Историю лизинга видеокарты рассказывали столько раз, что я стал смотреть на неё более строго. Проекты в области вычислений DePIN звучат похоже, но настоящая разница заключается в деталях — решения, технические архитектуры и практические сценарии применения могут существенно изменить ситуацию.

Недавно погрузившись в несколько вычислительных проектов, я установил себе три критерия отбора и теперь использую этот фреймворк для оценки почти каждого проекта, выходящего на рынок:

Прежде всего, давайте рассмотрим конкретный источник вычислительной мощности. Какие типы рабочих нагрузок поддерживает проект? Обучение ИИ, вывод, рендеринг или что-то ещё? Чем конкретнее и понятнее поддерживаемая нагрузка, тем больше это показывает, что команда действительно понимает рынок, а не то, что воображается. Это первое препятствие.

Во-вторых, это зависит от того, является ли экономическая модель самосогласованной. Арендные цены, стимулы для провайдеров, сборы за платформы — могут ли эти цифры поддерживать реальный рабочий рынок? Или просто красивая белая книга?

Наконец, изучается экологический статус. Есть ли реальные пользователи, которые им пользуются? Каково реальная вовлечённость поставщиков? Цифры популярности легко подделать, но реальная онлайн-активность не может обмануть людей.

Таким образом, многие проекты демонстрируют свою первоначальную форму.