fluence

Lange Zeit klang dezentrales Computing in der Theorie gut, war in der Praxis aber schwer nutzbar.

Für Entwickler und Teams, die Produkte entwickeln, ist die Flexibilität, die @Fluence bietet, ein echter Gamechanger. Ihr könnt entwickeln, ohne euch Gedanken über versteckte Kosten und Einschränkungen machen zu müssen, die bei herkömmlichen zentralisierten Cloud-Anbietern anfallen.

Das bieten sie👇

1. Keine Egress-Gebühren: Übertragt eure Daten, ohne extra dafür zu bezahlen. Ihr zahlt nur für das, was ihr nutzt.

2. Unbegrenzte Bandbreite: Keine Drosselung, keine überraschenden Rechnungen, wenn eure App wächst.

3. Offene Standards: Basiert auf offenen Protokollen statt auf geschlossenen Systemen. Ihr habt die Kontrolle über euren Stack.

4. Einfache Migration und keine Anbieterbindung: Stellt eure Anwendungen bereit, wo und wann ihr wollt. Migriert Workloads in Minuten statt Monaten.

Das Trainieren von Modellen, das Ausführen von Inferenz und das Speichern riesiger Datensätze erfordern eine skalierbare, kostengünstige und flexible Infrastruktur. Die Kontrolle darüber zu haben, WO eure Workloads laufen und WIE ihr skaliert, ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit für alle, die ernsthaft entwickeln.

Fluence gibt Entwicklern diese Freiheit. Die Freiheit, selbst zu entscheiden, zu skalieren und ohne Grenzen zu entwickeln.

Entwickler steigen bereits um.

#Fluence #DePIN #DecentralizedCloud #AI

@Fluence aktualisiert sein Compute-Netzwerk mit zwei neuen NVIDIA-B300-Clustern

Zwei NVIDIA-HGX-B300-Cluster können ab sofort über Fluence reserviert werden und erweitern das Compute-Netzwerk um zusätzliche Hochleistungs-GPU-Kapazität.

Das Interessante daran:

🇺🇸 Texas: 10 flüssigkeitsgekühlte Nodes mit jeweils 8 B300-GPUs. Jede GPU verfügt über 288 GB HBM3E-Speicher, sodass pro Node 2,3 TB GPU-Speicher zur Verfügung stehen. Der Cluster kann innerhalb einer Woche nach Vertragsabschluss einsatzbereit sein.

🇺🇸 Nevada: 6 luftgekühlte Nodes mit Aivres-KR9288X3-Systemen und HGX-B300-GPUs. Sie sollen am 1. Januar 2027 einsatzbereit sein.

Beide Optionen bieten dedizierte Bare-Metal-Infrastruktur, vollständigen Root-Zugriff, 2 TB Arbeitsspeicher und 30,72 TB NVMe-Speicher.

Was ich daran interessant finde, ist der praktische Nutzen dieses Updates. Das sind nicht einfach nur neue Hardwarespezifikationen, über die man lesen kann. Teams können die Infrastruktur für ihre eigenen Workloads reservieren und ihre Systeme direkt kontrollieren.

Da KI-Workloads immer anspruchsvoller werden, verdient die Infrastruktur, auf der sie laufen, meiner Meinung nach genauso viel Aufmerksamkeit wie die Anwendungen, die alle zu sehen bekommen.

Fluence baut diesen Bereich weiter aus, und ich bin gespannt, wie sich das Compute-Netzwerk von hier aus entwickelt.

#Fluence #AI #DePIN

Die größte Lüge beim Aufbau von KI? Dass du AWS brauchst.

Hier ist meine tatsächliche Kostenaufstellung:

Bei AWS:
A100 mit 40 GB: ∼$3.67/Std., auch im Leerlauf
Speicher: $0.10/GB + Gebühren für Snapshots
Datenausgang: $0.09/GB
Ergebnis: $1,400/Monat Grundkosten. Letzten Monat waren es $1,700 – ohne EIN einziges neues Training.

Du zahlst nicht für Rechenleistung. Du zahlst für Leerlauf.

Bei @Fluence :

Letzte Woche habe ich dieselbe Aufgabe erledigt:
A100 für 6 Stunden gemietet: $18
Nach dem Training heruntergefahren: Die Abrechnung stoppte innerhalb von Sekunden
Gesamte Datenkosten: minimal, beim Anbieter vor Ort

Fluence ist keine einzelne Cloud. Es sind 71 Tier-3/4-Rechenzentren mit über 1.400 GPUs in 32 Regionen, die um deinen Auftrag konkurrieren. Genau deshalb sind die Preise 70–80 % günstiger.

Keine monatliche Reservierung.
Keine überraschende Rechnung für Datenübertragungen.
Keine Anbieterbindung.
Preis in Echtzeit, bevor du loslegst.

Und jetzt, da das $FLT-Staking auf Ethereum L1 live ist, kannst du direkt von L1 aus an der Netzwerksicherheit mitwirken.

Wenn du als Indie-Entwickler, kleines Labor oder Startup Modelle trainierst, hör auf, GPUs zu reservieren, die du nur 20 % der Zeit nutzt.

Miete sekundengenau. Trainiere. Fahr herunter. Schone deine finanzielle Reichweite.

Hast du deine letzte AWS-Rechnung schon mit dezentralen Alternativen verglichen?

#Fluence #DePIN #AIBubble #Cloud #GPU

So senkst du deine Cloud-Kosten mit Fluence in 3 Schritten:

Schritt 1: Öffne die Fluence-Konsole
Nicht zu AWS gehen. Öffne http://fluence.ai/gpu
Verbinde dein Wallet, und du erhältst Zugriff auf dein Dashboard.

Schritt 2: Miete eine GPU statt Cloud-Ressourcen
Klicke auf „GPU mieten“.
Wähle aus, was du brauchst: H100, A100 oder H200. Wähle einen Standort in deiner Nähe.
Fluence bietet über 1.400 GPUs in 32 Regionen. Die Preise sind bereits 60 % günstiger als bei AWS/GCP. Den Preis pro Stunde siehst du in Echtzeit.

Schritt 3: Zahle nur bei Nutzung
Starte die GPU, stelle dein Modell bereit und trainiere es.
Wenn du fertig bist, FAHRE SIE HERUNTER.
Fluence rechnet sekundengenau ab. Keine monatliche Bindung. Wenn du die GPU 2 Stunden nutzt, zahlst du nur für 2 Stunden.

Das war's.

Keine Guthaben, keine Verkaufsgespräche, keine Unternehmensverträge.

Traditionelle Cloud: 3,50 $/Std. – und du zahlst auch bei Leerlauf. Das sind 2.500 $/Monat.
Fluence: etwa 1,40 $/Std. – und du zahlst nur bei aktiver Nutzung. Das sind etwa 900 $/Monat.

Du senkst deine Kosten um 60 %, weil du:
1. Pro Stunde weniger zahlst
2. Nur für die aktive Nutzungszeit zahlst

#Fluence #GPU #DePIN #AI

Fast hätte ich vergessen, dass ich ein paar $FLT von @Fluence in meiner Geldbörse hatte.

Ich habe letztes Jahr ein paar FLT aufgesammelt, und ehrlich gesagt habe ich eine Weile nicht wirklich darauf geachtet.

Aber als ich kürzlich Fluence wieder angeschaut habe, hat es mich dazu gebracht, nachzuprüfen, was der Token eigentlich innerhalb des Ökosystems macht.

Und da ist mehr dran, als ich anfangs dachte.

• FLT ist Teil des Staking-Systems, in dem Tokens für die Absicherung und Koordination von Rechenressourcen verwendet werden.

• Es hat eine Rolle in der Governance und gibt der Community eine Möglichkeit, an Entscheidungen rund um das Fluence-Ökosystem teilzunehmen.

• Compute-Provider und die Netzwerkökonomie sind mit FLT verbunden, was dem Token eine praktische Funktion verleiht – über das bloße Herumliegen in einer Geldbörse hinaus.

• Auch die Cloud-Seite wird zunehmend interessanter. Fluence baut Infrastruktur, in der Nutzer auf Rechenressourcen zugreifen können, ohne sich vollständig auf traditionelle zentrale Cloud-Anbieter verlassen zu müssen.

• Und jetzt gibt es noch einen größeren Aspekt: KI- und GPU-Compute. Mit der Menge an Rechenleistung, die KI-Anwendungen einfordern, wird der dezentrale Zugang zu GPUs zu einem deutlich spannenderen Bereich, den man im Blick behalten sollte.

Der letzte Punkt dürfte das sein, was meine Aufmerksamkeit am meisten geweckt hat.

Denn als ich mir letztes Jahr diese paar FLT gekauft habe, dachte ich nicht groß über KI-Infrastruktur oder den GPU-Bedarf nach.

Jetzt sieht das Gespräch über Fluence ganz anders aus.

Ich will nicht behaupten, dass ich weiß, wohin FLT von hier aus geht.

Ich finde es nur interessant, wenn ein Token, den man eher nebenbei mitgenommen hat, plötzlich Teil einer viel größeren Infrastruktur-Story wird.

Also ja… ich behalte jetzt wieder mein kleines FLT-Bündel im Auge.

#Fluence #Web3 #DePIN #AI

Der nächste Krypto-Zyklus könnte der Infrastruktur gehören.

Nicht die lautesten Narrative, sondern die Protokolle, die sie antreiben.

Da dezentrale Berechnungen immer wichtiger werden, bauen Fluence und $FLT die Fundamentebene für skalierbare KI- und DePIN-Ökosysteme.

#FLT #fluence #AI #DePIN. #Web3

Würdest du lieber einen Token mit echtem Nutzen halten oder einen, der nur Aufmerksamkeit bekommt, wenn sich der Chart zu bewegen beginnt?

Das ist auch der Grund, warum es sich lohnt, $FLT genauer anzusehen.

@Fluence baut dezentrale Recheninfrastruktur für die KI-Wirtschaft auf, und $FLT steht im Zentrum der Netzwerk-Ökonomie.

Also: Was kann $FLT tatsächlich?

→ Staking: FLT kann gestaked werden, um dabei zu helfen, Compute-Ressourcen zu sichern und bereitzustellen – Token-Inhaber können sich am Staking beteiligen.

→ Governance: FLT-Inhaber können an der Fluence-DAO-Governance teilnehmen und über Vorschläge abstimmen, die das Netzwerk prägen.

→ Netzwerkanreize: FLT ist Teil des Anreizsystems, das Compute-Provider koordiniert und dazu beiträgt, das Netzwerk abzusichern.

Was ich interessant finde: Der Token hängt nicht komplett von der Infrastruktur ab.

Das Netzwerk konzentriert sich auf KI und GPU-Compute, und Fluence sagt, dass es inzwischen 1.400+ GPUs über 32 Regionen und 71 Rechenzentren bereitstellt.

Und genau hier glaube ich, dass manche beim letzten $FLT-Move das größere Bild übersehen haben.

Ein Pump zieht die Aufmerksamkeit aller auf sich.

Nutzen ist das, was dafür sorgt, dass ich weiter hinschaue.

Die spannende Frage ist jetzt nicht nur, wohin $FLT als Nächstes geht.

Sondern: Wie viel Wert lässt sich rund um die Infrastruktur aufbauen, die es antreibt.

KI braucht Compute.
Fluence baut die Compute-Ebene.
$FLT ist Teil der wirtschaftlichen Ebene dahinter.

Glaubst du, dass Utility-Tokens in der nächsten Phase von DePIN besser abschneiden werden als reine Narrative-Spiele?

#Fluence #DePIN #AI

Alle rennen los, um das nächste große KI-Produkt zu bauen, aber fast niemand spricht darüber, was diesen Wettlauf tatsächlich ausbremst: genug GPUs zu bekommen, ohne monatelang zu warten oder dafür hyperskalare Preise zu zahlen.

@Fluence ist eines der wenigen Projekte, die dieses Problem wirklich lösen – und nicht nur darüber reden.

So ist der Aufbau: Fluence verbindet Entwickler direkt mit einem globalen Netzwerk unabhängiger Compute-Anbieter, statt alle über AWS, Google Cloud oder Azure zu routen. Echte Rechenzentren, echte Hardware – ohne dass ein einzelnes Unternehmen die Preisgestaltung oder die Pipeline kontrolliert.

Und es funktioniert bereits. Ihr GPU-Marktplatz ist live und bietet Enterprise-taugliches Computing zu bis zu 85 % niedrigeren Kosten als die großen Clouds. Auf der CPU-Seite haben sie zudem schon über 1 Mio. US-Dollar Umsatz pro Jahr erzielt – das ist kein Roadmap-Versprechen, sondern ein Produkt, das Menschen tatsächlich nutzen und dafür bezahlen.

Das Neueste sind GPU-Cluster-Auktionen: ein echtes Bietermarkt-Modell für reservierte GPU-Kapazitäten. Anstatt zu hoffen, dass ein Anbieter zu einem fairen Preis verfügbar ist, posten Teams genau, was sie brauchen (GPU-Modell, Menge, Region, Zeitraum) – und Anbieter konkurrieren um den Auftrag. Das ist Preisfindung, die es in diesem Bereich derzeit schlicht nirgendwo anders gibt.

DePIN und KI prallen gerade heftig aufeinander, und die meisten Projekte in diesem Überschneidungsbereich sind noch theoretisch. Fluence ist es nicht – es ist Infrastruktur, die bereits genutzt wird, um ein echtes, teures Problem zu lösen.

Wenn du dir den Web3-x-KI-Bereich anschaust, ist $FLT es wert, verstanden zu werden – nicht wegen der Story, sondern dafür, was tatsächlich gebaut wird.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence : Wer erhält die GPU-Kapazität?

Wie GPU-Kapazität tatsächlich gekauft und verkauft wird. Es kann weltweit viele GPUs geben und dennoch für einen bestimmten Käufer, einen Standort, eine Arbeitslast oder einen Zeitraum ein Engpass bestehen. Das macht Preisgestaltung und Zugriff komplizierter als nur eine Zahl neben eine GPU zu setzen.

An dieser Stelle werden Auktionen nützlich. Bei einer Vorwärtsauktion konkurrieren Käufer um verfügbare Kapazität, während bei einer Rückwärtsauktion Anbieter konkurrieren, um eine Nachfrage zu erfüllen.

Beides schafft einen dynamischeren Weg, um in einem gegebenen Moment herauszufinden, was Rechenleistung tatsächlich wert ist. Und für jemanden, der ernsthafte GPU-Kapazität kauft, ist die günstigste Option nicht automatisch die richtige.

Sie müssen außerdem fragen: Steht die Kapazität tatsächlich zur Verfügung, wenn Sie sie brauchen? Kann das Netzwerk die Arbeitslast bewältigen? Welchen SLA bietet die Infrastruktur? Wenn etwas ausfällt: Wie schnell kann es wiederhergestellt werden? Diese Details können bei laufenden KI-Workloads im Maßstab einen großen Unterschied machen.

Fluence baut auf einen globalen Marktplatz hin, in dem Rechenzentren sich direkt mit qualifizierter Nachfrage nach reservierten GPU-Clustern verbinden können.

Das Interessante daran ist, dass es dabei nicht nur um das Hinzufügen weiterer GPUs geht. Es geht darum, die GPUs, die bereits existieren, leichter auffindbar zu machen, sie besser zu vergleichen, zu bepreisen und effektiver zu nutzen.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence setzt seine dezentrale Compute-Plattform mit Persistent Storage, VM-IP-Management und Unterstützung für Kreditkarten fort, um On-Demand-Compute bereitzustellen.

Die bevorstehenden GPU-Cluster-Auktionen sind ein Schritt nach vorn: GPU-Cluster werden per wettbewerbsorientierter Vergabe statt über eine traditionelle zentrale Bereitstellung zugeteilt.

Ein paar Zahlen sind mir besonders aufgefallen:

• 357,2 Mio. FLT in Treasury-Reserven.

• 1,46 Mio. $ in Stablecoin-Reserven.

• 11,5 % durchschnittliche Staking-APR.

• 7 Mio. FLT hinzugefügt durch Open-Market-Liquiditätsoperationen.

Infrastrukturprojekte werden oft nach der Umsetzung beurteilt – nicht nach Hype.

Nach dem, was ich verfolgt habe, setzt $FLT weiterhin darauf, sein Compute-Netzwerk auszubauen und gleichzeitig die Kapitaleffizienz sowie den Zugang für Entwickler zu verbessern – zwei Dinge, die angesichts der weiter steigenden KI-Nachfrage erheblich ins Gewicht fallen könnten.

#DePIN #Fluence #Ai

Warum AI4 ein wichtiger Meilenstein für @Fluence $FLT sein könnte

Während KI Branchen umgestaltet, ist eines zunehmend klar geworden: KI ist nur so leistungsfähig wie die Infrastruktur, die sie unterstützt. Während sich die meisten Schlagzeilen auf neue Modelle und Anwendungen konzentrieren, werden die Unternehmen, die die Compute-Ebene aufbauen, genauso wichtig.

Deshalb schaue ich mir an, dass Fluence ($FLT) bei AI4 teilnimmt, Amerikas größter KI-Konferenz, die vom 4. bis 6. August im The Venetian in Las Vegas stattfindet – dort ist das Team am Stand Nr. 1251 zu finden.

Für ein Unternehmen im Bereich KI-Infrastruktur ist das nicht einfach nur ein weiterer Messeauftritt. AI4 bringt Unternehmensentscheider, Entwickler, Investoren, Cloud-Anbieter und Organisationen zusammen, die aktiv nach skalierbaren KI-Lösungen suchen. Es ist ein Umfeld, in dem Geschäftsbeziehungen entstehen, Produkte vorgeführt werden und zukünftige Partnerschaften oft ihren Anfang nehmen.

Im Gegensatz zu verbraucherorientierten Produkten wird Unternehmensinfrastruktur selten allein durch Marketing übernommen. Entscheidungsträger möchten technische Diskussionen, Live-Demonstrationen und direkte Gespräche mit den Teams führen, die hinter der Technologie stehen. Konferenzen wie AI4 schaffen die ideale Grundlage für solche Begegnungen.

Für Fluence ist das eine Chance, seine dezentrale GPU-Infrastruktur den Menschen zu zeigen, die langfristig möglicherweise Kunden oder strategische Partner werden könnten. Auch wenn die Teilnahme an einer Veranstaltung nicht automatisch eine Übernahme garantiert: Vor Ort zu sein, wo die Gespräche über Unternehmens-KI stattfinden, ist ein wichtiger Schritt.

Ich werde genau beobachten, was aus AI4 hervorgeht. Ob es sich um neue Partnerschaften, wertvolle Branchenkenntnisse oder zukünftige Kooperationen handelt – das sind Entwicklungen, die nachhaltige Auswirkungen auf Projekte haben können, die die Infrastruktur für die nächste Generation von KI aufbauen.

📍 AI4-Konferenz
📅 4.–6. August
🏨 The Venetian, Las Vegas
📌 Fluence Stand #1251

#Fluence #DePIN #AI #AI4

Warum ich das Fluence-Projekt ( $FLT) beobachte

Mit der steigenden Nachfrage nach KI wird dezentrales Rechnen zu einem der wichtigsten Sektoren im Web3.

Das Fluence-Projekt baut eine genehmigungsfreie Cloud, in der Entwickler Anwendungen bereitstellen können, ohne auf zentralisierte Anbieter angewiesen zu sein. Echte Infrastruktur, echter Nutzen und ein wachsender Bedarf an zensurresistentem Computing.

In einem Markt, der sich auf Narrative konzentriert, sticht $FLT als ein Projekt hervor, das ein tatsächliches Problem löst. Infrastruktur-Assets brauchen oft Zeit, aber sie sind am wichtigsten, wenn die Akzeptanz eintritt.

#Fluence #DePIN #Aİ

Warum $FLT Mehr Aufmerksamkeit Verdient

Viele Investoren vergleichen DePIN und Infrastrukturprojekte wie $RNDR , $AKT und $GRASS aufgrund ihrer Rolle bei der Kraftversorgung der nächsten Generation von KI und dezentralen Diensten.

Was @Fluence interessant macht, ist der Fokus auf dezentrales Cloud-Computing. Während andere sich auf GPU-Netzwerke, Speicher oder Inhaltsbereitstellung konzentrieren, baut Fluence eine erlaubnisfreie Rechenebene, auf der Anwendungen ohne Abhängigkeit von zentralen Cloud-Anbietern laufen können.

Da KI-Agenten, DePIN und Web3-Anwendungen weiter wachsen, könnte die Nachfrage nach zuverlässigem dezentralem Computing zu einem wichtigen Narrativ werden.

Der Markt belohnt Infrastruktur oft nur, nachdem die Akzeptanz offensichtlich wird. Bis dahin bleiben Projekte wie $FLT unter dem Radar.

#Fluence #DePIN #Aİ

Wenn Menschen KI-Projekte bewerten, schauen sie oft nach Ankündigungen und nach dem Token-Preis. Ich schaue eher auf das Engagement im Unternehmensbereich.

Die größten Chancen im KI-Bereich werden nicht allein aus den Anwendungen entstehen. Sie werden aus der Infrastruktur kommen, die diese Anwendungen überhaupt erst möglich macht. Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von KI-Modellen wächst die Nachfrage nach zuverlässigem, skalierbarem Compute kontinuierlich.

Das führte dazu, dass ich @Fluence $FLT in den Fokus genommen habe.

Anstatt zu versuchen, der nächste Trend zu werden, konzentriert sich Fluence auf dezentrale Compute-Infrastruktur – ein Bereich, der mit der weiteren Ausbreitung der KI-Nutzung in verschiedenen Branchen zunehmend wichtiger werden könnte.

Außerdem denke ich, dass Infrastrukturprojekte anders beurteilt werden sollten. Fortschritt wird nicht immer daran gemessen, wie sich der tägliche Kurs entwickelt. Er zeigt sich darin, ob sich die Technologie weiter verbessert, ob Entwickler darauf aufbauen und ob Unternehmen darin einen echten Mehrwert sehen.

Der KI-Wettlauf steckt noch in den frühen Phasen, und der Bedarf an Compute lässt nicht nach. Aus diesem Grund bleibt $FLT eines der Projekte, denen ich weiterhin folge, während sich die Landschaft der dezentralen KI-Infrastruktur weiterentwickelt.

#Fluence #AI #DePIN #GPU

Wer steckt hinter der KI im Hintergrund? @Fluence

Eine Sache, die ich an KI-Agenten interessant finde, ist, dass Latenz nicht immer allein durch das Modell verursacht wird.

Ein Agent kann mehrere Tool-Aufrufe ausführen, den Status abrufen, Validierungen durchführen, den Speicher aktualisieren und die Schleife mehrere Male wiederholen. Ein paar Millisekunden CPU-Verzögerung in jedem Schritt mögen für sich genommen unbedeutend wirken, aber über den gesamten Workflow hinweg können sich diese Verzögerungen summieren und die Anfrage über ihre Deadline hinaus schieben.

Hier wird die Infrastruktur wichtiger, als es zunächst den Anschein hat.

Bei KI-Workloads reicht eine durchschnittliche Performance nicht immer aus. Das eigentliche Problem kann sich besonders dann zeigen, wenn CPU-Konkurrenz kleine Verzögerungen über viele Phasen hinweg verursacht.

Das macht dedizierte Rechenleistung zu einer interessanten Option für Workloads, bei denen vorhersehbare Performance entscheidend ist.

Fluence geht das aus der dezentralen Compute-Perspektive an und gibt Entwicklern Zugriff auf dedizierte CPU-Ressourcen für Workloads, die mehr konsistente Kapazität benötigen.

Ich denke, das wird zunehmend relevant, wenn KI-Agenten von einfachen Experimenten in den Produktionsbetrieb übergehen. Wenn ein Agent Dutzende von Schritten übernimmt, kann das Reduzieren der Schwankungen in jeder Phase viel größere Auswirkungen auf das endgültige Nutzererlebnis haben.

Die Frage, auf die ich achte, ist einfach: Wenn Agent-Workloads komplexer werden, wird vorhersehbare Compute dann genauso wichtig sein wie reine Rechenleistung?

https://fluence.ai/

#Fluence #AI #DePIN

Warum ich Fluence beobachte

Der Markt verbringt die meiste Zeit mit der Diskussion über Tokens.
Die größere Chance könnte darin liegen, die Infrastruktur zu verstehen, auf die diese Tokens angewiesen sind.
Mit der Beschleunigung der KI-Adoption und dem anhaltenden Wachstum der On-Chain-Aktivitäten wird die Nachfrage nach Rechenleistung zu einem der wichtigsten Trends in der Technologie.
Fluence baut ein dezentrales Rechnenetzwerk auf, das das globale Angebot an Rechenleistung mit Entwicklern verbindet, die skalierbare Infrastruktur benötigen.
Was das interessant macht, ist, dass es sich nicht um eine kurzfristige Erzählung handelt.
Es ist ein langfristiger Wandel hin zu:

• Dezentraler Cloud-Infrastruktur
• Verifizierbarer Rechenleistung
• Offenen Marktplätzen für Rechenressourcen
• Geringerer Abhängigkeit von zentralen Anbietern

Die Geschichte zeigt, dass Infrastruktur oft signifikanten Wert erfasst, wenn die Adoption skaliert.
Die Anwendungen bekommen die Aufmerksamkeit.
Die Infrastruktur treibt alles darunter an.
Deshalb bleibt $FLT eines der interessanteren Projekte, das man in den Bereichen DePIN und KI-Infrastruktur beobachten sollte.

#FLT #Fluence #DePIN #Aİ #Crypto

WARUM MEHR RECHENLEISTUNG BESITZEN, ALS DU VERWENDEST?

Eine der größten Herausforderungen in der KI ist nicht immer der Zugang zu GPUs, sondern wie effizient sie eingesetzt werden.

Viele Workloads benötigen nicht rund um die Uhr die maximale Rechenkapazität, dennoch zahlen Entwickler oft für Hardware, die den ganzen Tag über ungenutzt bleibt. Das verursacht unnötige Kosten, während wertvolle Ressourcen unterausgelastet bleiben.

@Fluence geht einen anderen Weg.

Statt auf dedizierte Hardware zu setzen, unterstützt $FLT einen dezentralen Marktplatz für Rechenleistung, auf dem ungenutzte GPU-Kapazitäten mit Entwicklern geteilt werden können, die sie benötigen. Anbieter können aus ungenutzten Ressourcen Wert schöpfen, während Entwickler nur für die Rechenleistung bezahlen, die sie verbrauchen.

Dieses Modell hat das Potenzial, die Ressourcenauslastung zu verbessern, die Infrastrukturkosten zu senken und KI-Rechenleistung zugänglicher zu machen, ohne dass jedes Team High-End-Hardware besitzen muss.

Da die Nachfrage nach KI weiter wächst, könnte die Frage, wie Rechenleistung zugeteilt wird, genauso wichtig werden wie der Ausbau der verfügbaren Rechenkapazität.

Hast du dezentrale GPU-Netzwerke bereits erkundet oder verlässt du dich weiterhin auf traditionelle Cloud-Anbieter?

#Fluence #AI #DePIN #GPU #CloudComputing

Die nächste Phase von Crypto könnte durch Infrastruktur angetrieben werden

Jeder große Technologiekreislauf schafft ein neues Engpass.
Für das Internet war es die Bandbreite.
Für Cloud-Computing war es der Speicher.
Für KI wird es schnell zu Rechenleistung.
Da KI-Modelle, autonome Agenten und dezentrale Anwendungen weiterhin skalieren, wächst die Nachfrage nach zuverlässiger Recheninfrastruktur schneller als je zuvor.
Deshalb wird dezentrale Rechenleistung zu einem der wichtigsten Sektoren, die man im Auge behalten sollte.
@Fluence Fluence ($FLT) baut einen offenen Rechenmarktplatz auf, auf dem unabhängige Anbieter Ressourcen an Entwickler bereitstellen können, ohne auf zentralisierte Cloud-Monopole angewiesen zu sein.
Die These ist einfach:

• Mehr KI-Adoption = Mehr Nachfrage nach Rechenleistung
• Mehr On-Chain-Aktivität = Mehr Nachfrage nach Infrastruktur
• Mehr Dezentralisierung = Mehr Bedarf an offenen Netzwerken

Während Narrative kommen und gehen, tendiert Infrastruktur dazu, im Laufe der Zeit Wert zu akkumulieren, weil jede neue Anwendung davon abhängt.
Die nächste Generation digitaler Dienste wird nicht nur bessere Software benötigen.
Sie wird bessere Infrastruktur brauchen.

#FLT #Fluence #AI #DePIN #Crypto

$FLNC Aktualisierung - 18. Mai

Preis: 19,47 (-7,73%) ↓

Riesige rote Kerze...
Von 21,78 auf 19,46 gedumpt
= -10% in 1h !!

Noch kein Bounce...
Nur seitwärts bei 19,47

Plan ->
SHORT
Einstieg - 19,50 bis 19,70 Ablehnung
TP - 19,20, 19,00, 18,50
SL - 20,00 (über dem Docht)

LONG nur wenn...
20,00 zurückerobert + hält
Dann Ziel 20,50, 21,00

Schlüssellevel: 19,46 Tief
Bricht das = 18,00 als nächstes

Meine Ansicht: Bären haben jetzt die Kontrolle
Schwacher Bounce = weiterer Dump kommt

#FLNC #Fluence #TradFi

*Keine Finanzberatung*
$FLNC

Eine Sache, über die ich ständig nachdenke, wenn es um Web3 geht, ist, dass wir das Eigentum, Zahlungen und sogar die Speicherung dezentralisiert haben, aber die meiste Rechenleistung des Internets immer noch in ein paar zentralisierten Clouds konzentriert ist.

Das ist eine riesige Lücke, besonders jetzt, wo KI die Nachfrage nach Rechenleistung höher denn je treibt.

Wir haben bereits:
• $BTC und $ETH, die verändern, wie Wert bewegt wird
• $FIL, das zeigt, dass Speicherung dezentralisiert werden kann

Aber die eigentliche Verarbeitungsschicht, die Infrastruktur, die Anwendungen, Modelle und Echtzeitsysteme antreibt, ist immer noch größtenteils von traditionellen Anbietern abhängig.

Deshalb stechen Projekte wie @Fluence ($FLT) für mich hervor.

Anstatt die Cloud-Infrastruktur als Standard zu behandeln, baut Fluence um die dezentrale Koordination von Rechenleistung herum, die es Entwicklern ermöglicht, Rechenleistung von verteilten Anbietern auf eine offenere und überprüfbare Weise zu beziehen.

Du kannst auch verwandte Ideen in anderen Sektoren sehen:

• @Render Network ( $RENDER ) → verteilte GPU-Leistung für KI und Rendering
• @AkashNetwork ( $AKT ) → Marktplatz für dezentrale Cloud-Infrastruktur
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → Verbindung von Maschinen und Geräten aus der realen Welt mit dezentralen Systemen

Verschiedene Schwerpunkte, aber die gleiche breitere Richtung: Abhängigkeit von zentralisierter Infrastruktur reduzieren, indem globale ungenutzte Ressourcen in funktionale Netzwerke umgewandelt werden.

Der interessante Teil ist, dass sich das nicht mehr wie nur eine weitere Krypto-Erzählung anfühlt. Es fühlt sich mehr wie die nächste Stufe der Internet-Infrastruktur an, die sich leise im Hintergrund formt.

#DePIN #Fluence #Web3