NEAR AI 超過 100 萬個代幣質押，作為獎勵資助 AI 推理

NEAR AI 報告顯示，其服務中已質押超過 100 萬個 NEAR，使用者可以將質押獎勵用於 AI 推理，同時保留其底層代幣。

摘要

• 使用者保留其質押的 NEAR，同時獎勵用於 AI 推理。
• 未使用的推理信用會延續，解除質押會停止新的信用累積。
• 計算預算會隨著 NEAR 的價格、質押收益和存入金額而變化。
• 代理托管遵循不同的公式，500 NEAR 每月產生 5 美元的信用。

在 10 月 21 日的 X 帖子中，NEAR AI 表示質押的數量已超過 100 萬個代幣，NEAR 協議在幾分鐘後重申了這一數字，並將這些存款描述為用於推理的質押。

"質押你的代幣來支付你的 AI。NEAR 仍然屬於你，" NEAR AI 寫道。

該協議於 7 月 30 日推出了支付選項，正如 crypto.news 之前報導的那樣，當時 NEAR 啟動了基於質押的 AI 付款。啟動時，NEAR 表示該機制涵蓋了來自 OpenAI、Anthropic 和 Google 等提供商的 43 個模型，以及保密推理和托管代理。

NEAR AI 使用質押獎勵資助推理

NEAR AI 的推理文檔表示，該服務將質押收益轉換為計算信用，讓存入的代幣仍然歸用戶所有。可用的預算取決於質押的數量、NEAR 的價格和質押年收益率（APY）。

根據文檔，信用每秒累積，未使用的餘額會延續。NEAR AI 將一個信用的價值定為一美元的平臺使用費，而解除質押會停止新的信用累積。該公司表示，用戶可以通過簽名的錢包交易來管理變更。

獎勵率是可變的。NEAR AI 解釋說，網絡獎勵在質押者之間分配，因此參與質押的供應比例會影響收益。其文檔將典型的驗證者佣金設為 1% 到 10%，在獎勵到達用戶之前扣除。這些數字描述的是驗證者的收費，而不是推理請求的價格。

為了預算規劃，NEAR AI 提供了一個計算器，將每月的推理配額轉換為所需的質押，或估算所選代幣餘額可以資助的內容。用戶可以更改其價格和 APY 假設，以比較不同的預算。

計算器頁面將其數字描述為示意性，並指導用戶前往雲控制台以獲取當前模型價格，並前往其錢包以獲取適用的質押收益。

按需價格取決於模型和代幣使用

NEAR AI 發布了一份單獨的按需價格清單，於 10 月 21 日更新，對模型的輸入和輸出代幣收費。其定價頁面表示該服務沒有最低消費要求、訂閱或座位許可，並且在該計劃中沒有超過列出模型費率的平臺費用。

以美元計價的目錄列出了 GLM 5.3 Flash 每百萬個輸入代幣 0.08 美元和每百萬個輸出代幣 0.50 美元。Qwen 3.8 27B 每百萬個輸入代幣 0.04 美元和每百萬個輸出代幣 1.35 美元。

根據這些公布的費率，擁有 100 萬個輸入代幣和 100 萬個輸出代幣的工作負載在 GLM 5.3 Flash 上的成本為 0.58 美元，或在 Qwen 3.8 27B 上的成本為 1.39 美元。這些計算使用相等的代幣數量，並排除了任何單獨的服務；它們不衡量輸出質量或比較模型的性能。

NEAR AI 表示安全執行和硬體簽名的證明已包含在列出的推理費率中。其企業產品另行包括保留的 GPU 容量、私有模型、批量定價和服務水平協議。

代理托管遵循不同的信用公式

對於托管代理，NEAR AI 於 7 月 30 日的產品說明設置了不同的規則。其規定的政策將質押的 NEAR 數量除以 100，以確定每月的美元信用預算，舉例說明 500 NEAR 每月產生 5 美元的信用。

該托管配額在訂閱期開始時可用，並在代幣保持質押時刷新，該公司表示。推理信用則持續從收益中累積。NEAR AI 將托管公式描述為當前政策，而不是永久轉換率。

該公司表示，質押決定了托管預算以及可以並行運行的 IronClaw 代理數量。其解釋列出了啟動第一個代理所需的最低質押為 50 NEAR，訂閱變更通過錢包交易處理。

NEAR AI 的開發者文檔將受信執行環境描述為處於處理器內部的隔離區域，保護計算過程中的代碼和數據。對於支持的 TEE 托管模型，該公司表示模型提供者和雲運營商無法讀取提示或使用數據進行訓練。文檔提供了模型訪問、私有推理和驗證的單獨路徑，並提供了充值和按需支付選項。

NEAR 的應用提案包括擁有自己餘額的代理

在 10 月 3 日，NEAR 聯合創始人 Illia Polosukhin 概述了包括 NFT 基於的數字寵物的 AI 驅動應用想法，這些數字寵物攜帶 NEAR 餘額以支付推理費用。他的設計提議將使用 NEAR AI 從鏈上編碼的提示運行可驗證的推理，並具有餵食、穿衣和可能的競賽功能。

Polosukhin 的列表包含 13 個應用想法和 5 個分發建議。他的提案包括在不暴露底層信息的情況下，對私有數據集進行 AI 模型測試，並用經過認證的結果識別模型和測試集哈希。

10 月 6 日對 AI 代幣經濟學的檢查確定了質押的餘額、實際模型使用情況和對提供者的支付作為評估 NEAR AI 服務的不同指標。它描述了該網絡的路線圖，將私有 AI 服務與跨鏈執行基礎設施相結合。