出租 Mac 能賺錢？EigenLayer 上線新項目 Darkbloom：將閒置算力構成分散式 AI 推理網路

Eigen Labs 的 Darkbloom 計畫把閒置 Mac 變成 AI 推理節點賺錢，官方喊每月 120 到 200 美元，但實測卻幾乎只有零頭。
（前情提要：蘋果新一代 Mac mini 發表：首搭 2nm M6 晶片、AI 效能暴增 4 倍，台灣售價 NT$29,900 起）
（背景補充：小米曝光 AI Cube：最高本地跑 2000 億參數模型，但想打價格戰還得挺過記憶體荒）

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以太坊再質押協議 EigenLayer 背後團隊 Eigen Labs 在今年 4 月啟動一場實驗：把全球閒置的 Apple Silicon Mac 串成分散式 AI 推理網路。8 月 21 日，工程師 Gajesh Naik 在社群宣布，Darkbloom 已升級為 OpenRouter 付費推理供應商，並公開招募機主加入。宣傳數字亮眼，實測卻幾乎只剩零頭。

一部 Mac 怎麼變成推理節點

Darkbloom 的邏輯很直接：開發者呼叫 API 時，只要把網址換成 Darkbloom 提供的位址，不用改程式，請求就會送進這張由 Mac 組成的算力網路。請求先進到跑在機密虛擬機器（confidential VM，簡單來說就是連雲端業者都看不到裡面在算什麼的隔離環境）的協調器，再派給裝了 Darkbloom 工具的機主。機主端透過 WebSocket 連線，任務在 Secure Enclave（蘋果晶片內建的加密保險箱，簡單來說就是外部程式進不去的區塊）裡解密，交給 Apple 的 MLX 框架在 GPU 上跑推理（inference，簡單來說就是模型即時算出答案的過程）。

整套設計的核心賣點是隱私。Naik 在技術白皮書裡寫道：macOS 核心擋掉所有對這個行程記憶體的外部存取，除錯器與讀取記憶體的 API 都被系統層級封鎖，且不重開機關不掉，一重開機行程即終止、資料同步抹除。明文只短暫留在協調器的加密記憶體裡，官方稱不記錄、不留存，隱私模型對標蘋果的 Private Cloud Compute。可跑的模型包括 Gemma 4 26B、GPT-OSS 20B、Qwen 3.6 35B A3B，都採混合專家架構（MoE，簡單來說就是模型只喚醒答題需要的專家神經元），統一記憶體（unified memory，簡單來說就是 CPU 和 GPU 共用一塊記憶體）官方建議裝到 36GB 以上才跑得動。

官方數字回推，只剩三分之一

Naik 給出的整體規模不小：目前約 900 個機主註冊、250 部機器上線，累計服務逾 4,200 萬次推理請求，換算已是 45 億 token、10.2 萬美元年化經常性收入。但用官方自己的兩個數字回推：10.2 萬美元攤到 12 個月，等於每月約 8,500 美元，除以 250 部上線機器，平均單機每月只有約 34 美元，不到官方口徑 120 到 200 美元的三分之一。

實測結果更慘。科技部落格 miyagadget 用一部 64GB 統一記憶體的 M1 Max MacBook Pro 跑了 38.7 小時，累計賺到 1.4456 美元。拆開收入結構發現關鍵：錢幾乎全來自每 5 分鐘 0.002083 美元的「掛機基礎獎勵」，真正跑推理的任務每筆只值 0.000001 到 0.000024 美元。換算月收約 16 美元，跟官方計算機估的 75 美元差了將近 5 倍；當時全網利用率只有 7%。Bankless 的追蹤報導印證落差：30 天排行榜收入第一名的機主，毛收入約 6 美元，扣電費淨得約 3.5 美元。