Sự trỗi dậy của nền tảng AI Khả năng tính toán: Phân tích mô hình kinh doanh của IO và Aethir
Gần đây, hai dự án khái niệm AI đã lần lượt tiến hành phát hành token (TGE), thu hút sự chú ý của thị trường. Hai dự án này áp dụng một mô hình kinh doanh cổ điển, nhằm kết nối các startup AI với nguồn tài nguyên card đồ họa dư thừa.
Mô hình này tập trung vào việc giải quyết hai vấn đề: một mặt, các công ty khởi nghiệp AI cần một lượng lớn khả năng tính toán nhưng khó có thể chi trả cho việc mua và bảo trì các card đồ họa cao cấp; mặt khác, nhiều cá nhân hoặc tổ chức sở hữu các tài nguyên card đồ họa hiệu suất cao không sử dụng. Bằng cách xây dựng một nền tảng trung gian, có thể kết nối hiệu quả nhu cầu của hai bên.
Mô hình này không chỉ có thể tạo ra lợi nhuận cho những người sở hữu card đồ họa, mà còn cung cấp cho các công ty AI giá thấp hơn so với các kênh truyền thống. Đặc biệt trong bối cảnh hiện tại, khi nguồn cung card đồ họa quốc tế đang gặp khó khăn và một số khu vực thậm chí phải đối mặt với lệnh cấm, giải pháp phi tập trung này trở nên đặc biệt quan trọng.
Tuy nhiên, thách thức chính mà các nền tảng này phải đối mặt là làm thế nào để vượt qua cái nghịch lý "con gà có trước hay quả trứng có trước". Nền tảng cần thu hút đủ số lượng tài nguyên card đồ họa và người dùng công ty AI để có thể tạo ra vòng tuần hoàn tốt. Để làm điều này, các dự án này đã đưa ra cơ chế tiền mã hóa, thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của hệ sinh thái thông qua sự khuyến khích bằng token.
Một dự án đã chọn chiến lược tập trung vào việc thu hút tài nguyên card đồ họa, thông qua việc trợ cấp bằng token để thu hút một lượng lớn card đồ họa tham gia nền tảng. Dự án khác lại áp dụng phương pháp khác, xây dựng cơ sở người dùng thông qua việc bán "máy khai thác" ảo và thực, phương pháp này đã hiệu quả trong việc tăng chi phí chìm của người dùng, từ đó nâng cao tỷ lệ giữ chân người dùng.
Hai dự án này còn khéo léo thiết kế các tình huống sử dụng token, cho phép người dùng sử dụng token nền tảng để thanh toán phí dịch vụ và hưởng mức chiết khấu, điều này không chỉ tăng cường tính hữu dụng của token mà còn giúp nâng cao tính lưu thông và phân tán sở hữu của token.
Cần lưu ý rằng, mặc dù hai dự án này cạnh tranh ở một số khía cạnh, nhưng cũng thể hiện thái độ hợp tác. Chúng lần lượt chọn các hệ sinh thái blockchain khác nhau làm nền tảng, một cái tập trung vào hệ sinh thái Solana, trong khi cái còn lại chủ yếu hoạt động trên Ethereum và Arbitrum. Chiến lược này không chỉ có lợi cho sự phát triển của mỗi bên trong các hệ sinh thái khác nhau mà còn để lại không gian cho khả năng hợp tác xuyên chuỗi tiềm năng.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI và nhu cầu về khả năng tính toán ngày càng tăng, triển vọng của các nền tảng tính toán phi tập trung này rất đáng mong đợi. Chúng không chỉ cung cấp giải pháp khả năng tính toán linh hoạt và kinh tế hơn cho các công ty khởi nghiệp AI, mà còn tìm ra cách thực hiện giá trị mới cho tài nguyên card đồ họa không sử dụng. Trong tương lai, với sự hoàn thiện của hệ sinh thái và sự mở rộng của cơ sở người dùng, những nền tảng này có khả năng đóng vai trò ngày càng quan trọng trong chuỗi ngành công nghiệp AI.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
18 thích
Phần thưởng
18
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
gas_guzzler
· 07-28 10:33
Biến tài nguyên nhàn rỗi thành tiền thật thật tuyệt vời
Nền tảng AI khả năng tính toán phi tập trung nổi lên: Phân tích mô hình kinh doanh đổi mới của IO và Aethir
Sự trỗi dậy của nền tảng AI Khả năng tính toán: Phân tích mô hình kinh doanh của IO và Aethir
Gần đây, hai dự án khái niệm AI đã lần lượt tiến hành phát hành token (TGE), thu hút sự chú ý của thị trường. Hai dự án này áp dụng một mô hình kinh doanh cổ điển, nhằm kết nối các startup AI với nguồn tài nguyên card đồ họa dư thừa.
Mô hình này tập trung vào việc giải quyết hai vấn đề: một mặt, các công ty khởi nghiệp AI cần một lượng lớn khả năng tính toán nhưng khó có thể chi trả cho việc mua và bảo trì các card đồ họa cao cấp; mặt khác, nhiều cá nhân hoặc tổ chức sở hữu các tài nguyên card đồ họa hiệu suất cao không sử dụng. Bằng cách xây dựng một nền tảng trung gian, có thể kết nối hiệu quả nhu cầu của hai bên.
Mô hình này không chỉ có thể tạo ra lợi nhuận cho những người sở hữu card đồ họa, mà còn cung cấp cho các công ty AI giá thấp hơn so với các kênh truyền thống. Đặc biệt trong bối cảnh hiện tại, khi nguồn cung card đồ họa quốc tế đang gặp khó khăn và một số khu vực thậm chí phải đối mặt với lệnh cấm, giải pháp phi tập trung này trở nên đặc biệt quan trọng.
Tuy nhiên, thách thức chính mà các nền tảng này phải đối mặt là làm thế nào để vượt qua cái nghịch lý "con gà có trước hay quả trứng có trước". Nền tảng cần thu hút đủ số lượng tài nguyên card đồ họa và người dùng công ty AI để có thể tạo ra vòng tuần hoàn tốt. Để làm điều này, các dự án này đã đưa ra cơ chế tiền mã hóa, thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của hệ sinh thái thông qua sự khuyến khích bằng token.
Một dự án đã chọn chiến lược tập trung vào việc thu hút tài nguyên card đồ họa, thông qua việc trợ cấp bằng token để thu hút một lượng lớn card đồ họa tham gia nền tảng. Dự án khác lại áp dụng phương pháp khác, xây dựng cơ sở người dùng thông qua việc bán "máy khai thác" ảo và thực, phương pháp này đã hiệu quả trong việc tăng chi phí chìm của người dùng, từ đó nâng cao tỷ lệ giữ chân người dùng.
Hai dự án này còn khéo léo thiết kế các tình huống sử dụng token, cho phép người dùng sử dụng token nền tảng để thanh toán phí dịch vụ và hưởng mức chiết khấu, điều này không chỉ tăng cường tính hữu dụng của token mà còn giúp nâng cao tính lưu thông và phân tán sở hữu của token.
Cần lưu ý rằng, mặc dù hai dự án này cạnh tranh ở một số khía cạnh, nhưng cũng thể hiện thái độ hợp tác. Chúng lần lượt chọn các hệ sinh thái blockchain khác nhau làm nền tảng, một cái tập trung vào hệ sinh thái Solana, trong khi cái còn lại chủ yếu hoạt động trên Ethereum và Arbitrum. Chiến lược này không chỉ có lợi cho sự phát triển của mỗi bên trong các hệ sinh thái khác nhau mà còn để lại không gian cho khả năng hợp tác xuyên chuỗi tiềm năng.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI và nhu cầu về khả năng tính toán ngày càng tăng, triển vọng của các nền tảng tính toán phi tập trung này rất đáng mong đợi. Chúng không chỉ cung cấp giải pháp khả năng tính toán linh hoạt và kinh tế hơn cho các công ty khởi nghiệp AI, mà còn tìm ra cách thực hiện giá trị mới cho tài nguyên card đồ họa không sử dụng. Trong tương lai, với sự hoàn thiện của hệ sinh thái và sự mở rộng của cơ sở người dùng, những nền tảng này có khả năng đóng vai trò ngày càng quan trọng trong chuỗi ngành công nghiệp AI.