Je réfléchis différemment à @vangrid_io ces derniers temps. Au départ, je pensais que la partie intéressante était simplement de transformer des captures de téléphone en données 3D. Mais le modèle de récompense devient plus clair à mesure que je l’analyse. Imaginons qu’une entreprise d’IA ait soudainement besoin de capturer un entrepôt, un magasin, une zone de chargement ou une pièce quelconque. Au lieu d’attendre que quelqu’un ait déjà cartographié cet endroit, elle peut publier une récompense pour cet emplacement exact. La récompense est financée en USDC sur Base, les contributeurs effectuent la capture, et l’acheteur paie uniquement pour le résultat dont il a réellement besoin. Cela crée une boucle assez simple. La demande vient en premier, puis les données sont créées. Je pense que c’est plus intéressant que de construire une autre carte géante en espérant que quelqu’un la trouvera utile un jour. Parce que le monde physique change constamment. Un endroit qui n’intéresse personne aujourd’hui pourrait devenir important demain. Alors peut-être que la vraie question pour @vangrid_io n’est pas combien d’endroits il peut capturer. Mais si la demande réelle peut continuer à tirer de nouveaux lieux vers le réseau. C’est cela que je surveille.