NEAR AI 報告稱,已有超過 100 萬枚 NEAR 透過其服務進行質押,用戶可將質押獎勵用於 AI 推論,同時保留其底層代幣。
摘要
- 用戶保留其質押的 NEAR,同時獎勵用於支付 AI 推論費用。
- 未使用的推論額度可結轉,解除質押則停止產生新額度。
- 運算預算隨 NEAR 的價格、質押收益率及存入數量而變化。
- 代理託管遵循另一套公式,500 枚 NEAR 每月可產生 5 美元額度。
在 10 月 21 日的一則 X 貼文中,NEAR AI 表示質押數量已超過 100 萬枚代幣,NEAR Protocol 幾分鐘後重複了這一數字,並將這些存款描述為「為推論而質押」。
「質押你的代幣來支付你的 AI。NEAR 始終屬於你,」NEAR AI 寫道。
該協議於 7 月 30 日推出此支付選項,正如 crypto.news 先前在 NEAR 推出基於質押的 AI 支付時所報導。推出時,NEAR 表示該機制涵蓋來自 OpenAI、Anthropic 和 Google 等供應商的 43 個模型,以及機密推論和託管代理。
NEAR AI 利用質押獎勵為推論提供資金
NEAR AI 的推論文檔指出,該服務將質押收益轉換為運算額度,同時存入的代幣仍歸用戶所有。可用預算取決於質押數量、NEAR 的價格以及質押年化收益率(APY)。
根據該文檔,額度每秒累積,未使用的餘額可結轉。NEAR AI 將一個額度估值為一美元的平臺使用量,而解除質押則會停止新額度的累積。該公司表示,用戶可透過簽署錢包交易來管理變更。
獎勵率是可變的。NEAR AI 解釋,網路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率。其文檔將典型的驗證者佣金定為 1% 至 10%,在獎勵到達用戶之前扣除。這些數字描述的是驗證者收費,而非推論請求的價格。
為便於預算規劃,NEAR AI 提供了一個計算器,可將每月推論額度換算為所需的質押量,或估算選定的代幣餘額可資助多少用量。用戶可以更改其價格和 APY 假設,以比較不同的預算。
該計算器頁面將其數字描述為示意性,並引導用戶前往雲端控制檯查看當前模型價格,以及前往其錢包查看適用的質押收益率。
按用量付費的價格取決於模型和代幣使用量
NEAR AI 發布了一份單獨的按用量付費價目表,於 10 月 21 日更新,對模型輸入和輸出代幣收費。其定價頁面表示,該方案沒有最低消費要求、訂閱或席位許可,且除所列模型費率外沒有平臺費用。
以美元計價的目錄列出 GLM 5.3 Flash 為每百萬輸入代幣 0.08 美元、每百萬輸出代幣 0.50 美元。Qwen 3.8 27B 為每百萬輸入代幣 0.04 美元、每百萬輸出代幣 1.35 美元。
使用這些公布的費率,一個包含 100 萬輸入代幣和 100 萬輸出代幣的工作負載,在 GLM 5.3 Flash 上將花費 0.58 美元,在 Qwen 3.8 27B 上將花費 1.39 美元。這些計算使用相等的代幣數量,並排除任何單獨的服務;它們不衡量輸出品質,也不比較模型的效能。
NEAR AI 表示,安全執行和硬體簽署的證明已包含在所列的推論費率中。其企業方案則另行包含保留的 GPU 容量、私有模型、批量定價和服務等級協議。
代理託管遵循不同的額度公式
對於託管代理,NEAR AI 7 月 30 日的產品說明設定了不同的規則。其所述政策將質押的 NEAR 數量除以 100 來確定每月美元額度預算,並舉例說明 500 枚 NEAR 每月可產生 5 美元額度。
該公司表示,託管額度在訂閱期開始時可用,並在代幣保持質押期間刷新。推論額度則相反,從收益中持續累積。NEAR AI 將託管公式描述為當前政策,而非永久兌換率。
該公司表示,質押決定了託管預算以及可同時運行多少個 IronClaw 代理。其說明列出啟動第一個代理的最低質押量為 50 NEAR,訂閱變更則透過錢包交易處理。
NEAR AI 的開發者文件將可信執行環境描述為處理器內部的隔離區域,在運算期間保護程式碼與資料。對於支援的 TEE 託管模型,該公司表示模型供應商與雲端營運商無法讀取提示詞,也無法將資料用於訓練。該文件提供了模型存取、私有推論與驗證的獨立途徑,以及加值與隨用隨付的付款選項。
NEAR 的應用提案包含擁有自身餘額的代理
10 月 3 日,NEAR 共同創辦人 Illia Polosukhin 概述了由 AI 驅動的應用構想,其中包括持有 NEAR 餘額以支付推論費用的 NFT 數位寵物。他提出的設計將使用 NEAR AI,從鏈上編碼的提示詞執行可驗證的推論,並具備餵食、裝扮以及可能的競賽功能。
Polosukhin 的清單包含 13 個應用構想與五項發行建議。他的提案包括在不暴露底層資訊的情況下,以私有資料集測試 AI 模型,並以經過認證的結果標明模型與測試集雜湊值。
10 月 6 日一份關於AI 代幣經濟學的檢視,將質押餘額、實際模型使用量以及向供應商支付的款項,列為評估 NEAR AI 服務的獨立指標。該文將該網路的發展藍圖描述為結合私有 AI 服務與跨鏈執行基礎設施。






