白质、在家寻找引力波、在家分析气候变化等多个新项目。而运行这些计算项目的平台波inc（伯克利开放式网络计算平台）也一度成为了网络上最大的分布式计算平台。
因为分布计算设计任务分解算法并执行非常麻烦，导致类似的分布式计算平台的使用被大大限制住了，只能用于类似蛋白质分析、长期气候模拟这种规模大但是变化少的“力气活儿”。而同时因为用户计算机上下线的不稳定性，大量计算资源被迫用于任务分发、备份、回收和验证，大量计算力被平白浪费，使得类似平台的每瓦实际计算力指标大大低于大型服务器。也就是说这种方案本身并不具有经济性，对于商业公司来说与其通过分布平台租借用户的的计算力还不如直接租借服务器。
因此找蜂群协同加速出现之前，这些分布计算平台都是由志愿者们支撑起来的，他们免费把自己的电脑贡献出来，自掏电费支持各种前沿科学研究。
但是志愿者无偿贡献的模式显然限制住了分布平台的规模，毕竟人都是趋利的，能够坚持长期无偿献爱心的人总是少数。同时这也是为什么蜂群系统出炉仅仅两年多时间，就已经成了全球最大的分布计算平台，并且网络规模比其他平台加起来还要多的原因。
在蜂群上挂机挖矿能挣钱，虽然挣得不多但是人们并不介意顺手把这点儿小钱钱挣了。而且相比于高端大气上档次的搜索外星人分析蛋白质，蜂群系统的本地计算机加速更加看得见摸得着一些，就算看不上那点儿小钱，通过能量币的形式把自己电脑的性能“存”起来等到需要的时候再使用也是一个不错的选择。
诱之以利，而且是看得见摸得着的实利，不愁没有人上钩，这是几千年人类商业史里面不断被证实的定理甚至公理，而蜂群系统以及更早的cta中临协众包网的飞速发展也是再次证明了这条理论的正确性。
当然，即使蜂群系统的效率相比波inc这类传统分布平台大有提高，使其在维持系统本身运营之外，还有余钱支付给用户用
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