Render Аналіз децентралізованої обчислювальної потужності: чи зможуть 60 000 GPU конкурувати з моделлю хмарних обчислень AWS

2026 рік квітень, спільнота Render Network завершила голосування з управління, яке в галузі вважається «великою ставкою на масштаб». Пропозиція RNP-023 була прийнята з переважною підтримкою 98,86% у першому раунді, офіційно включивши Salad Network як ексклюзивну підмережу в екосистему Render, що призвело до залучення приблизно 60 000 активних GPU щодня.

Salad Network не є традиційним постачальником обчислювальної потужності дата-центрів. Вона керує найбільшою у світі мережею споживчих GPU, що охоплює понад 180 країн, має понад 450 000 зареєстрованих вузлів, і близько 60 000 активних GPU щодня. Її обчислювальна потужність походить із вільних графічних карт геймерів та приватних користувачів — споживчі моделі RTX 3070, RTX 3080, RTX 3090 та RTX 4090 становлять основний постачальницький сегмент. Це різко контрастує з корпоративними кластерними рішеннями, такими як A100, H100 від AWS, GCP та інших великих хмарних провайдерів.



Станом на 19 травня 2026 року, згідно з даними ринкових котирувань Gate, ціна RENDER становила 1,8254 долара США, з приростом за 24 години 2,90%, обігова ринкова капіталізація — близько 946 мільйонів доларів, ринковий настрій — нейтральний.

Основний перелік фактів:

- Перший раунд голосування RNP-023 зібрав 1,3 мільйона голосів «за» та 15 500 «проти», рівень підтримки — 98,86%
- Близько 60 000 активних GPU Salad Network будуть підключені як ексклюзивна підмережа до Render
- Інтеграція поділена на три етапи: перший — нагороди RENDER для шеф-кухарів; другий — можливість оплати RENDER клієнтами; третій — міграція всіх транзакцій на модель BME на блокчейні
- Перед міграцією у мережі Render вже було близько 5 700 активних GPU вузлів, які обробили понад 71,4 мільйона кадрів рендерингу
- На GTC 2026, Дженсен Хуанг прогнозував, що попит на AI-чипи архітектур Blackwell та Vera Rubin до кінця 2027 року сягне щонайменше 1 трильйона доларів, що вдвічі більше за попередні прогнози

## Від BME до RNP-023: хронологія розширення Render

Масштабування обчислювальної потужності Render Network не є ізольованою подією. Воно вписане у два глобальні тренди: структурний голод AI великих моделей за GPU-ресурсами та етапи перетворення децентралізованих фізичних інфраструктурних мереж із нарративу у практичну реальність.

Хронологія:

- 2023 рік: спільнота підтримала пропозицію RNP-002, що передбачала міграцію Render з Ethereum на Solana, запровадження економічної моделі Burn-and-Mint Equilibrium (BME). За цією моделлю, плата за GPU-завдання знищується, нові токени — створюються за потребою, що забезпечує динамічний зв’язок між пропозицією токенів і фактичним використанням мережі.
- 2024–2025 роки: мережа підтвердила можливість розподіленого управління GPU-ресурсами, зростання частки AI-інференсу та мікротюнінгу, до початку 2026 року AI-робоче навантаження становило близько 40% від загальної активності мережі.
- Березень 2026 року: Salad подала офіційну пропозицію щодо підключення як ексклюзивної підмережі до Render Network.
- Березень 2026 року: GTC 2026, Дженсен Хуанг оприлюднив прогноз попиту на 1 трильйон доларів, що підкріплює нарратив про дефіцит GPU.
- 1 квітня 2026 року: завершення першого раунду голосування RNP-023 — 98,86% «за».
- 7 квітня 2026 року: офіційне затвердження RNP-023, Salad підтвердила приєднання до Render Network.

Ключовий ланцюг передачі у моделі BME та інтеграції: один із головних елементів дизайну RNP-023 — це введення доходів Salad у механізм знищення BME. Засновник Salad відкрито заявив: «Дизайн знищення понад створення — це продумане рішення. Ми прагнемо, щоб зростання Salad було корисним для всієї екосистеми Render, а не лише для нас». З цього можна зробити припущення (спекуляцію): якщо інтеграція Salad суттєво підвищить використання мережі, то обсяг знищення токенів у рамках BME також зросте, створюючи ланцюг «зростання попиту → прискорене знищення → обмеження пропозиції». Однак, чи ця логіка справедлива, залежить від реального рівня використання, а не від тексту пропозиції.

## Стрибки обчислювальної потужності та реальна вартість: аналітика даних

### Стрибок у пропозиції обчислювальної потужності: від 5 700 до понад 65 000

Перед інтеграцією у мережі Render було близько 5 700 активних GPU вузлів. Завдяки Salad Network кількість активних GPU щодня зросла приблизно до 60 000, що теоретично підвищує доступну кількість GPU у мережі до понад 65 000. Це створює різкий нелінійний стрибок у пропозиції — не просто оптимізацію, а масштабний зсув.

Однак кількість GPU не дорівнює обчислювальній потужності. Споживчі GPU і корпоративні GPU мають суттєві відмінності:

Споживчі GPU vs Корпоративні GPU: ключові відмінності

| Параметр | Споживчі GPU (Salad) | Корпоративні GPU (AWS/GCP) |
| --- | --- | --- |
| Типові моделі | RTX 3070/3080/3090/4090 | A100 80GB / H100 80GB / H200 |
| Відеопам’ять | 8–24 ГБ | 40–141 ГБ |
| Інтерфейс зв’язку | PCIe (без NVLink/NVSwitch) | NVLink + NVSwitch (високошвидкісний зв’язок) |
| Сфери застосування | AI inference, пакетна обробка, середні та малі рендери | Масштабне розподілене тренування, тонке налаштування моделей понад 70 млрд параметрів |
| Надійність вузла | Особисті пристрої, можливість офлайну | Центри даних, SLA понад 99.9% |
| Вартість одиниці | Дуже низька (від 0.02 долара/год) | Висока (H100 — близько 4.50–5.50 долара/год) |

Сам Salad підтверджує цю логіку розподілу. У їхньому офіційному блозі зазначено, що все більше AI-моделей орієнтовані на запуск на споживчому обладнанні, а навантаження Agentic AI стрімко зростає — кожна взаємодія вимагає в рази більше обчислень, ніж традиційний API-запит. Крім того, кейси клієнтів Salad показують, що запуск робочих навантажень на споживчих GPU дозволяє знизити витрати і масштабуватися. Це означає, що після інтеграції Render не прагне замінити AWS/GCP у всіх сценаріях, а фокусується на завданнях з високою толерантністю до затримки, високою чутливістю до вартості та можливістю розбиття і паралельної обробки.

### Цінова різниця з AWS: до 90% економії

Це один із найважливіших показників для розуміння конкуренції Render з AWS/GCP. Нижче наведено порівняння на основі відкритих цінових даних за першу половину 2026 року:

Ціни на GPU рівня H100

| Постачальник | Тип GPU | Ціна (долари/год) | Коментар |
| --- | --- | --- | --- |
| AWS (розрахунок на один GPU) | 1×H100 80GB | 4.50–5.50 | Оцінка Securities.io |
| Децентралізована мережа (Akash/Render) | 1×H100 80GB | 1.20–1.80 | Дані Securities.io |
| Salad (споживчий) | Мінімальна ціна | 0.02 | Дані з головної сторінки salad.com |

Джерела: ціна на H100 — орієнтовна, взята з Securities.io; ціна Salad — з salad.com. Вартість може коливатися залежно від регіону, постачання та пріоритетів.

Децентралізовані мережі пропонують ціну на рівні 25–35% від ціни AWS, що дає економію 65–75%. А споживчі GPU (серії RTX) коштують всього від 0.02 долара/год, що дає різницю понад 90% з великими хмарними провайдерами.

Проте важливо розуміти: низька ціна не означає автоматичну заміну. Для великих розподілених тренувань із високошвидкісним інтерфейсом InfiniBand централізовані кластери залишаються єдиним можливим рішенням. AWS і GCP мають у своєму арсеналі унікальні апаратні переваги у високошвидкісних мережах, яких не може дати децентралізована мережа. Вартість Render — це заповнення «проміжної» ніші — AI inference, пакетна обробка, малі та середні моделі, 3D-рендеринг.

### Витрати понад 1,22 мільйона: базові показники мережі та токеноміка

За даними Q1 2026 року, Render Network обробила понад 71,4 мільйона кадрів рендерингу, частка AI-робочого навантаження — близько 40%. Загалом знищено понад 122 000 RENDER.

За офіційними даними, ключові показники Render у Q1 2026:

| Параметр | 2026 Q1 |
| --- | --- |
| Активних GPU вузлів | понад 5 700 |
| Загальна кількість оброблених кадрів | 71 269 082 |
| Частка AI-робочого навантаження | близько 40% |
| Знищено RENDER | 1 228 380 |
| Обігова пропозиція | 552 011 095 / 644 168 762 (максимальна) |

Після інтеграції Salad кількість доступних GPU вузлів теоретично зросла до понад 65 000, але фактична кількість онлайн залежить від ефективності диспетчеризації та активності шеф-кухарів, тому потрібно орієнтуватися на дані реального функціонування.

Аналіз токеноміки: модель BME робить механізм попиту і пропозиції токенів залежним від активності мережі. Інтеграція Salad додасть частину доходів у механізм знищення токенів. Вплив потрібно оцінювати за динамікою знищення та використання мережі, не роблячи поспішних висновків.

## Ринкові розбіжності: три основні фракції щодо RNP-023

### Оптимісти масштабування: масштаб — це бар’єр

Прихильники вважають, що Render через Salad отримав унікальне джерело обчислювальної потужності — мільйони геймерів із усього світу, що мають вільні GPU. Це джерело має такі характеристики: дуже низькі маргінальні витрати (обладнання вже куплене, обчислювальна потужність — «побічний продукт»); висока географічна розподіленість (понад 180 країн); масштаб із мережевим ефектом (чим більше шеф-кухарів, тим більше потужності, тим привабливіше для клієнтів).

Боб Майлз, засновник Salad, у заяві після затвердження пропозиції сказав: «Відкриті AI-моделі дедалі більше орієнтовані на запуск на споживчому обладнанні. Agentic AI навантаження стрімко зростає — кожна взаємодія вимагає в рази більше обчислень, ніж традиційний API-запит. Машини, що працюють у Salad, — це інфраструктура, необхідна для галузі».

Офіційні партнери Render, такі як NVIDIA, Stability AI, WME, підтверджують цю історію — зокрема NVIDIA, яка є лідером у виробництві GPU. Чому гігант GPU-індустрії цікавиться децентралізованими мережами? (спекуляція) Можливо, це — стратегія: будь-яке розширення застосувань GPU сприяє основному бізнесу NVIDIA.

### Обережні: масштаб не гарантує доходів

Більш стримана точка зору зосереджена на кількох ключових даних. Інтеграція Salad значно розширила обсяг обчислювальної потужності, але наскільки це вплинуло на доходи? Засновник Salad не оприлюднив конкретних прогнозів доходів. Оцінки у криптоспільноті базуються не на традиційних мультиплікаторах, а на мережевих ефектах, нарративі та очікуваннях зростання.

Крім того, аналітики наголошують, що RNP-023 — це управлінська подія, і її реальний вплив залежить від подальших дій, а не від голосування. У крипторинку поширена стратегія «купити очікування — продавати фактів», і події такого роду не є винятком.

### Конкурентна структура: внутрішня боротьба DePIN

Salad у пропозиції чітко заявила, що «не випускатиме власний токен», а приєднується до Render, оскільки «Render має найсильнішу команду, інфраструктуру та спільноту». Це означає, що Salad відмовляється від можливості самостійно захоплювати цінність токену і прив’язує свою обчислювальну потужність до моделі BME Render.

Водночас, сегмент децентралізованих обчислювальних мереж не обмежується Render. Проект Akash Network орієнтований на універсальні контейнеризовані застосунки, а io.net — на управління AI-обчисленнями. З інтеграцією Salad і розширенням Render у більший масштаб конкуренція між різними протоколами DePIN стане ще більш складною.

## Цифровий аспект: три рівні підтвердження історії про 60 000 GPU

У криптосфері нарратив часто випереджає фундаментальні дані. «6 тисяч GPU» — це потужний і поширюваний образ, але його потрібно розбити на рівні.

Перший рівень: чи справді існує 60 000 GPU? Офіційні дані Salad — «60 000 активних машин у 180+ країнах». Також є дані, що у системі Salad понад 450 000 зареєстрованих вузлів. Це підтверджується кількома незалежними джерелами. Однак, враховуючи особливості споживчих GPU, кількість активних щодня може коливатися, і реальна кількість одночасних онлайн-учасників — нижча.

Другий рівень: чи ці GPU можуть бути використані для Render? (спекуляція, базується на пропозиції) За планом інтеграції, Salad стане «ексклюзивною підмережею», і всі платежі через Salad будуть поступово переводитися у розрахунки на ланцюгу RENDER. Це означає, що ці GPU економічно прив’язані до екосистеми Render. Але з технічної точки зору, офлайн-режим, затримки мережі та коливання обчислювальної потужності — структурні особливості споживчих GPU. Документи Salad чітко вказують, що через розподілений і переривчастий характер мережі гарантувати стабільний дохід і сервіс — складно. Чи зможуть ці GPU стабільно обслуговувати комерційні AI та рендеринг — залежить від інтеграції систем управління Salad і Render.

Третій рівень: чи автоматично зростання кількості GPU підвищує цінність мережі? (точка зору) Це залежить від двох умов: чи зможуть ці GPU отримати платні завдання; і чи ці завдання будуть конвертовані у цінність через механізм знищення BME. На сьогодні ця ланцюг має багато змінних — швидкість залучення клієнтів, ціноутворення, конкуренція — і потребує довгострокового моніторингу.

## Вплив на індустрію: шлях від інтеграції до заміщення

### Швидка інтеграція DePIN

Прийняття RNP-023 означає, що сегмент децентралізованих обчислювальних мереж переходить від «індивідуального розвитку проектів» до «масштабної консолідації». Вибір Salad не випускати власний токен і приєднатися до Render може стати сигналом для інших мереж — у майбутньому зросте тенденція до об’єднання менших мереж у провідні протоколи, що прискорить процес концентрації.

### Доповнювальність, а не революція: реальні зміни у ринку хмарних сервісів

Чи здатна децентралізована мережа «зрівняти» AWS/GCP? Залежить від визначення «зрівняти». Якщо йдеться про повну заміну у всіх сценаріях GPU-обчислень — відповідь «ні» (як зазначено у звіті Securities.io). Для сценаріїв із високою чутливістю до затримки, SLA та управління даними — централізовані кластери залишаються єдиним рішенням.

Якщо ж говорити про зменшення витрат у сценаріях з високою чутливістю до вартості — децентралізовані мережі пропонують знижки до 65–75%, а у споживчих GPU — до 90% і більше.

Отже, шлях децентралізованих мереж — не повна заміна, а доповнення до існуючого ринку. Це підтверджується логікою: низька ціна споживчих GPU справді працює у сценаріях inference, пакетної обробки, мікротюнінгу моделей і рендерингу. Але для високошвидкісних тренувань із низькою затримкою, SLA та управлінням даними — фізичні обмеження децентралізованих мереж залишаються.

### Нові змінні у моделі BME

Інтеграція Salad у BME додала нове джерело знищення токенів. Це означає, що попит на RENDER тепер залежить не лише від платних рендер-завдань, а й від платних обчислень на споживчих GPU. Засновник Salad заявив: «Дизайн знищення понад створення — це продумане рішення». Після інтеграції доходи Salad частково підуть у механізм знищення, що потенційно вплине на цінність токена. Втім, реальний вплив залежить від зростання активності мережі і потребує довгострокового спостереження.

## Висновки

Render Network через інтеграцію Salad Network із 60 000 споживчих GPU — один із найбільш масштабних подій у 2026 році у сегменті DePIN. Це підтверджує можливість масштабного розширення децентралізованих мереж за рахунок залучення масового споживчого обладнання — важливий виклик для галузі.

Однак, «6 тисяч GPU» — це не просто цифра. Це показник, що залежить від здатності Render перетворити ці GPU у стабільний потік робочих навантажень і цінність токену. На 19 травня 2026 року ринкова капіталізація — близько 946 мільйонів доларів, ціна RENDER — 1,8254 долара. Зростання обчислювальної потужності, залучення клієнтів і знищення токенів — процес, що потребує довгострокового моніторингу.

З погляду індустрії, відносини між децентралізованими мережами і AWS/GCP — це швидше «часткове зниження витрат у окремих сценаріях», ніж повна конкуренція. Це не провал децентралізованих мереж — навпаки, це структурний виклик, що демонструє здатність знижувати бар’єри входу і тестувати нові моделі економіки у галузі.