1. 引言

在飞速发展的科技大潮下，人工智能和区块链技术的融合正成为新焦点，而构建基于视觉处理器（Graphics Processing Unit, GPU）的算力 DePin 这一叙事，开始在Web3领域掀起新浪潮。

近年来，AI技术的广泛应用，使众多产业对算力资源的需求日益增长，然而，市场上高性能GPU的垄断使许多中小企业难以获得所需的算力支持。EMC（Edge Matrix Computing）项目的诞生，正是基于这一需求趋势，通过整合全球闲置的显卡资源，意图解决算力摩擦性不足的调配问题。

EMC团队首创了“DeAI”的概念，区别于传统GPU云服务，该项目通过其算力调度平台，提供了一个高效的AI训练模型，致力于使开发者能低成本获得计算资源。这一创新推动了AI与区块链在资源利用、数据共享等方面的整合，既赋能了Web3生态的发展，又创造了现实的应用价值。

2. EMC项目概述

2.1 项目基本情况

EMC (Edge Matrix Computing) 成立于 2022 年，是一个高性能的去中心化 AI 算力应用网络，旨在解决 AI 技术发展与 GPU 算力资源之间摩擦性不足的矛盾。截至2024年10月，已在全球30多个国家和地区建立了算力网络和AI+Web3社区，致力于为创业者和开发者提供更加平等和开放的机会。

作为Web3领域内首个实现GPU算力资产与AI应用无缝连接的平台，EMC的核心产品面向不同的AI和Web3应用场景，构建了分布式高性能的算力DePIN服务。比如，EMC Hub负责去中心化算力调度，提供全球范围的算力资源，助力AI开发者高效完成任务；JarvisBot专注于丰富的AI服务应用，通过深度学习优化用户体验，为各种业务场景提供智能化支持；OmniMuse作为创新平台，旨在推动AI技术的研发与推广。

在这样的背景下，EMC致力于推动去中心化AI生态的构建，不仅为开发者提供低成本、高效率的计算资源，也为各行各业的创新应用开辟了新的可能性。通过整合分布式算力、智能合约及AI服务，EMC期望成为未来AI与区块链融合的重要推动力量，为全球开发者和创业者创造更广阔的发展空间。

2.2 创始团队

EMC项目主要创始人（图源：Edge Matrix Chain (emc.network))

EMC核心团队包括多位行业资深专家，具备广泛的云计算、Ai与市场推广背景：

• Alex Goh

MC的联合创始人、EMC基金会主席，拥有Macquarie University的MBA学位，在全球市场开发方面有超过20年的经验，此前曾担任Improbable.io大中华区总经理，AWS（亚马逊）全球GM，目前主要负责EMC在新加坡的商业化和全球推广。

• BK Khur

EMC联合创始人兼CTO，毕业于南洋理工大学（NTU）工程学院，曾是南洋理工大学的研究员。拥有丰富的技术背景，曾在德勤咨询负责数字化转型，是JuzToday和ShopperBoard等公司的联合创始人，具备多个创新项目的管理和技术经验。

• Allen Foo

EMC基金会董事会成员及产品和技术顾问，UCCVR早期风险投资基金及VooX的创始人兼CEO，曾负责Unity和微软大中华区的业务拓展，在云服务领域的领导经验显著。

• Terrence Ngu

EMC基金会董事会成员，及全球市场推广策略顾问，Hashmeta创始人，曾任StarNgage首席社区官，并在多家高科技公司担任过要职，专注于全球市场战略和社区建设。

2.3 当前融资状况

截至目前，EMC项目已完成多轮重要融资，显现出其在全球AI和Web3领域的强劲发展潜力。首轮融资完成于2024年1月，主要投资者包括Swiss Bochsler Group、Future3 Campus、1783 Labs、Frontier Research、DMC、VOFO Corp、Exabits.ai、Hashm ta、CEEX Labs等机构和家办。

2024年2月，EMC团队宣布完成第二轮数百万美元的战略融资，由Faculty Group和Flow Capital领投，资金来源涵盖全球Web3社区、DAOs和AI开发者社群，再次加快了EMC算力节点的布局和开发建设。

2024年8月30日，EMC宣布成功完成2000万美元的A轮融资，由Amber Group和P2 Ventures领投，其它参与者还包括One Comma、Kapley Judge and Associated Corporations、Cyberrock Venture Fund等知名投资机构，进一步强化了其作为去中心化算力调度平台与AI创新者的行业地位。

2.4 相关资源

3. 项目优势

3.1 分布式GPU

在高性能GPU市场被英伟达等巨头垄断的背景下，EMC凭借其独特的分布式去中心化算力网络，利用全球范围内闲置的GPU资源，有效解决了算力供需不平衡的问题。尤其是在以太坊合并后，众多矿场的关闭导致了大量GPU设备的闲置，这为EMC提供了机会，以低成本为AI开发者提供所需的算力支持。

目前，EMC网络上已部署了超过100个GPU节点，覆盖全球多个国家和地区，主要型号包括A100、H100、RTX 4090和3090等。这些算力资源由互联网数据中心（IDC）、云服务提供商（CSP）、矿场（Mining farm）以及专为AI开发设计的EMC AI Workstation共同提供。EMC网络采用了结合工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）的机制，参与者通过贡献算力和质押获得代币奖励，实现挖矿和质押的双重收益。

使用感上，EMC AI Workstation设计注重即插即用，首批产品配备的高性能硬件（如Intel Core i7 CPU、2TB固态硬盘、32GB DDR5 6400Hz内存和RTX 4090显卡），确保能够满足复杂AI任务所需的计算资源与数据处理能力，为用户提供了一个高效的工作环境，推动整个生态系统的创新与发展。

全球GPU算力分布图示（图源：Geomap）

3.2 创新DeAI生态

EMC通过其独特的去中心化AI生态（DeAI），构建了一个从基础设施到应用开发的完整系统，其核心理念是开放、透明和民主化，旨在通过去中心化的模型、数据和算力来解决传统AI中心化的问题。例如，传统AI模型往往由少数公司控制，导致数据和算法的封闭性。而在EMC的DeAI系统中，算法和数据通过分布式网络共享，用户可自主管理数据，极大地丰富了数据生态，增强了用户对AI模型的贡献和控制权。

在牛市来临之际，市场对新技术和创新模式的需求尤为迫切，而AI和Web3的结合是未来市场的重要趋势。EMC通过整合这两大热门领域，创造了新的市场叙事，为投资者带来了新的投资机会，特别是在去中心化AI开发和应用市场中，预期会掀起一波新的投资浪潮。

3.3 双代币+双通缩

EMC采用的是“双代币+双通缩“模型：一个代币用于治理和参与生态系统的决策，另一个代币则作为主要交易媒介。这种设计增强了项目的灵活性，允许代币在不同功能中发挥各自作用。

此外，EMC的双通缩机制通过特定的经济设计，减少代币的流通量，确保其稀缺性。具体来说，这包括定期回购代币以减少市场流通量，并通过销毁部分代币（如在交易中收取的手续费）来进一步降低流通量。这种机制不仅维护了代币的稀缺性，还提升了其长期价值。

在EMC社区里，用户可以通过充值代币、参与真实世界资产（RWA）交易以及出售AI模型等多种方式积极融入EMC生态，从而促进代币的流通与使用。总之，这种”双代币+双通缩“的模型为EMC奠定了坚实的经济基础，并凭借多样化的收益模式，激励了更多开发者和用户参与到EMC生态系统中。

EMC经济模型设计（图源：Edge Matrix Chain (emc.network)）

3.4 低技术门槛

EMC通过推出EMC Hub工具，极大降低了AI DApp开发的技术门槛。开发者可以利用其丰富的SDK和工具集，轻松创建和部署AI应用程序。这种开放、易用的开发平台不仅能够吸引更多开发者加入EMC生态，还促进了AI技术在Web3生态中的普及，为智能AI技术的快速应用铺平了道路。

4. EMC生态介绍

作为结合了人工智能与Web3技术的项目，EMC整个生态体系分为四层，分别是 Protocol Layer 协议层、Network Layer 网络层、Application Layer 应用层和 Asset Layer 资产层，技术上，通过独特的网络拓扑结构、边缘算力调度和多层次的节点设计，为用户提供高效的AI算力解决方案。

EMC生态构成（图源：Edge Matrix Chain (emc.network)）

4.1 EMC Protocol

EMC Protocol 是一种基于EVM生态的分布式 AI 算力调度方案，借助Arbitrum One主链的高性能基础架构，实现状态机的提交和验证，致力于调度全球闲置的算力资源，满足AI训练任务的高计算需求。

如下图所示，EMC的网络拓扑结构可分为四类节点：计算节点 Computing Nodes、中继节点 Router Nodes、验证节点 Validator Nodes， 及事务存储层 Transaction Storage—— 这些负责不同功能的节点被统一调度，传递执行交易的提交和确认，协同完成AI模型训练和推理任务；最终，所有的交易状态、计算任务的结果会被存储在Arbitrum One的事务存储层中，确保数据的长期可用性。

EMC网络拓扑结构（图源：https://cryptoviet.info/edge-matrix-chain-la-gi）

EMC Protocol 的核心技术实现依赖其高效的提交与确认机制，这使其在算力调度和验证节点管理方面具有独特优势。首先，提交机制通过将状态机打包为承诺结构发送到 Arbitrum 主链上进行记录，称为“提交”。用户在此阶段可以立即执行下一步操作，而不必等待实际确认的完成。交易一旦被提交到智能合约中，便视为已完成，整个过程异步进行，虽然需要一些时间，但用户体验上的延迟感知被大大减弱。

在 Pos 机制下，验证节点通过质押 EMC 代币来履行其职责，确保公平和可靠。一旦验证失败，质押物可能被没收，进一步强化了系统的安全性。激励机制与质押的 EMC 数量挂钩，质押最多的节点优先成为验证者，智能路由同样依赖质押来保障任务的优先分配与稳定性。计算节点则有两种选择：质押 EMC 以获取更高的奖励，或选择执行不需要长时间算力的任务，增加运营弹性和利润，尤其适合较小的节点。

同时，EMC Protocol 还通过边缘算力调度大幅提升了算力利用效率。相比传统的中心化数据中心，EMC 网络调用全球范围内的闲置 GPU 资源，优化计算能力的分配。通过与 EMC 合作伙伴网络（EPN）的协作，EMC 实现了全球化的去中心化算力支持，确保了在大规模并发情况下系统的稳定性与可扩展性。这种设计使 EMC Protocol 能够有效应对当今复杂计算环境的挑战，为 AI 和实时应用提供了坚实的基础。

4.2 EMC Hub

EMC HUB 平台通过将 AI 模型库与计算资源整合，将开发与部署变得更加高效。 对开发者来说，他们可以将 AI 模型打包成 Docker 容器，并上传至平台，附带示例代码和参数说明，以此获得平台奖励。这一机制大大减少了开发者在模型发布和分发上的负担。，因此对于用户来说，只需订阅计算节点，便可通过一键部署的方式运行这些模型的 Docker 容器，快速启动完整的 AI 实例，系统也会自动配置相应的 API。

EMC Hub官网介绍（图源：EMCHub）

在算力调度上，EMC Hub 依托智能路由和节点的协同工作：前者优化路径和数据传输，后者执行计算任务，通过动态调度计算池中的GPU资源，然后根据任务负载和优先级智能分配。与传统方式相比，这种模式避免了繁琐的云服务购买、模型选择及环境部署过程，帮助开发者集中更多精力于创新。

在安全与效率方面，EMC Hub 采用 PoS+PoW 混合共识算法，整个网络中共有3F+1个验证节点来共同维护机制，并通过拜占庭容错（IBFT）算法完成以2/3确认的方式完成验证，而PoS 保证了节点的安全性，防止恶意攻击，而 PoW 则负责验证计算任务的完成度。这种混合机制不仅提升了平台的安全性，还缩短了 AI 训练周期。据统计，这种方式的成本仅为传统方法的30%，工作量能锐减到数小时之内。

EMC多层级框架与应用分布图（图源：EMCprotocol (EMC) · GitHub）

4.2.1 JarvisBot

EMC 人工智能助手 Jarvis 是一个革命性的 AI 开发平台，依托 EMC 网络与去中心化的架构，结合了深度学习算法，使其不仅仅是一个 AI 聊天机器人，还能通过深度学习算法提高算力分配的精准度，在保留强大对话能力的同时，自动化处理复杂的计算任务与模型训练，优化 AI 部署流程。

在功能上，JarvisBot 实现了多种 AI 应用，包括生成文案、图片、翻译和文章改写等。同时，用户可以创建定制化机器人，用于客户支持、潜在客户生成、订单更新和个性化推荐等场景。通过结合 Web3 经济模型，用户在享受 AI 服务的同时还能通过贡献资源获得收益，这种设定，使得JarvisBot有别于传统AI应用只能用户订阅使用的模式，真正将AI的开发和创造做到共享，这种模式使其在市场上备受关注。

此外，JarvisBot 从设计上极大地简化了 AI 模型的部署流程，通过 JarvisBot 提供的 Web3 工具，开发者可以轻松调用其功能，将 AI 模型快速上线，无需繁琐的手动配置，不仅提升了模型训练的效率，还为 AI 和 DeAI 开发领域带来了更加高效、经济的解决方案，使其成为去中心化版本的 “ChatGPT”。

Jarvis Bot 使用页面（图源：https://docs.jarvisbot.ai/）

4.2.2 OmniMuse

OmniMuse 是一个创新的平台，旨在通过去中心化人工智能（DeAI）促进AI技术的发展。该平台提供了一系列功能，包括可定制的智能合约模板和框架，专为模型铸造、交易和数据共享设计，显著加快AI应用的开发进程。同时，OmniMuse 集成了流行的区块链开发工具，简化了去中心化应用程序的创建。

OmniMuse 利用IPFS等去中心化存储解决方案，以确保数据资产的永久性和不可篡改性，实现在重视数据隐私的同时，促进安全的数据共享和交易。由于OmniMuse前沿的隐私和安全功能得益于先进的加密工具，如同态加密、安全多方计算和可验证计算，又进一步增强了平台的安全性。

此外，OmniMuse 正在开发的 DeAI Store 将成为一个汇聚去中心化AI应用的创新平台，帮助用户发现并获取最新的智能技术应用。DeAI Store 提供去中心化的AI数据存储、智能合约模板和开发框架，同时集成加密工具以确保用户隐私安全。该平台旨在创建一个没有技术“边界”、人人共享的合作环境，以释放AI的巨大潜力，并吸引众多AI开发者、创作者和使用者加入，共同推动AI技术的创新与发展。

OmniMuse主页面（图源：OmniMuse）

4.3 Openverse Framework

在EMC Hub的基础上，Openverse进一步扩展功能，集成多个开发者工具和SDK，增强了开发者在去中心化环境下的应用能力，并促进与EMC Hub的无缝对接，使开发者能够快速部署AI应用。

从功能来说，Openverse是一个为Web3开发者集成多种SDK工具的平台，包括EMC SDK、Web3 SDK、3D Scene SDK和 DID SDK，这些工具可以支持核心Web3功能，比如3D Scene SDK能够快速构建虚拟3D世界，而DID SDK提供区块链级别的身份验证，保障数据隐私安全。

开发者不仅可以将AI模型上传至平台，还能通过Openverse的一键部署功能轻松启动和管理AI实例，简化开发流程。这种集成化平台显著降低了Web3开发的门槛，使开发者能够专注于应用创新和业务增长。

Openverse主要使用步骤（图源：EMCprotocol (EMC) · GitHub）

5. 相关代币概述

5.1 代币分配

$EMC 是一种基于Arbitrum One公链发行的代币，总供应量达到10亿个。这些代币的分配涵盖多个用途，包括社区奖励、发展基金及流动性等，其设计理念在于为开发者和用户提供参与去中心化计算生态的机会，激励用户积极参与生态系统的建设，实现算力的高效利用与经济流通。

EMC代币初始分配模型（图源：代币分配 | EMC白皮书）

5.2 收益通缩模式

EMC引入了双代币经济模型，除了基础的$EMC代币，还推出了稳定币Credits，作为EMC市场中交易的媒介。该机制的核心在于用户需要使用$EMC购买Credits，而在这一过程中，$EMC将被完全销毁，进而提高其稀缺性和价值。这种设计不仅有助于保持$EMC的价格稳定增长，也吸引了更多用户加入EMC生态。

EMC的收益通缩模式，包含具体收益通缩和算力消耗通缩两种，用于保持代币供需平衡。

1. 在收益通缩机制中，交易使用稳定币或其他代币，然后算力集群通过算力协议进行租赁。RWA平台的交易手续费将被转化为$EMC并销毁，其中80%的租金收入归出租方，20%则被销毁。同时，交易双方还将获得$EMC作为奖励，进一步推动代币的使用和销毁。
2. 在算力消耗通缩机制下，EMC Hub提供了丰富的算力和应用订阅服务，用户需要通过质押其他加密货币来获取这些服务。这种情况下，质押的资产将被转化为$EMC，存入消费账户的$EMC不能提取，而是在服务使用后被销毁，从而增加了$EMC的消耗量并提升其价值。

5.3 释放模型

EMC代币的首次代币生成活动（TGE）于2023年11月9日启动，整个代币释放计划将持续24至48个月，涵盖投资者和项目团队。代币分配中，生态系统奖励（包括治理代币）占总供应量的47%。此外，EMC经济体系中内置了通缩机制和销毁计划，旨在借由这些措施运维生态系统，提升代币的长线价值。

$EMC代币36个月流通变化趋势图（图源：代币获取 | EMC白皮书）

6. 未来价值分析

EMC项目是传统Web2与Web3的结合体。与Web2项目相比，其优势在于利用分布式的GPU节点，可以有效聚合分散的算力资源，缓解传统中心化系统造成的供需失衡；较于其他Web3项目，EMC通过将AI与DePIN深度结合，为AI模型训练提供了具有成本效益的解决方案，建立了一个知识、数据和计算资产共享的市场，加之独特的Credits机制能够加速经济循环，为投资者提供了新的收益流和机会。

在未来应用方面，EMC使高性能计算变得可及且经济，也为更多行业的AI应用打开了大门。

比如，医疗领域，EMC可以利用其强大的算力支持，处理大规模医疗数据，推动个性化医疗和精准诊断的实现，通过分析患者的历史数据和基因信息，AI模型也可以更有效地制定治疗方案；在金融行业，EMC的算力可以用于处理复杂的金融交易和风险评估，降低成本的同时确保数据的安全性和透明度。

最有潜力的应用集中于智能城市和物联网 IoT 方面，EMC的分布式架构能够支持大量设备的实时数据处理，促进智能交通、能源管理等系统的优化，从而提高城市的运营效率和可持续性。

目前，大模型的工程化技术相对成熟，但算力的稳定性与代码的封装可靠性仍需密切关注和不断优化。考虑到EMC项目处于DePIIN的热门赛道，因而初步具备CX（客户体验）的可行性。另一方面， 从已披露信息来看，项目的华人背景明显，未来的市场拓展可能需要多元化战略，以增强全球影响力。


参考

1. https://docs.emc.network/whitepaper
2. https://docs.jarvisbot.ai/
3. https://twitter.com/EMCprotocol
4. https://linktr.ee/emcnetwork
5. https://emchub.ai/#/home
6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/