12 小时暴涨 70 倍的 SNM，能做 AIGC 嘛？

Intro

2022 年 11 月 20 日，此前籍籍无名的代币 SNM 在短短 12 小时内大涨约 70 倍，其协议背景是什么？暴涨背后的原因又是什么？项目未来能有何用例？

#1

SONM 概况

SONM 是一个创建在以太坊上的雾计算协议，其为现实世界的应用程序和全球计算提供了一个平台，能够实现如 CGI 渲染、科学计算甚至游戏等一系列功能。SONM 建立了一个去中心化的全球交易市场，以提供基于分布式客户级硬件的云服务，进而连接愿意分享硬件闲置算力的供应商，及存在租用需求的用户。SONM 通过运行雾计算结构，为云服务提供了一种替代方案，其公共资源池能够给参与者按需提供无上限且经优化的算力。

2017 年 10 月 28 日，项目代币 SNM 发行。追溯其过往的价格走势，我们发现 SNM 曾几度暴涨暴跌，价格操纵的可能性较高。2022 年 11 月 20 日，SNM 价格一度剧升至 13.54 美元，最高涨幅约 70 倍，但其现价仅为 1.37 美元，跌幅高达 82.5%。

#2

SNM 暴涨猜想——强庄控盘

SNM 主要用作算力交易市场中的支付载体，其总供应量为 4,440 万枚，目前已经分发完毕，全部处于流通状态。

市场猜测，很可能存在幕后巨鲸推动 SNM 价格飞涨。通过分析 SNM 的分布情况，我们发现其代币集中度极高。SNM 的持有者共计 1,222 名，TOP 100 持币者占据了 98.64% 的份额，TOP 10 占比即达 95.77%。引人瞩目的是，币安在 TOP 10 中就拥有半数席位，合计份额高达 72.59%。

#3

SONM 与 AIGC 碰撞出新火花的概率较低

由于 SNM 已经完全释放，且代币集中度极高，故其投资价值并不可观，SONM 的主要用例则包括应用托管、机器学习、渲染和内容分发。理论上，通过与 AIGC 结合，其渲染及内容分发功能可被进一步挖掘，但实现难度较大。

AIGC 或可帮助 SONM 提升渲染效率。SONM 的基础设施包括其全球网络中出借算力的设备，例如个人电脑、服务器、数据中心和挖矿设备，且对 CPU 和 GPU 无访问上限，尤其适用于渲染。SONM 能够提供用于 GPU 渲染的大量资源，数以百计具有 4-8 个 GPU 的实例可即时参与渲染，形成规模效应，降低价格，提升成本方面的竞争力。根据白皮书披露，配备 Nvidia Geforce 1070 GPU 的 PC 成本约为 0.1 美分 /OBh（每小时 OctaneBench，一种 GPU 算力度量），而市场上最低为 0.5 美分 /OBh。此外，SONM 也具有较高的兼容性，可兼容 Linux 系统、各类专业 3D 绘画软件与渲染管理软件。然而，其渲染工作仍需要大量的人工参与，因此创作能力与生产效率将不可避免地受限，AIGC 或许能够弥补该方面的空缺。目前，大量 AI 模型已经深度学习了整个艺术史和流行文化的作品数据。通过引进 AIGC 技术，人工介入的程度将被大幅降低，创作者无须逐一渲染图片，只要输入指令，AI 即可批量渲染 NFT 或艺术品。另外，AIGC 也将加速视频与游戏中大量建筑、环境的渲染需求，进而缩减创作周期。

渲染作业需要将大量数据下载到远程 PC 以执行工作，但 SONM 的资源分布在世界各地，网络之间的连接可能很差，导致下载场景数据和执行渲染可能需要很长时间，而场景数据又需要同步到参与渲染的所有 PC，因此 SONM 还开发了内容交付技术解决该问题。

AIGC 与 SONM 在内容分发方面或能相辅相成。SONM 的分布式雾计算机构建立起了 CDN（Content Delivery Network，内容分发网络），全球数百个节点均可服务于创作共享，扩展内容分发的渠道。然而，SONM 网络中尚未构建起丰富的内容生态，CDN 主要还是用于同步渲染工作，内容分发技术的利用程度较低，浪费了大量的闲置算力。反观 AIGC，由于目前该技术主要为 Web 2 机构所用，故其创作内容亦主要发布在中心化平台上。虽然内容创作的产能与效率极高，但内容分发渠道高度中心化。从扩散度而言，潜力低于 SONM 此类全球化网络。我们认为，AIGC 能通过生成文本（如翻译、新闻、小说）、音乐、视频和游戏等大幅提高 SONM 内容生态的繁荣度，而 SONM 则可以帮助 AIGC 拓宽内容分发渠道，将其作品同步到全球化网络中，从而提升其扩散程度。值得注意的是，在内容分发过程中也会涉及到大量的算力交易，两者的结合或将二次赋能 SNM 代币，给予其一定的投资价值。

然而，协议的路线图于 2019 年便停止更新，多年以来，项目也未曾出现任何进展。我们认为，鉴于其多次价格操纵的过往，SNM 本身价值较低，且背后蕴含着巨大的风险，望投资者谨慎。因此，其与 AIGC 的结合从理论构想到应用落地的可能性同样极低。

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