Історію лізингу GPU розповідали так багато разів, що я почав дивитися на неї більш уважно. Проєкти у сфері DePIN звучать схоже, але справжня різниця полягає в деталях — рішення, технічні архітектури та практичні сценарії застосування можуть суттєво змінити ситуацію.

Нещодавно занурившись у кілька обчислювальних проєктів, я встановив для себе три критерії відбору і тепер використовую цей фреймворк для оцінки майже кожного проєкту, що виходить на ринок:

Перш за все, давайте розглянемо конкретний обчислювальний блок живлення. Які типи робочих навантажень підтримує проєкт? Навчання, висновки, рендеринг ШІ чи щось інше? Чим конкретніше і зрозуміліше підтримуване навантаження, тим більше це свідчить про те, що команда справді розуміє ринок, а не те, що уявляється. Це перша перепона.

По-друге, це залежить від того, чи є економічна модель самоузгодженою. Ціни на оренду, стимули для постачальників, плата за платформи — чи можуть ці цифри підтримувати реальний робочий ринок? Чи просто гарний білий документ?

Нарешті, досліджується екологічний статус. Чи є реальні користувачі, які ним користуються? Яка реальна залучення постачальників? Цифри популярності легко підробити, але реальна онлайн-активність не може обдурити людей.

Таким чином багато проєктів демонструють свою первісну форму.