Kenny Grey
136 Beiträge
Kenny Grey
Melden
Nutzer blockieren
My name is Kenny Grey, a crypto enthusiast and a copy writer. I hope my contents speaks more of me.
8 Following
60 Follower
161 Like gegeben
Beiträge
Alle
Videos
·
--
Bullisch
Der nächste KI-Durchbruch wird nicht nur von besseren Modellen abhängen, sondern von besserer Infrastruktur – und genau dort beginnen dezentrale GPU-Marktplätze, das Gespräch zu verändern.
Doch der Zugang zu GPUs ist immer noch frustrierend teuer, zersplittert und wird oft von einer Handvoll Hyperscalern kontrolliert.
Was wäre, wenn es einen besseren Weg gäbe?
Genau deshalb finde ich den dezentralen GPU-Marktplatz von Fluence so überzeugend.
Anstatt Entwickler dazu zu zwingen, mehrere Cloud-Plattformen zu jonglieren oder von einem einzelnen Anbieter abhängig zu sein, @fluence bringt die GPU-Kapazität mehrerer Anbieter unter einer einzigen Bereitstellungsschicht zusammen.
Das bedeutet, dass Sie Workloads starten, verwalten und skalieren können – mit mehr Flexibilität – und gleichzeitig die Grenzen traditioneller Cloud-Infrastruktur vermeiden.
Während die KI-Einführung beschleunigt, sollte der Zugang zu Rechenleistung kein Privileg sein, das von wenigen Unternehmen kontrolliert wird. Er sollte offen, wettbewerbsfähig und für alle zugänglich sein, die die nächste Generation von Anwendungen entwickeln.
Die Zukunft der Compute besteht nicht darin, sich für eine Cloud statt eine andere zu entscheiden – sondern darin, über Hyperscaler hinauszugehen. Genau das ist die Vision, die Fluence Wirklichkeit werden lässt, und ich freue mich darauf, zu sehen, wie sie sich entfaltet. 🌐⚡
Der nächste KI-Durchbruch wird nicht nur von besseren Modellen abhängen, sondern von besserer Infrastruktur – und genau dort beginnen dezentrale GPU-Marktplätze, das Gespräch zu verändern.
Doch der Zugang zu GPUs ist immer noch frustrierend teuer, zersplittert und wird oft von einer Handvoll Hyperscalern kontrolliert.
Was wäre, wenn es einen besseren Weg gäbe?
Genau deshalb finde ich den dezentralen GPU-Marktplatz von Fluence so überzeugend.
Anstatt Entwickler dazu zu zwingen, mehrere Cloud-Plattformen zu jonglieren oder von einem einzelnen Anbieter abhängig zu sein, @Fluence bringt die GPU-Kapazität mehrerer Anbieter unter einer einzigen Bereitstellungsschicht zusammen.
Das bedeutet, dass Sie Workloads starten, verwalten und skalieren können – mit mehr Flexibilität – und gleichzeitig die Grenzen traditioneller Cloud-Infrastruktur vermeiden.
Während die KI-Einführung beschleunigt, sollte der Zugang zu Rechenleistung kein Privileg sein, das von wenigen Unternehmen kontrolliert wird. Er sollte offen, wettbewerbsfähig und für alle zugänglich sein, die die nächste Generation von Anwendungen entwickeln.
Die Zukunft der Compute besteht nicht darin, sich für eine Cloud statt eine andere zu entscheiden – sondern darin, über Hyperscaler hinauszugehen. Genau das ist die Vision, die Fluence Wirklichkeit werden lässt, und ich freue mich darauf, zu sehen, wie sie sich entfaltet. 🌐⚡
Doch der Zugang zu GPUs ist immer noch frustrierend teuer, zersplittert und wird oft von einer Handvoll Hyperscalern kontrolliert.
Was wäre, wenn es einen besseren Weg gäbe?
Genau deshalb finde ich den dezentralen GPU-Marktplatz von Fluence so überzeugend.
Anstatt Entwickler dazu zu zwingen, mehrere Cloud-Plattformen zu jonglieren oder von einem einzelnen Anbieter abhängig zu sein, @Fluence bringt die GPU-Kapazität mehrerer Anbieter unter einer einzigen Bereitstellungsschicht zusammen.
Das bedeutet, dass Sie Workloads starten, verwalten und skalieren können – mit mehr Flexibilität – und gleichzeitig die Grenzen traditioneller Cloud-Infrastruktur vermeiden.
Während die KI-Einführung beschleunigt, sollte der Zugang zu Rechenleistung kein Privileg sein, das von wenigen Unternehmen kontrolliert wird. Er sollte offen, wettbewerbsfähig und für alle zugänglich sein, die die nächste Generation von Anwendungen entwickeln.
Die Zukunft der Compute besteht nicht darin, sich für eine Cloud statt eine andere zu entscheiden – sondern darin, über Hyperscaler hinauszugehen. Genau das ist die Vision, die Fluence Wirklichkeit werden lässt, und ich freue mich darauf, zu sehen, wie sie sich entfaltet. 🌐⚡
53
·
--
Bullisch
Wir sind an einem Punkt angekommen, an dem sich viele Entwickler und Unternehmen fragen, warum eigentlich alles beim Status quo bleiben sollte. Warum sollte das Starten einer Anwendung bedeuten, sich auf einen einzelnen Cloud-Anbieter festzulegen, unvorhersehbare Kosten in Kauf zu nehmen und auf eine Infrastruktur zu setzen, die nur schwer wieder zu wechseln ist?
Darum ist Cloudless Computing eine so aufregende Entwicklung.
Wenn man sich anschaut, woran @fluence gerade arbeitet, wird klar: Der Fokus liegt nicht nur auf Dezentralisierung um der Dezentralisierung willen, sondern darauf, Entwicklern echte Freiheit zu geben.
Planbare stündliche Abrechnung, kein Vendor Lock-in und die Möglichkeit, GPU-Instanzen überall aus einer einzigen Konsole heraus zu starten, machen die Infrastruktur einfacher und flexibler.
Anstatt Ihre Workload an einen Cloud-Anbieter anzupassen, wählen Sie den Anbieter, der zu Ihrer Workload passt. So sollte es von Anfang an sein.
Da KI, Web3 und High-Performance Computing weiter wachsen, wird offene und transparente Infrastruktur wichtiger denn je. Fluence zeigt, dass die Zukunft des Compute nicht von einer Handvoll Cloud-Giganten kontrolliert werden muss.
Cloudless nach Ihren Bedingungen. Das ist eine Vision, die es wert ist, genauer hinzusehen. 🌐⚡
Wir sind an einem Punkt angekommen, an dem sich viele Entwickler und Unternehmen fragen, warum eigentlich alles beim Status quo bleiben sollte. Warum sollte das Starten einer Anwendung bedeuten, sich auf einen einzelnen Cloud-Anbieter festzulegen, unvorhersehbare Kosten in Kauf zu nehmen und auf eine Infrastruktur zu setzen, die nur schwer wieder zu wechseln ist?
Darum ist Cloudless Computing eine so aufregende Entwicklung.
Wenn man sich anschaut, woran @Fluence gerade arbeitet, wird klar: Der Fokus liegt nicht nur auf Dezentralisierung um der Dezentralisierung willen, sondern darauf, Entwicklern echte Freiheit zu geben.
Planbare stündliche Abrechnung, kein Vendor Lock-in und die Möglichkeit, GPU-Instanzen überall aus einer einzigen Konsole heraus zu starten, machen die Infrastruktur einfacher und flexibler.
Anstatt Ihre Workload an einen Cloud-Anbieter anzupassen, wählen Sie den Anbieter, der zu Ihrer Workload passt. So sollte es von Anfang an sein.
Da KI, Web3 und High-Performance Computing weiter wachsen, wird offene und transparente Infrastruktur wichtiger denn je. Fluence zeigt, dass die Zukunft des Compute nicht von einer Handvoll Cloud-Giganten kontrolliert werden muss.
Cloudless nach Ihren Bedingungen. Das ist eine Vision, die es wert ist, genauer hinzusehen. 🌐⚡
Darum ist Cloudless Computing eine so aufregende Entwicklung.
Wenn man sich anschaut, woran @Fluence gerade arbeitet, wird klar: Der Fokus liegt nicht nur auf Dezentralisierung um der Dezentralisierung willen, sondern darauf, Entwicklern echte Freiheit zu geben.
Planbare stündliche Abrechnung, kein Vendor Lock-in und die Möglichkeit, GPU-Instanzen überall aus einer einzigen Konsole heraus zu starten, machen die Infrastruktur einfacher und flexibler.
Anstatt Ihre Workload an einen Cloud-Anbieter anzupassen, wählen Sie den Anbieter, der zu Ihrer Workload passt. So sollte es von Anfang an sein.
Da KI, Web3 und High-Performance Computing weiter wachsen, wird offene und transparente Infrastruktur wichtiger denn je. Fluence zeigt, dass die Zukunft des Compute nicht von einer Handvoll Cloud-Giganten kontrolliert werden muss.
Cloudless nach Ihren Bedingungen. Das ist eine Vision, die es wert ist, genauer hinzusehen. 🌐⚡
83
·
--
Bullisch
Wenn du den DePIN-(Dezentrale Physical Infrastructure Networks-)Bereich in letzter Zeit beobachtet hast, ist dir wahrscheinlich eine große Verschiebung aufgefallen. Wir schauen nicht mehr nur auf einzelne Altcoins; wir sehen, wie sich das traditionelle Cloud-Geschäft (AWS, Google Cloud) zunehmend entkoppelt und in einen dezentralen, quelloffenen Stack überführt wird.
Wenn man DIMO, Dynex, GPUnet und Fluence betrachtet, zeichnet sich ein sehr klares Bild dieser neuen Dezentralen Cloud ab.
🧠 Gemeinsamer Trend: DePIN für KI und Daten
Auffällig ist, dass diese Projekte eine vertikal ausgerichtete Cloud aufbauen. In der Web2-Welt wird die Infrastruktur auf CDNs, Data Warehouses und serverlose Plattformen spezialisiert.
Wir sehen, dass genau diese Spezialisierung auch in Web3 passiert:
Spezialisierte Hardware ist König: Ob es um Autos auf der Straße ($DIMO) oder um GPUs in Rechenzentren ($GPUnet/$DNX) geht – das Angebot wird on-chain gebündelt, um zentrale Monopole aufzubrechen.
KI als Motor: Du brauchst Fahrzeugdaten, um Modelle zu trainieren, GPUs, um sie auszuführen, und eine Laufzeit, um die KI-Agenten bereitzustellen. Diese Projekte sind Treibstoff und Motor für die KI-Revolution.
💡 WARUM FLUENCE HERAUSRAGT:
Die „Logische“ Ebene
Während die meisten DePIN-Projekte auf das „Physische“ fokussieren (Hotspots, Sensoren, GPUs), baut Fluence die Logische Ebene.
Die Mission von Fluence besteht darin, einen „Cloudless“-Backend bereitzustellen. Es will dir nicht einfach einen Server verkaufen; es möchte dir eine dezentrale Version von AWS Lambda geben.
Anstatt eine bestimmte Maschine zu mieten und selbst zu verwalten, ermöglicht Fluence Entwicklern, Funktionen und Services in einen globalen Marktplatz zu deployen. Fluence fungiert als die „Klebe“-Schicht, die rohe Ressourcen miteinander verbindet:
Eine KI-Pipeline könnte Daten von DIMO abrufen...
Sie mithilfe eines Jobs auf GPUnet verarbeiten...
Und die finale API über einen Service bereitstellen, der auf Fluence läuft.
🌍 Zusammenfassung: Eine zensierungsfreie Zukunft
Das Muster ist klar: Web3 entfernt sich von reinen finanziellen Memes hin zu nutzungsorientierten Token, die koordiniert werden. Fluence positioniert sich als neutrale Koordinations-Ebene, auf der diese physischen Ressourcen für Entwickler nutzbar werden.
Wenn du den DePIN-(Dezentrale Physical Infrastructure Networks-)Bereich in letzter Zeit beobachtet hast, ist dir wahrscheinlich eine große Verschiebung aufgefallen. Wir schauen nicht mehr nur auf einzelne Altcoins; wir sehen, wie sich das traditionelle Cloud-Geschäft (AWS, Google Cloud) zunehmend entkoppelt und in einen dezentralen, quelloffenen Stack überführt wird.
Wenn man DIMO, Dynex, GPUnet und Fluence betrachtet, zeichnet sich ein sehr klares Bild dieser neuen Dezentralen Cloud ab.
🧠 Gemeinsamer Trend: DePIN für KI und Daten
Auffällig ist, dass diese Projekte eine vertikal ausgerichtete Cloud aufbauen. In der Web2-Welt wird die Infrastruktur auf CDNs, Data Warehouses und serverlose Plattformen spezialisiert.
Wir sehen, dass genau diese Spezialisierung auch in Web3 passiert:
Spezialisierte Hardware ist König: Ob es um Autos auf der Straße ($DIMO) oder um GPUs in Rechenzentren ($GPUnet/$DNX) geht – das Angebot wird on-chain gebündelt, um zentrale Monopole aufzubrechen.
KI als Motor: Du brauchst Fahrzeugdaten, um Modelle zu trainieren, GPUs, um sie auszuführen, und eine Laufzeit, um die KI-Agenten bereitzustellen. Diese Projekte sind Treibstoff und Motor für die KI-Revolution.
💡 WARUM FLUENCE HERAUSRAGT:
Die „Logische“ Ebene
Während die meisten DePIN-Projekte auf das „Physische“ fokussieren (Hotspots, Sensoren, GPUs), baut Fluence die Logische Ebene.
Die Mission von Fluence besteht darin, einen „Cloudless“-Backend bereitzustellen. Es will dir nicht einfach einen Server verkaufen; es möchte dir eine dezentrale Version von AWS Lambda geben.
Anstatt eine bestimmte Maschine zu mieten und selbst zu verwalten, ermöglicht Fluence Entwicklern, Funktionen und Services in einen globalen Marktplatz zu deployen. Fluence fungiert als die „Klebe“-Schicht, die rohe Ressourcen miteinander verbindet:
Eine KI-Pipeline könnte Daten von DIMO abrufen...
Sie mithilfe eines Jobs auf GPUnet verarbeiten...
Und die finale API über einen Service bereitstellen, der auf Fluence läuft.
🌍 Zusammenfassung: Eine zensierungsfreie Zukunft
Das Muster ist klar: Web3 entfernt sich von reinen finanziellen Memes hin zu nutzungsorientierten Token, die koordiniert werden. Fluence positioniert sich als neutrale Koordinations-Ebene, auf der diese physischen Ressourcen für Entwickler nutzbar werden.
Wenn man DIMO, Dynex, GPUnet und Fluence betrachtet, zeichnet sich ein sehr klares Bild dieser neuen Dezentralen Cloud ab.
🧠 Gemeinsamer Trend: DePIN für KI und Daten
Auffällig ist, dass diese Projekte eine vertikal ausgerichtete Cloud aufbauen. In der Web2-Welt wird die Infrastruktur auf CDNs, Data Warehouses und serverlose Plattformen spezialisiert.
Wir sehen, dass genau diese Spezialisierung auch in Web3 passiert:
Spezialisierte Hardware ist König: Ob es um Autos auf der Straße ($DIMO) oder um GPUs in Rechenzentren ($GPUnet/$DNX) geht – das Angebot wird on-chain gebündelt, um zentrale Monopole aufzubrechen.
KI als Motor: Du brauchst Fahrzeugdaten, um Modelle zu trainieren, GPUs, um sie auszuführen, und eine Laufzeit, um die KI-Agenten bereitzustellen. Diese Projekte sind Treibstoff und Motor für die KI-Revolution.
💡 WARUM FLUENCE HERAUSRAGT:
Die „Logische“ Ebene
Während die meisten DePIN-Projekte auf das „Physische“ fokussieren (Hotspots, Sensoren, GPUs), baut Fluence die Logische Ebene.
Die Mission von Fluence besteht darin, einen „Cloudless“-Backend bereitzustellen. Es will dir nicht einfach einen Server verkaufen; es möchte dir eine dezentrale Version von AWS Lambda geben.
Anstatt eine bestimmte Maschine zu mieten und selbst zu verwalten, ermöglicht Fluence Entwicklern, Funktionen und Services in einen globalen Marktplatz zu deployen. Fluence fungiert als die „Klebe“-Schicht, die rohe Ressourcen miteinander verbindet:
Eine KI-Pipeline könnte Daten von DIMO abrufen...
Sie mithilfe eines Jobs auf GPUnet verarbeiten...
Und die finale API über einen Service bereitstellen, der auf Fluence läuft.
🌍 Zusammenfassung: Eine zensierungsfreie Zukunft
Das Muster ist klar: Web3 entfernt sich von reinen finanziellen Memes hin zu nutzungsorientierten Token, die koordiniert werden. Fluence positioniert sich als neutrale Koordinations-Ebene, auf der diese physischen Ressourcen für Entwickler nutzbar werden.
40
·
--
Manchmal ist der schwierigste Teil beim Aufbau von KI-Infrastruktur nicht das Modell, sondern die Auswahl der richtigen Hardware, um es zu betreiben.
Das ist etwas, das ich an dem, was @fluence is hier macht, schätze. Anstatt Entwickler im Unklaren zu lassen, welcher GPU-Typ zu ihrem Workload passt, machen sie es einfacher, Anwendungsfälle mit der passenden Rechenleistung zusammenzubringen.
Anstatt mehrere Rechenlösungen mühsam zusammenzuführen, ist die Idee ganz einfach: den Workload auswählen, die GPU auswählen und bereitstellen.
Für alle, die KI-Agenten entwickeln, Modelle trainieren oder Inferenz-Pipelines betreiben, kann diese Klarheit bei den Compute-Optionen eine Menge Versuchs- und Irrtumsschritte sparen.
Manchmal geht es bei besserer Infrastruktur nicht darum, noch mehr Tools hinzuzufügen, sondern darum, die richtigen leichter nutzbar zu machen.
🚀
👉
http://fluence.network
Manchmal ist der schwierigste Teil beim Aufbau von KI-Infrastruktur nicht das Modell, sondern die Auswahl der richtigen Hardware, um es zu betreiben.
Das ist etwas, das ich an dem, was @Fluence is hier macht, schätze. Anstatt Entwickler im Unklaren zu lassen, welcher GPU-Typ zu ihrem Workload passt, machen sie es einfacher, Anwendungsfälle mit der passenden Rechenleistung zusammenzubringen.
Anstatt mehrere Rechenlösungen mühsam zusammenzuführen, ist die Idee ganz einfach: den Workload auswählen, die GPU auswählen und bereitstellen.
Für alle, die KI-Agenten entwickeln, Modelle trainieren oder Inferenz-Pipelines betreiben, kann diese Klarheit bei den Compute-Optionen eine Menge Versuchs- und Irrtumsschritte sparen.
Manchmal geht es bei besserer Infrastruktur nicht darum, noch mehr Tools hinzuzufügen, sondern darum, die richtigen leichter nutzbar zu machen.
🚀
👉
http://fluence.network
Das ist etwas, das ich an dem, was @Fluence is hier macht, schätze. Anstatt Entwickler im Unklaren zu lassen, welcher GPU-Typ zu ihrem Workload passt, machen sie es einfacher, Anwendungsfälle mit der passenden Rechenleistung zusammenzubringen.
Anstatt mehrere Rechenlösungen mühsam zusammenzuführen, ist die Idee ganz einfach: den Workload auswählen, die GPU auswählen und bereitstellen.
Für alle, die KI-Agenten entwickeln, Modelle trainieren oder Inferenz-Pipelines betreiben, kann diese Klarheit bei den Compute-Optionen eine Menge Versuchs- und Irrtumsschritte sparen.
Manchmal geht es bei besserer Infrastruktur nicht darum, noch mehr Tools hinzuzufügen, sondern darum, die richtigen leichter nutzbar zu machen.
🚀
👉
http://fluence.network
75
·
--
Bullisch
Die Zukunft der KI-Infrastruktur ist endlich da — und sie heißt Fluence.
Wenn du jemals versucht hast, KI-Agents im großen Maßstab laufen zu lassen, weißt du bereits, wie groß der Aufwand ist. Man muss am Ende fünf verschiedene Compute-Produkte zusammensetzen, Vendor-Beziehungen über den gesamten Stack hinweg managen und zahlt trotzdem irgendwie mit jedem einzelnen Gigabyte Daten, das sich bewegt, viel zu viel. @fluence ändert das alles — und der Ansatz ist erfreulich unkompliziert.
Was Fluence eigentlich macht?
Fluence liefert KI-Entwicklern die Infrastruktur-Grundbausteine, die sie brauchen, um Agents zuverlässig auszuführen — und zwar alles an einem Ort. Keine Frankenstein-Stack-Bastelei mehr. Stattdessen bekommst du vier eng integrierte Bausteine, die alles abdecken — von der Logik bis zur Inferenz.
Diese Komponenten sind immer aktiv und für lange Laufzeiten gebaut, damit deine Agents nie im ungünstigsten Moment dunkel werden. On-Demand Inference (GPU) ist der clevere Teil. Anstatt rund um die Uhr Geld für GPU-Compute zu verbrennen, verbinden sich deine Agents nur dann mit GPU-Containern, wenn sie sie wirklich brauchen.
Du kannst sogar deine eigenen Modelle bereitstellen, um die API-Kosten zu senken und die Latenz zu reduzieren. Bezahle für das, was du nutzt — nicht für das, was untätig herumsitzt.
No Vendor Lock-In ist vielleicht das am wenigsten beachtete Feature auf dieser Liste. Fluence wird weltweit in Tier-3- und Tier-4-Rechenzentren bereitgestellt, sodass du Anbieter, Regionen und Hardware so kombinieren kannst, wie es für dich am besten passt.
Zero Egress Fees ist der Punkt, bei dem die meisten Entwickler zweimal hinschauen werden. KI-Agents bewegen enorme Datenmengen, und die meisten Cloud-Provider behandeln ausgehende Bandbreite wie ein Premium-Produkt. Fluence besteuert sie nicht. Die Bandbreite ist unbegrenzt, und die Preise sind pauschal — täglich für CPUs und stündlich für GPUs.
Mit nur 10,78 USD pro Monat für ein Setup mit 2 vCPUs, 4 GB RAM und 25 GB Speicher ist die Einstiegshürde wirklich niedrig. Das ist Infrastruktur-Preisgestaltung, die ernsthafte KI-Entwicklung für Builder zugänglich macht, die noch nicht von einer Series-B-Runde abgesichert sind.
Die ehrliche Erkenntnis: Fluence baut die Infrastruktur, die die Ära der KI-Agents wirklich braucht.
Die Zukunft der KI-Infrastruktur ist endlich da — und sie heißt Fluence.
Wenn du jemals versucht hast, KI-Agents im großen Maßstab laufen zu lassen, weißt du bereits, wie groß der Aufwand ist. Man muss am Ende fünf verschiedene Compute-Produkte zusammensetzen, Vendor-Beziehungen über den gesamten Stack hinweg managen und zahlt trotzdem irgendwie mit jedem einzelnen Gigabyte Daten, das sich bewegt, viel zu viel. @Fluence ändert das alles — und der Ansatz ist erfreulich unkompliziert.
Was Fluence eigentlich macht?
Fluence liefert KI-Entwicklern die Infrastruktur-Grundbausteine, die sie brauchen, um Agents zuverlässig auszuführen — und zwar alles an einem Ort. Keine Frankenstein-Stack-Bastelei mehr. Stattdessen bekommst du vier eng integrierte Bausteine, die alles abdecken — von der Logik bis zur Inferenz.
Diese Komponenten sind immer aktiv und für lange Laufzeiten gebaut, damit deine Agents nie im ungünstigsten Moment dunkel werden. On-Demand Inference (GPU) ist der clevere Teil. Anstatt rund um die Uhr Geld für GPU-Compute zu verbrennen, verbinden sich deine Agents nur dann mit GPU-Containern, wenn sie sie wirklich brauchen.
Du kannst sogar deine eigenen Modelle bereitstellen, um die API-Kosten zu senken und die Latenz zu reduzieren. Bezahle für das, was du nutzt — nicht für das, was untätig herumsitzt.
No Vendor Lock-In ist vielleicht das am wenigsten beachtete Feature auf dieser Liste. Fluence wird weltweit in Tier-3- und Tier-4-Rechenzentren bereitgestellt, sodass du Anbieter, Regionen und Hardware so kombinieren kannst, wie es für dich am besten passt.
Zero Egress Fees ist der Punkt, bei dem die meisten Entwickler zweimal hinschauen werden. KI-Agents bewegen enorme Datenmengen, und die meisten Cloud-Provider behandeln ausgehende Bandbreite wie ein Premium-Produkt. Fluence besteuert sie nicht. Die Bandbreite ist unbegrenzt, und die Preise sind pauschal — täglich für CPUs und stündlich für GPUs.
Mit nur 10,78 USD pro Monat für ein Setup mit 2 vCPUs, 4 GB RAM und 25 GB Speicher ist die Einstiegshürde wirklich niedrig. Das ist Infrastruktur-Preisgestaltung, die ernsthafte KI-Entwicklung für Builder zugänglich macht, die noch nicht von einer Series-B-Runde abgesichert sind.
Die ehrliche Erkenntnis: Fluence baut die Infrastruktur, die die Ära der KI-Agents wirklich braucht.
Wenn du jemals versucht hast, KI-Agents im großen Maßstab laufen zu lassen, weißt du bereits, wie groß der Aufwand ist. Man muss am Ende fünf verschiedene Compute-Produkte zusammensetzen, Vendor-Beziehungen über den gesamten Stack hinweg managen und zahlt trotzdem irgendwie mit jedem einzelnen Gigabyte Daten, das sich bewegt, viel zu viel. @Fluence ändert das alles — und der Ansatz ist erfreulich unkompliziert.
Was Fluence eigentlich macht?
Fluence liefert KI-Entwicklern die Infrastruktur-Grundbausteine, die sie brauchen, um Agents zuverlässig auszuführen — und zwar alles an einem Ort. Keine Frankenstein-Stack-Bastelei mehr. Stattdessen bekommst du vier eng integrierte Bausteine, die alles abdecken — von der Logik bis zur Inferenz.
Diese Komponenten sind immer aktiv und für lange Laufzeiten gebaut, damit deine Agents nie im ungünstigsten Moment dunkel werden. On-Demand Inference (GPU) ist der clevere Teil. Anstatt rund um die Uhr Geld für GPU-Compute zu verbrennen, verbinden sich deine Agents nur dann mit GPU-Containern, wenn sie sie wirklich brauchen.
Du kannst sogar deine eigenen Modelle bereitstellen, um die API-Kosten zu senken und die Latenz zu reduzieren. Bezahle für das, was du nutzt — nicht für das, was untätig herumsitzt.
No Vendor Lock-In ist vielleicht das am wenigsten beachtete Feature auf dieser Liste. Fluence wird weltweit in Tier-3- und Tier-4-Rechenzentren bereitgestellt, sodass du Anbieter, Regionen und Hardware so kombinieren kannst, wie es für dich am besten passt.
Zero Egress Fees ist der Punkt, bei dem die meisten Entwickler zweimal hinschauen werden. KI-Agents bewegen enorme Datenmengen, und die meisten Cloud-Provider behandeln ausgehende Bandbreite wie ein Premium-Produkt. Fluence besteuert sie nicht. Die Bandbreite ist unbegrenzt, und die Preise sind pauschal — täglich für CPUs und stündlich für GPUs.
Mit nur 10,78 USD pro Monat für ein Setup mit 2 vCPUs, 4 GB RAM und 25 GB Speicher ist die Einstiegshürde wirklich niedrig. Das ist Infrastruktur-Preisgestaltung, die ernsthafte KI-Entwicklung für Builder zugänglich macht, die noch nicht von einer Series-B-Runde abgesichert sind.
Die ehrliche Erkenntnis: Fluence baut die Infrastruktur, die die Ära der KI-Agents wirklich braucht.
62
·
--
Bullisch
☁ Was, wenn Ihre Cloud-Rechnung tatsächlich bezahlbar wäre?
Die meisten akzeptieren einfach, dass das Betreiben von Servern in der Cloud teuer ist. AWS stellt Ihnen Gebühren. DigitalOcean auch. Und Sie zahlen es einfach Monat für Monat, weil es ja keine Alternative gibt?
Fluence macht diese Frage jetzt deutlich interessanter zu beantworten.
So sehen die Zahlen tatsächlich aus – für eine Instanz mit 2 vCPU, 4 GB RAM und 25 GB Speicher:
🔸AWS nimmt jeden Monat $69,50 von Ihnen.
🔸DigitalOcean verlangt $42,00.
🔸Hetzner senkt das auf $17,60.
@fluence ? Nur $10,78.
Das ist kein Rundungsfehler. Das sind 84% Ersparnis im Vergleich zu AWS für exakt dieselben Instanz-Spezifikationen. Selbst gegenüber Hetzner – weithin bekannt als einer der budgetfreundlichsten Anbieter in diesem Bereich – liegt Fluence noch immer vorn.
Besonders überzeugend ist außerdem der Preisrechner, der direkt in die Startseite integriert ist. Sie wählen Ihren Instanztyp, schieben die Regler für zusätzlichen Speicher und RAM so, dass sie Ihren tatsächlichen Anforderungen entsprechen, und sehen, wie sich Ihre echten monatlichen Kosten live aktualisieren.
Für Entwickler, Startups und Indie-Builder, die es satt haben, dass Cloud-Rechnungen ihre Laufzeit auffressen, bevor ihr Produkt überhaupt Nutzer findet, ist das ein ernsthafter Blick wert.
Die dezentrale-Compute-Ära ist da – und offenbar kommt sie auch mit Belegen.
Besuchen Sie fl uence.network, um die Zahlen selbst durchzurechnen.
☁ Was, wenn Ihre Cloud-Rechnung tatsächlich bezahlbar wäre?
Die meisten akzeptieren einfach, dass das Betreiben von Servern in der Cloud teuer ist. AWS stellt Ihnen Gebühren. DigitalOcean auch. Und Sie zahlen es einfach Monat für Monat, weil es ja keine Alternative gibt?
Fluence macht diese Frage jetzt deutlich interessanter zu beantworten.
So sehen die Zahlen tatsächlich aus – für eine Instanz mit 2 vCPU, 4 GB RAM und 25 GB Speicher:
🔸AWS nimmt jeden Monat $69,50 von Ihnen.
🔸DigitalOcean verlangt $42,00.
🔸Hetzner senkt das auf $17,60.
@Fluence ? Nur $10,78.
Das ist kein Rundungsfehler. Das sind 84% Ersparnis im Vergleich zu AWS für exakt dieselben Instanz-Spezifikationen. Selbst gegenüber Hetzner – weithin bekannt als einer der budgetfreundlichsten Anbieter in diesem Bereich – liegt Fluence noch immer vorn.
Besonders überzeugend ist außerdem der Preisrechner, der direkt in die Startseite integriert ist. Sie wählen Ihren Instanztyp, schieben die Regler für zusätzlichen Speicher und RAM so, dass sie Ihren tatsächlichen Anforderungen entsprechen, und sehen, wie sich Ihre echten monatlichen Kosten live aktualisieren.
Für Entwickler, Startups und Indie-Builder, die es satt haben, dass Cloud-Rechnungen ihre Laufzeit auffressen, bevor ihr Produkt überhaupt Nutzer findet, ist das ein ernsthafter Blick wert.
Die dezentrale-Compute-Ära ist da – und offenbar kommt sie auch mit Belegen.
Besuchen Sie fl uence.network, um die Zahlen selbst durchzurechnen.
Die meisten akzeptieren einfach, dass das Betreiben von Servern in der Cloud teuer ist. AWS stellt Ihnen Gebühren. DigitalOcean auch. Und Sie zahlen es einfach Monat für Monat, weil es ja keine Alternative gibt?
Fluence macht diese Frage jetzt deutlich interessanter zu beantworten.
So sehen die Zahlen tatsächlich aus – für eine Instanz mit 2 vCPU, 4 GB RAM und 25 GB Speicher:
🔸AWS nimmt jeden Monat $69,50 von Ihnen.
🔸DigitalOcean verlangt $42,00.
🔸Hetzner senkt das auf $17,60.
@Fluence ? Nur $10,78.
Das ist kein Rundungsfehler. Das sind 84% Ersparnis im Vergleich zu AWS für exakt dieselben Instanz-Spezifikationen. Selbst gegenüber Hetzner – weithin bekannt als einer der budgetfreundlichsten Anbieter in diesem Bereich – liegt Fluence noch immer vorn.
Besonders überzeugend ist außerdem der Preisrechner, der direkt in die Startseite integriert ist. Sie wählen Ihren Instanztyp, schieben die Regler für zusätzlichen Speicher und RAM so, dass sie Ihren tatsächlichen Anforderungen entsprechen, und sehen, wie sich Ihre echten monatlichen Kosten live aktualisieren.
Für Entwickler, Startups und Indie-Builder, die es satt haben, dass Cloud-Rechnungen ihre Laufzeit auffressen, bevor ihr Produkt überhaupt Nutzer findet, ist das ein ernsthafter Blick wert.
Die dezentrale-Compute-Ära ist da – und offenbar kommt sie auch mit Belegen.
Besuchen Sie fl uence.network, um die Zahlen selbst durchzurechnen.
88
·
--
Warum von einem Riesen mieten, wenn du die ganze Welt anzapfen kannst?
Die Hyperscaler besitzen nicht die Zukunft des Rechnens, das Netzwerk tut es.
@fluence baut einen dezentralen GPU-Marktplatz, auf dem Teams Workloads über mehrere Anbieter starten, skalieren und verwalten können, ohne Lock-in, Aufschlag oder einen einzelnen Ausfallpunkt.
🔸Zugriff auf mehrere Anbieter in einer Schicht
🔸0x Anbieter-Lock-in
🔸Skalierung nach Bedarf
Erfahre, wie es funktioniert👉 fluence.network
Warum von einem Riesen mieten, wenn du die ganze Welt anzapfen kannst?
Die Hyperscaler besitzen nicht die Zukunft des Rechnens, das Netzwerk tut es.
@Fluence baut einen dezentralen GPU-Marktplatz, auf dem Teams Workloads über mehrere Anbieter starten, skalieren und verwalten können, ohne Lock-in, Aufschlag oder einen einzelnen Ausfallpunkt.
🔸Zugriff auf mehrere Anbieter in einer Schicht
🔸0x Anbieter-Lock-in
🔸Skalierung nach Bedarf
Erfahre, wie es funktioniert👉 fluence.network
Die Hyperscaler besitzen nicht die Zukunft des Rechnens, das Netzwerk tut es.
@Fluence baut einen dezentralen GPU-Marktplatz, auf dem Teams Workloads über mehrere Anbieter starten, skalieren und verwalten können, ohne Lock-in, Aufschlag oder einen einzelnen Ausfallpunkt.
🔸Zugriff auf mehrere Anbieter in einer Schicht
🔸0x Anbieter-Lock-in
🔸Skalierung nach Bedarf
Erfahre, wie es funktioniert👉 fluence.network
171
·
--
Bullisch
Wahrscheinlich zahlst du 3 bis 6x mehr als nötig für die Cloud.
Die meisten Entwickler starten einfach die nächstvertraute Instanz bei AWS oder DigitalOcean, ohne groß nachzudenken – und ehrlich? Die Cloud-Anbieter rechnen genau damit.
Die Preisseite ist mit Absicht ein Irrgarten.
Der Preisrechner von @fluence macht die Lücke peinlich deutlich sichtbar. Du findest ähnliche Spezifikationen und trotzdem völlig unterschiedliche Rechnungen.
Das sind 694 $ pro Jahr, die du gegenüber AWS sparst – nur bei einer Instanz mit 2 vCPU und 4 GB RAM. Wenn du das auf ein Team hochskalierst, das 10+ Server betreibt, schaust du auf ein echtes Ingenieursgehalt, das hier einfach auf dem Tisch liegt.
Der Rechner ermöglicht es dir, den Instanztyp zu konfigurieren, Speicher hinzuzufügen, den RAM aufzubohren und dabei zu beobachten, wie sich die Preise jedes Wettbewerbers in Echtzeit aktualisieren. Kein Anmelden, kein Sales-Call. Nur die Zahlen – kalt und klar.
Das ist eine Art Tool, die sich in den ersten fünf Minuten bereits bezahlt macht.
Wenn du wissen willst, wie du loslegst, besuche den Link unten
👉 fluence.network
Wahrscheinlich zahlst du 3 bis 6x mehr als nötig für die Cloud.
Die meisten Entwickler starten einfach die nächstvertraute Instanz bei AWS oder DigitalOcean, ohne groß nachzudenken – und ehrlich? Die Cloud-Anbieter rechnen genau damit.
Die Preisseite ist mit Absicht ein Irrgarten.
Der Preisrechner von @Fluence macht die Lücke peinlich deutlich sichtbar. Du findest ähnliche Spezifikationen und trotzdem völlig unterschiedliche Rechnungen.
Das sind 694 $ pro Jahr, die du gegenüber AWS sparst – nur bei einer Instanz mit 2 vCPU und 4 GB RAM. Wenn du das auf ein Team hochskalierst, das 10+ Server betreibt, schaust du auf ein echtes Ingenieursgehalt, das hier einfach auf dem Tisch liegt.
Der Rechner ermöglicht es dir, den Instanztyp zu konfigurieren, Speicher hinzuzufügen, den RAM aufzubohren und dabei zu beobachten, wie sich die Preise jedes Wettbewerbers in Echtzeit aktualisieren. Kein Anmelden, kein Sales-Call. Nur die Zahlen – kalt und klar.
Das ist eine Art Tool, die sich in den ersten fünf Minuten bereits bezahlt macht.
Wenn du wissen willst, wie du loslegst, besuche den Link unten
👉 fluence.network
Die meisten Entwickler starten einfach die nächstvertraute Instanz bei AWS oder DigitalOcean, ohne groß nachzudenken – und ehrlich? Die Cloud-Anbieter rechnen genau damit.
Die Preisseite ist mit Absicht ein Irrgarten.
Der Preisrechner von @Fluence macht die Lücke peinlich deutlich sichtbar. Du findest ähnliche Spezifikationen und trotzdem völlig unterschiedliche Rechnungen.
Das sind 694 $ pro Jahr, die du gegenüber AWS sparst – nur bei einer Instanz mit 2 vCPU und 4 GB RAM. Wenn du das auf ein Team hochskalierst, das 10+ Server betreibt, schaust du auf ein echtes Ingenieursgehalt, das hier einfach auf dem Tisch liegt.
Der Rechner ermöglicht es dir, den Instanztyp zu konfigurieren, Speicher hinzuzufügen, den RAM aufzubohren und dabei zu beobachten, wie sich die Preise jedes Wettbewerbers in Echtzeit aktualisieren. Kein Anmelden, kein Sales-Call. Nur die Zahlen – kalt und klar.
Das ist eine Art Tool, die sich in den ersten fünf Minuten bereits bezahlt macht.
Wenn du wissen willst, wie du loslegst, besuche den Link unten
👉 fluence.network
177
·
--
Bullisch
Cloud-Rechnungen sollten kein Glücksspiel sein.
@fluence Cloudless Virtual Servers drehen das Modell um: vorhersehbare tägliche Preise, die Möglichkeit, ein maximales Tagesbudget festzulegen, und unbegrenzte Bandbreite ohne Egress-Gebühren.
Keine langfristigen Bindungen, keine Überraschungsgebühren, einfach Unternehmensqualität-Computing auf dezentraler Infrastruktur.
Wenn du müde von traditionellen VPS-Preisen bist, so sieht cloudless Computing tatsächlich aus.
👉 http://fluence.network
Cloud-Rechnungen sollten kein Glücksspiel sein.
@Fluence Cloudless Virtual Servers drehen das Modell um: vorhersehbare tägliche Preise, die Möglichkeit, ein maximales Tagesbudget festzulegen, und unbegrenzte Bandbreite ohne Egress-Gebühren.
Keine langfristigen Bindungen, keine Überraschungsgebühren, einfach Unternehmensqualität-Computing auf dezentraler Infrastruktur.
Wenn du müde von traditionellen VPS-Preisen bist, so sieht cloudless Computing tatsächlich aus.
👉 http://fluence.network
@Fluence Cloudless Virtual Servers drehen das Modell um: vorhersehbare tägliche Preise, die Möglichkeit, ein maximales Tagesbudget festzulegen, und unbegrenzte Bandbreite ohne Egress-Gebühren.
Keine langfristigen Bindungen, keine Überraschungsgebühren, einfach Unternehmensqualität-Computing auf dezentraler Infrastruktur.
Wenn du müde von traditionellen VPS-Preisen bist, so sieht cloudless Computing tatsächlich aus.
👉 http://fluence.network
194
·
--
Bärisch
Lass uns über das Thema sprechen, über das niemand im Cloud-Computing sprechen will.
Du zahlst wahrscheinlich zu viel für deine Cloud-Infrastruktur, und das nicht gerade wenig.
Versteckte Datenübertragungsgebühren, Storage-Aufschläge, Überraschungsrechnungen am Ende des Monats.
Zentralisierte Cloud-Anbieter haben ganze Geschäftsmodelle um deine Verwirrung herum aufgebaut.
@fluence hat genug davon.
🔹 Bis zu 75% günstiger als zentrale Cloud-Anbieter
🔹 Transparente, vorhersehbare Preise, kein Rätselraten
🔹 Keine versteckten Gebühren für Datenübertragungen oder Speicher
🔹 Zahle NUR für die Rechenleistung, die du tatsächlich nutzt
Das ist kein Rabatt. Das ist ein grundsätzlich besseres Modell.
Wenn Dezentralisierung auf Infrastruktur trifft, ändert sich nur eines: alles. ⚡
👉 fluence.network
Lass uns über das Thema sprechen, über das niemand im Cloud-Computing sprechen will.
Du zahlst wahrscheinlich zu viel für deine Cloud-Infrastruktur, und das nicht gerade wenig.
Versteckte Datenübertragungsgebühren, Storage-Aufschläge, Überraschungsrechnungen am Ende des Monats.
Zentralisierte Cloud-Anbieter haben ganze Geschäftsmodelle um deine Verwirrung herum aufgebaut.
@Fluence hat genug davon.
🔹 Bis zu 75% günstiger als zentrale Cloud-Anbieter
🔹 Transparente, vorhersehbare Preise, kein Rätselraten
🔹 Keine versteckten Gebühren für Datenübertragungen oder Speicher
🔹 Zahle NUR für die Rechenleistung, die du tatsächlich nutzt
Das ist kein Rabatt. Das ist ein grundsätzlich besseres Modell.
Wenn Dezentralisierung auf Infrastruktur trifft, ändert sich nur eines: alles. ⚡
👉 fluence.network
Du zahlst wahrscheinlich zu viel für deine Cloud-Infrastruktur, und das nicht gerade wenig.
Versteckte Datenübertragungsgebühren, Storage-Aufschläge, Überraschungsrechnungen am Ende des Monats.
Zentralisierte Cloud-Anbieter haben ganze Geschäftsmodelle um deine Verwirrung herum aufgebaut.
@Fluence hat genug davon.
🔹 Bis zu 75% günstiger als zentrale Cloud-Anbieter
🔹 Transparente, vorhersehbare Preise, kein Rätselraten
🔹 Keine versteckten Gebühren für Datenübertragungen oder Speicher
🔹 Zahle NUR für die Rechenleistung, die du tatsächlich nutzt
Das ist kein Rabatt. Das ist ein grundsätzlich besseres Modell.
Wenn Dezentralisierung auf Infrastruktur trifft, ändert sich nur eines: alles. ⚡
👉 fluence.network
255
·
--
Deine KI-Infrastruktur sollte keine Geiselsituation sein.
SageMaker, Azure ML, hübsche Verpackungen um eine Anbieterfalle.
Migrationsschmerzen sind absichtlich, nicht zufällig.
Die Lösung? Auf Portabilität setzen.
Deploy auf @fluence Virtual Servers mit Standard-Docker-Containern & Infrastruktur als Code. Kein proprietärer Lock-in, keine Wechselgebühren.
Nur offene Protokolle, die es dir ermöglichen, dein Stack zu packen und zu bewegen, wann immer, wo immer.
Dezentralisierte Infrastruktur ist nicht nur ideologisch. Sie ist strategisch.
👉 fluence.network/virtual-servers
Deine KI-Infrastruktur sollte keine Geiselsituation sein.
SageMaker, Azure ML, hübsche Verpackungen um eine Anbieterfalle.
Migrationsschmerzen sind absichtlich, nicht zufällig.
Die Lösung? Auf Portabilität setzen.
Deploy auf @Fluence Virtual Servers mit Standard-Docker-Containern & Infrastruktur als Code. Kein proprietärer Lock-in, keine Wechselgebühren.
Nur offene Protokolle, die es dir ermöglichen, dein Stack zu packen und zu bewegen, wann immer, wo immer.
Dezentralisierte Infrastruktur ist nicht nur ideologisch. Sie ist strategisch.
👉 fluence.network/virtual-servers
SageMaker, Azure ML, hübsche Verpackungen um eine Anbieterfalle.
Migrationsschmerzen sind absichtlich, nicht zufällig.
Die Lösung? Auf Portabilität setzen.
Deploy auf @Fluence Virtual Servers mit Standard-Docker-Containern & Infrastruktur als Code. Kein proprietärer Lock-in, keine Wechselgebühren.
Nur offene Protokolle, die es dir ermöglichen, dein Stack zu packen und zu bewegen, wann immer, wo immer.
Dezentralisierte Infrastruktur ist nicht nur ideologisch. Sie ist strategisch.
👉 fluence.network/virtual-servers
176
·
--
Bullisch
Die Zukunft des Internets wird nicht von einer Handvoll Cloud-Anbieter abhängig sein, die die Infrastruktur kontrollieren.
Mit @fluence wird das Rechnen dezentralisiert, verifizierbar und für alle zugänglich.
Durch die Nutzung ungenutzter Kapazitäten von Rechenzentren weltweit schafft Fluence einen globalen Marktplatz für Rechenleistung.
Das Ergebnis?
⚡ Bis zu 80% günstigere Rechenleistung
🔐 Kryptographisch verifizierbare Ausführung
🌍 Ein zensurresistentes Netzwerk
Willkommen im Zeitalter des Cloudless Computing.
👉 http://fluence.network
Die Zukunft des Internets wird nicht von einer Handvoll Cloud-Anbieter abhängig sein, die die Infrastruktur kontrollieren.
Mit @Fluence wird das Rechnen dezentralisiert, verifizierbar und für alle zugänglich.
Durch die Nutzung ungenutzter Kapazitäten von Rechenzentren weltweit schafft Fluence einen globalen Marktplatz für Rechenleistung.
Das Ergebnis?
⚡ Bis zu 80% günstigere Rechenleistung
🔐 Kryptographisch verifizierbare Ausführung
🌍 Ein zensurresistentes Netzwerk
Willkommen im Zeitalter des Cloudless Computing.
👉 http://fluence.network
Mit @Fluence wird das Rechnen dezentralisiert, verifizierbar und für alle zugänglich.
Durch die Nutzung ungenutzter Kapazitäten von Rechenzentren weltweit schafft Fluence einen globalen Marktplatz für Rechenleistung.
Das Ergebnis?
⚡ Bis zu 80% günstigere Rechenleistung
🔐 Kryptographisch verifizierbare Ausführung
🌍 Ein zensurresistentes Netzwerk
Willkommen im Zeitalter des Cloudless Computing.
👉 http://fluence.network
171
·
--
Bullisch
Dezentralisierung ist nicht vollständig ohne Rechenleistung.
Wir haben Geld (Bitcoin) und Speicher (Filecoin) gelöst, aber die tatsächliche Rechenleistung hinter Apps ist immer noch in zentralisierten Clouds eingeschlossen.
@fluence öffnet diese Ebene, indem es einen globalen, dezentralen Compute-Marktplatz schafft, der von echten Rechenzentren betrieben wird.
Geringere Kosten, verifiable Ausführung und keinen einzelnen Kontrollpunkt. Das bringt Cloudless Computing auf den Tisch.
Dezentralisierung ist nicht vollständig ohne Rechenleistung.
Wir haben Geld (Bitcoin) und Speicher (Filecoin) gelöst, aber die tatsächliche Rechenleistung hinter Apps ist immer noch in zentralisierten Clouds eingeschlossen.
@Fluence öffnet diese Ebene, indem es einen globalen, dezentralen Compute-Marktplatz schafft, der von echten Rechenzentren betrieben wird.
Geringere Kosten, verifiable Ausführung und keinen einzelnen Kontrollpunkt. Das bringt Cloudless Computing auf den Tisch.
Wir haben Geld (Bitcoin) und Speicher (Filecoin) gelöst, aber die tatsächliche Rechenleistung hinter Apps ist immer noch in zentralisierten Clouds eingeschlossen.
@Fluence öffnet diese Ebene, indem es einen globalen, dezentralen Compute-Marktplatz schafft, der von echten Rechenzentren betrieben wird.
Geringere Kosten, verifiable Ausführung und keinen einzelnen Kontrollpunkt. Das bringt Cloudless Computing auf den Tisch.
338
·
--
Bullisch
Cloudless nach deinen Bedingungen ist nicht nur ein Slogan, es ist die Zukunft der Infrastruktur. ⚡
Mit @fluence erhalten Entwickler vorhersehbare Abrechnungen, keine Sperrfristen und die Freiheit, GPU-Workloads überall einfach zu deployen. Von der KI-Trainings bis hin zu skalierbaren Berechnungen bringt Fluence die Kontrolle zurück in die Hände der Builder.
Keine versteckten Kosten, keine Einschränkungen. Nur schnelle, flexible, dezentrale Berechnungen. 🌐🔥
Die Cloud-Ära war zentralisiert.
Die nächste Ära ist Cloudless.
Cloudless nach deinen Bedingungen ist nicht nur ein Slogan, es ist die Zukunft der Infrastruktur. ⚡
Mit @Fluence erhalten Entwickler vorhersehbare Abrechnungen, keine Sperrfristen und die Freiheit, GPU-Workloads überall einfach zu deployen. Von der KI-Trainings bis hin zu skalierbaren Berechnungen bringt Fluence die Kontrolle zurück in die Hände der Builder.
Keine versteckten Kosten, keine Einschränkungen. Nur schnelle, flexible, dezentrale Berechnungen. 🌐🔥
Die Cloud-Ära war zentralisiert.
Die nächste Ära ist Cloudless.
Mit @Fluence erhalten Entwickler vorhersehbare Abrechnungen, keine Sperrfristen und die Freiheit, GPU-Workloads überall einfach zu deployen. Von der KI-Trainings bis hin zu skalierbaren Berechnungen bringt Fluence die Kontrolle zurück in die Hände der Builder.
Keine versteckten Kosten, keine Einschränkungen. Nur schnelle, flexible, dezentrale Berechnungen. 🌐🔥
Die Cloud-Ära war zentralisiert.
Die nächste Ära ist Cloudless.
345
·
--
Die Leute fragen immer noch: „Was kann eigentlich auf @fluence laufen?“
Vielleicht ist die bessere Frage: „Was kann NICHT?“
KI-Workloads, Webhosting, API-Dienste, Blockchain-Knoten, Validatoren, Datenanalysen, Rendering.
Von CPU-intensiven Aufgaben bis hin zu GPU-unterstützten Workloads gibt Fluence Entwicklern die Freiheit, über mehrere Regionen hinweg zu deployen, ohne auf einen einzigen Cloud-Anbieter festgelegt zu sein.
Die Zukunft der Cloud-Infrastruktur ist nicht nur dezentralisiert.
Sie ist flexibel, skalierbar und für alles gebaut, was das Internet werden wird.
Die Leute fragen immer noch: „Was kann eigentlich auf @Fluence laufen?“
Vielleicht ist die bessere Frage: „Was kann NICHT?“
KI-Workloads, Webhosting, API-Dienste, Blockchain-Knoten, Validatoren, Datenanalysen, Rendering.
Von CPU-intensiven Aufgaben bis hin zu GPU-unterstützten Workloads gibt Fluence Entwicklern die Freiheit, über mehrere Regionen hinweg zu deployen, ohne auf einen einzigen Cloud-Anbieter festgelegt zu sein.
Die Zukunft der Cloud-Infrastruktur ist nicht nur dezentralisiert.
Sie ist flexibel, skalierbar und für alles gebaut, was das Internet werden wird.
Vielleicht ist die bessere Frage: „Was kann NICHT?“
KI-Workloads, Webhosting, API-Dienste, Blockchain-Knoten, Validatoren, Datenanalysen, Rendering.
Von CPU-intensiven Aufgaben bis hin zu GPU-unterstützten Workloads gibt Fluence Entwicklern die Freiheit, über mehrere Regionen hinweg zu deployen, ohne auf einen einzigen Cloud-Anbieter festgelegt zu sein.
Die Zukunft der Cloud-Infrastruktur ist nicht nur dezentralisiert.
Sie ist flexibel, skalierbar und für alles gebaut, was das Internet werden wird.
268
·
--
Bullisch
Denke an die Möglichkeiten, wenn das Rechnen transparent und verifizierbar wird.
KI-Modelle könnten nachweisen, welche Datensätze verwendet wurden.
Biotech-Forscher könnten sensible Daten analysieren, ohne auf zentrale Infrastruktur angewiesen zu sein.
Klimawissenschaftler könnten massive Datensätze mit voller Transparenz verarbeiten.
Das ist die Macht von @fluence 's Cloudless Computing, einem dezentralen Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, Offenheit, Sicherheit und Effizienz zurück in die Kerninfrastruktur des Internets zu bringen. 🚀
👉 fluence.network
Denke an die Möglichkeiten, wenn das Rechnen transparent und verifizierbar wird.
KI-Modelle könnten nachweisen, welche Datensätze verwendet wurden.
Biotech-Forscher könnten sensible Daten analysieren, ohne auf zentrale Infrastruktur angewiesen zu sein.
Klimawissenschaftler könnten massive Datensätze mit voller Transparenz verarbeiten.
Das ist die Macht von @Fluence 's Cloudless Computing, einem dezentralen Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, Offenheit, Sicherheit und Effizienz zurück in die Kerninfrastruktur des Internets zu bringen. 🚀
👉 fluence.network
KI-Modelle könnten nachweisen, welche Datensätze verwendet wurden.
Biotech-Forscher könnten sensible Daten analysieren, ohne auf zentrale Infrastruktur angewiesen zu sein.
Klimawissenschaftler könnten massive Datensätze mit voller Transparenz verarbeiten.
Das ist die Macht von @Fluence 's Cloudless Computing, einem dezentralen Netzwerk, das darauf ausgelegt ist, Offenheit, Sicherheit und Effizienz zurück in die Kerninfrastruktur des Internets zu bringen. 🚀
👉 fluence.network
1
162
·
--
Bullisch
Manchmal ist der schwierigste Teil beim Aufbau von KI-Infrastruktur nicht das Modell, sondern die Auswahl der richtigen Hardware, um es auszuführen.
Das ist etwas, was ich an dem schätze, was @fluence hier macht. Anstatt Entwicklern zu überlassen, zu raten, welche GPU zu ihrer Arbeitslast passt, haben sie es einfacher gemacht, Anwendungsfälle mit der richtigen Rechenleistung abzugleichen.
Anstatt mehrere Rechenlösungen zusammenzusetzen, ist die Idee einfach: wähle die Arbeitslast, pick die GPU und deploye.
Für alle, die KI-Agenten bauen, Modelle trainieren oder Inferenz-Pipelines betreiben, kann dieses Maß an Klarheit in Bezug auf Rechenoptionen viel Trial-and-Error sparen.
Manchmal geht es bei besserer Infrastruktur nicht darum, mehr Werkzeuge hinzuzufügen, sondern die richtigen einfacher zu nutzen.🚀
👉http://fluence.network
Manchmal ist der schwierigste Teil beim Aufbau von KI-Infrastruktur nicht das Modell, sondern die Auswahl der richtigen Hardware, um es auszuführen.
Das ist etwas, was ich an dem schätze, was @Fluence hier macht. Anstatt Entwicklern zu überlassen, zu raten, welche GPU zu ihrer Arbeitslast passt, haben sie es einfacher gemacht, Anwendungsfälle mit der richtigen Rechenleistung abzugleichen.
Anstatt mehrere Rechenlösungen zusammenzusetzen, ist die Idee einfach: wähle die Arbeitslast, pick die GPU und deploye.
Für alle, die KI-Agenten bauen, Modelle trainieren oder Inferenz-Pipelines betreiben, kann dieses Maß an Klarheit in Bezug auf Rechenoptionen viel Trial-and-Error sparen.
Manchmal geht es bei besserer Infrastruktur nicht darum, mehr Werkzeuge hinzuzufügen, sondern die richtigen einfacher zu nutzen.🚀
👉http://fluence.network
Das ist etwas, was ich an dem schätze, was @Fluence hier macht. Anstatt Entwicklern zu überlassen, zu raten, welche GPU zu ihrer Arbeitslast passt, haben sie es einfacher gemacht, Anwendungsfälle mit der richtigen Rechenleistung abzugleichen.
Anstatt mehrere Rechenlösungen zusammenzusetzen, ist die Idee einfach: wähle die Arbeitslast, pick die GPU und deploye.
Für alle, die KI-Agenten bauen, Modelle trainieren oder Inferenz-Pipelines betreiben, kann dieses Maß an Klarheit in Bezug auf Rechenoptionen viel Trial-and-Error sparen.
Manchmal geht es bei besserer Infrastruktur nicht darum, mehr Werkzeuge hinzuzufügen, sondern die richtigen einfacher zu nutzen.🚀
👉http://fluence.network
150
·
--
Bullisch
Sie wissen, dass Sie für die Cloud zu viel bezahlen. Sie wissen nur nicht, wie viel.
Ich habe die Zahlen für eine Standardkonfiguration mit 2 vCPU und 4 GB RAM durchgerechnet:
AWS: 69,50 $/Monat
DigitalOcean: 42,00 $/Monat
Hetzner: 17,60 $/Monat
Fluence: 10,78 $/Monat
Das ist kein Schreibfehler. Gleiche Spezifikationen, gleiche Arbeitslast. Nur ohne die Cloud-Steuer.
@fluence fordert Sie nicht auf, Leistung für den Preis zu opfern. Es ist DePIN-gestützte, unternehmensgerechte Berechnung mit unbegrenzter Bandbreite.
Keine versteckten Ausgaben, keine Überraschungsrechnungen.
Die eigentliche Frage ist nicht "Ist Fluence sicher genug?"
Es ist "Warum zahlen Sie immer noch 6x mehr?"
Probieren Sie ihren Kostenrechner, Sie könnten dieses Wochenende besser schlafen.
Sie wissen, dass Sie für die Cloud zu viel bezahlen. Sie wissen nur nicht, wie viel.
Ich habe die Zahlen für eine Standardkonfiguration mit 2 vCPU und 4 GB RAM durchgerechnet:
AWS: 69,50 $/Monat
DigitalOcean: 42,00 $/Monat
Hetzner: 17,60 $/Monat
Fluence: 10,78 $/Monat
Das ist kein Schreibfehler. Gleiche Spezifikationen, gleiche Arbeitslast. Nur ohne die Cloud-Steuer.
@Fluence fordert Sie nicht auf, Leistung für den Preis zu opfern. Es ist DePIN-gestützte, unternehmensgerechte Berechnung mit unbegrenzter Bandbreite.
Keine versteckten Ausgaben, keine Überraschungsrechnungen.
Die eigentliche Frage ist nicht "Ist Fluence sicher genug?"
Es ist "Warum zahlen Sie immer noch 6x mehr?"
Probieren Sie ihren Kostenrechner, Sie könnten dieses Wochenende besser schlafen.
Ich habe die Zahlen für eine Standardkonfiguration mit 2 vCPU und 4 GB RAM durchgerechnet:
AWS: 69,50 $/Monat
DigitalOcean: 42,00 $/Monat
Hetzner: 17,60 $/Monat
Fluence: 10,78 $/Monat
Das ist kein Schreibfehler. Gleiche Spezifikationen, gleiche Arbeitslast. Nur ohne die Cloud-Steuer.
@Fluence fordert Sie nicht auf, Leistung für den Preis zu opfern. Es ist DePIN-gestützte, unternehmensgerechte Berechnung mit unbegrenzter Bandbreite.
Keine versteckten Ausgaben, keine Überraschungsrechnungen.
Die eigentliche Frage ist nicht "Ist Fluence sicher genug?"
Es ist "Warum zahlen Sie immer noch 6x mehr?"
Probieren Sie ihren Kostenrechner, Sie könnten dieses Wochenende besser schlafen.
100
·
--
Bullisch
Das Warten hat ein Ende. @fluence hat gerade die Hüllen von einer brandneuen Website abgenommen, und diesmal ist der GPU-Zugriff nicht hinter Toren gesperrt, er ist vollständig für neue Benutzer geöffnet.
Hier ist, was real ist: Ab heute können Sie GPU-Container, Virtuelle Maschinen und Bare Metal-Deployments sofort über die Fluence-Konsole erstellen.
Kein Unternehmensumweg, keine versteckten Genehmigungen.
🌎 Der Umfang ist beeindruckend, über 1.400 GPUs verteilt auf 32 Regionen und 71 Rechenzentren weltweit.
Der Einstieg erfolgt in drei Schritten:
✅Registrieren Sie sich bei GitHub, Google oder E-Mail
✅Laden Sie Ihr Guthaben auf
✅Stellen Sie Ihre erste Arbeitslast bereit
Das ist kein Teaser, es ist live. Wenn Sie ernsthafte Rechenleistung benötigen, bleibt nur die Frage: Was werden Sie zuerst bauen?
👉 https://console.fluence.network/auth/sign-up
Das Warten hat ein Ende. @Fluence hat gerade die Hüllen von einer brandneuen Website abgenommen, und diesmal ist der GPU-Zugriff nicht hinter Toren gesperrt, er ist vollständig für neue Benutzer geöffnet.
Hier ist, was real ist: Ab heute können Sie GPU-Container, Virtuelle Maschinen und Bare Metal-Deployments sofort über die Fluence-Konsole erstellen.
Kein Unternehmensumweg, keine versteckten Genehmigungen.
🌎 Der Umfang ist beeindruckend, über 1.400 GPUs verteilt auf 32 Regionen und 71 Rechenzentren weltweit.
Der Einstieg erfolgt in drei Schritten:
✅Registrieren Sie sich bei GitHub, Google oder E-Mail
✅Laden Sie Ihr Guthaben auf
✅Stellen Sie Ihre erste Arbeitslast bereit
Das ist kein Teaser, es ist live. Wenn Sie ernsthafte Rechenleistung benötigen, bleibt nur die Frage: Was werden Sie zuerst bauen?
👉 https://console.fluence.network/auth/sign-up
Hier ist, was real ist: Ab heute können Sie GPU-Container, Virtuelle Maschinen und Bare Metal-Deployments sofort über die Fluence-Konsole erstellen.
Kein Unternehmensumweg, keine versteckten Genehmigungen.
🌎 Der Umfang ist beeindruckend, über 1.400 GPUs verteilt auf 32 Regionen und 71 Rechenzentren weltweit.
Der Einstieg erfolgt in drei Schritten:
✅Registrieren Sie sich bei GitHub, Google oder E-Mail
✅Laden Sie Ihr Guthaben auf
✅Stellen Sie Ihre erste Arbeitslast bereit
Das ist kein Teaser, es ist live. Wenn Sie ernsthafte Rechenleistung benötigen, bleibt nur die Frage: Was werden Sie zuerst bauen?
👉 https://console.fluence.network/auth/sign-up
1
73
·
--
Entbundelung des Internets: Warum die "cloudlose" Zukunft mehr ist als nur ein MemeWenn Sie in letzter Zeit den DePIN- und den dezentralen Compute-Bereich verfolgt haben, ist Ihnen wahrscheinlich aufgefallen, dass wir uns von "All-in-One"-Blockchains in Richtung eines modularen Stacks bewegen, bei dem jede Ressource (Bandbreite, Konnektivität, Informationen und Rechenleistung) ihr eigener Marktplatz ist.
Der Vergleich von Orchid ($OXT), Roam ($ROAM), Augur ($REP) und Fluence ($FLT) offenbart einen faszinierenden Bogen der Web3-Infrastruktur.
Hier ist, was aus den digitalen Schützengräben hervorsticht:
🧱 Vier Säulen, vier Ressourcen
Während all diese Projekte unter "Infrastruktur" fallen, lösen sie grundlegend unterschiedliche Engpässe:
Entbundelung des Internets: Warum die "cloudlose" Zukunft mehr ist als nur ein Meme
Wenn Sie in letzter Zeit den DePIN- und den dezentralen Compute-Bereich verfolgt haben, ist Ihnen wahrscheinlich aufgefallen, dass wir uns von "All-in-One"-Blockchains in Richtung eines modularen Stacks bewegen, bei dem jede Ressource (Bandbreite, Konnektivität, Informationen und Rechenleistung) ihr eigener Marktplatz ist.
Der Vergleich von Orchid ($OXT), Roam ($ROAM), Augur ($REP) und Fluence ($FLT) offenbart einen faszinierenden Bogen der Web3-Infrastruktur.
Hier ist, was aus den digitalen Schützengräben hervorsticht:
🧱 Vier Säulen, vier Ressourcen
Während all diese Projekte unter "Infrastruktur" fallen, lösen sie grundlegend unterschiedliche Engpässe:
Der Vergleich von Orchid ($OXT), Roam ($ROAM), Augur ($REP) und Fluence ($FLT) offenbart einen faszinierenden Bogen der Web3-Infrastruktur.
Hier ist, was aus den digitalen Schützengräben hervorsticht:
🧱 Vier Säulen, vier Ressourcen
Während all diese Projekte unter "Infrastruktur" fallen, lösen sie grundlegend unterschiedliche Engpässe:
1
394
Anmelden und weiter Inhalte entdecken
Krypto-Nutzer weltweit auf Binance Square kennenlernen
⚡️ Bleib in Sachen Krypto stets am Puls.
💬 Die weltgrößte Kryptobörse vertraut darauf.
👍 Erhalte verlässliche Einblicke von verifizierten Creators.
E-Mail-Adresse/Telefonnummer
Trendthemen
BinancePick
2.2M Aufrufe
123,466 Kommentare
Mach bei #Gewinnsaison mit: Prognostiziere Unternehmensergebnisse auf Binance Pick und teile deine Meinung auf Binance Square!
Binance Square Official
·384 Likes
·330.2k Aufrufe
EarningsSeason
4.7M Aufrufe
22,720 Kommentare
USQ3GDPAndSeptemberPCEDueNextWeek
41,577 Aufrufe
684 Kommentare