另一方面，另一份報告則把這筆驚人的基礎設施支出描繪為正在成形的「機器經濟」的基石。在這種情境中，AI 代理（agents）成為主要的經濟行動者，以高頻率執行交易並獨立管理資源配置。該報告作者認為，以緩慢的結算週期與僵化的了解你的客戶（KYC）框架為特徵的傳統金融體系，本質上難以支撐代理式商務的速度。

去中心化基礎設施與延遲取捨

因此，該報告將加密與去中心化協議定位為促成這種轉變所需的必要、無需許可的「經濟通道（economic rails）」。然而，懷疑者仍保持警惕，質疑去中心化的實體基礎設施網路（DePINs）能否真正緩解 AI 日益擴大的資本需求。

StealthEX 成長主管 Vadim Taszycki 指出，雖然去中心化網路可以提供可觀的成本節省，但它們面臨物理層面的限制。他表示，例如像 Akash 這樣的去中心化供應商，可能以每小時 1.48 美元租用一張 H100 GPU，而在亞馬遜雲端服務（Amazon Web Services）上則為每小時 12.30 美元；但代價在於速度。

「大型雲端供應商能做到[快速運算]，因為他們的 GPU 緊鄰彼此，位於同一棟建築中，並以能在微秒級傳輸資料的特殊線材連接在一起。」Taszycki 說道。他解釋，去中心化網路會透過公共網際網路在不同國家間串接 GPU，因而增加毫秒級的延遲。這種延遲使得去中心化的協同編排（orchestration）在批次任務與微調（fine-tuning）上具競爭力，但在需要即時回應、且使用者體驗仰賴近乎瞬間反饋的高規模即時聊天機器人服務上則不適用。

Cysic 創辦人 Leo Fan 也呼應了這些觀點，並堅稱去中心化推論不適合低延遲的工作負載。Fan 進一步主張，延遲才是用來比較去中心化平台與像 AWS 這樣的超大型供應商（hyperscalers）的錯誤指標。

「真正的難題不是分散式運算，而是發現（discovery）、排程（scheduling）與驗證（attestation）。楔子（wedge）也不是每個代幣（token）的價格；而是可驗證性。」Fan 說。他指出，可信執行環境（TEEs）與零知識（ZK）的驗證（attestations），讓去中心化網路能在需要更多信任與驗證、而非只看『尾端延遲（tail latency）』的領域中展開競爭。

鏈上信貸與資金缺口

除了算力，焦點正在轉向這些資本密集型專案如何被融資。雖然傳統的私人信貸擁有充足資金，但往往會忽略較小或非標準的交易。鏈上信貸提供了明顯的優勢，例如讓零售投資者參與過去僅限於機構有限合夥人（institutional limited partners）的資料中心收益。此外，像 Maple 與 Centrifuge 這樣的平台，能將貸款進行聯合（syndicate），規模落在 5 百萬到 5 千萬美元之間——這個區間常常因為與費用相比的承銷成本過高，而被像 Apollo 這樣的公司忽略。

最後，鏈上信貸也使新型的「按次推論付費（pay-per-inference）」模式成為可能，也就是收入會隨 GPU 使用量而波動。這類模式比起僵硬的 20 年傳統租約，更自然地契合代幣化的收益分成（revenue-share）架構。

儘管如此，專家指出仍有四道「關卡」目前尚未開放給機構採用：在破產法院的法律可強制性、用於服務契約（covenants）的可篡改證明（tamper-evident）預言機基礎設施不足、針對十億美元級（billion-dollar）分券（tranches）的監管不確定性，以及未標準化的稅務與會計產品。

整體共識認為，12 到 24 個月內，中型聯合交易要在鏈上取得動能是相對可行的；而大多數為鏈上夾層債務（majority-onchain mezzanine debt）的情況，可能還要再過 3 到 5 年。首批突破很可能來自第 2 級營運商，而不是像 Coreweave 這樣的產業領導者。

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