平台上的 7 家加密原生服務商（Venice、Phala、Darkbloom、io.net、AkashML、NEAR AI、Chutes），過去一個月日均處理約 2110 億 Token，僅占該平台日均 21.9 兆 Token 總量的 1%。

而 OpenRouter 本身只承載了全球需求的一部分：谷歌在 2025 年 10 月披露，單月處理約 1.3 千兆 Token，大約是當前 OpenRouter 總流量的兩倍；另有估算顯示，全球每日 Token 調用量約 400 兆。

但 OpenRouter 會每日發布分服務商、分模型的統計數據，因此它成為對比各家加密原生推理服務商的中立觀測窗口。

本文梳理加密 AI 推理領域的各家參與方，重點研究在 OpenRouter 平台提供服務的服務商。

競品格局

從 Token 調用量來看，在 OpenRouter 的加密原生服務商榜單中，Venice 與 Phala 位居前列；其中 Phala 的綜合單 Token 定價（基於可信執行環境 TEE）為最高。

但這些服務商同樣會在上新速度、模型規模、隱私保障層面展開競爭。可以觀察到，Venice 與 Phala 的模型集存在大量重合；其餘競品則側重提供小型模型，這類模型自然產生的 Token 消耗量更低。

Venice

Venice 是這批服務商當中商業化表現最為突出的一家。

對 Venice 而言，OpenRouter 屬於低收益渠道，主要用來擴大曝光與業務體量；高毛利收入則來自自有 App，App 端單 Token 定價更高。Venice 的隱私專屬層級也會轉售算力，算力資源採購自 NEAR AI 與 Phala。

它的核心優勢在於豐富的產品矩陣以及面向 C 端消費的品牌，而非某一款獨家模型。Venice 模型庫包含約 400 款模型，覆蓋文本、圖像、影音、音樂、語音；平台同時上線 Claude Fable 5.1、Grok 4.6 等閉源前沿模型與開源模型，全部遵循無日誌留存承諾。近期迭代新增 AI 智能體對話、影音剪輯、加密聊天備份功能。

在 OpenRouter 平台，Venice 是規模最大的加密原生服務商，日均處理約 870 億 Token。OpenRouter 貢獻的營收占其總營收不到 10%（團隊 7 月公開披露年化 ARR 達 1 億美元）。OpenRouter 作為低收益渠道負責放量，高毛利收入來源於自有 App。

Venice 的隱私硬體算力層級，向 NEAR AI 採購的價格為官方標價上浮 7%，向 Phala 採購則在標價基礎上加價約 25%。

Chutes

Chutes 是 Bittensor 生態的推理子網（SN64），運行約 4350 張 GPU，其中半數為 H200；目前所有節點都必須部署在 Intel TDX 機密虛擬機內。大部分業務流量來自自有 API 與訂閱服務，而非 OpenRouter。

Chutes 團隊對外宣稱全網日處理 1600 億 Token，其中 OpenRouter 端流量為每日 57 億 Token。Chutes 推理定價低於同行，在 OpenRouter 上架的每一款模型中，其報價均位列最便宜的三家服務商之列。

低價很大一部分由網路代幣補貼支撐。當前該子網獲取 Bittensor 代幣總釋放量的 69%，TAO 單價 276 美元，折算子網每年代幣補貼規模 21003300 萬美元，全部以原生代幣發放，其中 41% 分配給礦工。DefiLlama 統計其鏈上年收入約 450 萬美元，代幣釋放補貼約為鏈上實際收入的 57 倍；僅礦工分得部分，就達到實際收入的 23 倍。

AkashML

Akash 是這批項目中歷史最久的 GPU 交易市場。當前活躍 GPU 共 283 張，峰值時期曾達到 897 張，年度租賃服務費 370 萬美元。旗下推理服務 AkashML，是 Darkbloom 在 OpenRouter 平台最直接的競爭對手。

2026 年該網路沒有運行 GPU 激勵計劃；Akash 在 2025 年末將 160 萬枚未使用的 AKT 激勵代幣返還社區資金池。AKT 每年 4% 通膨產出全部分配給質押者，而非 GPU 算力提供者。自 3 月起，用戶每一筆付費都會回購併銷毀 AKT，算力提供者收到等額法幣價值的回報；網路只是流轉用戶付費，不會額外增發代幣補貼。

Phala

Phala 基於 Intel TDX 與英偉達機密計算 GPU 搭建機密雲，同時開源開發 dstack 機密計算運行時，NEAR AI 同樣基於該組件運行。它是 OpenRouter 上第二大加密原生服務商，過去一周日均處理 546 億 Token，7 月時僅為每日 50 億 Token。

Phala 既是 GPU 算力營運商，同時也扮演機密算力路由的角色。它的網關會對外公示每一個模型實際調用的上游服務商。根據公開清單，上周 OpenRouter 的大部分流量實際跑在第三方硬體之上：

• 約三分之一流量來自 Chutes 的機密硬體；

• 15% 來自 NEAR AI；

• 40% 流量全部為 DeepSeek V4.1 Flash，經由 RedPill 路由，不使用機密硬體。

9 月，約半數流量運行在 Phala 自身的可信執行環境。當時運行在自有硬體上體量最大的模型 GLM5.3，現已顯示由 Tinfoil 提供服務。Phala 轉售第三方模型的定價等於或高於上游供應商，例如 Kimi K3，Phala 平台價格比 Chutes 高出約 35%。

Phala 並未對外披露營收。按照官方標價，不計緩存摺扣、不計向上游供應商支付成本，其 OpenRouter 流量對應的理論年化收入最高約 1700 萬美元。

代幣層面，9 月末 Phala 的 GPU 挖礦獎勵年化約 60 萬美元，獎勵依據硬體規格與在線時長結算，與實際調用量無關。8 月代幣持有者投票決議，將剩餘 1.6 億枚 PHA 在 15 個月內加速釋放，按現價摺合每年約 700 萬美元。

io.net

io.net最初是 Solana 生態 GPU 交易市場，如今在 OpenRouter 對外銷售推理算力。過去一個月，其 Token 調用量幾乎翻倍，達到每日 148 億 Token，與 Darkbloom 持平；在 7 家服務商中，它的單 Token 價格為倒數第二低。

Gemma 4 26B 是io.net調用量第二大的模型，同時也是 Darkbloom 的頭部模型，這讓io.net成為 Darkbloom 最直接的加密賽道對手。Darkbloom 該模型報價更低（0.067 美元對比 0.155 美元），但io.net在延遲指標上占優（0.57 秒對比 2.05 秒）。

Darkbloom & Yukon

Darkbloom 與 Yukon 是 EigenCloud 的全新基礎組件。EigenCloud 前身為 Eigenlayer，開創了再質押賽道，如今將重心轉向 AI 推理與算力賽道。

Darkbloom 是一套加密推理網路：除用戶實際調用付費外無額外補貼；硬體不和競爭對手共享；需求側的計費統計由中立計量系統完成。

Darkbloom 以現金報酬調度 1143 台 Mac 設備提供推理。Apple Silicon Mac 對比 GPU 存在性能侷限，現階段僅可運行參數量更小、成本更低的模型，Darkbloom 正在該細分賽道建立差異化優勢。

對於 Darkbloom 所服務的模型，主要競爭者均為中心化託管服務商。雖然 Darkbloom 報價更低，但整體延遲偏高，導致 OpenRouter 平台的任務調度會較少分配流量給它。

Darkbloom 在通義千問 Qwen 3.5 35B 模型上拿到了最高流量占比，該場景下它的延遲與頭部服務商差距最小。在其餘模型上，它的響應速度比行業領先者慢 3 至 17 倍，僅能獲取約十分之一的流量。

Yukon 於 2026 年 8 月 12 日上線，是一個開源的 「自動研究」 平台：任何人都可以讓人類研究者或 AI 智能體針對基準測試開展優化，經過驗證的性能改進會合併至共享代碼庫，成為新的基準版本。

它和 Darkbloom 存在緊密關聯：其 MLX.fast 賽道要求開發者基於 Darkbloom 算力節點所使用的同一套 MLX Swift 技術棧，提升開源模型在蘋果硅晶片上的運行速度。

MLX.fast 當中有三款模型正是 Darkbloom 對外提供服務的模型：

對 Darkbloom 而言，這相當於無需自建實驗室即可獲取研發成果。在不新增硬體的前提下，Mac 設備解碼速度提升，單台機器便可處理更多 Token，算力營運方也能獲得更高收益。這也是解決 Darkbloom 當前因延遲、吞吐量短板流失流量最直接的路徑。

值得注意，Yukon 並非僅供 Darkbloom 使用：平台舉辦多場競賽，最新的 hashmash 競賽主要針對傳統密碼學安全開展壓力測試與優化。未來或許會有更多企業效仿 Darkbloom，藉助 Yukon 實現前沿技術突破。

儘管 Darkbloom 正在為 EigenCloud 帶來持續增長的手續費收入，但 Yukon 該如何捕獲價值、並將收益傳導至 EIGEN 代幣，目前尚不明確。

量化代幣激勵的實際作用

本篇所分析的絕大多數網路，並不會完全依靠用戶付費來覆蓋供給側或需求側的部分成本。為便於橫向對比，我們將各類激勵的年度規模與用戶付費年收入做對標，並按照激勵接收方進行分類：

• 面向 GPU 供給方的代幣激勵：發放給硬體營運者。該激勵保障算力持續在線，也使得網路可以做到定價低於硬體實際成本。

• 面向用戶與質押者的代幣激勵：用來換取用戶使用與用戶忠誠度；GPU 硬體本身依舊以現金結算報酬。

• 面向供給方的現金獎勵：在用戶付費之外，額外向算力營運商發放美元現金補貼。

結論

加密 AI 推理賽道在整個推理市場中體量尚小，但處於增長階段。該領域內，多家服務商正在嘗試不同技術路線與實驗方案，各家的商業模式差異巨大。

• Venice 在一眾項目當中營收最高，但其收入主要來自自有面向消費者的應用；接入 OpenRouter 的目的是擴大曝光，而非賺取收益。它既從未公開的第三方採購算力，同時也轉售 NEAR AI 與 Phala 的算力來支撐自身隱私專屬服務層級。

• Phala 正越來越偏向扮演機密算力路由的角色，其在 OpenRouter 上的絕大部分流量實際跑在其他服務商的硬體之上，並依靠激勵機制對供給側進行補貼。

• Chutes 與 AkashML 售賣分布式 GPU 網路的算力資源。Chutes 的低價策略仍高度依賴 Bittensor 的代幣釋放補貼，而 Akash 的 GPU 激勵已於 2025 年終止。

• Darkbloom 是唯一採用消費級硬體對外提供推理服務的服務商，同時也是唯一一個擁有獨立開源研發分支的項目。

我們會持續跟蹤該賽道，並把分析範圍拓展至不在 OpenRouter 上架的其他推理服務商。目前尚不能確定加密賽道是否具備獨特護城河以贏得市場競爭，但各類試驗與創新具備發展潛力，行業的競賽已經正式開啟。

來源：金色財經

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