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Los agentes de IA necesitan capacidad de cómputo. Los mineros tienen GPU. Lo difícil es confiar en el intermediario.
SCDO verifica que el trabajo de GPU realmente se haya realizado y liquida cada tarea por llamada con SCDO x402 en USDC sobre Base. SCDO Agent Ledger conserva el registro firmado para ambas partes.
scdo.com.au
#AIAgents #GPU #DePIN #x402
Los agentes de IA necesitan capacidad de cómputo. Los mineros tienen GPU. Lo difícil es confiar en el intermediario.
SCDO verifica que el trabajo de GPU realmente se haya realizado y liquida cada tarea por llamada con SCDO x402 en USDC sobre Base. SCDO Agent Ledger conserva el registro firmado para ambas partes.
scdo.com.au
#AIAgents #GPU #DePIN #x402
SCDO verifica que el trabajo de GPU realmente se haya realizado y liquida cada tarea por llamada con SCDO x402 en USDC sobre Base. SCDO Agent Ledger conserva el registro firmado para ambas partes.
scdo.com.au
#AIAgents #GPU #DePIN #x402
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A partir del próximo mes, cada trabajo de GPU en la red de Aethir empezará a alimentar una quema diaria de $ATH .
La red anunció esta semana que, a partir de noviembre, quemará cada día una parte de las comisiones de la red. El panel de quema se activará con la primera quema. Más reservas de capacidad de cómputo, quemas mayores; las comisiones fijas pasan a ser variables, y la expansión de ACCELERATE incorpora centros de cómputo en Estados Unidos y Europa al mismo flujo.
La incertidumbre: nadie conoce la tasa de quema. Los detalles de la fórmula y los volúmenes reales de comisiones siguen siendo una incógnita; la propia red afirma que las comisiones pueden caer a cero en mercados débiles.
$ATH subió ~9.5% en 24 horas, hasta $0.00644, y está poniendo a prueba los $0.0068. El soporte está en $0.0060, la base previa al repunte; un cierre de 4 horas por debajo de $0.0060 pondría fin a la lectura de impulso. El riesgo real: la noticia tiene dos días, $ATH cotiza ~96% por debajo de su máximo de 2024 y hay 20B de un suministro máximo de 42B en circulación.
Anota estos niveles: $0.0060 define la lectura de impulso; $0.0068 es la prueba de ruptura. Si las quemas de noviembre superan las expectativas del mercado, ¿dónde encontrará ATH su verdadero techo? NFA. DYOR.
$ATH #Altcoins #Aethir #TokenBurn #GPU
A partir del próximo mes, cada trabajo de GPU en la red de Aethir empezará a alimentar una quema diaria de $ATH .
La red anunció esta semana que, a partir de noviembre, quemará cada día una parte de las comisiones de la red. El panel de quema se activará con la primera quema. Más reservas de capacidad de cómputo, quemas mayores; las comisiones fijas pasan a ser variables, y la expansión de ACCELERATE incorpora centros de cómputo en Estados Unidos y Europa al mismo flujo.
La incertidumbre: nadie conoce la tasa de quema. Los detalles de la fórmula y los volúmenes reales de comisiones siguen siendo una incógnita; la propia red afirma que las comisiones pueden caer a cero en mercados débiles.
$ATH subió ~9.5% en 24 horas, hasta $0.00644, y está poniendo a prueba los $0.0068. El soporte está en $0.0060, la base previa al repunte; un cierre de 4 horas por debajo de $0.0060 pondría fin a la lectura de impulso. El riesgo real: la noticia tiene dos días, $ATH cotiza ~96% por debajo de su máximo de 2024 y hay 20B de un suministro máximo de 42B en circulación.
Anota estos niveles: $0.0060 define la lectura de impulso; $0.0068 es la prueba de ruptura. Si las quemas de noviembre superan las expectativas del mercado, ¿dónde encontrará ATH su verdadero techo? NFA. DYOR.
$ATH #Altcoins #Aethir #TokenBurn #GPU
La red anunció esta semana que, a partir de noviembre, quemará cada día una parte de las comisiones de la red. El panel de quema se activará con la primera quema. Más reservas de capacidad de cómputo, quemas mayores; las comisiones fijas pasan a ser variables, y la expansión de ACCELERATE incorpora centros de cómputo en Estados Unidos y Europa al mismo flujo.
La incertidumbre: nadie conoce la tasa de quema. Los detalles de la fórmula y los volúmenes reales de comisiones siguen siendo una incógnita; la propia red afirma que las comisiones pueden caer a cero en mercados débiles.
$ATH subió ~9.5% en 24 horas, hasta $0.00644, y está poniendo a prueba los $0.0068. El soporte está en $0.0060, la base previa al repunte; un cierre de 4 horas por debajo de $0.0060 pondría fin a la lectura de impulso. El riesgo real: la noticia tiene dos días, $ATH cotiza ~96% por debajo de su máximo de 2024 y hay 20B de un suministro máximo de 42B en circulación.
Anota estos niveles: $0.0060 define la lectura de impulso; $0.0068 es la prueba de ruptura. Si las quemas de noviembre superan las expectativas del mercado, ¿dónde encontrará ATH su verdadero techo? NFA. DYOR.
$ATH #Altcoins #Aethir #TokenBurn #GPU
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$RENDER ¿Es la computación descentralizada con GPU la próxima gran oportunidad?
Render Network conecta la potencia de cómputo con creadores y cargas de trabajo relacionadas con la IA
La demanda de computación con GPU podría respaldar su narrativa a largo plazo, pero la competencia sigue siendo un factor clave
$RENDER #RenderCoin #ViralCOIN #TrendingCoin #GPU
{spot}(RENDERUSDT)
$RENDER ¿Es la computación descentralizada con GPU la próxima gran oportunidad?
Render Network conecta la potencia de cómputo con creadores y cargas de trabajo relacionadas con la IA
La demanda de computación con GPU podría respaldar su narrativa a largo plazo, pero la competencia sigue siendo un factor clave
$RENDER #RenderCoin #ViralCOIN #TrendingCoin #GPU
Render Network conecta la potencia de cómputo con creadores y cargas de trabajo relacionadas con la IA
La demanda de computación con GPU podría respaldar su narrativa a largo plazo, pero la competencia sigue siendo un factor clave
$RENDER #RenderCoin #ViralCOIN #TrendingCoin #GPU
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𝗖𝗼́𝗺𝗼 𝗿𝗲𝗱𝘂𝗰𝗶𝗿 𝗹𝗼𝘀 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗻𝘂𝗯𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗲𝗻 𝟯 𝗽𝗮𝘀𝗼𝘀:
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟭: 𝗩𝗲 𝗮 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗼𝗹𝗮 𝗱𝗲 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲
No vayas a AWS. Ve a http://fluence.ai/gpu
Conecta tu billetera y verás el panel de control.
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟮: 𝗔𝗹𝗾𝘂𝗶𝗹𝗮 𝗚𝗣𝗨, 𝗻𝗼 𝗹𝗮 𝗻𝘂𝗯𝗲
Haz clic en «Alquilar GPU».
Elige lo que necesitas: H100, A100, H200. Elige una ubicación cercana.
Fluence tiene más de 1400 GPU en 32 regiones. El precio ya es un 60 % más bajo que en AWS/GCP. Puedes ver el precio por hora en tiempo real.
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟯: 𝗣𝗮𝗴𝗮 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗰𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗹𝗮 𝘂𝘀𝗲𝘀
Iníciala, implementa tu modelo y entrénalo.
Cuando termines, APÁGALA.
Fluence cobra por segundo. Sin compromisos mensuales. Si la usas durante 2 horas, solo pagas esas 2 horas.
𝗬 𝗲𝘀𝗼 𝗲𝘀 𝘁𝗼𝗱𝗼.
Sin créditos, llamadas de ventas ni contratos empresariales.
Nube tradicional: pagas 3,50 $/h, incluso cuando está inactiva; eso son 2500 $/mes.
Fluence: pagas alrededor de 1,40 $/h y solo cuando está activa; eso equivale a unos 900 $/mes.
Reduces los costos en un 60 % porque:
1. Pagas menos por hora.
2. Pagas solo por el tiempo de uso activo.
#Fluence #GPU #DePIN #AI
𝗖𝗼́𝗺𝗼 𝗿𝗲𝗱𝘂𝗰𝗶𝗿 𝗹𝗼𝘀 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗻𝘂𝗯𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗲𝗻 𝟯 𝗽𝗮𝘀𝗼𝘀:
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟭: 𝗩𝗲 𝗮 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗼𝗹𝗮 𝗱𝗲 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲
No vayas a AWS. Ve a http://fluence.ai/gpu
Conecta tu billetera y verás el panel de control.
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟮: 𝗔𝗹𝗾𝘂𝗶𝗹𝗮 𝗚𝗣𝗨, 𝗻𝗼 𝗹𝗮 𝗻𝘂𝗯𝗲
Haz clic en «Alquilar GPU».
Elige lo que necesitas: H100, A100, H200. Elige una ubicación cercana.
Fluence tiene más de 1400 GPU en 32 regiones. El precio ya es un 60 % más bajo que en AWS/GCP. Puedes ver el precio por hora en tiempo real.
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟯: 𝗣𝗮𝗴𝗮 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗰𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗹𝗮 𝘂𝘀𝗲𝘀
Iníciala, implementa tu modelo y entrénalo.
Cuando termines, APÁGALA.
Fluence cobra por segundo. Sin compromisos mensuales. Si la usas durante 2 horas, solo pagas esas 2 horas.
𝗬 𝗲𝘀𝗼 𝗲𝘀 𝘁𝗼𝗱𝗼.
Sin créditos, llamadas de ventas ni contratos empresariales.
Nube tradicional: pagas 3,50 $/h, incluso cuando está inactiva; eso son 2500 $/mes.
Fluence: pagas alrededor de 1,40 $/h y solo cuando está activa; eso equivale a unos 900 $/mes.
Reduces los costos en un 60 % porque:
1. Pagas menos por hora.
2. Pagas solo por el tiempo de uso activo.
#Fluence #GPU #DePIN #AI
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟭: 𝗩𝗲 𝗮 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗼𝗹𝗮 𝗱𝗲 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲
No vayas a AWS. Ve a http://fluence.ai/gpu
Conecta tu billetera y verás el panel de control.
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟮: 𝗔𝗹𝗾𝘂𝗶𝗹𝗮 𝗚𝗣𝗨, 𝗻𝗼 𝗹𝗮 𝗻𝘂𝗯𝗲
Haz clic en «Alquilar GPU».
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Fluence tiene más de 1400 GPU en 32 regiones. El precio ya es un 60 % más bajo que en AWS/GCP. Puedes ver el precio por hora en tiempo real.
𝗣𝗮𝘀𝗼 𝟯: 𝗣𝗮𝗴𝗮 𝘀𝗼𝗹𝗼 𝗰𝘂𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗹𝗮 𝘂𝘀𝗲𝘀
Iníciala, implementa tu modelo y entrénalo.
Cuando termines, APÁGALA.
Fluence cobra por segundo. Sin compromisos mensuales. Si la usas durante 2 horas, solo pagas esas 2 horas.
𝗬 𝗲𝘀𝗼 𝗲𝘀 𝘁𝗼𝗱𝗼.
Sin créditos, llamadas de ventas ni contratos empresariales.
Nube tradicional: pagas 3,50 $/h, incluso cuando está inactiva; eso son 2500 $/mes.
Fluence: pagas alrededor de 1,40 $/h y solo cuando está activa; eso equivale a unos 900 $/mes.
Reduces los costos en un 60 % porque:
1. Pagas menos por hora.
2. Pagas solo por el tiempo de uso activo.
#Fluence #GPU #DePIN #AI
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La paradoja del aumento de los precios del alquiler de GPU y la bajada de los precios de los tokens de IAEn el mercado conviven dos señales: por un lado, los precios del alquiler de GPU y de capacidad de cómputo siguen siendo elevados, lo que indica que la demanda de entrenamiento e inferencia no ha desaparecido; por otro, los precios de algunos tokens o llamadas de IA están bajando debido a la competencia, lo que reduce los costes para los usuarios. A primera vista parece contradictorio, pero quizá refleje una realidad por niveles: «la infraestructura sigue tensionada, mientras que la guerra de precios ya ha comenzado en la capa de aplicaciones».
La lección para el mercado secundario es que los proveedores de infraestructura y las empresas de aplicaciones no deben meterse en el mismo saco. La escasez de capacidad de cómputo respalda la tesis de los equipos y la infraestructura en la nube; la bajada de los precios de los tokens, en cambio, pone a prueba los márgenes brutos y la diferenciación de las empresas de aplicaciones. Las declaraciones de ASML y TSMC esta semana aportarán más pruebas a esta distinción.
La paradoja del aumento de los precios del alquiler de GPU y la bajada de los precios de los tokens de IA
En el mercado conviven dos señales: por un lado, los precios del alquiler de GPU y de capacidad de cómputo siguen siendo elevados, lo que indica que la demanda de entrenamiento e inferencia no ha desaparecido; por otro, los precios de algunos tokens o llamadas de IA están bajando debido a la competencia, lo que reduce los costes para los usuarios. A primera vista parece contradictorio, pero quizá refleje una realidad por niveles: «la infraestructura sigue tensionada, mientras que la guerra de precios ya ha comenzado en la capa de aplicaciones».
La lección para el mercado secundario es que los proveedores de infraestructura y las empresas de aplicaciones no deben meterse en el mismo saco. La escasez de capacidad de cómputo respalda la tesis de los equipos y la infraestructura en la nube; la bajada de los precios de los tokens, en cambio, pone a prueba los márgenes brutos y la diferenciación de las empresas de aplicaciones. Las declaraciones de ASML y TSMC esta semana aportarán más pruebas a esta distinción.
La lección para el mercado secundario es que los proveedores de infraestructura y las empresas de aplicaciones no deben meterse en el mismo saco. La escasez de capacidad de cómputo respalda la tesis de los equipos y la infraestructura en la nube; la bajada de los precios de los tokens, en cambio, pone a prueba los márgenes brutos y la diferenciación de las empresas de aplicaciones. Las declaraciones de ASML y TSMC esta semana aportarán más pruebas a esta distinción.
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⚡ RENDER: Un enfoque diferente de la potencia informática
La computación de alto rendimiento es cada vez más importante para la inteligencia artificial, los gráficos y la creación de contenido digital.
Render Network se centra en conectar a quienes necesitan capacidad de procesamiento GPU con recursos informáticos disponibles.
Este modelo crea una interesante conexión entre la tecnología blockchain y la demanda de capacidad informática en el mundo real.
Su potencial a largo plazo depende del uso real de la red y de la competencia de los proveedores tradicionales de servicios en la nube.
La demanda de procesamiento gráfico podría impulsar el interés en las redes descentralizadas de computación.
Sin embargo, los inversores deben evaluar la economía del token y las actividades que generan ingresos reales.
Una historia tecnológica convincente aún necesita una adopción cuantificable.
💬 Hablemos: ¿Pueden las redes descentralizadas de GPU convertirse en una alternativa seria para determinadas cargas de trabajo informáticas?
#RENDER #GPU #ArtificialIntelligence #cryptouniverseofficial
⚡ RENDER: Un enfoque diferente de la potencia informática
La computación de alto rendimiento es cada vez más importante para la inteligencia artificial, los gráficos y la creación de contenido digital.
Render Network se centra en conectar a quienes necesitan capacidad de procesamiento GPU con recursos informáticos disponibles.
Este modelo crea una interesante conexión entre la tecnología blockchain y la demanda de capacidad informática en el mundo real.
Su potencial a largo plazo depende del uso real de la red y de la competencia de los proveedores tradicionales de servicios en la nube.
La demanda de procesamiento gráfico podría impulsar el interés en las redes descentralizadas de computación.
Sin embargo, los inversores deben evaluar la economía del token y las actividades que generan ingresos reales.
Una historia tecnológica convincente aún necesita una adopción cuantificable.
💬 Hablemos: ¿Pueden las redes descentralizadas de GPU convertirse en una alternativa seria para determinadas cargas de trabajo informáticas?
#RENDER #GPU #ArtificialIntelligence #cryptouniverseofficial
La computación de alto rendimiento es cada vez más importante para la inteligencia artificial, los gráficos y la creación de contenido digital.
Render Network se centra en conectar a quienes necesitan capacidad de procesamiento GPU con recursos informáticos disponibles.
Este modelo crea una interesante conexión entre la tecnología blockchain y la demanda de capacidad informática en el mundo real.
Su potencial a largo plazo depende del uso real de la red y de la competencia de los proveedores tradicionales de servicios en la nube.
La demanda de procesamiento gráfico podría impulsar el interés en las redes descentralizadas de computación.
Sin embargo, los inversores deben evaluar la economía del token y las actividades que generan ingresos reales.
Una historia tecnológica convincente aún necesita una adopción cuantificable.
💬 Hablemos: ¿Pueden las redes descentralizadas de GPU convertirse en una alternativa seria para determinadas cargas de trabajo informáticas?
#RENDER #GPU #ArtificialIntelligence #cryptouniverseofficial
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¡Encontramos a The Next Web! Nvidia invierte en GMI Cloud, que acaba de recaudar aproximadamente 668 millones de dólares — de los cuales la participación de la Serie B es de unos 223 millones (ARCHIV lidera la ronda), además de una línea de crédito de aproximadamente 445 millones liderada por CTBC.
La empresa afirma que los ingresos recurrentes anuales contratados (contracted ARR) ya superan los 600 millones de dólares, lo que supone más de 9 veces respecto al cierre de 2025; la plataforma de inferencia procesa alrededor de 4 billones de tokens por semana. El dinero se usará para ampliar la capacidad de producción de GPU en EE. UU., Taiwán y la región de Asia-Pacífico. Entre sus clientes se incluyen Fireworks, OpenRouter, Nous Research, etc.
El “Information News” también escribió que es una de las pocas siete empresas que construyen la nube siguiendo totalmente las especificaciones de Nvidia. Este pozo de capacidad informática sigue perforándose hacia abajo, y cada vez más profundo.
#AI #GPU #GMICloud $NVDA
¡Encontramos a The Next Web! Nvidia invierte en GMI Cloud, que acaba de recaudar aproximadamente 668 millones de dólares — de los cuales la participación de la Serie B es de unos 223 millones (ARCHIV lidera la ronda), además de una línea de crédito de aproximadamente 445 millones liderada por CTBC.
La empresa afirma que los ingresos recurrentes anuales contratados (contracted ARR) ya superan los 600 millones de dólares, lo que supone más de 9 veces respecto al cierre de 2025; la plataforma de inferencia procesa alrededor de 4 billones de tokens por semana. El dinero se usará para ampliar la capacidad de producción de GPU en EE. UU., Taiwán y la región de Asia-Pacífico. Entre sus clientes se incluyen Fireworks, OpenRouter, Nous Research, etc.
El “Information News” también escribió que es una de las pocas siete empresas que construyen la nube siguiendo totalmente las especificaciones de Nvidia. Este pozo de capacidad informática sigue perforándose hacia abajo, y cada vez más profundo.
#AI #GPU #GMICloud $NVDA
La empresa afirma que los ingresos recurrentes anuales contratados (contracted ARR) ya superan los 600 millones de dólares, lo que supone más de 9 veces respecto al cierre de 2025; la plataforma de inferencia procesa alrededor de 4 billones de tokens por semana. El dinero se usará para ampliar la capacidad de producción de GPU en EE. UU., Taiwán y la región de Asia-Pacífico. Entre sus clientes se incluyen Fireworks, OpenRouter, Nous Research, etc.
El “Information News” también escribió que es una de las pocas siete empresas que construyen la nube siguiendo totalmente las especificaciones de Nvidia. Este pozo de capacidad informática sigue perforándose hacia abajo, y cada vez más profundo.
#AI #GPU #GMICloud $NVDA
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Por qué las acciones de Nvidia (NVDA) siguen disparándoseLas acciones de Nvidia ($NVDA.US ) siguen subiendo principalmente debido a su casi monopolio en el hardware de computación de alto rendimiento que impulsa la IA generativa.
Los impulsores clave incluyen:
• Demanda sin precedentes en centros de datos: los proveedores de la nube y los desarrolladores de IA siguen comprando las GPU de Nvidia más rápido de lo que los proveedores pueden fabricarlas, superando de forma constante las expectativas de ingresos.
• El foso de software CUDA: los desarrolladores crean software de IA en la arquitectura propietaria CUDA de Nvidia, lo que dificulta y encarece para los clientes cambiarse a chips de la competencia.
Por qué las acciones de Nvidia (NVDA) siguen disparándose
Las acciones de Nvidia ($NVDA.US ) siguen subiendo principalmente debido a su casi monopolio en el hardware de computación de alto rendimiento que impulsa la IA generativa.
Los impulsores clave incluyen:
• Demanda sin precedentes en centros de datos: los proveedores de la nube y los desarrolladores de IA siguen comprando las GPU de Nvidia más rápido de lo que los proveedores pueden fabricarlas, superando de forma constante las expectativas de ingresos.
• El foso de software CUDA: los desarrolladores crean software de IA en la arquitectura propietaria CUDA de Nvidia, lo que dificulta y encarece para los clientes cambiarse a chips de la competencia.
Los impulsores clave incluyen:
• Demanda sin precedentes en centros de datos: los proveedores de la nube y los desarrolladores de IA siguen comprando las GPU de Nvidia más rápido de lo que los proveedores pueden fabricarlas, superando de forma constante las expectativas de ingresos.
• El foso de software CUDA: los desarrolladores crean software de IA en la arquitectura propietaria CUDA de Nvidia, lo que dificulta y encarece para los clientes cambiarse a chips de la competencia.
NVDA+0,25 %
NVDAUS-0,64 %
2
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🚨 Noticias | La empresa Cornelis reúne 205 millones de dólares para competir con Nvidia en redes de inteligencia artificial
La empresa Cornelis, especializada en tecnologías de redes de inteligencia artificial, anunció la finalización de una ronda de financiación por valor de 205 millones de dólares liderada por IAG Capital Partners.
La compañía, que se separó de Intel en 2020, desarrolla tecnologías que ayudan a los chips de inteligencia artificial a comunicarse con mayor eficiencia, y lanzó el producto Active Compute Fabric para abordar el problema del tiempo desperdiciado de las unidades GPU mientras esperan la llegada de los datos.
Cornelis se apoya en una arquitectura de redes abiertas que permite a los clientes usar una variedad de unidades GPU y aceleradores, en un intento por competir con el ecosistema de Nvidia, relativamente cerrado y optimizado en torno a su hardware y software.
📌 Cipher Vault: La competencia en la arquitectura de la inteligencia artificial ya no se centra solo en la potencia de la GPU, sino que se extiende a las redes, la transferencia de datos y la eficiencia de toda la infraestructura.
#AI #Nvidia #GPU #Tech #Crypto
🚨 Noticias | La empresa Cornelis reúne 205 millones de dólares para competir con Nvidia en redes de inteligencia artificial
La empresa Cornelis, especializada en tecnologías de redes de inteligencia artificial, anunció la finalización de una ronda de financiación por valor de 205 millones de dólares liderada por IAG Capital Partners.
La compañía, que se separó de Intel en 2020, desarrolla tecnologías que ayudan a los chips de inteligencia artificial a comunicarse con mayor eficiencia, y lanzó el producto Active Compute Fabric para abordar el problema del tiempo desperdiciado de las unidades GPU mientras esperan la llegada de los datos.
Cornelis se apoya en una arquitectura de redes abiertas que permite a los clientes usar una variedad de unidades GPU y aceleradores, en un intento por competir con el ecosistema de Nvidia, relativamente cerrado y optimizado en torno a su hardware y software.
📌 Cipher Vault: La competencia en la arquitectura de la inteligencia artificial ya no se centra solo en la potencia de la GPU, sino que se extiende a las redes, la transferencia de datos y la eficiencia de toda la infraestructura.
#AI #Nvidia #GPU #Tech #Crypto
La empresa Cornelis, especializada en tecnologías de redes de inteligencia artificial, anunció la finalización de una ronda de financiación por valor de 205 millones de dólares liderada por IAG Capital Partners.
La compañía, que se separó de Intel en 2020, desarrolla tecnologías que ayudan a los chips de inteligencia artificial a comunicarse con mayor eficiencia, y lanzó el producto Active Compute Fabric para abordar el problema del tiempo desperdiciado de las unidades GPU mientras esperan la llegada de los datos.
Cornelis se apoya en una arquitectura de redes abiertas que permite a los clientes usar una variedad de unidades GPU y aceleradores, en un intento por competir con el ecosistema de Nvidia, relativamente cerrado y optimizado en torno a su hardware y software.
📌 Cipher Vault: La competencia en la arquitectura de la inteligencia artificial ya no se centra solo en la potencia de la GPU, sino que se extiende a las redes, la transferencia de datos y la eficiencia de toda la infraestructura.
#AI #Nvidia #GPU #Tech #Crypto
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🔥 ÚLTIMO: Intercontinental Exchange se adentra más en los mercados de IA ⚡🤖
¿Qué está pasando?
• ICE, la empresa matriz de la Bolsa de Valores de Nueva York, planea lanzar futuros de potencia computacional $ZEC
• Contratos vinculados a costos de infraestructura de GPU e IA $WLD
• Crearía mercados negociables en torno a la demanda de computación de IA $LTC
• La infraestructura de IA se está convirtiendo cada vez más en una clase de activos financieros
Lo que esto sugiere:
• La computación de IA está evolucionando hacia una mercancía estratégica
• Los mercados financieros se están preparando para un crecimiento masivo de la infraestructura de IA
• La escasez de GPU y el precio de la computación se están convirtiendo en riesgos cubribles
Contexto:
• Las empresas de IA enfrentan una demanda creciente de chips, capacidad en la nube y electricidad
• Los mercados de futuros podrían ayudar a las empresas a gestionar la volatilidad en los costos de computación similar a la energía o las materias primas
📊 Conclusión del mercado:
Optimista para la narrativa de infraestructura de IA. La creación de futuros de computación señala que Wall Street ve cada vez más la potencia de procesamiento de IA como infraestructura económica clave con demanda institucional a largo plazo.
#ICE #AI #GPU
🔥 ÚLTIMO: Intercontinental Exchange se adentra más en los mercados de IA ⚡🤖
¿Qué está pasando?
• ICE, la empresa matriz de la Bolsa de Valores de Nueva York, planea lanzar futuros de potencia computacional $ZEC
• Contratos vinculados a costos de infraestructura de GPU e IA $WLD
• Crearía mercados negociables en torno a la demanda de computación de IA $LTC
• La infraestructura de IA se está convirtiendo cada vez más en una clase de activos financieros
Lo que esto sugiere:
• La computación de IA está evolucionando hacia una mercancía estratégica
• Los mercados financieros se están preparando para un crecimiento masivo de la infraestructura de IA
• La escasez de GPU y el precio de la computación se están convirtiendo en riesgos cubribles
Contexto:
• Las empresas de IA enfrentan una demanda creciente de chips, capacidad en la nube y electricidad
• Los mercados de futuros podrían ayudar a las empresas a gestionar la volatilidad en los costos de computación similar a la energía o las materias primas
📊 Conclusión del mercado:
Optimista para la narrativa de infraestructura de IA. La creación de futuros de computación señala que Wall Street ve cada vez más la potencia de procesamiento de IA como infraestructura económica clave con demanda institucional a largo plazo.
#ICE #AI #GPU
¿Qué está pasando?
• ICE, la empresa matriz de la Bolsa de Valores de Nueva York, planea lanzar futuros de potencia computacional $ZEC
• Contratos vinculados a costos de infraestructura de GPU e IA $WLD
• Crearía mercados negociables en torno a la demanda de computación de IA $LTC
• La infraestructura de IA se está convirtiendo cada vez más en una clase de activos financieros
Lo que esto sugiere:
• La computación de IA está evolucionando hacia una mercancía estratégica
• Los mercados financieros se están preparando para un crecimiento masivo de la infraestructura de IA
• La escasez de GPU y el precio de la computación se están convirtiendo en riesgos cubribles
Contexto:
• Las empresas de IA enfrentan una demanda creciente de chips, capacidad en la nube y electricidad
• Los mercados de futuros podrían ayudar a las empresas a gestionar la volatilidad en los costos de computación similar a la energía o las materias primas
📊 Conclusión del mercado:
Optimista para la narrativa de infraestructura de IA. La creación de futuros de computación señala que Wall Street ve cada vez más la potencia de procesamiento de IA como infraestructura económica clave con demanda institucional a largo plazo.
#ICE #AI #GPU
1.8k
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La Universidad de Columbia, a 5000 millas de distancia, está entrenando AI de forma remota con HIVE en la vieja tarjeta A40 en Paraguay, y el rendimiento está igualando al H100. Para los viejos mineros, este lote de "basura electrónica" se volvió atractivo de repente, y las acciones subieron directamente a dos dígitos. Si esta narrativa de poder de cómputo bajo costo remoto se concreta, el sueño de convertir minas en fábricas de AI podría extenderse unos días más. Sin embargo, la batalla por las A40 en el futuro sigue siendo una estrategia de marketing, habrá que ver si la próxima ola de pedidos sigue el ritmo. #AI #GPU $HIVE
{future}(HIVEUSDT)
La Universidad de Columbia, a 5000 millas de distancia, está entrenando AI de forma remota con HIVE en la vieja tarjeta A40 en Paraguay, y el rendimiento está igualando al H100. Para los viejos mineros, este lote de "basura electrónica" se volvió atractivo de repente, y las acciones subieron directamente a dos dígitos. Si esta narrativa de poder de cómputo bajo costo remoto se concreta, el sueño de convertir minas en fábricas de AI podría extenderse unos días más. Sin embargo, la batalla por las A40 en el futuro sigue siendo una estrategia de marketing, habrá que ver si la próxima ola de pedidos sigue el ritmo. #AI #GPU $HIVE
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$RNDR CAÍDAS DE DROPS ANTE LA BAJA DE LOS PRECIOS DE ALQUILER DE GPU – LA ADOPCIÓN DE IA IMPULSA LA DEMANDA DE CÓMPUTO 🔥
Los datos recientes de Silicon Data muestran un patrón claro: los modelos de código abierto y de bajo coste están reduciendo los precios de alquiler spot de GPU H100 y empujando los índices del precio de los tokens a la baja.
Sin embargo, esto no es una señal de debilitamiento de la demanda de IA. De hecho, la migración a modelos más eficientes está aumentando el consumo computacional total, lo que sostiene la necesidad de GPU de gama alta. El mercado está reajustando el sentimiento a corto plazo, mientras que la tendencia subyacente sigue siendo alcista para los activos de cómputo.
¿Estás viendo esta caída como una oportunidad de compra o esperando un soporte más claro?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#RNDR #AITokens #GPU #CryptoAnalysis
🔥
$RNDR CAÍDAS DE DROPS ANTE LA BAJA DE LOS PRECIOS DE ALQUILER DE GPU – LA ADOPCIÓN DE IA IMPULSA LA DEMANDA DE CÓMPUTO 🔥
Los datos recientes de Silicon Data muestran un patrón claro: los modelos de código abierto y de bajo coste están reduciendo los precios de alquiler spot de GPU H100 y empujando los índices del precio de los tokens a la baja.
Sin embargo, esto no es una señal de debilitamiento de la demanda de IA. De hecho, la migración a modelos más eficientes está aumentando el consumo computacional total, lo que sostiene la necesidad de GPU de gama alta. El mercado está reajustando el sentimiento a corto plazo, mientras que la tendencia subyacente sigue siendo alcista para los activos de cómputo.
¿Estás viendo esta caída como una oportunidad de compra o esperando un soporte más claro?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#RNDR #AITokens #GPU #CryptoAnalysis
🔥
Los datos recientes de Silicon Data muestran un patrón claro: los modelos de código abierto y de bajo coste están reduciendo los precios de alquiler spot de GPU H100 y empujando los índices del precio de los tokens a la baja.
Sin embargo, esto no es una señal de debilitamiento de la demanda de IA. De hecho, la migración a modelos más eficientes está aumentando el consumo computacional total, lo que sostiene la necesidad de GPU de gama alta. El mercado está reajustando el sentimiento a corto plazo, mientras que la tendencia subyacente sigue siendo alcista para los activos de cómputo.
¿Estás viendo esta caída como una oportunidad de compra o esperando un soporte más claro?
No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.
#RNDR #AITokens #GPU #CryptoAnalysis
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1、Contexto
Hoy el mercado está discutiendo sobre "el rebote en los precios de alquiler de GPUs de alta gama como el H100 y la escasez de poder de cómputo spot". Sin embargo, el juicio de Bin indica que el enfoque principal no es simplemente un aumento de precios a corto plazo, sino que el poder de cómputo de alta gama está entrando en una fase de "escasez estructural". La demanda actual ya no depende únicamente del entrenamiento de modelos grandes, sino que escenarios como AI Agents, trading cuantitativo y servicios de inferencia, que son más orientados a operaciones continuas, están convirtiéndose en necesidades esenciales. Especialmente para las instituciones, el poder de cómputo ha pasado de ser un gasto opcional a un recurso básico de producción, disminuyendo la sensibilidad al precio, lo que ha hecho que la elasticidad del mercado de alquiler de GPUs se reduzca notablemente. 🤖
2、Análisis Clave
Desde la perspectiva de la oferta, el H100 es un activo de poder de cómputo general de alto rendimiento, donde el ciclo de compra, el ciclo de despliegue, la infraestructura del centro de datos, y los recursos de energía y red limitarán la velocidad de expansión a corto plazo. Incluso si hay nueva capital entrando en el mercado, será difícil aliviar rápidamente la escasez de tarjetas de alta gama. Por lo tanto, el rebote de precios no es solo impulsado por la emoción, sino que refleja una liberación lenta de la oferta de poder de cómputo de alta gama.
Desde la perspectiva de la demanda, el aspecto más notable de esta subida es la mejora en la "calidad de la demanda". Los AI Agents requieren inferencias estables y concurrencia de múltiples tareas, mientras que el trading cuantitativo valora más la baja latencia y la capacidad de cálculo continuo; estos clientes suelen valorar la disponibilidad de recursos y la estabilidad del servicio más que simplemente presionar para bajar el precio del alquiler. En otras palabras, la demanda está pasando de "compras experimentales" a "compromisos operativos", lo que reforzará la prima de recursos de poder de cómputo de alta calidad.
Además, el mercado no subestima la cantidad total de poder de cómputo, sino la proporción de poder de cómputo de alta gama que se puede utilizar directamente en escenarios de alto valor. Las GPUs de gama media a baja no pueden reemplazar las ventajas del H100 en eficiencia de entrenamiento, inferencia y relación de consumo de energía, por lo que "tener una tarjeta" y "tener una tarjeta de alta gama disponible" son dos cosas diferentes. Este es también el clave para que se establezca la escasez estructural.
3、Impacto en el Mercado
Para la cadena de la industria de AI, el fortalecimiento de los precios de las GPUs de alta gama podría seguir beneficiando el alquiler de poder de cómputo, IDC, refrigeración líquida, servidores y conectividad de alta velocidad, entre otras direcciones. Para los equipos emergentes que dependen del poder de cómputo externo, la presión de costos aumentará, y la industria podría concentrarse aún más en las plataformas líderes. Para los fondos del mercado secundario, si la escasez de poder de cómputo de alta gama persiste, la lógica de valoración de los conceptos relacionados podría cambiar de "impulsada por temas" a "impulsada por validación de desempeño".
En el mercado de criptomonedas, este cambio también merece atención. La competencia por el poder de cómputo entre AI y trading cuantitativo podría aumentar la temperatura de la discusión sobre GPUs, redes de poder de cómputo y computación distribuida. Pero los inversores también deben mantenerse objetivos: el aumento en los precios del poder de cómputo no necesariamente se traduce en un aumento generalizado de todos los tokens o conceptos relacionados; los que realmente se beneficiarán son los proyectos con capacidad de integración de recursos, capacidad de entrega y órdenes de demanda estables.
4、Conclusión
En resumen, la señal que emite esta noticia hoy es que el mercado de GPUs de alta gama está pasando de fluctuaciones cíclicas a una tensión estructural bajo un desajuste entre oferta y demanda. Si las aplicaciones de AI continúan implementándose y la demanda institucional se mantiene rígida, el centro de precios del poder de cómputo podría seguir teniendo soporte. A corto plazo, el enfoque del mercado estará en la velocidad de recuperación de la oferta spot; a medio plazo, quien logre dominar el poder de cómputo de alta gama será quien más probabilidades tenga de dominar la competencia en la comercialización de AI. 📈
#AI #GPU #crypto
1、Contexto
Hoy el mercado está discutiendo sobre "el rebote en los precios de alquiler de GPUs de alta gama como el H100 y la escasez de poder de cómputo spot". Sin embargo, el juicio de Bin indica que el enfoque principal no es simplemente un aumento de precios a corto plazo, sino que el poder de cómputo de alta gama está entrando en una fase de "escasez estructural". La demanda actual ya no depende únicamente del entrenamiento de modelos grandes, sino que escenarios como AI Agents, trading cuantitativo y servicios de inferencia, que son más orientados a operaciones continuas, están convirtiéndose en necesidades esenciales. Especialmente para las instituciones, el poder de cómputo ha pasado de ser un gasto opcional a un recurso básico de producción, disminuyendo la sensibilidad al precio, lo que ha hecho que la elasticidad del mercado de alquiler de GPUs se reduzca notablemente. 🤖
2、Análisis Clave
Desde la perspectiva de la oferta, el H100 es un activo de poder de cómputo general de alto rendimiento, donde el ciclo de compra, el ciclo de despliegue, la infraestructura del centro de datos, y los recursos de energía y red limitarán la velocidad de expansión a corto plazo. Incluso si hay nueva capital entrando en el mercado, será difícil aliviar rápidamente la escasez de tarjetas de alta gama. Por lo tanto, el rebote de precios no es solo impulsado por la emoción, sino que refleja una liberación lenta de la oferta de poder de cómputo de alta gama.
Desde la perspectiva de la demanda, el aspecto más notable de esta subida es la mejora en la "calidad de la demanda". Los AI Agents requieren inferencias estables y concurrencia de múltiples tareas, mientras que el trading cuantitativo valora más la baja latencia y la capacidad de cálculo continuo; estos clientes suelen valorar la disponibilidad de recursos y la estabilidad del servicio más que simplemente presionar para bajar el precio del alquiler. En otras palabras, la demanda está pasando de "compras experimentales" a "compromisos operativos", lo que reforzará la prima de recursos de poder de cómputo de alta calidad.
Además, el mercado no subestima la cantidad total de poder de cómputo, sino la proporción de poder de cómputo de alta gama que se puede utilizar directamente en escenarios de alto valor. Las GPUs de gama media a baja no pueden reemplazar las ventajas del H100 en eficiencia de entrenamiento, inferencia y relación de consumo de energía, por lo que "tener una tarjeta" y "tener una tarjeta de alta gama disponible" son dos cosas diferentes. Este es también el clave para que se establezca la escasez estructural.
3、Impacto en el Mercado
Para la cadena de la industria de AI, el fortalecimiento de los precios de las GPUs de alta gama podría seguir beneficiando el alquiler de poder de cómputo, IDC, refrigeración líquida, servidores y conectividad de alta velocidad, entre otras direcciones. Para los equipos emergentes que dependen del poder de cómputo externo, la presión de costos aumentará, y la industria podría concentrarse aún más en las plataformas líderes. Para los fondos del mercado secundario, si la escasez de poder de cómputo de alta gama persiste, la lógica de valoración de los conceptos relacionados podría cambiar de "impulsada por temas" a "impulsada por validación de desempeño".
En el mercado de criptomonedas, este cambio también merece atención. La competencia por el poder de cómputo entre AI y trading cuantitativo podría aumentar la temperatura de la discusión sobre GPUs, redes de poder de cómputo y computación distribuida. Pero los inversores también deben mantenerse objetivos: el aumento en los precios del poder de cómputo no necesariamente se traduce en un aumento generalizado de todos los tokens o conceptos relacionados; los que realmente se beneficiarán son los proyectos con capacidad de integración de recursos, capacidad de entrega y órdenes de demanda estables.
4、Conclusión
En resumen, la señal que emite esta noticia hoy es que el mercado de GPUs de alta gama está pasando de fluctuaciones cíclicas a una tensión estructural bajo un desajuste entre oferta y demanda. Si las aplicaciones de AI continúan implementándose y la demanda institucional se mantiene rígida, el centro de precios del poder de cómputo podría seguir teniendo soporte. A corto plazo, el enfoque del mercado estará en la velocidad de recuperación de la oferta spot; a medio plazo, quien logre dominar el poder de cómputo de alta gama será quien más probabilidades tenga de dominar la competencia en la comercialización de AI. 📈
#AI #GPU #crypto
Hoy el mercado está discutiendo sobre "el rebote en los precios de alquiler de GPUs de alta gama como el H100 y la escasez de poder de cómputo spot". Sin embargo, el juicio de Bin indica que el enfoque principal no es simplemente un aumento de precios a corto plazo, sino que el poder de cómputo de alta gama está entrando en una fase de "escasez estructural". La demanda actual ya no depende únicamente del entrenamiento de modelos grandes, sino que escenarios como AI Agents, trading cuantitativo y servicios de inferencia, que son más orientados a operaciones continuas, están convirtiéndose en necesidades esenciales. Especialmente para las instituciones, el poder de cómputo ha pasado de ser un gasto opcional a un recurso básico de producción, disminuyendo la sensibilidad al precio, lo que ha hecho que la elasticidad del mercado de alquiler de GPUs se reduzca notablemente. 🤖
2、Análisis Clave
Desde la perspectiva de la oferta, el H100 es un activo de poder de cómputo general de alto rendimiento, donde el ciclo de compra, el ciclo de despliegue, la infraestructura del centro de datos, y los recursos de energía y red limitarán la velocidad de expansión a corto plazo. Incluso si hay nueva capital entrando en el mercado, será difícil aliviar rápidamente la escasez de tarjetas de alta gama. Por lo tanto, el rebote de precios no es solo impulsado por la emoción, sino que refleja una liberación lenta de la oferta de poder de cómputo de alta gama.
Desde la perspectiva de la demanda, el aspecto más notable de esta subida es la mejora en la "calidad de la demanda". Los AI Agents requieren inferencias estables y concurrencia de múltiples tareas, mientras que el trading cuantitativo valora más la baja latencia y la capacidad de cálculo continuo; estos clientes suelen valorar la disponibilidad de recursos y la estabilidad del servicio más que simplemente presionar para bajar el precio del alquiler. En otras palabras, la demanda está pasando de "compras experimentales" a "compromisos operativos", lo que reforzará la prima de recursos de poder de cómputo de alta calidad.
Además, el mercado no subestima la cantidad total de poder de cómputo, sino la proporción de poder de cómputo de alta gama que se puede utilizar directamente en escenarios de alto valor. Las GPUs de gama media a baja no pueden reemplazar las ventajas del H100 en eficiencia de entrenamiento, inferencia y relación de consumo de energía, por lo que "tener una tarjeta" y "tener una tarjeta de alta gama disponible" son dos cosas diferentes. Este es también el clave para que se establezca la escasez estructural.
3、Impacto en el Mercado
Para la cadena de la industria de AI, el fortalecimiento de los precios de las GPUs de alta gama podría seguir beneficiando el alquiler de poder de cómputo, IDC, refrigeración líquida, servidores y conectividad de alta velocidad, entre otras direcciones. Para los equipos emergentes que dependen del poder de cómputo externo, la presión de costos aumentará, y la industria podría concentrarse aún más en las plataformas líderes. Para los fondos del mercado secundario, si la escasez de poder de cómputo de alta gama persiste, la lógica de valoración de los conceptos relacionados podría cambiar de "impulsada por temas" a "impulsada por validación de desempeño".
En el mercado de criptomonedas, este cambio también merece atención. La competencia por el poder de cómputo entre AI y trading cuantitativo podría aumentar la temperatura de la discusión sobre GPUs, redes de poder de cómputo y computación distribuida. Pero los inversores también deben mantenerse objetivos: el aumento en los precios del poder de cómputo no necesariamente se traduce en un aumento generalizado de todos los tokens o conceptos relacionados; los que realmente se beneficiarán son los proyectos con capacidad de integración de recursos, capacidad de entrega y órdenes de demanda estables.
4、Conclusión
En resumen, la señal que emite esta noticia hoy es que el mercado de GPUs de alta gama está pasando de fluctuaciones cíclicas a una tensión estructural bajo un desajuste entre oferta y demanda. Si las aplicaciones de AI continúan implementándose y la demanda institucional se mantiene rígida, el centro de precios del poder de cómputo podría seguir teniendo soporte. A corto plazo, el enfoque del mercado estará en la velocidad de recuperación de la oferta spot; a medio plazo, quien logre dominar el poder de cómputo de alta gama será quien más probabilidades tenga de dominar la competencia en la comercialización de AI. 📈
#AI #GPU #crypto
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🌐 #Aethir (ATH): Infraestructura de GPU descentralizada
La Inteligencia Artificial sigue impulsando la demanda de computación de alto rendimiento. Aethir está construyendo una infraestructura de nube de GPU descentralizada que busca respaldar el entrenamiento de IA, el cloud gaming y la computación empresarial.
A medida que la adopción de la IA se acelera, es posible que los proyectos que ofrecen recursos de GPU escalables reciban mayor atención tanto de desarrolladores como de empresas. Indicadores importantes incluyen alianzas del ecosistema, adopción empresarial, crecimiento de nodos y desarrollo tecnológico.
En lugar de centrarse únicamente en la acción del precio a corto plazo, los inversores suelen evaluar si un proyecto está resolviendo un problema real de infraestructura.
Hágase su propia investigación (DYOR). Solo contenido educativo.
#Aethir #GPU #Blockchain #BinanceSquare
🌐 #Aethir (ATH): Infraestructura de GPU descentralizada
La Inteligencia Artificial sigue impulsando la demanda de computación de alto rendimiento. Aethir está construyendo una infraestructura de nube de GPU descentralizada que busca respaldar el entrenamiento de IA, el cloud gaming y la computación empresarial.
A medida que la adopción de la IA se acelera, es posible que los proyectos que ofrecen recursos de GPU escalables reciban mayor atención tanto de desarrolladores como de empresas. Indicadores importantes incluyen alianzas del ecosistema, adopción empresarial, crecimiento de nodos y desarrollo tecnológico.
En lugar de centrarse únicamente en la acción del precio a corto plazo, los inversores suelen evaluar si un proyecto está resolviendo un problema real de infraestructura.
Hágase su propia investigación (DYOR). Solo contenido educativo.
#Aethir #GPU #Blockchain #BinanceSquare
La Inteligencia Artificial sigue impulsando la demanda de computación de alto rendimiento. Aethir está construyendo una infraestructura de nube de GPU descentralizada que busca respaldar el entrenamiento de IA, el cloud gaming y la computación empresarial.
A medida que la adopción de la IA se acelera, es posible que los proyectos que ofrecen recursos de GPU escalables reciban mayor atención tanto de desarrolladores como de empresas. Indicadores importantes incluyen alianzas del ecosistema, adopción empresarial, crecimiento de nodos y desarrollo tecnológico.
En lugar de centrarse únicamente en la acción del precio a corto plazo, los inversores suelen evaluar si un proyecto está resolviendo un problema real de infraestructura.
Hágase su propia investigación (DYOR). Solo contenido educativo.
#Aethir #GPU #Blockchain #BinanceSquare
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📰 Pantera Capital Recientemente sacó una opinión bastante interesante: que la computación en forma de “poder de cómputo” está atravesando una etapa temprana de “financiarización”. En los próximos 5-10 años, podría convertirse—como la electricidad o el petróleo crudo—en una materia prima que soporte el funcionamiento de la economía de la IA.
🔥 En este momento, el trading de GPU sigue siendo todavía bastante “rústico”. Aunque ya existen plataformas como SF Compute, Vast AI y Runpod, una gran parte de las operaciones reales aún depende de chats comunitarios, brókers OTC y acuerdos bilaterales a medida. Todavía queda camino para llegar a un mercado maduro.
💡 El artículo hace una analogía con el mercado eléctrico: el hardware correspondería a la red eléctrica; los proveedores de servicios de cómputo, a los operadores; y los clústeres específicos de GPU, a los nodos. Modelos distintos como H100, H200, B200 y B300 no compartirán un mismo precio. Además, el tiempo, el lugar y la situación del inventario también afectarán la cotización final.
👀 Las dificultades también son evidentes. El poder de cómputo no es tan estandarizado como el petróleo crudo: el modelo, el momento y la ubicación geográfica generan diferencias. Y, además, hoy no existe—como en el mercado eléctrico—una obligación fuerte de divulgación de cotizaciones. Cómo construir índices de referencia y precios dinámicos todavía requiere ir puliéndolo poco a poco con el libro de órdenes y los datos de trading.
La verdad, si el mercado de cómputo terminará o no volviéndose realmente “commoditizado” (orientado a mercancías), depende en última instancia de si la demanda de inferencia puede seguir expandiéndose. Según lo que estima el artículo: por cada 100 dólares gastados en comprar un Token, unos 45 dólares van a plataformas de invocación instantánea, 50 dólares a proveedores de la nube y a la capa de recursos de GPU, y los 5 dólares restantes a la capa de enrutamiento. ¿Crees que el poder de cómputo se convertirá en el nuevo petróleo de la era de la IA?
#算力 #AI基础设施 #GPU #mercado de cripto
📰 Pantera Capital Recientemente sacó una opinión bastante interesante: que la computación en forma de “poder de cómputo” está atravesando una etapa temprana de “financiarización”. En los próximos 5-10 años, podría convertirse—como la electricidad o el petróleo crudo—en una materia prima que soporte el funcionamiento de la economía de la IA.
🔥 En este momento, el trading de GPU sigue siendo todavía bastante “rústico”. Aunque ya existen plataformas como SF Compute, Vast AI y Runpod, una gran parte de las operaciones reales aún depende de chats comunitarios, brókers OTC y acuerdos bilaterales a medida. Todavía queda camino para llegar a un mercado maduro.
💡 El artículo hace una analogía con el mercado eléctrico: el hardware correspondería a la red eléctrica; los proveedores de servicios de cómputo, a los operadores; y los clústeres específicos de GPU, a los nodos. Modelos distintos como H100, H200, B200 y B300 no compartirán un mismo precio. Además, el tiempo, el lugar y la situación del inventario también afectarán la cotización final.
👀 Las dificultades también son evidentes. El poder de cómputo no es tan estandarizado como el petróleo crudo: el modelo, el momento y la ubicación geográfica generan diferencias. Y, además, hoy no existe—como en el mercado eléctrico—una obligación fuerte de divulgación de cotizaciones. Cómo construir índices de referencia y precios dinámicos todavía requiere ir puliéndolo poco a poco con el libro de órdenes y los datos de trading.
La verdad, si el mercado de cómputo terminará o no volviéndose realmente “commoditizado” (orientado a mercancías), depende en última instancia de si la demanda de inferencia puede seguir expandiéndose. Según lo que estima el artículo: por cada 100 dólares gastados en comprar un Token, unos 45 dólares van a plataformas de invocación instantánea, 50 dólares a proveedores de la nube y a la capa de recursos de GPU, y los 5 dólares restantes a la capa de enrutamiento. ¿Crees que el poder de cómputo se convertirá en el nuevo petróleo de la era de la IA?
#算力 #AI基础设施 #GPU #mercado de cripto
🔥 En este momento, el trading de GPU sigue siendo todavía bastante “rústico”. Aunque ya existen plataformas como SF Compute, Vast AI y Runpod, una gran parte de las operaciones reales aún depende de chats comunitarios, brókers OTC y acuerdos bilaterales a medida. Todavía queda camino para llegar a un mercado maduro.
💡 El artículo hace una analogía con el mercado eléctrico: el hardware correspondería a la red eléctrica; los proveedores de servicios de cómputo, a los operadores; y los clústeres específicos de GPU, a los nodos. Modelos distintos como H100, H200, B200 y B300 no compartirán un mismo precio. Además, el tiempo, el lugar y la situación del inventario también afectarán la cotización final.
👀 Las dificultades también son evidentes. El poder de cómputo no es tan estandarizado como el petróleo crudo: el modelo, el momento y la ubicación geográfica generan diferencias. Y, además, hoy no existe—como en el mercado eléctrico—una obligación fuerte de divulgación de cotizaciones. Cómo construir índices de referencia y precios dinámicos todavía requiere ir puliéndolo poco a poco con el libro de órdenes y los datos de trading.
La verdad, si el mercado de cómputo terminará o no volviéndose realmente “commoditizado” (orientado a mercancías), depende en última instancia de si la demanda de inferencia puede seguir expandiéndose. Según lo que estima el artículo: por cada 100 dólares gastados en comprar un Token, unos 45 dólares van a plataformas de invocación instantánea, 50 dólares a proveedores de la nube y a la capa de recursos de GPU, y los 5 dólares restantes a la capa de enrutamiento. ¿Crees que el poder de cómputo se convertirá en el nuevo petróleo de la era de la IA?
#算力 #AI基础设施 #GPU #mercado de cripto
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🚀 $RNDR SE DISPARA A MEDIDA QUE LA DEMANDA DE GPU SE DISPARA POR EL NUEVO LISTADO DESDE CHINA! 🟢
📊 El debut en el STAR Market de un potente GPU nacional está iluminando la narrativa del cómputo de IA, y el dinero inteligente ya está canalizando liquidez hacia $RNDR como motor de crecimiento del sector. 🌊 Los grandes tiburones están acumulando el token, apostando a que el próximo auge del hardware impulsará la demanda de renderizado on-chain. ⚡ Los picos de volumen en el gráfico de 4H reflejan una barrida clásica de liquidez, sugiriendo que el siguiente impulso alcista podría ser inminente.
💬 ¿Estás posicionando $RNDR para aprovechar el renacimiento de las GPU, o esperando la próxima ola de entradas de instituciones? 👇
⚠️ No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo. 🛡️
🏷️ #RNDR #GPU #BullishSetup #Crypto
🔥 💎
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Artículo
¿Qué es Janction (JCT)?Entrenar y ejecutar modelos de IA requiere un poder de computación significativo, y el acceso a ese poder está típicamente controlado por un pequeño número de grandes proveedores de nube. Janction busca cambiar esto al agregar recursos de GPU inactivos de todo el mundo y ponerlos a disposición a través de un mercado basado en blockchain.
Este artículo explica qué es Janction, cómo funciona su tecnología, el papel del token JCT y su listado en Binance Alpha y Binance Futures.
¿Qué es Janction? Janction es una red de computación distribuida de IA que se describe a sí misma como la primera Layer 2 que proporciona servicios de IA verificables, sinérgicos y escalables. Está construida sobre Arbitrum, una solución de escalado Layer 2 de Ethereum, e incubada por Jasmy Corporation, una empresa japonesa de infraestructura de datos.
¿Qué es Janction (JCT)?
Entrenar y ejecutar modelos de IA requiere un poder de computación significativo, y el acceso a ese poder está típicamente controlado por un pequeño número de grandes proveedores de nube. Janction busca cambiar esto al agregar recursos de GPU inactivos de todo el mundo y ponerlos a disposición a través de un mercado basado en blockchain.
Este artículo explica qué es Janction, cómo funciona su tecnología, el papel del token JCT y su listado en Binance Alpha y Binance Futures.
¿Qué es Janction? Janction es una red de computación distribuida de IA que se describe a sí misma como la primera Layer 2 que proporciona servicios de IA verificables, sinérgicos y escalables. Está construida sobre Arbitrum, una solución de escalado Layer 2 de Ethereum, e incubada por Jasmy Corporation, una empresa japonesa de infraestructura de datos.
Este artículo explica qué es Janction, cómo funciona su tecnología, el papel del token JCT y su listado en Binance Alpha y Binance Futures.
¿Qué es Janction? Janction es una red de computación distribuida de IA que se describe a sí misma como la primera Layer 2 que proporciona servicios de IA verificables, sinérgicos y escalables. Está construida sobre Arbitrum, una solución de escalado Layer 2 de Ethereum, e incubada por Jasmy Corporation, una empresa japonesa de infraestructura de datos.
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@fluence Brinda cómputo GPU descentralizado para constructores de IA
El acceso a GPU se ha convertido en el mayor cuello de botella en la IA en este momento: no son las ideas, ni el talento, sino simplemente conseguir suficiente cómputo sin pagar los precios de los hiperescaladores. Fluence, una plataforma DePIN líder, va directamente tras ese problema.
Fluence ya ejecuta una alternativa descentralizada “sin nube” a AWS y Google Cloud, permitiendo que los desarrolladores alquilen servidores desde una red global de proveedores independientes en lugar de una sola empresa. Ese mercado de CPU generó más de $1M en ingresos anuales y ahorró a los clientes millones frente a los precios tradicionales de la nube. Ahora están haciendo lo mismo para las GPU.
Los desarrolladores pueden desplegar contenedores con GPU, VMs o metal desnudo según lo que necesiten, todo ejecutándose a través de contratos inteligentes que gestionan automáticamente precios y pagos, con proveedores obligados a aportar colateral y cumplir estándares de confiabilidad antes de unirse a la red. El resultado: acceso a GPU de nivel empresarial con un costo hasta 85% menor que el de las grandes nubes.
Además, está respaldado por infraestructura real: centros de datos de nivel empresarial con cumplimiento GDPR, ISO 27001 y SOC2, ampliando el suministro de GPU. Como dijo el cofundador Evgeny Ponomarev: el objetivo es simple: eliminar la escasez y las barreras de costo que bloquean a los equipos de IA del cómputo que necesitan.
En resumen, Fluence está apostando por el mismo plan de descentralización que funcionó para las CPU en la nube para ahora también solucionar la escasez de GPU. Vale la pena prestar atención.
#DePIN #Ai #GPU
@Fluence Brinda cómputo GPU descentralizado para constructores de IA
El acceso a GPU se ha convertido en el mayor cuello de botella en la IA en este momento: no son las ideas, ni el talento, sino simplemente conseguir suficiente cómputo sin pagar los precios de los hiperescaladores. Fluence, una plataforma DePIN líder, va directamente tras ese problema.
Fluence ya ejecuta una alternativa descentralizada “sin nube” a AWS y Google Cloud, permitiendo que los desarrolladores alquilen servidores desde una red global de proveedores independientes en lugar de una sola empresa. Ese mercado de CPU generó más de $1M en ingresos anuales y ahorró a los clientes millones frente a los precios tradicionales de la nube. Ahora están haciendo lo mismo para las GPU.
Los desarrolladores pueden desplegar contenedores con GPU, VMs o metal desnudo según lo que necesiten, todo ejecutándose a través de contratos inteligentes que gestionan automáticamente precios y pagos, con proveedores obligados a aportar colateral y cumplir estándares de confiabilidad antes de unirse a la red. El resultado: acceso a GPU de nivel empresarial con un costo hasta 85% menor que el de las grandes nubes.
Además, está respaldado por infraestructura real: centros de datos de nivel empresarial con cumplimiento GDPR, ISO 27001 y SOC2, ampliando el suministro de GPU. Como dijo el cofundador Evgeny Ponomarev: el objetivo es simple: eliminar la escasez y las barreras de costo que bloquean a los equipos de IA del cómputo que necesitan.
En resumen, Fluence está apostando por el mismo plan de descentralización que funcionó para las CPU en la nube para ahora también solucionar la escasez de GPU. Vale la pena prestar atención.
#DePIN #Ai #GPU
El acceso a GPU se ha convertido en el mayor cuello de botella en la IA en este momento: no son las ideas, ni el talento, sino simplemente conseguir suficiente cómputo sin pagar los precios de los hiperescaladores. Fluence, una plataforma DePIN líder, va directamente tras ese problema.
Fluence ya ejecuta una alternativa descentralizada “sin nube” a AWS y Google Cloud, permitiendo que los desarrolladores alquilen servidores desde una red global de proveedores independientes en lugar de una sola empresa. Ese mercado de CPU generó más de $1M en ingresos anuales y ahorró a los clientes millones frente a los precios tradicionales de la nube. Ahora están haciendo lo mismo para las GPU.
Los desarrolladores pueden desplegar contenedores con GPU, VMs o metal desnudo según lo que necesiten, todo ejecutándose a través de contratos inteligentes que gestionan automáticamente precios y pagos, con proveedores obligados a aportar colateral y cumplir estándares de confiabilidad antes de unirse a la red. El resultado: acceso a GPU de nivel empresarial con un costo hasta 85% menor que el de las grandes nubes.
Además, está respaldado por infraestructura real: centros de datos de nivel empresarial con cumplimiento GDPR, ISO 27001 y SOC2, ampliando el suministro de GPU. Como dijo el cofundador Evgeny Ponomarev: el objetivo es simple: eliminar la escasez y las barreras de costo que bloquean a los equipos de IA del cómputo que necesitan.
En resumen, Fluence está apostando por el mismo plan de descentralización que funcionó para las CPU en la nube para ahora también solucionar la escasez de GPU. Vale la pena prestar atención.
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🚀 La computación con IA está saliendo cada vez más barata
El acceso a la GPU RTX 4090 ya se está ofreciendo desde alrededor de $0.14/hora para cargas de trabajo de IA como inferencia, evaluaciones y ajuste fino.
Los costos de cómputo más bajos podrían ayudar a que más personas creen y ejecuten aplicaciones de IA. 🤖
¿Crees que una infraestructura de GPU más barata acelerará la adopción de la IA?
#AI #crypt #BİNANCE #Technology #GPU
🚀 La computación con IA está saliendo cada vez más barata
El acceso a la GPU RTX 4090 ya se está ofreciendo desde alrededor de $0.14/hora para cargas de trabajo de IA como inferencia, evaluaciones y ajuste fino.
Los costos de cómputo más bajos podrían ayudar a que más personas creen y ejecuten aplicaciones de IA. 🤖
¿Crees que una infraestructura de GPU más barata acelerará la adopción de la IA?
#AI #crypt #BİNANCE #Technology #GPU
El acceso a la GPU RTX 4090 ya se está ofreciendo desde alrededor de $0.14/hora para cargas de trabajo de IA como inferencia, evaluaciones y ajuste fino.
Los costos de cómputo más bajos podrían ayudar a que más personas creen y ejecuten aplicaciones de IA. 🤖
¿Crees que una infraestructura de GPU más barata acelerará la adopción de la IA?
#AI #crypt #BİNANCE #Technology #GPU
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Artículo
Los precios de los servidores de IA de NVIDIA suben más del 15%Según se informa, NVIDIA se está preparando para subir los precios de los servidores de IA en más de un 15% en muchos casos
Se espera que los precios más altos afecten a los sistemas que utilizan las plataformas más recientes de NVIDIA, Vera Rubin y Grace Blackwell. Se prevé que la nueva fijación de precios se aplique a los sistemas enviados a principios de 2027, y el aumento exacto dependerá de la generación del chip y de la configuración de la memoria
Esto podría hacer que la infraestructura de IA sea más cara para las principales empresas tecnológicas y los operadores de centros de datos. Al mismo tiempo, el movimiento muestra lo fuerte que sigue siendo la demanda de computación de IA, lo que pone presión sobre la oferta de hardware avanzado y memoria$ETH
Los precios de los servidores de IA de NVIDIA suben más del 15%
Según se informa, NVIDIA se está preparando para subir los precios de los servidores de IA en más de un 15% en muchos casos
Se espera que los precios más altos afecten a los sistemas que utilizan las plataformas más recientes de NVIDIA, Vera Rubin y Grace Blackwell. Se prevé que la nueva fijación de precios se aplique a los sistemas enviados a principios de 2027, y el aumento exacto dependerá de la generación del chip y de la configuración de la memoria
Esto podría hacer que la infraestructura de IA sea más cara para las principales empresas tecnológicas y los operadores de centros de datos. Al mismo tiempo, el movimiento muestra lo fuerte que sigue siendo la demanda de computación de IA, lo que pone presión sobre la oferta de hardware avanzado y memoria$ETH
Se espera que los precios más altos afecten a los sistemas que utilizan las plataformas más recientes de NVIDIA, Vera Rubin y Grace Blackwell. Se prevé que la nueva fijación de precios se aplique a los sistemas enviados a principios de 2027, y el aumento exacto dependerá de la generación del chip y de la configuración de la memoria
Esto podría hacer que la infraestructura de IA sea más cara para las principales empresas tecnológicas y los operadores de centros de datos. Al mismo tiempo, el movimiento muestra lo fuerte que sigue siendo la demanda de computación de IA, lo que pone presión sobre la oferta de hardware avanzado y memoria$ETH
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