DePin

DePIN, viết tắt của Decentralized Physical Infrastructure Network, đề cập đến một hệ thống mạng kết nối và quản lý các thiết bị vật lý theo cách phi tập trung. Các trường hợp thành công của Filecoin và Helium cho thấy việc kết hợp công nghệ blockchain với cơ sở hạ tầng vật lý thực tế có thể tạo ra những giải pháp đột phá. Những dự án này không chỉ đổi mới về mặt kỹ thuật mà còn áp dụng thành công cryptoeconomics để giải quyết các vấn đề thực tế, thể hiện sự khả thi và tiềm năng của mô hình DePIN. Bằng cách xem xét các dự án DePIN thành công trong lịch sử và tổng hợp kinh nghiệm thành công của chúng, chúng ta có thể tập trung vào các hướng phát triển mới và tiềm năng mang lại bởi sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo và DePIN trong làn sóng trí tuệ nhân tạo.

Mạng Helium IoT là một mạng phi tập trung tận dụng công nghệ blockchain để cung cấp các giải pháp kết nối IoT chi phí thấp và hiệu quả. Người dùng tham gia bằng cách thiết lập các thiết bị khai thác, tạo điều kiện kết nối thiết bị và truyền dữ liệu. Mạng sử dụng một thuật toán đồng thuận duy nhất được gọi là Proof-of-Coverage (PoC) để duy trì bảo mật và ổn định. Không giống như các nhà khai thác viễn thông truyền thống, mạng Helium khuyến khích người dùng chia sẻ băng thông và vùng phủ sóng mạng của họ, từ đó xây dựng cơ sở hạ tầng IoT toàn cầu.

Theo phân cấp, việc bố trí và sử dụng cơ sở hạ tầng trong DePIN có thể đạt được hiệu quả cao hơn và chi phí thấp hơn đồng thời tăng cường bảo mật và khả năng phục hồi của toàn bộ hệ thống. Không giống như các nhà cung cấp thiết bị tập trung truyền thống, việc cập nhật và bảo trì thiết bị DePIN được thực hiện bởi các nhóm dự án và thợ mỏ. Các nhà cung cấp thiết bị chỉ chịu trách nhiệm nghiên cứu, phát triển và bán thiết bị, trong khi việc cập nhật và bảo trì được hoàn thành bởi người dùng phía cung. Đối với các dự án DePIN, việc hiện thực hóa khả năng tương tác dữ liệu giữa nhiều chuỗi có thể tối đa hóa giá trị của dữ liệu. Điều này không chỉ đại diện cho một điểm đột phá tiềm năng cho theo dõi DePIN mà còn trực tiếp mang lại lợi ích cho các giao thức chuỗi chéo trong làn sóng tăng trưởng này.

Bài viết này tóm tắt và rút ngắn khuôn khổ cơ bản của dự án DePIN, cung cấp một tổng quan bằng cách sử dụng cấu trúc "CÁI GÌ-TẠI SAO-THẾ NÀO" để xem xét và tóm tắt lộ trình DePIN. Tác giả sau đó đề cập đến một phương pháp phân tích để hiểu dự án DePIN dựa trên kinh nghiệm của họ, tập trung vào phân tích chi tiết của các dự án "khả năng tính toán" cụ thể.

Bài viết này giới thiệu sự đổi mới mới nhất của trò chơi chuỗi Yuliverse, đó là việc ra mắt chiếc nhẫn thông minh Moonring kết hợp GameFi và DePIN. Yuliverse là một trò chơi chuỗi AR với chủ đề thành phố, nhấn mạnh sự khám phá và tương tác xã hội. Moonring không chỉ mở khóa các hoạt động chơi game cụ thể mà còn cho phép người dùng kiếm được phần thưởng thông qua dữ liệu từ các hoạt động như tập thể dục và giấc ngủ.

Nếu hệ thống blockchain đại diện cho ý thức được xây dựng trên một tảng băng, thì mạng cảm biến được đại diện bởi DePIN chính là tiềm thức dưới tảng băng. Bây giờ, thách thức đặt ra là: ai là cột sống và dây thần kinh của hệ thống phân tán? Làm thế nào để chúng ta xây dựng cột sống và dây thần kinh? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ bắt đầu với những bài học nhỏ từ sự phát triển của Internet of Things (IoT) để xây dựng những ý tưởng phát triển của DePIN và giúp nhà xây dựng thực hiện chúng tốt hơn.

Trong các nghiên cứu và báo cáo trước đây, DePIN thường chú ý nhiều hơn đến cơ sở hạ tầng. Tuy nhiên, báo cáo này tập trung nhiều hơn vào phần phi tập trung, cố gắng hiển thị nhiều thị trường DePIN và cơ hội đầu tư trong tương lai.

Nodle là một mạng phi tập trung sử dụng điện thoại thông minh để cung cấp kết nối và dịch vụ IoT, thưởng cho người dùng mã thông báo NODL để tham gia.

Trong cuộc đua AI ngày càng tăng cường, các dự án cũ có thể cung cấp lối chơi mới nào để tạo ra một vị trí thích hợp trong một thị trường nơi thanh khoản và sự chú ý đều khan hiếm?

io.net, tận dụng Solana, Render, Ray và Filecoin, là một hệ thống GPU phân tán được thiết kế để khai thác tài nguyên GPU phi tập trung để giải quyết các thách thức tính toán AI và học máy.