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Spheron 的 ARR（年度经常性收入）突破 400 万美金大关！期待 #SPON 即将到来的 TGE，这类有业绩、收入支撑的项目，代币上线后表现都不会差。 🎈前天项目方在 TGE 页面添加了活跃推荐人排行，对拉人头的活跃度有权重了，某种程度上是在杀女巫，能给真正活跃用户更多奖励倾斜。

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二月时分享的 @SpheronFDN $SPON 终于快要 tge 了 🎈目前 Spheron 网络已拥有 120,000 多名社区成员、8,200 多个 GPU、~600,000 多个 CPU 和 35,900 多台 Mac，而价格仅为传统平台的 1/4。越看越觉得这是 AI+DePIN 赛道里最有实用性的一个项目，能打、能落地。它的核心逻辑很简单：给 AI 和开发者一个真正去中心化、弹性可扩展的 GPU/CPU 算力市场。区别于传统云厂商那一套 KYC + 关停风险，Spheron 上的算力是链上智能合约调用，按需开关，按秒计费，没有中间商，没有 API 配额，直接对接算力。像最近 klippyai 就直接用 Spheron 全链上部署 GenAI 视频生成平台，随用随启，极致灵活。而且 Spheron 的供给侧模型也很聪明，专业节点和轻节点并行，任何闲置设备（笔记本都行）都能入网贡献算力赚钱，这就保证了网络低门槛高扩展。另外，Spheron 旗下的 Skynet 即将推出无代码 AI Agent 构建平台，我看了 @theskynetxbt 发布的演示 demo，有被惊艳到，无需编写任何代码即可设计你想要的 Agent，支持私有化部署和公开发布！目前官方已经实打实做到 288 万美金 ARR, $SPON 作为结算和质押代币，其价格与平台收入有望形成飞轮效应。最近社区活动也别错过，记得来撸一波，空投白单

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📍 OpenledgerHQ 是一个专注于 AI 模型和数据激励机制的 Web3 项目，它试图重构整个 AI 产业链的价值分配方式。过去 AI 模型的训练常常依赖免费抓取的海量网络数据，而这些数据的实际贡献者却得不到任何回报。 OpenLedger 想改变这一局面，它的核心思路是让每一次数据上传、模型训练、调用都能在链上被清晰记录，并基于真实贡献进行激励。项目最引人注目的技术是 PoA（Proof of Attribution），它能追踪哪些数据在训练和推理中真正起到了作用，并为此分发奖励。这背后的逻辑其实很简单：谁提供了有价值的数据或模型，就该获得相应回报。在这套机制下，模型训练不再是一件“吃干抹净”的事情，而变成了一个公开、透明、激励明确的协作过程。 🔧 OpenLedger 还做了一整套工具来降低参与门槛。比如 Model Factory，让非技术用户也能通过图形界面微调 LLaMA 或 Mistral 等主流模型，而 OpenLoRA 则可以让这些微调后的模型像乐高一样组合、调用、付费，甚至分润。这意味着任何一个个人开发的模型，都可以像 API 一样被调用，真正实现“模型即服务”的理念。项目背后的基础设施也相当扎实，基于 OP Stack 构建，结合 EigenDA 提供的数据可用性支持，不仅确保了性能和成本优势，也为 AI 模型提供了安全的执行环境。 🎈 当然，这条路并不轻松。数据归属的确立、模型价值的准确评估、激励机制的合理设计，这些都不是简单的问题。但 OpenLedger 已经通过测试网启动、合作网络拓展，以及多个 AI 项目的集成，迈出了第一步如果说传统 AI 是由中心化巨头主导的“黑箱系统”，那么 OpenLedger 想做的，是打开这个黑箱，把数据、模型、调用过程和分润方式都摆到台面上来。这不仅是一次技术路线的改变，更可能是一种商业逻辑的转向 ✈️ OpenLedger 亚洲行最后一站上海站完美收官

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