GPU租賃這個故事講了太多遍，我開始用更嚴苛的眼光看待它。DePIN計算領域的項目們聽起來差不多，但真正的差異在細節裡——解決方案、技術架構、實際應用場景都能拉開天地之別。

最近深入研究了幾個計算類項目，我給自己定了三個篩選標準，現在幾乎用這套框架來評估每個進場的項目：

首先看具體算力供給。項目支持什麼類型的工作負載？AI訓練、推理、渲染還是其他？支持的工作負載越具體、越明確，越說明團隊真的理解市場需求，而不是想像出來的。這是第一道坎。

其次要看經濟模型是否自洽。租賃價格、提供者激勵、平台費用——這些數字能不能支撐一個真實運轉的市場？還是只是漂亮的白皮書？

最後考察生態現狀。有沒有實際用戶在用？提供者的真實參與度怎樣？熱度數字容易造假，但真實的網絡活動騙不了人。

這樣一層層篩下來，不少項目就顯出原形了。