ihopkins

Ostatnio zauważyłem ten sam wzór w Web3: dążenie do zdecentralizowanej infrastruktury obliczeniowej i AI zyskuje na znaczeniu, gdy ludzie szukają alternatyw dla scentralizowanych chmur. Te projekty cicho rozwiązują prawdziwe problemy ze skalowaniem i kosztami.

Fluence ($FLT) buduje bezzezwolenia zdecentralizowaną warstwę chmurową, pozwalając deweloperom na niezawodne uruchamianie obciążeń AI i usług Web3 bez polegania na dużych dostawcach czy pojedynczych punktach kontroli.

Bittensor $TAO tworzy gospodarkę peer-to-peer dla inteligencji maszynowej — współtwórcy zarabiają, dzieląc się modelami, danymi i obliczeniami w wyspecjalizowanych subnetach, które współpracują nad lepszym AI.

Filecoin $FIL napędza ogromną zdecentralizowaną sieć przechowywania, która podwaja się jako tania, trwała infrastruktura dla zbiorów danych AI, punktów kontrolnych modeli i potrzeb danych w dużej skali.

Internet Computer $ICP uruchamia inteligentne kontrakty i pełne aplikacje bezpośrednio na łańcuchu z obliczeniami o wysokiej wydajności, co czyni go silną podstawą dla zdecentralizowanego AI i usług backendowych bez tradycyjnych serwerów.

Zaczyna to wyglądać mniej jak hype, a bardziej jak praktyczna infrastruktura równoległa, która nabiera kształtu. Co o tym myślisz - który z tych projektów ma obecnie najsilniejsze wsparcie w rzeczywistości?

Zauważyłem, że przestrzeń DePIN i zdecentralizowanego obliczeń nadal się rozwija na początku 2026 roku, szczególnie w miarę jak obciążenia AI wymagają coraz bardziej rozproszonej, weryfikowalnej infrastruktury. Przejście w kierunku otwartych alternatyw dla scentralizowanych chmur wydaje się teraz bardziej konkretne, z projektami dostarczającymi rzeczywiste wykorzystanie, a nie tylko obietnice.

Fluence $FLT : Wciąż wyróżnia się dzięki swojemu skupieniu na zdecentralizowanym obliczaniu bezserwerowym, podkreślając weryfikowalną egzekucję, która jest idealna dla agentów AI i aplikacji wymagających dużych ilości danych. Tworzy niszę w niezawodnych, odpornych na cenzurę warstwach chmurowych bez pojedynczych punktów kontroli.

ionet $IO : Ten projekt zyskuje na znaczeniu, agregując GPU do trenowania i wnioskowania AI na żądanie. Wykorzystuje niewykorzystany sprzęt na całym świecie, co sprawia, że zaawansowane obliczenia są dostępne i opłacalne dla programistów borykających się z niedoborem GPU.

Render $RNDR : Kontynuuje dostarczanie mocy GPU z crowdsourcingu do renderowania, generowania obrazów AI i zadań wideo. Integracje w rzeczywistym świecie sieci pokazują, jak DePIN może efektywnie radzić sobie z wymaganiami kreatywnymi i uczenia maszynowego.

Grass $GRASS : Przekształcając niewykorzystaną przepustowość i urządzenia w zdecentralizowaną warstwę danych dla AI (skrobanie i dzielenie się danymi z sieci w sposób etyczny), adresuje kluczowe wąskie gardło: wysokiej jakości, rozproszone dane treningowe bez polegania na wielkich technologiach.

Te cztery projekty podkreślają, jak narracja się rozwija - mniej szumu, więcej o skalowalnej, generującej przychody infrastrukturze dla AI i nie tylko. Jeśli adopcja będzie podążać w tym kierunku, może to zmienić, gdzie aplikacje nowej generacji będą rzeczywiście działać. Interesująca przestrzeń do uważnego śledzenia.

Zauważyłem, jak Web3 ostatnio mocno przechodzi w kierunku zdecentralizowanej infrastruktury, szczególnie w obliczu rosnącego zapotrzebowania na sztuczną inteligencję, które obciąża tradycyjne chmury. Narracje wokół DePIN i zdecentralizowanego przetwarzania wydają się zyskiwać na rzeczywistej sile, a nie tylko hype, ponieważ projekty zaczynają dostarczać rzeczywistą użyteczność dla skalowalnej infrastruktury AI.

Weźmy Fluence $FLT jako przykład - buduje sieć obliczeniową typu peer-to-peer, która pozwala deweloperom uruchamiać obciążenia bez polegania na dużych dostawcach chmur, co idealnie wpisuje się w dążenie do przetwarzania AI odpornego na cenzurę.

Podobnie, Render $RNDR decentralizuje zasoby GPU, udostępniając mocne renderowanie dla twórców i modeli AI poprzez globalną sieć węzłów.

Akash $AKT wyróżnia się swoim otwartym rynkiem dla chmury obliczeniowej, gdzie każdy może wynajmować lub dostarczać sprzęt, wspierając konkurencję i obniżając koszty w przestrzeni DePIN.

A ionet $IO agreguje nieużywane GPU w klastry do zadań związanych z uczeniem maszynowym, rozwiązując wąskie gardła obliczeniowe, które obserwujemy w rozwoju AI, bez centralnego nadzoru.

Interesujące jest obserwowanie, jak te elementy pasują do siebie - może to sygnalizować szerszą zmianę w kierunku zrównoważonych, rozproszonych systemów w 2026 roku.

Oto odświeżona perspektywa na dziedzinę rozproszonej infrastruktury obliczeniowej i sztucznej inteligencji – w pierwszych miesiącach 2026 roku nadal rośnie dynamiczność, a więcej projektów pokazuje rzeczywiste osiągnięcia poza tylko i wyłącznie hitem.

Fluence $FLT nadal realizuje swoje założenia w zakresie obliczeń peer-to-peer, zapewniając deweloperom elastyczny dostęp do rozproszonych zasobów sprzętowych bez konieczności zależności od dużych chmur – doskonały dopasowanie do wysiłków na rzecz naprawdę rozproszonej infrastruktury.

Akash Network $AKT nadal rozwija otwartą giełdę chmury, gdzie nie wykorzystywane zasoby obliczeniowe są efektywnie wynajmowane, co podkreśla, jak DePIN może obniżyć koszty i zwiększyć przejrzystość w porównaniu do dostawców centralizowanych.

Render $RNDR utrzymuje swoją aktualność, decentralizując moc GPU w szczególności dla renderowania, obciążeń związanych z AI oraz zadań kreatywnych, spełniając rosnące zapotrzebowanie na dostęp do zaawansowanej obliczeniowej mocy.

Internet Computer $ICP zakończyło to ładnie, uruchamiając modele i aplikacje AI bezpośrednio na łańcuchu z pełnym zdecentralizowaniem – łączy on wykonywanie w Web3 z skalowalną infrastrukturą niezbędną dla przyszłości sztucznej inteligencji bez zależności od zewnętrznych, pozałańcuchowych rozwiązań.

Zauważyłem, że te cztery projekty coraz częściej pojawiają się w poważnych dyskusjach ostatnio; wydaje się, że narracja zmienia się w stronę projektów o rzeczywistej przydatności na poziomie obliczeniowym i AI.

Co sądzisz – czy są jeszcze inne, które zwracają Twoją uwagę w tym trendzie?

Zauważyłem, że narracja DePIN i rozproszonej AI/compute zaczyna nabierać tempa ponownie na początku 2026 roku, szczególnie z uwagi na rosnące zapotrzebowanie na skalowalne infrastruktury poza centralnymi chmurami.

Kilka tokenów zyskuje uwagę w tym obszarze:

$FLT (Fluence): Zapewnia bezserwerową platformę rozproszonej obliczeniowej, agregując pojemność globalnych centrów danych dla weryfikowalnych, kosztownych obciążeń, takich jak wnioskowanie AI.

$RENDER (Render): Rozproszona sieć GPU do renderowania i coraz bardziej intensywnych zadań AI, łącząca nieużywane urządzenia z wysokopożądane pracą twórczą i ML.

$AKT (Akash): Otwarta giełda wynajmu obliczeń chmury, umożliwiająca każdemu oferować zasoby rozproszone do aplikacji, trenowania lub ogólnego przetwarzania.

$ATH (Aethir): Skupia się na rozproszonej infrastrukturze GPU dostosowanej do AI i gier, z rosnącą liczbą węzłów i integracjami z przedsiębiorstwami.

Ciekaw, jak się to rozwinie, gdy zapotrzebowanie na obliczenia AI eksploduje — rzeczywista przydatność może wywołać kolejny etap rozwoju.

Zauważyłem, że DePIN i zdecentralizowana infrastruktura AI zyskują poważny impet w Web3, napędzane rzeczywistą potrzebą przystępnych, rozproszonych alternatyw dla dużych obliczeń i przechowywania danych, gdy AI się rozwija.

Fluence $FLT wyróżnia się tutaj - tworzy otwarty rynek dla weryfikowalnych obliczeń, wykorzystując niedostatecznie wykorzystywaną pojemność centrów danych na całym świecie, umożliwiając efektywne szkolenie i wnioskowanie AI bez polegania na scentralizowanych dostawcach.

Akash Network $AKT przyjmuje podobne podejście, ale koncentruje się na zdecentralizowanym przetwarzaniu w chmurze, pozwalając każdemu na wynajem nadmiarowych zasobów serwerowych do uruchamiania obciążeń za ułamek cen AWS, co ma silne znaczenie dla deweloperów AI potrzebujących elastycznego skalowania.

ionet $IO agreguje GPU z różnych źródeł w zdecentralizowanej sieci dostosowanej do zadań AI i uczenia maszynowego, czyniąc wydajne obliczenia bardziej dostępnymi i opłacalnymi niż tradycyjne opcje chmury.

Internet Computer $ICP posuwa granice dalej, uruchamiając pełne modele AI bezpośrednio na łańcuchu w w pełni zdecentralizowanym środowisku, eliminując zależności poza łańcuchem i umożliwiając niezmienność oraz skalowalne wnioskowanie.

Te projekty wydają się adresować podstawowe wąskie gardła w boomie AI - zdecydowanie przestrzeń, która szybko się rozwija do 2026 roku.

Ostatnio zauważyłem wyraźny trend w Web3: projekty DePIN zaczynają decentralizować zasoby obliczeniowe, szczególnie w miarę jak AI wymaga bardziej solidnej, rozproszonej infrastruktury. To nie tylko hype - dotyka rzeczywistych wąskich gardeł w systemach scentralizowanych.

Fluence $FLT wyróżnia się tutaj, oferując sieć chmurową peer-to-peer, która pozwala deweloperom uruchamiać aplikacje bezserwerowe i modele AI bez strażników Big Tech, podkreślając weryfikowalne i odporne na cenzurę obliczenia.

W tym samym duchu, Render $RNDR łączy bezczynne GPU na całym świecie, aby zasilać renderowanie, uczenie maszynowe i zadania AI, tworząc rynek na żądanie, który rośnie wraz z wkładami użytkowników.

Bittensor $TAO przyjmuje współpracujące podejście, budując sieć, w której podsystemy AI dzielą się inteligencją i danymi, zachęcając uczestników do udoskonalania modeli poprzez tokenizowaną gospodarkę.

Internet Computer $ICP przesuwa granice, uruchamiając inteligentne kontrakty z prędkością internetu na globalnej blockchainie, umożliwiając w pełni zdecentralizowane aplikacje i usługi, które rywalizują z tradycyjnymi ustawieniami chmurowymi.

Obserwując te zmiany, wyraźnie widać, jak przekształcają one podstawowe warstwy Web3.

🚀

Ostatnio zauważyłem większy wzrost wokół zdecentralizowanej infrastruktury obliczeniowej - szczególnie w miarę jak obciążenia AI eksplodują, a centralizowani dostawcy napotykają na wąskie gardła w skalowalności.

Projekty w stylu DePIN wkraczają z prawdziwymi alternatywami, dystrybuując zasoby w modelu peer-to-peer dla lepszej odporności i efektywności kosztowej.

Kilka, które wyróżniają się z podobnych powodów:

Fluence $FLT: platforma obliczeniowa bezserwerowa, która umożliwia deweloperom wdrażanie kodu w zdecentralizowanej sieci dostawców węzłów, koncentrując się na wykonaniu bez zezwoleń i weryfikowalnym.

Render $RNDR : zdecentralizowana sieć GPU, która łączy twórców potrzebujących renderowania o wysokiej wydajności lub zadań AI z właścicielami nieużywanego sprzętu na całym świecie.

Bittensor $TAO : buduje otwarty rynek dla uczenia maszynowego, gdzie węzły przyczyniają się do modeli i danych, aby wspólnie rozwijać możliwości AI.

Akash Network $AKT : otwarty rynek chmurowy typu open-source, który pozwala użytkownikom licytować i wdrażać zasoby obliczeniowe od globalnych dostawców, obniżając ceny w porównaniu do tradycyjnych chmur.

Te projekty zajmują się zdecentralizowaną AI i obliczeniami z różnych, ale pokrywających się perspektyw, a metryki użycia (takie jak opłaty sieciowe i wdrożenia) sugerują rosnące realne zapotrzebowanie.

Web3 coraz bardziej koncentruje się na DePIN i zdecentralizowanej obliczenia, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na infrastrukturę AI - tańsze, bezpieczne alternatywy dla scentralizowanych chmur.
Cztery projekty uchwycające tę zmianę w tym momencie:
Fluence $FLT: Warstwa obliczeń bezserwerowych, gdzie deweloperzy wdrażają kod w globalnej sieci węzłów, obniżając koszty wnioskowania AI i dApps, jednocześnie zachowując prywatność danych.
Bittensor $TAO : Rynek P2P dla inteligencji maszynowej - górnicy i walidatorzy zarabiają, dzieląc się modelami AI i obliczeniami, umożliwiając współpracę w zdecentralizowanym ML.
Render $RNDR : Wynajem GPU na żądanie z nieużywanego sprzętu na całym świecie, napędzający renderowanie i obciążenia AI bez dużych narzutów chmurowych.
Akash $AKT : Otwarty rynek dla obliczeń kontenerowych, licytujący nieużywane zasoby, aby uczynić wydajną infrastrukturę dostępną i przejrzystą.
Te projekty cicho budują kręgosłup zdecentralizowanej gospodarki obliczeniowej. Warto obserwować, ponieważ potrzeby AI wciąż rosną.

Zauważając, że fala DePIN + AI ponownie się nasila:
DePIN szybko dojrzewa—nie tylko sprzęt, ale podstawowa infrastruktura dla obliczeń AI, przechowywania i sieci, która rywalizuje z AWS bez centralnych ograniczeń.
Fluence $FLT — bezserwerowa warstwa obliczeniowa dla aplikacji Web3; deweloperzy wdrażają backendy AI w globalnych węzłach, obniżając koszty i umożliwiając prawdziwe przetwarzanie na krawędzi.
Filecoin $FIL — zdecentralizowana potęga magazynowania; zasila jeziora danych AI z trwałym, weryfikowalnym archiwizowaniem—ponad 1,1 miliarda cap rynkowego i rosnące na przyjęciu przez przedsiębiorstwa.
Sztuczna Superinteligencja Sojusz $FET — połączony ekosystem AI (Fetch.ai + SingularityNET + Ocean); napędza autonomiczne agenty i rynki danych dla ML na blockchainie, z ogromnym zainteresowaniem deweloperów w 2025 roku.
Helium $HNT — gigant DePIN bezprzewodowy; crowdsourcing pokrycia IoT dla urządzeń krawędzi AI, obecnie o wartości ponad 350 milionów dolarów z rzeczywistymi hotspotami w ponad 190 krajach.
Te elementy synchronizują się w miarę jak obliczeniowy kryzys AI spotyka się z bezzezwoleniowym rdzeniem Web3—wydaje się, że zdecentralizowana "chmura" jest w końcu wykonalna.

Obserwując przestrzeń Web3, jasno widać, że DePIN i zdecentralizowane obliczenia ewoluują w niezauważanych bohaterów infrastruktury AI—zapewniając rozproszoną moc potrzebną do wszystkiego, od treningu modeli po przetwarzanie brzegowe, wszystko bez wąskich gardeł starych chmur.

Fluence $FLT wyróżnia się jako platforma bezserwerowa, która wdraża kod w globalnej sieci węzłów, umożliwiając efektywne, weryfikowalne wykonanie zadań AI, które wymagają niskiej latencji i opłacalnego skalowania.

Aethir $ATH korzysta z ogromnej puli GPU klasy enterprise, pozwalając użytkownikom na wynajem lub dostęp do rozproszonych zasobów renderowania i wnioskowania, co napędza jego wzrost w obliczu rosnących potrzeb obliczeniowych AI.

Internet Computer $ICP zasila aplikacje dApp pełnego stosu za pomocą inteligentnych kontraktów na łańcuchu i inteligentnych kontraktów kanisterowych, integrując AI bezpośrednio w blockchain w celu płynnego, odpornego na manipulacje przetwarzania danych i przechowywania.

Filecoin $FIL oferuje solidny rynek dla zdecentralizowanego przechowywania plików za pośrednictwem IPFS, co czyni go idealnym dla zestawów danych AI, które wymagają bezpiecznego, skalowalnego archiwizowania bez centralnych luk.

To zbieżność wydaje się osiągać krytyczną masę, łącząc hype z rzeczywistym wdrożeniem. Ciekawi mnie—które z tych ekosystemów widzisz najszybciej skalujących?

Zauważyłem świeże synchronizacje w przestrzeni DePIN i zdecentralizowanych obliczeń ostatnio - $FLT, $FIL , $AKT , i $HNT wszystkie budzą się z prawdziwą użytecznością, ponieważ zapotrzebowanie na infrastrukturę AI rośnie.
To jakby rynek budził się do tego, jak te sieci przekształcają centralne wąskie gardła w napędy kierowane przez społeczność.
Szybkie podsumowanie:
FLT (Fluence): Tworzy warstwę obliczeń bezserwerowych w globalnych węzłach, co czyni aplikacje Web3 weryfikowalnymi i skalowalnymi bez zależności od dużych technologii - idealne dla AI na łańcuchu bez lock-in.
FIL (Filecoin): Zasila ogromną zdecentralizowaną sieć przechowywania na IPFS, pozwalając użytkownikom wynajmować dodatkowe dyski do bezpiecznego, odpornego na cenzurę przechowywania danych, które eksploduje z potrzebami zbiorów danych AI.
AKT (Akash Network): Prowadzi otwarty rynek dla obliczeń w chmurze, obniżając ceny AWS poprzez licytację nieaktywnych zasobów - podstawowy element DePIN dla deweloperów goniących za przystępnymi wybuchami GPU w przepływach pracy ML.
HNT (Helium): Wdraża ogromną sieć hotspotów dla zdecentralizowanego pokrycia bezprzewodowego, umożliwiając niskokosztową łączność IoT, która zasila obliczenia brzegowe AI - przekształcając codzienne urządzenia w globalną szkielet danych.
Wszystkie one koncentrują się na tym podstawowym napięciu: niedobór obliczeń w świecie po hype. Narracje tak spójne często sygnalizują nogi.

Projekty budujące fundamenty dla zdecentralizowanej infrastruktury obliczeniowej i AI zyskują prawdziwą dynamikę w narracji DePIN. Chodzi mniej o hype, a bardziej o rozwiązywanie wąskich gardeł w skalowalności—takich jak przekształcanie bezczynnego sprzętu w wspólne, weryfikowalne zasoby, które zasilają modele AI bez polegania na chmurach Big Tech.
Weźmy Fluence $FLT : Wyrasta na zdecentralizowany protokół obliczeniowy, który pozwala deweloperom wdrażać i wykonywać kod w rozproszonych węzłach, co czyni obciążenia AI bardziej efektywnymi i odpornymi na cenzurę. To doskonale wpisuje się w DePIN, motywując globalnych dostawców do wniesienia mocy CPU/GPU, potencjalnie obniżając koszty aplikacji AI na łańcuchu.
Echojąc to, Render $RNDR cicho dominuje w zdecentralizowanym renderowaniu GPU, łącząc niedostatecznie wykorzystywane karty graficzne na całym świecie do zadań takich jak wizualizacje 3D i generatywna AI—niezbędne do budowy metawersum i szkolenia modeli bez centralnych wąskich gardeł.
Następnie mamy Akash Network $AKT , który działa jako otwarty rynek w chmurze, gdzie każdy może licytować zasoby obliczeniowe za pośrednictwem aukcji blockchainowych. To gra DePIN na demokratyzacji serwerów dla deweloperów AI i Web3, często obniżając ceny AWS, jednocześnie zwiększając odporność.
Arweave $AR pasuje tutaj ze swoją zdecentralizowaną siecią przechowywania, zapewniając stałe, odporne na manipulacje dane dla modeli AI i dApps. To podstawowa warstwa dla infrastruktury Web3, nagradzająca operatorów węzłów za utrzymanie długoterminowej integralności danych.

Jeśli śledzisz trendy w infrastrukturze, te wydają się być tymi, które cicho gromadzą fundamenty.

Zauważając wyraźny wzór w Web3 w tej chwili: DePIN i zdecentralizowane obliczenia napędzają następną falę infrastruktury AI, udostępniając zasoby wysokiej klasy bez strażników Big Tech. To tak, jakby przestrzeń cicho budowała równoległą gospodarkę dla obciążeń AI.
Fluence $FLT wyróżnia się w tym - to DePIN dla obliczeń bez chmury, agregujący centra danych przedsiębiorstw w odporną sieć dla aplikacji AI i Web3, obniżając koszty dzięki tokenizowanemu stakingowi i zarządzaniu.
Echojąc to, Render $RENDER decentralizuje renderowanie GPU, pozwalając twórcom korzystać z nieużywanego sprzętu do generowania wizualizacji i efektów VFX opartych na AI, przekształcając zapasowe obliczenia w rynek.
Bittensor $TAO idzie dalej z siecią uczenia maszynowego peer-to-peer, gdzie węzły współpracują nad modelami AI i zarabiają poprzez zachęty sub-sieci - czysta zdecentralizowana inteligencja w skali.
A potem jest Aethir $ATH , zbierający globalne GPU do szkolenia i wnioskowania AI na żądanie, łącząc wydajność DePIN z prędkością klasy przedsiębiorstw dla deweloperów budujących narzędzia jutra.
Jeśli śledzisz ruchy w infrastrukturze, te wątki wydają się tkane w tkaninę Web3 z AI. Co przyciąga twoją uwagę w tej zmianie? #DePIN #AICrypto

Widząc więcej projektów łączących zdecentralizowany sprzęt z obciążeniem AI. Kapitał rynkowy DePIN wynosi obecnie około 35 miliardów dolarów, a popyt na GPU napędza postęp.
Kilka przykładów:
Fluence ($FLT): Wykonuje zadania obliczeniowe na rozproszonych węzłach, w tym GPU dla AI. Skupia się na weryfikowalnym wykonaniu i wdrożeniu na krawędzi.
Aethir $ATH : DePIN dla usług chmurowych GPU, skierowany na szkolenie i renderowanie AI. Współpracuje z platformami w celu zwiększenia dostępu do zdecentralizowanego obliczeń.
Grass $GRASS : Buduje sieć do dzielenia się niewykorzystaną przepustowością w celu zbierania danych z sieci dla modeli AI. Nagradza użytkowników za wkład w zdecentralizowane zbiory danych.
io.net $IO : Agreguje GPU z centrów danych i górników do wspólnej chmury dla obciążeń AI. Obsługuje zadania wsadowe i wnioskowanie przy niższych kosztach.
Wszystkie one są częścią tej samej zmiany: przenoszenie obliczeń od dużych dostawców do otwartych sieci. Ma to sens, gdy narzędzia AI się rozwijają. #DePIN #AICrypto

DePIN, zdecentralizowane obliczenia i infrastruktura AI nadal rozwijają się w Web3, z projektami crowdsourcingowymi sprzętu do przechowywania, GPU i zadań AI, aby zmniejszyć zależność od wielkich chmur. To prosta użyteczność napędzająca przestrzeń do przodu.
Fluence ($FLT) prowadzi zdecentralizowane obliczenia, łącząc programistów z globalną pulą GPU dla serwerowych dApps. Utrzymuje niskie koszty i elastyczność, odpowiadając na cel DePIN o otwartym dostępie bez pośredników.
Bittensor ($TAO ) tworzy rynek dla modeli AI i uczenia maszynowego, umożliwiając użytkownikom wymianę mocy obliczeniowej w sieci blockchain. Wspiera zdecentralizowane szkolenie AI, udostępniając zaawansowane modele bez scentralizowanej kontroli.
ionet ($IO ) agreguje wolne GPU od górników i centrów danych dla obciążeń AI i ML. Oferuje skalowalne, niskokosztowe alternatywy chmurowe, pomagając startupom uzyskać dostęp do wysokiej jakości mocy obliczeniowej na żądanie.
Arweave ($AR ) zapewnia trwałe zdecentralizowane przechowywanie w modelu "płać raz, przechowuj na zawsze". Zabezpiecza dane dla zbiorów danych AI i dApps, podkreślając długoterminową odporność w konfiguracjach DePIN.
Te przykłady pokazują, jak infrastruktura Web3 rozwija się praktycznie - FLT, TAO, IO i AR są solidne do śledzenia, gdy rzeczywiste przypadki użycia się kumulują.

Obserwując ostatnio przestrzeń DePIN z bliska - chodzi o tokenizowanie fizycznej infrastruktury, takiej jak obliczenia, przechowywanie i sieci bezprzewodowe, aby zbudować odporne alternatywy dla scentralizowanych gigantów. Z kapitalizacją rynkową sektora osiągającą około 15 miliardów dolarów w październiku 2025 r., projekty wdrażają prawdziwe urządzenia (ponad 41 milionów na całym świecie) i obserwują stabilny wolumen CMC z przypadków użycia AI i IoT. Tokeny takie jak $FLT, $RNDR , $IO i $HNT są kluczowymi graczami, każdy decentralizując praktycznie fragment sprzętu.
> Fluence: Zdecentralizowana platforma obliczeniowa, gdzie operatorzy węzłów stakują tokeny, aby dostarczać zasoby CPU/GPU w globalnej sieci. Programiści wynajmują na potrzeby wnioskowania AI lub aplikacji dApp po niższych kosztach niż w chmurze, z weryfikowalnymi wynikami. Jako DePIN obliczenia, zamienia bezczynny sprzęt w wspólny rynek, zarządzany przez stakujących w celu modernizacji - niezbędne do skalowalnych, wolnych od cenzury obciążeń w Web3.
> Render: GPU DePIN do renderowania i zadań AI, łączący twórców z rozproszoną mocą graficzną z niewykorzystanych rigów. Dostawcy zarabiają tokeny za pracę, jak generacja 3D lub wideo. Rozwiązuje niedobory obliczeniowe w mediach/AI, oferując dostęp na żądanie, płatność za użycie - integrując się z narzędziami takimi jak OctaneRender, rozwija się w odpowiedzi na zapotrzebowanie na AI generacyjne i partnerstwa, takie jak Apple.
> io net: DePIN oparty na Solanie do obliczeń ML, agregujący wolne GPU z centrów danych do urządzeń brzegowych do szkolenia/wnioskowania. Użytkownicy licytują zasoby za pomocą tokenów, podkreślając niskie opóźnienia dla AI w czasie rzeczywistym. Wyróżnia się dostępnością - włączając domowe konfiguracje - sprawiając, że zaawansowane ML jest przystępne i zdecentralizowane, z naciskiem na integracje LLM w 2025 r. dla szerszej adopcji.
> Helium: Bezprzewodowy DePIN budujący globalną sieć IoT/5G poprzez społecznościowe hotspoty (ponad 960K wdrożonych w 191 krajach). Gospodarze zarabiają HNT za pokrycie, umożliwiając łączność urządzeń o niskim zużyciu energii. Decentralizuje telekomunikację poprzez crowdsourcing sygnałów, teraz rozszerzając 5G na luki miejskie/wiejskie - kluczowe dla przepływów danych IoT w inteligentnych miastach i ekosystemach DePIN.
Te rozwiązania wypełniają rzeczywiste luki w dostępie do sprzętu, z przejściami takimi jak AI w sieciach bezprzewodowych.

Narracja Web3 zmienia się w kierunku zdecentralizowanej infrastruktury, z projektami takimi jak Fluence $FLT, Render $RNDR , Bittensor $TAO i Grass $GRASS , które prowadzą w DePIN i obliczenia AI. W miarę jak koszty chmury rosną, a obciążenia AI się zwiększają, te tokeny napędzają trend w kierunku skalowalnych, społecznościowych rozwiązań, które stawiają czoła zdecentralizowanym gigantom.
Fluence: DePIN Fluence agreguje niedostatecznie wykorzystaną pojemność centrów danych do rynku obliczeń bezserwerowych. Z wsparciem GPU dla zadań AI i oszczędnościami kosztów na poziomie 85% w porównaniu do AWS, osiąga 92 tys. dolarów miesięcznych przychodów, oferując deweloperom platformę niezależną od dostawców dla skalowalnych obciążeń.
Render: Zdecentralizowana sieć GPU Render napędza renderowanie AI, modelowanie 3D i transmisje, obniżając koszty nawet o 74%. Jej globalna pula bezczynnych GPU wspiera branże medialną i gier, z partnerstwami napędzającymi przyjęcie w obciążeniach wymagających intensywnego obliczania.
Bittensor: Rynek AI Bittensor oparty na zasadzie peer-to-peer pozwala węzłom współpracować w zakresie uczenia maszynowego, nagradzając współpracowników za dzieloną inteligencję. Wspierany przez związki z IBM i Google, rozwija szkolenie AI w modelu open-source bez zdecentralizowanej kontroli.
Grass: Grass przekształca niewykorzystaną przepustowość w DePIN do skanowania danych AI, dostarczając zestawy danych do szkolenia modeli. Po airdropie wzrósł o 200% do 600 mln dolarów kapitalizacji, pokazując silne zapotrzebowanie na zdecentralizowaną infrastrukturę danych.
To nie jest tylko hype – te projekty dostarczają wymiernej efektywności dla potrzeb AI i obliczeń. Jakie inne tokeny DePIN lub infrastruktury AI obserwujesz?

Zauważając wyraźną konwergencję w Web3: DePIN, zdecentralizowane obliczenia i infrastruktura AI łączą się, aby stawić czoła rzeczywistym wąskim gardłom skalowalności, od niedoboru GPU po silosy danych.
Projekty takie jak $FLT (Fluence) precyzyjnie łączą wszystkie elementy — jego warstwa zdecentralizowanych obliczeń pozwala deweloperom na uruchamianie funkcji brzegowych bez uzależnienia od AWS, zasilając agentów AI i aplikacje dApp za ułamek kosztów centralnych. To jak niedoceniane spoiwo dla wnioskowania on-chain.
Echojąc to, $TAO (Bittensor) cicho przekształca uczenie maszynowe, crowdsourcingując szkolenie modeli w sieci peer-to-peer, przekształcając bezczynne węzły w globalny mózg — idealne dla AI, które nie jest tylko hype'em, ale naprawdę współpracujące.
$RNDR (Render) odwraca narrację w renderowaniu grafiki, łącząc rozproszone GPU, aby obsługiwać obciążenia AI w 3D i wideo, co wydaje się niezbędne, gdy metawersy i generatywne narzędzia eksplodują bez duszenia się na rachunkach za chmurę.
$IO skupia się na sprzęcie, agregując niedostatecznie wykorzystywane centra danych dla przystępnych zastrzyków obliczeniowych — pomyśl o demokratyzacji dostępu dla niezależnych deweloperów AI, którzy nie mogą wydać sześciu cyfr na serwery.
To nie jest izolowane; to stos formujący się na następny krok Web3. Obserwując uważnie.