撰文：J1N，Techub News
引言：Epoch One to Two
Kuzco 是一个专门服务 LLM 大语言模型算力挖矿网络，今年入选 a16z 于 9 月 9 日在纽约启动的 Crypto Startup Accelerator（CSX）秋季加速器计划，被该计划选中的项目会能获得 a16z 至少 50 万美元的投资，并会得到 a16z 运营团队的指导和支持。目前该加速器计划已结束。
11 月 16 日， Kuzco 宣布，第一期（Epoch One）激励计划将于 2024 年 11 月 18 日结束，所有操作将暂停，数据快照将永久存储，最终积分排名会公布在新排行榜上。
官方披露，Epoch One 从 2024 年 3 月 6 日推出，峰值设备数量超过 8000 台，该网络上运行 Meta 发布的 8B 规格的 Llama-3 AI 大语言模型，共计推理超过 1 万亿条 tokens。
并宣布在接下来的数周内公布融资信息和项目发展路线图，以及第二期（Epoch Two）激励计划将于 12 月 9 日开启， Epoch Two 将带来一些新特性，如更高的 NVIDIA 硬件的吞吐量与可靠性；鼓励用户接入顶尖算力设备如 A100 和 H100；支持更多的图像生成和多模态语言模型 VLM。
目前离 Epoch Two 开启还有半个月的准备时间，本文将探讨：
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分享个人挖矿的实践与成果，从单机到集群的转变。
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展示通过研究和实践获取融资，并搭建高规格机器的全过程。
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探讨硬件配置与项目需求的匹配性，并解答投资者常见疑问。
Epoch One 回顾：单兵作战
配置
笔者的配置清单包括 RTX 系列显卡 2060、2070S、3080、4060、4060Ti，以及 4 张 4070S 和 2 台苹果 M2、M3 设备。这些设备分布在几台主机、笔记本电脑以及一台专用矿机上。
成本
值得一提的是，这些显卡原本就是笔者以往每年按游戏需求购置的，并非专为挖矿购买。因此，计算成本时并未将硬件购置费用计入，仅统计矿机的实际电费成本。这里拿第一篇《 a16z「门徒」Kuzco 实操指南：如何高效地进行 AI 算力挖矿？》组装的矿机举例。
该矿机配置：
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主板：z490（后续换工业板）
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CPU：10 代 I9
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显卡：2060、2070s、3080、4060ti、4070s
手搓矿机
下图为该矿机 10 月和 11 月消耗的电量，一共是 564 度，获得积分（KZO Point）约为 6 亿分。所有的机器加起来约为 11 亿分。具体的电费成本需要根据各位所在地的电费情况计算，这里仅提供参考。
图最右，共获得 10 亿积分
筹备 Epoch Two：集群部署
基于笔者在第一篇文章中的分享，以及亲身参与设备组装、调试和环境部署的丰富运维经验，笔者成功争取到一定资金支持，并将其全部投入用于组装高性能矿机，以进一步提升算力规模和运营效率。
单兵手搓到集群部署
高规格机器的配置与选择逻辑
结合笔者在 Epoch One 中的实践经验，对主板、CPU、显卡、电源、平台以及网络配置进行了全面优化，选择了更适配的硬件组合，不仅提升了整体运行的稳定性、安全性和效率，还在硬件选择上更注重二手市场的流通性。这一策略能够有效降低的实际投入成本，为后续参与者提供更高的性价比选择。
主板
笔者选择工业主板而非主流的 B85，主要基于性能、稳定性和性价比的综合考量。
性能方面，运行 Kuzco 的 Llama-3 模型需要启动多个 Docker 进程，而并行运行这些进程会占用大量 CPU 资源，对 CPU 的性能要求较高，而 B85 所兼容的 CPU 无法满足这一需求。
此外，工业主板在长时间稳定运行、耐高温性能以及厂家保修方面具备明显优势，同时在二手市场上的流通性更强，因此无疑是最优选择。
显卡
笔者选择使用 4070S 作为主力显卡，主要基于以下几点：
AI 运算性能的优势：相较于 30 系显卡，40 系显卡在 AI 运算中的性能提升远大于在游戏性能上的提升。其核心原因在于 AI 算力主要依赖显卡的 CUDA 核心数量，而 40 系显卡的 CUDA 核心显著多于 30 系显卡。
能效比优势：笔者对多款 GPU 进行了详细测试，计算了每条 Tokens 的平均功耗
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4060Ti（160W）：0.125 Tokens/W
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3080（330W）：0.22 Tokens/W
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4090（450W）：0.26 Tokens/W
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4070S（220W）：0.38 Tokens/W
从测试结果来看，4070S 在性能与功耗的平衡上表现最佳，其更高的能效比直接降低了电费成本，使其成为性价比最高的选择。
二手市场的价格和流动性：作为中高端显卡，4070S 在二手市场具备较高的流动性和保值性，进一步降低了设备的持有成本，同时为后续的硬件升级提供了灵活性。
CPU
如前文所述，Kuzco 的 Llama-3 在运行时需要启动多个 Docker，这对 CPU 资源的占用极为显著，尤其是在多卡运行的情况下，CPU 占用率可能高达 80%-90%。因此，多核多线程的处理能力显得尤为重要。高性能、多线程、稳定的 CPU 不仅能够有效支持多任务运行，还能保证整个挖矿过程的稳定性和效率。
13 代 i5 满载跑显卡能去到 70%+ 占用率
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网络环境
软路由为图中方块盒子
网络环境在挖矿中同样至关重要，即使配置了高性能显卡，如果网络未优化，算力也会受到严重影响。根据笔者实测，网速不足可能导致算力下降至 30%，而低质量的网络节点则可能直接导致无法连接至 Kuzco 网络，这两点对挖矿而言都是不可接受的。为了解决这些问题，笔者采用软路由方案，这种方式不仅便于配置，而且在完成设置后几乎无需人工干预即可高效运行，理论上还能够支持无限台设备的接入。至于具体的操作方式，建议读者根据需求自行查阅相关资料。
电源
经典长城 2000w 核弹电源
在选择电源时需要特别注意峰值功耗的问题，这也是为什么即使 7 张 4070S 的额定功耗仅为 1540W，笔者仍然选择使用双 2000W 电源，总功率达到 4000W。这并不是在浪费资源，而是出于对设备运行稳定性和安全性的考虑。
显卡在运行中会出现峰值功耗，即在某些瞬间其实际功耗可能达到额定功耗的 1.5 倍甚至更多，随后再回落到正常水平。如果电源功率不足以应对这种峰值，可能触发电源的强制停机机制，甚至导致显卡损坏。这对矿机的正常运行是致命的威胁。
4070s 运行功耗表现
以 4070S 为例，虽然其额定功耗为 220W，但峰值功耗可能超过 400W。7 张显卡的峰值功耗合计可能达到 3000W 以上，因此配置双 2000W 电源是为了保证机器的稳定运行。对于配置多张 4090 的用户尤其需要注意，单张 4090 的额定功耗为 450W，而峰值功耗可能高达 770W。多卡情况下，仅靠两个电源可能无法满足需求，此时通常需要三台电源来确保系统稳定。
4090 运行功耗表现
补充
至于 BIOS 设置、硬件兼容性以及远程管理等问题，笔者在此不作过多展开。这些内容在网上已有大量免费教程供参考，按照教程操作即可解决大多数问题。建议根据自己的硬件配置和需求进行针对性查阅和处理，简单高效。
风险与收益
回答大家最关心的问题：每天能挖多少钱？坦率地说，这个问题没有明确的答案，因为风险与收益始终是并存的。我可以分享一个明确的观点：无论是币圈还是传统行业，任何一个项目如果能够精确计算出每天的收益，那么你进去很可能已经赚不到大钱了。除非你拥有某些垄断性资源，例如极低的电费成本或非常便宜的矿机设备，这样才能在收益上占据优势。然而，这样的资源并非每个人都具备。
笔者选择流动性好的设备，正是为了降低投资风险和成本压力。以 Kuzco 挖矿为例，成本主要集中在硬件的折旧和电费上，因此你的最大亏损也仅限于这些固定成本。如果不是在低成本的前提下参与，那么任何投资决策都失去了意义。需要强调的是，挖头矿的特性决定了没有明确的收益预期，但这也正是头矿的潜力所在。
从主观判断来看，这个赛道有着巨大的市场前景：一方面，Kuzco 获得了 a16z 的投资支持；另一方面，LLM 大型语言模型的需求正在快速扩大。想想看，几乎没有人会不用 LLM 吧？像 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 Llama、以及马斯克的 XAI，这些平台一轮接一轮的高额融资，清晰地表明了这个行业的增长潜力。
对于普通人来说，直接参与 AI 行业并非易事。一方面，AI 技术门槛高；另一方面，AI 模型的训练需要耗费巨量的资源和经费，绝大多数人难以承受这样的成本。而通过 Kuzco 加入 AI 算力网络，普通人可以在成本可控的前提下，轻松参与这个高增长领域，为 AI 算力贡献一份力，同时获得收益。
另外，比特币价格目前即将突破 10 万美元，从 2022 年的 1.6 万美元涨到如今的高点，其背后存在巨大的回撤风险。如果选择直接购买 AI 项目的代币，也会面临类似的高波动风险。相比之下，参与 AI 算力网络是一种更加稳健的选择：不仅成本明确可控，还能以相对低的风险切入 AI 行业的高速增长轨道。这是当前环境下，普通人进入 AI 领域实际可行的方式之一。
