Avec un revenu annuel de 13 millions, Spheron "émission d'un jeton après avoir atteint les objectifs de revenus" établit une nouvelle norme pour le secteur de l'IA ?
Un autre projet a lancé son TGE avec un rapport ARR ! Récemment, Spheron Network a annoncé son TGE avec des revenus ARR de plus de 13 millions de dollars.
Les revenus sont générés, l'écosystème fonctionne, parlons ensuite du TGE. Ce standard deviendra-t-il la norme pour les TGE dans le domaine de l'infrastructure AI à l'avenir ?
Venons-en aux détails, le projet Spheron :
Spheron Network est un réseau de calcul décentralisé qui fournit des services pour des tâches de calcul haute performance telles que l'entraînement, l'inférence et le rendu d'IA en rassemblant des ressources GPU/CPU à l'échelle mondiale.
En plus des ressources de calcul, la plateforme intègre également le stockage IPFS, la gestion des noms de domaine ENS, le déploiement de contrats intelligents basé sur Arbitrum, et d'autres services complémentaires, pouvant fournir un soutien infrastructurel relativement complet aux développeurs d'IA.
D'un point de vue technique, Spheron a construit une matrice de produits relativement complète, couvrant tous les aspects allant de l'approvisionnement en puissance de calcul aux cas d'utilisation.
Fizz Nodes, en tant que cœur de l'infrastructure de tout le réseau, permet aux utilisateurs individuels - en particulier les joueurs - de contribuer leurs GPU/CPU inutilisés au réseau, gagnant des revenus grâce à un processus d'intégration simple.
Ce design a considérablement abaissé le seuil d'approvisionnement en puissance de calcul, intégrant des appareils personnels dispersés et formant rapidement un réseau de puissance de calcul décentralisé selon un modèle de partage de revenus B2C.
KlippyAI est un outil de création de vidéos AI destiné directement aux utilisateurs finaux, avec des frais de service payés en $SPON. Actuellement, près de 5000 données NFT de vidéos AI ont été générées sur Base L2.
Skynet se distingue de la plupart des Agents en permettant aux développeurs d'accéder aux ressources de calcul, en essayant de faire en sorte que l'Agent AI paie directement la puissance de calcul avec des tokens, tout en offrant un service clé en main allant de la création de portefeuilles au déploiement de contrats.
De plus, des produits tels que Supernoderz (nœud en tant que service), Aquanode (charge de travail d'inférence AI), Spheron Console (accès GPU en un clic), composent avec Fizz Nodes un cycle complet allant de l'offre à la demande.
D'après les données opérationnelles, Spheron a déjà montré une certaine échelle de réseau. 44 000 nœuds actifs répartis dans plus de 170 pays, offrant plus de 8 300 GPU et plus de 600 000 CPU de capacité de calcul, avec des récompenses de nœuds dépassant 500 000 dollars par semaine. En particulier, en ce qui concerne la structure des revenus, 760 000 dollars de l'ARR de plus de 13 millions de dollars proviennent des activités liées à l'IA, ce qui indique que les applications d'IA ont effectivement généré une demande de paiement réelle.
Cependant, la durabilité de ce modèle de marché bilatéral dépend essentiellement de la capacité des deux côtés de l'offre et de la demande à maintenir une croissance synchronisée.
Les fournisseurs de puissance de calcul reçoivent des récompenses en tokens, les demandeurs paient en tokens pour utiliser les services, et la plateforme prélève des frais de service - cela semble très beau, mais en réalité, cela fait face à de nombreux défis : la qualité du service dans un réseau décentralisé peut-elle rester stable ? Combien de temps l'avantage de coût par rapport à des géants comme AWS et Google Cloud peut-il être maintenu ?
L'infrastructure des agents IA est en effet un grand marché encore à ses débuts. Spheron a un certain avantage en termes de timing en se positionnant à l'avance sur les services connexes. Cependant, la concurrence dans ce domaine est beaucoup plus intense que prévu.
Les plateformes Hyperbolic, IO.NET, VANA, Sahara AI, etc., ont chacune une position différenciée et se concentrent sur les services d'infrastructure IA.
Le paysage du marché n'est pas encore figé, et le gagnant final ne sera probablement pas celui qui a la technologie la plus avancée, mais celui qui présente les performances les plus équilibrées sur des dimensions telles que la vitesse d'itération des produits, la capacité de construction de l'écosystème et la stabilité des services.
De toute façon, vu les tendances du secteur plus larges, "entrer dans le TGE avec ARR" pourrait, si cela devient la nouvelle norme dans le domaine de l'infrastructure AI, ne pas être une mauvaise chose pour l'ensemble de l'industrie.
Au moins, cela permet au marché de se concentrer davantage sur les produits réels et les revenus, plutôt que sur la pure spéculation de concepts.
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Avec un revenu annuel de 13 millions, Spheron "émission d'un jeton après avoir atteint les objectifs de revenus" établit une nouvelle norme pour le secteur de l'IA ?
Un autre projet a lancé son TGE avec un rapport ARR ! Récemment, Spheron Network a annoncé son TGE avec des revenus ARR de plus de 13 millions de dollars.
Les revenus sont générés, l'écosystème fonctionne, parlons ensuite du TGE. Ce standard deviendra-t-il la norme pour les TGE dans le domaine de l'infrastructure AI à l'avenir ?
Venons-en aux détails, le projet Spheron :
En plus des ressources de calcul, la plateforme intègre également le stockage IPFS, la gestion des noms de domaine ENS, le déploiement de contrats intelligents basé sur Arbitrum, et d'autres services complémentaires, pouvant fournir un soutien infrastructurel relativement complet aux développeurs d'IA.
D'un point de vue technique, Spheron a construit une matrice de produits relativement complète, couvrant tous les aspects allant de l'approvisionnement en puissance de calcul aux cas d'utilisation.
Fizz Nodes, en tant que cœur de l'infrastructure de tout le réseau, permet aux utilisateurs individuels - en particulier les joueurs - de contribuer leurs GPU/CPU inutilisés au réseau, gagnant des revenus grâce à un processus d'intégration simple.
Ce design a considérablement abaissé le seuil d'approvisionnement en puissance de calcul, intégrant des appareils personnels dispersés et formant rapidement un réseau de puissance de calcul décentralisé selon un modèle de partage de revenus B2C.
KlippyAI est un outil de création de vidéos AI destiné directement aux utilisateurs finaux, avec des frais de service payés en $SPON. Actuellement, près de 5000 données NFT de vidéos AI ont été générées sur Base L2.
Skynet se distingue de la plupart des Agents en permettant aux développeurs d'accéder aux ressources de calcul, en essayant de faire en sorte que l'Agent AI paie directement la puissance de calcul avec des tokens, tout en offrant un service clé en main allant de la création de portefeuilles au déploiement de contrats.
De plus, des produits tels que Supernoderz (nœud en tant que service), Aquanode (charge de travail d'inférence AI), Spheron Console (accès GPU en un clic), composent avec Fizz Nodes un cycle complet allant de l'offre à la demande.
Cependant, la durabilité de ce modèle de marché bilatéral dépend essentiellement de la capacité des deux côtés de l'offre et de la demande à maintenir une croissance synchronisée.
Les fournisseurs de puissance de calcul reçoivent des récompenses en tokens, les demandeurs paient en tokens pour utiliser les services, et la plateforme prélève des frais de service - cela semble très beau, mais en réalité, cela fait face à de nombreux défis : la qualité du service dans un réseau décentralisé peut-elle rester stable ? Combien de temps l'avantage de coût par rapport à des géants comme AWS et Google Cloud peut-il être maintenu ?
Les plateformes Hyperbolic, IO.NET, VANA, Sahara AI, etc., ont chacune une position différenciée et se concentrent sur les services d'infrastructure IA.
Le paysage du marché n'est pas encore figé, et le gagnant final ne sera probablement pas celui qui a la technologie la plus avancée, mais celui qui présente les performances les plus équilibrées sur des dimensions telles que la vitesse d'itération des produits, la capacité de construction de l'écosystème et la stabilité des services.
De toute façon, vu les tendances du secteur plus larges, "entrer dans le TGE avec ARR" pourrait, si cela devient la nouvelle norme dans le domaine de l'infrastructure AI, ne pas être une mauvaise chose pour l'ensemble de l'industrie.
Au moins, cela permet au marché de se concentrer davantage sur les produits réels et les revenus, plutôt que sur la pure spéculation de concepts.