io.net (IO) зріс більш ніж на 50% за 24 години 6 травня 2026 року, опинившись серед найтрендовіших активів CoinGecko з ринковою капіталізацією близько $60 млн і добовим обсягом торгів майже $150 млн. Це співвідношення обсягу до ринкової капіталізації на рівні приблизно 2,4x сигналізує, що тут відбувається щось більше, ніж рутинна спекуляція.
Каталізатор іде глибше, ніж одноденний рух ціни.
Глобальний дефіцит обчислювальних потужностей GPU, спричинений ненаситним попитом з боку навчання та інференсу великих мовних моделей, відкрив структурний розрив, який централізовані хмарні провайдери не можуть заповнити достатньо швидко.
Decentralized GPU networks, проєкти, що агрегують незадіяне обладнання з дата-центрів, криптомайнерів та споживчих рігів в єдині маркетплейси обчислень, позиціонують себе як відповідь на цю проблему, і on-chain metrics починають це підтверджувати.
TL;DR
- Стрибок io.net більш ніж на 50% відображає справжній інституційний та розробницький інтерес до децентралізованих GPU-обчислень, а не просто спекулятивну ротацію.
- Прогнозується, що глобальний ринок обчислень для ШІ перевищить $700 млрд до 2030 року, а централізовані провайдери стикаються зі структурними обмеженнями потужностей, які мережі DePIN покликані використовувати.
- Дані з блокчейна, активність розробників і цінові бенчмарки свідчать, що децентралізовані GPU-мережі можуть забезпечити економію 60–90% порівняно з AWS та Azure для певних навантажень ШІ.
Дефіцит GPU, що створив можливість на $700 мільярдів
Сучасна гонка озброєнь у сфері ШІ по суті є гонкою апаратного забезпечення. Навчання однієї передової великої мовної моделі зараз вимагає десятки тисяч високоякісних GPU, які працюють тижнями. Чипи NVIDIA H100 і H200, робочі коні для навчання ШІ, за даними reported Reuters, були майже повністю розкуплені в основних хмарних провайдерів вже в середині 2023 року, а терміни постачання розтягнулися до шести місяців і більше протягом 2024-го. На початку 2026 року пропозиція покращилася, але попит зростав ще швидше.
Цифри вражають.
McKinsey estimates, що глобальний ринок інфраструктури для ШІ перевищить $700 млрд на рік до 2030 року, причому обчислення стануть найбільшою статтею витрат. Тим часом хмарні гіпермасштабні провайдери — Amazon Web Services, Microsoft Azure і Google Cloud — контролюють близько 65% доступних у дата-центрах потужностей GPU, згідно з даними, compiled SemiAnalysis.
Така концентрація створює як цінову, так і доступову проблему для тисяч менших ШІ-лабораторій, стартапів і наукових установ, яким потрібні обчислення, але які не можуть підписати багаторічні контракти з гіпермасштабними провайдерами.
Розрив між пропозицією GPU та попитом на обчислення для ШІ — це найважливіший структурний драйвер децентралізованих обчислювальних мереж у 2026 році.
Decentralized Physical Infrastructure Networks, commonly called DePIN, з’явилися як пряма відповідь на це «вузьке місце». Замість будівництва нових дата-центрів, обчислювальні мережі DePIN агрегують уже наявне, але недовикористане обладнання: ігрові ріги, криптомайнингові ферми, що відходять від proof-of-work, і середні колокаційні майданчики. Власна documentation io.net заявляє про доступ до понад 100 000 GPU-пристроїв у своїй мережі — показник, який зробив би її одним з найбільших агрегованих пулів обчислень поза рівнем гіпермасштабних провайдерів.
Читайте також: Hyperliquid’s HYPE Token Near $41 With $9.7B Market Cap And Active DEX Volume
Що насправді робить io.net і як працює мережа
io.net описує себе як «найбільшу у світі децентралізовану обчислювальну мережу», яка дає інженерам з машинного навчання доступ до розподілених кластерів GPU за частку вартості порівнянних централізованих сервісів. Архітектура суттєво відрізняється від простого здавання в оренду зайвих ігрових карт.
Мережа використовує багаторівневу модель. На базовому рівні постачальники обладнання, яких у термінології io.net називають «воркерами», під’єднують GPU до мережі через клієнтське програмне забезпечення IO Worker. Ці пристрої потім організовуються в так звані «кластери» — логічні групи GPU, які поводяться як єдине обчислювальне середовище. Оркестрація Kubernetes розташована поверх кластерного рівня, дозволяючи розробникам запускати розподілені навчальні задачі, використовуючи знайомі інструменти.
Протокол handles планування завдань, відмовостійкість і розрахунки автоматично, абстрагуючи складність керування різнорідним обладнанням.
Розрахунки та узгодження стимулів відбуваються через токен IO. Постачальники заробляють IO за надання надійних обчислень, а клієнти витрачають IO або стейблкоїни (в деяких конфігураціях), щоб отримати доступ до кластерів. Механізм proof-of-work перевіряє, що GPU дійсно онлайн і працюють коректно, а не лише заявляють про це. Команда published технічну документацію, де описано, як вузли-воркери мають розв’язувати криптографічні верифікаційні задачі, щоб отримувати винагороди, створюючи вимірюваний сигнал якості.
Кластерна архітектура io.net дає інженерам з машинного навчання можливість запускати розподілені навчальні навантаження на сотнях географічно розосереджених GPU — можливість, яка раніше була доступна лише через API гіпермасштабних провайдерів.
Практичний наслідок полягає в тому, що досліднику, якому потрібно 256 GPU для запуску fine-tuning, не потрібно домовлятися про корпоративний контракт з AWS. Він може запустити кластер на io.net, платити погодинно й завершити завдання після виконання — без мінімальних зобов’язань і довгострокового лока.
Читайте також: Why Polygon Just Buried Stablecoin Details Beneath Zero-Knowledge Proofs
Сектор обчислень DePIN: ключові гравці та структура ринку
io.net працює не у вакуумі. За останні три роки з’явилася когорта децентралізованих обчислювальних мереж, кожна з яких має свою позиціювання.
Render Network (RNDR), що спочатку зосереджувалася на GPU-рендерингу для візуальних ефектів та медіа, розширилася до обчислень для інференсу ШІ й має ринкову капіталізацію понад $1,5 млрд, за даними CoinGecko станом на початок травня 2026 року. Akash Network (AKT) орієнтується на хмарні навантаження загального призначення, включаючи CPU-обчислення, і працює на блокчейні на базі Cosmos (ATOM). Gensyn, що має підтримку a16z, керує децентралізованою мережею для навчання й raised $43 млн у раунді Series A. Nosana зосереджується спеціально на GPU-інференсі на периферії, орієнтуючись на затримко-чутливі ШІ-застосунки.
Важливо уважно розуміти конкурентну динаміку:
- io.net віддає пріоритет кластерам для навчання моделей машинного навчання й робить ставку на вартість, орієнтуючись на дослідників і ШІ-стартапи
- Render Network націлена на креативні та інференс-навантаження з усталеною екосистемою операторів вузлів
- Akash Network фокусується на контейнерному деплоїменті на CPU- та GPU-ресурсах, підкреслюючи permissionlessness
- Gensyn орієнтується саме на навчання й використовує новий механізм proof-of-learning для перевірки цілісності обчислень
Сектор децентралізованих GPU загалом забезпечував орієнтовно $200 млн річних доходів протоколів на початку 2026 року, за даними блокчейна, агрегованими DeFiLlama та Dune Analytics.
Те, що об’єднує ці мережі, — спільна теза: маржа централізованих хмар вразлива, оскільки базове обладнання, GPU від NVIDIA, є комодити, а додана вартість AWS чи Azure полягає в надійності та інструментах, а не в самому «сіліконі». Якщо мережі DePIN зможуть зрівнятися за надійністю, одночасно пропонуючи нижчі ціни, вони зможуть захопити відчутну частку ринку, який зростає швидше, ніж будь-який чинний гравець здатен його обслужити.
Читайте також: Bitcoin Flatlines Near $81,000 While Altcoins Deliver Double-Digit Gains
Цінові бенчмарки: як децентралізовані обчислення порівнюються з AWS
Найпереконливіший аргумент на користь децентралізованих обчислень — це пряма цінова порівняльна характеристика. GPU-обчислення оцінюються погодинно як на централізованих, так і на децентралізованих платформах, що дає змогу напряму порівнювати ціни.
Інстанс AWS p4d.24xlarge, який містить 8 GPU NVIDIA A100, listed приблизно по $32,77 за годину в on-demand-ринку станом на початок 2026 року.
На опублікованій сторінці з цінами io.net кластери з еквівалентними конфігураціями A100 listed за ставками від $1,50 до $3,50 за GPU на годину, що означає кластер з 8 GPU за $12–28 на годину — знижка від 15% до 63% залежно від конфігурації. Для еквівалентів H100 розрив звужується, але залишається суттєвим.
Akash Network публікує живий маркетплейс, де аукціони обчислювальних ресурсів для CPU-навантажень часто закриваються на рівні 80–90% нижче від еквівалентних прайсів AWS у списку, згідно з даними, compiled на власній аналітичній панелі Akash. Ціни Render Network на GPU для завдань інференсу були незалежно benchmarked приблизно на 70% нижчими за порівнянні витрати на обчислення в Azure Machine Learning.
Independent benchmarking suggests decentralized GPU networks can offer 60-90% cost savings versus hyperscaler on-demand pricing for training and inference workloads, розрив, який має економічне значення для будь-якої організації, що витрачає понад $50 000 на місяць на обчислення.
Застереження є реальним: надійність, гарантії безвідмовної роботи та функції корпоративної підтримки на децентралізованих мережах усе ще менш зрілі. Але для чутливих до вартості AI‑стартапів і науково‑дослідних установ компроміс стає дедалі привабливішим. Лабораторія, що «спалює» $500 000 на місяць на GPU‑обчислення в AWS і може перенести хоча б 30% навантажень на децентралізовані мережі, заощаджує $1,8 млн на рік — показник, який суттєво змінює логіку залучення капіталу.
Also Read: LUNC Returns To The Spotlight With 8.7% Gain And $253M In Daily Trading Volume
Ширший імпульс DePIN: що показують ончейн‑дані
Сектор DePIN — це не лише наратив. Ончейн‑метрики демонструють реальне зростання використання в кількох мережах.
У доповіді Electric Capital Developer Report 2025 року зазначається, що кількість розробників, залучених до DePIN‑протоколів, зросла на 34% рік до року у 2024‑му, випереджаючи середній показник по всій крипто‑галузі в 11%.
Кількість активних гаманців у системі винагород io.net на базі Solana зросла з приблизно 8 000 щомісячних активних адрес у I кв. 2025 року до понад 45 000 у I кв. 2026 року, згідно з даними, доступними на панелях Dune Analytics, які підтримує команда io.net. Це майже 5‑кратне зростання кількості учасників мережі за 12 місяців.
Трекер DePIN від DeFiLlama показує, що сукупний річний дохід по відстежуваному сектору DePIN‑обчислень досяг приблизно $180–220 млн станом на I кв. 2026 року, причому більшу частину активності забезпечують io.net, Render і Akash. Показник Total Value Locked менш корисний для обчислювальних мереж: на відміну від DeFi, compute‑мережі не акумулюють капітал у пули, але метрики зростання мережі, зважені за токенами, розповідають схожу історію.
Кількість щомісячно активних GPU‑постачальників в io.net зросла майже в 5 разів між I кв. 2025 та I кв. 2026 року, що свідчить про реальну пропозицію з боку постачальників, а не лише про спекуляцію на ціні токена.
Звіт a16z Crypto State of Crypto 2025 визначив DePIN як один із трьох секторів із найсильнішими сигналами product‑market fit, поряд зі стейблкоїнами та токенізованими реальними активами. У звіті зазначено, що протоколи DePIN мають структурну перевагу у вигляді агрегування вже наявних фізичних активів, а не потреби у створенні нового капіталу, що частково ізолює їх від криптоциклів.
Also Read: Toncoin Rallies 25% After Durov Pledges Telegram Will Replace Foundation As Top Validator
Зв’язок із Solana та чому вибір блокчейна важливий для обчислювальних мереж
io.net ухвалив свідоме архітектурне рішення, яке відрізняє його від старіших обчислювальних мереж: він розмістив шар стимулів і винагород на Solana (SOL), а не створював окремий блокчейн чи використовував Ethereum (ETH). Цей вибір має кумулятивний вплив на економіку мережі.
Пропускна здатність транзакцій Solana, здатної обробляти понад 65 000 транзакцій за секунду за оптимальних умов, і її транзакційні комісії на рівні часток цента роблять практичним розрахунок мікроплатежів за окремі GPU‑години без того, щоб комісії «з’їдали» маржу постачальників. Оператор GPU, який заробляє $0,20 за 10‑хвилинне обчислювальне завдання, потребує рівня розрахунків, де транзакція коштує $0,001, а не $2,00. Мережа Ethereum, навіть після Merge, залишається надто дорогою для високочастотних мікророзрахунків такої гранулярності.
Цей вибір також поєднує io.net з ширшою екосистемою розробників Solana. Екосистема Solana демонструє стабільне зростання активності розробників: Electric Capital повідомляє про понад 2 500 щомісячно активних розробників Solana у 2025 році — другий показник після Ethereum серед усіх мереж. Це перетинання між Solana‑нативними розробниками та будівельниками AI/ML‑інфраструктури створює природну воронку залучення користувачів для io.net.
Розрахунок мікроплатежів за GPU на Solana замість Ethereum знижує витрати на одну транзакцію приблизно на 99%, роблячи субдоларові обчислювальні завдання економічно життєздатними як для постачальників, так і для покупців.
Ризик такого підходу полягає в концентрації. Відключення мережі Solana, які траплялися історично (хоч і рідше з часом), порушуватимуть розподіл винагород io.net, навіть якщо обчислювальні завдання виконуються нормально. У документації з архітектури команда визнає цю залежність і описує резервні механізми, але це залишається структурним ризиком, який корпоративні клієнти ретельно оцінюватимуть.
Also Read: Hyperliquid Pushes Toward $10.5B Valuation While HYPE Holds Above $44
Регуляторні та комплаєнс‑аспекти децентралізованих обчислень
Децентралізовані обчислювальні мережі займають цікаве регуляторне поле. На відміну від DeFi‑протоколів, які безпосередньо працюють із фінансовими активами, compute‑мережі номінально є інфраструктурним бізнесом — ближче до операторів дата‑центрів, ніж до бірж чи кредитних протоколів. Ця відмінність важлива для підходу регуляторів.
Фокус SEC у криптовалютних розслідуваннях зосереджено на тому, чи є токен цінним папером.
Для токенів обчислювальних мереж, таких як IO, RNDR або AKT, питання полягає в тому, чи отримують власники токенів частку прибутку від роботи мережі. Токеноміка io.net структурована так, що IO є насамперед утилітарним токеном, який використовується для оплати обчислень і винагороди постачальників, а не правом на дохід протоколу — відмінність, на яку команди розраховують, щоб залишитися поза сферою дії тесту Гові. Станом на травень 2026 року офіційних роз’яснень SEC щодо DePIN‑токенів не було.
З точки зору суверенітету даних і комплаєнсу децентралізовані обчислення створюють реальну складність для корпоративних клієнтів. Компанія, що навчає модель на клієнтських даних, використовуючи кластери io.net, не може з повною певністю знати, в яких юрисдикціях обробляються її дані, оскільки мережа динамічно розподіляє навантаження.
Загальний регламент ЄС із захисту даних (GDPR) і Закон штату Каліфорнія про конфіденційність споживачів (CCPA) обидва накладають обмеження на транскордонну передачу персональних даних, створюючи потенційний бар’єр відповідності для регульованих галузей.
Корпоративне впровадження децентралізованих GPU‑мереж може залежати менше від ціни й більше від того, чи здатні мережі забезпечити сумісні з регуляціями гарантії розміщення даних, — функціонал, який централізовані гіперскейлери розробляли роками.
io.net та кілька конкурентів розробляють інструменти геофенсингу, що дозволяють покупцям задавати прийнятні юрисдикції розміщення GPU‑нод для чутливих навантажень. Якщо цей функціонал буде реалізовано надійно, він може розв’язати «вузьке місце» GDPR і відкрити канали корпоративних закупівель, які наразі закриті для децентралізованих обчислювальних мереж.
Токеноміка IO: пропозиція, попит і підхід до оцінки
Розуміння оцінки io.net вимагає розуміння того, як токен IO створює та акумулює вартість у межах мережі. Токен виконує три основні функції: компенсує постачальників GPU, дозволяє покупцям оплачувати обчислення та стейкається окремими учасниками для доступу до пріоритетного розміщення в кластерах.
Загальна пропозиція IO обмежена 800 млн токенів. Станом на початок травня 2026 року приблизно 550 млн токенів перебували в обігу, за даними CoinGecko. Емісія триває через блокові винагороди, що розподіляються постачальникам GPU, створюючи постійний тиск продажу з боку операторів, які конвертують зароблене, щоб покривати витрати на електроенергію та обладнання. Це структурно схоже на економіку майнінгу proof‑of‑work, де майнери є системними продавцями.
Сторона попиту виглядає цікавіше. У міру того як мережа опрацьовує більше обчислювальних завдань, більше IO має бути куплено й витрачено покупцями, що створює органічний тиск купівлі. Якщо річний обсяг виручки від обчислень через мережу зросте з поточного оціночного діапазону $10–15 млн до $100 млн за наступні 24 місяці, сценарію, що потребує захоплення приблизно 0,01% ринку GPU‑гіперскейлерів, наслідки для швидкості обігу токена будуть суттєвими.
За поточного річного ранрейту доходу від обчислень у io.net токен IO оцінюється приблизно в 4–6× від виручки — премія, яка відображає очікування зростання, а не поточний заробіток, і є співставною з мультиплікаторами ранніх хмарних софтверних компаній.
Стрибок ціни 6 травня — з приблизно $0,12 до $0,18 протягом дня — підняв ринкову капіталізацію IO з близько $40 млн до майже $100 млн на піку, перш ніж вона стабілізувалася в районі $60–70 млн. Співвідношення обсягу торгів до ринкової капіталізації 2,4× за цей період є винятково високим навіть за крипто‑мірками, що свідчить як про реальну акумуляцію, так і про спекулятивний імпульс.
Трейдерам варто враховувати, що малі токени з такою капіталізацією можуть зазнавати просідань на 50–80% протягом 72 годин після сплеску без жодних змін у фундаментальній картині.
Also Read: Saylor Hints Strategy May Sell Bitcoin To Calm Market After $12.5B Loss
Прийняття розробниками: хто насправді будує на децентралізованих GPU‑мережах
Динаміка ціни менш важлива, ніж питання, чи використовують розробники ці мережі для реальних навантажень. Докази тут змішані, але тенденція позитивна.
Кілька AI‑стартапів публічноdisclosed використання io.net для тренування моделей, включно з компаніями на ранніх стадіях, що працюють над комп’ютерним зором, донавчанням моделей обробки природної мови та генеративними моделями зображень. Більшість розкритих користувачів — це стартапи на етапі до отримання виручки, які обирають io.net насамперед через вартість, хоча це відповідає тому, як розвивалися ранні ринки хмарних обчислень: початкова клієнтська база AWS у 2006 році переважно складалася зі стартапів з обмеженими грошовими ресурсами, а не з підприємств.
Hugging Face, домінуюче сховище відкритих AI‑моделей із понад 700 000 публічно доступних моделей, integrated з кількома децентралізованими партнерами з надання обчислювальних потужностей у 2025 році, щоб дозволити дослідникам запускати інференс безпосередньо на сторонніх GPU‑мережах, включно з інфраструктурою, сумісною з Render. Така інтеграція в екосистему, коли високонавантажена платформа для розробників спрямовує робочі навантаження до децентралізованих провайдерів, є саме тим механізмом дистрибуції, який прискорює впровадження без необхідності прямого залучення клієнтів.
Інтеграція Hugging Face децентралізованих варіантів GPU‑обчислень у свій інференс‑конвеєр є критичною віхою дистрибуції: розробники, які вже користуються платформою, стикаються з децентралізованими обчисленнями, не шукаючи їх цілеспрямовано.
Академічні науково‑дослідні установи, які стикаються з жорсткими обмеженнями обчислювальних бюджетів порівняно з комерційними AI‑лабораторіями, є ще одним недостатньо обслуговуваним сегментом. У статті 2024 року, published на arXiv, було задокументовано експерименти з використання децентралізованих обчислювальних фреймворків для навчання моделей за 40–60% вартості еквівалентного часу на університетському HPC‑кластері з порівняною пропускною здатністю для певних типів навантажень. У міру того як дослідницькі бюджети в усьому світі скорочуються, ця різниця у вартості стає переконливим аргументом на користь академічного впровадження.
Also Read: Solana Reclaims Trader Attention With $3.5B In Daily Volume
Risks, Challenges, And The Road Ahead For io.net And The Sector
Жоден аналіз сектора не є повним без чесного врахування ризиків, і децентралізовані GPU‑мережі стикаються з кількома ризиками, що мають радше структурний, а не тимчасовий характер.
Найсуттєвішим є розбіжність у якості апаратного забезпечення. Централізовані хмари пропонують гарантовані технічні характеристики обладнання з визначеними показниками продуктивності. Вузол у io.net може працювати на NVIDIA RTX 3090 у ігровому ПК у чиємусь гаражі або на серверному A100 у колокаційному дата‑центрі.
Різниця в продуктивності є колосальною, і хоча алгоритми формування кластерів io.net намагаються співвіднести обладнання з вимогами робочих навантажень, покупці наразі не можуть задавати апаратні параметри з такою ж точністю, як на AWS. network's documentation визнає це поточним пріоритетом розвитку.
Надійність мережі — другий структурний виклик. Корпоративні AI‑навантаження часто виконуються безперервно протягом днів або тижнів. Якщо вузол вибуває з кластера посеред навчання, система збереження контрольних точок має автоматично відновити стан. Системи відмовостійкості io.net є працездатними, але ще не пройшли випробування в боях у масштабах комерційних гіпермасштабних провайдерів, які мають багаторічні операційні дані для налаштування своїх систем відновлення після збоїв.
Регуляторний ризик, обговорений у сьомому розділі, залишається актуальним. Регуляторне визначення IO як цінного папера створило б негайний ризик делістингу на біржах і, ймовірно, пригальмувало б активність мережі з боку учасників із США. Юридичне позиціонування команди публічно не було підтверджене жодним регулятором.
Три фактори ризику, які з найбільшою ймовірністю можуть загальмувати впровадження децентралізованих GPU‑мереж, — це варіативність якості апаратного забезпечення, розриви в рівні надійності щодо вимог підприємств і невизначена регуляторна класифікація токенів мережі.
Також варто відзначити конкуренцію з боку самих гіпермасштабних провайдерів. AWS, Google та Microsoft оголосили програми розширення доступності GPU та зниження цін на ресурси за запитом. Ціни на TPU Pod від Google Cloud відчутно знизилися з 2024 року. Якщо централізовані провайдери скоротять ціновий розрив до 30–40% замість 70–90%, основна ціннісна пропозиція децентралізованих мереж послабиться. Довгострокова конкурентна перевага сектора DePIN зрештою має ґрунтуватися на мережевому ефекті та структурній агрегації, а не лише на тимчасовому arbitrage варіанті заробітку на різниці в цінах.
Read Next: Exclusive: Tokenized Equities Could Bypass Nasdaq And NYSE Within Five Years, Says Abra CEO
Conclusion
Стрибок io.net на 50% 6 травня 2026 року найкраще розуміти не як момент мемкоїна, а як відображення справжнього ринкового інтересу до однієї з найбільш структурно привабливих секторних тез у криптоіндустрії. Глобальний дефіцит AI‑обчислень є реальним, ціновий розрив між централізованими та децентралізованими GPU‑мережами задокументований і суттєвий, а сигнали впровадження з боку розробників, хоча й ранні, напрямно узгоджуються з категорією, яка набуває реального product‑market fit.
Сектор децентралізованих GPU‑обчислень, основу якого складають io.net, Render Network, Akash і Gensyn, колективно усуває вузьке місце, яке жоден обсяг венчурного капіталу не здатен швидко вирішити: фізичну недоступність GPU‑ресурсів за ціною, прийнятною для тисяч AI‑лабораторій, науково‑дослідних установ і стартапів, що не називаються OpenAI чи Anthropic.
Це вузьке місце нікуди не зникає. Власні прогнози виробництва NVIDIA та плани капітальних витрат гіпермасштабних провайдерів свідчать, що пропозиція GPU залишатиметься обмеженою відносно попиту щонайменше до 2027 року.
Короткострокові ризики є реальними: волатильність токенів, розриви в надійності, регуляторна невизначеність і конкуренція з боку гіпермасштабних провайдерів заслуговують на серйозну увагу. Але середньострокова структурна теза на користь децентралізованих обчислювальних мереж є однією з найсильніших у секторі DePIN. Інвесторам і розробникам варто уважніше стежити за метриками впровадження з боку розробників, зростанням обсягу обчислювальних завдань і публічними розкриттями про корпоративних клієнтів, а не лише за ціною токена. Ціна слідуватиме за фундаментальними показниками, а фундаментальні показники рухаються в правильному напрямку.
Read Next: WOJAK Climbs 39% In 24 Hours With $11M Trading Volume