NEAR AI повідомила, що понад 1 мільйон NEAR застейкано через її сервіс, де користувачі можуть спрямовувати винагороди від стейкінгу на AI-інференс, зберігаючи при цьому свої базові токени.
Резюме
- Користувачі зберігають свої застейкані NEAR, тоді як винагороди оплачують AI-інференс.
- Невикористані кредити на інференс переносяться, а скасування стейкінгу зупиняє нарахування нових кредитів.
- Обчислювальні бюджети залежать від ціни NEAR, прибутковості стейкінгу та суми депозиту.
- Хостинг агентів підпорядковується окремій формулі, де 500 NEAR генерують $5 щомісячних кредитів.
У дописі в X від 21 жовтня NEAR AI повідомила, що сума застейканих токенів перевищила 1 мільйон, а NEAR Protocol повторив цю цифру за кілька хвилин, описавши депозити як стейкінг для інференсу.
«Застейкайте свої, щоб оплачувати свій AI. NEAR залишаються вашими», — написала NEAR AI.
Протокол запровадив цей варіант оплати 30 липня, як раніше повідомляв crypto.news, коли NEAR запустив оплату AI-сервісів на основі стейкінгу. На момент запуску NEAR заявила, що механізм охоплює 43 моделі від таких провайдерів, як OpenAI, Anthropic і Google, разом із конфіденційним інференсом і розміщеними агентами.
NEAR AI використовує винагороди від стейкінгу для фінансування інференсу
Документація NEAR AI щодо інференсу зазначає, що сервіс конвертує прибутковість стейкінгу в обчислювальні кредити, залишаючи депоновані токени у власності користувача. Доступний бюджет залежить від суми стейкінгу, ціни NEAR та річної процентної дохідності стейкінгу, або APY.
Згідно з документацією, кредити накопичуються щосекунди, а невикористані залишки переносяться. NEAR AI оцінює один кредит у один долар США використання платформи, тоді як скасування стейкінгу зупиняє нарахування нових кредитів. Компанія зазначає, що користувачі можуть керувати змінами через підписані транзакції гаманця.
Ставка винагороди є змінною. NEAR AI пояснює, що мережеві винагороди розподіляються між стейкерами, тому частка пропозиції, що бере участь у стейкінгу, впливає на прибутковість. У її документації типові комісії валідаторів становлять від 1% до 10%, які вираховуються до того, як винагороди надходять користувачу. Ці цифри описують комісії валідаторів, а не ціну запиту на інференс.
Для планування бюджету NEAR AI надає калькулятор, який переводить щомісячний ліміт інференсу в необхідну суму стейкінгу або оцінює, що може профінансувати обраний баланс токенів. Користувачі можуть змінювати його припущення щодо ціни та APY, щоб порівнювати різні бюджети.
Сторінка калькулятора описує свої цифри як ілюстративні та скеровує користувачів до хмарної консолі для поточних цін на моделі та до їхніх гаманців для застосовної прибутковості стейкінгу.
Ціни за фактом використання залежать від моделі та використання токенів
NEAR AI публікує окремий прайс-лист за фактом використання, оновлений 21 жовтня, який стягує плату за вхідні та вихідні токени моделі. Її сторінка цін зазначає, що сервіс не має мінімальних вимог до витрат, підписки чи ліцензії на робоче місце за цим планом, а також не має платформної комісії понад зазначену ставку моделі.
Каталог у доларах США містить GLM 5.3 Flash за $0.08 за мільйон вхідних токенів і $0.50 за мільйон вихідних токенів. Qwen 3.8 27B коштує $0.04 за мільйон вхідних токенів і $1.35 за мільйон вихідних токенів.
Використовуючи ці опубліковані ставки, робоче навантаження з 1 мільйоном вхідних токенів і 1 мільйоном вихідних токенів коштуватиме $0.58 на GLM 5.3 Flash або $1.39 на Qwen 3.8 27B. Ці розрахунки використовують рівні кількості токенів і виключають будь-які окремі сервіси; вони не вимірюють якість виводу та не порівнюють продуктивність моделей.
NEAR AI зазначає, що безпечне виконання та апаратно підписані атестації включені в зазначені ставки інференсу. Її корпоративна пропозиція окремо включає зарезервовану потужність GPU, приватні моделі, об'ємне ціноутворення та угоди про рівень обслуговування.
Хостинг агентів підпорядковується іншій формулі кредитів
Для розміщених агентів пояснення продукту NEAR AI від 30 липня встановлює інше правило. Заявлена політика ділить суму застейканих NEAR на 100, щоб визначити щомісячний бюджет у доларах, наводячи приклад, де 500 NEAR генерують $5 щомісячних кредитів.
За словами компанії, ліміт хостингу стає доступним на початку періоду підписки та оновлюється, поки токени залишаються застейканими. Кредити на інференс, натомість, накопичуються безперервно з прибутковості. NEAR AI описує формулу хостингу як поточну політику, а не постійний курс конвертації.
Компанія заявляє, що стейкінг визначає як бюджет на хостинг, так і кількість агентів IronClaw, які можуть працювати паралельно. У її поясненні вказано мінімальний стейк у 50 NEAR для активації першого агента, а зміни підписки обробляються через транзакції гаманця.
Документація для розробників NEAR AI описує довірені середовища виконання як ізольовані області всередині процесорів, які захищають код і дані під час обчислень. Для підтримуваних моделей, розміщених у TEE, компанія заявляє, що постачальники моделей і оператори хмарних сервісів не можуть читати запити або використовувати дані для навчання. Документація надає окремі шляхи для доступу до моделей, приватного висновку та верифікації, поряд з опціями поповнення балансу та оплати за фактом використання.
Пропозиції застосунків NEAR включають агентів із власними балансами
3 жовтня співзасновник NEAR Ілля Полосухін окреслив ідеї застосунків на основі ШІ, зокрема цифрових домашніх улюбленців на базі NFT, які мають баланси NEAR для оплати висновків. Його запропонований дизайн використовував би NEAR AI для запуску верифікованих висновків із запитів, закодованих ончейн, із функціями годування, одягання та можливих змагань.
Список Полосухіна містив 13 ідей застосунків і п'ять пропозицій щодо розповсюдження. Його пропозиції включали тестування моделей ШІ на приватних наборах даних без розкриття базової інформації, із сертифікованими результатами, що ідентифікують модель і хеш тестового набору.
Дослідження від 6 жовтня щодо економіки токенів ШІ визначило застейкані баланси, фактичне використання моделей і платежі постачальникам як окремі показники для оцінки сервісу ШІ NEAR. Воно описало дорожню карту мережі як поєднання приватних сервісів ШІ з інфраструктурою крос-чейн виконання.
