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Early on crypto trends | Talking DePIN, AI & blockchain
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人工智能計算競賽開始了：$ZKP , $FLT @Fluence , $ACU 和 $HNT
大家都想談論AI模型。
我更感興趣的是它們背後的基礎設施。
像$FLT、$HNT、$ZKP 、ACU等項目正在解決這個難題的不同部分，從計算和連接到隱私和驗證...
我覺得有趣的是，這些敘事開始趨同。AI需要計算，計算需要基礎設施，而基礎設施需要開放、可擴展且有彈性的網絡。
這就是$FLT Fluence對我來說脫穎而出的地方。當市場大多數關注AI應用時，Fluence專注於去中心化的計算層，這可能會爲這些應用提供動力。
與此同時，HNT繼續擴展去中心化的連接，ZKP加強了隱私和無需信任的驗證的重要性，而ACU則是推動更高效Web3基礎設施的更廣泛努力的一部分。
在我看來，Web3的下一個階段不僅關乎用戶可以看到什麼。它將是那些在後臺默默工作以實現一切的網絡。
你現在最關注哪個基礎設施項目？
#DePIN #AI #Web3 #區塊鏈
大家都想談論AI模型。
我更感興趣的是它們背後的基礎設施。
像$FLT、$HNT、$ZKP 、ACU等項目正在解決這個難題的不同部分，從計算和連接到隱私和驗證...
我覺得有趣的是，這些敘事開始趨同。AI需要計算，計算需要基礎設施，而基礎設施需要開放、可擴展且有彈性的網絡。
這就是$FLT Fluence對我來說脫穎而出的地方。當市場大多數關注AI應用時，Fluence專注於去中心化的計算層，這可能會爲這些應用提供動力。
與此同時，HNT繼續擴展去中心化的連接，ZKP加強了隱私和無需信任的驗證的重要性，而ACU則是推動更高效Web3基礎設施的更廣泛努力的一部分。
在我看來，Web3的下一個階段不僅關乎用戶可以看到什麼。它將是那些在後臺默默工作以實現一切的網絡。
你現在最關注哪個基礎設施項目？
#DePIN #AI #Web3 #區塊鏈
DePIN層：$FLT，$2Z ，$AKT ，$IO
現在，Web3基礎設施正在發生一些有趣的事情——它不再是由炒作驅動，而是由使用驅動。
注意力慢慢從圍繞表情包或短期激勵的敘述轉向真正構建計算、帶寬和現實世界數據基礎的網絡。
$FLT開始融入更廣泛的DePIN討論，其中需求比投機更重要。這個類別的項目評估不再只關注代幣的興奮度，而是他們能否在時間上持續提供真實的服務消費。
然後是$AKT ，它不斷強化去中心化計算不僅僅是理論的觀點。隨着全球AI工作負載的增長，分佈式GPU和雲替代品不再是小衆討論，它們正成爲開發者的成本與訪問替代方案。
Io.net也是AI與基礎設施重疊的一部分，重點轉向可擴展的計算協調和數據密集型應用。這裏的關鍵問題是，隨着採用的增長，去中心化系統能否跟上延遲和可靠性的期望。
而$SZ則適應了Web3基礎設施中新興的實驗層，涵蓋了較小、早期的生態系統，真正的信號往往在主流關注到來之前就已經出現。這些網絡要麼悄然消退，要麼根據執行情況成爲基礎性網絡。
在所有四個項目中，突出的模式是：
減少“代幣敘述”，增加“真正的基礎設施需求”。
如果這種趨勢繼續，下一輪週期可能不會由炒作主導，而是由哪些網絡在幕後真正被使用來引領。
#DePIN #Web3 #Crypto #AI #Infrastructure
現在，Web3基礎設施正在發生一些有趣的事情——它不再是由炒作驅動，而是由使用驅動。
注意力慢慢從圍繞表情包或短期激勵的敘述轉向真正構建計算、帶寬和現實世界數據基礎的網絡。
$FLT開始融入更廣泛的DePIN討論，其中需求比投機更重要。這個類別的項目評估不再只關注代幣的興奮度，而是他們能否在時間上持續提供真實的服務消費。
然後是$AKT ，它不斷強化去中心化計算不僅僅是理論的觀點。隨着全球AI工作負載的增長，分佈式GPU和雲替代品不再是小衆討論，它們正成爲開發者的成本與訪問替代方案。
Io.net也是AI與基礎設施重疊的一部分，重點轉向可擴展的計算協調和數據密集型應用。這裏的關鍵問題是，隨着採用的增長，去中心化系統能否跟上延遲和可靠性的期望。
而$SZ則適應了Web3基礎設施中新興的實驗層，涵蓋了較小、早期的生態系統，真正的信號往往在主流關注到來之前就已經出現。這些網絡要麼悄然消退，要麼根據執行情況成爲基礎性網絡。
在所有四個項目中，突出的模式是：
減少“代幣敘述”，增加“真正的基礎設施需求”。
如果這種趨勢繼續，下一輪週期可能不會由炒作主導，而是由哪些網絡在幕後真正被使用來引領。
#DePIN #Web3 #Crypto #AI #Infrastructure
DePIN時代: @Fluence , $HNT , $4EVER, 和 $ACU
當時，大多數討論集中在激勵、節點增長和投機上。如今，討論似乎轉向了更重要的內容：實際使用、收入生成和長期可持續性。
這就是爲什麼DePIN現在成爲加密領域中最有趣的領域之一。項目不再僅僅根據其代幣表現來評判，而是看它們是否能夠提供人們和企業真正需要的基礎設施。
AI熱潮也爲去中心化基礎設施創造了新的機會。隨着對計算能力、數據可用性、連接性和數字服務的需求增長，許多投資者開始更加關注能夠支持這一波採用的網絡。
這也是我一直關注像$FLT、$HNT、$4EVER和$ACU 等項目的原因。
雖然它們在生態系統的不同部分運作，但它們都代表了去中心化網絡可以提供超越簡單代幣投機的現實價值的更廣泛理念。市場似乎越來越關注能夠吸引用戶、創造需求，並隨着時間的推移生成可持續活動的基礎設施。
讓我印象深刻的是，DePIN正在慢慢地從一個敘述轉變爲一個行業。那些能夠證明其網絡正在被使用且其服務是必要的項目，未必是擁有最嘈雜社區的項目，而是那些能夠證明其價值的項目。
如果當前趨勢繼續，AI和DePIN可能會繼續成爲加密市場中最強的長期主題之一。
#DePIN #AI #Web3 #Crypto
當時，大多數討論集中在激勵、節點增長和投機上。如今，討論似乎轉向了更重要的內容：實際使用、收入生成和長期可持續性。
這就是爲什麼DePIN現在成爲加密領域中最有趣的領域之一。項目不再僅僅根據其代幣表現來評判，而是看它們是否能夠提供人們和企業真正需要的基礎設施。
AI熱潮也爲去中心化基礎設施創造了新的機會。隨着對計算能力、數據可用性、連接性和數字服務的需求增長，許多投資者開始更加關注能夠支持這一波採用的網絡。
這也是我一直關注像$FLT、$HNT、$4EVER和$ACU 等項目的原因。
雖然它們在生態系統的不同部分運作，但它們都代表了去中心化網絡可以提供超越簡單代幣投機的現實價值的更廣泛理念。市場似乎越來越關注能夠吸引用戶、創造需求，並隨着時間的推移生成可持續活動的基礎設施。
讓我印象深刻的是，DePIN正在慢慢地從一個敘述轉變爲一個行業。那些能夠證明其網絡正在被使用且其服務是必要的項目，未必是擁有最嘈雜社區的項目，而是那些能夠證明其價值的項目。
如果當前趨勢繼續，AI和DePIN可能會繼續成爲加密市場中最強的長期主題之一。
#DePIN #AI #Web3 #Crypto
重振 DePIN 敘事：$FLT @Fluence , $RENDER , $TAO & $AIOZ
DePIN 一直是那種在初始炒作階段後冷卻下來的敘事，但它正悄然重回相關性，這主要是因爲 AI 正在改變基礎設施的需求結構。
隨着 AI 系統的擴展，對計算、存儲、帶寬和實時數據傳輸的壓力不斷增加。這自然使得人們重新關注那些試圖分散這些資源的去中心化網絡，而不是完全依賴中心化的服務提供商。
DePIN 探索了一種由用戶、設備和全球硬件參與驅動的更分散的模型，而不是單一的雲基礎設施。
目前在這個領域經常討論的一些代幣：
• $FLT @Fluence → 應用和 AI 工作負載的去中心化計算層
• RENDER → 與 AI 計算需求緊密相關的 GPU 渲染網絡
• TAO → 去中心化的 AI 和機器智能網絡
• $AIOZ → 專注於 DePIN 的 CDN 和去中心化流媒體基礎設施
DePIN 的宣傳很簡單：分散負載，激勵參與，構建替代基礎設施軌道。
仍然是早期階段。仍然是實驗性的。但隨着 AI 在全球範圍內不斷擴展，越來越難以忽視。
#DePIN #Web3 #AI
DePIN 一直是那種在初始炒作階段後冷卻下來的敘事，但它正悄然重回相關性，這主要是因爲 AI 正在改變基礎設施的需求結構。
隨着 AI 系統的擴展，對計算、存儲、帶寬和實時數據傳輸的壓力不斷增加。這自然使得人們重新關注那些試圖分散這些資源的去中心化網絡，而不是完全依賴中心化的服務提供商。
DePIN 探索了一種由用戶、設備和全球硬件參與驅動的更分散的模型，而不是單一的雲基礎設施。
目前在這個領域經常討論的一些代幣：
• $FLT @Fluence → 應用和 AI 工作負載的去中心化計算層
• RENDER → 與 AI 計算需求緊密相關的 GPU 渲染網絡
• TAO → 去中心化的 AI 和機器智能網絡
• $AIOZ → 專注於 DePIN 的 CDN 和去中心化流媒體基礎設施
DePIN 的宣傳很簡單：分散負載，激勵參與，構建替代基礎設施軌道。
仍然是早期階段。仍然是實驗性的。但隨着 AI 在全球範圍內不斷擴展，越來越難以忽視。
#DePIN #Web3 #AI
爲什麼 DePIN 再次引起關注，因爲 AI 需求激增
DePIN 曾經是一個感覺逐漸淡出視線的敘述。但最近，主要因爲一個原因，它又開始出現在談話中：AI 需求。
隨着 AI 模型的擴展，對計算、存儲、帶寬和實時基礎設施的需求不斷增加。這種壓力使得人們重新關注那些試圖以不同方式提供這些資源的去中心化網絡。
DePIN 項目正在探索由全球用戶和硬件驅動的分佈式基礎設施，而不是單純依賴集中式雲服務提供商。
在這個敘述中，幾個經常提到的代幣有：
• $FLT @Fluence → 爲應用和工作負載提供去中心化計算
• $RENDER → GPU 渲染和 AI 計算需求
• $TAO → 去中心化 AI 和機器智能網絡
• $FIL @Filecoin → 去中心化存儲基礎設施
• $XPIN → 正在獲得關注的新興 DePIN 相關基礎設施項目
突出的是敘述的轉變。AI 的增長暴露了基礎設施是多麼集中和昂貴。
DePIN 正在將自己定位爲一種替代方案——仍然很早期，仍然是實驗性的，但隨着計算需求加速，越來越相關。
真正的問題是去中心化基礎設施是否能夠快速擴展以匹配真正的 AI 需求，還是在更廣泛的堆棧中保持一個小衆層。#DePIN #Web3 #AI
DePIN 曾經是一個感覺逐漸淡出視線的敘述。但最近，主要因爲一個原因，它又開始出現在談話中：AI 需求。
隨着 AI 模型的擴展，對計算、存儲、帶寬和實時基礎設施的需求不斷增加。這種壓力使得人們重新關注那些試圖以不同方式提供這些資源的去中心化網絡。
DePIN 項目正在探索由全球用戶和硬件驅動的分佈式基礎設施，而不是單純依賴集中式雲服務提供商。
在這個敘述中，幾個經常提到的代幣有：
• $FLT @Fluence → 爲應用和工作負載提供去中心化計算
• $RENDER → GPU 渲染和 AI 計算需求
• $TAO → 去中心化 AI 和機器智能網絡
• $FIL @Filecoin → 去中心化存儲基礎設施
• $XPIN → 正在獲得關注的新興 DePIN 相關基礎設施項目
突出的是敘述的轉變。AI 的增長暴露了基礎設施是多麼集中和昂貴。
DePIN 正在將自己定位爲一種替代方案——仍然很早期，仍然是實驗性的，但隨着計算需求加速，越來越相關。
真正的問題是去中心化基礎設施是否能夠快速擴展以匹配真正的 AI 需求，還是在更廣泛的堆棧中保持一個小衆層。#DePIN #Web3 #AI
DePIN觀察：$FLT、$XPIN 、$2Z 和$IAG當前的信號
在當前的Web3生態中，值得注意的是，越來越多的關注悄然從敘述主導的代幣轉向解決特定基礎設施問題的系統。與其說是廣泛的炒作週期，不如說焦點正在變得更加細分，計算、連接、協調和與AI相關的工具都在並行演進。
$FLT（@Fluence ）在去中心化計算的討論中繼續脫穎而出。方向明確：隨着AI工作負載和後端需求的增長，越來越多的人對分佈式計算層產生興趣，這些層可以減少對集中雲服務提供商的依賴，同時爲開發者提供更多的靈活性和韌性。
$XPIN 反映了對現實世界連接性和數據流層日益增長的推動。隨着Web3系統的擴展，可靠地在不同環境中移動和結構化數據的能力變得與計算本身同樣重要。
$2Z 是更廣泛的實驗性基礎設施項目浪潮的一部分，這些項目試圖重新定義在去中心化網絡中如何處理價值、訪問或協調。這類協議通常從小衆開始，但一旦生態系統開始擴展並需要更高效的內部機制，就會變得相關。
$IAG與AI和區塊鏈基礎設施之間日益重疊的趨勢相關。無論是數據處理、自動化還是智能協調，原生AI系統正成爲新去中心化應用設計中的核心層。
綜合來看，這些項目指向一個更廣泛的轉變：Web3正在逐漸成熟，從孤立的敘事轉向相互關聯的基礎設施堆棧，其中計算、數據和智能需要更加高效地協同工作。
#DePIN #AI #Crypto #Web3
在當前的Web3生態中，值得注意的是，越來越多的關注悄然從敘述主導的代幣轉向解決特定基礎設施問題的系統。與其說是廣泛的炒作週期，不如說焦點正在變得更加細分，計算、連接、協調和與AI相關的工具都在並行演進。
$FLT（@Fluence ）在去中心化計算的討論中繼續脫穎而出。方向明確：隨着AI工作負載和後端需求的增長，越來越多的人對分佈式計算層產生興趣，這些層可以減少對集中雲服務提供商的依賴，同時爲開發者提供更多的靈活性和韌性。
$XPIN 反映了對現實世界連接性和數據流層日益增長的推動。隨着Web3系統的擴展，可靠地在不同環境中移動和結構化數據的能力變得與計算本身同樣重要。
$2Z 是更廣泛的實驗性基礎設施項目浪潮的一部分，這些項目試圖重新定義在去中心化網絡中如何處理價值、訪問或協調。這類協議通常從小衆開始，但一旦生態系統開始擴展並需要更高效的內部機制，就會變得相關。
$IAG與AI和區塊鏈基礎設施之間日益重疊的趨勢相關。無論是數據處理、自動化還是智能協調，原生AI系統正成爲新去中心化應用設計中的核心層。
綜合來看，這些項目指向一個更廣泛的轉變：Web3正在逐漸成熟，從孤立的敘事轉向相互關聯的基礎設施堆棧，其中計算、數據和智能需要更加高效地協同工作。
#DePIN #AI #Crypto #Web3
DePIN觀察：$FLT、$XPIN 、$2Z 和$IAG當前的信號
在當前的Web3生態中，值得注意的是，越來越多的關注悄然從以敘事爲主的代幣轉向解決特定基礎設施問題的系統。與其說是廣泛的炒作週期，不如說關注點正變得更加細分，計算、連接、協調和與AI相關的工具都在並行發展。
$FLT (@Fluence ) 在去中心化計算的討論中繼續脫穎而出。方向明確：隨着AI工作負載和後端需求的增長，對分佈式計算層的關注日益增加，這可以減少對集中雲服務提供商的依賴，同時爲開發者提供更多的靈活性和韌性。
$XPIN 反映了對現實世界連接和數據流層日益增長的推動。隨着Web3系統的擴展，可靠地在不同環境中移動和結構化數據的能力變得與計算本身同樣重要。
$2Z 是更廣泛的實驗性基礎設施項目浪潮的一部分，試圖重新定義在去中心化網絡中如何處理價值、訪問或協調。這類協議通常從小衆開始，但一旦生態系統開始擴展並需要更高效的內部機制，它們便會變得相關。
$IAG與AI和區塊鏈基礎設施之間日益重疊的趨勢息息相關。無論是數據處理、自動化，還是智能協調，AI原生系統正成爲新去中心化應用設計中的核心層。
將這些項目結合在一起，指向了一個更廣泛的轉變：Web3正在逐漸從孤立的敘事成熟爲互聯的基礎設施堆棧，其中計算、數據和智能需要更高效地協同工作。
#DePIN #AI #Crypto #Web3
在當前的Web3生態中，值得注意的是，越來越多的關注悄然從以敘事爲主的代幣轉向解決特定基礎設施問題的系統。與其說是廣泛的炒作週期，不如說關注點正變得更加細分，計算、連接、協調和與AI相關的工具都在並行發展。
$FLT (@Fluence ) 在去中心化計算的討論中繼續脫穎而出。方向明確：隨着AI工作負載和後端需求的增長，對分佈式計算層的關注日益增加，這可以減少對集中雲服務提供商的依賴，同時爲開發者提供更多的靈活性和韌性。
$XPIN 反映了對現實世界連接和數據流層日益增長的推動。隨着Web3系統的擴展，可靠地在不同環境中移動和結構化數據的能力變得與計算本身同樣重要。
$2Z 是更廣泛的實驗性基礎設施項目浪潮的一部分，試圖重新定義在去中心化網絡中如何處理價值、訪問或協調。這類協議通常從小衆開始，但一旦生態系統開始擴展並需要更高效的內部機制，它們便會變得相關。
$IAG與AI和區塊鏈基礎設施之間日益重疊的趨勢息息相關。無論是數據處理、自動化，還是智能協調，AI原生系統正成爲新去中心化應用設計中的核心層。
將這些項目結合在一起，指向了一個更廣泛的轉變：Web3正在逐漸從孤立的敘事成熟爲互聯的基礎設施堆棧，其中計算、數據和智能需要更高效地協同工作。
#DePIN #AI #Crypto #Web3
真實
DePIN觀察：$FLT、$XPIN 、$2Z 和$IAG目前傳達的信號
目前Web3領域的亮點在於，注意力正在悄然從敘述性強的代幣轉向解決特定基礎設施問題的系統。與其說是廣泛的炒作週期，不如說關注點越來越集中於計算、連接、協調以及與AI相關的工具，這些都在並行發展。
$FLT ( @Fluence ) 在去中心化計算的討論中持續突出。方向明確：隨着AI工作負載和後端需求的增長，分佈式計算層的興趣日益增強，這種層可以減少對集中雲服務提供商的依賴，同時爲開發者提供更多的靈活性和韌性。
$XPIN 反映出對現實世界連接和數據流層日益增長的推動。隨着Web3系統的擴展，在不同環境中可靠地移動和結構化數據的能力變得和計算本身一樣重要。
$2Z 是更廣泛的實驗性基礎設施項目浪潮的一部分，這些項目試圖重新定義在去中心化網絡中如何處理價值、訪問或協調。這類協議通常起步於小衆，但一旦生態系統開始擴展並需要更高效的內部機制時，就會變得相關。
$IAG與AI與區塊鏈基礎設施之間日益重疊的趨勢相關。不論是數據處理、自動化，還是智能協調，AI原生系統正逐漸成爲新去中心化應用設計中的核心層。
綜合來看，這些項目指向了一個更廣泛的轉變：Web3正在逐漸從孤立的敘述成熟爲互聯的基礎設施堆棧，在這裏計算、數據和智能需要更高效地協同工作。
#DePIN #AI #Crypto #Web3
目前Web3領域的亮點在於，注意力正在悄然從敘述性強的代幣轉向解決特定基礎設施問題的系統。與其說是廣泛的炒作週期，不如說關注點越來越集中於計算、連接、協調以及與AI相關的工具，這些都在並行發展。
$FLT ( @Fluence ) 在去中心化計算的討論中持續突出。方向明確：隨着AI工作負載和後端需求的增長，分佈式計算層的興趣日益增強，這種層可以減少對集中雲服務提供商的依賴，同時爲開發者提供更多的靈活性和韌性。
$XPIN 反映出對現實世界連接和數據流層日益增長的推動。隨着Web3系統的擴展，在不同環境中可靠地移動和結構化數據的能力變得和計算本身一樣重要。
$2Z 是更廣泛的實驗性基礎設施項目浪潮的一部分，這些項目試圖重新定義在去中心化網絡中如何處理價值、訪問或協調。這類協議通常起步於小衆，但一旦生態系統開始擴展並需要更高效的內部機制時，就會變得相關。
$IAG與AI與區塊鏈基礎設施之間日益重疊的趨勢相關。不論是數據處理、自動化，還是智能協調，AI原生系統正逐漸成爲新去中心化應用設計中的核心層。
綜合來看，這些項目指向了一個更廣泛的轉變：Web3正在逐漸從孤立的敘述成熟爲互聯的基礎設施堆棧，在這裏計算、數據和智能需要更高效地協同工作。
#DePIN #AI #Crypto #Web3
真實
Web3 正在向基礎設施轉變：$FLT、$SPACE 、$GWEI 和 $SKR 在 DePIN 領域的定位
我注意到，目前 Web3 正在從炒作驅動的代幣向真正減少構建者摩擦的基礎設施轉變。關注點逐漸集中在計算、可擴展性和執行層，這些層能夠支持真正的應用，而不僅僅是投機週期。
$FLT、SPACE、GWEI 和 $SKR 均處於這一不斷演變的技術棧的不同位置，但它們在同一敘事下開始感覺更爲緊密相連：使去中心化系統能夠在規模上使用。
在這一組中，$FLT（Fluence）最爲突出。隨着 AI 工作負載和後端需求的增加，向去中心化計算的推動變得更加相關。Fluence 的方法表明了一種未來，其中計算將更加分散、可驗證，並且對開發者在 Web3 和 AI 原生應用中構建時更加靈活。
$SPACE 反映了對去中心化基礎設施層日益增長的興趣，這些層爲用戶和開發者抽象複雜性。它符合對模塊化生態系統的更廣泛推動，允許不同層能夠專業化，而不將用戶鎖定在一個系統中。
$GWEI 仍然強烈提醒我們，基礎的 gas 動態和執行成本在塑造用戶採用中依然是基本的。即使敘事不斷演變，基礎層的效率仍然決定了什麼能夠擴展，什麼不能。
$SKR 更與 Web3 的實驗側相關，新的原語和系統正在進行身份、訪問或協調的測試。這類項目通常略微領先於主流採用曲線，但在生態系統成熟時變得重要。
總體而言，所有這些的共同點在於持續嘗試以一種更加開放、模塊化的方式重建互聯網棧，在這種方式下，計算、成本和協調不再由單一的故障點控制。
#DePIN #Crypto #AI #Web3
我注意到，目前 Web3 正在從炒作驅動的代幣向真正減少構建者摩擦的基礎設施轉變。關注點逐漸集中在計算、可擴展性和執行層，這些層能夠支持真正的應用，而不僅僅是投機週期。
$FLT、SPACE、GWEI 和 $SKR 均處於這一不斷演變的技術棧的不同位置，但它們在同一敘事下開始感覺更爲緊密相連：使去中心化系統能夠在規模上使用。
在這一組中，$FLT（Fluence）最爲突出。隨着 AI 工作負載和後端需求的增加，向去中心化計算的推動變得更加相關。Fluence 的方法表明了一種未來，其中計算將更加分散、可驗證，並且對開發者在 Web3 和 AI 原生應用中構建時更加靈活。
$SPACE 反映了對去中心化基礎設施層日益增長的興趣，這些層爲用戶和開發者抽象複雜性。它符合對模塊化生態系統的更廣泛推動，允許不同層能夠專業化，而不將用戶鎖定在一個系統中。
$GWEI 仍然強烈提醒我們，基礎的 gas 動態和執行成本在塑造用戶採用中依然是基本的。即使敘事不斷演變，基礎層的效率仍然決定了什麼能夠擴展，什麼不能。
$SKR 更與 Web3 的實驗側相關，新的原語和系統正在進行身份、訪問或協調的測試。這類項目通常略微領先於主流採用曲線，但在生態系統成熟時變得重要。
總體而言，所有這些的共同點在於持續嘗試以一種更加開放、模塊化的方式重建互聯網棧，在這種方式下，計算、成本和協調不再由單一的故障點控制。
#DePIN #Crypto #AI #Web3
DePIN 正在堆積：$FLT, $RNDR , $DIMO, $WMT
2026 DePIN 不是“一個鏈統治一切”。它是多個專業層的協同工作。
@Fluence 是一個無權限的無服務器。使命：在沒有 AWS 的情況下運行代碼。開發者只需部署一次，獨立的 CPU 執行代碼。$FLT 由提供者質押以證明工作。已經在主網運行 AI 代理和數據管道。
它是如何連接的：
1. $RNDR = AI/3D 的重型 GPU。Fluence 協調，Render 進行強力運算。
2. $DIMO = 鏈上真實汽車數據。Fluence 功能處理這些數據，觸發操作。
3. WMT = 去中心化互聯網。Fluence 在該網絡上託管去中心化應用。
趨勢：通過 DIMO 獲取數據，通過 WMT 獲取帶寬，通過 RNDR 獲取 GPU，通過 FLT 獲取邏輯。沒有單一項目能做到這一切。Fluence 的角色是將 DePIN 粘合在一起的“無雲後端”。#Web3 #DePIN #AI
2026 DePIN 不是“一個鏈統治一切”。它是多個專業層的協同工作。
@Fluence 是一個無權限的無服務器。使命：在沒有 AWS 的情況下運行代碼。開發者只需部署一次，獨立的 CPU 執行代碼。$FLT 由提供者質押以證明工作。已經在主網運行 AI 代理和數據管道。
它是如何連接的：
1. $RNDR = AI/3D 的重型 GPU。Fluence 協調，Render 進行強力運算。
2. $DIMO = 鏈上真實汽車數據。Fluence 功能處理這些數據，觸發操作。
3. WMT = 去中心化互聯網。Fluence 在該網絡上託管去中心化應用。
趨勢：通過 DIMO 獲取數據，通過 WMT 獲取帶寬，通過 RNDR 獲取 GPU，通過 FLT 獲取邏輯。沒有單一項目能做到這一切。Fluence 的角色是將 DePIN 粘合在一起的“無雲後端”。#Web3 #DePIN #AI
Web3基礎設施終於實現模塊化：$FLT, $TAO , $FIL , $GRASS
我已經跟蹤鏈上基礎設施一段時間了。2024-2025年的重大轉變：我們不再試圖構建“一個去中心化的AWS”，而是開始構建可以相互通信的專用層。
@Fluence 是缺失的中間件
Fluence的使命是“無權限無服務器”。在實踐中：開發者編寫代碼，部署一次，就能在一個獨立CPU的全球網絡上運行。沒有單一的雲服務提供商，沒有守門人。
@Bittensor : 去中心化的AI智能層
子網生成模型、數據和推理。但這些模型需要一個便宜的地方來運行。$TAO 創造智能，$FLT可以執行它。這個組合是AI代理可以思考和行動而無需集中API。
@Filecoin : 數據層
冷存儲+熱檢索問題得到解決。存儲了2.5 EiB。但存儲的數據在沒有計算的情況下是沒用的。Fluence函數可以無權限地從$FIL 中提取、處理並輸出結果。基礎設施正在疊加。
@Grass Official $GRASS: 數據來源層
200萬+用戶出售他們未使用的帶寬，以便AI實驗室可以抓取網絡。$GRASS支付原始數據。但原始數據需要清理、標記和轉換。這正是$FLT所支持的無服務器計算工作。
我注意到的：
Web3基礎設施2021年 = “用一個代幣替換AWS。”
Web3基礎設施2026年 = “專用的DePIN積木。”
存儲、計算、智能、帶寬——每個都有自己的代幣和提供商。Fluence的角色是粘合劑：在所有這些上執行代碼而無需請求權限。
#DePIN #Web3 #AI
我已經跟蹤鏈上基礎設施一段時間了。2024-2025年的重大轉變：我們不再試圖構建“一個去中心化的AWS”，而是開始構建可以相互通信的專用層。
@Fluence 是缺失的中間件
Fluence的使命是“無權限無服務器”。在實踐中：開發者編寫代碼，部署一次，就能在一個獨立CPU的全球網絡上運行。沒有單一的雲服務提供商，沒有守門人。
@Bittensor : 去中心化的AI智能層
子網生成模型、數據和推理。但這些模型需要一個便宜的地方來運行。$TAO 創造智能，$FLT可以執行它。這個組合是AI代理可以思考和行動而無需集中API。
@Filecoin : 數據層
冷存儲+熱檢索問題得到解決。存儲了2.5 EiB。但存儲的數據在沒有計算的情況下是沒用的。Fluence函數可以無權限地從$FIL 中提取、處理並輸出結果。基礎設施正在疊加。
@Grass Official $GRASS: 數據來源層
200萬+用戶出售他們未使用的帶寬，以便AI實驗室可以抓取網絡。$GRASS支付原始數據。但原始數據需要清理、標記和轉換。這正是$FLT所支持的無服務器計算工作。
我注意到的：
Web3基礎設施2021年 = “用一個代幣替換AWS。”
Web3基礎設施2026年 = “專用的DePIN積木。”
存儲、計算、智能、帶寬——每個都有自己的代幣和提供商。Fluence的角色是粘合劑：在所有這些上執行代碼而無需請求權限。
#DePIN #Web3 #AI
我覺得最近Web3最大的變化之一是，人們開始更加關注“誰在驅動互聯網”，而不僅僅是關注應用和代幣。
人工智能正在迅速發展，雲計算需求持續增加，這暴露了我們對少數集中化公司的依賴。
這就是爲什麼與基礎設施相關的項目再次受到更多關注。
$FLT引起了我的注意，因爲@Fluence 正在圍繞去中心化計算構建，而不是依賴傳統雲系統。同時，像$AR 這樣的項目專注於永久數據存儲，$TAO 正在推動去中心化的人工智能網絡，$LINK 繼續將區塊鏈應用與現實世界數據連接。
不同的領域，但都與同一個理念相關：
爲未來建設一個更開放的互聯網基礎設施層。
感覺這是Web3中爲數不多的敘事之一，隨着人工智能的採用而變得更加相關。#DePIN #AI #Web3
人工智能正在迅速發展，雲計算需求持續增加，這暴露了我們對少數集中化公司的依賴。
這就是爲什麼與基礎設施相關的項目再次受到更多關注。
$FLT引起了我的注意，因爲@Fluence 正在圍繞去中心化計算構建，而不是依賴傳統雲系統。同時，像$AR 這樣的項目專注於永久數據存儲，$TAO 正在推動去中心化的人工智能網絡，$LINK 繼續將區塊鏈應用與現實世界數據連接。
不同的領域，但都與同一個理念相關：
爲未來建設一個更開放的互聯網基礎設施層。
感覺這是Web3中爲數不多的敘事之一，隨着人工智能的採用而變得更加相關。#DePIN #AI #Web3
我一直在想的一個問題是，雖然我們已經實現了Web3的去中心化所有權、支付甚至存儲，但大部分互聯網的計算能力仍然集中在少數幾個中心化的雲服務上。
這差距可不小，尤其是現在AI推動計算需求空前高漲的時候。
我們已經見證了：
• $BTC和$ETH正在改變價值的流動方式
• $FIL展示了存儲可以去中心化
但是，實際的處理層，支持應用、模型和實時系統的基礎設施，仍然在很大程度上依賴於傳統的提供商。
這就是爲什麼像@Fluence ($FLT)這樣的項目讓我眼前一亮。
Fluence並不是將雲基礎設施視爲默認選項，而是圍繞去中心化的計算協調進行構建，允許開發者以更開放和可驗證的方式從分佈式提供商那裏獲取計算資源。
你還可以看到其他領域也在形成相關的想法：
• @Render Network ( $RENDER ) → 爲AI和渲染提供分佈式GPU算力
• @AkashNetwork ( $AKT ) → 去中心化雲基礎設施市場
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → 將現實世界的機器和設備連接到去中心化系統
不同的關注點，但同一個更廣泛的方向：通過將全球未使用的資源轉變爲功能性網絡，減少對中心化基礎設施的依賴。
有趣的是，這已經不再僅僅是另一個加密貨幣的敘述。它更像是互聯網基礎設施的下一個階段，正在靜靜地在背景中成形。
#DePIN #Fluence #Web3
這差距可不小，尤其是現在AI推動計算需求空前高漲的時候。
我們已經見證了：
• $BTC和$ETH正在改變價值的流動方式
• $FIL展示了存儲可以去中心化
但是，實際的處理層，支持應用、模型和實時系統的基礎設施，仍然在很大程度上依賴於傳統的提供商。
這就是爲什麼像@Fluence ($FLT)這樣的項目讓我眼前一亮。
Fluence並不是將雲基礎設施視爲默認選項，而是圍繞去中心化的計算協調進行構建，允許開發者以更開放和可驗證的方式從分佈式提供商那裏獲取計算資源。
你還可以看到其他領域也在形成相關的想法：
• @Render Network ( $RENDER ) → 爲AI和渲染提供分佈式GPU算力
• @AkashNetwork ( $AKT ) → 去中心化雲基礎設施市場
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → 將現實世界的機器和設備連接到去中心化系統
不同的關注點，但同一個更廣泛的方向：通過將全球未使用的資源轉變爲功能性網絡，減少對中心化基礎設施的依賴。
有趣的是，這已經不再僅僅是另一個加密貨幣的敘述。它更像是互聯網基礎設施的下一個階段，正在靜靜地在背景中成形。
#DePIN #Fluence #Web3
最近在Web3中反覆出現的一個主題是基礎設施，特別是計算。
人工智能正在加速對處理能力的需求，越來越多的加密項目正圍繞通過去中心化網絡解決這一差距，而不是傳統的雲系統。
@Fluence ( $FLT ) 是這個討論中脫穎而出的項目之一。它不是作爲另一條通用鏈進行競爭，而是專注於去中心化計算協調，使開發者能夠訪問開放、靈活且可以獨立驗證的分佈式資源。
這個領域之所以有趣，是因爲多個生態系統從不同角度解決同一問題：
• @io.net ( $IO ) → 建設針對AI規模負載的去中心化GPU基礎設施
• @Nosana ( $NOS ) → 針對AI推理設計的社區驅動計算網絡
• @Golem Network ( $GLM ) → 一個早期去中心化計算市場，現在越來越與現代AI需求緊密相連
不同的架構，不同的策略——但都聚焦於同一個更大的問題：在不完全依賴中心化提供者的情況下分配計算訪問。
這個敘事現在感覺更加成熟。討論正在從去中心化作爲口號轉向能夠實際支持AI系統、自動化和大規模數據操作的基礎設施。
Fluence可能並不總是佔據頭條，但它在DePIN、計算和AI基礎設施之間的定位，使其在研究該行業未來方向時難以忽視。
#DePIN #AI #Web3
人工智能正在加速對處理能力的需求，越來越多的加密項目正圍繞通過去中心化網絡解決這一差距，而不是傳統的雲系統。
@Fluence ( $FLT ) 是這個討論中脫穎而出的項目之一。它不是作爲另一條通用鏈進行競爭，而是專注於去中心化計算協調，使開發者能夠訪問開放、靈活且可以獨立驗證的分佈式資源。
這個領域之所以有趣，是因爲多個生態系統從不同角度解決同一問題：
• @io.net ( $IO ) → 建設針對AI規模負載的去中心化GPU基礎設施
• @Nosana ( $NOS ) → 針對AI推理設計的社區驅動計算網絡
• @Golem Network ( $GLM ) → 一個早期去中心化計算市場，現在越來越與現代AI需求緊密相連
不同的架構，不同的策略——但都聚焦於同一個更大的問題：在不完全依賴中心化提供者的情況下分配計算訪問。
這個敘事現在感覺更加成熟。討論正在從去中心化作爲口號轉向能夠實際支持AI系統、自動化和大規模數據操作的基礎設施。
Fluence可能並不總是佔據頭條，但它在DePIN、計算和AI基礎設施之間的定位，使其在研究該行業未來方向時難以忽視。
#DePIN #AI #Web3
最近我一直在繪製一些敘事，而一個反覆出現的主題是計算如何悄然成爲Web3的支柱，尤其是在AI需求的背景下。
@Fluence $FLT恰好符合這一點。它並不是想成爲另一個通用鏈，而是專注於去中心化計算，開發者可以訪問分佈式資源，而不必依賴於集中式雲服務提供商。隨着AI需求的增長，這種可驗證和靈活的計算層開始顯得更加合理。
有趣的是，這與其他並行發展的項目之間的聯繫：
• @io.net $IO → 專注於AI工作負載的去中心化GPU網絡
• @Nosana $NOS → 社區驅動的計算，用於運行AI推理
• @Golem Network $GLM → 早期的點對點計算市場之一，現在更符合現代AI用例
不同的階段，不同的模型，但都圍繞着同一個問題：如何在沒有中心瓶頸的情況下獲取和擴展計算。
感覺這個敘事變得更加紮實。不再是抽象的去中心化，而是關於誰提供AI和數據處理背後的基礎設施。
Fluence並不是房間裏最吵的，但它正好位於那個交匯點，這可能就是它在研究中不斷被提及的原因。
#DePIN #AI #Web3
@Fluence $FLT恰好符合這一點。它並不是想成爲另一個通用鏈，而是專注於去中心化計算，開發者可以訪問分佈式資源，而不必依賴於集中式雲服務提供商。隨着AI需求的增長，這種可驗證和靈活的計算層開始顯得更加合理。
有趣的是，這與其他並行發展的項目之間的聯繫：
• @io.net $IO → 專注於AI工作負載的去中心化GPU網絡
• @Nosana $NOS → 社區驅動的計算，用於運行AI推理
• @Golem Network $GLM → 早期的點對點計算市場之一，現在更符合現代AI用例
不同的階段，不同的模型，但都圍繞着同一個問題：如何在沒有中心瓶頸的情況下獲取和擴展計算。
感覺這個敘事變得更加紮實。不再是抽象的去中心化，而是關於誰提供AI和數據處理背後的基礎設施。
Fluence並不是房間裏最吵的，但它正好位於那個交匯點，這可能就是它在研究中不斷被提及的原因。
#DePIN #AI #Web3
最近我越來越關注DePIN和AI基礎設施敘事如何開始重疊，感覺不再像以前那樣支離破碎。
@Fluence $FLT是一個更清晰的例子，說明這一趨勢的方向。它將自己定位爲一個去中心化的“無雲”計算層，將全球計算資源聚合成一個市場，開發者可以在其中部署，而不依賴於傳統的雲服務提供商。可驗證的低成本計算的概念越來越頻繁地出現，特別是隨着AI工作負載需求的增加。
值得注意的不僅僅是模型本身，還有它如何適應整個領域的更廣泛模式：
• @Acurast $ACU → 通過移動設備推動去中心化計算，將閒置硬件轉變爲可用基礎設施
• @Render Network $RENDER → 分佈式GPU計算，緊密關聯AI和渲染工作負載
• @AkashNetwork $AKT → 去中心化雲市場，直接與傳統雲服務提供商競爭
不同的架構，但相同的基本方向：計算不再是擁有的，它是協調的。
Fluence作爲計算供應的一種協調層適合這個趨勢。它可能不是最響亮的項目，但在結構上與事物的發展方向一致。
感覺敘事正在從“去中心化一切”轉向更具體的東西：
→ 誰控制計算，以及它的定價方式
如果AI需求繼續以這樣的速度增長，這一類別可能會比人們預期的更重要。
#DePIN #AI #Web3
@Fluence $FLT是一個更清晰的例子，說明這一趨勢的方向。它將自己定位爲一個去中心化的“無雲”計算層，將全球計算資源聚合成一個市場，開發者可以在其中部署，而不依賴於傳統的雲服務提供商。可驗證的低成本計算的概念越來越頻繁地出現，特別是隨着AI工作負載需求的增加。
值得注意的不僅僅是模型本身，還有它如何適應整個領域的更廣泛模式：
• @Acurast $ACU → 通過移動設備推動去中心化計算，將閒置硬件轉變爲可用基礎設施
• @Render Network $RENDER → 分佈式GPU計算，緊密關聯AI和渲染工作負載
• @AkashNetwork $AKT → 去中心化雲市場，直接與傳統雲服務提供商競爭
不同的架構，但相同的基本方向：計算不再是擁有的，它是協調的。
Fluence作爲計算供應的一種協調層適合這個趨勢。它可能不是最響亮的項目，但在結構上與事物的發展方向一致。
感覺敘事正在從“去中心化一切”轉向更具體的東西：
→ 誰控制計算，以及它的定價方式
如果AI需求繼續以這樣的速度增長，這一類別可能會比人們預期的更重要。
#DePIN #AI #Web3
關於價格走勢和敘述的關注大多集中在 #crypto 。
最近，感覺談話的方向正在漂移到更基礎的內容上，即實際上驅動一切其他依賴的系統的動力。
計算在這種轉變中不斷出現。
隨着 AI 驅動的應用程序擴展和數字工作負載變得更加繁重，傳統雲基礎設施的限制開始變得更加明顯。現在不再僅僅是關於需求，而是關於訪問、成本，以及這種訪問的靈活性到底有多大。
#DePIN 是一個試圖迴應這種壓力的領域之一。
它不是集中計算在少數幾個集中提供者那裏，而是將其分散到分佈式網絡中，在這些網絡中資源以更動態的方式被貢獻和消耗。
在這個領域中不斷出現的一些項目：
@Fluence 繼續在點對點計算和去中心化雲執行方面被提及。
@Helium 已經將 DePIN 的討論擴展到計算之外，涉及現實世界的網絡基礎設施，展示了物理資源網絡如何擴展。
@Hivemapper 代表了 DePIN 的不同角度，通過分佈式貢獻者收集現實世界的映射數據，而不是集中式的測繪車隊。
@Filecoin 增加了另一層，關注存儲而不是計算，但仍然與分佈式基礎設施的更廣泛理念相關。
將這些聯繫在一起的不是單一的用例，而是重新思考數字基礎設施的來源和維護的嘗試。
DePIN 在各個領域仍處於早期和不均衡的狀態，但方向變得越來越清晰：基礎設施正在慢慢被重新分配。
這感覺不像一個敘述週期。更像是數字容量實際存在位置的逐步重組。
最近，感覺談話的方向正在漂移到更基礎的內容上，即實際上驅動一切其他依賴的系統的動力。
計算在這種轉變中不斷出現。
隨着 AI 驅動的應用程序擴展和數字工作負載變得更加繁重，傳統雲基礎設施的限制開始變得更加明顯。現在不再僅僅是關於需求，而是關於訪問、成本，以及這種訪問的靈活性到底有多大。
#DePIN 是一個試圖迴應這種壓力的領域之一。
它不是集中計算在少數幾個集中提供者那裏，而是將其分散到分佈式網絡中，在這些網絡中資源以更動態的方式被貢獻和消耗。
在這個領域中不斷出現的一些項目：
@Fluence 繼續在點對點計算和去中心化雲執行方面被提及。
@Helium 已經將 DePIN 的討論擴展到計算之外，涉及現實世界的網絡基礎設施，展示了物理資源網絡如何擴展。
@Hivemapper 代表了 DePIN 的不同角度，通過分佈式貢獻者收集現實世界的映射數據，而不是集中式的測繪車隊。
@Filecoin 增加了另一層，關注存儲而不是計算，但仍然與分佈式基礎設施的更廣泛理念相關。
將這些聯繫在一起的不是單一的用例，而是重新思考數字基礎設施的來源和維護的嘗試。
DePIN 在各個領域仍處於早期和不均衡的狀態，但方向變得越來越清晰：基礎設施正在慢慢被重新分配。
這感覺不像一個敘述週期。更像是數字容量實際存在位置的逐步重組。
最近關於#Web3 的對話發生了安靜但穩定的轉變。
最近的討論不再主要圍繞市場敘事，而是更接近基礎設施現實計算。
隨着#AI 工具、數據繁重的應用程序和實時系統的不斷擴展，集中雲設置的侷限性變得越來越明顯。成本結構、可用性限制和擴展壓力開始以實際方式而非理論方式顯現。
這就是#DePIN 一次又一次出現的地方。
不是作爲一個完成的解決方案，而是作爲一種不同的方式來獲取計算，將其分散到網絡中，而不是依賴於少數主導提供商。
在這個領域中，幾個不斷出現的項目：
@Fluence 通常與去中心化雲計算和點對點基礎設施模型相關聯。
@Filecoin 在簡化分佈式計算資源的部署和訪問方面吸引了越來越多的關注。
@AKASH NETWORK 仍然在與去中心化雲租賃和市場風格的計算訪問相關的討論中持續進行。
@Render Network 仍然是分佈式GPU使用的更顯著示例之一，尤其是隨着AI和圖形工作負載的需求增長。
有趣的是，不是任何單一的項目，而是它們共同指向的方向。
計算正在慢慢重新成爲討論的核心層，不再是後端的管道，而是直接影響成本、訪問和最初構建內容的東西。
DePIN在協調和規模可靠性方面仍有很長的路要走，但這種模式變得越來越難以忽視。
這並不是突如其來的轉變。更像是一些在背景中逐漸積累的東西，現在開始浮出水面。
最近的討論不再主要圍繞市場敘事，而是更接近基礎設施現實計算。
隨着#AI 工具、數據繁重的應用程序和實時系統的不斷擴展，集中雲設置的侷限性變得越來越明顯。成本結構、可用性限制和擴展壓力開始以實際方式而非理論方式顯現。
這就是#DePIN 一次又一次出現的地方。
不是作爲一個完成的解決方案，而是作爲一種不同的方式來獲取計算，將其分散到網絡中，而不是依賴於少數主導提供商。
在這個領域中，幾個不斷出現的項目：
@Fluence 通常與去中心化雲計算和點對點基礎設施模型相關聯。
@Filecoin 在簡化分佈式計算資源的部署和訪問方面吸引了越來越多的關注。
@AKASH NETWORK 仍然在與去中心化雲租賃和市場風格的計算訪問相關的討論中持續進行。
@Render Network 仍然是分佈式GPU使用的更顯著示例之一，尤其是隨着AI和圖形工作負載的需求增長。
有趣的是，不是任何單一的項目，而是它們共同指向的方向。
計算正在慢慢重新成爲討論的核心層，不再是後端的管道，而是直接影響成本、訪問和最初構建內容的東西。
DePIN在協調和規模可靠性方面仍有很長的路要走，但這種模式變得越來越難以忽視。
這並不是突如其來的轉變。更像是一些在背景中逐漸積累的東西，現在開始浮出水面。
去中心化計算：Web3的缺失層
當我想到今天的互聯網時，我看到兩面。一面，它將我們所有人連接在一起，運行我們的應用程序，並推動人工智能。另一方面，大部分權力則被少數雲服務提供商掌控。
我認爲這不是互聯網本該如此的樣子。
Web3已經展示了另一條道路：
• $BTC 和 $ETH 證明了資金可以在沒有銀行的情況下流動。
• $FIL 證明了數據可以存在於大型服務器之外。
但我們很少談論的是計算，即使應用程序和人工智能運行的實際工作。而現在，這仍然被鎖定在雲中。
這就是@Fluence $FLT與衆不同的地方。它不是在雲之上構建，而是在構建一個無雲的網絡，開放、全球且更便宜。對我來說，這就是Web3獨立發展的缺失步驟。
其他項目正在解決同樣問題的不同部分：$RENDER (人工智能GPU)，$AKT (雲基礎設施)，$IOTX (現實世界設備)。但Fluence專注於計算本身，這可能是最終使Web3感覺完整的那一部分。
#DecentralisesCompute #Fluence #Web3
當我想到今天的互聯網時，我看到兩面。一面，它將我們所有人連接在一起，運行我們的應用程序，並推動人工智能。另一方面，大部分權力則被少數雲服務提供商掌控。
我認爲這不是互聯網本該如此的樣子。
Web3已經展示了另一條道路：
• $BTC 和 $ETH 證明了資金可以在沒有銀行的情況下流動。
• $FIL 證明了數據可以存在於大型服務器之外。
但我們很少談論的是計算，即使應用程序和人工智能運行的實際工作。而現在，這仍然被鎖定在雲中。
這就是@Fluence $FLT與衆不同的地方。它不是在雲之上構建，而是在構建一個無雲的網絡，開放、全球且更便宜。對我來說，這就是Web3獨立發展的缺失步驟。
其他項目正在解決同樣問題的不同部分：$RENDER (人工智能GPU)，$AKT (雲基礎設施)，$IOTX (現實世界設備)。但Fluence專注於計算本身，這可能是最終使Web3感覺完整的那一部分。
#DecentralisesCompute #Fluence #Web3
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