Передмова

Штучний інтелект безсумнівно є однією з найгарячіших галузей у світі сьогодні, з передовими стартапами, такими як OpenAI в Силіконовій Долині, і вітчизняними гравцями, такими як Moonshot і Zhipu Qingyan, які приєдналися до революції ШІ. Штучний інтелект не тільки визначає тенденції у технологіях, але й є однією з провідних галузей на ринку криптовалют цього року. Незважаючи на останню турбулентність на ринку, лідер ШІ Bittensor (TAO) залишається на передньому краю, забезпечуючи більше 5-кратного прибутку порівняно з іншими новими токенами цього року. Через те, що технологія ШІ продовжує розвиватися і застосовуватися, значення даних як основи розвитку ШІ стає все більш очевидним.

Під поточним приливом ери штучного інтелекту важливість та потенційна вартість даних досягли небачених висот. Статистика показує, що провідні компанії, які спеціалізуються на великих моделях штучного інтелекту, щорічно повинні обробляти та використовувати мільярди наборів даних, при цьому ефективність та точність цих наборів даних безпосередньо впливають на результати навчання моделей штучного інтелекту. Однак вартість отримання даних зростає, що становить значний виклик для компаній, що працюють у галузі штучного інтелекту.

Оптимізація продуктивності ґрунтується на зростаючому обсязі споживання даних. Наприклад, OpenAI використовувала приблизно 45 ТБ текстових даних для навчання моделі GPT-3, при цьому витрати на навчання моделі GPT-4 сягають до 78 мільйонів доларів; обчислювальні витрати моделі Gemini Ultra від Google становлять приблизно 191 мільйон доларів. Ці величезні вимоги до даних не є унікальними для OpenAI; інші компанії зі штучного інтелекту, такі як Google та Meta, також повинні мати справу з величезними обсягами даних при навчанні великих моделей штучного інтелекту.

Ефективність даних потребує уваги. Ефективні дані повинні бути високоякісними, безпристрасними та багатими на інформацію про особливості, щоб забезпечити точні прогнози моделями штучного інтелекту. Наприклад, OpenAI використовувала різноманітні джерела для GPT-3, включаючи книги, статті та веб-сайти, щоб забезпечити різноманітність та представництво даних. Однак, ефективність даних залежить не тільки від їх джерела; вона включає очищення даних, анотування та попередню обробку, для чого потрібні значні зусилля та ресурси.

Економічні розрахунки не можуть бути ігноровані. Вартість збору та обробки даних часто недооцінюється, але може бути значною. Сам процес анотування даних є витратним за часом і коштами і часто вимагає ручної праці. Після збору даних вони повинні бути очищені, організовані та оброблені для ефективного використання алгоритмами штучного інтелекту. За даними McKinsey, вартість навчання великої моделі штучного інтелекту може досягати мільйонів доларів. Крім того, будівництво та підтримка центрів обробки даних та обчислювальної інфраструктури є значними витратами.

В цілому, навчання великих моделей ШІ сильно залежить від якісних даних, де кількість, ефективність та вартість їх отримання безпосередньо впливають на продуктивність та успішність моделей ШІ. У майбутньому ефективне отримання та використання даних стане ключовим конкурентним фактором для компаній, які займаються ШІ.

У цьому контексті DIN (раніше Web3Go), як перший модульний шар передпроцесування даних зі штучним інтелектом, вийшов на передній план. DIN має на меті вести тенденцію в економіці даних, де кожен може монетизувати особисті дані через децентралізовану валідацію даних та векторизацію обробки, а підприємства можуть ефективніше та економічніше отримувати дані. DIN вже забезпечив 4 мільйони доларів США венчурного фінансування від Binance Labs та ще 4 мільйони доларів США перед включенням в лістинг від інших установ, спільнот та мереж KOL, з поточною оцінкою вартості 80 мільйонів доларів США. Це відображає високе визнання ринку його потенціалу та майбутнього розвитку. Серед партнерів є Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network та Manta Network.

Нода підготовки даних DIN - Чіппер-нода

Позиціонування ринку DIN є чітким і спрямованим на створення децентралізованої мережі інтелектуальних даних в галузі штучного інтелекту та даних. Chipper Node відіграє важливу роль в екосистемі DIN, обробляючи перевірку даних, векторизацію обробки та розрахунок винагород, що робить його основною складовою попереднього оброблювального шару даних DIN. Щоб просувати господарство даних більш широко, DIN відкрив продажі Chipper Nodes для загального користування, щоб залучити більше користувачів до розвитку та підтримки мережі, отримуючи при цьому винагороди, створюючи позитивний зворотний зв'язок, що сприяє зростанню екосистеми DIN та господарства даних.

Як новий метод емісії токенів, модель продажу вузлів швидко набула популярності на ринку криптовалют через свої унікальні переваги. Порівняно з традиційними відкритими продажами, вона пропонує інвесторам більшу гнучкість та потенційний прибуток. Суть цієї моделі полягає в тому, що, продаючи вузли, команди проектів можуть краще стимулювати ранніх учасників, забезпечуючи децентралізацію мережі та максимізацію економічних вигод.

План продажу вузла DIN буде проводитися поетапно, включаючи передпродаж, продаж на білому списку та публічну продажу, кожна з яких має відмінні умови участі та механізми винагород. Правила розподілу та розблокування вузлових токенів DIN ретельно розроблені для забезпечення стабільності ринкової ціни та довгострокового доходу для інвесторів. Купуючи та працюючи з вузлом Chipper DIN, користувачі можуть не тільки займатися перевіркою даних та векторизацією, але й отримувати значні винагороди в токенах $DIN.

З постійним розвитком ринків штучного інтелекту та даних DIN готується стати лідером у цій галузі. Наступні розділи розглянуть модель продажів Chipper Node та його унікальні переваги на ринку, аналізуючи рівні доходності та періоди окупності, щоб розкрити його майбутній інвестиційний потенціал та перспективи зростання.

Аналіз очікуваних рівнів прибутку та період окупності

План продажу вузла DIN буде здійснюватися поетапно, включаючи передпродаж, продаж білого списку та публічний продаж, кожен з різними умовами участі та механізмами винагороди. Правила розподілу та розблокування токенів вузла були уважно розроблені, щоб забезпечити стабільність ринкової ціни та довгостроковий прибуток для інвесторів. Купуючи та експлуатуючи вузол Chipper DIN, користувачі можуть брати участь в процесах валідації даних та векторизації та отримувати винагороду у токенах $DIN від майнінгу вузлів. Нижче наведено детальний аналіз очікуваних ставок прибутку та періодів окупності для вузлів DIN.

План продаж DIN

1. План розподілу винагороди токенів вузла: DIN виділяє 25% своїх токенів вузла, з яких 50% розблоковуються протягом першого року. Крім винагороди за майнінг вузла, додаткові токени $DIN будуть роздаватися власникам токенів $xDIN, розблоковуючись на 100% під час події з генерації токенів (TGE). Власники Chipper Node також отримають 13% роздавання токенів з лінійним розблокуванням протягом шести місяців після TGE. Цей план розподілу допомагає зберегти стабільну ціну на ринку токенів і зменшує волатильність ціни, спричинену значним поповненням токенів протягом короткого періоду.
2. Фази продажу вузлів DIN: Продаж вузла поділяється на три етапи: передпродаж, продаж білого списку та публічний продаж. Кожен етап має різну ціноутворення та умови для привернення різних типів інвесторів. Передпродаж спрямований на ранніх користувачів продукту та основних учасників спільноти; продаж білого списку призначений для конкретних установ, партнерів спільноти та KOLs; а публічний продаж відкритий для широкої громадськості.
3. Механізм запрошення: DIN впровадив механізм запрошення, за допомогою якого існуючі користувачі можуть запрошувати нових користувачів на придбання вузлів, і обидві сторони отримають додаткову винагороду у вигляді токенів. Цей механізм ефективно розширює користувацьку базу і збільшує залученість і лояльність спільноти.

Ціни та періоди повернення для різних раундів ноди наступні

Із загальною пропозицією 100 мільйонів $DIN і використовуючи io.net — ще один проєкт DePIN, який також мав продажі вузлів і залучив 10 мільйонів доларів до TGE з поточним FDV у 1,5 мільярда доларів — як орієнтир, ми припускаємо ціну в 15 доларів США за $DIN пост-TGE і 50% операційних вузлів. Вузли попереднього продажу Tier 1 пропонуються безкоштовно власникам NFT xData Chip і деяким учасникам спільноти, тому немає жодних проблем з беззбитковістю. Учасники можуть почати майнінг заздалегідь і конвертувати свої пластини в $xDIN очок аірдропу, щоб отримати частку від $DIN аірдропу. У білому списку 2-го рівня ноди оцінюються в 99 доларів США, з очікуваною винагородою за перший рік у розмірі 106 $DIN вартістю 1 590 доларів США, а інвестори вийдуть на беззбитковість через 27 днів згідно з правилами випуску. Публічний продаж розділений на два етапи: ноди Tier 3 оцінюються в 149 доларів США, що забезпечує винагороду за перший рік у розмірі 133 $DIN вартістю 1 995 доларів США з періодом беззбитковості 36 днів. Ноди 6-го рівня оцінюються в 300 доларів США, пропонуючи винагороду за перший рік у розмірі 265 $DIN вартістю 3 975 доларів США з періодом беззбитковості 3 місяці.

Порівняно з іншими недавніми основними проектами, такими як Aethir та CARV, продажі вузлів DIN пропонують переваги щодо ціни, швидкості розблокування та механізмів винагороди. Токени вузла Aethir розблоковані протягом чотирьох років, що призводить до більш тривалого періоду окупності, тоді як CARV, незважаючи на використання стратегії багаторазових продажів, пропонує загальний рівень прибутковості, який нижчий, ніж у DIN. Тим часом продажі вузлів DIN забезпечують швидкість розблокування та гнучкий механізм винагороди, що дозволяє інвесторам отримувати прибуток протягом коротшого періоду, зберігаючи стабільність цін на ринку та зменшуючи інвестиційні ризики.

технічна міць DIN та ринковий потенціал

Технічна сила

DIN виділяється як перший модульний шар підготовки даних для штучного інтелекту, що демонструє помітні технічні інновації та унікальні переваги. Його основна технологія передбачає децентралізовану перевірку даних та векторизовану обробку, що пропонує ефективні та надійні послуги з попередньої обробки даних. Цей підхід не тільки підвищує ефективність обробки даних, але й забезпечує безпеку та приватність даних. Крім того, Chipper Node вузли DIN мають значні переваги в перевірці даних та розрахунках винагород, що дозволяє власникам вузлів безпосередньо брати участь в операціях та обслуговуванні мережі, подальше зміцнення децентралізації та надійності мережі.

Потенціал ринку

Великий потенціал ринків штучного інтелекту та даних - ключовий фактор розвитку DIN. Зі стрімким розвитком технологій штучного інтелекту та великих даних зростає попит на високоякісні дані. DIN завдяки інноваційній технології та бізнес-моделі надає ефективні послуги передпроцесингу даних для моделей штучного інтелекту, що значно зменшує витрати на отримання та обробку даних. Це робить DIN вигідною у конкурентному ринку з величезним потенціалом ринку та перспективами росту.

Капітальне Підґрунтя

Міцна капіталовкладення та підтримка DIN підвищують його конкурентоспроможність на ринку. Проект завершив залучення $4 мільйонів під час посівного раунду фінансування та $4 мільйони під час передіпо-раунду фінансування, що призвело до поточної оцінки вартості в $80 мільйонів. Зокрема, DIN отримав підтримку від провідних інвестиційних установ, таких як Binance Labs, що надає достатню фінансову безпеку та потужні ресурси та мережеву підтримку для його майбутнього розвитку.

Висновок

Незважаючи на нещодавні потрясіння на світових ринках капіталу та подальше падіння ринку криптовалют, нинішня паніка на вторинному ринку не вщухла повністю. Однак участь у продажах вузлів може запропонувати вищі шанси на прибуток під час ринкових потрясінь, забезпечуючи більш надійну прибутковість винагороди вузла порівняно з вторинним ринком. DIN з детальним розподілом винагороди за токени вузлів і гнучким підходом до продажів пропонує інвесторам вищу прибутковість і коротший період окупності. У міру того, як макроекономічні умови стабілізуються, а очікування щодо зниження процентних ставок матеріалізуються, очікується, що бичачий ринок повернеться в другій половині року. Завдяки своєму інтегрованому підходу до модульності, DePIN та наративів штучного інтелекту, DIN готовий очолити хвилю в економіці приватних даних на тлі стрімкого розвитку штучного інтелекту, і його продуктивність на майбутньому ринку варта того, щоб з нетерпінням чекати.

заява:

1. Цю статтю відтворено з [Дослідження WEB3 GO2MARS], початкова назва - "Нова парадигма економіки даних штучного інтелекту: розгляд амбіцій DIN та продажу вузлів з погляду модульної підготовки даних", авторське право належить оригінальному автору [D^2Labs], якщо у вас є заперечення проти передруку, будь ласка, зв'яжіться з нами Команда Gate Learn, команда буде обробляти це якнайшвидше відповідно до відповідних процедур.

2. Увага: Погляди та думки, виражені в цій статті, представляють лише особисті погляди автора і не становлять жодних інвестиційних порад.

3. Інші мовні версії статті перекладаються командою Gate Learn, не вказано вGate.io, перекладена стаття не може бути відтворена, поширена або збагачена плагіатом.