У квітні 2026 року спільнота Render Network завершила голосування з управління, яке в галузі вважають «ризикованою ставкою». Пропозиція RNP-023 пройшла перший етап із переважною підтримкою — 98,86% голосів «за», офіційно інтегрувавши Salad Network як ексклюзивний підмережу в екосистемі Render. Це рішення залучило приблизно 60 000 активних GPU щодня.
Salad Network не є традиційним постачальником обчислювальних потужностей дата-центрів. Вона управляє найбільшою у світі мережею GPU споживчого класу, що охоплює понад 180 країн із більш ніж 450 000 зареєстрованих вузлів і близько 60 000 активних GPU щодня. Її обчислювальна потужність формується за рахунок простоюючих відеокарт, які належать геймерам та окремим користувачам — переважно це споживчі моделі, такі як RTX 3070, RTX 3080, RTX 3090 і RTX 4090. Це принципово відрізняється від масштабованих хмарних провайдерів на кшталт AWS та GCP, які використовують корпоративні кластери, наприклад A100 та H100.
Станом на 19 травня 2026 року, за даними Gate, RENDER торгується по $1,8254, зростаючи на 2,90% за 24 години, а ринкова капіталізація в обігу становить близько $946 млн. Ринкові настрої залишаються нейтральними.
Ключові факти:
- Перший етап голосування за RNP-023: 1,3 млн голосів «за» і 15 500 «проти», із рівнем підтримки 98,86%
- Близько 60 000 активних GPU Salad Network інтегруються як ексклюзивна підмережа Render
- Інтеграція структурована за трьома етапами: Етап 1 — Chefs отримують винагороди у RENDER; Етап 2 — клієнти можуть платити у RENDER; Етап 3 — всі транзакції переходять на ончейн-модель BME
- До міграції Render Network мала близько 5 700 активних GPU-вузлів, понад 71,4 млн оброблених кадрів
- На NVIDIA GTC 2026 Дженсен Хуанг прогнозував, що попит на AI-чипи архітектури Blackwell та Vera Rubin досягне щонайменше $1 трлн до кінця 2027 року, що вдвічі перевищує торішній прогноз
Від BME до RNP-023: Хронологія розширення Render
Render Network розширює обчислювальні потужності не ізольовано. Її розвиток вписується у дві макротенденції: структурний дефіцит GPU через зростання AI-моделей і перехід децентралізованих фізичних інфраструктурних мереж від наративу до реального впровадження.
Хронологія:
- 2023: Спільнота ухвалює пропозицію RNP-002, мігруючи Render з Ethereum на Solana та впроваджуючи токеномічну модель Burn-and-Mint Equilibrium (BME). За BME платежі за GPU-завдання спалюються, а нові токени емісуються за потреби, динамічно пов’язуючи пропозицію токенів із фактичним використанням мережі
- 2024–2025: Мережа підтверджує життєздатність розподіленого планування GPU-ресурсів. Завдання AI-інференсу та тонкого налаштування поступово зростають, досягаючи майже 40% загальної активності мережі на початку 2026 року
- Березень 2026: Salad подає офіційну пропозицію приєднатися до Render Network як ексклюзивна підмережа
- Березень 2026: Відбувається NVIDIA GTC 2026, Дженсен Хуанг оголошує прогноз попиту на $1 трлн і підтверджує дефіцит GPU на галузевому рівні
- 1 квітня 2026: Завершується перший етап голосування за RNP-023, із підтримкою 98,86%
- 7 квітня 2026: RNP-023 офіційно прийнято; Salad підтверджено як частину Render Network
Ланцюг передачі BME-моделі та інтеграції: Одним із ключових елементів RNP-023 є спрямування доходів Salad від обчислень у механізм спалювання BME. Засновник Salad публічно заявив: «Дизайн, де спалюється більше, ніж емісується, є навмисним — ми хочемо, щоб зростання Salad приносило користь всій екосистемі Render, а не лише нам». Це означає (гіпотетично), що якщо інтеграція Salad суттєво збільшить використання мережі, модель BME призведе до більшого спалювання токенів, скорочуючи пропозицію за логікою «зростання попиту → прискорене спалювання → скорочення пропозиції». Чи справдиться це — залежить від фактичного використання, а не лише тексту пропозиції.
Сплеск обчислень і реалії вартості: Дані
Стрибок у постачанні обчислень: від 5 700 до понад 65 000
До інтеграції Render Network мала близько 5 700 активних GPU-вузлів. Додавання Salad Network приносить приблизно 60 000 активних GPU щодня, підвищуючи теоретичну кількість доступних GPU у мережі до понад 65 000 — це не поступове вдосконалення, а зміна масштабу.
Однак «кількість GPU» не дорівнює «корисній обчислювальній потужності». GPU споживчого класу суттєво відрізняються від корпоративних GPU за кількома параметрами:
Основні відмінності між споживчими та корпоративними GPU
| Параметр | Споживчі GPU (Salad) | Корпоративні GPU (AWS/GCP) |
|---|---|---|
| Типові моделі | RTX 3070/3080/3090/4090 | A100 80GB / H100 80GB / H200 |
| VRAM | 8–24 ГБ | 40–141 ГБ |
| Пропускна здатність інтерконекту | PCIe (без NVLink/NVSwitch) | NVLink + NVSwitch (інтерконект з високою пропускною здатністю) |
| Сценарії використання | AI-інференс, пакетна обробка, рендеринг малих/середніх задач | Масштабоване розподілене навчання, повне тонке налаштування моделей 70B+ |
| Надійність вузлів | Особисті пристрої, можуть бути офлайн у будь-який момент | Дата-центри, SLA 99,9%+ |
| Вартість одиниці | Надзвичайно низька (від $0,02/год) | Висока (H100 ~$4,50–$5,50/год) |
Таке позиціонування Salad підтримує поділ ролей. Офіційний блог Salad відзначає, що все більше AI-моделей з відкритим кодом запускаються на споживчому обладнанні, а навантаження Agentic AI стрімко зростає — кожна взаємодія потребує обчислень у кілька порядків більших, ніж традиційні API-запити. Клієнтські кейси Salad показують, що запуск задач на споживчих GPU дозволяє масштабуватися й суттєво знижувати витрати. Це означає, що мережа Render після інтеграції не прагне замінити AWS/GCP у всіх сценаріях, а концентрується на завданнях, які допускають затримки, мають високу чутливість до вартості та можуть бути розподілені/паралелізовані.
Цінова різниця з AWS: економія до 90%
Це найважливіший параметр для розуміння конкурентної позиції Render щодо AWS/GCP. Нижче наведено порівняння відкритих цінових даних за перше півріччя 2026 року:
Порівняння цін на H100 GPU
| Провайдер | Тип GPU | Ціна на вимогу ($/год) | Примітки |
|---|---|---|---|
| AWS (одна карта) | 1×H100 80GB | ~$4,50–$5,50 | Оцінка Securities.io |
| Децентралізовані мережі (Akash/Render) | 1×H100 80GB | ~$1,20–$1,80 | Дані Securities.io |
| Salad (споживчий клас) | Стартова ціна | 0,02 | Дані salad.com |
Джерела: Оцінки H100 і децентралізованих цін — Securities.io; стартова ціна Salad — salad.com. Ціни залежать від регіону, коливань пропозиції та пріоритетів; наведені для довідки.
Децентралізовані мережі пропонують GPU H100 за 25–35% від ціни AWS на вимогу, економія становить 65–75%. Споживчі GPU (серія RTX) стартують від $0,02/год, різниця перевищує 90% порівняно з масштабованими хмарними провайдерами.
Але важливо уточнити: низька ціна не означає можливість заміни. Для масштабованих синхронних навчальних задач із вимогою InfiniBand-інтерконекту централізовані кластери залишаються єдиною архітектурою. AWS і GCP мають апаратні переваги інтерконекту, яких децентралізовані рішення не можуть досягти. Render Network прагне закрити «розрив для задач, які не потребують високошвидкісних інтерконектів, але вимагають масового паралельного обчислення» — AI-інференс, пакетна обробка, тонке налаштування малих/середніх моделей, 3D-рендеринг тощо.
Спалено понад 1,22 млн: Використання мережі та основи токена
За даними Q1 2026 року, Render Network обробила понад 71,4 млн кадрів, із них майже 40% — AI-навантаження. Спалено понад 1,22 млн токенів RENDER.
Офіційні метрики Render Network за Q1 2026:
| Показник | 2026 Q1 |
|---|---|
| Активні GPU-вузли | Понад 5 700 |
| Загальна кількість оброблених кадрів | 71 269 082 |
| Частка AI-навантаження | Майже 40% |
| Загальна кількість спалених RENDER | 1 228 380 |
| Обсяг в обігу | 552 011 095 / 644 168 762 максимальний обсяг |
Після інтеграції Salad теоретична кількість GPU-вузлів зростає до 65 000+, але фактична одночасна онлайн-кількість залежить від ефективності планувальника та участі Chefs, потребує постійного моніторингу.
Токеноміка (факти й аналіз): Модель BME Render створює структурний зв’язок між використанням мережі та пропозицією/попитом на токен. Інтеграція Salad спрямовуватиме частину доходу у процес спалювання BME. Реальний ефект слід відстежувати за даними про спалювання та використання, без надмірних інтерпретацій.
Ринкова дивергенція: три фракції оцінюють RNP-023
Оптимісти розширення: масштаб як захист
Прихильники стверджують, що Render завдяки інтеграції Salad отримує джерело обчислювальних потужностей, яке традиційні хмарні провайдери не можуть повторити — мільйони простоюючих GPU геймерів по всьому світу. Ця пропозиція має унікальні риси: наднизька гранична вартість (залізо вже куплене, обчислення — «побічний продукт»); географічна розпорошеність (180+ країн); масштаб із мережевими ефектами (більше Chefs — більше обчислень, більше клієнтів).
Засновник Salad Боб Майлз заявив після прийняття пропозиції: «AI-моделі з відкритим кодом все частіше запускаються на споживчому залізі. Agentic AI навантаження стрімко зростає — кожна взаємодія потребує обчислень у кілька порядків більших, ніж традиційні API-запити. Машини, які запускають Chefs, — саме та інфраструктура, яку потребує галузь».
Партнери Render серед інституцій підтверджують цей наратив — NVIDIA, Stability AI, WME та інші співпрацюють із Render. Особливо показова участь NVIDIA: чому виробник GPU цікавиться децентралізованими обчислювальними мережами? (Гіпотетично) Логіка може бути такою: будь-яка екосистема, що розширює використання GPU, підтримує основний бізнес NVIDIA з чипів.
Обережні спостерігачі: масштаб ≠ дохід
Більш стримані думки спираються на конкретні дані. Інтеграція Salad приносить значне розширення обчислювальних потужностей, але який фактичний дохід вона генерує? Засновник Salad не озвучував конкретних прогнозів доходу. Оцінки криптопротоколів не відповідають традиційним P/E-моделям; ефекти мережі, премії наративу та очікування зростання більше впливають на ціну токена.
Аналітики також зазначають, що RNP-023 — це подія управління; реальний вплив залежить від виконання, а не від самого голосування. У крипторинках часто діє логіка «buy the rumor, sell the news» («купуй на чутках, продавай на новинах»).
Конкурентна структура: внутрішнє суперництво DePIN
У пропозиції Salad прямо сказано, що вона «вирішила не випускати власний токен», а приєдналася до Render, посилаючись на «сильну команду, інфраструктуру та спільноту Render». Це означає, що Salad відмовляється від незалежної токенізації, прив’язуючи свої обчислювальні потужності до BME-моделі Render.
Водночас децентралізовані обчислення — не ексклюзив Render. Akash Network пропонує відкритий ринок для контейнерних застосунків, io.net спеціалізується на плануванні AI-обчислень — ці проєкти перетинаються із Render. З розширенням Render завдяки Salad межі конкуренції між DePIN-протоколами обчислень стануть складнішими.
За цифрами: три рівні наративу 60 000 GPU
У криптоіндустрії наратив часто випереджає фундаментальні показники. «60 000 GPU» — потужний заголовок, але його слід розглядати поетапно.
Перший рівень: чи реальні 60 000 GPU? Офіційні дані Salad — «60 000 активних машин щодня у 180+ країнах». Інші джерела зазначають, що в екосистемі Salad понад 450 000 зареєстрованих вузлів. Число 60 000 походить безпосередньо від Salad і підтверджено щонайменше шістьма незалежними джерелами. Але через особливості споживчої мережі GPU кількість активних щодня може коливатися, а фактична одночасна онлайн-кількість відрізняється від зареєстрованих пристроїв.
Другий рівень: чи можуть ці GPU використовуватися Render? (Гіпотетично, згідно з пропозицією) План інтеграції робить Salad «ексклюзивною підмережею» Render, всі платежі через Salad поступово переходять на ончейн-розрахунки RENDER. Це економічно прив’язує ці GPU до Render. Технічно споживчі GPU мають ризик офлайн, затримки мережі та нестабільність обчислень — структурні особливості, які неможливо повністю усунути. Документація Salad прямо вказує: через розподілену й переривчасту природу мережі ROI на обладнання не гарантується, а доходи можуть змінюватися щодня. Чи здатні ці GPU стабільно виконувати комерційні AI- та рендер-завдання — залежить від планувальника Salad і інтеграції задач Render.
Третій рівень: чи більше GPU автоматично означає більшу цінність мережі? (Думка) Це залежить від двох умов: чи отримують ці GPU стабільно оплачувані задачі, і чи ці задачі конвертуються у токенову цінність через BME-модель. Ланцюг передачі має багато змінних — швидкість залучення клієнтів, ціноутворення задач, конкурентний тиск — і наразі бракує достатньо перевірених даних для однозначного висновку.
Вплив на галузь: від інтеграції до заміщення
Трек DePIN прискорює інтеграцію
RNP-023 знаменує перехід DePIN-обчислень від «незалежного розвитку проєктів» до «масштабної інтеграції». Відмова Salad від власного токена на користь Render може означати, що менші обчислювальні мережі все частіше інтегруватимуться із провідними протоколами, а не конкуруватимуть самостійно. Якщо модель спрацює, ефект Матвія для DePIN прискориться.
Додатковий, не руйнівний: реальний зсув у хмарних сервісах
Чи може децентралізоване обчислення справді «порушити» AWS/GCP? Це залежить від визначення «порушити». Якщо мається на увазі «замінити централізовану хмару у всіх GPU-сценаріях», відповідь однозначно — ні. Як зазначає звіт Securities.io, для масштабованого синхронного навчання фундаментальних моделей із вимогою ультранизької затримки інтерконекту централізовані кластери залишаються єдиною архітектурою.
Але якщо мається на увазі «відвести додатковий попит у чутливих до вартості сценаріях», відповідь радше — так. Децентралізовані мережі пропонують знижки 65–75%, а споживчі GPU — економію до 90%.
Вихід децентралізованих обчислень на ринок — це скоріше «додаткове відхилення», ніж «руйнівна заміна». Такий висновок (думка) базується на перевіреній логіці: низька вартість споживчих GPU справді вигідна для інференсу й пакетної обробки, але для висококласного навчання потрібні інтерконекти з низькою затримкою, SLA та управління даними — вимоги, які розподілені споживчі мережі фізично не можуть забезпечити.
Нові змінні для BME-моделі
Інтеграція Salad створює нове джерело спалювання для BME-моделі. Структурно це розширює попит на токен RENDER від «платежів за рендер-завдання» до «ончейн-платежів за обчислення на споживчих GPU», розширюючи функціонал токена. Засновник Salad підкреслив навмисний дизайн «спалювання більше, ніж емісії», і доходи Salad після інтеграції структурно впливатимуть на пропозицію та попит токена. Але реальний ефект залежить від стійкого зростання використання мережі й потребує довгострокового спостереження.
Висновок
Інтеграція Salad Network із 60 000 GPU споживчого класу через RNP-023 — одна з найзначущих подій масштабування у секторі DePIN 2026 року. Вона демонструє життєздатність децентралізованих обчислювальних мереж досягати масштабів з боку пропозиції — ключового вузького місця для галузі.
Але справжня цінність «60 000 GPU» не у самій цифрі. Вона залежить від того, чи Render зможе перетворити ці GPU на стійке використання мережі й захоплення токенової цінності. Станом на 19 травня 2026 року ринкова капіталізація Render становить близько $946 млн, а RENDER торгується по $1,8254. Сплеск обчислювальних потужностей від інтеграції Salad відображається у фундаментальних показниках мережі, але масштаб доходів, залучення клієнтів і дані щодо спалювання BME потребують більш тривалого періоду для підтвердження.
З галузевої точки зору, співвідношення децентралізованих обчислень і AWS/GCP найкраще описати як «заміну вартості у конкретних сценаріях», а не «повну конкуренцію». Це не є провалом для децентралізованих обчислень — навпаки. На ринку, який два десятиліття домінував кілька масштабованих хмарних провайдерів, будь-яка можливість прориву за вартістю — структурний експеримент, що заслуговує на серйозну увагу.
