$ZAMA Zawsze uważałem, że zespół projektowy ma naprawdę dużą siłę, ale nie spodziewałem się, że tak źle zagrają z dobrą ręką, cena publiczna 0,05, TMD spadło do tego poziomu, jeden NFT przynosi minimalny zysk 8 razy, a ja na stronie głównej mam cenę nowego, która jest gorsza niż na Binance alpha. Naprawdę czuję się oszukany jak #zama
Ostatnio coraz bardziej zgłębiam projekt GAIB, im więcej patrzę, tym bardziej wydaje mi się, że może to być jedna z najważniejszych kierunków, które warto obserwować w następnej fali narracji Alx DeFi - "finansjalizacja mocy obliczeniowej". Obecnie dyskusje na temat AI w większości koncentrują się na podaży i popycie na moc obliczeniową, niedoborze GPU, wybuchu modeli AI na tym makro poziomie, ale w rzeczywistości jest niewiele projektów, które potrafią zorganizować tę wartość w sposób oparty na blockchainie. Myśl GAIB jest dość wyjątkowa, nie jest to proste stworzenie rynku mocy obliczeniowej, ale próba zbudowania "warstwy ekonomii obliczeniowej AI", która pozwoli na podział, wycenę i krążenie mocy obliczeniowej oraz poprzez model aktywów AID mapuje dochody z mocy obliczeniowej na podzielne cyfrowe aktywa na blockchainie. Co to oznacza? Oznacza to, że wcześniej tylko duże instytucje mogły uczestniczyć w dochody z obliczeń GPU, w przyszłości zwykli użytkownicy również będą mogli wziąć w tym udział dzięki sposobowi opartemu na blockchainie, a nawet mogą łączyć RWA, pożyczki, stakowanie, tworząc nowe krzywe dochodowe. Co ważniejsze, GAIB nie sprzedaje "mocy obliczeniowej", ale "przekształca moc obliczeniową w kombinowalne aktywa finansowe". Jeśli ten model zadziała, to sposób, w jaki wartości z treningu i wnioskowania AI będą przepływać, ulegnie znaczącej zmianie: 1. zasoby będą bardziej przejrzyste 2. dochody będą bardziej śledzone 3. moc obliczeniowa będzie mogła być swobodnie łączona 4. próg uczestnictwa w ekosystemie AI znacznie się obniży Na chwilę obecną trend AI x RWA x DeFi staje się coraz silniejszy, projekty takie jak GAIB, które koncentrują się na "warstwie ekonomii mocy obliczeniowej", mają większą przestrzeń do wzrostu niż te, które po prostu zajmują się dostarczaniem mocy obliczeniowej. Będę nadal śledzić tę ścieżkę i zachęcam wszystkich do dzielenia się swoimi spostrzeżeniami. #gaib @GAIB AI