NEAR wprowadza staking jako nową metodę płatności za usługi AI! Czy to naprawdę działa?

📌 Podsumowanie w 3 zdaniach

・NEAR wprowadził nową metodę płatności „opartą na stakingu” do wykorzystania AI!

・Zamykając NEAR tokeny, użytkownicy mogą otrzymywać miesięczne kredyty obliczeniowe na AI.

・To połączenie tokenów i wykorzystania AI może być interesujące, ale czy naprawdę stanie się popularne, to jeszcze zobaczymy!

Dlaczego to się dzieje? Nowa metoda płatności NEAR wzbudza zainteresowanie!

NEAR rozpoczął model płatności „oparty na stakingu” w NEAR AI! Dzięki temu, użytkownicy mogą zamykać NEAR tokeny (co oznacza ich zdeponowanie), aby otrzymywać miesięczne kredyty obliczeniowe na AI, zamiast korzystać z tradycyjnych płatności za usługi w chmurze (jak standardowe opłaty za usługi internetowe) czy kart kredytowych.

Według oficjalnych informacji, w tym systemie będzie można korzystać z 43 różnych modeli AI, w tym znanych firm takich jak OpenAI (to ta od ChatGPT!), Anthropic i Google. To bardzo ważne, ponieważ tokeny nie są konsumowane! Użytkownicy otrzymują kredyty obliczeniowe w zależności od ilości zamkniętych tokenów.

To może być bardziej interesujące niż tylko „mamy nową metodę płatności”!

NEAR stara się bezpośrednio powiązać użyteczność tokenów (co oznacza „do czego można je wykorzystać”) z wykorzystaniem AI. Zamiast zachęcać ludzi do kupowania tokenów w celach spekulacyjnych (w nadziei na wzrost wartości), nadaje im rolę, która pomaga w korzystaniu z AI.

Jednak nie wiadomo jeszcze, czy ludzie naprawdę przyjmą ten sposób na dużą skalę. Niemniej jednak, sama koncepcja tego projektu zasługuje na uwagę!

To nie jest tylko płatność! To nowy sposób wykorzystania tokenów {#i}

Płatności za korzystanie z AI to w rzeczywistości bardzo skomplikowany problem.

Użytkownicy i deweloperzy zazwyczaj płacą za pomocą kont w chmurze, kart kredytowych, subskrypcji miesięcznych, faktur, a także unikalnych kredytów platformy. Takie metody działają bez problemu w przypadku standardowego oprogramowania, ale niekoniecznie sprawdzają się w przypadku autonomicznych agentów AI (programów, które działają samodzielnie) lub osób zaznajomionych z kryptowalutami, które chcą uzyskać dostęp do aplikacji bez tradycyjnych płatności.

Model NEAR stara się rozwiązać ten problem, wykorzystując „staking” (zamykanie tokenów) jako warstwę płatności.

Nie używając tokenów bezpośrednio, użytkownicy po prostu zamykają tokeny (deponują je). Ilość zamkniętych tokenów decyduje o miesięcznych kredytach obliczeniowych. To zmienia fundamentalny związek między posiadaniem tokenów a możliwością korzystania z produktu.

Użytkownicy nie tylko płacą za usługi. Angażują swoje fundusze w sieć (deponując je), a w zamian otrzymują dostęp do obliczeń AI.

To może być bardzo sensowne dla deweloperów, którzy już posiadają tokeny NEAR, osób tworzących agentów AI oraz tych, którzy chcą znaleźć inne powody do wykorzystania tokenów, poza zyskiem ze stakingu (zyski z deponowanych funduszy) czy zarządzaniem (uczestnictwo w zarządzaniu siecią).

Dlaczego brak „konsumpcji tokenów” jest tak ważny? To idealne dla agentów AI! {#_AI}

Fakt, że tokeny nie są konsumowane, jest naprawdę ważny.

Gdyby model wymagał zużycia NEAR za każdym razem, gdy korzysta się z modelu AI, byłoby to praktycznie to samo, co tradycyjny system płatności za zużycie (płacenie za to, co się wykorzysta). Jednak w przypadku modelu opartego na zamykaniu tokenów, użytkownicy zachowują własność (to znaczy, że tokeny są ich) i mogą otrzymywać kredyty, co całkowicie zmienia ekonomię.

Dzięki temu użytkownicy mogą czuć, że „nie kosztuje ich to tak dużo”. Oczywiście, nadal istnieje „koszt alternatywny” (opportunity cost, co oznacza, że podczas zamykania tokenów nie mogą być one używane w innych celach, a ich wartość rynkowa może się zmieniać, co prowadzi do utraty potencjalnych zysków lub możliwości ich wykorzystania).

Dlatego ten model przypomina system członkostwa lub dostępu opartego na stakingu.

To nowy rodzaj użyteczności tokenów. Sieci kryptowalutowe od lat poszukują modeli użyteczności, które nie polegają tylko na spekulacji (zyskach) czy inflacyjnych nagrodach (gdzie tokeny są rozdawane, co prowadzi do spadku ich wartości).

A z perspektywy „autonomicznych agentów AI” jest to jeszcze bardziej przyszłościowe.

Jeśli agenci AI działają niezależnie, wywołując modele AI, korzystając z narzędzi, płacąc za usługi i podejmując decyzje w środowisku programowym, potrzebują płatności, które można kontrolować programowo (tzw. payment rails, czyli ścieżki płatności). Tradycyjne systemy fakturowania są dobre dla kont zarządzanych przez ludzi, ale w przypadku agentów programowych, które muszą działać nieprzerwanie, stają się one bardzo niewygodne i niepraktyczne.

Tutaj mogą przydać się kryptowalutowe metody płatności (tzw. crypto rails).

Model obliczeń oparty na stakingu może pozwolić agentom AI i środowiskom deweloperskim na dostęp do zasobów AI na podstawie zamkniętych funduszy, bez polegania na powtarzających się płatnościach kartą kredytową czy scentralizowanych danych uwierzytelniających (takich jak identyfikatory czy hasła).

To wciąż wczesny etap. Wciąż istnieje wiele nierozwiązanych problemów dotyczących uprawnień, bezpieczeństwa, zapobiegania oszustwom, przewidywalności kosztów i doświadczeń użytkowników. Niemniej jednak, ta kierunek idealnie pasuje do ogólnej strategii NEAR, która koncentruje się na infrastrukturze AI i agentów AI.

Jednak nie ma powodu do radości! Wciąż jest wiele wyzwań {#i-2}

Zasada jest prosta. „Uruchomienie” usługi i „przyjęcie przez użytkowników” to zupełnie różne rzeczy.

NEAR może wprowadzać inteligentny model kredytów obliczeniowych, ale to rynek musi udowodnić, czy użytkownicy naprawdę będą go preferować. Deweloperzy będą porównywać go z różnymi metodami, takimi jak bezpośrednie fakturowanie przez API (interfejs do łączenia programów), kredyty w chmurze, modele AI open source, umowy dla firm oraz inne rynki obliczeniowe związane z kryptowalutami.

Ponadto, ten model musi być bardziej przejrzysty.

・Na przykład, ile tokenów trzeba zamknąć, aby otrzymać kredyty?

・Które modele AI są dostępne i ile kosztują?

・Jak można przewidzieć, ile kredytów można otrzymać w czasie?

・Czy zespół może rozwijać to bez martwienia się o zmienność cen tokenów?

・Czy nowi użytkownicy, którzy nie są już w systemie NEAR, będą przyciągani do tego systemu?

To, czy te pytania zostaną rozwiązane, zdecyduje, czy to będzie naprawdę użyteczny przypadek użycia, czy też skończy jako niszowy eksperyment.

Ostatecznie, NEAR dąży do „naprawdę użytecznych tokenów”.

Interesujące w modelu płatności AI NEAR jest to, że nadaje on tokenom bardzo praktyczną rolę.

Kryptowaluty miały trudności z wyjaśnieniem, dlaczego ten token jest potrzebny, poza zarządzaniem (uczestnictwem w operacjach), opłatami za gaz (opłatami transakcyjnymi), stakingiem i zachętami (nagrodami). Jednak poprzez powiązanie stakingu tokenów z dostępem do obliczeń AI, NEAR stworzył bardziej konkretną narrację na temat użyteczności tokenów.

Oczywiście, to nie gwarantuje sukcesu. Jednak jest to znacznie bardziej użyteczne niż ogólne stwierdzenie „to związane z AI!”.

Jeśli użytkownicy zamkną NEAR i naprawdę otrzymają kredyty obliczeniowe do modeli AI, które zamierzają wykorzystać, to tokeny staną się częścią cyklu produktu. To jest to, co wiele sieci stara się osiągnąć. To nie tylko cykle rynkowe (wzrosty i spadki cen), ale także rzeczywiste zapotrzebowanie na tokeny związane z ich wykorzystaniem.

Płatności oparte na stakingu NEAR dopiero się zaczynają, ale wskazują na znacznie bardziej praktyczny model kryptowalut i AI niż większość przesadzonych reklam w tej dziedzinie.