表现
| 1h | 24h | 7d | 30d | 60d | 90d |
|---|---|---|---|---|---|
| 3.45% | 14.33% | 26.95% | 26.75% | 24.69% | -- |
对比
暂未披露融资
暂未发行代币
暂未发行代币
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本内容由 RD AI 生成，仅供参考
Dolphin 是一个去中心化 AI 推理网络，聚合消费级 GPU 的空闲算力，为 AI 应用提供低成本推理服务。它通过加密签名和校验机制确保节点运行指定模型，并利用验证节点、质押和随机路由保障服务质量。
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关于Dolphin
Dolphin 是一个去中心化推理网络，将闲置的消费级 GPU 聚合为共享计算池。其核心业务是让 GPU 拥有者通过 Windows 或 Linux 上的轻量节点软件贡献算力并赚取 POD 代币，同时开发者和用户能以更低成本获得 AI 模型推理服务。
核心竞争力在于 Peer-to-Pool 架构，区别于传统的 1:1 配对模式，节点可自由加入或退出，无需长期承诺。网络通过软件完整性检查、验证节点和加密经济抵押，防止恶意节点篡改模型或返回错误结果，确保输出质量。此外，利用 Nvidia 的市场分割策略——消费级 GPU 比数据中心 GPU 便宜得多，但推理性能接近——Dolphin 可将成本降低约 30%。
解决的市场痛点是 AI 推理的高成本和中心化问题。传统云服务昂贵且存在隐私顾虑，而现有去中心化网络往往要求节点严格在线，且缺乏有效验证机制。Dolphin 的灵活参与模式和分层验证系统提供了更易用、更可信的替代方案。
近半年（2026 年 3 月至 9 月），Dolphin 于 2025 年 10 月上线 V1 网络，并正在筹备 V2，将引入批处理功能以支持企业级吞吐量和公共 API。后续规划包括大模型分片推理（如将 235B 模型拆分到多张 GPU）、分布式 LoRA 训练，以及音频生成扩展。不过，网络仍面临分布式系统的常见挑战，如节点性能参差不齐、推理结果验证复杂，以及开放 AI 模型的监管不确定性。
Dolphin Network自2024年6月20日完成88.6万美元种子轮融资后，逐步构建去中心化推理网络。核心节点包括：创建Dolphin Mistral 24B Venice Edition模型，服务Venice.ai超百万用户；模型在Hugging Face月下载量突破500万次；2024年10月Dolphin Inference Network v1正式上线，利用消费级GPU闲置算力。
路线图规划了多个长期节点：V2版本引入批处理提升企业级吞吐；扩展图像、视频、音频及转录模型支持；实现分布式LoRA训练（基于Llama3.1 405B验证）；推进分布式强化学习与全参数SFT；最终目标为大规模分布式预训练，并配套模型创建套件与代币经济激励。
利好：
协议收入100%回购POD，直接抵消通胀；POD月涨14倍，市值约$15M；质押xPOD获自动复利、AI推理额度及高级订阅权益；节点质押绑定利益，借鉴Curve等DeFi机制；团队12年归属、无股权，99%收入归协议。
利空：
公共API未开放，外部收入未实现；供应量压制在800 GPU，奖励低；回购分拆比例未定；API可能推迟至9月后；独立基准测试或低于声称的88%。
Eric Hartford（核心贡献者）
- Quixi AI创始人，Dolphin和Samantha开源AI模型系列创建者。
- 曾任Lazarus AI首席科学家；TensorWave高级应用AI研究员；Abacus.AI和Convai高级应用AI/ML研究员。
- 早期经历：微软高级软件工程师、eBay职员、亚马逊SDE。
- 在Hugging Face上发布超过30个微调模型（如Dolphin Llama 3、Mistral、Qwen2）。
- 活跃于Twitter（@QuixiAI）和LinkedIn（linkedin.com/in/ehartford）。
注意：根据现有资料，未确认其他联合创始人或C级高管。