DeAI 热潮下，EMC 是本轮牛市中的价值洼地吗？

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。