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Stepn 象征的积极意义

“Move-to-earn”应用 Stepn 存在争议且存在缺陷——但对于该领域早期的实用 NFT 来说，它是一个值得称道的测试案例。

早在 4 月，Crypto Twitter 上的所有所有者都在吹嘘他们刚刚出去跑步并使用“Move-to-earn”Stepn 赚的钱。该应用程序通过 GST（Green Satoshi）代币奖励所有者户外散步、慢跑或跑步。一些 Web3 人说每次运行的 GST 价值超过 20 美元。

但那是在 4 月，当时 GST 接近 9 美元。

到 5 月 10 日，当我开始使用该应用程序时，它已降至 3.50 美元。我第一次跑 2.5 英里就赚了 0.65 美元，也就是 2.27 美元。然后商品及服务税在更广泛的加密货币崩盘中不断下降。5 月 1 日，我用 Stepn 第三次运行时，GST 为 97 美分。今天，它是 8 美分。（会归零吗？绝对可以。）

迄今为止，我用 Stepn 进行了 1.6 到 3.6 英里的八次跑步，共获得了 31 GST，目前价值…… 2.17 美元。

要使用 Stepn，你必须首先购买运动鞋 NFT，停在 Solana 上并以 SOL 定价。当我在 4 月底买的时候，SOL 飞得很高，接近 100 美元，所以我哆哆嗦嗦的分享我在运动鞋上的花费：超过 400 美元。

较早加入 Stepn 的人会谈论他们期望多快能赚回他们花在运动鞋 NFT 上的钱并开始盈利。以目前的加密货币价格，我将在 363 个月或大约 30 年的时间里收回我所花的钱。该应用程序还不断尝试通过“修复”你的运动鞋或通过购买另一个“升级”来让你花更多的钱。

如果代币经济学还不够令人讨厌（它肯定会引发庞氏骗局指控），那么 UX 远不如 Nike Running Club 和 Strava 等领先的 Web2 健身应用程序。Stepn 目前没有任何社交功能（但 CMO Shiti Maghani 在 6 月份的 gm 播客中告诉我们这些功能即将推出），并且只会以公里为单位显示指标。就像 Axie Infinity 一样，它是有前途但有问题的“Move-to-earn”模式的鼻祖，这些产品甚至要求用户还不知道自己喜不喜欢之前就购买。

综上所述，我相信在短短六个月内积累了 300 万用户的 Stepn 是实用 NFT 的一个非常酷的概念证明。

正如我在过去的专栏中所写的那样，我相信 NFT 将继续存在，并将远远超越像 Bored Apes 这样的 PFP 。我想我们还没有看到这项技术最有趣的用例——无论是用于票务、游戏、虚拟世界还是其他用途。

我喜欢将 NFT 作为进入俱乐部的入口的想法。上个月在 NFT NYC 上，多方只允许拥有某个 NFT 的人进入，他们使用 Tokenproof 等应用程序进行检查。我认为 Stepn 的错误在于将其运动鞋门票定价过高。现在的最新趋势是转向价格更实惠的 NFT。

我也相信社区元素是关键。尽管 Stepn 存在设计缺陷，但我感觉还是有人在积极使用它，主要是因为他们想支持这些类型的项目。我在两个不同的 Stepn Telegram 组中，每天他们都在热烈讨论。

所以我认为 Stepn 的意义是象征性的。我们处于代币经济的早期阶段，应该赞扬像 Axie Infinity 和 Stepn 这样的先行者尝试解决这些问题的尝试，即使其他人很可能接下来会出现并做得更好。

这就是为什么 Axie 和 Stepn 都在对其产品进行有意义的调整（Axie 为新玩家创建了免费的入门 NFT ，Stepn 将回购并销毁其 GMT 治理令牌并添加以太坊支持），一切都是为了加入下一波加密的好奇旅程。

移动边缘计算：从工厂到个人设备的闪电速度

来源：thenewstack

似乎我们已经听说 5G 多年了，当它出现时，它将如何彻底改变我们所知道的连接性。

好吧，5G 已经到来，但除了更快或更可靠的蜂窝服务之外，很少有公司开始利用 5G 的潜力来实现企业对企业和企业对消费者的创新。

事实上，这种潜力从电信行业延伸到几乎所有依赖连接的行业，如制造业、汽车业甚至农业等。通过利用 5G 网络的力量并将其与智能软件相结合，企业可以通过推出物联网解决方案并在边缘增强数据收集来拥抱下一代行业。

本文将探讨围绕 5G 创新缓慢发展的关键问题，以及移动边缘计算如何加速推动近乎即时的网络连接。

什么阻碍了创新？

当新冠疫情来袭时，全球许多公司都经历了快速转变为数字优先的思维方式，这种变化只会放大现有的数字化转型需求。再加上其他挑战，例如对不可预测的市场和不断变化的劳动力的延迟和中断，它会产生来自消费者和竞争的巨大压力的完美风暴，要求创新。

在过去的几年里，远程劳动力的兴起和数字交互的增加只会增加越来越多的连接设备。然而，随着物联网（或 IoT）的发展，硬件类型、遗留应用程序和专有协议的异构性将随之增长。因此，维护成本会迅速上升，对专业劳动力的需求进一步增加，而对更高可靠性和无处不在的连接的潜在需求仍然遥不可及。

仅利用 5G 技术是不够的。Gartner 估计，在 2018 年，大约 10% 的企业生成数据是在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理的。到 2025 年，这一数字预计将达到 75%。虽然下一代网络可以将速度和吞吐量提高 100 倍，但现有的底层云计算环境在没有任何优化的情况下仍然是交付超低延迟应用程序的主要瓶颈.

这就是移动边缘计算 (MEC) 的用武之地。

什么是移动边缘计算？

MEC，也称为多访问边缘计算，引入了一种新的云部署模式，企业可以通过 5G 网络中的虚拟机、容器或 Kubernetes 集群运行应用程序，无论是公共的还是私有的。

无论您是在公共 MEC 部署中运行（计算和存储部署在运营商数据中心内），还是在私有 MEC 部署中使用本地预置计算和存储，MEC 产品组合的最大优势之一是能够在这两个环境中创建统一的计算网格，称为混合 MEC。

MEC 允许设备通过在运营商网络中配置计算和存储，在边缘或最佳网络连接和处理数据。需要低延迟访问的应用程序可以部署在最佳边缘点，从而比以往更快地将数据传输到设备。

移动边缘计算 + 智能制造带来的利润

这在实践中意味着什么？其好处不仅限于手机上的流媒体视频，而且延迟无法察觉。

考虑在制造工厂中的操作。现代工业制造过程正在更多地使用连接设备来优化生产，同时控制成本。从制造设备上的传感器到工厂车间员工使用的移动设备，再到运输货物的联网车辆，整个过程中都存在连接设备——所有这些都会产生大量数据。

各地的制造商都在努力解决如何利用这些数据为底线带来切实利益。为了实现这些数据的好处，实时处理和分析数据以实现快速行动至关重要。

过去，将这些数据从设备移动到云端进行处理会带来不必要的延迟和繁琐的数据传输。今天，制造商可以通过在边缘处理数据来避免这些低效率。

通过 MEC 降低的两个潜在成本是流程优化和预防性维护——这两个领域是制造业的主要痛点。让我们仔细看看两者：

• 预防性维护——一台机器的故障有可能使所有生产陷入停顿，或者至少会降低盈利能力。当实时处理遥测数据时，可以在即将发生的机器故障发生之前提醒员工。实时解析来自车间无数传感器和设备的数据以识别潜在故障是不可能的。但是，当数据在边缘处理并通过人工智能或机器学习算法进行控制时，您可以在问题发生之前关闭机器并进行维护。

• 流程优化——与预防性维护类似，从遥测数据中获得即时洞察力的能力为制造商提供了所需的信息，以便做出明智的决策，了解哪些地方需要优化，哪些改变可以提高效率。当您能够访问关键数据时，您就有机会提高产品质量、增加产量、优化原材料的使用并更好地跟踪关键性能指标，例如整体设备效率。

制造业只是可以从移动边缘计算的力量中受益的众多行业之一。智能机器和数据的未来就是采用单个组件并将它们作为一个整体运行。连接设备生成的数据将支撑现代应用程序，从而提高企业效率并改善用户体验。

通过 5G 网络和边缘计算，各行各业的企业可以开始开发端到端的价值链，作为一种有凝聚力、自我完善和自我修复的服务。