Bản Chất Lai Của DePIN: Cân Bằng Giữa Tính Toán Trên Chuỗi Và Ngoài Chuỗi

Mạng Cơ Sở Hạ Tầng Vật Lý Phi Tập Trung (DePIN) đang nổi lên như một câu chuyện quan trọng trong không gian tiền điện tử, tuy nhiên nhiều dự án trong lĩnh vực này không hoàn toàn trên chuỗi như người ta có thể mong đợi. Các dự án DePIN, kết nối và quản lý các thiết bị vật lý như mạng không dây và lưới điện, thường dựa vào tính toán ngoài chuỗi để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra. Ví dụ, Helium, một dự án DePIN nổi bật, đã chuyển từ blockchain riêng của mình sang Solana vào tháng 4 năm 2023, nhằm tìm kiếm tốc độ giao dịch nhanh hơn. Tuy nhiên, ngay cả khả năng của Solana cũng có thể không đủ cho các yêu cầu xử lý thời gian thực của nhiều ứng dụng DePIN, dẫn đến một mô hình lai trong đó các tính toán ngoài chuỗi được sử dụng cùng với việc ghi dữ liệu trên chuỗi.
Shuyao Kong, đồng sáng lập của MegaETH sắp ra mắt, nhấn mạnh rằng trong khi một số dự án DePIN có thể tiếp thị bản thân là tập trung vào blockchain, thực tế là các ứng dụng hoàn toàn trên chuỗi thường không hiệu quả và tốn kém. Nhu cầu về tính toán thời gian thực, đặc biệt đối với các thiết bị thực thi cần phản hồi ngay lập tức, làm phức tạp tính khả thi của các giải pháp hoàn toàn trên chuỗi. Zhe Wang, Giám đốc điều hành của mạng DEPHY, phân loại các thiết bị IoT thành cảm biến và thiết bị thực thi, lưu ý rằng trong khi dữ liệu cảm biến có thể dễ dàng được quản lý ngoài chuỗi, dữ liệu thực thi đòi hỏi xử lý nhanh chóng để tránh các mối nguy hiểm tiềm tàng. Nhu cầu về tốc độ và hiệu quả này thúc đẩy nhiều dự án DePIN áp dụng cách tiếp cận lai.
Nhìn về phía trước, tương lai của DePIN có thể liên quan đến một sự chuyển mình hướng tới các kiến trúc blockchain chuyên biệt hơn có thể đáp ứng tốt hơn các nhu cầu tính toán độc đáo của các ứng dụng khác nhau. Trong khi các công nghệ blockchain hiện tại gặp khó khăn trong việc hỗ trợ các giao dịch thời gian thực, có tiềm năng cải thiện khi khả năng mở rộng tiến bộ. Các chuyên gia dự đoán rằng các dự án DePIN trong tương lai sẽ ngày càng tận dụng các thiết kế mô-đun, tối ưu hóa môi trường thực thi cho các nhiệm vụ cụ thể như xử lý sinh trắc học hoặc mạng cảm biến tần suất cao, từ đó cân bằng hiệu quả giữa các lợi ích của quy trình trên chuỗi và ngoài chuỗi.
Related News





