DePIN 探索者 - DePIN Scan

Coldware ($COLD) 在區塊鏈領域取得了顯著進展，通過將硬體與區塊鏈技術相結合。目前，該項目正處於預售階段，僅剩 37% 的代幣，價格為 0.00625 美元。Coldware 旨在創造一個硬體與區塊鏈之間的無縫橋樑，專注於可用性而非模糊的承諾。通過提供像 Larna 2400 智能手機和 ColdBook 筆記型電腦這樣的設備，這些設備一打開盒子就能作為輕節點運行，Coldware 正在使得用戶更容易參與去中心化金融 (DeFi)，而無需複雜的設置。該項目由 $COLD 代幣提供支持，該代幣促進交易、治理和質押獎勵，同時還允許用戶通過一個名為 Freeze.Mint 的獨特功能創建自己的代幣。 在更廣泛的區塊鏈項目中，Pi Network 和 Theta Network 也是值得注意的競爭者。Pi Network 擁有超過 6000 萬的龐大用戶基礎，但最近代幣價格的波動引發了對透明度的擔憂。儘管如此，Pi Network 仍在推進，設立了一個 1 億美元的基金來支持其生態系統內的新項目。與此同時，Theta Network 專注於去中心化視頻基礎設施，並最近推出了一項 AI 模型 API 服務以增強其產品。雖然這兩個項目都有潛力，但它們尚未實現大規模採用，這仍然是它們未來成功的關鍵因素。 總體而言，Coldware 通過優先考慮實際可用性和隱私來區別自己。與許多仍處於概念階段的加密項目不同，Coldware 已經提供了功能性硬體和以隱私為重點的操作系統。隨著預售的進行以及將區塊鏈整合到日常設備中的獨特方法，Coldware 為希望進入 Web3 領域的投資者提供了一個有吸引力的機會。隨著市場的發展，這些項目的成功將取決於它們能否為用戶提供具體的好處並實現廣泛的採用。

在去中心化實體基礎設施網絡（DePIN）領域的最新發展中，來自 Pi Network 和 Filecoin 的投資者正將注意力轉向 Coldware ($COLD)。這一轉變發生在這兩個項目結果不一的情況下，Pi Network 在主網啟動期間面臨挑戰，而 Filecoin 則在擴展問題上掙扎。Coldware 以其提供硬體驅動的基礎設施而脫穎而出，將數字代幣與實體設備連接起來，例如 Larna 2400 智能手機和 ColdBook 筆記本電腦，這些設備作為去中心化網絡中的節點。這種創新方法吸引了那些尋求更具體機會的失望投資者的注意。 投資者的遷移是由失望和戰略資本重新部署的組合推動的。Pi Network 的長期延遲和技術困難使許多持有者尋求替代方案。與此同時，Filecoin 在去中心化存儲中的先驅地位正受到競爭對手的挑戰，促使其投資者多樣化進入像 Coldware 這樣的下一代項目。隨著 Coldware 的預售接近其 8000 萬美元的軟上限，這些經驗豐富的投資者中出現了一種緊迫感，他們渴望在公開上市之前確保自己的位置。 Coldware 的獨特之處在於其硬體優先的方式，解決了幾個阻礙 DePIN 採用的關鍵問題。通過創建專門設計的設備作為網絡節點，Coldware 消除了兼容性問題，並為開發者提供了一個標準化的基礎。這種以用戶為中心的模型使普通用戶能夠參與網絡，而無需技術專業知識。隨著 DePIN 市場的成熟，投資者向 Coldware 的轉變標誌著對提供實際、現實價值的項目的日益偏好，而非理論承諾，這標誌著 DePIN 領域的一次重大演變。

Coldware ($COLD) 正在通過將硬體與區塊鏈技術整合，在區塊鏈領域取得重大進展。目前，該項目處於預售階段，僅剩 37% 的代幣，價格為 0.00625 美元。Coldware 旨在創建硬體與區塊鏈之間的無縫橋樑，專注於可用性和現實世界的應用。與許多依賴模糊承諾的加密項目不同，Coldware 提供了具體的產品，如 Larna 2400 智能手機和 ColdBook 筆記本電腦，這些產品設計為可直接插入生態系統並作為輕節點即插即用。 在更廣泛的加密貨幣環境中，Coldware 並不孤單。Pi Network 和 Theta Network 也以獨特的方式留下了自己的印記。Pi Network 擁有超過 6000 萬用戶，專注於移動優先的加密採用，但在一筆重大代幣轉移後面臨與透明度相關的挑戰。儘管如此，Pi Network 正在積極投資其生態系統，推出了一個 1 億美元的新基金。另一方面，Theta Network 正在去中心化視頻基礎設施中開創一個利基市場，最近推出了一項 AI 模型 API 服務，以增強開發者的能力。然而，這些項目是否能實現大規模採用仍有待觀察。 Coldware 的獨特之處在於其對可用性和隱私的承諾。其自定義操作系統旨在阻止追蹤器並最小化數據洩漏，與主流技術解決方案形成鮮明對比。Coldware 專注於提供即插即用的 Web3 體驗，不僅針對加密愛好者，還旨在吸引更廣泛的受眾。隨著預售的持續，該項目為早期投資者提供了一個獨特的機會，讓他們參與一個已經運營並專注於現實世界可用性的平臺。

Theta EdgeCloud 透過啟用用戶啟動 GPU 集群，為大型 AI 模型的訓練引入了一項重要增強。這一新功能允許在特定區域內創建由多個相同類型的 GPU 節點組成的集群，促進節點之間的直接通信，並且延遲最小。這一能力對於分佈式 AI 模型訓練至關重要，因為它允許在設備之間進行並行處理。因此，傳統上需要在單個 GPU 上完成的任務，現在可以在幾小時甚至幾分鐘內完成，顯著加快了 AI 應用的開發週期。 GPU 集群的引入不僅提高了訓練效率，還支持水平擴展，允許用戶根據需要動態添加更多 GPU。這一靈活性對於訓練大型基礎模型或超過單個 GPU 記憶體容量的數十億參數架構特別有利。許多 EdgeCloud 客戶，包括領先的 AI 研究機構，對此功能的需求表達了意見，突顯了其在 Theta EdgeCloud 作為 AI、媒體和娛樂領先的去中心化雲平台持續演變中的重要性。 要開始在 Theta EdgeCloud 上使用 GPU 集群，用戶可以遵循一個簡單的三步驟流程。這包括選擇機器類型、選擇區域以及配置集群設置，如大小和容器映像。集群創建後，用戶可以 SSH 進入 GPU 節點，使他們能夠高效執行分佈式任務。此外，該平台還允許 GPU 集群的實時擴展，確保用戶能夠無縫適應變化的工作負載。總體而言，這一新功能使 Theta EdgeCloud 成為去中心化雲空間中，特別是針對 AI 驅動應用的競爭者。