过去两年，AI行业的关注点集中在大模型性能上——GPT有多强、Claude是否追赶、DeepSeek如何以低成本实现高效推理。然而进入2026年，竞争逻辑悄然转变。4月24日，DeepSeek发布DeepSeek-V4预览版，V4-Pro总参数达1.6万亿，激活参数49B，支持百万级上下文；8月正式版进一步强化Agent、Responses API及编码能力。但真正引发产业震动的，并非模型升级本身，而是其7月被路透社披露的自研AI推理芯片计划。
DeepSeek此举标志着AI竞争正从“谁的模型更强”转向“谁能更低成本、更稳定地获取算力”。模型只是用户可见的产品层，而芯片、数据中心、电力与网络调度才是支撑AI持续运行的底层基础。
几乎同步，小米于8月24日发布玄戒O3，并推出面向AI计算的玄戒O100及智能驾驶芯片玄戒D100。此前小米已投入超200亿元人民币建设芯片研发体系，团队规模逾3000人。这一动作表明，小米正从手机SoC向AI加速与智能汽车领域延伸。
DeepSeek与小米看似路径不同，实则目标一致：减少对外部算力体系的依赖。AI商业化后，模型训练仅是起点，真正的成本在于日常推理与服务调用。用户量越大、模型越复杂，所需GPU资源呈指数级增长。即便通过算法优化提升效率，仍无法绕开算力稀缺与成本高企的现实。
小米布局AI芯片的背后，是AI正从云端向终端迁移的趋势。现代手机、汽车、机器人乃至AI眼镜，越来越多依赖本地AI计算完成语音助手、图像处理、实时翻译等任务。本地执行不仅降低延迟，还能节省云端带宽与计算开销。
小米构建的玄戒芯片矩阵，意在打造覆盖手机、AI计算与智能驾驶的端侧算力生态。这反映出一个核心逻辑：掌握算力，即掌握AI时代的关键基础设施。过度依赖外部芯片与云服务，将使企业在成本波动或供应链风险中处于被动。
当巨头纷纷自建算力体系，Web3并非无路可走。去中心化物理基础设施网络（DePIN）正迎来新机遇。过去DePIN项目常因缺乏真实需求沦为“Token激励游戏”，但AI爆发带来了切实的算力缺口。
全球大量GPU、数据中心及个人高性能设备存在闲置算力。DePIN试图通过区块链协调机制，将这些分散资源组织为开放计算网络。其价值不在于“租显卡赚Token”，而在于建立由多方共同拥有、调度与结算的新型算力市场。
然而，DePIN要真正落地仍面临多重挑战：硬件性能差异大、跨地域网络延迟高、数据安全顾虑强，以及经济模型可持续性不足。若节点收益无法覆盖电费与折旧，再精巧的Token设计也难以为继。
未来有价值的DePIN项目，需构建完整的算力市场生态——包含供给方、需求方、调度器、验证者与安全结算机制。唯有如此，Token才能从营销工具转变为真实经济媒介。
DeepSeek造芯、小米入局AI加速器，不仅是国产芯片赛道的扩容，更是AI竞争向基础设施层下沉的信号。当算力成为AI时代的核心生产资料，围绕其组织、分配与所有权的新商业模式才刚刚起步。Web3若能摒弃“AI代币”噱头，专注参与下一代算力基础设施建设，或将迎来真正属于实体价值的时代——因为AI想要思考，就必须计算；而计算，就必须付出算力。