$FLT
Es ist leicht, sich darauf zu konzentrieren, wie viele GPUs produziert werden, aber die spannendere Frage lautet: Wie viel dieser Rechenleistung wird tatsächlich genutzt?
Nicht jede GPU läuft rund um die Uhr mit voller Kapazität. Hardware kann zwischen Arbeitslasten in Leerlauf geraten, unterausgelastet bleiben oder in Infrastrukturen eingeschlossen sein, die nicht ohne Weiteres für andere Nutzer zugänglich sind.
Das eröffnet eine andere Art von Chancen.
Anstatt Rechenleistung ständig so zu behandeln, als müsste sie von Grund auf neu aufgebaut werden, kann dezentrale Infrastruktur helfen, vorhandene Kapazitäten mit Workloads zu verbinden, die sie benötigen.
Das ist ein Grund, warum ich @Fluence interessant finde.
Die größere Idee besteht nicht einfach in „mehr GPUs“. Es geht darum, einen flexibleren Marktplatz für Rechenleistung zu schaffen, bei dem verfügbare Ressourcen möglicherweise sinnvoll eingesetzt werden können, statt untätig zu bleiben.
Wenn die Nachfrage nach KI weiter wächst, könnten die Gewinner nicht nur die Unternehmen sein, die die leistungsfähigsten Hardware herstellen.
Sondern auch die Netzwerke, die herausfinden, wie vorhandene Rechenleistung zugänglicher, effizienter und nützlicher gemacht werden kann.
Die nächste Phase der GPU-Ökonomie könnte weniger damit zu tun haben, mehr Hardware zu kaufen, und mehr damit, brachliegende Hardware in Betrieb zu nehmen.
#DePIN #Web3 #AI
Es ist leicht, sich darauf zu konzentrieren, wie viele GPUs produziert werden, aber die spannendere Frage lautet: Wie viel dieser Rechenleistung wird tatsächlich genutzt?
Nicht jede GPU läuft rund um die Uhr mit voller Kapazität. Hardware kann zwischen Arbeitslasten in Leerlauf geraten, unterausgelastet bleiben oder in Infrastrukturen eingeschlossen sein, die nicht ohne Weiteres für andere Nutzer zugänglich sind.
Das eröffnet eine andere Art von Chancen.
Anstatt Rechenleistung ständig so zu behandeln, als müsste sie von Grund auf neu aufgebaut werden, kann dezentrale Infrastruktur helfen, vorhandene Kapazitäten mit Workloads zu verbinden, die sie benötigen.
Das ist ein Grund, warum ich @Fluence interessant finde.
Die größere Idee besteht nicht einfach in „mehr GPUs“. Es geht darum, einen flexibleren Marktplatz für Rechenleistung zu schaffen, bei dem verfügbare Ressourcen möglicherweise sinnvoll eingesetzt werden können, statt untätig zu bleiben.
Wenn die Nachfrage nach KI weiter wächst, könnten die Gewinner nicht nur die Unternehmen sein, die die leistungsfähigsten Hardware herstellen.
Sondern auch die Netzwerke, die herausfinden, wie vorhandene Rechenleistung zugänglicher, effizienter und nützlicher gemacht werden kann.
Die nächste Phase der GPU-Ökonomie könnte weniger damit zu tun haben, mehr Hardware zu kaufen, und mehr damit, brachliegende Hardware in Betrieb zu nehmen.
#DePIN #Web3 #AI
