In dieser Ausgabe spricht DAO Labs über die Preisgestaltung von Rechenleistung. Die Argumente sind eigentlich ziemlich treffend, aber die Art der Verbreitung ist selbst ein Lehrstück dafür, wie man's nicht machen sollte.
Der Inhalt in Kürze: Dieselbe GPU kann je nach Kühlung, Netzwerk und Stromversorgung sehr unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ein Einheitspreis pro „GPU-Stunde“ ist daher sinnlos. Die Stromkosten machen ungefähr die Hälfte der tatsächlichen Betriebskosten aus. Als Belege führen sie Indizes wie COIL und OCPI an. Letzterer basiert auf tatsächlich erzielten Preisen. Außerdem weisen sie auf die Diskrepanz zwischen den Listenpreisen auf Plattformen wie Akash und io.net und den realen Transaktionspreisen hin: Eine durch Token-Subventionen gestützte Nachfrage ist keine echte Nachfrage.
Da stimme ich zu. Das größte Problem der DePIN-Erzählung ist: Man setzt einen niedrigen Preis an und schüttet Token-Subventionen aus. Die On-Chain-Daten sehen dann fantastisch aus, aber sobald die Subventionen wegfallen, sind die Mieter schneller weg als alle anderen.
Das Ironische kommt erst danach. Ein großer Teil der Verbreitung dieser Reihe auf X geht auf Accounts zurück, die mit SocialMining Punkte farmen. Ich habe mir einfach einen der langen Beiträge mit einer Zusammenfassung angesehen: 1.238 Aufrufe, 134 Likes, 141 Reposts – mehr als ein Zehntel so viele Reposts wie Aufrufe. Teilt ein normaler Mensch einen Artikel wirklich so oft? In einer Antwort stand sogar ganz direkt: „SocialMining = Aufmerksamkeit, die einen Preis hat.“ Das kann man wohl als Eingeständnis werten.
Ein Forschungsbericht, der sagt: „Verwechselt subventionierte Nachfrage nicht mit echter Nachfrage“, verbreitet sich also über subventionierte Reichweite. Wenn das kein schwarzer Humor ist, was dann?
Bei DePIN-Projekten reicht es, auf drei Dinge zu achten: zahlende Nutzer aus eigener Kraft, Einnahmen nach Abzug der Token-Subventionen und die Frage, wer die Stromkosten trägt. Der Rest ist nur hübsche Deko für die Präsentation.
#DePIN #AI算力
Der Inhalt in Kürze: Dieselbe GPU kann je nach Kühlung, Netzwerk und Stromversorgung sehr unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ein Einheitspreis pro „GPU-Stunde“ ist daher sinnlos. Die Stromkosten machen ungefähr die Hälfte der tatsächlichen Betriebskosten aus. Als Belege führen sie Indizes wie COIL und OCPI an. Letzterer basiert auf tatsächlich erzielten Preisen. Außerdem weisen sie auf die Diskrepanz zwischen den Listenpreisen auf Plattformen wie Akash und io.net und den realen Transaktionspreisen hin: Eine durch Token-Subventionen gestützte Nachfrage ist keine echte Nachfrage.
Da stimme ich zu. Das größte Problem der DePIN-Erzählung ist: Man setzt einen niedrigen Preis an und schüttet Token-Subventionen aus. Die On-Chain-Daten sehen dann fantastisch aus, aber sobald die Subventionen wegfallen, sind die Mieter schneller weg als alle anderen.
Das Ironische kommt erst danach. Ein großer Teil der Verbreitung dieser Reihe auf X geht auf Accounts zurück, die mit SocialMining Punkte farmen. Ich habe mir einfach einen der langen Beiträge mit einer Zusammenfassung angesehen: 1.238 Aufrufe, 134 Likes, 141 Reposts – mehr als ein Zehntel so viele Reposts wie Aufrufe. Teilt ein normaler Mensch einen Artikel wirklich so oft? In einer Antwort stand sogar ganz direkt: „SocialMining = Aufmerksamkeit, die einen Preis hat.“ Das kann man wohl als Eingeständnis werten.
Ein Forschungsbericht, der sagt: „Verwechselt subventionierte Nachfrage nicht mit echter Nachfrage“, verbreitet sich also über subventionierte Reichweite. Wenn das kein schwarzer Humor ist, was dann?
Bei DePIN-Projekten reicht es, auf drei Dinge zu achten: zahlende Nutzer aus eigener Kraft, Einnahmen nach Abzug der Token-Subventionen und die Frage, wer die Stromkosten trägt. Der Rest ist nur hübsche Deko für die Präsentation.
#DePIN #AI算力