原文来源：EMC 社区爱好者

什么样子的 AI 项目能在币圈跑出来？回答可以是各种五花八门。但先让我们放下更多幻想、虚构与叙事，从世界上最顶级和最有价值的 AI 公司找答案。

英伟达，全球仅有的三家市值突破三万亿的公司之一，既是全球 AI 应用的核心支柱，也是 GPU 算力的无可争议的霸主。那么，英伟达是如何赚钱的呢？答案或许并不复杂——AI 项目的核心在于算力，尤其是 GPU 算力的争夺。今天的 AI 行业逻辑，也不过是换了一种形式的「卖铲子」生意。

最近，英伟达发布了 2024 年第三季度的财报，数据依然令人瞩目：350.8 亿美元的营业收入，同比增长 94%，超出分析师预期的 332.5 亿美元，也高于公司自身的业绩指引（318.5 亿至 331.5 亿美元）。净利润则达到了 193.09 亿美元，相较于第二季度的「300 亿美元营收、165.9 亿美元净利润」，再创新高。这些数据不仅刷新了市场预期，也再次印证了英伟达在 AI 算力领域的无可替代性。

不仅在传统金融领域，回到币圈，AI MEME 的热潮也正在席卷而来。从最初的 AI MEME 到现在的 AI Agents（智能代理），越来越多基于 AI 的大型应用纷纷登场，吸引了大量资本和开发者的关注。

出狱不久的 CZ 也非常关注 AI，他最近的推特也谈到了 AI 和区块链结合的潜力：「AI 标记（或 AI 数据处理）非常适合在链上完成。它能利用全球低成本劳动力，消除地域偏见，并通过加密货币即时支付。」与此同时，马斯克也宣布了 xAI 将创办一个 AI 游戏工作室，目标是「让游戏再次伟大」。

对于币圈这样一个充满「造福神话」的市场来说，复制一个 1:1 的英伟达可能有些过于理想化，毕竟这是一个极具技术积累和市场地位的巨头。但若是复制英伟达盈利的「套路」——也就是借助强大的算力和 GPU 的核心竞争力来拓展市场，或许并不那么难。因为，背后的一切 AI Agents 项目，都是由一个个庞大的 AI 模型支撑，而这些模型背后，正是 GPU 算力的支撑。因此，算力依然是币圈 AI 项目成功的核心驱动力。

币圈 AI 算力洼地

在这样的背景下，一个拥有 GPU 创新，还基本上涵盖了现在市场上你能想到的 AI 用法和玩法： Layer 1、算力租聘、去中心化 AI+Web3 创作平台以及 AI 代理的项目——Edge Matrix Chain，可以算是一个非常好的埋伏标的了，甚至是个价值洼地了。

把 AI 的「心脏」扛起来

传统的 Layer 1 区块链，曾经在许多领域展现了强大的能力，但当你把目光转向那些需要海量计算力的 AI 应用时，你就会发现它们的计算上限根本无法支撑起这些庞大的需求。AI，特别是像大型语言模型（LLM）这种巨无霸，背后所需要的，不是普通的计算力，而是 GPU 那种无与伦比的计算能力。AI 的未来，没了 GPU，什么都不算。

EMC 意识到这一点，因此开发出了一个分布式 GPU 计算网络，旨在为 AI 应用提供足够的算力支持。每个 EMC 节点都不止提供普通的算力，而是提供强大的 GPU 支持，这让开发者可以在一个去中心化的环境中，毫无障碍地运行复杂的 AI 模型。更让人惊讶的是，这一切计算可以在低于传统集群计算成本的情况下完成。是的，计算庞大的任务，不再是云计算巨头的专属，也不再需要动辄上万的费用。

而 EMC 的网络架构则进一步颠覆了传统区块链的局限，它不仅具备低延迟、高吞吐量的优势，确保数据的极速存储与高效检索，更重要的是，它让那些需要频繁交换数据的 AI 应用拥有了一个理想的舞台。除此之外，EMC 还采用了模块化设计，允许开发者根据需求灵活构建协议层、网络层、应用层和资产层。这种设计不仅让开发者可以专注于创新，而无需担心底层架构的限制，也为去中心化 AI 的广泛应用奠定了基础。

说到创新，EMC 不止停留在技术层面，它还带来了一个具有革命性的产品——EMC Hub。这个去中心化的 AI 算力调度平台，为 AI 开发者提供了前所未有的支持。通过 EMC Hub，开发者只需几个小时，就能打造出类似 Midjourney 这样的商用 AI 服务，而成本却只有传统开发方式的 30%。

不仅如此，EMC 还与 JarvisBot 紧密合作，将去中心化的 AI 能力进一步推向市场。JarvisBot，作为一个由 EMC 网络强力支持的 AI 代理，已经成功整合进 TON 生态，并为用户提供了多样化的 AI 服务：从文章写作、图像生成，到内容总结、视频创作。而这款 AI 代理的上线时间是今年 6 月，可以说领先市场热点大半年了。

得 GPU 者得天下，拥有绝对硬通货

英伟达的 GPU 几乎是整个行业的命脉，尤其是 NVIDIA H100 GPU，目前最新的 GPU 机子。

正因为其至关重要，GPU 也成了极为稀缺的资源。尤其是在 AI 逐步迈入「大模型时代」后，GPU 的需求量已经激增，市场的供需关系变得越来越紧张。想要获得高性能的 GPU 资源，尤其是 NVIDIA H100 这样的顶级芯片，已经成为了一种「硬通货」。对于许多 AI 公司来说，尤其是那些处于初创阶段的小公司，想要获得足够的 GPU 资源，简直比登天还难。

这也解释了为什么大投资机构，如 a16z，会不惜重金囤积大量的 H100 GPU，将 GPU 资源出租给被投公司，换取股权或其他利益。可以说，得 GPU 者，得天下。然而，正如市场需求如此迫切，供应又极度不足，NVIDIA H100 GPU 的「稀缺性」也为不少行业先锋提供了投资机会。

EMC（Edge Matrix Chain）就在这一背景下，利用其创新的 Layer 1 网络将 GPU 算力与 DeFi 平台打通，推出了一种前所未有的 GPU 通证化解决方案。这个解决方案，不仅能解决 GPU 算力的流动性问题，更能让这些「高性能硬件」成为可交易的资产，从而帮助更多的用户参与到这个 AI 算力生态中。

而在 2024 年 9 月 19 日的 Token2049 大会上，EMC 展示了一个极具创新的 NVIDIA H100 SuperPOD Live Demo。

这个改装后的机子 NVIDIA H100 SuperPOD，由 1024 个 H100 GPU 构成，拥有强大的计算能力，能够为去中心化平台提供巨大的算力支持。计算能力不仅可以支撑复杂的 AI 模型训练，还能够通过 GPU 资源的租赁模式赚取年收入高达 1500 万美元。

通过这个演示，EMC 不仅展示了 AI 计算资源的去中心化，还揭示了通过通证化 GPU 算力，如何为全球用户创造新的经济机会和收入来源。这是一个什么概念？这不仅是对 AI 技术的极致呈现，更是对 AI 算力的商业化的一次深度探索。

但这还不是最让人兴奋的部分。通过将这些 GPU 算力资源整合到去中心化平台中，EMC 提出了将这些高性能硬件通证化的构想。也就是说，全球的投资者和开发者可以通过区块链技术，将这些计算资源分解为小单元，使得 GPU 算力变成一种可交易的资产。这样一来，任何人都能在 EMC 平台上购买、质押这些 GPU 算力，获得约 12% 的年收益率（AYR），并且直接参与到 AI 计算的浪潮中。

目前，EMC 平台提供的 RWA 资产，主要来源于全球顶级高性能 GPU，如 NVIDIA A100、H100 以及其他型号的 GPU（例如 4090、3090）。这些 GPU 算力资产由多个 ComputeDAO 成员提供，其中包括 NWG 和 exaBITS 等重要参与者。

这一创新不仅让 AI 基础设施更加去中心化，还通过 Token 化的方式，将原本属于少数大企业的 GPU 资源，打破了传统的「高门槛」，让每个普通用户都有机会参与其中。通过 EMC 的技术，AI 算力变成了一个流动的资产，而不再是沉淀在某些机构手中的昂贵硬件。

EMC 为什么被低估了？

介绍完 EMC 在做的事以及特有的竞争点后，我们再来回到最重要的问题上，为什么我觉得 EMC 被低估了？

让我们从数据说起。EMC 目前涵盖了多个创新领域：Layer 1 区块链、算力租赁、去中心化的 AI+Web3 创作平台，以及 AI 代理工具。单看这些概念和业务模块，它的年收入已经达到 1500 万美元。你认为，将这些亮点加在一起，EMC 合理的市值应该是多少？

如果你还难以给出确切的答案，那我们来看 VC 给出的融资和估值：今年 8 月 30 日，多链基础设施 Edge Matrix Chain 完成 2000 万美元融资，P2 ventures、Amber Group 领投。

这意味着，从这些风险投资机构的角度看，EMC 的估值大约是在 2 亿美元左右。（一般来说，风险投资在给出估值时，会加上约 10 倍的溢价，懂投资的人都知道里面门道有多深 hh）

我认为这个估值是合理的，毕竟现在 GPU 租聘算力项目的市值天花板项目——ionet，光做 GPU 算力租聘，市值目前是 3 亿美元。而 EMC 呢？不仅有 GPU 算力租赁，还多了一整套 Layer 1 区块链网络，再加上去中心化的 AI 创作平台和 AI 代理工具，这是四个杀手级叙事加成。

再来看看 EMC 背后的实力。最近，EMC 和 DoraHacks 合作举办了一场高规格的黑客松，直接拿出 1000 万美元的赠款，还有 100 万美元的奖金池，支持创新项目落地。

这样的项目，先不说 3 亿美元，就先说 1 亿美元，我都觉得一点都不过分，毕竟现在从 Pumpfun 发射速通 1 亿美元的 meme 数都数不清了。相比之下，EMC 在技术、团队、市场前景等方面的综合优势，完全可以支撑其更高的估值。而目前 Edge Matrix Chain 目前的市值是 500 万美元，妥妥的隐藏 Alpha。

更有趣的是，在我深入研究 EMC 这个项目时，我意外发现，EMC 曾出现在《华尔街日报》的一篇关于 GPU 的报道中。这篇报道当时引起了广泛关注，我自己也读过，只是当时并未特别重视它里面提到的 EMC，标题是《China’s AI Engineers Are Secretly AccessingBanned Nvidia Chips》。

为了应对算力短缺，中国的 AI 工程师通过与国际算力供应商合作，使用去中心化 GPU 网络获取所需资源，而律师表示以这种形式参与访问被禁的英伟达人工智能芯片的买家、卖家和经纪人并没有违反任何法律。

而 EMC 正是其中的关键平台之一，EMC 允许开发者以更低的成本和更高的灵活性，获取全球最顶级的 H100 GPU 资源，这些资源被广泛用于训练大型语言模型（LLM）。这对于想要参与先进 AI 项目的开发者来说，无疑是一个巨大的优势。

同时，《华尔街日报》还提到了一些技术细节，比如 EMC 如何通过智能合约保护交易的匿名性，以及如何确保算力资源的公平分配。这些细节不仅展示了 EMC 技术上的深度，也反映了它在数据隐私和安全性方面的前瞻性思考。尤其是在全球对数据安全和隐私保护需求日益增长的情况下，EMC 这种去中心化模式显得更加符合未来趋势。

不仅如此，《华尔街日报》还提到了一些技术细节，诸如 EMC 如何通过智能合约保护交易的匿名性，以及如何确保算力资源的公平分配。这些细节不仅展示了 EMC 技术的深度，也反映了它在数据隐私和安全性方面的前瞻性思考。尤其是在全球对数据安全和隐私保护需求日益增长的背景下，EMC 的去中心化模式显得尤为符合未来发展趋势。

现在熟知的 AI 项目，市值都太大了。当每个人都意识到这些项目的潜力后，它们还能算是 alpha 吗？

真正值得挖掘的，往往是那些市值较低的项目。现在的 EMC，无疑是这样的一个隐藏的 alpha 和价值洼地。如果项目团队配合做点营销活动之类的，等风来，EMC 应该能有不错的表现。