Phân tích chi tiết
1. Mở rộng Compute Subnet (Tháng 12 năm 2025)
Tổng quan: Render đã ra mắt Dispersed.com như thương hiệu dành cho người dùng của mạng con tính toán (compute subnet), nhằm phục vụ các tác vụ AI inference, học máy tại biên (edge machine learning) và AI tạo sinh (generative AI). Mục tiêu là tập hợp tài nguyên GPU toàn cầu để cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung, có thể mở rộng.
Ý nghĩa: Đây là tín hiệu tích cực cho RENDER khi mở rộng ứng dụng vượt ra ngoài lĩnh vực dựng hình 3D truyền thống sang các ngành AI đang có nhu cầu cao. Việc tăng cường sử dụng có thể thúc đẩy giá trị token, tuy nhiên thành công còn phụ thuộc vào mức độ chấp nhận của doanh nghiệp và sự ổn định của mạng con.
2. Triển khai RNP-021 (Quý 1 năm 2026)
Tổng quan: Được thông qua qua bỏ phiếu quản trị (RNP-021), đề xuất này tập trung vào việc tích hợp các GPU cấp doanh nghiệp như NVIDIA H200, AMD MI300X để nâng cao khả năng xử lý các tác vụ AI/ML phức tạp trên mạng.
Ý nghĩa: Tác động trung tính đến tích cực. Việc nâng cấp phần cứng giúp tăng sức cạnh tranh, nhưng lượng phát hành token (500.000 RENDER mỗi tháng cho các node) có thể tạo áp lực lên nguồn cung nếu tỷ lệ đốt token không kịp tăng. Cần theo dõi tỷ lệ đốt so với phát hành sau khi triển khai.
3. Tích hợp mô hình AI (2026)
Tổng quan: Render hợp tác với OTOY để tích hợp hơn 600 mô hình AI mở vào nền tảng, giúp kết hợp mượt mà giữa quy trình dựng hình 3D và AI (ví dụ như các công cụ của Stability AI).
Ý nghĩa: Tích cực. Điều này giúp RENDER trở thành cầu nối giữa các nhà phát triển AI và nền tảng tính toán phi tập trung, tuy nhiên việc phụ thuộc vào công cụ bên thứ ba cũng mang lại rủi ro trong quá trình thực hiện.
Kết luận
Render đang chuyển hướng từ một mạng lưới chuyên về dựng hình sang một hạ tầng GPU phi tập trung rộng lớn hơn dành cho AI, với các cột mốc quan trọng trong năm 2026 liên quan đến khả năng mở rộng mạng con và sự chấp nhận từ doanh nghiệp. Mặc dù tiến bộ kỹ thuật rõ ràng, yếu tố tokenomics (cân bằng giữa phát hành và đốt token) cùng với tính bền vững của nhu cầu AI vẫn là những điểm then chốt cần theo dõi.
Những yếu tố nào có thể thúc đẩy Render từ “người chơi tiềm năng” trở thành hạ tầng AI phổ biến?