我们如何看待DePIN赛道？

作者: Yolo Shen；来源：Foresight Ventures

传统计算机有五个组成部分：计算机，存储器，控制器，总线，I/O。 从区块链的发展来看，计算器和存储器的发展都相对较为完善，如果将整个分布式系统比作人类，那么人类的大脑和记忆系统已然完备，但是知觉和感知系统任然处于非常原始的状态。现阶段，Depin无疑是最风靡的buzzworld，如何实现它？这一切无疑需要从“可信的触觉”开始，而众所周知”感觉”需要依赖脊柱和神经系统才能处理。

如果说区块链系统是构建冰山上的意识，那么Depin底层所代表的的传感器网络就是冰山下的潜意识。现在挑战来了，谁是分布式系统的脊柱和神经？我们如何构建脊柱和神经？本文我们将从物联网发展的小教训入手，构建Depin发展思路，帮助buidler 更好落地。

一、物联网的历史回顾

回顾2015年以来的物联网发展史，当年困境主要有两个：其一是，硬件设备单一的输入输出。其二是，设备入网后产品特征没有增强，设备不具备Scale的特点。

这一时期，核心问题在于：硬件设备的微控制器入网后，会有什么样的变化？一从联网这个动作来看，使得硬件设备上传下载有了可能。接下来的问题是，硬件为何需要上传和下载？上传下载能否增加产品竞争力？在那一时期，我们看到一批诸如智能窗帘，智能空调等等，由于硬件在设计之初I/O动线相对确定，软件开发的空间相对有限，因此联网后，在产品特性上只多了移动端操控这样一种特性，类似于“远程开空调，远程拉窗帘”，功能多为远程+传统控制器。而对于C端用户而言，这种设计确实是比较鸡肋的。另一个核心问题是，IoT设备联网后有没有Scale的能力？前面我们提到，硬件入网多了上传下载，如果下载相当于功能的升级拓展，那么上传就是数据的汇聚整合。而后者数据湖的价值在早期IoT时代是非常笨重的，指数上升的存储成本和难以开拓的数据销售之间存在着巨大的矛盾。

总结来看，IoT设备在下载和上传两种模式中，都无法提升产品力，提升服务维度。那么Depin时代，是否可以呢？

AI带来了什么变化？

从AI的特性上，我们看到了诸多可能：

1. 万物拟人，独立的上传下载需求，如果边缘侧无法推理大模型，那么端侧就需要独立联网。这将使得过去以移动端为恒星，设备为卫星的辐辏结构转变为设备独立联网的通讯结构。

2. 设备主权。从单纯的产品销售，向用户购买+数据销售 双轮驱动。设备作为整体向用户负责，作为传感器集合向数据商负责。

3. “数据可信，隐私可靠“ 是普通设备转型为矿机的前提条件。如果数据不可信，那么逻辑上多开虚拟机就可以hack整个激励系统；如果隐私不可靠，那么长期来看，用户的交互意愿将会收到抑制。

结合Ai的发展，我们看到Depin可能存在一些不同的可能：

1. AI的出现，使得AI硬件自主联网的必要性提升了，设备入网成本有可能在未来3年里快速降低，结合存储成本，算力成本的下降，边缘算力/传感器的布局成本极大可能也在降低。那么多设备都已经完成布局，将其转化成矿机采集传感器数据，会出现一个tipping point.

2. 设备与云端独立链接的问题解决后，设备和设备之间互联也将会有更多场景，怎样利用NFC各类低成本硬件做交互玩法，也将成为潜在创新点。

3. 将各类采集的感知数据大宗商品化，是设备挖矿的核心瓶颈，如果制定出抽象信息商品的标准是主要挑战。

二、Depin 的投资主题和观点：

根据过去5年的IoT发展经验和AI新特性的变化，我们认为有三大投资主题：

• 以蜂窝模组为核心的硬件基础设施。

• 以通讯信息商品为大宗品的，抽象通讯层服务。

• 广义矿工作为一种经销商服务。

投资主题一：address bus模组为中心的Depin基础设施

什么是模组？

模组是将基带芯片、存储器、功放器件等集成在一块线路板上，并提供标准接口的功能模块，各类终端借助无线模组可以实现通信功能。而随着整个计算网络的发展，对于模组的定义也不断的丰富，构成了一个蜂窝联网+算力+端侧应用的生态：

• 传统蜂窝物联网模组：基本连接模块，主要功能是实现蜂窝通信，这些模块仅包含支持这种连接的芯片组，无需附加功能。

• 智能蜂窝物联网模组：除了像传统模块一样提供连接功能外，还以中央处理器和图形处理器（CPU 和 GPU）的形式集成了额外的计算硬件。

• 人工智能蜂窝物联网模组：除了提供与智能蜂窝物联网模组相同的功能外，还包括用于人工智能加速的专用芯片组，如神经、张量或并行处理单元（NPU、TPU 或 PPU）的连接模块。

从整个产业链来看，上游芯片和下游设备制造商占据了大部分价值链，中间的模组层以高市场集中度，低毛利为特征，传统服务的设备主要包含：PC，手机，Pos机。由于其巨大的集中度，如果一旦部署了具有广泛共识的模组中间层，等于天然将各种存量设备迁移成为矿机。如果传统Web3的用户以人为单位，那么以模组为代表的中间层将使得大量智能设备进入web3，这些设备间的Tx会诞生大量的链上需求。

回顾早期英伟达和Intel之间的竞争，我们得到了不少的历史经验：早年计算机芯片市场以Intel CPU X86系统为主导，在一些边缘市场诸如图形加速领域，intel 所主导的加速卡生态与 英伟达的GPU 之间存在着竞争；而在更广阔的市场当中（需求不确定的领域），英特尔CPU又和英伟达GPU之间拥有者合作。两家公司共生共荣了一段时间。变局点出现在Crypto和AI，大量的计算任务以小任务大并行为特征，这与GPU的计算特点机器兼容；而在浪潮来临的时候，英伟达做了几个维度的准备：

1. Cuda的并行计算指令集。帮助开发者更好的利用GPU硬件。

2. 快速的迭代能力。超越摩尔定律的迭代速度为其赢得了生存空间。

3. 与CPU竞合的格局。有效撬动和利用了Intel的存量资源，并在一些决策敏感领域内，迅速抢占了市场机会。

回到模组市场，和当年GPU和CPU的竞争格局有几个相似点：

1. 产业集中度高，头部集团对于整个产业有相当强的定价能力。

2. 发展依赖新场景，通讯模组+智能芯片+标准协议非常有可能在设备端打下护城河。

3. 快速迭代有机会把握新机会，传统玩家决策周期长，新兴场景变化快有风险，环境适宜新物种的诞生。

而在这个竞争当中，Crypto Stack无疑是最棒的构建协议和生态圈的技术栈，存量设备向现金流矿机的迁移将产生β级别的机会。其中Dephy便是之中的重要玩家，通过构建整合模组+Ledger+身份层，实现对整个Depin网络的分配管理职责。

投资主题二：data bus 传感器为代表的数据采集矿机

究竟何者为矿机？我们认为，能产生特定信息资源并意图获取代币资源的硬件/软件，可以称之为矿机。在这个理解当中，矿机有几个标准：

1. 是否产生特定信息资源？

2. 是否能够结算代币？

因此，在整个流程中，设备产生特定信息资源PoPW(proof of physical work) 是否可信变得非常重要，因此我们认为每一个具有生产PoPW的传感器都需要一个 可信（TEE/SE） 来保证边缘侧数据采集的可信性。而在传感器领域，则能产生诸多横向可扩展的网络，举例，不同设备的摄像头所采集的视频资源，将在一个网络里面被统一的计量。相比于，不同设备分别独立采集，横向扩展的传感器+可信模组，能构建更大的PoPW资源市场，采集的视频素材能更好的按照统一度量衡进行定价，更有利于形成信息资源的大宗市场。这是Device-Focus 不具备的。

投资主题三：control bus广义总线的通讯基础设施

由于部分Depin设备在物理世界存在，与传统商业社会相关，而Crypto世界以PermissionLess 为特征，因此如何在没有KYC的情况下，对各类参与主体进行事中管理便尤为重要。我们认为整个web3世界需要一个通讯抽象层，整合蜂窝网络和公网IP网络，用户/设备只需缴纳Crypto货币 就能获取对应的网络服务。具体的方向赛道有：

1. 整合流量。打通全球运营商的流量资源，将流量作为一种信息大宗品，以代币来交易定价。

2. 整合号段。打通全球号码段资源，将号码作为一种身份层，以代币来交易定价，以Blockchain为治理系统。

3. 整合IP资源。打通公网IP资源，整合公网IP池作为一个资源，将公网IP作为一种资源池，支持任意访问的跳转，以代币来交易定价，以Blockchain为治理系统。

三、Conclusion

1. Depin不应该以设备作为单位，设备是不具备横向scale能力的；depin的核心在于Pin，而pin的核心则是授权码。我们将设备视为一系列传感器模组的集合，而每一个传感器模组的pin码，即为数据入网的许可，也是PoPW的认证许可，拥有入网权限的设备，贡献收到认可的设备，才能称之为矿机。因此整个Depin赛道的核心在于，如何让边缘设备贡献可计量，如果让不同设备相同传感器的贡献可以拥有一致的度量衡。

2. 根据传统计算机传送信息不同，可分三类：传送各种数据信息的数据总线（Data Bus）；传送各种地址信息的地址总线（Address Bus）；传送各种控制信号的控制总线（Control Bus）而DePin总线也会存在类似：作为设备入网的身份凭证。（Address Bus）作为数据验真的PoPW凭证。（Data Bus）作为设备管理的手段。（Control Bus）

3. Depin项目由于部分具备RWA属性，存在物理世界，与现实经济生活相关。因此需要更多的事中管理手段，以实现自治风控。主要的实现渠道有两种：其一，是通过蜂窝运营商流量的治理，一旦出现设备违规，那么就可以从流量端使得设备失去PoPW挖矿权，相较于Slash是一种更为Real Time的管理手段。其二，是通过矿工+资源池的方式对上游资源进行买断。举例，某经销商拥有号段资源100个，当30个涉及风险时，既可能处罚吊销牌照的警告。今天我们将30个资源与其他经销商的资源混同起来，通过矿工对现实资源（RWR）做买断，并通过混号段方式对资源做风控，在保障上游经销商风险的前提下，实现尽可能多的资源获取。将Liquity模式复刻到各类RW资源中去。

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