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Planck Networkというプロジェクトを見て、少し面白いと感じましたが、いくつかの懸念もあります。

ビジネスロジックから見ると、AI計算力の分散化は確かに真のニーズです。現在、モデルのトレーニングコストは非常に高く、GPUリソースは数社の大手企業に独占されています。彼らは年間140万ドルの収入があると言っていますが、このデータが事実なら、少なくともこのサービスに対して支払いをする人がいることを証明しています。

ただし、私が比較的慎重に考えているいくつかの点：

1. 技術的なハードルは非常に高く、AIは遅延や安定性に対して極めて厳しい要求を持っており、分散型ネットワークが本当に企業レベルの基準を達成できるかどうかは疑問です。大規模モデルのトレーニングのようなシナリオでは、ノードがダウンすると全てが水の泡になる可能性があります。

2. トークンエコノミクスの詳細な配分はまだ見えていませんが、6000万ドルのGPUリソースは良さそうですが、長期的にGPUを保有するノードをどうやってインセンティブするのか、供給と需要をどうバランスさせるのか、これらのメカニズム設計が非常に重要です。

3. 競争が激しい中、RenderやAkashといったプロジェクトも同様のことを行っていますが、Planckの競争上の優位性はどこにありますか？

投資の観点から見ると、IDO価格は0.056ドルで、メインネットは11月12日にローンチされます。時間的なポイントはかなり厳しいです。本当にAI計算力の痛点を解決できるのであれば、想像の余地は確かに大きいですが、概念の炒作にも注意が必要です。

私は小さいポジションで試してみることができると思います。主にメインネットが稼働した後の実際の使用状況とデータのパフォーマンスを見守ります。

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