Предисловие

Искусственный интеллект, несомненно, является одним из самых горячих направлений в мире сегодня, с обеими передовыми стартапами, такими как OpenAI в Силиконовой долине, и отечественными участниками, такими как Moonshot и Zhipu Qingyan, присоединяющимися к революции в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект не только возглавляет тенденции в технологиях, но также является одним из лидирующих секторов на рынке криптовалют в этом году. Несмотря на недавние всплески на рынке, лидер в области искусственного интеллекта Bittensor (TAO) остается на передовой, достигнув более чем в 5 раз больших доходов по сравнению с другими новыми токенами в этом году. Поскольку технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться и применяться, становится все более очевидной важность данных в качестве основы развития искусственного интеллекта.

Под текущим приливом эпохи искусственного интеллекта важность и потенциальная ценность данных достигли беспрецедентных высот. Статистика показывает, что крупные компании по искусственному интеллекту ежегодно должны обрабатывать и потреблять миллиарды наборов данных, причем эффективность и точность этих наборов данных напрямую влияют на результаты обучения моделей искусственного интеллекта. Однако стоимость приобретения данных растет, что представляет существенное препятствие для компаний в области искусственного интеллекта.

Оптимизация производительности зависит от растущего объема потребления данных. Например, OpenAI использовала около 45 ТБ текстовых данных для обучения модели GPT-3, при этом затраты на обучение GPT-4 достигали 78 миллионов долларов; Вычислительные затраты на модель Gemini Ultra от Google составляют около 191 миллиона долларов. Эта огромная потребность в данных характерна не только для OpenAI; Другим компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, таким как Google и Meta, также необходимо обрабатывать огромные объемы данных при обучении больших моделей ИИ.

Необходимо обратить внимание на эффективность данных. Эффективные данные должны быть высококачественными, без предвзятости и богатыми информацией о функциях, чтобы обеспечить точные прогнозы моделей искусственного интеллекта. Например, OpenAI использовала разнообразные источники для GPT-3, включая книги, статьи и веб-сайты, чтобы обеспечить разнообразие и представительность данных. Однако эффективность данных зависит не только от их источника; это включает очистку данных, аннотацию и предварительную обработку, которые требуют значительных ресурсов и ресурсов.

Экономические соображения нельзя игнорировать. Стоимость сбора и обработки данных часто недооценивается, но может быть значительной. Аннотация данных сама по себе является трудоемкой и дорогостоящей, часто требующей ручного труда. После сбора данных их необходимо очищать, организовывать и обрабатывать для эффективного использования алгоритмами искусственного интеллекта. Согласно McKinsey, стоимость обучения большой модели искусственного интеллекта может достигать миллионов долларов. Кроме того, построение и поддержание центров обработки данных и вычислительной инфраструктуры является значительным расходом.

В целом, обучение больших моделей искусственного интеллекта сильно зависит от качественных данных, где количество, эффективность и затраты на получение прямо влияют на производительность и успех моделей искусственного интеллекта. В будущем эффективное получение и использование данных станет ключевым конкурентным фактором для компаний, занимающихся искусственным интеллектом.

В этом контексте появился DIN (ранее Web3Go) как первый модульный уровень предварительной обработки данных, нативный для ИИ. DIN стремится возглавить тенденцию экономики данных, где каждый может монетизировать персональные данные с помощью децентрализованной проверки и векторизации данных, а предприятия могут получать данные более эффективно и экономично. DIN уже получил $4 млн посевного финансирования от Binance Labs и дополнительные $4 млн финансирования перед листингом от других учреждений, сообществ и сетей KOL с текущей оценкой в $80 млн. Это свидетельствует о высоком признании рынком своего потенциала и будущего развития. В число ее партнеров входят Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network и Manta Network.

Узел предварительной обработки данных DIN - Узел Chipper

Позиционирование рынка DIN ясно - создание децентрализованной сети интеллектуальных данных в области искусственного интеллекта и данных. Узел Chipper играет важную роль в экосистеме DIN, обрабатывая проверку данных, векторизацию и расчет вознаграждений, что делает его основной компонентой предварительной обработки данных DIN. Чтобы более широко продвинуть экономику данных, DIN открыла публичную продажу узлов Chipper, чтобы привлечь больше пользователей для участия в развитии и поддержке сети, получая вознаграждения и создавая положительную обратную связь, которая способствует росту экосистемы DIN и экономики данных.

Как новый метод выпуска токенов, модель продажи узлов быстро набирает популярность на рынке криптовалют благодаря своим уникальным преимуществам. По сравнению с традиционными открытыми продажами, она предлагает инвесторам большую гибкость и потенциальные доходы. Суть этой модели заключается в том, что продажа узлов позволяет командам проектов лучше стимулировать ранних участников, обеспечивая децентрализацию сети и максимизацию экономических выгод.

План продажи узлов DIN будет осуществляться поэтапно, включая предварительную продажу, продажу белого списка и публичную продажу, каждая из которых имеет разные условия участия и механизмы вознаграждения. Распределение и правила разблокировки токенов узла тщательно разработаны для обеспечения стабильности рыночной цены и долгосрочной доходности для инвесторов. При покупке и управлении Chipper Node DIN пользователи могут не только заниматься проверкой данных и векторизацией, но и получать значительные вознаграждения в токенах $DIN.

С непрерывным развитием рынков искусственного интеллекта и данных DIN готов стать лидером в этой области. В следующих разделах будет рассмотрена модель продаж Chipper Node и его уникальные преимущества на рынке, анализируя уровень доходности и сроки окупаемости, чтобы раскрыть его потенциал для будущих инвестиций и перспективы роста.

Анализ ожидаемых ставок доходности и срок окупаемости

План продажи узлов DIN будет осуществляться поэтапно, включая предварительную продажу, продажу по белому списку и публичную продажу, каждая из которых имеет различные условия участия и механизмы вознаграждения. Правила распределения и разблокировки узловых токенов тщательно разработаны для обеспечения стабильности рыночной цены и долгосрочной доходности для инвесторов. Приобретая и управляя узлом Chipper DIN, пользователи могут участвовать в процессах валидации данных и векторизации и зарабатывать вознаграждения в виде токенов $DIN от майнинга узлов. Ниже приведен подробный анализ ожидаемых процентных ставок доходности и сроков окупаемости для узлов DIN.

План продаж DIN

1. План распределения вознаграждения за токены узла: DIN выделяет 25% своих узловых токенов, 50% из которых разблокируются в первый год. В дополнение к вознаграждениям за майнинг узла, дополнительные токены $DIN будут распространяться среди держателей $xDIN, полностью разблокируясь на событии генерации токенов (TGE). Владельцы узлов Chipper также получат 13% токенов в ходе воздушного сброса, с линейной разблокировкой в течение шести месяцев после TGE. Этот план распределения помогает поддерживать стабильность цен на токены и снижает волатильность цен, вызванную большим вливанием токенов в короткий период.
2. Фазы продажи узлов DIN: продажа узлов разделена на три этапа: предварительная продажа, продажа по белому списку и открытая продажа. Каждый этап имеет различные цены и условия для привлечения различных типов инвесторов. Предварительная продажа нацелена на ранних пользователей продукта и основных участников сообщества; продажа по белому списку направлена на конкретные институты, партнеров сообщества и KOL; а открытая продажа открыта для широкой публики.
3. Механизм приглашения: DIN ввел механизм приглашения, с помощью которого существующие пользователи могут приглашать новых пользователей к покупке узлов, и обе стороны получат дополнительные токен-награды. Этот механизм эффективно расширяет пользовательскую базу и увеличивает участие и лояльность сообщества.

Цена и сроки возврата для разных раундов узлов следующие

При общем предложении в 100 миллионов $DIN и использовании io.net — еще одного проекта DePIN, который также имел продажи узлов и привлек $10 млн до TGE, с текущим FDV в $1,5 млрд — в качестве ориентира, мы предполагаем цену в $15 за $DIN после TGE и 50% операционных узлов. Предпродажные узлы уровня 1 предлагаются бесплатно соответствующим держателям xData Chip NFT и некоторым участникам сообщества, поэтому нет никаких проблем с безубыточностью. Участники могут начать майнинг раньше и конвертировать свою пластину в $xDIN точки аирдропа, чтобы получить долю от аирдропа $DIN. В белом списке продаж Tier 2 узлы оцениваются в 99 долларов США, с ожидаемым вознаграждением за первый год в размере 106 $DIN стоимостью 1 590 долларов США, а инвесторы выйдут на безубыточность через 27 дней в соответствии с правилами выпуска. Публичная продажа разделена на два этапа: узлы 3-го уровня оцениваются в 149 долларов США, обеспечивая вознаграждение за первый год в размере 133 $DIN стоимостью 1 995 долларов США, с периодом безубыточности 36 дней. Узлы 6-го уровня оцениваются в 300 долларов США, предлагая вознаграждение за первый год в размере 265 $DIN стоимостью 3 975 долларов США с периодом безубыточности в 3 месяца.

По сравнению с другими недавними основными проектами, такими как Aethir и CARV, продажи узлов DIN предлагают преимущества в цене, скорости разблокировки и механизмах вознаграждения. Токены узлов Aethir разблокируются в течение четырех лет, что приводит к более длительному периоду окупаемости, в то время как CARV, несмотря на использование стратегии многокруглых продаж, предлагает общую ставку возврата ниже, чем у DIN. Тем временем продажи узлов DIN обеспечивают более быстрые скорости разблокировки и гибкий механизм вознаграждения, позволяя инвесторам получать доходы в более короткий период времени, сохраняя стабильность рыночной цены и снижая инвестиционные риски.

Техническая мощь и рыночный потенциал DIN

Техническая сила

DIN выделяется как первый модульный слой предварительной обработки данных ИИ, демонстрируя заметную техническую инновацию и уникальные преимущества. Его основная технология включает децентрализованную проверку данных и векторизованную обработку, предлагая эффективные и надежные услуги предварительной обработки данных. Такой подход не только повышает эффективность обработки данных, но и обеспечивает безопасность и конфиденциальность данных. Кроме того, узлы Chipper Node DIN имеют значительные преимущества в проверке данных и расчете вознаграждения, что позволяет держателям узлов непосредственно участвовать в работе и обслуживании сети, дополнительно укрепляя децентрализацию и устойчивость сети.

Потенциал рынка

Большой потенциал рынков искусственного интеллекта и данных является ключевым фактором развития DIN. С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта и больших данных растет спрос на высококачественные данные. DIN с инновационной технологией и бизнес-моделью предоставляет эффективные услуги предварительной обработки данных для моделей искусственного интеллекта, значительно снижая затраты на получение и обработку данных. Это позволяет DIN занять преимущественное положение на конкурентном рынке с значительным потенциалом роста.

Капитальное фондообразование

Крепкая финансовая поддержка и поддержка DIN улучшают его конкурентоспособность на рынке. Проект завершил привлечение $4 миллионов в виде сид-инвестиций и $4 миллионов в виде инвестиций перед IPO, с текущей оценкой в $80 миллионов. Следует отметить, что DIN получил поддержку от ведущих инвестиционных учреждений, таких как Binance Labs, обеспечивая обильную финансовую безопасность и крепкие ресурсы и сетевую поддержку для своего будущего развития.

Заключение

Несмотря на недавние потрясения на мировых рынках капитала и последующее падение криптовалютного рынка, текущая паника на вторичном рынке не утихла полностью. Тем не менее, участие в продажах узлов может предложить более высокие шансы на прибыль во время рыночных потрясений, обеспечивая более надежную доходность вознаграждения узлов по сравнению со вторичным рынком. DIN, с его подробным распределением вознаграждения за токены узлов и гибким подходом к продажам, предлагает инвесторам более высокую доходность и более короткий срок окупаемости. По мере стабилизации макроэкономических условий и материализации ожиданий снижения процентных ставок, ожидается, что бычий рынок вернется во второй половине года. Благодаря своему интегрированному подходу к модульности, DePIN и нарративам ИИ, DIN готов возглавить волну в экономике частных данных на фоне быстрого развития ИИ, и его производительность на будущем рынке стоит с нетерпением ждать.

заявление:

1. Эта статья воспроизводится из [ Исследование WEB3 GO2MARS], оригинальное название — «Новая парадигма экономики данных ИИ: взгляд на амбиции DIN и продажи узлов с точки зрения модульной предварительной обработки данных», авторские права принадлежат первоначальному автору [D^2Labs], если у вас есть возражение против перепечатки, пожалуйста, свяжитесь Команда Gate Learn, команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.

2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не являются инвестиционными советами.

3. Другие языковые версии статьи переведены командой Gate Learn, не упомянуты в Gate.io, переведенная статья не может быть воспроизведена, распространена или украдена.