DePIN打猎之旅：AI算力作饵，道阻且长

請你將這篇文章改寫成繁體中文，用敘述的風格重新表達，語義不變，要求準確和通順，不要出現語病，適當保留專有名詞和全部。只需回覆翻譯的內容，不回覆其他內容，不要寫解釋。此外，筆者分析了此次大會中比較熱門的幾個項目現狀，呈現供給端超過需求端的一個態勢，即分佈在全球的算力供給超過AI模型訓練或者推理任務的AI開發者需求。並不是說需求不存在，OpenAI的創始人Sam Altman提出了要募集7萬億美元，構建一個超過目前台積電10倍規模的先進芯片廠和用於芯片的生產和模型訓練。斯坦福大學研究也表明，不論哪個語言模型，當訓練參數規模超過那個規模的臨界值後，其表現（比如準確性）就急劇提升。這與「大力出奇跡」的規律截然相反，也意味著現實情況下，去中心化算力的設想還有很多難題去解決。