Bagaimana cara kerja generasi imbal hasil?

GPU yang diterapkan dioperasikan oleh mitra pusat data. Mereka digunakan untuk beban kerja AI enterprise atau dijual ke pembeli cloud, menghasilkan pendapatan. Pendapatan tersebut didistribusikan sebagai imbal hasil USDC kepada pemegang GNFT dan miniGPU.

Proses Generasi Pendapatan

1. Penerapan Perangkat Keras

• GPU tingkat profesional diterapkan di pusat data tier-1
• Operator menyediakan daya, pendinginan, jaringan, dan keamanan fisik
• Perangkat keras dikonfigurasi untuk kinerja dan utilisasi optimal

2. Eksekusi Beban Kerja

• Pelatihan AI: Model bahasa besar, visi komputer, dan pelatihan machine learning
• Layanan Inferensi: Penyajian model AI real-time dan API prediksi
• Komputasi Cloud: Komputasi GPU on-demand untuk enterprise dan developer
• Aplikasi Riset: Beban kerja komputasi akademik dan ilmiah

3. Pengumpulan Pendapatan

• Operator menagih klien berdasarkan penggunaan (per jam, per pekerjaan, atau berlangganan)
• Pendapatan dikumpulkan dalam mata uang fiat dan dikonversi ke USDC
• Biaya operasional (daya, pendinginan, pemeliharaan) dikurangkan

Distribusi Imbal Hasil

Pembagian Pendapatan

Setelah biaya operasional (hosting, energi, sewa, biaya operator, dll.), hasil bersih dibagi:

• 90% untuk investor (pemegang GNFT dan miniGPU)
• 10% untuk Compute Labs (biaya manajemen)

Jadwal Distribusi

• Akrual: Imbal hasil bertambah setiap hari berdasarkan utilisasi GPU aktual
• Pembayaran: Distribusi dilakukan setiap bulan dengan basis net 30
• Mata Uang: Semua imbal hasil didistribusikan dalam USDC untuk stabilitas
• Bebas Gas: Proses klaim dioptimalkan untuk meminimalkan biaya transaksi

Perhitungan Imbal Hasil

Imbal hasil dihitung berdasarkan:

• Tingkat Utilisasi: Persentase waktu GPU aktif memproses beban kerja
• Tarif Pasar: Harga saat ini untuk komputasi GPU di pasar
• Efisiensi Operasional: Optimasi biaya oleh operator dan Compute Labs
• Kinerja Perangkat Keras: Output komputasi aktual vs. maksimum teoritis

Transparansi dan Pemantauan

Pelacakan Real-Time

• Dashboard langsung menampilkan utilisasi GPU, uptime, dan metrik kinerja
• Pelacakan pendapatan dengan rincian terperinci berdasarkan jenis beban kerja
• Pelaporan biaya operasional untuk transparansi keuangan penuh

Sistem Verifikasi

• Agen pemantauan proprietary pada setiap GPU
• Audit pihak ketiga terhadap laporan pendapatan dan biaya
• Distribusi imbal hasil yang dicatat di blockchain untuk transparansi yang tidak dapat diubah

Pendekatan sistematis ini memastikan bahwa generasi imbal hasil terikat pada aktivitas ekonomi nyata, memberikan pengembalian berkelanjutan berdasarkan permintaan aktual untuk sumber daya komputasi AI.