KI-Unternehmen mieten ihre eigene Marge 🧾
$ICP und $FET entwickeln beide Lösungen für eine Welt, in der KI-Workloads immer dauerhafter werden.
Was meiner Meinung nach oft übersehen wird, ist, was mit der Rechnung passiert, wenn das tatsächlich funktioniert.
Jeder neue Nutzer erzeugt mehr Inferenz.
Wenn jede Anfrage über gemietete APIs oder Cloud-GPUs läuft, steigen mit dem Erfolg auch die Rechenkosten immer weiter.
Die Cloud ist absolut sinnvoll, wenn die Nachfrage unsicher ist oder in Schüben kommt.
Ein Modell, das jeden Tag Anfragen bedient, ist eine andere Herausforderung.
Genau diese Lücke will B3IQ schließen.
Unternehmen kaufen die physische NVIDIA-Maschine, während B3 Beschaffung, Aufbau, Hosting und Betrieb übernimmt.
Der Eigentümer erhält Root-Zugriff und ein OpenAI-kompatibles Gateway, dessen API-Schlüssel zu Hardware zurückführen, die zu diesem Konto gehört.
Und die Inferenz auf einer eigenen B3IQ-Maschine wird nicht pro Token abgerechnet.
Sobald ein Workload also planbar wird, verhält sich Rechenleistung nicht mehr wie eine unbegrenzte nutzungsabhängige Rechnung, sondern wie eine Infrastruktur, die dem Unternehmen gehört.
Die Maschine kann außerdem anderweitig eingesetzt werden, wenn sie intern nicht gebraucht wird, statt ungenutzt herumzustehen.
Ich glaube nicht, dass das die Cloud ersetzt.
Interessanter ist es, die Grundkapazität selbst zu besitzen, von der man weiß, dass man sie nutzen wird, und die unvorhersehbaren Spitzen zu mieten.
KI-Unternehmen haben jahrelang die Kosten pro Token optimiert.
B3IQ fragt, ob sie nicht gleich die Maschine besitzen sollten, die diese Tokens überhaupt erzeugt.
Das ist eine viel größere Infrastrukturfrage.
#KI #DePIN
$ICP und $FET entwickeln beide Lösungen für eine Welt, in der KI-Workloads immer dauerhafter werden.
Was meiner Meinung nach oft übersehen wird, ist, was mit der Rechnung passiert, wenn das tatsächlich funktioniert.
Jeder neue Nutzer erzeugt mehr Inferenz.
Wenn jede Anfrage über gemietete APIs oder Cloud-GPUs läuft, steigen mit dem Erfolg auch die Rechenkosten immer weiter.
Die Cloud ist absolut sinnvoll, wenn die Nachfrage unsicher ist oder in Schüben kommt.
Ein Modell, das jeden Tag Anfragen bedient, ist eine andere Herausforderung.
Genau diese Lücke will B3IQ schließen.
Unternehmen kaufen die physische NVIDIA-Maschine, während B3 Beschaffung, Aufbau, Hosting und Betrieb übernimmt.
Der Eigentümer erhält Root-Zugriff und ein OpenAI-kompatibles Gateway, dessen API-Schlüssel zu Hardware zurückführen, die zu diesem Konto gehört.
Und die Inferenz auf einer eigenen B3IQ-Maschine wird nicht pro Token abgerechnet.
Sobald ein Workload also planbar wird, verhält sich Rechenleistung nicht mehr wie eine unbegrenzte nutzungsabhängige Rechnung, sondern wie eine Infrastruktur, die dem Unternehmen gehört.
Die Maschine kann außerdem anderweitig eingesetzt werden, wenn sie intern nicht gebraucht wird, statt ungenutzt herumzustehen.
Ich glaube nicht, dass das die Cloud ersetzt.
Interessanter ist es, die Grundkapazität selbst zu besitzen, von der man weiß, dass man sie nutzen wird, und die unvorhersehbaren Spitzen zu mieten.
KI-Unternehmen haben jahrelang die Kosten pro Token optimiert.
B3IQ fragt, ob sie nicht gleich die Maschine besitzen sollten, die diese Tokens überhaupt erzeugt.
Das ist eine viel größere Infrastrukturfrage.
#KI #DePIN
