บทนำ

AI เป็นหนึ่งในสาขาที่ร้อนแรงที่สุดในโลกในปัจจุบันอย่างไม่ต้องสงสัยโดยมีทั้งสตาร์ทอัพที่ทันสมัยเช่น OpenAI ใน Silicon Valley และผู้เล่นในประเทศเช่น Moonshot และ Zhipu Qingyan เข้าร่วมการปฏิวัติ AI ไม่เพียง แต่ AI เป็นผู้นําเทรนด์ด้านเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่โดดเด่นในตลาดสกุลเงินดิจิทัลในปีนี้ แม้จะมีความปั่นป่วนของตลาดเมื่อเร็ว ๆ นี้ Bittensor (TAO) ผู้นําด้าน AI ยังคงอยู่ในระดับแนวหน้า โดยให้ผลตอบแทนมากกว่า 5 เท่าเมื่อเทียบกับโทเค็นใหม่อื่นๆ ในปีนี้ เมื่อเทคโนโลยี AI ก้าวหน้าและนําไปใช้อย่างต่อเนื่องความสําคัญของข้อมูลในฐานะรากฐานที่สําคัญของการพัฒนา AI จึงชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ

ภายใต้กระแสปัจจุบันของยุค AI ความสําคัญและมูลค่าที่เป็นไปได้ของข้อมูลได้มาถึงจุดสูงสุดเป็นประวัติการณ์ สถิติแสดงให้เห็นว่า บริษัท โมเดลขนาดใหญ่ AI กระแสหลักจําเป็นต้องประมวลผลและใช้ชุดข้อมูลหลายพันล้านชุดต่อปีด้วยประสิทธิภาพและความแม่นยําของชุดข้อมูลเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อผลการฝึกอบรมของโมเดล AI อย่างไรก็ตามค่าใช้จ่ายในการเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นซึ่งเป็นความท้าทายที่สําคัญสําหรับ บริษัท AI

การปรับปรุงประสิทธิภาพขึ้นขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ตัวอย่างเช่น OpenAI ใช้อีก 45TB ของข้อมูลข้อความโดยประมาณเพื่อฝึกโมเดล GPT-3 โดยค่าใช้จ่ายในการฝึก GPT-4 มีค่าถึง 78 ล้านเหรียญสหรัฐ ค่าใช้จ่ายในการคำนวณของโมเดล Gemini Ultra ของ Google ประมาณ 191 ล้านเหรียญสหรัฐ ความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่นี้ไม่ใช่เรื่องที่เป็นเอกลักษณ์ของ OpenAI เท่านั้น บริษัท AI อื่น ๆ เช่น Google และ Meta ก็ต้องการจัดการข้อมูลปริมาณมากเมื่อฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่

ความมีประสิทธิภาพของข้อมูลต้องได้รับการพิจารณา ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพต้องมีคุณภาพสูง ไม่มีความลำเอียง และมีข้อมูลลักษณะที่เป็นที่ประจักษ์เพื่อให้แน่ใจว่าการทำนายของโมเดล AI ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น OpenAI ใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายสำหรับ GPT-3 รวมถึงหนังสือ บทความ และเว็บไซต์เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความหลากหลายและเป็นตัวแทนได้อย่างเหมาะสม อย่างไรก็ตาม ความมีประสิทธิภาพของข้อมูลไม่ได้ขึ้นอยู่เพียงแค่จากแหล่งข้อมูล เพราะมันเกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดข้อมูล การปัญหาข้อมูล และการเตรียมข้อมูลล่วงหน้าซึ่งต้องใช้แรงงานและทรัพยากรที่สำคัญ

การพิจารณาทางเศรษฐกิจไม่สามารถละเลยได้ ค่าใช้จ่ายในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลมักถูกประเมินต่ําเกินไป แต่อาจมีจํานวนมาก คําอธิบายประกอบข้อมูลนั้นใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูงซึ่งมักต้องใช้แรงงานคน เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วจะต้องทําความสะอาดจัดระเบียบและประมวลผลเพื่อการใช้งานที่มีประสิทธิภาพโดยอัลกอริทึม AI จากข้อมูลของ McKinsey ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดใหญ่สามารถเข้าถึงล้านดอลลาร์ นอกจากนี้การสร้างและบํารุงรักษาศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลเป็นค่าใช้จ่ายที่สําคัญ

โดยรวมการฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดใหญ่พึงพอใจอย่างมากในข้อมูลที่มีคุณภาพสูงๆ โดยปริยายปริยายว่าปริยายตรงๆ ความสามารถในการจัดหาข้อมูลและค่าใช้จ่ายที่ได้รับผลกระทบต่อประสิทธิภาพและความสำเร็จของโมเดล AI ในอนาคตการจัดหาและใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจะเป็นปัจจัยที่สำคัญในการแข่งขันสำหรับ บริษัท AI

ในบริบทนี้ DIN (เดิมชื่อ Web3Go) ซึ่งเป็นเลเยอร์การประมวลผลข้อมูล AI-native แบบแยกส่วนตัวแรกได้เกิดขึ้น DIN มีเป้าหมายที่จะเป็นผู้นําเทรนด์เศรษฐกิจข้อมูลที่ทุกคนสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลส่วนบุคคลผ่านการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลแบบกระจายอํานาจและการประมวลผลเวกเตอร์และธุรกิจสามารถรับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดมากขึ้น DIN ได้รับเงินทุนเมล็ดพันธุ์ 4 ล้านดอลลาร์จาก Binance Labs และอีก 4 ล้านดอลลาร์ในการระดมทุนล่วงหน้าจากสถาบันชุมชนและเครือข่าย KOL อื่น ๆ โดยมีมูลค่าปัจจุบัน 80 ล้านดอลลาร์ สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นถึงการยอมรับอย่างสูงของตลาดเกี่ยวกับศักยภาพและการพัฒนาในอนาคต พันธมิตรได้แก่ Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network และ Manta Network

โหนดการดำเนินการข้อมูลของ DIN - โหนดชิปเปอร์

ตำแหน่งทางตลาดของ DIN ชัดเจน ซึ่งมีเป้าหมายที่จะสร้างเครือข่ายอัจฉริยะข้อมูลที่มีการกระจายอย่างมีเหตุผลในศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์และศาสตร์ข้อมูล เหรียญ Chipper มีบทบาทสำคัญในระบบนี้ โดยทำหน้าที่การตรวจสอบข้อมูล การประมวลผลเวกเตอร์ และคำนวณรางวัล ทำให้มันเป็นส่วนประกอบหลักของชั้นการประมวลผลข้อมูลของ DIN เพื่อส่งเสริมเศรษฐกิจข้อมูลอย่างกว้างขวาง DIN ได้เปิดขายเหรียญ Chipper ให้กับสาธารณะเพื่อให้สร้างกำลังใจให้ผู้ใช้มากขึ้นในการเข้าร่วมในการพัฒนาและการบำรุงรักษาเครือข่าย พร้อมทำให้ได้รับรางวัล และสร้างลูปตอบรับที่สร้างสรรค์ที่ส่งเสริมการเติบโตของเครือข่าย DIN และเศษฐกิจข้อมูล

ในฐานะที่เป็นวิธีการออกโทเค็นใหม่รูปแบบการขายโหนดได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในตลาดสกุลเงินดิจิทัลเนื่องจากข้อได้เปรียบที่เป็นเอกลักษณ์ เมื่อเทียบกับการขายต่อสาธารณะแบบดั้งเดิมมันให้ความยืดหยุ่นและผลตอบแทนที่เป็นไปได้แก่นักลงทุนมากขึ้น หัวใจหลักของโมเดลนี้คือการขายโหนดทีมโครงการสามารถจูงใจผู้เข้าร่วมในช่วงต้นได้ดีขึ้นในขณะที่มั่นใจในการกระจายอํานาจเครือข่ายและเพิ่มผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจสูงสุด

แผนการขายโหนดของ DIN จะดําเนินการในขั้นตอนต่างๆ รวมถึงการขายล่วงหน้า การขายแบบอนุญาตพิเศษ และการขายแบบสาธารณะ โดยแต่ละแผนจะมีเงื่อนไขการมีส่วนร่วมและกลไกการให้รางวัลที่แตกต่างกัน กฎการกระจายและการปลดล็อกสําหรับโทเค็นโหนดได้รับการออกแบบมาอย่างรอบคอบเพื่อให้มั่นใจถึงเสถียรภาพของราคาตลาดและผลตอบแทนของนักลงทุนในระยะยาว ด้วยการซื้อและใช้งาน Chipper Node ของ DIN ผู้ใช้ไม่เพียง แต่มีส่วนร่วมในการตรวจสอบข้อมูลและการทําให้เป็นเวกเตอร์ แต่ยังได้รับรางวัลโทเค็น $DIN จํานวนมาก

ด้วยการพัฒนาต่อเนื่องของตลาด AI และตลาดข้อมูล DIN กำลังเติบโตเป็นผู้นำในสาขานี้ ส่วนที่ตามมาจะศึกษาโครงแผนการขาย Chipper Node และความได้เปรียบที่เป็นเอกลักษณ์ของมันในตลาด การวิเคราะห์อัตราผลตอบแทนและระยะเวลากู้คืนเพื่อเปิดเผยศักยภาพการลงทุนในอนาคตและโอกาสในการเติบโต

การวิเคราะห์อัตราผลตอบแทนที่คาดหวังและระยะเวลาการตีคืนเงิน

แผนการขายโหนดของ DIN จะดําเนินการเป็นขั้นตอน ๆ รวมถึงการขายล่วงหน้าการขายรายการที่อนุญาตพิเศษและการขายสาธารณะโดยแต่ละแห่งมีเงื่อนไขการมีส่วนร่วมและกลไกการให้รางวัลที่แตกต่างกัน กฎการกระจายและการปลดล็อกสําหรับโทเค็นโหนดได้รับการออกแบบมาอย่างรอบคอบเพื่อให้มั่นใจถึงเสถียรภาพของราคาตลาดและผลตอบแทนของนักลงทุนในระยะยาว ด้วยการซื้อและใช้งาน Chipper Node ของ DIN ผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมในการตรวจสอบข้อมูลและกระบวนการเวกเตอร์และรับรางวัลโทเค็น$DIN จากการขุดโหนด ด้านล่างนี้คือการวิเคราะห์โดยละเอียดของอัตราผลตอบแทนที่คาดหวังและระยะเวลาคืนทุนสําหรับโหนด DIN

แผนการขาย DIN

1. แผนการกระจาย Token ของโหนด: DIN จัดสรร 25% ของโทเค็นโหนดของมัน โดย 50% ถูกปลดล็อคในปีแรก นอกจากนี้ยังมีการแจก Token $DIN เพิ่มเติมให้กับผู้ถือ Token $xDIN โดยปลดล็อค 100% ที่งาน Token Generation Event (TGE) ผู้ถือ Chipper Node ยังจะได้รับ Token จากการแจกฟรี 13% โดยปลดล็อคเป็นเส้นตรงตามระยะเวลา 6 เดือนตามหลังจาก TGE แผนการกระจายนี้ช่วยรักษาความมั่นคงของราคาตลาดโทเค็นและลดความผันผวนของราคาที่เกิดขึ้นจากการเข้ามาของโทเค็นมากในช่วงเวลาสั้น
2. ขั้นตอนการขายโหนดของ DIN: การขายโหนดแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน: การขายล่วงหน้าการขายรายการที่อนุญาตพิเศษและการขายสาธารณะ แต่ละขั้นตอนมีการกําหนดราคาและเงื่อนไขที่แตกต่างกันเพื่อดึงดูดนักลงทุนประเภทต่างๆ การขายล่วงหน้ามีเป้าหมายที่ผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ในช่วงต้นและผู้สนับสนุนหลักของชุมชน การขายรายการที่อนุญาตพิเศษมุ่งเป้าไปที่สถาบันเฉพาะพันธมิตรชุมชนและ KOL และการขายต่อสาธารณะเปิดให้ประชาชนทั่วไปเข้าชม
3. กลไกการเชิญชวน: DIN ได้นำเสนอกลไกการเชิญชวนที่ผู้ใช้เดิมสามารถเชิญชวนผู้ใช้ใหม่ให้ซื้อโหนด และทั้งสองฝ่ายจะได้รับรางวัลโทเค็นเพิ่มเติม กลไกนี้ช่วยขยายฐานผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความสัมพันธ์และความภักดีในชุมชน

ราคาและระยะเวลาการคืนทุนสำหรับรอบโหนดที่แตกต่างกันคือดังนี้

ด้วยอุปทานรวม 100 ล้าน$DIN และการใช้ io.net ซึ่งเป็นโครงการ DePIN อีกโครงการหนึ่งที่มียอดขายโหนดและระดมทุนได้ 10 ล้านดอลลาร์ก่อน TGE โดยมี FDV ปัจจุบัน 1.5 พันล้านดอลลาร์เป็นเกณฑ์มาตรฐานเราถือว่าราคา 15 ดอลลาร์สําหรับ$DIN โหนดหลัง TGE และโหนดปฏิบัติการ 50% โหนด Tier 1 ที่ขายล่วงหน้ามีให้ฟรีสําหรับผู้ถือ xData Chip NFT ที่มีสิทธิ์และผู้สนับสนุนชุมชนบางรายดังนั้นจึงไม่มีข้อกังวลเรื่องจุดคุ้มทุน ผู้เข้าร่วมสามารถเริ่มขุดได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และแปลงเวเฟอร์เป็นจุด Airdrop $xDIN จุดเพื่อรับส่วนแบ่งของ Airdrop $DIN ในการขายรายการที่อนุญาตพิเศษ Tier 2 โหนดมีราคาอยู่ที่ 99 ดอลลาร์ โดยคาดว่าจะได้รับรางวัลปีแรกที่ 106 $DIN มูลค่า 1,590 ดอลลาร์ และนักลงทุนจะคุ้มทุนใน 27 วันตามกฎการเปิดตัว การขายสาธารณะแบ่งออกเป็นสองขั้นตอน: โหนดระดับ 3 มีราคาอยู่ที่ $ 149 ให้รางวัลปีแรก 133 $DIN มูลค่า $ 1,995 โดยมีระยะเวลาคุ้มทุน 36 วัน โหนด Tier 6 มีราคาอยู่ที่ $300 โดยเสนอรางวัลปีแรก 265 $DIN มูลค่า $3,975 โดยมีระยะเวลาคุ้มทุน 3 เดือน

เมื่อเทียบกับโครงการกระแสหลักล่าสุดอื่น ๆ เช่น Aethir และ CARV การขายโหนดของ DIN มีข้อได้เปรียบในด้านราคาความเร็วในการปลดล็อกและกลไกการให้รางวัล โทเค็นโหนดของ Aethir ถูกปลดล็อกในช่วงสี่ปีซึ่งนําไปสู่ระยะเวลาคืนทุนที่ยาวนานขึ้นในขณะที่ CARV แม้จะใช้กลยุทธ์การขายหลายรอบ แต่ก็มีอัตราผลตอบแทนโดยรวมต่ํากว่า DIN ในขณะเดียวกันการขายโหนดของ DIN ให้ความเร็วในการปลดล็อกที่เร็วขึ้นและกลไกการให้รางวัลที่ยืดหยุ่นช่วยให้นักลงทุนเห็นผลตอบแทนในระยะเวลาอันสั้นในขณะที่รักษาเสถียรภาพของราคาตลาดและลดความเสี่ยงในการลงทุน

ความแข็งแกร่งทางเทคนิคและศักยภาพในตลาดของ DIN

ความแข็งแกร่งทางเทคนิค

DIN โดดเด่นในฐานะเลเยอร์การประมวลผลข้อมูล AI แบบแยกส่วนตัวแรกซึ่งแสดงให้เห็นถึงนวัตกรรมทางเทคนิคที่โดดเด่นและข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใคร เทคโนโลยีหลักของมันเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลแบบกระจายอํานาจและการประมวลผลแบบเวกเตอร์โดยนําเสนอบริการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ วิธีการนี้ไม่เพียง แต่เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล แต่ยังช่วยให้มั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว นอกจากนี้โหนด Chipper Node ของ DIN ยังมีข้อได้เปรียบที่สําคัญในการตรวจสอบข้อมูลและการคํานวณรางวัลทําให้ผู้ถือโหนดสามารถมีส่วนร่วมในการดําเนินงานและการบํารุงรักษาของเครือข่ายได้โดยตรงซึ่งจะช่วยเสริมสร้างการกระจายอํานาจและความแข็งแกร่งของเครือข่าย

ศักยภาพตลาด

ศักยภาพที่ใหญ่ของตลาด AI และข้อมูลเป็นปัจจัยหลักที่สำคัญสำหรับการพัฒนาของ DIN ด้วยการก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของประชากรประชากรประชากรประชากรประชากรประชากร และเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ ความต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงกำลังเพิ่มขึ้น DIN ด้วยเทคโนโลยีและรูปแบบธุรกิจนวัตกรรมของมัน ให้บริการกระบวนการดำเนินการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับโมเดล AI ลดค่าใช้จ่ายในการเข้าถึงข้อมูลและการประมวลผลอย่างมีนัยยะนำ DIN ในตลาดที่แข่งขันอย่างดี มีศักยภาพทางตลาดที่มีน้ำหนักและมีโอกาสในการเติบโตอย่างมาก

พื้นหลังของเงินทุน

การสนับสนุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุนทุน

สรุปผล

แม้จะมีแรงกระแทกเมื่อเร็ว ๆ นี้ต่อตลาดทุนทั่วโลกและการดิ่งลงของตลาดสกุลเงินดิจิทัลในเวลาต่อมา แต่ความตื่นตระหนกในปัจจุบันในตลาดรองยังไม่บรรเทาลงอย่างเต็มที่ อย่างไรก็ตาม, การเข้าร่วมในการขายโหนดอาจเสนอโอกาสผลตอบแทนที่สูงขึ้นในช่วงความวุ่นวายของตลาด, ให้ผลตอบแทนรางวัลโหนดที่เชื่อถือได้มากขึ้นเมื่อเทียบกับตลาดรอง. DIN พร้อมการกระจายรางวัลโทเค็นโหนดโดยละเอียดและวิธีการขายที่ยืดหยุ่นให้ผลตอบแทนที่สูงขึ้นแก่นักลงทุนและระยะเวลาคืนทุนที่สั้นลง เมื่อสภาพเศรษฐกิจมหภาคทรงตัวและการคาดการณ์การปรับลดอัตราดอกเบี้ยเป็นรูปธรรมตลาดกระทิงคาดว่าจะกลับมาในช่วงครึ่งหลังของปี ด้วยวิธีการแบบบูรณาการในการแยกส่วน DePIN และการเล่าเรื่อง AI DIN พร้อมที่จะเป็นผู้นําคลื่นในเศรษฐกิจข้อมูลส่วนตัวท่ามกลางการพัฒนา AI อย่างรวดเร็วและประสิทธิภาพในตลาดอนาคตนั้นคุ้มค่าที่จะรอคอย

คำแถลง:

1. บทความนี้ถูกทำซ้ำจาก [การวิจัยเว็บ3 ของ GO2MARS], ชื่อเรื่องต้นฉบับคือ “New Paradigm of AI Data Economy: มองมุมมองที่มี DIN และการขายโหนดจากมุมมองของการประมวลผลข้อมูลแบบโมดูล”, ลิขสิทธิ์เป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [ D^2Labs], if you have any objection to the reprint, please contact ทีม Gate Learn, ทีมจะจัดการกับมันโดยเร็วที่สุดตามขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง

2. คำคำชี้แจง: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงอยู่ในบทความนี้แสดงถึงมุมมองส่วนบุคคลของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นที่สรรเสริญของคำแนะนำในการลงทุนใด ๆ

3. เวอร์ชันภาษาอื่นของบทความถูกแปลโดยทีม Gate Learn ไม่ได้กล่าวถึงโหนดGate.io, บทความที่แปลอาจไม่สามารถทำสำเนา แจกจ่าย หรือลอกเลียนได้