最近、@Acurast の仕組みを改めて読み返していて、$ACU には見落とされがちな細かなポイントがあることに気づきました。

開発者は Acurast にタスクをデプロイした後、計算コストを支払う必要があります。

ただし、そのお金は単純に開発者のウォレットから、特定のスマートフォンのウォレットへ送られるわけではありません。

タスクが実際に実行されると計算費用が消費されます。一方、計算能力を提供する Processor は、ハードウェアのベンチマーク、タスクの実行状況、そして Staked Compute に参加しているかどうかに応じて、ネットワーク報酬を競います。

ここは個別に注目する価値があると思います。

なぜなら、2つのことが切り分けられているからです。

一つは、開発者に実際のタスクがあるかどうかです。アプリをデプロイする人も、計算リソースを消費する人もいなければ、$ACU の利用需要は当然限られます。

もう一つは、スマートフォンがなぜ継続的に計算能力を提供するのかという点です。デバイスの性能、タスクの実行、ステーキングのすべてが、報酬プールにおけるそのデバイスの比重に影響します。

現在、Acurast の公式サイトによると、接続済みのスマートフォンは32万2,000台を超え、Compute Deployments の累計は67万5,000回を超えています。

ノードの規模はすでに確立されています。これから私がより注目したいのは、その先の数字です。

開発者が本当に必要とし、継続的に料金を払って稼働させたい計算は、実際にどれくらいあるのでしょうか。

これも、$ACU を評価するうえで私が特に重視しているポイントです。

$ACU は Deployment やネットワーク手数料に使われるだけでなく、Staked Compute、報酬、オンチェーンガバナンスにも関わります。

そのため、$ACU を調べる際、ステーキング APR や流通量だけに注目することはありません。

計算タスクが増えるほど、ネットワーク内で実際にトークンが使われる場面も増えていきます。

今後、開発者の需要が伸び続ければ、スマートフォンが計算能力を提供し、タスクが ACU を消費し、ネットワークが計算能力の提供者に報酬を与えるというこの循環は、ますます注目に値するものになるでしょう。

#depin #acurast