A história do aluguer de GPU já foi contada muitas vezes, e comecei a encará-la com um olhar mais rigoroso. Os projetos na área de cálculo DePIN parecem semelhantes à primeira vista, mas as verdadeiras diferenças estão nos detalhes — soluções, arquitetura técnica, cenários de aplicação prática podem fazer toda a diferença.

Recentemente, estudei a fundo vários projetos de cálculo, e estabeleci três critérios de seleção para mim mesmo. Agora, quase uso essa estrutura para avaliar cada projeto que entra no mercado:

Primeiro, analisando a oferta de capacidade de cálculo específica. Que tipos de cargas de trabalho o projeto suporta? Treinamento de IA, inferência, renderização ou outros? Quanto mais específicas e claras forem as cargas de trabalho suportadas, mais isso indica que a equipe realmente entende as necessidades do mercado, e não apenas imagina-as. Essa é a primeira barreira.

Em seguida, verificar se o modelo econômico é auto-coerente. Preço de aluguel, incentivos aos provedores, taxas da plataforma — esses números podem sustentar um mercado de verdade? Ou são apenas um belo whitepaper?

Por último, avaliar o estado atual do ecossistema. Há usuários reais usando a plataforma? Como é o envolvimento verdadeiro dos provedores? Números de popularidade podem ser facilmente falsificados, mas atividades reais na rede não enganam.

Ao passar por esses critérios camada por camada, muitos projetos acabam revelando sua verdadeira face.