GPUレンタルの話は何度も語られてきましたが、私はより厳しい目で見るようになりました。DePIN計算分野のプロジェクトは似ているように聞こえますが、真の違いは細部にあります——ソリューション、技術アーキテクチャ、実際の応用シーンが天地の差を生み出します。

最近、いくつかの計算系プロジェクトを深く研究し、自分に3つの選定基準を設定しました。今ではほぼこのフレームワークを使って各プロジェクトを評価しています。

まず、具体的な計算能力の供給を見ること。プロジェクトはどのタイプのワークロードをサポートしていますか？AIのトレーニング、推論、レンダリング、それともその他？サポートされるワークロードが具体的で明確であればあるほど、チームが市場のニーズを本当に理解していることを示しています。これが最初のハードルです。

次に、経済モデルが自己一貫しているかどうかを確認します。レンタル価格、提供者のインセンティブ、プラットフォームの手数料——これらの数字は実際に運用される市場を支えられるものでしょうか？それともただのきれいなホワイトペーパーに過ぎないのでしょうか？

最後に、エコシステムの現状を調査します。実際のユーザーが使っているか？提供者の実参加度はどうか？熱度の数字は簡単に偽造できますが、実際のネットワーク活動は騙せません。

こうして一つ一つ精査していくと、多くのプロジェクトはその本性を現してきます。