$FLT
Ein weiterer Vertrag über 2,4 Mio. $ für @Fluence. Diesmal mit worldengine__ai, um Inferenz-Workloads für physische KI zu unterstützen.
Und ganz ehrlich: Genau solche Deals machen mich so optimistisch für Fluence.
Alle sind besessen davon, immer größere Modelle zu trainieren. Aber Training ist nur die halbe Geschichte. Was passiert, wenn KI tatsächlich das Rechenzentrum verlassen und in der realen Welt funktionieren muss? Das ist der schwierige Teil. Besonders in der Robotik.
Ein Roboter kann sich keine Verzögerungen leisten. Er darf nicht offline gehen. Er braucht Inferenz, die schnell, zuverlässig und ständig verfügbar ist. Genau hier versagt der Großteil der Infrastruktur.
WorldEngine entwickelt etwas Großes für die gesamte Robotik-Pipeline: Datenerfassung, Modelltraining, Evaluierung und Deployment. Das Unternehmen will physische KI zum Leben erwecken. Und es hat Fluence als Rechenleistungs-Backbone für die Inferenz ausgewählt.
Für mich bestätigt das einfach die These, die ich seit Monaten zu $FLT vertrete. Wenn sich KI vom Digitalen ins Physische bewegt – von Chatbots zu Robotern, von Bildschirmen auf die Straße –, wird die Infrastrukturebene genauso wertvoll wie die Modellebene. Vielleicht sogar noch wertvoller.
Wir reden hier nicht von Hype oder einer Partnerschaft, die nur auf einem Whitepaper beruht. Es geht um 2,4 Mio. $ an echten Einnahmen für echte Workloads. Echte Roboter, echte Inferenz, echte Nachfrage nach dezentraler Rechenleistung.
Jeder neue Deal dieser Art ist ein weiterer Baustein. Mehr echte Workloads, mehr Nachfrage nach Infrastruktur, mehr Nutzen für $FLT.
Fluence will nicht das nächste KI-Modell sein. Fluence will das sein, was ALLE Modelle antreibt. Und das ist eine deutlich größere Wette.
Deshalb verfolge ich diese Partnerschaft sehr aufmerksam.
Ich bin gespannt, wie groß das Ganze wird.
#Fluence #DePIN #Web3 #AI
Ein weiterer Vertrag über 2,4 Mio. $ für @Fluence. Diesmal mit worldengine__ai, um Inferenz-Workloads für physische KI zu unterstützen.
Und ganz ehrlich: Genau solche Deals machen mich so optimistisch für Fluence.
Alle sind besessen davon, immer größere Modelle zu trainieren. Aber Training ist nur die halbe Geschichte. Was passiert, wenn KI tatsächlich das Rechenzentrum verlassen und in der realen Welt funktionieren muss? Das ist der schwierige Teil. Besonders in der Robotik.
Ein Roboter kann sich keine Verzögerungen leisten. Er darf nicht offline gehen. Er braucht Inferenz, die schnell, zuverlässig und ständig verfügbar ist. Genau hier versagt der Großteil der Infrastruktur.
WorldEngine entwickelt etwas Großes für die gesamte Robotik-Pipeline: Datenerfassung, Modelltraining, Evaluierung und Deployment. Das Unternehmen will physische KI zum Leben erwecken. Und es hat Fluence als Rechenleistungs-Backbone für die Inferenz ausgewählt.
Für mich bestätigt das einfach die These, die ich seit Monaten zu $FLT vertrete. Wenn sich KI vom Digitalen ins Physische bewegt – von Chatbots zu Robotern, von Bildschirmen auf die Straße –, wird die Infrastrukturebene genauso wertvoll wie die Modellebene. Vielleicht sogar noch wertvoller.
Wir reden hier nicht von Hype oder einer Partnerschaft, die nur auf einem Whitepaper beruht. Es geht um 2,4 Mio. $ an echten Einnahmen für echte Workloads. Echte Roboter, echte Inferenz, echte Nachfrage nach dezentraler Rechenleistung.
Jeder neue Deal dieser Art ist ein weiterer Baustein. Mehr echte Workloads, mehr Nachfrage nach Infrastruktur, mehr Nutzen für $FLT.
Fluence will nicht das nächste KI-Modell sein. Fluence will das sein, was ALLE Modelle antreibt. Und das ist eine deutlich größere Wette.
Deshalb verfolge ich diese Partnerschaft sehr aufmerksam.
Ich bin gespannt, wie groß das Ganze wird.
#Fluence #DePIN #Web3 #AI