Discussão sobre novos modelos de negócios na plataforma de Poder de computação AI
Recentemente, dois projetos de conceitos de IA completaram consecutivamente o evento de geração de tokens (TGE), o que gerou uma ampla discussão na indústria sobre o modelo de negócios da plataforma de Poder de computação de IA. Esse modelo é essencialmente um clássico modelo de negócios baseado em plataforma.
Neste modelo, uma das partes são startups de IA e empresas de renderização de jogos que precisam de grandes recursos de poder de computação, mas podem não ter a capacidade de adquirir muitas placas gráficas. A outra parte são indivíduos ou instituições que possuem placas gráficas de alto desempenho ociosas como 4090, 3090, A100, H100, entre outras, e desejam aproveitar ao máximo esses recursos. Se houver uma plataforma capaz de conectar efetivamente as necessidades e recursos dessas duas partes, formará um típico modelo de negócios de plataforma.
Atualmente, já surgiram duas plataformas principais de Poder de computação no mercado, que identificaram esta oportunidade e se dedicam a conectar recursos de placas gráficas ociosas com as necessidades de empresas de IA ou renderização. Este modelo é muito atraente para as empresas de IA, pois elas podem evitar altos investimentos em hardware, optando por uma forma de aluguer mais flexível.
Além disso, considerando a atual situação apertada do mercado internacional de placas gráficas e as restrições comerciais em certas regiões, muitas empresas são forçadas a fazer a intermediação através de terceiros no exterior, o que não só aumenta os custos, mas também pode envolver algumas áreas cinzentas. Portanto, uma plataforma de poder de computação descentralizada torna-se especialmente importante.
No entanto, este modelo de plataforma enfrenta o típico problema do "ovo e da galinha": a condição para que as empresas de IA se juntem à plataforma é que haja recursos suficientes de placas gráficas na plataforma, enquanto a condição para que os detentores de placas gráficas disponibilizem os recursos na plataforma é haver uma demanda suficiente por pedidos. Para quebrar esse ciclo, essas plataformas introduziram um mecanismo de criptomoeda.
Um dos plataformas adotou a estratégia de acumular recursos de poder de computação. Através do subsídio de tokens, eles conseguiram atrair uma grande quantidade de recursos de placas gráficas para a plataforma, atingindo um pico de várias centenas de milhares de placas gráficas.
Os modelos de token dessas plataformas não servem apenas para subsídios. Normalmente, permitem que os usuários paguem com moeda fiduciária ou stablecoins, ao mesmo tempo que oferecem a opção de pagar com o token nativo da plataforma, com um desconto nas taxas de transação. Esse design não obriga os usuários a usarem o token da plataforma, mas fornece um uso real para o token, favorecendo a posse descentralizada do token.
Na construção ecológica, as duas plataformas adotaram estratégias diferentes. Uma plataforma optou por estabelecer uma base de utilizadores através da venda de máquinas de mineração virtuais e físicas, o que aumentou efetivamente a fidelidade dos utilizadores, uma vez que, uma vez que os utilizadores compram uma máquina de mineração, é pouco provável que mudem facilmente para outra plataforma.
Outra plataforma introduziu o papel de inspetor, responsável por monitorizar o estado de trabalho das placas gráficas e a situação de processamento de pedidos. Este design visa resolver os problemas de estabilidade que os recursos de poder de computação descentralizados podem enfrentar, ao mesmo tempo que oferece uma nova dimensão para a distribuição de tokens.
Como plataforma de poder de computação, esses dois projetos têm vantagens na colaboração externa, pois lidam com produtos de placas gráficas padronizados. Isso também lhes permite colaborar com várias empresas de padrões de poder de computação de GPU.
Do ponto de vista do ecossistema, os dois projetos escolheram diferentes redes de blockchain. Um opera principalmente no ecossistema Solana, enquanto o outro se desenvolve principalmente na Ethereum e Arbitrum. Embora pareçam ocupar mercados diferentes, na verdade existe uma relação de colaboração entre os dois projetos, que até realizaram trocas de tokens, demonstrando um estado de coexistência harmoniosa.
Este novo modelo emergente de plataforma de Poder de computação de IA não só oferece novas oportunidades para startups de IA e detentores de placas gráficas, mas também injecta nova vitalidade no desenvolvimento de toda a indústria de IA e blockchain. Com o progresso tecnológico e a maturação do mercado, podemos esperar ver mais modelos de negócio inovadores a surgir neste campo.
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A ascensão da plataforma de Poder de computação AI: Análise do modelo inovador Web3
Discussão sobre novos modelos de negócios na plataforma de Poder de computação AI
Recentemente, dois projetos de conceitos de IA completaram consecutivamente o evento de geração de tokens (TGE), o que gerou uma ampla discussão na indústria sobre o modelo de negócios da plataforma de Poder de computação de IA. Esse modelo é essencialmente um clássico modelo de negócios baseado em plataforma.
Neste modelo, uma das partes são startups de IA e empresas de renderização de jogos que precisam de grandes recursos de poder de computação, mas podem não ter a capacidade de adquirir muitas placas gráficas. A outra parte são indivíduos ou instituições que possuem placas gráficas de alto desempenho ociosas como 4090, 3090, A100, H100, entre outras, e desejam aproveitar ao máximo esses recursos. Se houver uma plataforma capaz de conectar efetivamente as necessidades e recursos dessas duas partes, formará um típico modelo de negócios de plataforma.
Atualmente, já surgiram duas plataformas principais de Poder de computação no mercado, que identificaram esta oportunidade e se dedicam a conectar recursos de placas gráficas ociosas com as necessidades de empresas de IA ou renderização. Este modelo é muito atraente para as empresas de IA, pois elas podem evitar altos investimentos em hardware, optando por uma forma de aluguer mais flexível.
Além disso, considerando a atual situação apertada do mercado internacional de placas gráficas e as restrições comerciais em certas regiões, muitas empresas são forçadas a fazer a intermediação através de terceiros no exterior, o que não só aumenta os custos, mas também pode envolver algumas áreas cinzentas. Portanto, uma plataforma de poder de computação descentralizada torna-se especialmente importante.
No entanto, este modelo de plataforma enfrenta o típico problema do "ovo e da galinha": a condição para que as empresas de IA se juntem à plataforma é que haja recursos suficientes de placas gráficas na plataforma, enquanto a condição para que os detentores de placas gráficas disponibilizem os recursos na plataforma é haver uma demanda suficiente por pedidos. Para quebrar esse ciclo, essas plataformas introduziram um mecanismo de criptomoeda.
Um dos plataformas adotou a estratégia de acumular recursos de poder de computação. Através do subsídio de tokens, eles conseguiram atrair uma grande quantidade de recursos de placas gráficas para a plataforma, atingindo um pico de várias centenas de milhares de placas gráficas.
Os modelos de token dessas plataformas não servem apenas para subsídios. Normalmente, permitem que os usuários paguem com moeda fiduciária ou stablecoins, ao mesmo tempo que oferecem a opção de pagar com o token nativo da plataforma, com um desconto nas taxas de transação. Esse design não obriga os usuários a usarem o token da plataforma, mas fornece um uso real para o token, favorecendo a posse descentralizada do token.
Na construção ecológica, as duas plataformas adotaram estratégias diferentes. Uma plataforma optou por estabelecer uma base de utilizadores através da venda de máquinas de mineração virtuais e físicas, o que aumentou efetivamente a fidelidade dos utilizadores, uma vez que, uma vez que os utilizadores compram uma máquina de mineração, é pouco provável que mudem facilmente para outra plataforma.
Outra plataforma introduziu o papel de inspetor, responsável por monitorizar o estado de trabalho das placas gráficas e a situação de processamento de pedidos. Este design visa resolver os problemas de estabilidade que os recursos de poder de computação descentralizados podem enfrentar, ao mesmo tempo que oferece uma nova dimensão para a distribuição de tokens.
Como plataforma de poder de computação, esses dois projetos têm vantagens na colaboração externa, pois lidam com produtos de placas gráficas padronizados. Isso também lhes permite colaborar com várias empresas de padrões de poder de computação de GPU.
Do ponto de vista do ecossistema, os dois projetos escolheram diferentes redes de blockchain. Um opera principalmente no ecossistema Solana, enquanto o outro se desenvolve principalmente na Ethereum e Arbitrum. Embora pareçam ocupar mercados diferentes, na verdade existe uma relação de colaboração entre os dois projetos, que até realizaram trocas de tokens, demonstrando um estado de coexistência harmoniosa.
Este novo modelo emergente de plataforma de Poder de computação de IA não só oferece novas oportunidades para startups de IA e detentores de placas gráficas, mas também injecta nova vitalidade no desenvolvimento de toda a indústria de IA e blockchain. Com o progresso tecnológico e a maturação do mercado, podemos esperar ver mais modelos de negócio inovadores a surgir neste campo.