Récemment, j’ai lu de nombreuses discussions sur les réseaux de puissance de calcul GPU on-chain et j’ai découvert un phénomène intéressant.

Ce avec quoi la plupart des gens ont du mal aujourd’hui, ce n’est pas « est-ce que ça marche », mais « devrais-je participer maintenant ». Cette hésitation mérite d’être réfléchie.

Pour être honnête, quand je me suis lancé dans ce genre de projet, le sentiment était simple – ce n’était pas quelque chose construit sur les émotions et les histoires. Au contraire, une fois les règles sous-jacentes appliquées, il y a moins besoin de dépendre de la chaleur externe.

L’essentiel est le suivant : une fois le GPU connecté au réseau, il effectue un vrai travail d’IA. La formation, le raisonnement et la génération sont tous des choses réelles. Le système prend en compte la charge de travail puis rédistribue le rendement selon la puissance de calcul apportée. Ce mécanisme est ce qu’on appelle la preuve de calcul.

D’un autre point de vue, la compétition ici ne porte pas sur qui raconte l’histoire à merveille, mais sur la capacité de calcul réelle – ce sont deux règles complètement différentes du jeu.

Ce type de projet présente généralement une caractéristique claire : le début est assez calme et la fenêtre de participation est extrêmement courte. Au moment où tout le monde comprend ce qu’il fait, les conditions ont souvent changé. Ceux qui participent tôt et ceux qui participent tard font face à deux mécanismes différents.

Si vous vous intéressez à l’orientation de l’IA et de la puissance de calcul, vous devriez au moins clarifier la logique avant que le point critique n’arrive. Ainsi, il peut y avoir des critères de jugement clairs lorsque des changements surviennent.