ORK:为什么我们要领投Render Network?_Octopus Network

在过去的一年里,《堡垒之夜》通过音乐会突破了大规模同步在线虚拟世界的界限。事后看来,这些音乐会将被视为完全成熟的元宇宙的第一个主流先驱。

但是《堡垒之夜》音乐会存在很多问题。一些最显著的缺点包括:

-体验完全由一个实体控制,即EpicGames,《堡垒之夜》的创造者

-可以在一个空间中互动的人数上限为150人左右,因此绝大多数观众都参与了不同版本的共享体验

-事件本身的IP以及任何衍生输出也归Epic所有

我说这些话并不是为了指责Epic。事实上,我为Epic开创这些努力而鼓掌。Epic首席执行官TimSweeney曾谈到关于建立元宇宙的必要性,他一再强调元宇宙不应该被企业控制,而应该是可信的中立。

通过中心化各方对这些虚拟世界的调解本质上违背了开放元宇宙的精神。围墙花园造成平台锁定、中介成本,最重要的是,使资产和体验更难通过以下方式进行互操作可组合的加密原语。这些中的每一个都限制了我们在元宇宙中期望的新的、雄心勃勃的媒体的创建、参与和货币化。

Pomerantz起诉托管服务商Applied Digital虚假宣传:金色财经报道,律师事务所Pomerantz LLP 宣布已对计算数据中心托管服务商Applied Digital Corporation和某些管理人员提起集体诉讼。

具体来说,被告做出了虚假和/或误导性陈述和/或未能披露:(i) Applied Digital 夸大了其数据中心托管业务的盈利能力及其成功转型为低成本人工智能云服务提供商的能力;(ii) Applied Digital 董事会不具有纳斯达克上市规则所定义的独立性;(iii) 因此,Applied Digital 夸大了其业务模式的有效性,并且未能维持适当的公司治理标准;(iv) 上述情况一经披露,可能使公司遭受重大财务和/或声誉损害。[2023/8/13 16:22:38]

为了真正将元宇宙扩展到数十亿人,我们仍然缺少一些关键的技术基础设施。至少,我们需要:

Dapper Labs聘请前NFL高管担任营销主管:金色财经报道,Dapper Labs聘请了一位前美国国家橄榄球联盟 (NFL) 社交媒体高管担任其营销部门的高级副总裁。该公司周一表示,Dave Feldman在NFL工作七年后将加入Dapper Labs。Dapper Labs还聘请了Tristan Rattink作为NBA Top Shot的新总经理。[2021/6/22 23:55:07]

1、针对DeFi进行优化并保持可组合性的可扩展区块链

2、可扩展的公共数据存储,用于以数据为中心的应用程序

3、对公共数据集和用户数据流执行大型信任最小化计算的能力

4、大量的链外计算以高保真度渲染数万亿数字对象

5、永久性文件存储,用于存储资产的数字表示

6、实时索引+查询系统,可按需检索数据和文件

动态 | OKEx已修复APP无法登录问题:OKEx官方发布微博称,有部分用户反馈OKEx APP无法登录,目前官方正在紧急修复,用户可以电脑登录网页进行相应的操作。 ????后OKEx在评论区表示,APP已经恢复,用户重新登录即可。[2019/11/19]

7、强大的AR和VR模式。

区块链和其他web3系统是元宇宙的基础。这些问题作者思考了很久,并且已经在很多场合写过关于Web3堆栈的文章。堆栈正在成熟,变得越来越有能力支持元宇宙体验。

渲染数以万亿计的对象

创建3D或全息数字媒体是计算密集型的。今天创建的大多数数字艺术,包括大多数3DNFT,都需要数小时的专用GPU时间。渲染需要这些资源,在原始场景文件中编程模拟光线穿过表面、纹理和材料以生成逼真图像的过程。渲染的计算需求非常重要,并且随着分辨率和帧速率标准的提高而呈指数级增长,以创建高保真虚拟世界。

动态 | 今日Dapp新增1个:据DappReview数据显示,今日Dapp新增1个。EOS Dapp活跃用户114394人,交易额3447万元(-31%);Tron Dapp活跃用户35482人,交易额3536万元(-48%);ETH Dapp活跃用户12434人,交易额4722万元(-6%)。过去24小时Dapp交易额:EOS最高的为“鲸交所”(交易额5417万元);Tron最高的为“WINk(TRONbet)”(交易额2391万元);ETH最高的为“NEST”(交易额2465万元)。[2019/9/20]

十多年来,OTOY一直处于渲染软件的前沿。他们的旗舰应用程序Octane是第一款GPU加速、无偏、物理正确的渲染器,被广泛认为是同类中最好的。包括迪斯尼在内的所有主要电影制片厂都使用Octane进行VFX,还有数以万计的数字艺术家,包括Beeple、Pak和FVCKRENDER。《西部世界》的标题序列、LilNasX为蒙特罗制作的音乐视频以及洛杉矶Frieze观景室的收藏都是用Octane渲染的。苹果在Metal主页上的折叠上方有Octane。

动态 | 硬件钱包Ledger Nano S支持EOS Dapps:据引起观察消息,硬件钱包 Ledger Nano S现已支持EOS Dapps,用户能够使用该硬件钱包和Dapps产生交互,现在用户使用硬件钱包保护资产安全的同时,还可以完成和授权区块链上的任何操作。[2018/11/23]

十多年前,OTOY的创始人兼首席执行官JulesUrbach在2008年创立OTOY时,对元宇宙提出了愿景。在过去的13年里,OTOY构建了内容创建工具和渲染引擎,这些工具和渲染引擎能够创建数万亿个对象,这些对象将构成虚拟现实。

为了构建元宇宙,仅靠内容创建工具和渲染引擎是不够的。元宇宙将需要天文数字的计算能力:比世界上所有数据中心可用的总和还要多几个数量级。

获得这么多计算能力的唯一方法是利用全球消费者拥有的数亿个潜在GPU。RenderNetwork于2017年推出,旨在利用这种潜在供应。RenderNetwork允许在大型分布式对等网络上分发和处理基于GPU的复杂渲染作业。这使创作者能够以前所未有的规模和价格进行计算,并提供比任何现有云提供商更强大的隐私保证。

在过去的几年里,我们一直在投资于无限可伸缩的Web3原语,最引人注目的是Arweave和LivePeer。这些原语中的每一个都专注于一个非常具体的功能任务。Arweave提供永久存储。LivePeer将视频转码过程去中心化。

RenderNetwork经过优化,可以运行有界、高度并行化的任务,这些任务不需要同步网络连接。满足这些标准的最常见工作负载是用于机器学习的数字渲染和训练模型。

今天,RenderNetwork支持主要的数字内容创建工具,包括Cinema4D、3DSMax、UnrealEngine和Unity。在不久的将来,除了Octane之外,它还将支持Arnold和Redshift等渲染引擎。该网络的最终目标是支持符合网络ORBX场景数据标准的任意工作负载,并与任意数量的信令和市场平台无缝连接,以促进丰富、沉浸式数字内容的创建和维护。

每次增加数据和带宽产品改进、许可证扩展和订单匹配增强,都会增加RenderNetwork的潜在市场。在苹果2021年10月的主题演讲中,RenderNetwork制作了GeneRoddenberry星际迷航档案、Beeple的日常生活和星际迷航场景(29:19-29:38)的物理精确渲染,比使用现有的云提供商速度快得多,成本效益也高得多。RenderNetwork已经上线,并且正在为世界上一些最大和最高配置的渲染工作提供支持。

RenderNetwork还存储系统用于为要完成的作业构建源渲染图的所有资产的哈希值。这种原始数据与Arweave等永久性存储基础设施相结合,有可能彻底改变我们对数字对象的起源和所有权的集体理解。

数十亿美元的套利机会

众所周知,从任何主要的云提供商租用GPU都很昂贵,而且通常不可能大量租用。

资本主义要求云提供商应对市场需求做出反应。然而,他们没有。这是怎么回事?

云提供商没有错。相反,问题出在硬件上:NVIDIA不会允许他们的旗舰消费显卡(例如2080或3080)与云提供商一起部署。相反,他们销售的是特斯拉(Tesla)或Quadro品牌的工作站卡,价格高达10倍,但计算能力只高出20%-25%。

因此,RenderNetwork利用了数十亿美元的套利机会。通过解锁数亿个潜在的消费级GPU,RenderNetwork可以显着降低基于GPU的计算成本,增加渲染总数,并减少完成渲染作业所需的时间。

展望未来

RenderNetwork于2017年推出,但很少有加密货币投资者听说过它。直到几个月前我才知道。在过去的几年里,RenderNetwork一直处于封闭测试阶段。Octane和RenderNetwork社区多年来一直在优化系统,以确保为创作者提供最佳体验。

在11月初Solana的Breakpoint会议上,Render团队宣布他们正在将RNDR代币和Render网络的主要部分转移到Solana区块链。这种迁移将在2022年期间发生,随着第三方开发人员使用RenderNetwork构建更高级别的应用程序,这将带来大量惊人的机会。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

区块博客

ADASCOR:2022年加密新手生存指南_TTE

最近我的粉丝读者越来越多了解到区块链技术,我以为到要输出一些更有价值的东西,我决定为这个领域相对较新的人编写这个简单的指南。 我理解在动态发展和混乱的加密行业中找到正确方向是多么困难.

[0:0ms0-4:524ms