AI智能体算力需求爆发，资源从何而来？

当AI智能体不断分析数据、调用模型、执行工具并协同作业时，每一项操作都在消耗算力。决定其能否持续运作的关键，不单是模型的智能程度，更在于能否随时获取资源、确保可靠交付，并顺利完成使用后的验证与结算。

这表明，算力正从中心化平台的技术成本，演变为智能体经济中可组织、调用及定价的生产要素。行业所缺的并非更多闲置硬件，而是一套能将分散资源转化为可信服务的协作体系。

传统应用通常依据固定业务量采购云资源，但AI智能体的任务更为多变：有时仅需一次轻量推理，有时则需持续数小时调用模型、检索数据及运行工具；各类任务对GPU、存储、带宽、延迟及隐私环境的要求也各不相同。

随着更多智能体投入生产，单一平台、固定规格及封闭账户体系难以满足所有需求。算力供给模式需从“拥有多少设备”升级为“能否依据任务快速调配适宜资源”。

优质算力多集中于少数平台，受到价格、配额和地域限制；而大量边缘设备、企业服务器和专业节点尚未形成稳定的外部服务能力。供需之间缺乏统一描述、匹配标准及可信记录，致使“有资源”与“能使用”之间存在巨大鸿沟。

开放算力网络旨在解决如何整合不同位置、规格及服务能力的资源。它需涵盖资源登记、任务匹配、使用计量、结果验证以及异常责任追踪等环节。

据AISO技术资料，rNFT被用于定义算力租赁订单逻辑，实现云、边、端等不同