2.提供去中心化计算+ML工作流服务：有很多最近获得高额融资的新兴项目，例如Gensyn,io.net,Ritual等；
去中心化计算抬高估值地基。由于算力是AI发展的确定性叙事，因此具有算力基础的项目通常具有更加稳定和高潜力的商业模式，使得对比纯中间层项目具有更高的估值。
中间层服务打出差异化优势。中间层的服务则是这些算力基础设施具有竞争优势的部分，例如服务AI链上链下计算同步的预言机和验证器，服务AI整体工作流的部署和管理工具等。AI工作流具有协作性、持续反馈、复杂度高等特点，在流程中的多个环节都需要应用到算力，因此一个更加具有易用性，高协作性，能够满足AI开发者复杂需求的中间层基础设施在当下是具有竞争力的，特别是在Web3领域中需要满足Web3开发者对于AI的需求。这样的服务更容易承接到潜在的AI应用市场，而不是仅仅支持简单的计算需求。
通常需要在ML领域有专业运维经验的项目团队。能够提供上述中间层服务的团队通常需要对整个ML的工作流程有详细的了解，才能更好的满足开发者的全生命周期需求。尽管这类的服务通常会采用到很多现有的开源框架和工具，不一定具有强技术创新，但是仍然需要具有丰富经验和强大工程能力的团队，这也是项目的竞争优势。
通过提供比中心化云计算服务更优惠的价格，但配套和使用体验比较相近的服务，这类项目获得了很多头部资本的认可，但同时技术复杂度也更高，目前基本在叙事和开发阶段，还未有完善上线的产品。
RenderNetwork是一个基于区块链的全球渲染平台，提供分布式的GPU，为创作者提供更低成本，更高速的3D渲染服务，在创作者确认过渲染结果后，再由区块链网络向节点发送代币奖励。平台提供分布式GPU的调度和分配网络，按照节点的用量情况、声誉等进行作业的分配，最大化地提高计算的效率，减少资源闲置，降低成本。
RenderNetwork的代币RNDR是平台中的支付型代币，创作者可以使用RNDR支付渲染服务，服务商则通过提供算力完成渲染作业而获得RNDR奖励。渲染服务的价格会根据当前网络中的用量情况等进行动态调节。
渲染是分布式算力架构运用相对合适且成熟的场景，因为可以将渲染任务分为多个子任务高度并行地执行，互相之前不需要过多的通信和交互，所以可以最大化避免分布式算力架构的弊端，同时充分利用广泛的GPU节点网络，有效降低成本。
因此，RenderNetwork的用户需求也较为可观，自2017年创立以来，RenderNetwork用户在网络上渲染了超过1600万帧和近50万个场景，且渲染帧数作业和活跃节点数都呈增长的趋势。此外，RenderNetwork于2023Q1也推出了原生集成StabilityAI工具集，用户可以的该项功能引入StableDiffusion作业，业务也不再局限于渲染作业而向AI领域扩展。
Gensyn是一个用于深度学习计算的全球性的超级计算集群网络，基于波卡的L1协议，2023年获得了由a16z领投的4300万美元A轮融资。
Gensyn的叙事架构中不仅包含了基础设施的分布式算力集群，还包括上层的验证体系，证明在链外执行的大规模计算是按照链的要求执行的，即用区块链来验证，从而构建一个无需信任的机器学习网络。
分布式算力方面，Gensyn能够支持从多余容量的数据中心到带有潜在GPU的个人笔记本电脑，它将这些设备连接成一个单一的虚拟集群，开发者可以随需访问和点对点使用。Gensyn将创建一个价格由市场动态决定且向所有参与者开放的市场，可以使ML计算的单位成本达到公平均衡。
而验证体系是Gensyn更重要的概念，它希望网络能够验证机器学习任务是否按照请求正确完成，它创新了一种更加高效的验证方法，包含了概率性学习证明、基于图的精准定位协议和Truebit式激励游戏三大核心技术点，相比传统区块链中的重复验证方法更加高效。其网络中的参与者包括提交者、求解者、验证者和举报者，来完成整个验证流程。
按照Gensyn协议在白皮书中的综合测试数据来看，目前其显著优势是：
能够降低AI模型训练的成本：预计Gensyn协议上的NVIDIAV100等效计算的每小时成本约为0.40美元，比AWS按需计算便宜80%。
更加高效的无需信任的验证网络：按照白皮书中的测试，Gensyn协议进行模型训练的时间开销，与Truebit式复制相比，性能提升了1,350%，与以太坊相比，性能提升了2,522,477%。
但同时，分布式算力相比较本地训练，由于通讯和网络问题，不可避免地增加了训练时间，测试数据中，Gensyn协议为模型训练增加了约46%的时间开销。
Akashnetwork是一个分布式的云计算平台，结合不同的技术组件，让用户可以在去中心化的云环境中高效、灵活地部署和管理应用程序，简单地说，它提供用户租赁分布式计算资源。
Akash的底层是分布在全球的多个基础设施服务商，提供CPU、GPU、内存、存储资源，并通过上层的Kubernetes集群将资源提供给用户进行租赁。而用户可以将应用程序部署为Docker容器，来使用更低成本的基础设施服务。同时，Akash采用「反向拍卖」的方式，使得资源价格进一步降低。按照Akash官网的估算，其平台的服务成本比中心化服务器降低约80%以上。
io.net是一个去中心化计算网络，连接全球分布式的GPU，为AI的模型训练和推理等提供算力支持。io.net刚刚完成了3000万美元的A轮融资，估值达到了10亿美元。
io.net相比Render、Akash等，是一个更加健全、扩展性更强的去中心化计算网络，接入多个层面的开发者工具，其特点包括：
聚合更多的算力资源：独立数据中心、加密矿工以及Filecoin、Render等加密项目的GPU。
核心支持AI需求：核心服务的功能包括批量推理和模型服务、并行训练、并行超参数调整和强化学习。
更加健全的技术栈以支持更高效的云环境工作流：包括多种编排工具、ML框架（计算资源的分配、算法的执行以及模型训练和推理等操作）、数据存储解决方案、GPU监控和管理工具等。
并行计算能力：集成Ray这一开源的分布式计算框架，拥抱Ray的原生并行性，轻松并行化Python函数，从而实现动态任务执行。其内存存储确保任务之间的快速数据共享，消除序列化延迟。此外，io.net不仅限于Python，还集成了PyTorch和TensorFlow等其他领先的ML框架，使其扩展性更强。
在价格上，io.net官网预计其价格将比中心化云计算服务降低约90%。
此外，io.net的代币IOcoin未来主要用于生态内服务的支付和奖励，或者需求方也可以用类似Helium的模式将IOcoin燃烧换成稳定币「IOSD积分」来进行支付。
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