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Early on crypto trends | Talking DePIN, AI & blockchain
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REVIVING THE DEPIN NARRATIVE: $FLT @Fluence , $RENDER , $TAO & $AIOZ
DePIN has been one of those narratives that cooled off after the initial hype phase, but it’s quietly finding its way back into relevance again mainly because AI is changing the demand structure for infrastructure.
As AI systems scale, the pressure on compute, storage, bandwidth, and real-time data delivery keeps increasing. That naturally brings attention back to decentralized networks trying to distribute these resources instead of relying entirely on centralized providers.
Instead of a single cloud backbone, DePIN explores a more distributed model powered by users, devices, and global hardware participation.
A few tokens often discussed in this space right now:
• $FLT @Fluence → decentralized compute layer for applications and AI workloads
• RENDER → GPU rendering network tied closely to AI compute demand
• TAO → decentralized AI and machine intelligence network
• $AIOZ → DePIN-focused CDN and decentralized streaming infrastructure
DePIN’s pitch is simple: distribute the load, incentivize participation, and build alternative infrastructure rails.
Still early. Still experimental. But increasingly hard to ignore as AI continues scaling globally.
#DePIN #Web3 #AI
DePIN has been one of those narratives that cooled off after the initial hype phase, but it’s quietly finding its way back into relevance again mainly because AI is changing the demand structure for infrastructure.
As AI systems scale, the pressure on compute, storage, bandwidth, and real-time data delivery keeps increasing. That naturally brings attention back to decentralized networks trying to distribute these resources instead of relying entirely on centralized providers.
Instead of a single cloud backbone, DePIN explores a more distributed model powered by users, devices, and global hardware participation.
A few tokens often discussed in this space right now:
• $FLT @Fluence → decentralized compute layer for applications and AI workloads
• RENDER → GPU rendering network tied closely to AI compute demand
• TAO → decentralized AI and machine intelligence network
• $AIOZ → DePIN-focused CDN and decentralized streaming infrastructure
DePIN’s pitch is simple: distribute the load, incentivize participation, and build alternative infrastructure rails.
Still early. Still experimental. But increasingly hard to ignore as AI continues scaling globally.
#DePIN #Web3 #AI
WARUM DEPIN WIEDER IM FOKUS IST, WÄHREND DIE NACHFRAGE NACH KI STEIGT
DePIN war eine dieser Narrative, die eine Zeit lang in den Hintergrund gerückt schien. Aber kürzlich taucht es wieder in Gesprächen auf, hauptsächlich aus einem Grund: der Nachfrage nach KI.
Mit der Skalierung von KI-Modellen steigt der Bedarf an Rechenleistung, Speicher, Bandbreite und Echtzeit-Infrastruktur ständig. Dieser Druck lenkt die Aufmerksamkeit zurück auf dezentrale Netzwerke, die versuchen, diese Ressourcen auf eine andere Weise bereitzustellen.
Anstatt sich nur auf zentralisierte Cloud-Anbieter zu verlassen, erkunden DePIN-Projekte verteilte Infrastrukturen, die von Nutzern und Hardware auf der ganzen Welt betrieben werden.
Ein paar Tokens, die in diesem Narrativ häufig erwähnt werden:
• $FLT @Fluence → dezentrale Rechenleistung für Anwendungen und Workloads
• $RENDER → GPU-Rendering und Nachfrage nach KI-Rechenleistung
• $TAO → dezentrale KI- und Maschinenintelligenz-Netzwerke
• $FIL @Filecoin → dezentrale Speicherinfrastruktur
• $XPIN → aufkommendes DePIN-bezogenes Infrastruktur-Play, das Aufmerksamkeit erregt
Was auffällt, ist, wie sich das Narrativ verschiebt. Das Wachstum der KI zeigt, wie konzentriert und teuer die Infrastruktur geworden ist.
DePIN positioniert sich als Alternative — noch früh, noch experimentell, aber zunehmend relevant, da die Nachfrage nach Rechenleistung beschleunigt.
Die eigentliche Frage ist, ob dezentrale Infrastruktur schnell genug skalieren kann, um der realen Nachfrage nach KI gerecht zu werden, oder ob sie ein Nischenlayer im breiteren Stack bleibt.
#DePIN #Web3 #AI
DePIN war eine dieser Narrative, die eine Zeit lang in den Hintergrund gerückt schien. Aber kürzlich taucht es wieder in Gesprächen auf, hauptsächlich aus einem Grund: der Nachfrage nach KI.
Mit der Skalierung von KI-Modellen steigt der Bedarf an Rechenleistung, Speicher, Bandbreite und Echtzeit-Infrastruktur ständig. Dieser Druck lenkt die Aufmerksamkeit zurück auf dezentrale Netzwerke, die versuchen, diese Ressourcen auf eine andere Weise bereitzustellen.
Anstatt sich nur auf zentralisierte Cloud-Anbieter zu verlassen, erkunden DePIN-Projekte verteilte Infrastrukturen, die von Nutzern und Hardware auf der ganzen Welt betrieben werden.
Ein paar Tokens, die in diesem Narrativ häufig erwähnt werden:
• $FLT @Fluence → dezentrale Rechenleistung für Anwendungen und Workloads
• $RENDER → GPU-Rendering und Nachfrage nach KI-Rechenleistung
• $TAO → dezentrale KI- und Maschinenintelligenz-Netzwerke
• $FIL @Filecoin → dezentrale Speicherinfrastruktur
• $XPIN → aufkommendes DePIN-bezogenes Infrastruktur-Play, das Aufmerksamkeit erregt
Was auffällt, ist, wie sich das Narrativ verschiebt. Das Wachstum der KI zeigt, wie konzentriert und teuer die Infrastruktur geworden ist.
DePIN positioniert sich als Alternative — noch früh, noch experimentell, aber zunehmend relevant, da die Nachfrage nach Rechenleistung beschleunigt.
Die eigentliche Frage ist, ob dezentrale Infrastruktur schnell genug skalieren kann, um der realen Nachfrage nach KI gerecht zu werden, oder ob sie ein Nischenlayer im breiteren Stack bleibt.
#DePIN #Web3 #AI
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DePIN Watch: What $FLT, $XPIN, $2Z , and $IAG Are Signaling Right Now
What stands out in the current Web3 landscape is how much attention is quietly moving away from narrative-heavy tokens toward systems that solve specific infrastructure problems. Instead of broad hype cycles, the focus is becoming more segmented compute, connectivity, coordination, and AI-linked tooling are all evolving in parallel.
$FLT ( @Fluence ) continues to stand out in the decentralized compute conversation. The direction is clear: as AI workloads and backend demand grow, there’s increasing interest in distributed compute layers that can reduce dependency on centralized cloud providers while offering developers more flexibility and resilience.
$XPIN reflects the growing push toward real-world connectivity and data flow layers. As Web3 systems expand, the ability to reliably move and structure data across environments becomes just as important as the computation itself.
$2Z is part of a broader wave of experimental infrastructure projects trying to redefine how value, access, or coordination is handled within decentralized networks. These kinds of protocols often start niche but become relevant once ecosystems start scaling and need more efficient internal mechanics.
$IAG ties into the increasing overlap between AI and blockchain infrastructure. Whether it’s data processing, automation, or intelligent coordination, AI-native systems are becoming a core layer in how new decentralized applications are designed.
Taken together, these projects point to a broader shift: Web3 is gradually maturing from isolated narratives into interconnected infrastructure stacks where compute, data, and intelligence all need to work together more efficiently.
#DePIN #AI #Crypto #Web3
What stands out in the current Web3 landscape is how much attention is quietly moving away from narrative-heavy tokens toward systems that solve specific infrastructure problems. Instead of broad hype cycles, the focus is becoming more segmented compute, connectivity, coordination, and AI-linked tooling are all evolving in parallel.
$FLT ( @Fluence ) continues to stand out in the decentralized compute conversation. The direction is clear: as AI workloads and backend demand grow, there’s increasing interest in distributed compute layers that can reduce dependency on centralized cloud providers while offering developers more flexibility and resilience.
$XPIN reflects the growing push toward real-world connectivity and data flow layers. As Web3 systems expand, the ability to reliably move and structure data across environments becomes just as important as the computation itself.
$2Z is part of a broader wave of experimental infrastructure projects trying to redefine how value, access, or coordination is handled within decentralized networks. These kinds of protocols often start niche but become relevant once ecosystems start scaling and need more efficient internal mechanics.
$IAG ties into the increasing overlap between AI and blockchain infrastructure. Whether it’s data processing, automation, or intelligent coordination, AI-native systems are becoming a core layer in how new decentralized applications are designed.
Taken together, these projects point to a broader shift: Web3 is gradually maturing from isolated narratives into interconnected infrastructure stacks where compute, data, and intelligence all need to work together more efficiently.
#DePIN #AI #Crypto #Web3
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DePIN Watch: What $FLT, $XPIN, $2Z , and $IAG Are Signaling Right Now
What stands out in the current Web3 landscape is how much attention is quietly moving away from narrative-heavy tokens toward systems that solve specific infrastructure problems. Instead of broad hype cycles, the focus is becoming more segmented compute, connectivity, coordination, and AI-linked tooling are all evolving in parallel.
$FLT ( @Fluence ) continues to stand out in the decentralized compute conversation. The direction is clear: as AI workloads and backend demand grow, there’s increasing interest in distributed compute layers that can reduce dependency on centralized cloud providers while offering developers more flexibility and resilience.
$XPIN reflects the growing push toward real-world connectivity and data flow layers. As Web3 systems expand, the ability to reliably move and structure data across environments becomes just as important as the computation itself.
$2Z is part of a broader wave of experimental infrastructure projects trying to redefine how value, access, or coordination is handled within decentralized networks. These kinds of protocols often start niche but become relevant once ecosystems start scaling and need more efficient internal mechanics.
$IAG ties into the increasing overlap between AI and blockchain infrastructure. Whether it’s data processing, automation, or intelligent coordination, AI-native systems are becoming a core layer in how new decentralized applications are designed.
Taken together, these projects point to a broader shift: Web3 is gradually maturing from isolated narratives into interconnected infrastructure stacks where compute, data, and intelligence all need to work together more efficiently.
#DePIN #AI #Crypto #Web3
What stands out in the current Web3 landscape is how much attention is quietly moving away from narrative-heavy tokens toward systems that solve specific infrastructure problems. Instead of broad hype cycles, the focus is becoming more segmented compute, connectivity, coordination, and AI-linked tooling are all evolving in parallel.
$FLT ( @Fluence ) continues to stand out in the decentralized compute conversation. The direction is clear: as AI workloads and backend demand grow, there’s increasing interest in distributed compute layers that can reduce dependency on centralized cloud providers while offering developers more flexibility and resilience.
$XPIN reflects the growing push toward real-world connectivity and data flow layers. As Web3 systems expand, the ability to reliably move and structure data across environments becomes just as important as the computation itself.
$2Z is part of a broader wave of experimental infrastructure projects trying to redefine how value, access, or coordination is handled within decentralized networks. These kinds of protocols often start niche but become relevant once ecosystems start scaling and need more efficient internal mechanics.
$IAG ties into the increasing overlap between AI and blockchain infrastructure. Whether it’s data processing, automation, or intelligent coordination, AI-native systems are becoming a core layer in how new decentralized applications are designed.
Taken together, these projects point to a broader shift: Web3 is gradually maturing from isolated narratives into interconnected infrastructure stacks where compute, data, and intelligence all need to work together more efficiently.
#DePIN #AI #Crypto #Web3
Verifiziert
DePIN Watch: Was $FLT, $XPIN, $2Z und $IAG gerade signalisieren
Was im aktuellen Web3-Landschaft auffällt, ist, wie viel Aufmerksamkeit still und leise von narrativen Token weg zu Systemen driftet, die spezifische Infrastrukturprobleme lösen. Anstelle breiter Hype-Zyklen wird der Fokus zunehmend auf segmentierte Berechnung, Konnektivität, Koordination und KI-gestützte Tools gelegt, die parallel entwickelt werden.
$FLT ( @Fluence ) sticht weiterhin im Gespräch über dezentrale Berechnung hervor. Die Richtung ist klar: Da die KI-Arbeitslasten und die Nachfrage im Backend wachsen, gibt es ein zunehmendes Interesse an verteilten Berechnungsebenen, die die Abhängigkeit von zentralen Cloud-Anbietern verringern und Entwicklern mehr Flexibilität und Resilienz bieten können.
$XPIN spiegelt den wachsenden Drang nach realer Konnektivität und Datenfluss-Ebenen wider. Während Web3-Systeme wachsen, wird die Fähigkeit, Daten zuverlässig über Umgebungen hinweg zu bewegen und zu strukturieren, ebenso wichtig wie die Berechnung selbst.
$2Z ist Teil einer breiteren Welle experimenteller Infrastrukturprojekte, die versuchen, neu zu definieren, wie Wert, Zugang oder Koordination innerhalb dezentraler Netzwerke gehandhabt wird. Diese Arten von Protokollen beginnen oft nischenspezifisch, werden aber relevant, sobald Ökosysteme zu skalieren beginnen und effizientere interne Mechaniken benötigen.
$IAG verbindet sich mit der zunehmenden Überlappung zwischen KI und Blockchain-Infrastruktur. Ob es um Datenverarbeitung, Automatisierung oder intelligente Koordination geht, KI-native Systeme werden zu einer Kernschicht, wie neue dezentrale Anwendungen entworfen werden.
Zusammen genommen zeigen diese Projekte einen breiteren Wandel: Web3 reift allmählich von isolierten Narrativen zu miteinander verbundenen Infrastruktur-Stacks, in denen Berechnung, Daten und Intelligenz effizienter zusammenarbeiten müssen.
#DePIN #AI #Crypto #Web3
Was im aktuellen Web3-Landschaft auffällt, ist, wie viel Aufmerksamkeit still und leise von narrativen Token weg zu Systemen driftet, die spezifische Infrastrukturprobleme lösen. Anstelle breiter Hype-Zyklen wird der Fokus zunehmend auf segmentierte Berechnung, Konnektivität, Koordination und KI-gestützte Tools gelegt, die parallel entwickelt werden.
$FLT ( @Fluence ) sticht weiterhin im Gespräch über dezentrale Berechnung hervor. Die Richtung ist klar: Da die KI-Arbeitslasten und die Nachfrage im Backend wachsen, gibt es ein zunehmendes Interesse an verteilten Berechnungsebenen, die die Abhängigkeit von zentralen Cloud-Anbietern verringern und Entwicklern mehr Flexibilität und Resilienz bieten können.
$XPIN spiegelt den wachsenden Drang nach realer Konnektivität und Datenfluss-Ebenen wider. Während Web3-Systeme wachsen, wird die Fähigkeit, Daten zuverlässig über Umgebungen hinweg zu bewegen und zu strukturieren, ebenso wichtig wie die Berechnung selbst.
$2Z ist Teil einer breiteren Welle experimenteller Infrastrukturprojekte, die versuchen, neu zu definieren, wie Wert, Zugang oder Koordination innerhalb dezentraler Netzwerke gehandhabt wird. Diese Arten von Protokollen beginnen oft nischenspezifisch, werden aber relevant, sobald Ökosysteme zu skalieren beginnen und effizientere interne Mechaniken benötigen.
$IAG verbindet sich mit der zunehmenden Überlappung zwischen KI und Blockchain-Infrastruktur. Ob es um Datenverarbeitung, Automatisierung oder intelligente Koordination geht, KI-native Systeme werden zu einer Kernschicht, wie neue dezentrale Anwendungen entworfen werden.
Zusammen genommen zeigen diese Projekte einen breiteren Wandel: Web3 reift allmählich von isolierten Narrativen zu miteinander verbundenen Infrastruktur-Stacks, in denen Berechnung, Daten und Intelligenz effizienter zusammenarbeiten müssen.
#DePIN #AI #Crypto #Web3
Verifiziert
Web3 bewegt sich hin zu Infrastruktur: Wo $FLT, $SPACE , $GWEI und $SKR im DePIN-Bereich passen
Was ich gerade in Web3 beobachte, ist ein klarer Trend weg von hype-getriebenen Tokens hin zu Infrastruktur, die tatsächlich die Reibung für Entwickler reduziert. Der Fokus konsolidiert sich langsam um Bereiche wie Rechenleistung, Skalierbarkeit und Ausführungsschichten, die echte Anwendungen unterstützen können, anstatt nur Spekulationszyklen zu bedienen.
$FLT, SPACE, GWEI und $SKR sitzen alle in verschiedenen Teilen dieses sich entwickelnden Stapels, aber sie beginnen, sich unter dem selben Narrativ mehr verbunden zu fühlen: dezentrale Systeme skalierbar nutzbar zu machen.
$FLT (Fluence) sticht in dieser Gruppe am meisten hervor. Der Vorstoß in Richtung dezentraler Rechenleistung wird wieder relevanter, da die Anforderungen an KI-Workloads und Backend steigen. Anstatt sich ausschließlich auf zentralisierte Cloud-Anbieter zu verlassen, deutet Fluences Ansatz auf eine Zukunft hin, in der Rechenleistung dezentraler, verifizierbar und flexibler für Entwickler ist, die über Web3 und KI-native Apps bauen.
$SPACE spiegelt das wachsende Interesse an dezentralen Infrastruktur-Schichten wider, die die Komplexität für Nutzer und Entwickler abstrahieren. Es passt in den breiteren Vorstoß für modulare Ökosysteme, in denen verschiedene Schichten sich spezialisieren können, ohne die Nutzer in ein System einzuschließen.
$GWEI bleibt eine starke Erinnerung daran, wie grundlegend die Gasdynamik und Ausführungskosten in der Gestaltung der Nutzerakzeptanz bleiben. Selbst wenn sich Narrative weiterentwickeln, diktiert die Effizienz auf der Basisschicht weiterhin, was skaliert und was nicht.
$SKR verbindet sich mehr mit dem Experimentierbereich von Web3, wo neue Primitiven und Systeme für Identität, Zugang oder Koordination getestet werden. Diese Art von Projekten sitzt oft leicht vor den Mainstream-Akzeptanzkurven, wird aber wichtig, wenn die Ökosysteme reifen.
Insgesamt verbindet all dies der fortlaufende Versuch, den Internet-Stapel auf eine offenere, modulare Weise neu zu gestalten, in der Rechenleistung, Kosten und Koordination nicht von einem einzigen Fehlerpunkt kontrolliert werden.
#DePIN #Crypto #AI #Web3
Was ich gerade in Web3 beobachte, ist ein klarer Trend weg von hype-getriebenen Tokens hin zu Infrastruktur, die tatsächlich die Reibung für Entwickler reduziert. Der Fokus konsolidiert sich langsam um Bereiche wie Rechenleistung, Skalierbarkeit und Ausführungsschichten, die echte Anwendungen unterstützen können, anstatt nur Spekulationszyklen zu bedienen.
$FLT, SPACE, GWEI und $SKR sitzen alle in verschiedenen Teilen dieses sich entwickelnden Stapels, aber sie beginnen, sich unter dem selben Narrativ mehr verbunden zu fühlen: dezentrale Systeme skalierbar nutzbar zu machen.
$FLT (Fluence) sticht in dieser Gruppe am meisten hervor. Der Vorstoß in Richtung dezentraler Rechenleistung wird wieder relevanter, da die Anforderungen an KI-Workloads und Backend steigen. Anstatt sich ausschließlich auf zentralisierte Cloud-Anbieter zu verlassen, deutet Fluences Ansatz auf eine Zukunft hin, in der Rechenleistung dezentraler, verifizierbar und flexibler für Entwickler ist, die über Web3 und KI-native Apps bauen.
$SPACE spiegelt das wachsende Interesse an dezentralen Infrastruktur-Schichten wider, die die Komplexität für Nutzer und Entwickler abstrahieren. Es passt in den breiteren Vorstoß für modulare Ökosysteme, in denen verschiedene Schichten sich spezialisieren können, ohne die Nutzer in ein System einzuschließen.
$GWEI bleibt eine starke Erinnerung daran, wie grundlegend die Gasdynamik und Ausführungskosten in der Gestaltung der Nutzerakzeptanz bleiben. Selbst wenn sich Narrative weiterentwickeln, diktiert die Effizienz auf der Basisschicht weiterhin, was skaliert und was nicht.
$SKR verbindet sich mehr mit dem Experimentierbereich von Web3, wo neue Primitiven und Systeme für Identität, Zugang oder Koordination getestet werden. Diese Art von Projekten sitzt oft leicht vor den Mainstream-Akzeptanzkurven, wird aber wichtig, wenn die Ökosysteme reifen.
Insgesamt verbindet all dies der fortlaufende Versuch, den Internet-Stapel auf eine offenere, modulare Weise neu zu gestalten, in der Rechenleistung, Kosten und Koordination nicht von einem einzigen Fehlerpunkt kontrolliert werden.
#DePIN #Crypto #AI #Web3
DePIN stapelt: $FLT, $RNDR , $DIMO, $WMT
2026 DePIN ist nicht „eine Kette regiert alles.“ Es sind spezialisierte Schichten, die zusammenarbeiten.
@Fluence ist ein permissionless serverless. Mission: Code ohne AWS ausführen. Devs deployen einmal, unabhängige CPUs führen es aus. $FLT wird von Anbietern gestaked, um Arbeit zu beweisen. Läuft bereits mit KI-Agenten + Datenpipelines auf dem Mainnet.
Wie es verbunden ist:
1. $RNDR = leistungsstarke GPU für KI/3D. Fluence orchestriert, Render bruteforced.
2. $DIMO = reale Fahrzeugdaten on-chain. Fluence-Funktionen verarbeiten sie, lösen Aktionen aus.
3. WMT = dezentrales Internet. Fluence hostet dApps in diesem Netzwerk.
Der Trend: Daten über DIMO, Bandbreite über WMT, GPU über RNDR, Logik über FLT. Kein einzelnes Projekt macht alles. Die Rolle von Fluence ist das „cloudless Backend“, das DePIN zusammenhält.
#Web3 #DePIN #AI
2026 DePIN ist nicht „eine Kette regiert alles.“ Es sind spezialisierte Schichten, die zusammenarbeiten.
@Fluence ist ein permissionless serverless. Mission: Code ohne AWS ausführen. Devs deployen einmal, unabhängige CPUs führen es aus. $FLT wird von Anbietern gestaked, um Arbeit zu beweisen. Läuft bereits mit KI-Agenten + Datenpipelines auf dem Mainnet.
Wie es verbunden ist:
1. $RNDR = leistungsstarke GPU für KI/3D. Fluence orchestriert, Render bruteforced.
2. $DIMO = reale Fahrzeugdaten on-chain. Fluence-Funktionen verarbeiten sie, lösen Aktionen aus.
3. WMT = dezentrales Internet. Fluence hostet dApps in diesem Netzwerk.
Der Trend: Daten über DIMO, Bandbreite über WMT, GPU über RNDR, Logik über FLT. Kein einzelnes Projekt macht alles. Die Rolle von Fluence ist das „cloudless Backend“, das DePIN zusammenhält.
#Web3 #DePIN #AI
Übersetzung ansehen
Web3 Infra Is Finally Getting Modular: $FLT, $TAO , $FIL , $GRASS
Been tracking on-chain infra for a while. The big 2024-2025 shift: we stopped trying to build “one decentralized AWS” and started building specialized layers that actually talk to each other.
@Fluence is the missing middleware
Fluence’s mission is “permissionless serverless.” In practice: devs write code, deploy it once, and it runs on a global network of independent CPUs. No single cloud provider, no gatekeepers.
@Bittensor : Decentralized AI intelligence layer
Subnets produce models, data, inference. But those models need somewhere cheap to run. $TAO creates the intelligence, $FLT can execute it. The combo is AI agents that think + act without centralized APIs.
@Filecoin : The data layer
Cold storage + hot retrieval is solved. 2.5 EiB stored. But stored data is useless unless you compute on it. Fluence functions can pull from $FIL , process, and output results all permissionlessly. Infra is stacking.
@Grass Official $GRASS: The data sourcing layer
2M+ users sell their unused bandwidth so AI labs can scrape the web. $GRASS pays for raw data. But raw data needs cleaning, labeling, transforming. That’s serverless compute work exactly what $FLT enables.
What I’m noticing:
Web3 infra 2021 = “replace AWS with one token.”
Web3 infra 2026 = “specialized DePIN legos.”
Storage, compute, intelligence, bandwidth — each with its own token and provider set. Fluence’s role is the glue: execute code across all of them without asking permission.
#DePIN #Web3 #AI
Been tracking on-chain infra for a while. The big 2024-2025 shift: we stopped trying to build “one decentralized AWS” and started building specialized layers that actually talk to each other.
@Fluence is the missing middleware
Fluence’s mission is “permissionless serverless.” In practice: devs write code, deploy it once, and it runs on a global network of independent CPUs. No single cloud provider, no gatekeepers.
@Bittensor : Decentralized AI intelligence layer
Subnets produce models, data, inference. But those models need somewhere cheap to run. $TAO creates the intelligence, $FLT can execute it. The combo is AI agents that think + act without centralized APIs.
@Filecoin : The data layer
Cold storage + hot retrieval is solved. 2.5 EiB stored. But stored data is useless unless you compute on it. Fluence functions can pull from $FIL , process, and output results all permissionlessly. Infra is stacking.
@Grass Official $GRASS: The data sourcing layer
2M+ users sell their unused bandwidth so AI labs can scrape the web. $GRASS pays for raw data. But raw data needs cleaning, labeling, transforming. That’s serverless compute work exactly what $FLT enables.
What I’m noticing:
Web3 infra 2021 = “replace AWS with one token.”
Web3 infra 2026 = “specialized DePIN legos.”
Storage, compute, intelligence, bandwidth — each with its own token and provider set. Fluence’s role is the glue: execute code across all of them without asking permission.
#DePIN #Web3 #AI
KI wächst schnell, die Nachfrage nach Cloud-Lösungen steigt, und immer mehr Leute hinterfragen, wie abhängig das Internet noch von ein paar zentralisierten Anbietern ist. Wahrscheinlich ist das der Grund, warum dezentrale Infrastrukturprojekte wieder ins Rampenlicht rücken.
$FLT sticht für mich hervor, weil @Fluence sich auf dezentrale Rechenleistung konzentriert, was zunehmend relevant wird, da die Nachfrage nach Rechenleistung weiter wächst.
Ich habe auch Projekte wie $HNT und $IO beobachtet, die mehr Aufmerksamkeit gewinnen, während die DePIN-Erzählungen weiter wachsen:
• Helium konzentriert sich auf dezentrale drahtlose Netzwerke
• io.net treibt dezentrale GPU-Rechenleistung für KI-Workloads voran
Es fühlt sich an, als würde der Markt langsam mehr Augenmerk auf die Systeme legen, die das Internet antreiben, nicht nur auf die Anwendungen, die darauf aufgebaut sind.
#DePIN #AI #Web3
$FLT sticht für mich hervor, weil @Fluence sich auf dezentrale Rechenleistung konzentriert, was zunehmend relevant wird, da die Nachfrage nach Rechenleistung weiter wächst.
Ich habe auch Projekte wie $HNT und $IO beobachtet, die mehr Aufmerksamkeit gewinnen, während die DePIN-Erzählungen weiter wachsen:
• Helium konzentriert sich auf dezentrale drahtlose Netzwerke
• io.net treibt dezentrale GPU-Rechenleistung für KI-Workloads voran
Es fühlt sich an, als würde der Markt langsam mehr Augenmerk auf die Systeme legen, die das Internet antreiben, nicht nur auf die Anwendungen, die darauf aufgebaut sind.
#DePIN #AI #Web3
Ich denke, eines der größten Veränderungen in Web3 in letzter Zeit ist, dass die Leute anfangen, sich mehr darum zu kümmern, „wer das Internet antreibt“, anstatt sich nur auf Apps und Tokens zu konzentrieren.
KI wächst schnell, die Nachfrage nach Cloud steigt weiter, und das zeigt, wie abhängig alles immer noch von ein paar zentralen Unternehmen ist.
Deshalb bekommen Projekte, die mit Infrastruktur verbunden sind, wieder mehr Aufmerksamkeit.
$FLT hat meine Aufmerksamkeit erregt, weil @Fluence sich um dezentrale Berechnungen kümmert, anstatt auf traditionelle Cloud-Systeme zu setzen. Gleichzeitig konzentrieren sich Projekte wie $AR auf permanente Datenspeicherung, $TAO treibt dezentrale KI-Netzwerke voran, und $LINK verbindet weiterhin Blockchain-Apps mit realen Daten.
Verschiedene Sektoren, aber alle mit der gleichen Idee verbunden:
Aufbau einer offeneren Internet-Infrastruktur für die Zukunft.
Fühlt sich an wie eine der wenigen Erzählungen in Web3, die tatsächlich relevanter wird, während die KI-Adoption wächst.
#DePIN #AI #Web3
KI wächst schnell, die Nachfrage nach Cloud steigt weiter, und das zeigt, wie abhängig alles immer noch von ein paar zentralen Unternehmen ist.
Deshalb bekommen Projekte, die mit Infrastruktur verbunden sind, wieder mehr Aufmerksamkeit.
$FLT hat meine Aufmerksamkeit erregt, weil @Fluence sich um dezentrale Berechnungen kümmert, anstatt auf traditionelle Cloud-Systeme zu setzen. Gleichzeitig konzentrieren sich Projekte wie $AR auf permanente Datenspeicherung, $TAO treibt dezentrale KI-Netzwerke voran, und $LINK verbindet weiterhin Blockchain-Apps mit realen Daten.
Verschiedene Sektoren, aber alle mit der gleichen Idee verbunden:
Aufbau einer offeneren Internet-Infrastruktur für die Zukunft.
Fühlt sich an wie eine der wenigen Erzählungen in Web3, die tatsächlich relevanter wird, während die KI-Adoption wächst.
#DePIN #AI #Web3
Eine Sache, über die ich ständig nachdenke, wenn es um Web3 geht, ist, dass wir das Eigentum, Zahlungen und sogar die Speicherung dezentralisiert haben, aber die meiste Rechenleistung des Internets immer noch in ein paar zentralisierten Clouds konzentriert ist.
Das ist eine riesige Lücke, besonders jetzt, wo KI die Nachfrage nach Rechenleistung höher denn je treibt.
Wir haben bereits:
• $BTC und $ETH, die verändern, wie Wert bewegt wird
• $FIL, das zeigt, dass Speicherung dezentralisiert werden kann
Aber die eigentliche Verarbeitungsschicht, die Infrastruktur, die Anwendungen, Modelle und Echtzeitsysteme antreibt, ist immer noch größtenteils von traditionellen Anbietern abhängig.
Deshalb stechen Projekte wie @Fluence ($FLT) für mich hervor.
Anstatt die Cloud-Infrastruktur als Standard zu behandeln, baut Fluence um die dezentrale Koordination von Rechenleistung herum, die es Entwicklern ermöglicht, Rechenleistung von verteilten Anbietern auf eine offenere und überprüfbare Weise zu beziehen.
Du kannst auch verwandte Ideen in anderen Sektoren sehen:
• @Render Network ( $RENDER ) → verteilte GPU-Leistung für KI und Rendering
• @AkashNetwork ( $AKT ) → Marktplatz für dezentrale Cloud-Infrastruktur
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → Verbindung von Maschinen und Geräten aus der realen Welt mit dezentralen Systemen
Verschiedene Schwerpunkte, aber die gleiche breitere Richtung: Abhängigkeit von zentralisierter Infrastruktur reduzieren, indem globale ungenutzte Ressourcen in funktionale Netzwerke umgewandelt werden.
Der interessante Teil ist, dass sich das nicht mehr wie nur eine weitere Krypto-Erzählung anfühlt. Es fühlt sich mehr wie die nächste Stufe der Internet-Infrastruktur an, die sich leise im Hintergrund formt.
#DePIN #Fluence #Web3
Das ist eine riesige Lücke, besonders jetzt, wo KI die Nachfrage nach Rechenleistung höher denn je treibt.
Wir haben bereits:
• $BTC und $ETH, die verändern, wie Wert bewegt wird
• $FIL, das zeigt, dass Speicherung dezentralisiert werden kann
Aber die eigentliche Verarbeitungsschicht, die Infrastruktur, die Anwendungen, Modelle und Echtzeitsysteme antreibt, ist immer noch größtenteils von traditionellen Anbietern abhängig.
Deshalb stechen Projekte wie @Fluence ($FLT) für mich hervor.
Anstatt die Cloud-Infrastruktur als Standard zu behandeln, baut Fluence um die dezentrale Koordination von Rechenleistung herum, die es Entwicklern ermöglicht, Rechenleistung von verteilten Anbietern auf eine offenere und überprüfbare Weise zu beziehen.
Du kannst auch verwandte Ideen in anderen Sektoren sehen:
• @Render Network ( $RENDER ) → verteilte GPU-Leistung für KI und Rendering
• @AkashNetwork ( $AKT ) → Marktplatz für dezentrale Cloud-Infrastruktur
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → Verbindung von Maschinen und Geräten aus der realen Welt mit dezentralen Systemen
Verschiedene Schwerpunkte, aber die gleiche breitere Richtung: Abhängigkeit von zentralisierter Infrastruktur reduzieren, indem globale ungenutzte Ressourcen in funktionale Netzwerke umgewandelt werden.
Der interessante Teil ist, dass sich das nicht mehr wie nur eine weitere Krypto-Erzählung anfühlt. Es fühlt sich mehr wie die nächste Stufe der Internet-Infrastruktur an, die sich leise im Hintergrund formt.
#DePIN #Fluence #Web3
Ein Thema, das in letzter Zeit immer wieder im Web3 auftaucht, ist die Infrastruktur, insbesondere das Rechnen.
KI beschleunigt die Nachfrage nach Rechenleistung, und eine wachsende Anzahl von Krypto-Projekten positioniert sich darum, diese Lücke durch dezentrale Netzwerke anstelle traditioneller Cloud-Systeme zu schließen.
@Fluence ( $FLT ) ist eines der Projekte, das in diesem Gespräch heraussticht. Anstatt als eine weitere General-Purpose-Chain zu konkurrieren, liegt der Fokus auf der dezentralen Koordination von Rechenleistung, die Entwicklern Zugang zu verteilten Ressourcen bietet, die offener, flexibler und unabhängig prüfbar sind.
Was den Bereich interessant macht, ist, dass mehrere Ökosysteme dasselbe Problem aus unterschiedlichen Blickwinkeln angehen:
• @io.net ( $IO ) → Aufbau einer dezentralen GPU-Infrastruktur, die auf KI-skalierte Workloads abzielt
• @Nosana ( $NOS ) → von der Community unterstützte Rechennetzwerke, die für KI-Inferenz konzipiert sind
• @Golem Network ( $GLM ) → ein früher dezentraler Rechenmarktplatz, der jetzt zunehmend mit der modernen KI-Nachfrage verbunden ist
Verschiedene Architekturen, unterschiedliche Strategien — aber alle konzentrieren sich auf dasselbe größere Problem: den Zugang zu Rechenleistung zu verteilen, ohne vollständig auf zentralisierte Anbieter angewiesen zu sein.
Die Erzählung fühlt sich jetzt auch reifer an. Die Diskussion bewegt sich weg von der Dezentralisierung als Slogan hin zu Infrastrukturen, die tatsächlich KI-Systeme, Automatisierung und großangelegte Datenoperationen unterstützen können.
Fluence mag nicht immer die Schlagzeilen dominieren, aber seine Positionierung zwischen DePIN, Rechenleistung und KI-Infrastruktur macht es schwierig, es zu ignorieren, wenn man erforscht, wohin der Sektor geht.
#DePIN #AI #Web3
KI beschleunigt die Nachfrage nach Rechenleistung, und eine wachsende Anzahl von Krypto-Projekten positioniert sich darum, diese Lücke durch dezentrale Netzwerke anstelle traditioneller Cloud-Systeme zu schließen.
@Fluence ( $FLT ) ist eines der Projekte, das in diesem Gespräch heraussticht. Anstatt als eine weitere General-Purpose-Chain zu konkurrieren, liegt der Fokus auf der dezentralen Koordination von Rechenleistung, die Entwicklern Zugang zu verteilten Ressourcen bietet, die offener, flexibler und unabhängig prüfbar sind.
Was den Bereich interessant macht, ist, dass mehrere Ökosysteme dasselbe Problem aus unterschiedlichen Blickwinkeln angehen:
• @io.net ( $IO ) → Aufbau einer dezentralen GPU-Infrastruktur, die auf KI-skalierte Workloads abzielt
• @Nosana ( $NOS ) → von der Community unterstützte Rechennetzwerke, die für KI-Inferenz konzipiert sind
• @Golem Network ( $GLM ) → ein früher dezentraler Rechenmarktplatz, der jetzt zunehmend mit der modernen KI-Nachfrage verbunden ist
Verschiedene Architekturen, unterschiedliche Strategien — aber alle konzentrieren sich auf dasselbe größere Problem: den Zugang zu Rechenleistung zu verteilen, ohne vollständig auf zentralisierte Anbieter angewiesen zu sein.
Die Erzählung fühlt sich jetzt auch reifer an. Die Diskussion bewegt sich weg von der Dezentralisierung als Slogan hin zu Infrastrukturen, die tatsächlich KI-Systeme, Automatisierung und großangelegte Datenoperationen unterstützen können.
Fluence mag nicht immer die Schlagzeilen dominieren, aber seine Positionierung zwischen DePIN, Rechenleistung und KI-Infrastruktur macht es schwierig, es zu ignorieren, wenn man erforscht, wohin der Sektor geht.
#DePIN #AI #Web3
Ich habe in letzter Zeit einige Narrative skizziert, und eines, das immer wieder auftaucht, ist, wie Compute leise zum Rückgrat von Web3 wird, insbesondere mit der Nachfrage nach KI im Mix.
@Fluence $FLT passt da perfekt rein. Es versucht nicht, eine weitere verallgemeinerte Kette zu sein, sondern konzentriert sich auf dezentrales Computing, wo Entwickler auf verteilte Ressourcen zugreifen können, anstatt sich auf zentralisierte Cloud-Anbieter zu verlassen. Mit dem Anstieg der KI-Nachfrage beginnt diese Art von überprüfbarer und flexibler Compute-Schicht mehr Sinn zu machen.
Was interessant ist, ist, wie das mit anderen Projekten verbunden ist, die parallel laufen:
• @io.net $IO → dezentrale GPU-Netzwerke, die sich auf KI-Arbeitslasten konzentrieren
• @Nosana $NOS → gemeinschaftlich betriebenes Computing für das Ausführen von KI-Inferenzen
• @Golem Network $GLM → einer der früheren Peer-to-Peer-Computing-Marktplätze, der sich nun mehr mit modernen KI-Anwendungsfällen in Einklang bringt
Verschiedene Phasen, unterschiedliche Modelle, aber alle kreisen um dasselbe Problem: wie man Computing ohne zentrale Engpässe beschafft und skalieren kann.
Es fühlt sich so an, als würde das Narrativ bodenständiger werden. Weniger über abstrakte Dezentralisierung, mehr darüber, wer die Infrastruktur hinter KI und Datenverarbeitung bereitstellt.
Fluence scheint nicht der Lauteste im Raum zu sein, aber es sitzt genau an jener Schnittstelle, weshalb es wahrscheinlich immer wieder in der Forschung auftaucht.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence $FLT passt da perfekt rein. Es versucht nicht, eine weitere verallgemeinerte Kette zu sein, sondern konzentriert sich auf dezentrales Computing, wo Entwickler auf verteilte Ressourcen zugreifen können, anstatt sich auf zentralisierte Cloud-Anbieter zu verlassen. Mit dem Anstieg der KI-Nachfrage beginnt diese Art von überprüfbarer und flexibler Compute-Schicht mehr Sinn zu machen.
Was interessant ist, ist, wie das mit anderen Projekten verbunden ist, die parallel laufen:
• @io.net $IO → dezentrale GPU-Netzwerke, die sich auf KI-Arbeitslasten konzentrieren
• @Nosana $NOS → gemeinschaftlich betriebenes Computing für das Ausführen von KI-Inferenzen
• @Golem Network $GLM → einer der früheren Peer-to-Peer-Computing-Marktplätze, der sich nun mehr mit modernen KI-Anwendungsfällen in Einklang bringt
Verschiedene Phasen, unterschiedliche Modelle, aber alle kreisen um dasselbe Problem: wie man Computing ohne zentrale Engpässe beschafft und skalieren kann.
Es fühlt sich so an, als würde das Narrativ bodenständiger werden. Weniger über abstrakte Dezentralisierung, mehr darüber, wer die Infrastruktur hinter KI und Datenverarbeitung bereitstellt.
Fluence scheint nicht der Lauteste im Raum zu sein, aber es sitzt genau an jener Schnittstelle, weshalb es wahrscheinlich immer wieder in der Forschung auftaucht.
#DePIN #AI #Web3
In letzter Zeit habe ich mehr darauf geachtet, wie sich die Erzählungen von DePIN und KI-Infrastruktur zu überschneiden beginnen, und es fühlt sich weniger fragmentiert an als zuvor.
@Fluence $FLT ist eines der klareren Beispiele dafür, wo das hingeht. Es positioniert sich als eine dezentrale, "cloudlose" Rechenschicht, die das globale Rechenangebot in einen Marktplatz aggregiert, auf dem Entwickler ohne die Abhängigkeit von traditionellen Cloud-Anbietern deployen können. Die Idee von verifizierbarem, kostengünstigem Rechnen kommt immer häufiger zur Sprache, insbesondere mit dem steigenden Bedarf an KI-Workloads.
Was heraussticht, ist nicht nur das Modell, sondern wie es in ein breiteres Muster im Raum passt:
• @Acurast $ACU → dezentrales Rechnen über mobile Geräte vorantreiben, ungenutzte Hardware in nutzbare Infrastruktur verwandeln
• @Render Network $RENDER → verteiltes GPU-Rechnen, stark verbunden mit KI und Rendering-Workloads
• @AkashNetwork $AKT → dezentraler Cloud-Marktplatz, der direkt mit traditionellen Cloud-Anbietern konkurriert
Verschiedene Architekturen, aber die gleiche zugrunde liegende Richtung: Rechnen gehört nicht mehr jemanden, es wird koordiniert.
Fluence passt hier als eine Art Koordinationsschicht für das Rechenangebot. Nicht unbedingt das lauteste Projekt, aber strukturell ausgerichtet auf das, wo es scheinbar hingeht.
Es fühlt sich an, als würde sich die Erzählung von "dezentralisiert alles" zu etwas Spezifischerem verschieben:
→ wer kontrolliert das Rechnen und wie wird es bepreist
Wenn die Nachfrage nach KI weiterhin so skaliert, wie sie es derzeit tut, könnte diese Kategorie wichtiger werden, als die Leute erwarten.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence $FLT ist eines der klareren Beispiele dafür, wo das hingeht. Es positioniert sich als eine dezentrale, "cloudlose" Rechenschicht, die das globale Rechenangebot in einen Marktplatz aggregiert, auf dem Entwickler ohne die Abhängigkeit von traditionellen Cloud-Anbietern deployen können. Die Idee von verifizierbarem, kostengünstigem Rechnen kommt immer häufiger zur Sprache, insbesondere mit dem steigenden Bedarf an KI-Workloads.
Was heraussticht, ist nicht nur das Modell, sondern wie es in ein breiteres Muster im Raum passt:
• @Acurast $ACU → dezentrales Rechnen über mobile Geräte vorantreiben, ungenutzte Hardware in nutzbare Infrastruktur verwandeln
• @Render Network $RENDER → verteiltes GPU-Rechnen, stark verbunden mit KI und Rendering-Workloads
• @AkashNetwork $AKT → dezentraler Cloud-Marktplatz, der direkt mit traditionellen Cloud-Anbietern konkurriert
Verschiedene Architekturen, aber die gleiche zugrunde liegende Richtung: Rechnen gehört nicht mehr jemanden, es wird koordiniert.
Fluence passt hier als eine Art Koordinationsschicht für das Rechenangebot. Nicht unbedingt das lauteste Projekt, aber strukturell ausgerichtet auf das, wo es scheinbar hingeht.
Es fühlt sich an, als würde sich die Erzählung von "dezentralisiert alles" zu etwas Spezifischerem verschieben:
→ wer kontrolliert das Rechnen und wie wird es bepreist
Wenn die Nachfrage nach KI weiterhin so skaliert, wie sie es derzeit tut, könnte diese Kategorie wichtiger werden, als die Leute erwarten.
#DePIN #AI #Web3
Die meiste Aufmerksamkeit in #crypto lag früher auf Preisbewegungen und Erzählungen.
In letzter Zeit fühlt es sich an, als würde das Gespräch in eine grundlegendere Richtung driftet, nämlich was tatsächlich die Systeme antreibt, von denen alles andere abhängt.
Rechenleistung wird immer wieder in diesem Wandel erwähnt.
Da KI-gesteuerte Anwendungen sich ausdehnen und digitale Arbeitslasten schwerer werden, zeigen sich die Einschränkungen der traditionellen Cloud-Infrastruktur immer deutlicher. Es geht nicht mehr nur um die Nachfrage, sondern um den Zugang, die Kosten und wie flexibel dieser Zugang wirklich ist.
#DePIN ist eines der Bereiche, die versuchen, auf diesen Druck zu reagieren.
Anstatt die Rechenleistung bei einigen zentralisierten Anbietern zu konzentrieren, verteilt sie sich über verteilte Netzwerke, in denen Ressourcen dynamischer beigetragen und konsumiert werden.
Einige Projekte, die in diesem Bereich immer wieder auftauchen:
@Fluence wird weiterhin im Zusammenhang mit Peer-to-Peer-Rechnen und dezentraler Cloud-Ausführung erwähnt.
@Helium hat das DePIN-Gespräch über Rechenleistung hinaus in die reale Netzwerk-Infrastruktur erweitert und zeigt, wie physische Ressourcen-Netzwerke skalieren können.
@Hivemapper repräsentiert einen anderen Aspekt von DePIN, indem es reale Kartierungsdaten durch verteilte Mitwirkende statt zentralisierter Kartierungsflotten sammelt.
@Filecoin fügt eine weitere Ebene hinzu, indem es sich auf Speicher anstatt auf Rechenleistung konzentriert, aber immer noch mit derselben übergreifenden Idee einer verteilten Infrastruktur verbunden ist.
Was diese zusammenbindet, ist kein einzelner Anwendungsfall, sondern der Versuch, neu zu überdenken, wie digitale Infrastruktur beschafft und gewartet wird.
DePIN befindet sich noch in einem frühen und ungleichen Stadium über die Sektoren hinweg, aber die Richtung wird klarer: Die Infrastruktur wird langsam umverteilt.
Es fühlt sich nicht wie ein Erzählzyklus an. Eher wie eine allmähliche Umstrukturierung dessen, wo digitale Kapazität tatsächlich lebt.
In letzter Zeit fühlt es sich an, als würde das Gespräch in eine grundlegendere Richtung driftet, nämlich was tatsächlich die Systeme antreibt, von denen alles andere abhängt.
Rechenleistung wird immer wieder in diesem Wandel erwähnt.
Da KI-gesteuerte Anwendungen sich ausdehnen und digitale Arbeitslasten schwerer werden, zeigen sich die Einschränkungen der traditionellen Cloud-Infrastruktur immer deutlicher. Es geht nicht mehr nur um die Nachfrage, sondern um den Zugang, die Kosten und wie flexibel dieser Zugang wirklich ist.
#DePIN ist eines der Bereiche, die versuchen, auf diesen Druck zu reagieren.
Anstatt die Rechenleistung bei einigen zentralisierten Anbietern zu konzentrieren, verteilt sie sich über verteilte Netzwerke, in denen Ressourcen dynamischer beigetragen und konsumiert werden.
Einige Projekte, die in diesem Bereich immer wieder auftauchen:
@Fluence wird weiterhin im Zusammenhang mit Peer-to-Peer-Rechnen und dezentraler Cloud-Ausführung erwähnt.
@Helium hat das DePIN-Gespräch über Rechenleistung hinaus in die reale Netzwerk-Infrastruktur erweitert und zeigt, wie physische Ressourcen-Netzwerke skalieren können.
@Hivemapper repräsentiert einen anderen Aspekt von DePIN, indem es reale Kartierungsdaten durch verteilte Mitwirkende statt zentralisierter Kartierungsflotten sammelt.
@Filecoin fügt eine weitere Ebene hinzu, indem es sich auf Speicher anstatt auf Rechenleistung konzentriert, aber immer noch mit derselben übergreifenden Idee einer verteilten Infrastruktur verbunden ist.
Was diese zusammenbindet, ist kein einzelner Anwendungsfall, sondern der Versuch, neu zu überdenken, wie digitale Infrastruktur beschafft und gewartet wird.
DePIN befindet sich noch in einem frühen und ungleichen Stadium über die Sektoren hinweg, aber die Richtung wird klarer: Die Infrastruktur wird langsam umverteilt.
Es fühlt sich nicht wie ein Erzählzyklus an. Eher wie eine allmähliche Umstrukturierung dessen, wo digitale Kapazität tatsächlich lebt.
Es gab eine ruhige, aber stetige Veränderung darin, worum es bei den #Web3 Gesprächen tatsächlich geht.
Es geht in letzter Zeit weniger um Marktgeschichten und mehr um etwas, das näher an der Infrastruktur-Realität des Computings liegt.
Während #AI Werkzeuge, datenschwere Apps und Echtzeitsysteme weiterhin expandieren, werden die Grenzen zentralisierter Cloud-Setups immer sichtbarer. Kostenstrukturen, Verfügbarkeitsbeschränkungen und Skalierungsdruck zeigen sich zunehmend in praktischen statt theoretischen Weisen.
Hier taucht #DePIN immer wieder auf.
Nicht als fertige Lösung, sondern als ein anderer Ansatz zur Beschaffung von Computing, das über Netzwerke verteilt wird, anstatt sich auf einige dominante Anbieter zu verlassen.
Einige Projekte, die in diesem Bereich immer wieder auftauchen:
@Fluence wird oft mit dezentralem Cloud-Computing und Peer-to-Peer-Infrastrukturmodellen in Verbindung gebracht.
@Filecoin hat an Aufmerksamkeit gewonnen, indem es die Bereitstellung und den Zugang zu verteilten Rechenressourcen vereinfacht.
@AKASH NETWORK wird weiterhin im Zusammenhang mit dezentralen Cloud-Vermietungen und marktplatzähnlichem Zugang zu Rechenressourcen diskutiert.
@Render Network bleibt eines der sichtbareren Beispiele für die Nutzung verteilter GPUs, insbesondere da die Nachfrage nach AI- und Grafiklasten wächst.
Was interessant ist, ist nicht ein einzelnes Projekt, sondern die Richtung, in die sie kollektiv weisen.
Compute wird langsam wieder zu einer zentralen Diskussionsschicht, nicht als Backend-Rohre, sondern als etwas, das direkt Kosten, Zugang und das, was zuerst gebaut wird, beeinflusst.
DePIN hat in Bezug auf Koordination und Zuverlässigkeit im großen Maßstab noch einen langen Weg vor sich, aber das Muster wird schwerer zu ignorieren.
Es fühlt sich nicht wie eine plötzliche Veränderung an. Mehr wie etwas, das im Hintergrund gewachsen ist und jetzt anfängt, an die Oberfläche zu treten.
Es geht in letzter Zeit weniger um Marktgeschichten und mehr um etwas, das näher an der Infrastruktur-Realität des Computings liegt.
Während #AI Werkzeuge, datenschwere Apps und Echtzeitsysteme weiterhin expandieren, werden die Grenzen zentralisierter Cloud-Setups immer sichtbarer. Kostenstrukturen, Verfügbarkeitsbeschränkungen und Skalierungsdruck zeigen sich zunehmend in praktischen statt theoretischen Weisen.
Hier taucht #DePIN immer wieder auf.
Nicht als fertige Lösung, sondern als ein anderer Ansatz zur Beschaffung von Computing, das über Netzwerke verteilt wird, anstatt sich auf einige dominante Anbieter zu verlassen.
Einige Projekte, die in diesem Bereich immer wieder auftauchen:
@Fluence wird oft mit dezentralem Cloud-Computing und Peer-to-Peer-Infrastrukturmodellen in Verbindung gebracht.
@Filecoin hat an Aufmerksamkeit gewonnen, indem es die Bereitstellung und den Zugang zu verteilten Rechenressourcen vereinfacht.
@AKASH NETWORK wird weiterhin im Zusammenhang mit dezentralen Cloud-Vermietungen und marktplatzähnlichem Zugang zu Rechenressourcen diskutiert.
@Render Network bleibt eines der sichtbareren Beispiele für die Nutzung verteilter GPUs, insbesondere da die Nachfrage nach AI- und Grafiklasten wächst.
Was interessant ist, ist nicht ein einzelnes Projekt, sondern die Richtung, in die sie kollektiv weisen.
Compute wird langsam wieder zu einer zentralen Diskussionsschicht, nicht als Backend-Rohre, sondern als etwas, das direkt Kosten, Zugang und das, was zuerst gebaut wird, beeinflusst.
DePIN hat in Bezug auf Koordination und Zuverlässigkeit im großen Maßstab noch einen langen Weg vor sich, aber das Muster wird schwerer zu ignorieren.
Es fühlt sich nicht wie eine plötzliche Veränderung an. Mehr wie etwas, das im Hintergrund gewachsen ist und jetzt anfängt, an die Oberfläche zu treten.
Dezentralisierte Berechnung: DIE FEHLENDE SCHICHT VON Web3
Wenn ich heute an das Internet denke, sehe ich zwei Seiten. Auf der einen Seite verbindet es uns alle, betreibt unsere Apps und treibt KI an. Auf der anderen Seite wird die meiste dieser Macht von einer Handvoll Cloud-Anbietern kontrolliert.
Ich denke nicht, dass das so gemeint war, wie das Internet sein sollte.
Web3 hat bereits einen anderen Weg aufgezeigt:
• $BTC und $ETH bewiesen, dass Geld ohne Banken bewegt werden kann.
• $FIL bewiesen, dass Daten außerhalb großer Server leben können.
Aber der Teil, über den wir selten sprechen, ist die Berechnung, die eigentliche Arbeit, die Apps und KI zum Laufen bringt. Und im Moment ist das immer noch in der Cloud gesperrt.
Hier fühlt sich @Fluence $FLT anders an. Anstatt auf der Cloud aufzubauen, baut es ein cloudloses Netzwerk, das offen, global und günstiger zu nutzen ist. Für mich ist das der fehlende Schritt, damit Web3 eigenständig bestehen kann.
Andere Projekte beschäftigen sich mit Teilen desselben Problems: $RENDER (KI-GPUs), $AKT (Cloud-Infrastruktur), $IOTX (Geräte der realen Welt). Aber Fluence konzentriert sich auf die Berechnung selbst und das könnte das Stück sein, das Web3 endlich vollständig macht.
#DecentralisesCompute #Fluence #Web3
Wenn ich heute an das Internet denke, sehe ich zwei Seiten. Auf der einen Seite verbindet es uns alle, betreibt unsere Apps und treibt KI an. Auf der anderen Seite wird die meiste dieser Macht von einer Handvoll Cloud-Anbietern kontrolliert.
Ich denke nicht, dass das so gemeint war, wie das Internet sein sollte.
Web3 hat bereits einen anderen Weg aufgezeigt:
• $BTC und $ETH bewiesen, dass Geld ohne Banken bewegt werden kann.
• $FIL bewiesen, dass Daten außerhalb großer Server leben können.
Aber der Teil, über den wir selten sprechen, ist die Berechnung, die eigentliche Arbeit, die Apps und KI zum Laufen bringt. Und im Moment ist das immer noch in der Cloud gesperrt.
Hier fühlt sich @Fluence $FLT anders an. Anstatt auf der Cloud aufzubauen, baut es ein cloudloses Netzwerk, das offen, global und günstiger zu nutzen ist. Für mich ist das der fehlende Schritt, damit Web3 eigenständig bestehen kann.
Andere Projekte beschäftigen sich mit Teilen desselben Problems: $RENDER (KI-GPUs), $AKT (Cloud-Infrastruktur), $IOTX (Geräte der realen Welt). Aber Fluence konzentriert sich auf die Berechnung selbst und das könnte das Stück sein, das Web3 endlich vollständig macht.
#DecentralisesCompute #Fluence #Web3
Eine Sache, die ich mehr im Web3 studiere, ist Infrastruktur, nicht Token.
Die meisten dApps sind weiterhin auf zentralisierte Cloud-Anbieter für Computing, Speicherung und Lieferung angewiesen, was den Zweck der Dezentralisierung irgendwie untergräbt.
Deshalb sind DePIN-Projekte für mich interessant.
$FLT von @Fluence baut dezentrale Compute-Märkte auf, in denen Arbeitslasten über verteilte Anbieter anstelle von Hyperscalern laufen. Es senkt die Kosten und beseitigt einzelne Ausfallpunkte.
$AKT von @Akash verfolgt einen ähnlichen Ansatz mit einem Peer-to-Peer-Cloud-Marktplatz zur Vermietung von ungenutztem Computing.
$FIL von @Filecoin bietet verifizierbaren dezentralen Speicher an, während $LPT von @Livepeer Video-Transkodierung und Streaming über Knotenbetreiber verteilt.
Zusammen sieht dieser Stapel wie eine dezentrale Alternative zur AWS-Infrastruktur aus:
Computing + Speicherung + Medienlieferung.
Weniger Abhängigkeit von Big Tech. Widerstandsfähigere Systeme.
Es fühlt sich an, als würde hier die echte Adoption aufgebaut.
#DePIN #FLT #FIL #AKT #LPT
Die meisten dApps sind weiterhin auf zentralisierte Cloud-Anbieter für Computing, Speicherung und Lieferung angewiesen, was den Zweck der Dezentralisierung irgendwie untergräbt.
Deshalb sind DePIN-Projekte für mich interessant.
$FLT von @Fluence baut dezentrale Compute-Märkte auf, in denen Arbeitslasten über verteilte Anbieter anstelle von Hyperscalern laufen. Es senkt die Kosten und beseitigt einzelne Ausfallpunkte.
$AKT von @Akash verfolgt einen ähnlichen Ansatz mit einem Peer-to-Peer-Cloud-Marktplatz zur Vermietung von ungenutztem Computing.
$FIL von @Filecoin bietet verifizierbaren dezentralen Speicher an, während $LPT von @Livepeer Video-Transkodierung und Streaming über Knotenbetreiber verteilt.
Zusammen sieht dieser Stapel wie eine dezentrale Alternative zur AWS-Infrastruktur aus:
Computing + Speicherung + Medienlieferung.
Weniger Abhängigkeit von Big Tech. Widerstandsfähigere Systeme.
Es fühlt sich an, als würde hier die echte Adoption aufgebaut.
#DePIN #FLT #FIL #AKT #LPT
Web3 spricht weiterhin über Dezentralisierung, aber die Infrastruktur hat sich noch nicht vollständig angepasst.
Viele dApps laufen immer noch auf zentralisierten Backends. Deshalb ist DePIN interessant, es behebt diese Schicht.
$FLT von @Fluence drängt auf dezentrale Berechnungen und ermöglicht Entwicklern, Apps weltweit über unabhängige Knoten bereitzustellen.
Nebenbei:
$GLM von @Golem Network → verteilter Berechnungsmarktplatz
$STORJ von @Storj → verschlüsselte Cloud-Speicherung über Knoten
$LPT von @Livepeer → Video-Transkodierung + Streaming
Mehr wie das Internet wird langsam wieder aufgebaut.
#DePIN #Web3 #AI
Viele dApps laufen immer noch auf zentralisierten Backends. Deshalb ist DePIN interessant, es behebt diese Schicht.
$FLT von @Fluence drängt auf dezentrale Berechnungen und ermöglicht Entwicklern, Apps weltweit über unabhängige Knoten bereitzustellen.
Nebenbei:
$GLM von @Golem Network → verteilter Berechnungsmarktplatz
$STORJ von @Storj → verschlüsselte Cloud-Speicherung über Knoten
$LPT von @Livepeer → Video-Transkodierung + Streaming
Mehr wie das Internet wird langsam wieder aufgebaut.
#DePIN #Web3 #AI
Alle konzentrieren sich auf Tokens, aber der echte Wandel könnte in der Infrastruktur stattfinden.
DePIN verwandelt ungenutzte globale Ressourcen in nutzbare Netzwerke, und das verändert alles.
$FLT von @Fluence ist ein Beispiel, das es Apps ermöglicht, ohne zentrale Cloud-Anbieter zu laufen.
Dann haben Sie:
• $LPT von @Livepeer → Video-Transkodierung + Streaming
• $THETA von @Theta Network-1 → Video-Streaming, betrieben von Knoten
• $HONEY von Hivemapper → Infrastruktur für reale Daten
Es ist nicht mehr nur digital, es ist physische + digitale Infrastruktur kombiniert.
#DePIN #Web3 #AI
DePIN verwandelt ungenutzte globale Ressourcen in nutzbare Netzwerke, und das verändert alles.
$FLT von @Fluence ist ein Beispiel, das es Apps ermöglicht, ohne zentrale Cloud-Anbieter zu laufen.
Dann haben Sie:
• $LPT von @Livepeer → Video-Transkodierung + Streaming
• $THETA von @Theta Network-1 → Video-Streaming, betrieben von Knoten
• $HONEY von Hivemapper → Infrastruktur für reale Daten
Es ist nicht mehr nur digital, es ist physische + digitale Infrastruktur kombiniert.
#DePIN #Web3 #AI
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