La historia del alquiler de GPU se ha contado demasiadas veces, y ahora la miro con ojos más críticos. Los proyectos en el campo de la computación DePIN parecen similares, pero las diferencias reales están en los detalles: soluciones, arquitectura técnica, escenarios de aplicación práctica, todo puede marcar la diferencia.

Recientemente, he investigado en profundidad varios proyectos de computación, y me he establecido tres criterios de selección. Ahora casi utilizo este marco para evaluar cada proyecto que entra en escena:

Primero, la oferta concreta de capacidad de cálculo. ¿Qué tipo de cargas de trabajo soporta el proyecto? ¿Entrenamiento de IA, inferencia, renderizado u otros? Cuanto más específica y clara sea la carga de trabajo soportada, más se demuestra que el equipo realmente entiende las necesidades del mercado, y no solo las imagina. Esa es la primera barrera.

En segundo lugar, hay que verificar si el modelo económico es coherente. ¿El precio de alquiler, las recompensas para los proveedores, las tarifas de la plataforma—pueden estos números sostener un mercado que funcione realmente? ¿O solo son un bonito whitepaper?

Por último, evaluar el estado del ecosistema. ¿Hay usuarios reales en uso? ¿Cuál es el nivel de participación auténtica de los proveedores? Los números de popularidad son fáciles de falsificar, pero la actividad real en la red no engaña a nadie.

Al filtrar así, muchos proyectos empiezan a mostrar su verdadera forma.