Web3教育家
最近看到一個關於GPU算力網路的項目介紹,坦白說初反應就是又一個蹭熱度的。
但仔細扒了資料後,發現思路確實有些不同尋常。
這個項目的特點是什麼呢?基本不在乎講什麼價格預期、收益倍數這些老套話題,而是把重點放在一個更基礎的問題上——GPU算力怎麼接入、怎麼驗證、怎麼在鏈上記錄結算。
聽起來簡單,但這恰恰是很多同類項目避開的地方。
大多數人想像的可能是顯卡跑虛擬算力任務,但這個項目不是。它讓顯卡執行真正的AI工作——訓練、推理、生成。做了多少實際工作,鏈上就記多少帳。這種設計思路更像是把一套系統提前展開,給你一個了解和參與的窗口,而且這個窗口的時間很短。
當然我不會說這肯定是機會,但有一點比較確定——這類項目一旦窗口關閉,後面基本就沒什麼新參與的機會了,只能圍觀和復盤。
自己的想法也比較謹慎:不追風、不重倉,但在時間還沒截止之前,至少要把項目在幹什麼看明白。
倒計時還在走,時間確實不多了。
查看原文但仔細扒了資料後,發現思路確實有些不同尋常。
這個項目的特點是什麼呢?基本不在乎講什麼價格預期、收益倍數這些老套話題,而是把重點放在一個更基礎的問題上——GPU算力怎麼接入、怎麼驗證、怎麼在鏈上記錄結算。
聽起來簡單,但這恰恰是很多同類項目避開的地方。
大多數人想像的可能是顯卡跑虛擬算力任務,但這個項目不是。它讓顯卡執行真正的AI工作——訓練、推理、生成。做了多少實際工作,鏈上就記多少帳。這種設計思路更像是把一套系統提前展開,給你一個了解和參與的窗口,而且這個窗口的時間很短。
當然我不會說這肯定是機會,但有一點比較確定——這類項目一旦窗口關閉,後面基本就沒什麼新參與的機會了,只能圍觀和復盤。
自己的想法也比較謹慎:不追風、不重倉,但在時間還沒截止之前,至少要把項目在幹什麼看明白。
倒計時還在走,時間確實不多了。