橘子 _

Недавно изучал технический кейс NodeGhost от @Acurast и наткнулся на довольно интересный результат тестирования.

На одном смартфоне запустили квантованную модель Qwen2.5-3B. Скорость генерации составила около 3 токенов в секунду.

На ответ на вопрос длиной примерно 120 токенов уходит около 45 секунд.

На фоне современных больших языковых моделей это, конечно, довольно медленно.

Но внимание привлекла другая часть этого кейса.

С помощью Acurast Tunnel модель, которая изначально работала локально на смартфоне и не имела публичного IP-адреса, может предоставлять HTTPS-интерфейс.

А благодаря совместимому с OpenAI API интерфейсу NodeGhost разработчикам почти не нужно менять привычный способ вызова: запросы можно отправлять на выполнение прямо на смартфон.

Таким образом, смартфон перестаёт быть просто Processor в сети, пассивно ожидающим назначения задач, и может предоставлять стандартизированный сервис ИИ-инференса.

Разумеется, сейчас это лишь демонстрационная реализация в сети Canary: скорость и возможности обработки сложных запросов заметно ограничены.

Но, на мой взгляд, она уже даёт ответ на вполне практический вопрос:

Если разработчик хочет развернуть свою модель на распределённой сети смартфонов, смогут ли существующие приложения легко с ней взаимодействовать?

По крайней мере, для этого технического подхода уже есть работающий пример.

Чтобы оценить коммерческий потенциал, ещё предстоит проверить задержки, параллельную нагрузку, стоимость и долгосрочную стабильность.

$ACU в Acurast отвечает за подключение к сети и стимулирование предоставления вычислительных ресурсов. Но удастся ли привлечь платёжеспособный спрос, зависит от того, смогут ли эти приложения конкурировать на практике.

Недавно пригласил одного пользователя попробовать @Acurast и столкнулся с довольно практической проблемой.

Телефон успешно подключился, но в панели управления его ещё не засчитали как активного пользователя: на странице написано, что нужно выполнить ещё 3 задания.

Поначалу легко подумать, что участие завершено, если отсканировать код и увидеть, что устройство в сети.

Но потом я изучил, как устроен Acurast, и понял, что здесь важно различать несколько вещей.

Во-первых, подключая телефон к сети и превращая его в Processor, вы предоставляете вычислительные ресурсы.

Производительность устройства влияет на базовое вознаграждение в $ACU, а за фактическое выполнение Deployment можно получить дополнительный вес при начислении вознаграждений.

Кроме того, у Acurast есть мероприятие сообщества Cloud Rebellion: выполняя задания, приглашая пользователей и подключая устройства, можно накапливать баллы MIST.

MIST — это баллы мероприятия, их нельзя напрямую считать доходом в $ACU. А засчитается ли приглашение, зависит от условий конкретного мероприятия.

Поэтому теперь я считаю, что при участии в Acurast не стоит смотреть только на то, успешно ли подключено устройство.

Нужно также проверять статус работы Processor, записи о вознаграждениях и то, действительно ли выполнены задания мероприятия.

Тем, кто только знакомится с DePIN, во всём этом действительно легко запутаться.

Acurast уже позволяет обычным людям участвовать в вычислительной сети с помощью телефона, но между подключением устройства и пониманием правил начисления вознаграждений ещё немало деталей, в которых стоит разобраться.

Сначала лучше разобраться с работой одного устройства, а уже потом приглашать других — так можно избежать многих ненужных хлопот.

Можно также перейти по моей ссылке: https://hub.acurast.com/rebellion?ref=kxxd8r

Недавно я снова изучил механизм работы @Acurast и заметил одну деталь, которую в $ACU легко упустить.

После развёртывания задачи в Acurast разработчикам нужно оплачивать вычисления.

Но эти деньги не просто переводятся из кошелька разработчика в кошелёк какого-то телефона.

Во время выполнения задачи расходуется плата за вычисления, а Processor, предоставляющие вычислительные мощности, конкурируют за сетевые награды с учётом аппаратных Benchmark, результатов выполнения задач и участия в Staked Compute.

Думаю, этому стоит уделить отдельное внимание.

Здесь разделены две вещи:

С одной стороны, есть ли у разработчиков реальные задачи. Если никто не развёртывает приложения и не расходует вычислительные ресурсы, спрос на использование $ACU естественным образом будет ограниченным.

С другой стороны, почему телефоны готовы постоянно предоставлять вычислительные мощности. На их долю в пуле наград влияют производительность устройств, выполнение задач и стейкинг.

Сейчас на официальном сайте Acurast указано, что к сети подключено более 322 тысяч телефонов, а общее число Compute Deployments превысило 675 тысяч.

Масштаб сети уже достигнут. Теперь меня больше интересует другая цифра:

сколько вычислений действительно нужно разработчикам и за сколько они готовы постоянно платить.

Это один из ключевых факторов, на которые я обращаю внимание при оценке $ACU.

Токен используется для Deployment и оплаты сетевых комиссий, а также участвует в Staked Compute, распределении наград и управлении сетью.

Поэтому, изучая $ACU, я не стал бы смотреть только на APR стейкинга или объём токенов в обращении.

Чем больше выполняется вычислительных задач, тем больше в сети появляется реальных сценариев использования токена.

Если в будущем спрос со стороны разработчиков продолжит расти, цикл, в котором телефоны предоставляют вычислительные мощности, задачи расходуют ACU, а сеть вознаграждает поставщиков вычислительных ресурсов, станет ещё интереснее для изучения.

#depin #acurast

Недавно посмотрел немало проектов DePIN и заметил довольно легко упускаемую проблему

Многие проекты делают акцент на том, сколько у них узлов, устройств и на сколько стран они охватывают, но почти никто не идет дальше с вопросом:

После подключения этих устройств — найдется ли кто-то, кто реально захочет платить за их использование?

Я недавно изучал @Acurast и $ACU, и поэтому больше всего обратил внимание именно на это.

Acurast уже запустил основной net в этом году, 20 января. Сеть предоставляет вычислительные ресурсы, которые обеспечиваются мобильными телефонами по всему миру. Разработчики могут развертывать вычислительные задачи, устройства выполняют их, а протокол отвечает за диспетчеризацию и расчеты.

Особенно интересно в этом — механизм расхода токенов.

Разработчики, используя вычислительные мощности, должны платить ACU. Когда задача успешно выполняется, соответствующая стоимость вычислений подлежит сжиганию.

А устройства, предоставляющие вычислительные ресурсы, получают вознаграждение через сетевую мотивацию. Кроме того, участие в стейкинге вычислений может приносить дополнительные награды — в зависимости от производительности оборудования, объема стейка и длительности обещанного периода.

Здесь есть очень практичная взаимосвязь:

Чем больше пользователей, тем выше потребность в сжигании вычислительных расходов; но чтобы поддерживать предложение вычислительных мощностей, сама сеть также будет продолжать выпускать токены для стимулирования.

Поэтому одного только взгляда на механизм сжигания недостаточно.

$ACU имеет начальное предложение в 1 миллиард токенов, а в модели токен-экономики предусмотрена и продолжающаяся инфляция.

Насколько реальный спрос на вычисления в будущем сможет покрывать объем нового предложения — это данные, за которыми я планирую следить в первую очередь.

Есть и еще одна деталь: в марте этого года Acurast через on-chain governance ввел динамическое ценообразование.

Вычислительная мощность разных телефонов оценивается по аппаратным бенчмаркам: цена вычислений подстраивается под производительность устройств и больше не полностью зависит от того, как вручную оценивает стоимость оператор узла.

Если высокопроизводительные и низкопроизводительные устройства долго держат примерно одинаковые цены, разработчикам будет сложно адекватно оценивать издержки, а у качественных вычислительных мощностей может не быть достаточной мотивации, чтобы заходить в сеть.

На данный момент у Acurast уже есть основной net, механизмы диспетчеризации вычислений, сжигания платы и механизмы стейкинга и управления.

Но для долгосрочных выводов по $ACU я все равно буду фокусироваться на реальных платных задачах, коэффициенте использования сети и масштабе сжигания комиссий.

В конце концов, количество подключенных телефонов может подтвердить размер предложения; а то, что люди продолжают платить, — уже доказывает, есть ли у этого бизнеса рынок.

Говоря о DePIN, я на самом деле хочу понять: какую ценность вообще может приносить старый смартфон, который пылится в ящике?

Недавно я исследовал @Acurast и специально посмотрел правила участия их телефонных узлов.

Порог действительно невысок: сейчас поучаствовать могут совместимые устройства с Android 12 и выше, а также iOS 15 и выше.

Причём они разделяют способы участия на два типа:

Lite может использовать свободное время обычного телефона для предоставления вычислительных мощностей, при этом не нужно очищать устройство.

Core больше подходит для Android-смартфонов, которые выделяют именно под запуск узла — для этого потребуется восстановить заводские настройки.

Но есть одна деталь, которую я считаю даже важнее, чем сам процесс подключения.

Базовые награды Acurast уже распределяются в зависимости от аппаратного бенчмарка. Это больше не история “один телефон — фиксированный доход”.

Устройства с более высокой производительностью обычно получают больший вес: они лучше сопоставляются с вычислительными задачами, а также получают дополнительный бонус к оценке. Стейкинг вычислительных мощностей затрагивает другую часть — $ACU.

Поэтому, если вы хотите участвовать, я бы не рекомендовал сразу закупать смартфоны партиями.

Сначала протестируйте устройства, которые у вас уже есть в запасе: оцените аппаратный рейтинг, uptime и реальные выплаты, а затем учтите расходы на электричество, износ батареи и затраты на обслуживание.

Ведь когда количество узлов растёт, награды начинают конкурировать между участниками. Доход не будет гарантирован только потому, что устройство постоянно включено.

Мне кажется, ценное в @Acurast — это то, что участие в предоставлении вычислительных мощностей доступно обычным людям.

А сколько именно можно заработать в итоге — всё равно зависит от качества устройства, сетевых правил и того, как система реально работает.

Иногда использование старого телефона оказывается лучшим способом проверить проект, чем спешить с вложениями в новое оборудование.

Соревнование HertzFlow Day 13
Завтра готовьтесь пойти ва-банк
@HertzFlow #HertzflowPNL

HertzFlow 挑战赛 第12天

还剩两天，坚持住，准备拼一把

@HertzFlow #HertzflowPNL

HertzFlow 挑戰賽 Day 11
Сегодня продолжили торговать, открыли одну сделку $BNB, чтобы попробовать
#HertzflowPNL @HertzFlow

HertzFlow 挑戰賽 Day 10
Сегодня продолжаем заниматься вводом номеров, открыл одну запись $BNB попробуйте
#HertzflowPNL @HertzFlow

HertzFlow 挑戰賽 Day 8
Сегодня продолжаем повышать номер: открыли одну заявку $BNB ещё можно
#HertzflowPNL @HertzFlow

HertzFlow Challenge Day 6
Сегодня продолжаем входить в аккаунт, открыли одну сделку $BNB — эмоциональный перегруз!
#HertzflowPNL @HertzFlow

HertzFlow Соревнование Day 5
Сегодня продолжаем заходить в аккаунт, открыл одну сделку $BNB 还可以
#HertzflowPNL @HertzFlow

HertzFlow Challenge Day 4

Сегодня продолжаем заходить в аккаунт, открыли одну сделку $BTC , она ушла в убыток, данные по малой занятости так себе, сначала смотрим на снижение

#HertzflowPNL @HertzFlow

HertzFlow челлендж Day3 🔥
Сегодня продолжаем выставлять ордера, открыла сделку по BTC в лонг.
Сначала небольшой пробный заход, посмотрим, сможем ли сегодня немного заработать PNL 👀
#HertzflowPNL @HertzFlow HertzFlow

HertzFlow челлендж Day 3🔥

Сегодня продолжаю фармить позицию: открыл одну сделку BTC в лонг.

Сначала небольшим объёмом — посмотрим, удастся ли сегодня немного поднять PNL 👀

#HertzflowPNL @HertzFlow

Челлендж HertzFlow Day 1 🔥

Сначала в первый день попробуем нащупать ощущение: BTC просел довольно сильно. Здесь я открыл сделку с несколькими лотами на покупку, но затем я закрыл её

Старт с 100 U, в течение 14 дней медленно нарабатываем.

Надеюсь, что везение будет получше, и в конце смогу забрать награду 😂

#HertzflowPNL @HertzFlow_xyz

Я всё чаще не доверяю такому простому тезису «умные деньги заходят».

Купив по адресу, это ещё не значит, что он настроен бычье.

Возможно, это маркет-мейкер пополняет запасы, возможно, это промежуточный адрес, через который проходит межсетевое расчётное движение, а возможно, что это просто один и тот же субъект переводит средства между разными кошельками. На чейне записи не врут, но объяснять каждое поступление как чью-то позицию — всё ещё далеко от понимания реальных сделок.

Это и есть самый сложный слой для специализированной модели Crypto: она не может просто «читать» транзакции — ей нужно распознавать связи между адресами, понимать, почему перемещаются средства, и знать, что один и тот же действие в разное время и при разных условиях ликвидности имеет совершенно разный смысл.

Я слежу за Velvet @Velvet_Capital и за обучением Velvet-1 не потому, что хочу, чтобы он угадывал следующий рост. Мне скорее важно другое: сможет ли он в Copilot разделять эти легко путаемые действия — где именно настоящий покупательский спрос, где лишь маршрутизация, где деньги зашли, но не взяли на себя ценовой риск.

Только после этого ИИ начинает приближаться к уровню исследовательского инструмента.

Иначе так называемые on-chain инсайты в большинстве случаев просто пересказывают то, что уже есть в блок-эксплорере.

Сейчас я смотрю на трейдинг с помощью ИИ и меня не слишком волнует, может ли он определить, есть ли у конкретного актива «шанс».

Этот вопрос слишком большой, и слишком легко сказать пустые слова.

Мне важнее другое: может ли он разложить одну сделку на несколько реальных ограничений:

Почему я вхожу?
Где я ошибаюсь, как это распознать?
Хватает ли глубины у этого пула?
Не съест ли слиппедж ожидаемую прибыль?
При выходе найдётся ли ещё кто-то, кто сможет купить?

Многие ончейн-сделки могут быть убыточными даже при правильном направлении: дело не в ошибочности нарратива, а в слишком слабых условиях исполнения.

Ты покупаешь хорошую историю, но исполняется она в очень тонком пуле; ты видишь, что кошелёк вошёл, но твоя позиция слишком велика — и ты просто не можешь выйти.

Такого рода убытки очень распространены и чаще всего игнорируются при разборе задним числом. Потому что история вроде бы верная, люди начинают думать, что просто не повезло.

Поэтому, если Copilot от Velvet @Velvet_Capital действительно будет полезен, я хочу, чтобы он говорил меньше грандиозных оценок и больше помогал мне разложить условия сделки.

То, что сделка по позиции кажется обоснованной, не означает, что она обоснована по исполнению.

Торговому AI чаще всего переоценивают именно то, что он может выдать очень гладкую, логичную историю.

Но на ончейн много хороших сделок вовсе не потому, что сюжет складывается «красиво».

Если актив растёт, а AI просто говорит тебе: «внимание к нему со стороны капитала увеличилось, рыночные настроения разогрелись» — толку немного. Я скорее хочу увидеть: что именно НЕ произошло.

Цена выросла, но ликвидность не подтянулась.
Кто-то это прокричал, но старые кошельки не продолжили покупать.
Торговый объём увеличился, но большая часть выросла из-за нескольких крупных сделок.
Цена обновила максимум, но по ончейн‑холдерам картина стала ещё более концентрированной.

Эти «несостыковки», как правило, ценнее, чем красивые выводы.

Поэтому мои ожидания от таких вещей, как Velvet @Velvet_Capital AI Copilot, — не чтобы он подытоживал рынок вместо меня.

Я скорее хочу, чтобы он был торговым помощником, который льёт холодную воду: перед тем как я нажму «купить», показывает мне те пробелы, которые я мог не заметить.

Самая дорогая ошибка в крипто — не в том, что ты не увидел возможность.

А в том, что когда ты увидел возможность, ты автоматически игнорируешь все доказательства, которые не поддерживают твоё собственное решение.