Paano gumagana ang pagbuo ng kita?

Ang mga deployed GPU ay ino-operate ng mga data center partner. Ginagamit ang mga ito para sa enterprise AI workload o ibinebenta sa mga cloud buyer, na bumubuo ng kita. Ang kitang iyon ay ipinamamahagi bilang USDC yield sa mga GNFT at miniGPU holder.

Proseso ng Pagbuo ng Kita

1. Hardware Deployment

• Ang professional-grade GPU ay dine-deploy sa tier-1 data center
• Ang mga operator ay nagbibigay ng kuryente, cooling, networking, at pisikal na seguridad
• Ang hardware ay naka-configure para sa optimal na pagganap at utilization

2. Workload Execution

• AI Training: Large language model, computer vision, at machine learning training
• Inference Service: Real-time AI model serving at prediction API
• Cloud Computing: On-demand GPU compute para sa mga enterprise at developer
• Research Application: Academic at scientific computing workload

3. Revenue Collection

• Ang mga operator ay singil sa mga kliyente batay sa paggamit (bawat oras, bawat trabaho, o subscription)
• Ang kita ay kinokolekta sa fiat currency at kino-convert sa USDC
• Ang operating expense (kuryente, cooling, maintenance) ay binabawas

Pamamahagi ng Yield

Revenue Split

Pagkatapos ng operating expense (hosting, kuryente, renta, operator cost, atbp.), ang net proceeds ay hinati:

• 90% sa mga namumuhunan (GNFT at miniGPU holder)
• 10% sa Compute Labs (management fee)

Distribution Schedule

• Accrual: Ang yield ay nag-a-accrue araw-araw batay sa aktwal na GPU utilization
• Payment: Ang mga pamamahagi ay ginagawa buwanan sa net 30 basis
• Currency: Ang lahat ng yield ay ipinamamahagi sa USDC para sa stability
• Gas-Free: Ang proseso ng pag-claim ay naka-optimize upang mabawasan ang transaction cost

Yield Calculation

Ang yield ay kinakalkula batay sa:

• Utilization Rate: Porsyento ng oras na ang GPU ay aktibong nagpoproseso ng workload
• Market Rate: Kasalukuyang presyo para sa GPU compute sa merkado
• Operating Efficiency: Cost optimization ng mga operator at Compute Labs
• Hardware Performance: Aktwal na computational output vs. theoretical maximum

Transparency at Monitoring

Real-Time Tracking

• Live dashboard na nagpapakita ng GPU utilization, uptime, at performance metrics
• Revenue tracking na may detalyadong breakdown ayon sa uri ng workload
• Operating expense reporting para sa buong financial transparency

Verification System

• Proprietary monitoring agent sa bawat GPU
• Third-party auditing ng revenue at expense report
• Blockchain-recorded yield distribution para sa immutable transparency

Ang sistematikong approach na ito ay nagsisiguro na ang pagbuo ng yield ay nakatali sa tunay na economic activity, na nagbibigay ng sustainable na kita batay sa aktwal na demand para sa AI compute resources.