# Spheron Network:一個新興的去中心化計算網路近期,一個名爲Spheron Network的項目引起了業內廣泛關注。這個去中心化計算網路在宣布代幣生成事件(TGE)時,已經展示了超過1,300萬美元的年度經常性收入(ARR)。這種先有實質性收入再進行TGE的模式,可能會爲AI基礎設施領域的項目設立新的標準。Spheron Network的核心是一個去中心化的計算網路,它整合了全球的GPU和CPU資源,爲AI訓練、推理和渲染等高性能計算任務提供服務。除了計算資源,該平台還提供FIL存儲、ENS域名管理以及基於Arbitrum的智能合約部署等配套服務,爲AI開發者提供全面的基礎設施支持。從技術架構來看,Spheron構建了一個覆蓋算力供給到應用場景各個環節的完整產品矩陣。其中,Fizz Nodes作爲網路的基礎設施核心,允許個人用戶,尤其是遊戲玩家,將閒置的GPU/CPU貢獻給網路並獲取收益。這種設計大大降低了算力供給的門檻,快速形成了一個去中心化的算力網路。KlippyAI是面向C端用戶的AI視頻創作工具,用戶可以使用$SPON代幣支付服務費。目前,KlippyAI已在Base L2上生成了近5000個AI視頻NFT數據。Skynet則嘗試讓AI Agent直接用代幣支付算力,並提供從錢包創建到合約部署的一站式服務。此外,Spheron還提供了Supernoderz(節點即服務)、Aquanode(AI推理工作負載)和Spheron Console(一鍵GPU訪問)等產品,與Fizz Nodes共同構成了從供給到需求的完整生態系統。從運營數據來看,Spheron已經展現出相當的網路規模。它擁有44,000個分布在170多個國家的活躍節點,提供超過8,300個GPU和60多萬個CPU的計算能力。每週,平台支付超過50萬美元的節點獎勵。值得注意的是,在13M+萬美元的ARR中,AI業務佔據了760萬美元,表明AI應用已經產生了實質性的付費需求。然而,這種雙邊市場模式的可持續性主要取決於供需兩端能否保持同步增長。雖然模式看起來很理想,但實際運行中仍面臨諸多挑戰,如去中心化網路的服務質量穩定性,以及與傳統雲服務巨頭在成本方面的競爭優勢等。AI Agent基礎設施無疑是一個處於早期階段的巨大市場,Spheron通過提前布局相關服務,在時間窗口上獲得了一定優勢。但這個領域的競爭遠比想象中激烈,市場格局遠未定型。最終勝出的可能不是技術最先進的,而是在產品迭代速度、生態建設能力、服務穩定性等綜合維度表現最均衡的平台。從更大的行業趨勢來看,如果"帶着ARR進行TGE"真的成爲AI基礎設施領域的新標準,對整個行業而言可能是一個積極的信號。這種趨勢有助於引導市場更多地關注實際產品和收入,而不是純粹的概念炒作。
Spheron Network:1300萬美元ARR背後的去中心化AI基礎設施
Spheron Network:一個新興的去中心化計算網路
近期,一個名爲Spheron Network的項目引起了業內廣泛關注。這個去中心化計算網路在宣布代幣生成事件(TGE)時,已經展示了超過1,300萬美元的年度經常性收入(ARR)。這種先有實質性收入再進行TGE的模式,可能會爲AI基礎設施領域的項目設立新的標準。
Spheron Network的核心是一個去中心化的計算網路,它整合了全球的GPU和CPU資源,爲AI訓練、推理和渲染等高性能計算任務提供服務。除了計算資源,該平台還提供FIL存儲、ENS域名管理以及基於Arbitrum的智能合約部署等配套服務,爲AI開發者提供全面的基礎設施支持。
從技術架構來看,Spheron構建了一個覆蓋算力供給到應用場景各個環節的完整產品矩陣。其中,Fizz Nodes作爲網路的基礎設施核心,允許個人用戶,尤其是遊戲玩家,將閒置的GPU/CPU貢獻給網路並獲取收益。這種設計大大降低了算力供給的門檻,快速形成了一個去中心化的算力網路。
KlippyAI是面向C端用戶的AI視頻創作工具,用戶可以使用$SPON代幣支付服務費。目前,KlippyAI已在Base L2上生成了近5000個AI視頻NFT數據。Skynet則嘗試讓AI Agent直接用代幣支付算力,並提供從錢包創建到合約部署的一站式服務。
此外,Spheron還提供了Supernoderz(節點即服務)、Aquanode(AI推理工作負載)和Spheron Console(一鍵GPU訪問)等產品,與Fizz Nodes共同構成了從供給到需求的完整生態系統。
從運營數據來看,Spheron已經展現出相當的網路規模。它擁有44,000個分布在170多個國家的活躍節點,提供超過8,300個GPU和60多萬個CPU的計算能力。每週,平台支付超過50萬美元的節點獎勵。值得注意的是,在13M+萬美元的ARR中,AI業務佔據了760萬美元,表明AI應用已經產生了實質性的付費需求。
然而,這種雙邊市場模式的可持續性主要取決於供需兩端能否保持同步增長。雖然模式看起來很理想,但實際運行中仍面臨諸多挑戰,如去中心化網路的服務質量穩定性,以及與傳統雲服務巨頭在成本方面的競爭優勢等。
AI Agent基礎設施無疑是一個處於早期階段的巨大市場,Spheron通過提前布局相關服務,在時間窗口上獲得了一定優勢。但這個領域的競爭遠比想象中激烈,市場格局遠未定型。最終勝出的可能不是技術最先進的,而是在產品迭代速度、生態建設能力、服務穩定性等綜合維度表現最均衡的平台。
從更大的行業趨勢來看,如果"帶着ARR進行TGE"真的成爲AI基礎設施領域的新標準,對整個行業而言可能是一個積極的信號。這種趨勢有助於引導市場更多地關注實際產品和收入,而不是純粹的概念炒作。
为什么上市交易,就为了躺平?