Обсуждение бизнес-модели платформы ИИ вычислительной мощности

Недавно два проекта с концепцией ИИ выпустили токены, что вызвало размышления о бизнес-моделях в этой области. Эта модель на самом деле является классической платформенной бизнес-моделью.

Представьте себе такую ситуацию: с одной стороны, несколько стартапов в области ИИ и компаний по рендерингу игр, которым нужны большие вычислительные мощности; с другой стороны, физические или юридические лица, обладающие неиспользуемыми высокопроизводительными видеокартами (такими как 4090, 3090, A100, H100 и др.), которые хотят максимально эффективно использовать эти ресурсы. Если бы существовала платформа, способная соединить эти две стороны спроса, это стало бы典型ной бизнес-моделью платформы.

Эта модель выгодна для обеих сторон. Для AI-компаний она позволяет избежать высоких затрат на оборудование и гибко арендовать необходимую вычислительную мощность. Особенно в условиях текущего дефицита видеокарт и даже некоторых региональных эмбарго такая модель становится еще более ценной. Для стороны, обладающей неиспользуемыми ресурсами видеокарт, это возможность получать доход от аренды.

Однако эта платформа сталкивается с типичной проблемой «курицы и яйца»: компании ИИ присоединяются к платформе, потому что верят, что на платформе достаточно графических процессоров, а владельцы графических процессоров готовы присоединиться, потому что верят, что будет достаточно заказов. Чтобы разорвать этот круг, некоторые платформы выбрали использование криптовалюты.

Одной из стратегий является предварительное обеспечение ресурсами. С помощью токенов можно привлечь большое количество графических процессоров к платформе. Другой подход заключается в продаже виртуальных или физических "майнинговых машин", что способствует формированию преданного сообщества пользователей. Эти пользователи, уже сделавшие вложения, с большей вероятностью будут продолжать использовать услуги этой платформы.

В проектировании моделей токенов эти платформы обычно используют механизмы стимулирования. Хотя поддерживается оплата с помощью фиатных валют или стейблкоинов, использование собственных токенов платформы позволяет получить скидку на комиссии. Этот дизайн не заставляет пользователей использовать токены платформы, но предоставляет токенам реальные сценарии применения, что способствует распределенному владению токенами.

Некоторые платформы также привлекают третьих лиц, таких как "инспекторы", которые отвечают за мониторинг рабочего состояния видеокарт и обработки заказов. Это не только способствует поддержанию качества услуг, но и предоставляет новые измерения для распределения токенов.

В области экосистемного строительства разные платформы также имеют свои особенности. Некоторые выбирают развитие в рамках определенной экосистемы публичной цепочки, такой как Solana или Ethereum; другие же осуществляют кросс-цепочечное планирование, расширяя бизнес в нескольких экосистемах.

В целом, эти проекты платформы вычислительной мощности AI демонстрируют потенциал криптовалют в реальных сценариях применения. Они не только решают проблемы распределения ресурсов в традиционных отраслях, но и благодаря инновационным токеномическим моделям вносят новую жизнь в всю экосистему. С непрерывным развитием технологий AI важность таких платформ для совместного использования вычислительной мощности может стать еще более заметной.