项目拆解：Spheron

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曾经转推过 @SpheronFDN 的一篇推文。那篇内容核心主旨想表达的是「项目切入点是提升 AI 模型的可用性」。

具体它是怎么做的，今天来和大家展开聊聊 Spheron 这个项目。

写到最前

我是从 @0xPrismatic 的 TG Channel 看到这篇推文的，欢迎订阅他的 Channel，里面有 Web2 AI、Web3 AI 项目和 AI Agent 的每日更新。这也是我的信息流之一。

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正文☝️

提升开源 AI 模型的可用性其实就是降低人们使用开源 AI 模型的门槛。

开源模型虽然是免费的，但是后续涉及的训练推理需要三个东西：1）算力；2）技术专长；3）数据存储。

Spheron 给到的解决方案是：1）支持市面上大部分最新的开源模型；2）提供更便宜的去中心化算力支持；3）自定义 AI 应用开发。

除此之外，Spheron 应该会通过集成 Filecoin 来为用户提供数据存储的服务（毕竟它在23年就经常与 Filecoin 眉来眼去）。

接下来我就来和大家拆解一下 Spheron（其实我看项目的方法论）。

首先，Spheron 是一个 Depin 项目，主攻算力相关。之前它的方向是云存储相关的，在 AI 叙事兴起后，转型为 AI 基础设施。

GPU 算力的情况如下（这部分引用自 @wang_xiaolou ）：

• 为其生态系统提供了价值4000万美元的算力资源；

• 768K CPU、7.1K GPU、35K Mac 设备、43,724 个 Fizzers；

用 AI 估算了一下，原话是：它大概是全球最快的 Frontier 超级计算机计算能力的12.6%，拥有138.45 PFLOPS 计算能力的系统在全球超级计算机中处于领先地位，能够处理极其复杂和庞大的计算任务。

基本面没问题，那么我们就需要从其生态参与者身上建立未来采用的预期，也就是说我们要去看 Spheron 的算力供应端和基建需求端这两方的情况。

拆解算力供应端其实很简单，一般项目方会使用代币来激励算力提供商。如果是在 TGE 前，项目方就会通过融资等形式来拉高市场对于其代币估值的预期。代币往往会被用来补贴算力提供商的收入，从而为需求端提供低成本算力。

最近 Spheron 就新融了一笔钱⬇️

而 Spheron 基建需求端的主要买家就是 AI Agent 项目方。这也是 Spheron 致力于降低们使用开源 AI 模型的门槛的真正原因。门槛低了，潜在用户就会变多，采用预期就会变高。

除了低成本算力外，Spheron 还引入了自动化+完全自治的模型 Skynet，使得系统能够自我管理，从而降低 AI 的运维成本。

Skynet 的作用也不只局限于降低 AI 的运维成本。它的作用还体现在以下三方面：

1、AIFi

AIFi 的核心就是两点，一是 AI 的金融自主权，二是 AI 之间相互协作，也就是集群概念。

如何理解金融自主权呢？

通俗理解就是让 AI 自己管钱，一是允许 AI 自己管理其链上资产；二是允许 AI 自我维持，通过赚取现金流来获取算力、数据存储等服务；三是允许 AI 自主雇佣其他 AI 来进行协作（目前市面上已经出现了此类产品——Olas 的 Mech Marketplace）。

其中，Skynet 将通过自动化的代币交换（媒介是 $SPON ）来获取计算资源。这也是 $SPON 的赋能之一。

2、完全自我复制

这个就是字面意思。完全自我复制的一个隐含预期在于，AI 可以根据任务需求来不断地进行自主进化。通过不断的微调，AI 将有机会成为垂直化领域的专家。

Spheron 的项目拆解就此结束。

做项目拆解的意义是什么呢？

我个人的想法是：

• 理解项目方的核心需求是什么。

• 确定用户对于项目的需求在哪。

最终，我们需要结合项目方近期的动作+代币经济学，1）判断项目的未来潜力；2）推导出项目的未来预期；3）预测项目的未来发展，从而更好的进行投资决策。

这个月 Spheron 应该就会 TGE，到时候可以看看其代币经济学是什么，最后再下投资决策。到时候我会继续和大家聊一下代币经济学的事情。