Przedmowa
Obecnie sztuczna inteligencja jest niewątpliwie jedną z najgorętszych ścieżek na świecie. Niezależnie od tego, czy jest to OpenAI w Dolinie Krzemowej, czy Moonshot i Zhipu Qingyan w Chinach, wielu nowych przedsiębiorców i tradycyjnych producentów wkroczyło w tę rewolucję sztucznej inteligencji jeden po drugim. Nie tylko jest liderem w sektorze technologii, ale jest także jednym z najważniejszych obszarów rynku kryptowalut w tym roku. Patrząc na projekty notowane na głównych giełdach CEX w tym roku, pomimo niedawnych zawirowań na rynku, lider AI Bittensor (TAO) nadal prowadzi w tym roku wszystkie nowe monety ze stopą zwrotu ponad 5-krotną. Wraz z ciągłym rozwojem i stosowaniem technologii sztucznej inteligencji, znaczenie danych jako kamienia węgielnego rozwoju sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej widoczne.
Pod potokiem ery sztucznej inteligencji znaczenie i potencjalna wartość danych osiągnęły niespotykany dotąd poziom
Według statystyk, obecne duże firmy zajmujące się modelami sztucznej inteligencji głównego nurtu muszą co roku przetwarzać i wykorzystywać setki milionów zestawów danych. Skuteczność i dokładność tych danych bezpośrednio wpływa na efekt szkoleniowy modelu AI. Jednak koszt pozyskiwania danych również rośnie, co staje się głównym wyzwaniem stojącym przed dużymi firmami zajmującymi się sztuczną inteligencją.
Optymalizację wydajności wspiera rosnące zużycie danych
Na obecnym rynku ilość danych przetwarzanych i zużywanych każdego roku przez duże firmy modelowe jest ogromna. Na przykład OpenAI wykorzystuje około 45 TB danych tekstowych do szkolenia modelu GPT-3, a koszt szkolenia GPT-4 wynosi aż 78 milionów dolarów; koszt obliczeniowy Google do szkolenia modelu Gemini Ultra wynosi około 191 milionów dolarów. To ogromne zapotrzebowanie na dane nie ogranicza się do OpenAI. Inne firmy zajmujące się sztuczną inteligencją, takie jak Google i Meta, również muszą przetwarzać ogromne ilości danych podczas szkolenia dużych modeli sztucznej inteligencji.
Ważność danych wymaga uwagi
Skuteczne dane muszą być wysokiej jakości, bezstronne i bogate w informacje o funkcjach, aby modele sztucznej inteligencji mogły się na nich uczyć i dokonywać dokładnych prognoz. Na przykład, gdy OpenAI trenowało GPT-3, korzystało z danych tekstowych z różnych źródeł, w tym książek, artykułów i stron internetowych, aby zapewnić różnorodność i reprezentację danych. Jednak ważność danych zależy nie tylko od ich źródła, ale obejmuje także wiele ogniw, takich jak czyszczenie danych, adnotacje i wstępne przetwarzanie, które wymagają dużej siły roboczej i inwestycji w zasoby.
Ekonomia, której nie można zignorować, koszt gromadzenia i przetwarzania danych
W rzeczywistym szkoleniu modeli sztucznej inteligencji koszty gromadzenia, etykietowania i przetwarzania danych są często niedoceniane, ale koszty te mogą być bardzo znaczące. W szczególności samo dodawanie adnotacji do danych jest czasochłonnym i kosztownym procesem, który często wymaga pracy ręcznej. Gdy dane zostaną zebrane, należy je oczyścić, uporządkować i przetworzyć, aby algorytm AI mógł je efektywnie wykorzystać. Według raportu McKinsey koszt wyszkolenia dużego modelu AI może sięgać milionów dolarów. Poza tym budowa i utrzymanie centrów danych oraz infrastruktury obliczeniowej dla firm AI to także ogromny wydatek.
Ogólnie rzecz biorąc, szkolenie dużych modeli AI wymaga dużej ilości danych wysokiej jakości. Ilość, efektywność i koszt pozyskania tych danych bezpośrednio decydują o wydajności i powodzeniu modelu AI. W przyszłości, w miarę ciągłego rozwoju technologii sztucznej inteligencji, skuteczne pozyskiwanie i wykorzystywanie danych stanie się kluczowym czynnikiem w konkurencji firm zajmujących się sztuczną inteligencją.
Modułowa warstwa wstępnego przetwarzania danych, zdecentralizowane rozwiązanie danych AI oparte na blockchain
W tym kontekście DIN (wcześniej znany jako Web3Go) wyłonił się jako pierwsza modułowa, natywna warstwa wstępnego przetwarzania danych AI. DIN ma na celu umożliwienie każdemu dostarczania danych dla sztucznej inteligencji i zarabiania poprzez zdecentralizowaną weryfikację danych i przetwarzanie wektorów, prowadząc gospodarkę danych, w której każdy może zarabiać na danych osobowych, a przedsiębiorstwa mogą uzyskiwać dane w sposób bardziej wydajny i ekonomiczny. Obecnie DIN otrzymało 4 miliony dolarów w ramach finansowania w ramach rundy zalążkowej od Binance Labs, a następnie otrzymało dodatkowe 4 miliony dolarów w ramach finansowania przed notowaniem od innych instytucji, społeczności i sieci KOL. Aktualna wycena wynosi 80 milionów dolarów, co to pokazuje rynek ma ogromny potencjał i przyszły rozwój. Do jej partnerów należą między innymi Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network i Manta Network.
Węzeł wstępnego przetwarzania danych DIN – Chipper Node
Pozycja rynkowa DIN jest bardzo jasna i jest zaangażowana w budowę zdecentralizowanej sieci analizy danych w obszarach sztucznej inteligencji i danych. Węzeł Chipper odgrywa ważną rolę w ekosystemie DIN i jest odpowiedzialny za weryfikację danych, przetwarzanie wektoryzacji i obliczanie nagród. Jest głównym elementem warstwy wstępnego przetwarzania danych DIN. Aby szerzej promować gospodarkę opartą na danych, DIN uruchomił publiczną sprzedaż Chipper Node, aby zachęcić więcej użytkowników do udziału w rozwoju i utrzymaniu sieci oraz otrzymywania nagród, tworząc pozytywny cykl promujący skoordynowany rozwój ekosystemu DIN i gospodarka oparta na danych.
Jako nowa metoda wydawania tokenów, model sprzedaży węzłów szybko stał się popularny na rynku szyfrowania ze swoimi unikalnymi zaletami. Zapewnia inwestorom większą elastyczność i potencjalne zyski niż tradycyjny model sprzedaży publicznej. Istotą tego modelu jest to, że poprzez węzły sprzedaży strony projektu mogą lepiej motywować wczesnych uczestników, zapewniając jednocześnie decentralizację sieci i maksymalizując korzyści ekonomiczne.
Plan sprzedaży węzłów DIN będzie realizowany etapami, obejmującymi rundę przedsprzedażową, rundę sprzedaży na białej liście i rundę sprzedaży publicznej. Każda runda ma inne warunki uczestnictwa i mechanizmy nagród. Zasady dystrybucji nagród i odblokowywania tokenów węzłów są również starannie zaprojektowane, aby zapewnić inwestorom stabilność cen rynkowych i długoterminowe zyski. Kupując i uruchamiając węzeł Chipper Node firmy DIN, użytkownicy mogą nie tylko uczestniczyć w procesie weryfikacji danych i wektoryzacji, ale także otrzymać hojne nagrody w postaci tokenów $DIN.
W miarę dalszego rozwoju rynku sztucznej inteligencji i danych oczekuje się, że DIN stanie się liderem w tej dziedzinie. W poniższym artykule dogłębnie zbadamy model sprzedaży węzła Chipper Node firmy DIN i jego unikalne zalety na rynku, a także ujawnimy jego przyszły potencjał inwestycyjny i perspektywy rozwoju poprzez analizę stopy zwrotu i cyklu zwrotu.
Oczekiwana stopa zwrotu i analiza cyklu zwrotu
Plan sprzedaży węzłów DIN będzie realizowany etapami, obejmującymi rundę przedsprzedażową, rundę sprzedaży na białej liście i rundę sprzedaży publicznej. Każda runda ma inne warunki uczestnictwa i mechanizmy nagród. Zasady dystrybucji nagród i odblokowywania tokenów węzłów są również starannie zaprojektowane, aby zapewnić inwestorom stabilność cen rynkowych i długoterminowe zyski. Kupując i uruchamiając węzeł Chipper Node firmy DIN, użytkownicy mogą nie tylko uczestniczyć w procesie weryfikacji danych i wektoryzacji, ale także otrzymać nagrody w postaci tokenów $DIN za eksplorację węzłów. Poniżej znajduje się szczegółowa analiza oczekiwanej stopy zwrotu i okresu zwrotu ze sprzedaży węzłów DIN.
Plan sprzedaży DIN
Plan dystrybucji nagród za tokeny węzła: tokeny węzłów DIN stanowią 25%, a 50% jest odblokowanych w pierwszym roku. Oprócz samej nagrody za wydobycie węzła, posiadacze $xDIN otrzymają dodatkowe tokeny $xDIN, w 100% odblokowane po TGE; w tym samym czasie 13% tokenów zostanie przesłanych posiadaczom węzłów Chipper i zostanie odblokowanych po TGE 6 miesięcy odblokowania liniowego. Ten schemat dystrybucji pomaga utrzymać stabilność ceny rynkowej tokenów i zmniejszyć wahania cen spowodowane dużą liczbą tokenów napływających na rynek w krótkim czasie.
Sprzedaż węzłów DIN podzielona jest na trzy etapy: runda przedsprzedażowa, runda sprzedaży na białej liście i runda sprzedaży publicznej. Ceny i warunki sprzedaży różnią się na każdym etapie, aby przyciągnąć różnych typów inwestorów. Runda przedsprzedażowa jest otwarta głównie dla wczesnych użytkowników produktów i głównych współpracowników społeczności; runda sprzedaży białej listy jest otwarta dla określonych instytucji, społeczności i partnerów KOL; runda sprzedaży publicznej jest otwarta dla ogółu inwestorów publicznych;
Mechanizm zaproszeń: DIN wprowadził mechanizm zaproszeń. Dzięki zapraszaniu starych użytkowników nowych użytkowników do zakupu węzłów obie strony mogą otrzymać dodatkowe nagrody w postaci tokenów. Mechanizm ten może nie tylko skutecznie poszerzać bazę użytkowników, ale także poprawiać aktywność i lojalność społeczności.
Ceny i okresy zwrotu węzłów w różnych rundach
Całkowita podaż DIN wynosi 100 milionów dolarów. W porównaniu z innymi projektami DePIN widzimy, że io.net, który również otworzył sprzedaż węzłów i otrzymał przed TGE finansowanie w wysokości 10 milionów dolarów, ma obecnie FDV na poziomie 1,5 miliarda. . Wykorzystując to jako punkt odniesienia, zakładając, że cena jednostkowa USDDIN po TGE wynosi 15 USD, a liczba działających węzłów wynosi 50%, możemy oszacować oczekiwane zwroty inwestorów na każdym etapie w ciągu jednego roku i okresu zwrotu (nie licząc w w przypadku nagród zrzutowych).
Węzły poziomu 1 rundy przedsprzedażowej są otwarte dla uprawnionych posiadaczy xData Chip NFT i niektórych współpracowników społeczności za darmo, bez konieczności zastanawiania się nad kwestią spłaty; jednocześnie możesz rozpocząć wydobycie wcześniej i zamienić swój opłatek w zrzut punktów $xDIN z wyprzedzeniem. Zablokuj swoją część zrzutu tokenów $DIN.
Cena węzła w rundzie sprzedaży białej listy na poziomie 2 wynosi 99 USD. W pierwszym roku możesz otrzymać nagrodę za węzeł w wysokości 106 USD DIN, co odpowiada równowadze 1590 USD zwrot pieniędzy w ciągu 27 dni.
Runda sprzedaży publicznej jest podzielona na dwie fazy: Fazę 1 (Poziomy 3–5) i Fazę 2 (Poziomy 6–10). Cena węzła Tier 3 wynosi 149 USD, a nagroda za węzeł uzyskana w pierwszym roku wynosi 133 USD DIN, co odpowiada wartości z 1995 r. Kupujący otrzyma zwrot pieniędzy w ciągu 36 dni. Cena poziomu 6 wynosi 300 USD, a nagroda za węzeł uzyskana w pierwszym roku wynosi 265 USD DIN, co odpowiada wartości 3975, a kupujący i tak otrzyma zwrot pieniędzy w ciągu 3 miesięcy.
W porównaniu z innymi głównymi projektami, w których niedawno uruchomiono sprzedaż węzłów, takimi jak Aethir i CARV, sprzedaż węzłów DIN ma więcej zalet pod względem ceny, szybkości odblokowania i mechanizmu nagrody. Tokeny węzłów Aethir są odblokowywane w ciągu czterech lat i mają dłuższy okres zwrotu. Chociaż CARV przyjmuje wielorundową strategię sprzedaży, ogólna stopa zwrotu nie jest tak dobra jak DIN. Jednocześnie sprzedaż węzłów DIN umożliwia inwestorom uzyskanie zwrotu w krótszym czasie dzięki szybszemu odblokowaniu i elastycznym mechanizmom nagradzania, przy jednoczesnym zachowaniu stabilności cen rynkowych i zmniejszeniu ryzyka inwestycyjnego.
Siła techniczna i potencjał rynkowy DIN
Siła techniczna
Jako pierwsza modułowa warstwa wstępnego przetwarzania danych AI, DIN charakteryzuje się wyjątkową wydajnością w zakresie innowacji technologicznych i unikalnych zalet. Podstawową technologią DIN jest świadczenie wydajnych i niezawodnych usług wstępnego przetwarzania danych poprzez zdecentralizowaną weryfikację danych i przetwarzanie wektoryzacji. Technologia ta nie tylko poprawia efektywność przetwarzania danych, ale także zapewnia bezpieczeństwo danych i prywatność. Ponadto węzeł Chipper Node firmy DIN ma znaczące zalety w weryfikacji danych i obliczaniu nagród, umożliwiając posiadaczom węzłów bezpośrednie uczestnictwo w obsłudze i konserwacji sieci, co jeszcze bardziej zwiększa decentralizację i niezawodność sieci.
potencjał rynkowy
Ogromny potencjał rynku AI i danych jest ważną siłą napędową rozwoju DIN. Wraz z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji i technologii big data zapotrzebowanie rynku na wysokiej jakości dane rośnie z dnia na dzień. Dzięki swojej innowacyjnej technologii i modelowi biznesowemu DIN jest w stanie świadczyć wydajne usługi wstępnego przetwarzania danych dla modeli AI, tym samym znacznie obniżając koszty pozyskiwania i przetwarzania danych. Dzięki temu firma DIN może zajmować korzystną pozycję na wysoce konkurencyjnym rynku oraz posiada ogromny potencjał rynkowy i perspektywy rozwoju.
Kapitałowe tło
Silne zaplecze kapitałowe i zwolennicy DIN jeszcze bardziej zwiększają jego konkurencyjność na rynku. DIN zakończył rundę zalążkową na kwotę 4 mln USD i finansowanie przed IPO na kwotę 4 mln USD, przy obecnej wycenie na poziomie 80 mln USD. Warto zauważyć, że DIN jest wspierany przez czołowe instytucje inwestycyjne, takie jak Binance Labs, co nie tylko zapewnia wystarczającą gwarancję finansową dla projektu, ale także zapewnia silne wsparcie zasobów i sieci dla jego przyszłego rozwoju.
Streszczać
Chociaż niedawno światowy rynek kapitałowy został uderzony, a rynek kryptowalut również gwałtownie spadł, obecna panika na rynku wtórnym nie ustąpiła całkowicie. Jednak udział w sprzedaży węzłów może być opcją z większymi szansami, gdy na rynku panuje burzliwość, i można uzyskać bardziej niezawodne zyski z nagród za węzły niż na rynku wtórnym. Dzięki szczegółowej dystrybucji nagród za tokeny węzła i elastycznym metodom sprzedaży DIN zapewnia inwestorom wyższą stopę zwrotu i krótszy okres zwrotu. W związku ze stabilizacją warunków makro i oczekiwaniem obniżek stóp procentowych, w drugiej połowie roku spodziewany jest powrót hossy. Oczekuje się, że jako kompleksowa narracja modułowa, DePIN i AI, DIN będzie przewodzić trendowi gospodarki prywatnymi danymi w kontekście szybkiego rozwoju sztucznej inteligencji dzięki technologii zdecentralizowanego wstępnego przetwarzania danych, a jej wyniki na przyszłym rynku są warte oczekiwania .