AI 算力代币该如何理解？从 GPU 市场到执行层的比较

对许多 AI 开发者来说，真正的难题往往不在代码里，而是在账单上。

模型训练需要 GPU，推理部署同样离不开 GPU。但当算力长期集中在少数平台手中，开发者所面对的，往往是高昂的成本、不确定的排期，以及随时可能被调整的资源优先级。久而久之，算力本身，逐渐演变成一道无形却真实存在的门槛。

在更广泛的 AI 叙事框架中（此前在 XT AI 板块的整体解析中已有讨论），基础设施层正在悄然重塑价值分配方式。AI 算力市场的出现，正是对这一现实的回应。它试图通过去中心化的方式，将分散在全球各地的 GPU 资源重新连接起来，让算力不再只属于少数中心化参与者。无论是 io.net（IO）强调的算力聚合，还是 Phoenix Global（PHB）所构建的多层 AI 基础设施生态，都在回答同一个问题：算力，是否可以像市场一样被重新组织，而不再被垄断？