公链是区块技术领域一个老生常谈的话题了，从比特币的1.0时代到到以太坊的2.0时代到再到EOS的准3.0时代，公链技术领域的探索从来没有停过，技术上也不断取得突破。以太坊带来了智能合约为公链打开了一道应用的大门，EOS创新了共识机制，从每秒数笔的处理速度提升到了每秒上千笔。
公链
相较于公链在技术探索上的进步，应用上，公链却一直没有找到实际突破的空间。智能合约下的DEFI曾经被寄予厚望，而刚刚过去的极端行情让最大的DEFI项目MARKDAO近乎瘫痪，而被行业热炒的EOS公链DAPP时代时代也没有到来，目前已经沦为菠菜的大本营。
一直以来，我们把制约公链落地应用的症结归集到区块链的技术性能上面，但是技术日渐堪用公链性能并没有带来应用上的突破，所以制约区块链普及的可能并不仅仅是技术。
一、落地成盒，公链之殇仍无解
据不完全统计，全球已经发布的公链概念类的区块链白皮书数以万计，其中能够在开源平台上查询得到有实质技术开发的公链项目也有数百个，我们熟知有以太坊、EOS、小蚁、比原链、IOST、波场、AE等等也有上十个项目，但是哪怕我们去问一位圈内的从业人士：这些公链项目分别能解决什么问题？他们的现在有什么应用？我们生活中有哪一些活动跟上述这些公链产生直接或者间接的联系，恐怕绝大部分都回答不上来。
全球主流公链项目
业内的基本共识是：公链落地约等于死亡。早期的公链作为技术探索，带有社会实验的性质而不重视实用性可以理解，但是作为后续的公链项目，仍然是为了公链而公链绝大部分项目提出的目标都是过于宏大，又缺乏落地执行的评估与解决方案，仅仅是创始人写在纸上的一厢情愿，就开始撸起袖子加油干，最后要么技术实现不了要么落地上根本无处着手。
过于宏大的追求与不痛不痒的用户需求之中，公链已经原地踏步很多年了，炒概念已经拯救不了整个区块链行业了，必须拿出靠谱的东西来证明区块链的商业价值，不然一切都是浮云。
二、GRD公链开始内测，为什么大家觉得这次可能真的能成？
GRD云渲染公链是利用区块链技术特性，解决全球商用渲染需求与家用计算机算力闲置之间的矛盾的一条公链。GRD定位是：撮合商业渲染需求与个人闲置算力的平台，利用区块链分布式计算的特性，将散落在全球各地的计算机图形处理能力集中供给有渲染需求的企业，目的是让闲置的资源产生实实在在的商业价值。
GRD云渲染公链
1）：云渲染有需求吗？哪些人需要云渲染
渲染就是利用计算机图像芯片（GPU）的解析能力，将海量的电子信号传化成为我们视觉能看到的图象资料，图片的质量越高、画面越复杂、细节越丰富、连续性越强对于渲染能力的要求就越高。
GRD云渲染应用场景
一般我们的计算机内置的GPU可以足以满足日常玩游戏、看电影的画面渲染需求，专业的美术处理或者视频剪辑需要工作站的支持，而影视剧的后期制作，复杂的工业3D建模等就需要到专业的渲染农场的支持了，电影阿凡达后期的制作就用到了大量的计算机参与渲染。
云渲染早就是一个分工明确的产业，从需求到解决方案都有成熟的产业链分工配合，GRD要做的很简单，就是用区块链技术集合更加廉价的计算资源，在现有市场上提供更加有竞争力的云渲染解决方案。
2）：商业模式是否行得通？
通证模型的设计是大多数公链缺失的一个环节。大多数情况下，通证在公链体系中的作用仅仅是作为特定场景的燃料来使用，脱离了特定的场景，大部分通证将毫无作用。例如：以太坊的通证ETH只能作为创立智能合约的手续费或者链上转账的gas来使用，大多数情况下通证都不是链上活动的刚需，所以很难说过去的公链经济模型设计很成功。
GRD的通证模型设计则是贯穿了业务的始终。在客户端，用户计算机接入主网开始自动渲染任务文件，获取的报酬就就是GDRtoken,另一边，企业端在提交渲染需求的时候，需要支付对应的GRDtoken作为矿工的报酬，这样一方面产生GRD一方面GRD又有实实在在的市场有刚需，形成生产到消耗的闭环，这样的经济模型设计能够支持GRD公链长期健康的运营下去。
3）：GRD的进入门槛高吗？
这个问题的主要是用户比较担心的，也是过往公链存在的难题。因为区块链的认知门槛过高，很多公链上线后连实践的机会都没有，就被市场无情的抛弃。GRD的用户体验相对就要简化很多了，用户下载客户端，将闲置的计算机接入主网后，基本上就不用操心了。系统会自动分配、执行渲染任务，发放奖励，虽然是这些活动都是构建在区块链技术上的，但是不理解区块链的用户也能通过计算机在GRD上产生收益。参与GRD云渲染大概类似于游戏中的挂机刷怪，用用户唯一需要的是注册自己的区块链钱包方便管理自己收益。
作为一条刚刚开始内测的公链，我们对GRD的了解还十分有限，从公开的渠道及社群的讨论热度来看，GRD无疑是目前大不景气大行情下行业少有的热点，感兴趣的朋友也可以登录WWW.GRD.COM去了解GRD的技术构架及最新的进展公告，预祝GRD在2020能够为整个行业破冰。
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编译者/作者：不详
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