@Fluence Bringt dezentrales GPU-Compute für KI-Entwickler
GPU-Zugriff ist im Moment der größte Engpass in der KI – nicht Ideen, nicht Talent, sondern einfach genug Rechenleistung in die Hand zu bekommen, ohne hyperscaler-Preise zu zahlen. Fluence, eine führende DePIN-Plattform, geht dieses Problem direkt an.
Fluence betreibt bereits eine dezentrale „Cloudless“-Alternative zu AWS und Google Cloud: Entwickler können Server von einem globalen Netzwerk unabhängiger Anbieter mieten – statt von einem einzigen Unternehmen. Dieser CPU-Marktplatz hat bereits über 1 Mio. USD an jährlichem Umsatz generiert und Kunden im Vergleich zu herkömmlichen Cloud-Preisen Millionen eingespart. Jetzt machen sie dasselbe für GPUs.
Entwickler können GPU-Container, VMs oder Bare Metal bereitstellen – je nachdem, was sie brauchen. Alles läuft über Smart Contracts, die Preise und Zahlungen automatisch abwickeln. Anbieter müssen dafür Sicherheiten hinterlegen und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen, bevor sie dem Netzwerk beitreten. Das Ergebnis: unternehmensreifer GPU-Zugriff zu bis zu 85 % niedrigeren Kosten als bei den großen Clouds.
Das Ganze wird auch von echter Infrastruktur getragen: unternehmensreife Rechenzentren mit GDPR-, ISO-27001- und SOC2-Compliance, die das GPU-Angebot ausbauen. Wie Mitgründer Evgeny Ponomarev es ausdrückte: Das Ziel ist simpel – Knappheits- und Kostenbarrieren zu beseitigen, die KI-Teams vom Compute fernhalten, den sie brauchen.
Kurz gesagt: Fluence setzt auf das gleiche Dezentralisierungs-Spielbuch, das für Cloud-CPUs funktioniert hat – und will damit nun auch die GPU-Knappheit beheben. Es lohnt sich, das im Blick zu behalten.
#DePIN #Ai #GPU
GPU-Zugriff ist im Moment der größte Engpass in der KI – nicht Ideen, nicht Talent, sondern einfach genug Rechenleistung in die Hand zu bekommen, ohne hyperscaler-Preise zu zahlen. Fluence, eine führende DePIN-Plattform, geht dieses Problem direkt an.
Fluence betreibt bereits eine dezentrale „Cloudless“-Alternative zu AWS und Google Cloud: Entwickler können Server von einem globalen Netzwerk unabhängiger Anbieter mieten – statt von einem einzigen Unternehmen. Dieser CPU-Marktplatz hat bereits über 1 Mio. USD an jährlichem Umsatz generiert und Kunden im Vergleich zu herkömmlichen Cloud-Preisen Millionen eingespart. Jetzt machen sie dasselbe für GPUs.
Entwickler können GPU-Container, VMs oder Bare Metal bereitstellen – je nachdem, was sie brauchen. Alles läuft über Smart Contracts, die Preise und Zahlungen automatisch abwickeln. Anbieter müssen dafür Sicherheiten hinterlegen und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen, bevor sie dem Netzwerk beitreten. Das Ergebnis: unternehmensreifer GPU-Zugriff zu bis zu 85 % niedrigeren Kosten als bei den großen Clouds.
Das Ganze wird auch von echter Infrastruktur getragen: unternehmensreife Rechenzentren mit GDPR-, ISO-27001- und SOC2-Compliance, die das GPU-Angebot ausbauen. Wie Mitgründer Evgeny Ponomarev es ausdrückte: Das Ziel ist simpel – Knappheits- und Kostenbarrieren zu beseitigen, die KI-Teams vom Compute fernhalten, den sie brauchen.
Kurz gesagt: Fluence setzt auf das gleiche Dezentralisierungs-Spielbuch, das für Cloud-CPUs funktioniert hat – und will damit nun auch die GPU-Knappheit beheben. Es lohnt sich, das im Blick zu behalten.
#DePIN #Ai #GPU