Ще один проект TGE вже з ARR звітом! Нещодавно Spheron Network оголосила про TGE з доходом ARR понад 13 мільйонів доларів.
Виручка з'явилася, екосистема запрацювала, тоді можна говорити про TGE. Чи стане такий стандарт обов'язковим для TGE в майбутніх AI infra?
Давайте конкретно розглянемо проект Spheron:
Spheron Network є децентралізованою обчислювальною мережею, яка об'єднує глобальні ресурси GPU/CPU для надання послуг у сфері високопродуктивних обчислювальних завдань, таких як навчання, інференція та рендеринг AI.
Крім ресурсів обчислювальної потужності, платформа також інтегрувала послуги зберігання IPFS, управління доменами ENS, розгортання смарт-контрактів на базі Arbitrum та інші супутні послуги, що можуть надати відносно повну інфраструктурну підтримку для розробників AI.
З технічної точки зору, Spheron створив відносно повну матрицю продуктів, яка охоплює всі етапи — від постачання обчислювальних потужностей до застосування в різних сценаріях.
Fizz Nodes як основа інфраструктури всієї мережі дозволяє окремим користувачам — особливо гравцям — вносити свій невикористаний GPU/CPU в мережу та заробляти доходи через просту процедуру приєднання.
Цей дизайн значно знизив поріг постачання обчислювальної потужності, залучивши розподілені особисті пристрої, швидко сформувавши децентралізовану мережу обчислювальної потужності за моделлю розподілу доходів B2C.
KlippyAI виступає як інструмент для створення AI-відео, безпосередньо орієнтуючись на кінцевих користувачів, оплачуючи комісію за послуги токеном $SPON. Наразі він вже згенерував близько 5000 даних AI-відео NFT на Base L2.
А Skynet відрізняється від більшості агентів тим, що використовує облікові записи розробників для отримання обчислювальних ресурсів, намагаючись дозволити AI агентам безпосередньо оплачувати обчислювальну потужність токенами, одночасно надаючи послугу одноклікового створення гаманців і розгортання контрактів.
Крім того, такі продукти, як Supernoderz (вузли як послуга), Aquanode (робоче навантаження AI-інференції), Spheron Console (однокнопковий доступ до GPU) тощо, разом з Fizz Nodes утворюють повний замкнутий цикл від постачання до попиту.
2）З огляду на операційні дані, Spheron вже продемонстрував певну мережеву масштабованість. 44,000 активних вузлів, розподілених у більш ніж 170 країнах, забезпечують обчислювальні потужності більше 8,300 GPU та понад 600,000 CPU, щотижня виплачуючи понад 500,000 доларів США винагороди вузлам. Особливо в структурі доходів, з 13M + доларів США ARR бізнес AI займає 760,000 доларів США, що свідчить про те, що AI-додатки дійсно створюють реальний платіжний попит.
Але стійкість цієї двосторонньої ринкової моделі в основному залежить від того, чи зможуть обидві сторони попиту та пропозиції підтримувати синхронне зростання.
Постачальники обчислювальної потужності отримують винагороду у вигляді токенів, споживачі платять токенами за використання послуг, платформа стягує плату за послуги — звучить дуже добре, але на практиці стикається з багатьма викликами: чи може якість послуг у децентралізованій мережі бути стабільною? Як довго збережеться перевага в витратах у порівнянні з такими гігантами, як AWS і Google Cloud?
3）Інфраструктура AI Agent дійсно є великим ринком на ранній стадії, Spheron, завдяки своєму передньому розташуванню в розробці відповідних послуг, має певні переваги в часових рамках. Але конкуренція в цьому сегменті значно жорсткіша, ніж уявлялося.
Hyperbolic, IO.NET, VANA, Sahara AI та інші платформи мають різні позиціонування та зосереджуються на послугах AI infra.
Ринкова структура ще не визначена, і остаточним переможцем може стати не той, хто має найсучаснішу технологію, а той, хто демонструє найбільш збалансовані результати в таких комплексних вимірах, як швидкість ітерації продукту, здатність до будівництва екосистеми, стабільність обслуговування тощо.
В будь-якому випадку, з огляду на більші тенденції в галузі, "входження з ARR на TGE", якщо справді стане новим стандартом для інфраструктури AI, може не бути поганою справою для всієї галузі.
Принаймні це може змусити ринок більше звертати увагу на реальні продукти та доходи, а не лише на чисту концептуальну спекуляцію.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
З власним річним доходом у 13 мільйонів, Spheron «випуск монети після досягнення доходів» встановлює новий стандарт для AI сектору?
Ще один проект TGE вже з ARR звітом! Нещодавно Spheron Network оголосила про TGE з доходом ARR понад 13 мільйонів доларів.
Виручка з'явилася, екосистема запрацювала, тоді можна говорити про TGE. Чи стане такий стандарт обов'язковим для TGE в майбутніх AI infra?
Давайте конкретно розглянемо проект Spheron:
Крім ресурсів обчислювальної потужності, платформа також інтегрувала послуги зберігання IPFS, управління доменами ENS, розгортання смарт-контрактів на базі Arbitrum та інші супутні послуги, що можуть надати відносно повну інфраструктурну підтримку для розробників AI.
З технічної точки зору, Spheron створив відносно повну матрицю продуктів, яка охоплює всі етапи — від постачання обчислювальних потужностей до застосування в різних сценаріях.
Fizz Nodes як основа інфраструктури всієї мережі дозволяє окремим користувачам — особливо гравцям — вносити свій невикористаний GPU/CPU в мережу та заробляти доходи через просту процедуру приєднання.
Цей дизайн значно знизив поріг постачання обчислювальної потужності, залучивши розподілені особисті пристрої, швидко сформувавши децентралізовану мережу обчислювальної потужності за моделлю розподілу доходів B2C.
KlippyAI виступає як інструмент для створення AI-відео, безпосередньо орієнтуючись на кінцевих користувачів, оплачуючи комісію за послуги токеном $SPON. Наразі він вже згенерував близько 5000 даних AI-відео NFT на Base L2.
А Skynet відрізняється від більшості агентів тим, що використовує облікові записи розробників для отримання обчислювальних ресурсів, намагаючись дозволити AI агентам безпосередньо оплачувати обчислювальну потужність токенами, одночасно надаючи послугу одноклікового створення гаманців і розгортання контрактів.
Крім того, такі продукти, як Supernoderz (вузли як послуга), Aquanode (робоче навантаження AI-інференції), Spheron Console (однокнопковий доступ до GPU) тощо, разом з Fizz Nodes утворюють повний замкнутий цикл від постачання до попиту.
2）З огляду на операційні дані, Spheron вже продемонстрував певну мережеву масштабованість. 44,000 активних вузлів, розподілених у більш ніж 170 країнах, забезпечують обчислювальні потужності більше 8,300 GPU та понад 600,000 CPU, щотижня виплачуючи понад 500,000 доларів США винагороди вузлам. Особливо в структурі доходів, з 13M + доларів США ARR бізнес AI займає 760,000 доларів США, що свідчить про те, що AI-додатки дійсно створюють реальний платіжний попит.
Але стійкість цієї двосторонньої ринкової моделі в основному залежить від того, чи зможуть обидві сторони попиту та пропозиції підтримувати синхронне зростання.
Постачальники обчислювальної потужності отримують винагороду у вигляді токенів, споживачі платять токенами за використання послуг, платформа стягує плату за послуги — звучить дуже добре, але на практиці стикається з багатьма викликами: чи може якість послуг у децентралізованій мережі бути стабільною? Як довго збережеться перевага в витратах у порівнянні з такими гігантами, як AWS і Google Cloud?
3）Інфраструктура AI Agent дійсно є великим ринком на ранній стадії, Spheron, завдяки своєму передньому розташуванню в розробці відповідних послуг, має певні переваги в часових рамках. Але конкуренція в цьому сегменті значно жорсткіша, ніж уявлялося.
Hyperbolic, IO.NET, VANA, Sahara AI та інші платформи мають різні позиціонування та зосереджуються на послугах AI infra.
Ринкова структура ще не визначена, і остаточним переможцем може стати не той, хто має найсучаснішу технологію, а той, хто демонструє найбільш збалансовані результати в таких комплексних вимірах, як швидкість ітерації продукту, здатність до будівництва екосистеми, стабільність обслуговування тощо.
В будь-якому випадку, з огляду на більші тенденції в галузі, "входження з ARR на TGE", якщо справді стане новим стандартом для інфраструктури AI, може не бути поганою справою для всієї галузі.
Принаймні це може змусити ринок більше звертати увагу на реальні продукти та доходи, а не лише на чисту концептуальну спекуляцію.