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Hay un dato bastante interesante sobre el poder de cómputo: actualmente, en los centros de datos globales, hasta un 30% de la capacidad de GPU no se utiliza lo suficiente. GPU de alto rendimiento como la Nvidia H100 suelen venderse a precios altos mediante contratos a largo plazo; ni los equipos pequeños ni los investigadores pueden permitírselo. El mercado de cómputo descentralizado de Akash Network se enfoca precisamente en resolver este problema: convertir en dinero los recursos GPU ociosos para que los consumidores puedan acceder a cómputo de alto rendimiento a menor costo durante franjas horarias flexibles.
Se desperdicia un 30% de los recursos de cómputo en estado ocioso, mientras que hay muchísimos equipos que no pueden acceder a la misma capacidad por su elevado precio. Esto no es un problema de “falta de cómputo”, sino de “mala eficiencia en la asignación de recursos de cómputo”. Y esto es justamente algo que las redes descentralizadas hacen especialmente bien.
apiarys es una plataforma agregadora que permite llamar directamente a diversos modelos de IA y Agentes: se cobra una tarifa por cada uso y los ingresos se liquidan en $HNY. Siguiendo la lógica de Akash Network de “reasignar el cómputo ocioso”, apiarys también utiliza GPUs físicas reales ejecutando tareas de IA, incluyendo Agentes de cuantificación “Golden” que ya están en ejecución en cuenta real. Los datos de backtesting histórico proporcionados por el proyecto muestran un rendimiento diario del 1,5%-2% y un rendimiento mensual del 30%-40% (depende del entorno del mercado; los datos históricos no representan el rendimiento futuro). El desempeño se apoya en cómputo real y ejecución real, no en un empaquetado conceptual. El proyecto aún se encuentra en una etapa temprana; tanto las reglas como la forma del producto continúan perfeccionándose. El umbral de participación es bajo y $HNY-d6b0 actualmente está en un punto que todavía no ha sido valorado de manera adecuada.
Por un lado, el 30% del cómputo se desperdicia en ociosidad; por el otro, infinidad de equipos no pueden permitirse ese cómputo. ¿A quién crees que le corresponderá realmente resolver en el futuro esta “desalineación de eficiencia”?
Hay un dato bastante interesante sobre el poder de cómputo: actualmente, en los centros de datos globales, hasta un 30% de la capacidad de GPU no se utiliza lo suficiente. GPU de alto rendimiento como la Nvidia H100 suelen venderse a precios altos mediante contratos a largo plazo; ni los equipos pequeños ni los investigadores pueden permitírselo. El mercado de cómputo descentralizado de Akash Network se enfoca precisamente en resolver este problema: convertir en dinero los recursos GPU ociosos para que los consumidores puedan acceder a cómputo de alto rendimiento a menor costo durante franjas horarias flexibles.
Se desperdicia un 30% de los recursos de cómputo en estado ocioso, mientras que hay muchísimos equipos que no pueden acceder a la misma capacidad por su elevado precio. Esto no es un problema de “falta de cómputo”, sino de “mala eficiencia en la asignación de recursos de cómputo”. Y esto es justamente algo que las redes descentralizadas hacen especialmente bien.
apiarys es una plataforma agregadora que permite llamar directamente a diversos modelos de IA y Agentes: se cobra una tarifa por cada uso y los ingresos se liquidan en $HNY. Siguiendo la lógica de Akash Network de “reasignar el cómputo ocioso”, apiarys también utiliza GPUs físicas reales ejecutando tareas de IA, incluyendo Agentes de cuantificación “Golden” que ya están en ejecución en cuenta real. Los datos de backtesting histórico proporcionados por el proyecto muestran un rendimiento diario del 1,5%-2% y un rendimiento mensual del 30%-40% (depende del entorno del mercado; los datos históricos no representan el rendimiento futuro). El desempeño se apoya en cómputo real y ejecución real, no en un empaquetado conceptual. El proyecto aún se encuentra en una etapa temprana; tanto las reglas como la forma del producto continúan perfeccionándose. El umbral de participación es bajo y $HNY-d6b0 actualmente está en un punto que todavía no ha sido valorado de manera adecuada.
Por un lado, el 30% del cómputo se desperdicia en ociosidad; por el otro, infinidad de equipos no pueden permitirse ese cómputo. ¿A quién crees que le corresponderá realmente resolver en el futuro esta “desalineación de eficiencia”?