Con un ingreso anual de 13 millones, ¿Spheron establece un nuevo estándar en la pista de IA con "emitir moneda solo después de alcanzar los ingresos"?

¡Otro proyecto llega a su TGE con un informe de ARR! Recientemente, Spheron Network anunció su TGE con más de 13 millones de dólares en ingresos de ARR.

Los ingresos se generan, el ecosistema comienza a funcionar, y luego se habla de TGE. ¿Se convertirá este estándar en un requisito básico para el TGE en el sector de infraestructura de IA en el futuro?

Vamos a ver en concreto el proyecto Spheron:

1. Spheron Network es una red de computación descentralizada que proporciona servicios para tareas de computación de alto rendimiento, como entrenamiento, inferencia y renderizado de IA, al reunir recursos globales de GPU/CPU.

Además de los recursos de potencia de cálculo, la plataforma también integra servicios complementarios como almacenamiento IPFS, gestión de dominios ENS y despliegue de contratos inteligentes basados en Arbitrum, lo que puede proporcionar un soporte de infraestructura relativamente completo para los desarrolladores de IA.

Desde la perspectiva de la arquitectura técnica, Spheron ha construido una matriz de productos relativamente completa, que abarca todos los aspectos, desde el suministro de poder de cálculo hasta los escenarios de aplicación.

Fizz Nodes, como la infraestructura central de toda la red, permite a los usuarios individuales, especialmente a los jugadores, contribuir con sus GPU/CPU inactivas a la red y ganar ingresos a través de un sencillo proceso de incorporación.

Este diseño reduce significativamente la barrera de entrada para el suministro de potencia de cálculo, integrando dispositivos personales dispersos y formando rápidamente una red de potencia de cálculo descentralizada bajo un modelo de participación en ingresos B2C.

KlippyAI actúa como una herramienta de creación de videos de IA dirigida directamente a los usuarios finales, y utiliza el token $SPON para pagar las tarifas de servicio; actualmente ha generado casi 5000 datos de NFT de videos de IA en Base L2.

Skynet se diferencia de la mayoría de los Agentes en que permite a las cuentas de desarrolladores obtener recursos de cálculo, intentando que el Agente de IA pague directamente por la potencia de cálculo con tokens, al mismo tiempo que ofrece un servicio de un clic desde la creación de la billetera hasta el despliegue de contratos.

Además, productos como Supernoderz (Nodo como Servicio), Aquanode (Carga de trabajo de inferencia AI), Spheron Console (Acceso GPU con un solo clic), junto con Fizz Nodes, forman un ciclo cerrado completo desde la oferta hasta la demanda.

2. Desde la perspectiva de los datos operativos, Spheron ya ha mostrado una cierta escala de red. 44,000 nodos activos distribuidos en más de 170 países, proporcionando más de 8,300 GPU y más de 600,000 CPU de capacidad de cómputo, pagando más de 500,000 dólares en recompensas a nodos cada semana. En particular, en términos de la estructura de ingresos, de los 13M + dólares ARR, el negocio de IA representa 7.6 millones de dólares, lo que indica que las aplicaciones de IA realmente han generado una demanda de pago real.

Pero la sostenibilidad de este modelo de mercado bilateral depende, en esencia, de si ambos lados de la oferta y la demanda pueden mantener un crecimiento sincronizado.

Los proveedores de potencia de cálculo obtienen recompensas en tokens, los demandantes pagan tokens por usar el servicio, y la plataforma cobra una tarifa de servicio. — Suena muy bien, pero en la práctica enfrenta muchos desafíos: ¿puede la calidad del servicio de una red descentralizada ser estable? ¿Cuánto tiempo podrá mantener la ventaja de costos frente a gigantes como AWS y Google Cloud?

3. La infraestructura de AI Agent es de hecho un gran mercado en etapa temprana, Spheron tiene cierta ventaja en la ventana de tiempo al anticipar la disposición de servicios relacionados. Sin embargo, la competencia en esta pista es mucho más intensa de lo que se imagina.

Las plataformas como Hyperbolic, IO.NET, VANA y Sahara AI tienen diferentes posicionamientos y están enfocadas en servicios de infra AI.

El panorama del mercado aún no está definido, y el que finalmente triunfe puede no ser el más avanzado tecnológicamente, sino aquel que tenga un desempeño más equilibrado en dimensiones como la velocidad de iteración del producto, la capacidad de construcción del ecosistema y la estabilidad del servicio.

De todos modos, desde una perspectiva de tendencias más amplias en la industria, si “entrar en el TGE con ARR” se convierte verdaderamente en un estándar nuevo para la pista de infraestructura de IA, no necesariamente sería algo malo para toda la industria.

Al menos puede hacer que el mercado preste más atención a los productos reales y los ingresos, en lugar de pura especulación conceptual.