Das Miet- oder Eigentumsproblem 🖥️
Mir ist etwas Interessantes daran aufgefallen, wie die Kosten für KI-Rechenleistung festgelegt werden.
Zwei Teams können dasselbe Modell ausführen und trotzdem sehr unterschiedliche Beträge dafür zahlen.
Warum?
Weil das eine Team die Hardware mietet und das andere sie besitzt.
Stell dir vor, ein Team zahlt für immer stundenweise an einen Hyperscaler, während ein anderes die GPU einmal kauft und ihre ungenutzten Stunden vermietet.
Beide Setups können das Modell möglicherweise genauso gut ausführen.
Aber ihre Bilanzen sehen am Ende sehr unterschiedlich aus.
Das wird besonders relevant, da dezentrale KI-Netzwerke wie $TAO die Nachfrage nach reiner Rechenleistung weiter steigern.
Was bei B3IQ besonders auffällt, ist der Ansatz zum Eigentum an Rechenleistung.
Die Eigentümer finanzieren ihre eigenen NVIDIA-Bare-Metal-Maschinen, B3IQ hostet und betreibt sie, und Teams mieten die freie Kapazität – die Eigentümer behalten 85 % der Einnahmen.
Das macht Eigentum nicht automatisch günstiger als Mieten.
Die Einnahmen hängen von der Nachfrage ab, und der $B3-Token wird nicht in der Hardware selbst verwendet, sondern nur über Rückkäufe aus den Gewinnen von B3 Labs.
Aber dadurch können kleinere Akteure den Vermögenswert selbst besitzen, statt nur für den Zugang dazu zu bezahlen.
Ich denke, dieser Unterschied verdient mehr Aufmerksamkeit, während die Nachfrage nach KI weiterhin das GPU-Angebot übersteigt.
Bevor du zwei Rechnungen für Rechenleistung vergleichst, solltest du wissen, wem die Maschine gehört.
#Altcoin-Saison#
Mir ist etwas Interessantes daran aufgefallen, wie die Kosten für KI-Rechenleistung festgelegt werden.
Zwei Teams können dasselbe Modell ausführen und trotzdem sehr unterschiedliche Beträge dafür zahlen.
Warum?
Weil das eine Team die Hardware mietet und das andere sie besitzt.
Stell dir vor, ein Team zahlt für immer stundenweise an einen Hyperscaler, während ein anderes die GPU einmal kauft und ihre ungenutzten Stunden vermietet.
Beide Setups können das Modell möglicherweise genauso gut ausführen.
Aber ihre Bilanzen sehen am Ende sehr unterschiedlich aus.
Das wird besonders relevant, da dezentrale KI-Netzwerke wie $TAO die Nachfrage nach reiner Rechenleistung weiter steigern.
Was bei B3IQ besonders auffällt, ist der Ansatz zum Eigentum an Rechenleistung.
Die Eigentümer finanzieren ihre eigenen NVIDIA-Bare-Metal-Maschinen, B3IQ hostet und betreibt sie, und Teams mieten die freie Kapazität – die Eigentümer behalten 85 % der Einnahmen.
Das macht Eigentum nicht automatisch günstiger als Mieten.
Die Einnahmen hängen von der Nachfrage ab, und der $B3-Token wird nicht in der Hardware selbst verwendet, sondern nur über Rückkäufe aus den Gewinnen von B3 Labs.
Aber dadurch können kleinere Akteure den Vermögenswert selbst besitzen, statt nur für den Zugang dazu zu bezahlen.
Ich denke, dieser Unterschied verdient mehr Aufmerksamkeit, während die Nachfrage nach KI weiterhin das GPU-Angebot übersteigt.
Bevor du zwei Rechnungen für Rechenleistung vergleichst, solltest du wissen, wem die Maschine gehört.
#Altcoin-Saison#
