GRASS, DePIN และข้อมูลสำหรับ AI: จากกระแสฮype สู่รายได้จริง?

"แบนด์วิดท์ของคุณกำลังสะสม GRASS points" หากคุณเคยเห็นข้อความนั้นใน Discord หรือ X แสดงว่าคุณได้เห็นแนวหน้าล่าสุดของ DePIN แล้ว นั่นคือการระดมพลังมวลชนเพื่อรวบรวมข้อมูลเว็บสาธารณะสำหรับการฝึก AI แนวคิดนั้นเรียบง่าย—ให้ยืมการเชื่อมต่อที่ไม่ได้ใช้งาน ช่วยรวบรวมชุดข้อมูลที่ต้องการสูง และรับส่วนแบ่งจากผลประโยชน์

ในขณะเดียวกัน ทีม AI ก็ยังคงเผยแพร่ RFP สำหรับข้อมูลใหม่ที่เป็นไปตามข้อกำหนดและเฉพาะโดเมนอยู่เสมอ ระหว่างแรงทั้งสองนั้นมีคำถามสำคัญที่นักพัฒนาและผู้ถือโทเค็นต่างก็ให้ความสนใจ: DePIN แบบ data-for-AI อย่าง GRASS จะสามารถก้าวข้ามจากกระแสไปสู่ลูกค้าที่จ่ายเงินจริงได้หรือไม่?

ภาพรวมทั้งหมด

DePIN—เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายศูนย์—ได้รับความสนใจครั้งแรกจากไร้สาย (Helium) การทำแผนที่ (Hivemapper) การจัดเก็บข้อมูล (Filecoin/Arweave) และการประมวลผล (Render/Akash) กลุ่มใหม่กำลังแก้ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล AI: รวบรวมเนื้อหาเว็บสาธารณะที่ "หาได้ยาก" ในระดับขนาดใหญ่ ติดตามแหล่งที่มา และนำเสนอให้กับนักพัฒนาโมเดลผ่านโปรแกรม GRASS เป็นชื่อที่โดดเด่นในกลุ่มเฉพาะ data-for-AI นี้

ทำไมถึงเป็นตอนนี้? โมเดลพื้นฐานต้องการข้อมูลที่ทันสมัยและเฉพาะโดเมน ในขณะที่หลายเว็บไซต์จำกัดการ scraping ความตึงเครียดนั้นสร้างมูลค่าพิเศษสำหรับการเข้าถึงที่เชื่อถือได้ เวิร์กโฟลว์การปฏิบัติตามข้อกำหนด และ corpora ที่ไม่ซ้ำกันและปลอดภัยด้านสิทธิ์ ใครได้รับผลกระทบ? ผู้ดำเนินการโหนดที่แสวงหาผลตอบแทน ผู้ซื้อข้อมูลที่ต้องการความครอบคลุมและความสดใหม่ และผู้ถือโทเค็นที่พยายามแยกแยะค่าธรรมเนียมที่ยั่งยืนออกจากการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วย emissions

GRASS อยู่ตรงไหน: Data-as-Infrastructure สำหรับ AI

GRASS วางตำแหน่งตัวเองในเลเยอร์การได้มาซึ่งข้อมูล—ใกล้กับ proxy แบบแบ่งปันแบนด์วิดท์มากกว่าการประมวลผลหรือการจัดเก็บ แทนที่จะเช่า GPU เครือข่ายแบบ GRASS จะเช่า "สายตาบนเว็บ" ผ่าน endpoint แบบกระจาย แนวคิดคือการหาเนื้อหาเว็บสาธารณะที่หลากหลายทางภูมิศาสตร์ ทนต่อขีดจำกัดอัตราที่อิงกับ IP และสอดคล้องกับ robots และเงื่อนไขของเว็บไซต์

อุปทาน: ครัวเรือนและฮอตสปอตในฐานะ endpoint ข้อมูล

ในด้านอุปทาน บุคคลทั่วไปรัน client ที่มีน้ำหนักเบา เครือข่ายอาจกำหนดเส้นทางงานรวบรวมข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบผ่าน endpoint เหล่านี้ ในทางกลับกัน ผู้เข้าร่วมจะสะสมคะแนนหรือโทเค็นที่ผูกกับการมีส่วนร่วมด้านทรัพยากร (uptime, แบนด์วิดท์) ความหายากทางภูมิศาสตร์ และการผ่านตัวกรองคุณภาพ

อุปสงค์: นักพัฒนาโมเดล ผู้จำหน่ายข้อมูล และผู้ประเมิน

ในด้านอุปสงค์ แล็บ AI และผู้จำหน่ายข้อมูลต้องการหน้าผลิตภัณฑ์ใหม่ เอกสาร ฟอรัมเฉพาะกลุ่ม code snippet และเนื้อหาหลายภาษา พวกเขาจ่ายสำหรับคำขอที่เสร็จสมบูรณ์พร้อม audit trail ที่ตรวจสอบได้ และสำหรับการประมวลผลภายหลัง—การลดความซ้ำซ้อน การใส่คำอธิบาย และการกรองความเป็นพิษ ผู้ซื้อบางรายยังต้องการ "ชุดประเมิน" เพื่อทดสอบโมเดล ไม่ใช่แค่ training corpora

กระบวนการทั่วไปของคำขอ

1. ผู้ซื้อส่งข้อกำหนด: โดเมนหรือรูปแบบเป้าหมาย ความถี่ (เช่น daily diffs) และข้อจำกัดการปฏิบัติตามข้อกำหนด
3. เครือข่ายแบ่งงานออกเป็นเส้นทางที่เคารพขีดจำกัดอัตราและกฎ robots.txt ตามที่เหมาะสม
5. Endpoint ที่เข้าร่วมดึงเนื้อหาและแนบ metadata แหล่งที่มา (timestamp, เส้นทาง, hash)
7. pipeline การประมวลผลภายหลังจะทำให้เป็นมาตรฐาน ทำความสะอาด ลดความซ้ำซ้อน และอาจใส่คำอธิบาย
9. ผู้ซื้อได้รับชุดข้อมูลพร้อมใบเสร็จ; smart contract หรือผู้ประสานงานปล่อยการชำระเงิน; endpoint ได้รับส่วนแบ่ง

นั่นคือคำสัญญาระดับสูง ส่วนที่ยากคือการเปลี่ยนมันเป็นใบแจ้งหนี้ที่เกิดขึ้นซ้ำ

ใครจ่ายและทำไม: เศรษฐศาสตร์ของข้อมูลเว็บ

DePIN ด้านการประมวลผลและการจัดเก็บสร้างรายได้โดยตรงผ่านค่าธรรมเนียมการใช้งาน: มีคนเช่า GPU หรือจัดเก็บไฟล์ สำหรับ data-for-AI การสร้างรายได้ขึ้นอยู่กับการโน้มน้าวผู้ซื้อว่าการกำหนดเส้นทางแบบกระจายศูนย์ให้ coverage ที่ไม่ซ้ำกัน ต้นทุนการได้มาที่ต่ำกว่า หรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ดีกว่าผู้ขาย Web2 รูปแบบการกำหนดราคาทั่วไปได้แก่ ต่อหน้า ต่อโทเค็น ต่อกิกะไบต์ หรือต่องาน (crawl + clean + label)

สิ่งที่ผู้ซื้อให้ความสำคัญ

• Coverage: เครือข่ายสามารถเข้าถึงเนื้อหาที่อยู่เบื้องหลังขีดจำกัดอัตราที่อ่อนนุ่มหรือ geofence ได้หรือไม่?
• ความสดใหม่: การอัปเดตมีให้เป็น delta ไม่ใช่การ crawl ใหม่ทั้งหมดหรือไม่?
• คุณภาพ: การลดความซ้ำซ้อน การแท็กภาษา ความสมบูรณ์ของ metadata และ spam น้อย
• การปฏิบัติตามข้อกำหนด: การเคารพ robots เงื่อนไข และกรอบ opt-out; บันทึกแหล่งที่มา
• ความน่าเชื่อถือ: SLA การรับประกันการรันซ้ำ และรหัสความล้มเหลวที่โปร่งใส

การเปรียบเทียบรายได้ DePIN ในแต่ละแนวตั้ง

บทเรียน: DePIN ที่เติบโตแล้วจะเผยแพร่สัญญาณด้านอุปสงค์ที่วัดได้—คีย์ API การเช่า ข้อตกลง จำนวนแพ็กเก็ต สำหรับเครือข่ายแบบ GRASS สิ่งที่เทียบเท่าคือคำขอที่ชำระเงินแล้ว การแปลง RFP และกรอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เผยแพร่ซึ่งชนะการจัดซื้อขององค์กร

สัญญาณที่กระแสกำลังกลายเป็นรายได้

โปรเจกต์มักเน้นจำนวนผู้ใช้และคะแนน สิ่งเหล่านั้นคือสัญญาณอุปทาน ไม่ใช่รายได้ หากคุณกำลังประเมิน GRASS หรือคู่แข่ง ให้ให้ความสำคัญกับตัวชี้วัดด้านอุปสงค์และกระแสเงินสดที่ตรวจสอบได้

KPI ที่เป็นรูปธรรมสำหรับการประเมิน

• ลูกค้าที่จ่ายเงิน: โลโก้ที่ระบุชื่อ (หรือไม่เปิดเผยตัวตนพร้อมการรับรองจากผู้ตรวจสอบ) บนการสมัครสมาชิกข้อมูลหรืองานครั้งเดียว
• ธุรกิจซ้ำ: การต่ออายุชุดข้อมูลแบบ month-over-month ไม่ใช่แค่ pilot
• การปฏิบัติตามระดับบริการ: การเสร็จสมบูรณ์ตรงเวลาตาม SLA; อัตราการรันซ้ำต่ำ
• การยอมรับการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ทีมกฎหมายของผู้ซื้อลงนามในแนวปฏิบัติ robots.txt สิทธิ์ข้อมูล และการจัดการ PII
• การเก็บค่าธรรมเนียม on-chain: การแบ่งการชำระเงินของผู้ซื้อที่มองเห็นได้ไปยัง treasury ของโปรโตคอลและโหนด ไม่ใช่แค่ token emissions
• การตรวจสอบอิสระ: การยืนยันจากบุคคลที่สามเกี่ยวกับแหล่งที่มาของข้อมูลและความสมบูรณ์ของ pipeline

เศรษฐศาสตร์หน่วยที่ดี

แม้จะมีลูกค้าที่จ่ายเงิน ค่าใช้จ่ายอาจพุ่งสูงขึ้นหาก sybil farm เพิ่มรางวัลอุปทาน เครือข่ายที่น่าเชื่อถือจะจำกัดสิ่งจูงใจ ใช้การป้องกันด้านตัวตนและการต่อต้านการฉ้อโกง และค่อยๆ เปลี่ยนการจ่ายเงินจาก emissions ไปสู่รายได้จากค่าธรรมเนียมจริง ติดตามการเปลี่ยนแปลงใน "ส่วนแบ่ง emissions vs. ส่วนแบ่งค่าธรรมเนียม" เมื่อเวลาผ่านไป

การออกแบบโทเค็นและคะแนน: อ่านระหว่างบรรทัด

DePIN แบบ data-for-AI หลายแห่งเริ่มต้นด้วยโปรแกรมคะแนนเพื่อสร้างอุปทาน คะแนนไม่ใช่รายได้ คะแนนคือคำสัญญาว่าโทเค็นในอนาคตอาจได้รับการแจกจ่ายตามการมีส่วนร่วมในปัจจุบัน ก่อนที่จะลงทุนทรัพยากรหรือเงินทุน โปรดอ่านรายละเอียดปลีกย่อย

สิ่งที่ควรตรวจสอบในการออกแบบโทเค็นแบบ GRASS

1. ตารางการปล่อย: โทเค็นปล่อยไปยังโหนด ทีม และนักลงทุนเร็วแค่ไหน? การปล่อยในช่วงต้นที่สูงอาจกดราคาและท่วม payouts ที่อิงกับค่าธรรมเนียม
3. Vesting และ cliff: การล็อคนานสำหรับ insider ลดแรงกดดันการขายทันทีแต่ยังส่งสัญญาณความยาวของการให้คำมั่นสัญญา
5. ประโยชน์ใช้สอย: โทเค็นรักษาความปลอดภัยเครือข่าย (staking, slashing) และแบ่งปันในค่าธรรมเนียมโปรโตคอลหรือไม่ หรือส่วนใหญ่ใช้สำหรับการกำกับดูแลและรางวัล?
7. ท่อค่าธรรมเนียม: การชำระเงินของผู้ซื้ออยู่บน on-chain หรือไม่ และกำหนดเส้นทางไปยังโหนด/treasury อย่างไร?
9. การต้านทาน Sybil: การตรวจสอบอุปกรณ์ ชื่อเสียง และการถ่วงน้ำหนักทางภูมิศาสตร์เทียบกับแบนด์วิดท์ดิบเพื่อป้องกัน endpoint ที่ทำฟาร์ม
11. hooks การปฏิบัติตามข้อกำหนด: กลไกเพื่อบล็อกโดเมนต้องห้าม เคารพ robots.txt และเสนองานที่อิง allowlist

การเปลี่ยนผ่านจากคะแนนเป็นโทเค็น

เมื่อคะแนนแปลงเป็นโทเค็น ผู้เข้าร่วมควรคาดหวังการตรวจสอบ KYC/AML ในเขตอำนาจศาลบางแห่ง การตรวจสอบการต่อต้านการฉ้อโกง และการปรับสำหรับ traffic คุณภาพต่ำ วางแผนสำหรับความเป็นไปได้ที่คะแนน "headline" อาจไม่เท่ากับโทเค็น "final" หลังจากการถ่วงน้ำหนักคุณภาพ

ข้อจำกัดด้านกฎระเบียบและจริยธรรมบนข้อมูลเว็บ

Data-for-AI ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านวิศวกรรม แต่ยังเป็นความท้าทายทางกฎหมายและจริยธรรมด้วย ผู้ซื้อต้องการการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่พิสูจน์ได้มากขึ้นเพื่อลดความเสี่ยงปลายน้ำ เครือข่ายที่ฝังการปฏิบัติตามข้อกำหนดไว้อาจน่าดึงดูดใจมากกว่านายหน้าข้อมูลในตลาดสีเทา

Robots เงื่อนไข และประโยชน์สาธารณะ

หลายเว็บไซต์เผยแพร่ไฟล์ robots.txt และเงื่อนไขการให้บริการที่ควบคุมการเข้าถึงแบบอัตโนมัติ เครือข่ายที่เข้าหาองค์กรต้องการนโยบายที่ชัดเจนสำหรับการปฏิบัติตามหรือเจรจาการเข้าถึง และสำหรับการขึ้นบัญชีดำโดเมนที่ห้ามการ scraping พื้นที่สีเทาแตกต่างกันตามเขตอำนาจศาล และกฎหมายตัวอย่างมีการพัฒนา; ทีมจัดซื้อที่ระมัดระวังจะเลือกผู้ขายที่มีค่าเริ่มต้นที่อนุรักษ์นิยม

ข้อมูลส่วนบุคคลและระบบความเป็นส่วนตัว

แม้เมื่อกำหนดเป้าหมายหน้าสาธารณะ ข้อมูลส่วนบุคคลอาจปรากฏโดยบังเอิญ การปฏิบัติตาม GDPR (EU) และ CCPA/CPRA (แคลิฟอร์เนีย) ต้องการการลดขนาดให้เหลือน้อยที่สุด การ opt-out เมื่อเหมาะสม และการจัดการหมวดหมู่ที่ละเอียดอ่อนอย่างระมัดระวัง สำหรับกรอบอ้างอิง ดูแหล่งข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ GDPR และ CCPA ของแคลิฟอร์เนีย

แหล่งที่มาและการอนุญาตสิทธิ์

ชุดข้อมูลที่มีมูลค่าสูงมักรวมข้อความสาธารณะกับ corpora ที่มีใบอนุญาตเปิดและข้อมูลจากแหล่งแรก การติดตามใบอนุญาตต้นทางและการให้เครดิตเป็นสิ่งสำคัญ คาดว่าจะมีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ "หลักฐานแหล่งที่มาของข้อมูล" เพื่อให้นักพัฒนาโมเดลสามารถแสดงการปฏิบัติตามข้อกำหนดต่อลูกค้าและหน่วยงานกำกับดูแล

บทเรียนจาก DePIN ที่พบผู้ซื้อแล้ว

แม้ DePIN แบบ data-for-AI จะใหม่กว่า แต่แนวตั้งอื่นๆ ก็มีแนวทางสำหรับการก้าวข้ามกระแส

เครือข่ายการประมวลผล

ตลาด GPU อย่าง Akash และ Render แสดงให้เห็นว่าตลาดค่าธรรมเนียม on-chain ที่โปร่งใสและใบเสร็จงานช่วยให้ผู้ซื้อไว้วางใจในอุปทานแบบกระจายศูนย์ เมื่อเวลาผ่านไป แนวโน้มการใช้งาน—การเช่า ระยะเวลาของงาน—กลายเป็นตัวชี้วัด north star ที่โดดเด่นกว่าสิ่งจูงใจโทเค็น

เครือข่ายการจัดเก็บ

การมุ่งเน้นของ Filecoin ในข้อตกลงการจัดเก็บและกรอบหลักฐานที่ตรวจสอบได้แสดงให้เห็นว่าการรับรองทางการเข้ารหัสสามารถแปลง "ฉันเก็บข้อมูลของคุณ" เป็นข้อเท็จจริงที่เรียกเก็บเงินและตรวจสอบได้ DePIN ข้อมูลสามารถสะท้อนสิ่งนี้ด้วย hash แหล่งที่มาและการรับรองเส้นทาง

การทำแผนที่และไร้สาย

Hivemapper และ Helium เน้นย้ำความสำคัญของการเปลี่ยนจากการเติบโต hotspot เชิงเก็งกำไรไปสู่การบริโภคด้านอุปสงค์ที่วัดได้ (การเรียก API จำนวนแพ็กเก็ต รายได้สมาชิก) เครือข่าย data-for-AI ควรให้ความสำคัญกับการเผยแพร่การใช้งานของผู้ซื้อเหนือจำนวนโหนดหลักเท่าๆ กัน

แนวโน้มตลาด: สิ่งที่อาจปลดล็อคอุปสงค์ที่ยั่งยืน

ตัวเร่งปฏิกิริยาระยะใกล้สำหรับเครือข่ายแบบ GRASS มีความเป็นจริง ไม่ใช่แค่ฉูดฉาด

• การบูรณาการองค์กร: SDK และสัญญาที่เรียบง่ายที่ให้ทีม AI "สมัครสมาชิก" ฟีดข้อมูลพร้อม compliance toggle
• การเชี่ยวชาญโดเมน: ชุดข้อมูลแนวตั้ง (เช่น e-commerce delta เอกสารนักพัฒนา บทคัดย่อทางวิทยาศาสตร์) ที่ความสดใหม่มีมูลค่าพิเศษ
• การแข่งขันคุณภาพ: Leaderboard สำหรับอัตราการลดความซ้ำซ้อน การกรองความเป็นพิษ หรือคุณภาพหลายภาษาที่ผู้ซื้อสามารถตรวจสอบได้
• กรอบความไว้วางใจ: ผู้ตรวจสอบอิสระที่รับรองว่า pipeline เคารพกฎการเข้าถึงและบรรทัดฐานความเป็นส่วนตัว
• เหตุการณ์สำคัญ fee-first: การแบ่งสาธารณะที่ส่วนแบ่งที่เพิ่มขึ้นของรางวัลโหนดมาจากค่าธรรมเนียมผู้ซื้อ ไม่ใช่ token emissions

ไม่มีสิ่งใดรับประกันความสำเร็จ แต่มันร่างเส้นทางที่น่าเชื่อถือจากโปรแกรมคะแนนไปสู่ใบแจ้งหนี้ที่ลูกค้าที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยงจ่าย

ความเสี่ยง & สิ่งที่อาจผิดพลาด

• การขาดแคลนอุปสงค์: ผู้ซื้อ AI อาจชอบผู้ขาย Web2 ที่มีอยู่ซึ่งมีการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการสนับสนุนที่เติบโตแล้ว
• ข้อพิพาทด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด: แนวปฏิบัติการ scraping อาจก่อให้เกิดความท้าทายทางกฎหมายหรือการบล็อกระดับเว็บไซต์
• Sybil และการฉ้อโกง: endpoint ที่ทำฟาร์ม ภูมิศาสตร์ปลอม และ traffic สังเคราะห์อาจระบาย rewards และลดคุณภาพ
• การบิดเบือนสิ่งจูงใจโทเค็น: emissions สูงอาจปิดบังอุปสงค์ที่อ่อนแอและนำไปสู่วงจร boom-bust เมื่อรางวัลลดลง
• การเปลี่ยนสู่การรวมศูนย์: การพึ่งพาผู้ซื้อหรือผู้ประสานงานเพียงไม่กี่รายบั่นทอนการกระจายศูนย์และอำนาจการต่อรอง
• ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: การจัดการข้อมูลส่วนบุคคลที่ไม่ถูกต้องหรือการใช้ประโยชน์จาก pipeline อาจนำไปสู่ค่าปรับหรือความเสียหายต่อชื่อเสียง
• การกระจุกตัวของลูกค้า: การสูญเสียผู้ซื้อรายใหญ่สามารถทำให้รายได้ดิ่งลงและทิ้งอุปทานส่วนเกินไว้โดยไม่มีประโยชน์

สำหรับการวิเคราะห์ DePIN และ data-for-AI อย่างต่อเนื่อง Crypto Daily ติดตามการพัฒนาตลาด เศรษฐศาสตร์โทเค็น และการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบ คุณสามารถติดตามการรายงานล่าสุดของเราได้ที่ Crypto Daily

คำถามที่พบบ่อย

GRASS เป็นเครือข่ายการประมวลผล การจัดเก็บ หรือแบนด์วิดท์?

GRASS อยู่ในเลเยอร์การได้มาซึ่งข้อมูล แทนที่จะเช่าวงจรการประมวลผลหรือการจัดเก็บ มันประสานงาน endpoint แบบกระจายเพื่อรวบรวมเนื้อหาเว็บสาธารณะสำหรับชุดข้อมูล AI โดยมีแหล่งที่มาและการทำความสะอาดเป็นชั้นบนสุด

อะไรที่จะนับเป็นรายได้จริงสำหรับ DePIN แบบ data-for-AI?

ลูกค้าที่ลงนามและจ่ายเงิน; การสมัครสมาชิกชุดข้อมูลซ้ำ; การส่งมอบตรงเวลาตาม SLA; และส่วนแบ่งที่มองเห็นได้ของรางวัลโหนดที่ได้รับทุนจากค่าธรรมเนียมผู้ซื้อแทนที่จะเป็น token emissions

โหนดหาเงินได้อย่างไรในโมเดลแบบ GRASS?

โหนดมีส่วนร่วมด้วยแบนด์วิดท์และความพร้อมใช้งานเพื่อทำงานรวบรวมข้อมูลให้สมบูรณ์ รายได้มักเริ่มต้นเป็นคะแนนในระหว่างการ bootstrap จากนั้นเปลี่ยนเป็นโทเค็นและ—ในอุดมคติ—รายได้จากค่าธรรมเนียมเมื่ออุปสงค์ที่จ่ายเงินเติบโต

ผู้ซื้อข้อมูลและโหนดควรพิจารณาปัญหาทางกฎหมายใด?

การเคารพ robots.txt และเงื่อนไขของเว็บไซต์ การหลีกเลี่ยงเป้าหมายต้องห้าม การจัดการข้อมูลส่วนบุคคลโดยบังเอิญตาม GDPR/CCPA และการรักษาแหล่งที่มาที่ตรวจสอบได้ ผู้ซื้อมักจะต้องการข้อผูกพันการปฏิบัติตามข้อกำหนดตามสัญญา

ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าโปรแกรมคะแนนจะแปลงเป็นมูลค่าโทเค็น?

มองหาตารางการปล่อยที่ชัดเจน กลไกการแบ่งปันค่าธรรมเนียม การควบคุม anti-sybil และตัวชี้วัดอุปสงค์ที่เผยแพร่ หากไม่มีสิ่งเหล่านั้น คะแนนส่วนใหญ่วัดอุปทาน ไม่ใช่ market fit

มีเกณฑ์มาตรฐานจากภาค DePIN อื่นๆ หรือไม่?

ใช่ เครือข่ายการประมวลผลเผยแพร่ค่าธรรมเนียมเช่า on-chain และการใช้งาน เครือข่ายการจัดเก็บรายงานกระแสข้อตกลงและการต่ออายุ การทำแผนที่และไร้สายเผยแพร่การใช้งาน API และตัวชี้วัดแพ็กเก็ต/สมาชิก Data-for-AI ควรเผยแพร่ปริมาณคำขอที่ชำระเงินแล้วและอัตราการต่ออายุ

ความเสี่ยงที่ถูกมองข้ามมากที่สุดคืออะไร?

การเสื่อมคุณภาพ เมื่ออุปทานเติบโต sybil farm และ traffic คุณภาพต่ำสามารถกัดกร่อนมูลค่าชุดข้อมูลอย่างเงียบๆ หากไม่มีการยืนยันและชื่อเสียงที่แข็งแกร่ง การเลิกใช้ของผู้ซื้ออาจพุ่งสูงขึ้นก่อนที่ชุมชนจะสังเกตเห็น

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: บทความนี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น ไม่ได้มีวัตถุประสงค์หรือตั้งใจให้ใช้เป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือคำแนะนำอื่นๆ