NEAR AI 报告称，其服务已质押超过 100 万枚 NEAR，用户可将质押奖励用于 AI 推理，同时保留其底层代币。
摘要
- 用户保留其质押的 NEAR，而奖励用于支付 AI 推理费用。
- 未使用的推理额度可结转，解除质押则停止产生新额度。
- 计算预算随 NEAR 价格、质押收益率和存入数量而变化。
- 代理托管遵循单独的计算公式，500 枚 NEAR 每月产生 5 美元额度。
在 10 月 21 日的一则 X 帖子中，NEAR AI 表示质押数量已超过 100 万枚代币，NEAR Protocol 在几分钟后重复了这一数字，并将这些存款描述为“为推理而质押”。
“质押你的代币来支付你的 AI 费用。NEAR 始终属于你，”NEAR AI 写道。
该协议于 7 月 30 日推出这一支付选项，正如 crypto.news 此前在 NEAR 推出基于质押的 AI 支付时所报道的那样。推出时，NEAR 表示该机制覆盖了来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 等提供商的 43 个模型，以及机密推理和托管代理。
NEAR AI 利用质押奖励为推理提供资金
NEAR AI 的推理文档称，该服务将质押收益转换为计算额度，同时存入的代币仍归用户所有。可用预算取决于质押数量、NEAR 价格以及质押年化收益率（APY）。
根据文档，额度每秒累积，未使用的余额可结转。NEAR AI 将 1 个额度估值为 1 美元的平台使用费，而解除质押则停止新额度的累积。该公司表示，用户可以通过签名钱包交易来管理变更。
奖励率是可变的。NEAR AI 解释说，网络奖励在质押者之间分配，因此参与质押的供应比例会影响收益率。其文档将典型的验证者佣金定为 1% 至 10%，在奖励到达用户之前扣除。这些数字描述的是验证者收费，而非推理请求的价格。
为便于预算规划，NEAR AI 提供了一个计算器，可将每月推理额度换算为所需质押量，或估算选定代币余额可资助的额度。用户可以更改其价格和 APY 假设，以比较不同的预算。
计算器页面将其数字描述为示意性数据，并引导用户前往云控制台查看当前模型价格，以及前往其钱包查看适用的质押收益率。
按需付费价格取决于模型和代币使用量
NEAR AI 发布了一份单独的按需付费价格表，于 10 月 21 日更新，对模型输入和输出代币收费。其定价页面称，该计划没有最低消费要求、订阅或席位许可，且除所列模型费率外不收取平台费。
以美元计价的目录列出 GLM 5.3 Flash 为每百万输入代币 0.08 美元、每百万输出代币 0.50 美元。Qwen 3.8 27B 为每百万输入代币 0.04 美元、每百万输出代币 1.35 美元。
使用这些公布费率，一个包含 100 万输入代币和 100 万输出代币的工作负载在 GLM 5.3 Flash 上花费 0.58 美元，在 Qwen 3.8 27B 上花费 1.39 美元。这些计算使用相等的代币数量，并排除任何单独的服务；它们不衡量输出质量，也不比较模型的性能。
NEAR AI 表示，安全执行和硬件签名认证已包含在所列推理费率中。其企业产品则单独包含预留 GPU 容量、私有模型、批量定价和服务级别协议。
代理托管遵循不同的额度计算公式
对于托管代理，NEAR AI 在 7 月 30 日的产品说明中设定了不同的规则。其声明的政策将质押的 NEAR 数量除以 100 来确定每月美元额度预算，并举例说明 500 枚 NEAR 每月产生 5 美元额度。
该公司表示，托管额度在订阅期开始时可用，并在代币保持质押期间刷新。而推理额度则从收益中持续累积。NEAR AI 将托管公式描述为当前政策，而非永久转换率。
该公司表示，质押既决定托管预算，也决定可以并行运行多少个 IronClaw 代理。其说明中列出激活第一个代理的最低质押为 50 NEAR，订阅变更通过钱包交易处理。
NEAR AI 的开发者文档将可信执行环境描述为处理器内部的隔离区域，在计算过程中保护代码和数据。对于受支持的 TEE 托管模型，该公司表示模型提供商和云运营商无法读取提示词，也无法将数据用于训练。该文档为模型访问、私有推理和验证提供了单独的路径，同时还提供充值和按需付费的支付选项。
NEAR 的应用提案包括拥有自己余额的代理
10 月 3 日，NEAR 联合创始人 Illia Polosukhin 概述了由 AI 驱动的应用构想，其中包括携带 NEAR 余额以支付推理费用的基于 NFT 的数字宠物。他提出的设计将使用 NEAR AI，从链上编码的提示词运行可验证的推理，并具备喂养、装扮以及可能的竞赛功能。
Polosukhin 的清单包含 13 个应用构想和 5 个分发建议。他的提案包括在不暴露底层信息的情况下，针对私有数据集测试 AI 模型，并通过认证结果标识模型和测试集哈希。
10 月 6 日对AI 代币经济学的一项考察，将已质押余额、实际模型使用情况以及向提供商支付的款项确定为评估 NEAR AI 服务的独立指标。该考察将网络的路线图描述为将私有 AI 服务与跨链执行基础设施相结合。
