Chutes AI 是一个去中心化、分布式无服务器 AI 计算平台，旨在让用户能够运行、扩展和部署大型语言模型 (LLM) 和其他人工智能工具。它采用按使用付费的模式，旨在提供对 GPU 资源的按需访问，而无需传统云基础设施管理的复杂性。 ^[1]

概述

Chutes AI 由一个全球工程师、研究人员和构建者网络开发和创立，其中包括后端开发人员 Cxmplex、Florian S、Kyle 等。前端开发人员 Bonoliver、营销和销售人员 Veight 等。没有 CEO/中央决策者，该组织是去中心化的，责任由各方分担，并采用集体决策过程。 ^[6]

自推出以来，Chutes AI 的需求量显着增长。截至 2025 年 5 月 28 日，该平台达到了每天处理 1000 亿个 token 的里程碑，相当于每月 3 万亿个真实 token。这代表自 2025 年 1 月以来需求量增长了 250 倍，反映了去中心化 AI 计算解决方案的日益普及。该平台基于 token 的支付系统符合更广泛的行业趋势，即基于使用量的模式，与传统提供商相比，可能会节省高达 40% 的成本。 ^{[1] [2] [3] [5]}

技术

Chutes AI 的运作方式是允许用户在去中心化 GPU 提供商的网络上“启动”容器，称为“chutes”。这些节点高效、安全地执行用户代码并返回结果，无需广泛的云工程专业知识。该平台支持使用自定义 Docker 容器或针对各种 AI 任务的预配置模板。

底层基础设施建立在 Bittensor 网络之上，该网络激励矿工贡献其计算资源。这种去中心化的方法旨在为 AI 模型部署和推理提供一个强大且可扩展的环境。用户只需为消耗的计算资源付费，避免了闲置 GPU 成本或订阅费。 ^[1]

主要特点

Chutes AI 提供了多种旨在简化 AI 开发和部署的功能：

• 无服务器部署： 能够在几秒钟内快速部署 AI 模型，无需复杂的 DevOps 配置。
• 去中心化计算： 利用 Bittensor 网络的分布式 GPU 资源，促进弹性且可扩展的基础设施。
• 开放基础设施： 支持用户提供的 Docker 容器，并为 DeepSeek、Meta-Llama 和 Mistral 等常见 AI 模型提供一系列预配置模板。
• 灵活的 SDK 和 CLI： 提供开发人员友好的工具，用于自动化部署和管理任务。
• 按使用付费的定价： 根据实际资源消耗向用户收费，消除了与传统 GPU 托管相关的固定成本。 ^[1]

用例和集成

Chutes AI 专为各种 AI 应用程序而设计，包括 LLM 微调、嵌入生成和图像合成。它与流行的前端聊天工具（如 Janitor AI 和 KoboldAI）集成，允许用户通过配置模型名称、代理 URL 和 API 密钥来连接 Chutes AI 模型。

该平台还支持特定模型的可用性，例如 Qwen 3 Coder 480B A35B，可以通过向 Chutes AI 帐户添加积分来访问。 ^{[1] [2]}

创业加速器平台

Chutes AI 推出了创业加速器平台，以支持新兴的 AI 项目。该计划为符合条件的初创公司提供价值高达 20,000 美元的 Chutes 积分 和全面的支持计划。该加速器面向员工少于 50 人、A 轮前融资、融资额低于 200 万美元（或没有融资）且需要高吞吐量计算的公司。该平台积极招募新的初创公司，并持续接受申请。 ^[2]

未来发展

虽然 Chutes AI 在成本效率和去中心化访问方面具有优势，但它面临着来自低成本 Web2 解决方案的竞争以及对 Bittensor 经济模型的依赖等挑战。通过 Bittensor 热密钥进行的 API 密钥管理也可能给某些用户带来学习曲线。

为了响应不断变化的需求和监管环境，Chutes AI 计划引入新的支付选项，集成安全的可信执行环境 (TEE) 以增强数据隐私和安全性，并简化工作流程。这些发展旨在使智能计算更加安全和可访问，符合欧盟 AI 法案等法规，该法案强调透明度、公平性和问责制。 ^{[1] [3]}