Mais um projeto chegou ao TGE com um relatório de ARR! Recentemente, a Spheron Network anunciou o TGE com uma receita de ARR superior a 13 milhões de dólares.
As receitas saem, o ecossistema ganha vida, e então falamos sobre o TGE. Será que esse padrão se tornará o padrão básico para o TGE na pista de infraestruturas de IA no futuro?
Vamos dar uma olhada concreta no projeto Spheron:
A Spheron Network é uma rede de computação descentralizada que fornece serviços para tarefas de computação de alto desempenho, como treinamento, inferência e renderização de IA, reunindo recursos globais de GPU/CPU.
Além dos recursos de computação, a plataforma também integrou armazenamento IPFS, gestão de domínios ENS, serviços complementares como a implementação de contratos inteligentes baseados em Arbitrum, podendo oferecer aos desenvolvedores de IA um suporte de infraestrutura relativamente completo.
Do ponto de vista da arquitetura técnica, a Spheron construiu uma matriz de produtos relativamente completa, cobrindo todas as etapas desde o fornecimento de poder de computação até os cenários de aplicação.
Os Fizz Nodes, como a infraestrutura central de toda a rede, permitem que usuários individuais - especialmente jogadores - contribuam com GPUs/CPUs ociosas para a rede, ganhando rendimento através de um simples processo de adesão.
Este design reduziu significativamente a barreira de entrada para o fornecimento de poder computacional, integrando dispositivos pessoais descentralizados e, através de um modelo de compartilhamento de receita B2C, formou rapidamente uma rede de poder computacional descentralizada.
KlippyAI atua como uma ferramenta de criação de vídeos com IA diretamente voltada para usuários finais, com pagamento de taxas de serviço em $SPON, e atualmente já gerou quase 5000 dados de NFT de vídeos com IA na Base L2.
Skynet distingue-se da maioria dos Agentes por permitir que as contas de desenvolvedores acessem recursos de computação, tentando fazer com que o Agente de IA pague diretamente pela capacidade de cálculo com tokens, ao mesmo tempo que oferece um serviço de um clique para criar carteiras e implantar contratos.
Além disso, produtos como Supernoderz (nó como serviço), Aquanode (carga de trabalho de inferência de IA), Spheron Console (acesso GPU com um clique), juntamente com Fizz Nodes, constituem um ciclo completo do fornecimento à demanda.
2）Do ponto de vista dos dados operacionais, a Spheron já demonstrou uma certa escala de rede. 44.000 nós ativos distribuídos em mais de 170 países, oferecendo mais de 8.300 GPUs e mais de 600.000 CPUs de capacidade computacional, pagando mais de 500.000 dólares em recompensas para nós por semana. Em particular, na estrutura de receitas, dos 13M + dólares ARR, o negócio de IA representa 7,6 milhões de dólares, o que indica que as aplicações de IA realmente geraram uma demanda real por pagamento.
Mas a sustentabilidade deste modelo de mercado bilateral depende, essencialmente, de se as duas extremidades da oferta e da procura conseguem manter um crescimento sincronizado.
Os fornecedores de poder computacional recebem recompensas em tokens, enquanto os demandantes pagam tokens para usar os serviços, e a plataforma cobra uma taxa de serviço - parece muito bom, mas na prática enfrenta vários desafios: a qualidade do serviço em uma rede descentralizada pode ser estável? Quanto tempo pode durar a vantagem de custo em comparação com gigantes como AWS e Google Cloud?
3）A infraestrutura do Agente de IA é realmente um grande mercado em fase inicial, e a Spheron tem uma certa vantagem no tempo ao antecipar serviços relacionados. Mas a competição neste setor é muito mais intensa do que se imagina.
As plataformas Hyperbolic, IO.NET, VANA e Sahara AI têm posicionamentos diferenciados e estão todas a investir em serviços de infra-estrutura de IA.
O padrão de mercado ainda não está definido; o vencedor final pode não ser o mais avançado tecnologicamente, mas aquele que tiver o desempenho mais equilibrado em dimensões como velocidade de iteração de produtos, capacidade de construção de ecossistemas e estabilidade de serviços.
De qualquer forma, olhando para as tendências maiores da indústria, "entrar no TGE com ARR" se realmente se tornar o novo padrão na pista de infraestrutura de IA, pode não ser uma coisa má para toda a indústria.
Pelo menos pode fazer com que o mercado preste mais atenção aos produtos reais e às receitas, e não apenas à especulação pura de conceitos.
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Com uma receita anual de 13 milhões, o Spheron "emitir moeda após atingir a receita" estabelece um novo padrão para o setor de IA?
Mais um projeto chegou ao TGE com um relatório de ARR! Recentemente, a Spheron Network anunciou o TGE com uma receita de ARR superior a 13 milhões de dólares.
As receitas saem, o ecossistema ganha vida, e então falamos sobre o TGE. Será que esse padrão se tornará o padrão básico para o TGE na pista de infraestruturas de IA no futuro?
Vamos dar uma olhada concreta no projeto Spheron:
Além dos recursos de computação, a plataforma também integrou armazenamento IPFS, gestão de domínios ENS, serviços complementares como a implementação de contratos inteligentes baseados em Arbitrum, podendo oferecer aos desenvolvedores de IA um suporte de infraestrutura relativamente completo.
Do ponto de vista da arquitetura técnica, a Spheron construiu uma matriz de produtos relativamente completa, cobrindo todas as etapas desde o fornecimento de poder de computação até os cenários de aplicação.
Os Fizz Nodes, como a infraestrutura central de toda a rede, permitem que usuários individuais - especialmente jogadores - contribuam com GPUs/CPUs ociosas para a rede, ganhando rendimento através de um simples processo de adesão.
Este design reduziu significativamente a barreira de entrada para o fornecimento de poder computacional, integrando dispositivos pessoais descentralizados e, através de um modelo de compartilhamento de receita B2C, formou rapidamente uma rede de poder computacional descentralizada.
KlippyAI atua como uma ferramenta de criação de vídeos com IA diretamente voltada para usuários finais, com pagamento de taxas de serviço em $SPON, e atualmente já gerou quase 5000 dados de NFT de vídeos com IA na Base L2.
Skynet distingue-se da maioria dos Agentes por permitir que as contas de desenvolvedores acessem recursos de computação, tentando fazer com que o Agente de IA pague diretamente pela capacidade de cálculo com tokens, ao mesmo tempo que oferece um serviço de um clique para criar carteiras e implantar contratos.
Além disso, produtos como Supernoderz (nó como serviço), Aquanode (carga de trabalho de inferência de IA), Spheron Console (acesso GPU com um clique), juntamente com Fizz Nodes, constituem um ciclo completo do fornecimento à demanda.
2）Do ponto de vista dos dados operacionais, a Spheron já demonstrou uma certa escala de rede. 44.000 nós ativos distribuídos em mais de 170 países, oferecendo mais de 8.300 GPUs e mais de 600.000 CPUs de capacidade computacional, pagando mais de 500.000 dólares em recompensas para nós por semana. Em particular, na estrutura de receitas, dos 13M + dólares ARR, o negócio de IA representa 7,6 milhões de dólares, o que indica que as aplicações de IA realmente geraram uma demanda real por pagamento.
Mas a sustentabilidade deste modelo de mercado bilateral depende, essencialmente, de se as duas extremidades da oferta e da procura conseguem manter um crescimento sincronizado.
Os fornecedores de poder computacional recebem recompensas em tokens, enquanto os demandantes pagam tokens para usar os serviços, e a plataforma cobra uma taxa de serviço - parece muito bom, mas na prática enfrenta vários desafios: a qualidade do serviço em uma rede descentralizada pode ser estável? Quanto tempo pode durar a vantagem de custo em comparação com gigantes como AWS e Google Cloud?
3）A infraestrutura do Agente de IA é realmente um grande mercado em fase inicial, e a Spheron tem uma certa vantagem no tempo ao antecipar serviços relacionados. Mas a competição neste setor é muito mais intensa do que se imagina.
As plataformas Hyperbolic, IO.NET, VANA e Sahara AI têm posicionamentos diferenciados e estão todas a investir em serviços de infra-estrutura de IA.
O padrão de mercado ainda não está definido; o vencedor final pode não ser o mais avançado tecnologicamente, mas aquele que tiver o desempenho mais equilibrado em dimensões como velocidade de iteração de produtos, capacidade de construção de ecossistemas e estabilidade de serviços.
De qualquer forma, olhando para as tendências maiores da indústria, "entrar no TGE com ARR" se realmente se tornar o novo padrão na pista de infraestrutura de IA, pode não ser uma coisa má para toda a indústria.
Pelo menos pode fazer com que o mercado preste mais atenção aos produtos reais e às receitas, e não apenas à especulação pura de conceitos.