fluence

The biggest lie in AI building? That you need AWS.

Here is my real bill breakdown:

On AWS:
A100 40GB: ∼$3.67/hr even when idle
Storage: $0.10/GB + snapshot fees
Data Egress: $0.09/GB
Result: $1,400/mo base. $1,700 last month with ZERO new training.

You are not paying for compute. You are paying for idle time.

On @Fluence :

I did the same job last week:
Rented A100 for 6 hours: $18
Shut it down after training: Billing stopped in seconds
Total data cost: Minimal, provider-local

Fluence isn't a single cloud. It's 71 Tier 3/4 data centers with 1400+ GPUs in 32 regions competing for your job. That competition is why the price is 70-80% cheaper.

No monthly reservation.
No surprise data transfer bill.
No vendor lock-in.
Live price before you start.

And now with $FLT staking live on Ethereum L1, you can actually participate in the network security directly from L1.

If you are an indie builder, small lab or startup training models, stop reserving GPUs you use 20% of the time.

Rent per-second. Train. Shut down. Keep your runway.

Have you compared your last AWS bill to decentralized options?

#Fluence #DePIN #AIBubble #Cloud #GPU

Comment réduire vos coûts cloud avec Fluence en 3 étapes :

Étape 1 : Accédez à la console Fluence
N’allez pas sur AWS. Rendez-vous sur http://fluence.ai/gpu
Connectez votre portefeuille pour accéder au tableau de bord.

Étape 2 : Louez un GPU, pas du cloud
Cliquez sur « Louer un GPU ».
Choisissez ce dont vous avez besoin : H100, A100 ou H200. Choisissez un emplacement proche de chez vous.
Fluence propose plus de 1 400 GPU dans 32 régions. Les prix sont déjà 60 % moins élevés que chez AWS/GCP. Vous voyez le prix par heure en temps réel.

Étape 3 : Payez uniquement pendant l’utilisation
Lancez votre instance, déployez votre modèle et entraînez-le.
Quand vous avez terminé, ÉTEIGNEZ-LA.
Fluence facture à la seconde. Aucun engagement mensuel. Si vous l’utilisez pendant 2 heures, vous ne payez que ces 2 heures.

Et voilà.

Pas de crédits, pas d’appel commercial, pas de contrat d’entreprise.

Cloud traditionnel : vous payez 3,50 $/h, même quand il est inactif, soit 2 500 $/mois.
Fluence : vous payez environ 1,40 $/h, uniquement pendant l’utilisation, soit environ 900 $/mois.

Vous réduisez vos coûts de 60 % parce que :
1. Vous payez moins cher à l’heure.
2. Vous ne payez que pendant la durée d’utilisation.

#Fluence #GPU #DePIN #AI

J’ai presque oublié que j’avais quelques $FLT de @Fluence dans mon portefeuille.

J’ai acheté quelques FLT l’année dernière, et franchement, pendant un moment, je n’y faisais pas vraiment attention.

Mais en regardant à nouveau Fluence récemment, ça m’a donné envie de vérifier ce que le token fait réellement au sein de l’écosystème.

Et il y a plus de choses que je ne le pensais au départ.

• FLT fait partie du système de staking, où les tokens sont utilisés pour la sécurité et la coordination des ressources informatiques.

• Il a un rôle dans la gouvernance, en donnant à la communauté un moyen de participer aux décisions concernant l’écosystème de Fluence.

• Les fournisseurs de calcul et l’économie du réseau sont liés à FLT, ce qui donne au token un rôle concret qui va au-delà du simple fait de rester dans un portefeuille.

• Le volet “cloud” devient aussi plus intéressant. Fluence construit une infrastructure permettant aux utilisateurs d’accéder à des ressources de calcul sans devoir s’en remettre entièrement aux fournisseurs de cloud centralisés traditionnels.

• Et maintenant, il y a encore un angle plus large : l’IA et le calcul sur GPU. Avec la puissance de calcul que les applications d’IA exigent, l’accès décentralisé aux GPU devient un domaine bien plus intéressant à surveiller.

La dernière partie, c’est probablement ce qui a le plus attiré mon attention.

Parce que lorsque j’ai acheté ces quelques FLT l’année dernière, je ne pensais pas beaucoup à l’infrastructure IA ni à la demande en GPU.

Aujourd’hui, la conversation autour de Fluence a l’air très différente.

Je ne dis pas que je sais où ira FLT à partir de là.

Je me contente de penser qu’il est intéressant de voir un token qu’on a récupéré un peu par hasard commencer à faire partie d’une histoire d’infrastructure bien plus grande.

Alors oui… je garde à nouveau un œil sur mon petit sac de FLT.

#Fluence #Web3 #DePIN #AI

@Fluence : Qui obtient la capacité GPU ?

Comment la capacité GPU est réellement achetée et vendue. Il peut y avoir beaucoup de GPUs dans le monde et pourtant être confronté à une pénurie pour un acheteur, un lieu, une charge de travail ou une période donnés. Cela rend la tarification et l’accès plus complexes que de simplement afficher un prix à côté d’un GPU.

C’est là que les enchères deviennent utiles. Une enchère à l’avant permet aux acheteurs de se disputer une capacité disponible, tandis qu’une enchère inversée permet aux fournisseurs d’entrer en concurrence pour satisfaire une demande.

Les deux créent une manière plus dynamique de découvrir la valeur réelle du calcul à un instant donné. Et pour quelqu’un qui achète une capacité GPU sérieuse, l’option la moins chère n’est pas automatiquement la bonne.

Vous devez aussi vous demander : la capacité est-elle réellement disponible au moment où vous en avez besoin ? Le réseau (fabric) peut-il supporter la charge de travail ? Quel SLA est inclus avec l’infrastructure ? En cas de panne, à quelle vitesse peut-elle être rétablie ? Ces détails peuvent faire une énorme différence lorsque des charges de travail IA tournent à grande échelle.

Fluence construit une place de marché mondiale où les centres de données peuvent se connecter directement à une demande qualifiée pour des clusters GPU réservés.

La partie intéressante, c’est que ce n’est pas seulement une question d’ajouter davantage de GPUs. Il s’agit de rendre les GPUs qui existent déjà plus faciles à découvrir, à comparer, à tarifer et à utiliser.

#Fluence #DePIN #AI

Le prochain cycle crypto pourrait appartenir à l'infrastructure.

Pas les récits les plus bruyants, mais les protocoles qui les alimentent.

Alors que le calcul décentralisé devient de plus en plus important, Fluence et $FLT construisent la couche de fondation pour des écosystèmes AI évolutifs et DePIN.

#FLT #fluence #AI #DePIN. #Web3

Préférez-vous tenir un token qui a une utilité réelle, ou un token qui n’attire l’attention que lorsque le graphique commence à bouger ?

C’est justement ce qui rend $FLT intéressant à regarder.

@Fluence construit une infrastructure de calcul décentralisée pour l’économie de l’IA, et $FLT se trouve au cœur des mécanismes économiques de son réseau.

Alors, que peut faire concrètement $FLT ?

→ Staking : $FLT peut être mis en staking pour aider à sécuriser et à provisionner des ressources de calcul, les détenteurs de tokens pouvant participer au staking.

→ Gouvernance : les détenteurs de $FLT peuvent participer à la gouvernance de Fluence DAO et voter sur des propositions qui façonnent le réseau.

→ Incitations réseau : $FLT fait partie du système d’incitations qui coordonne les fournisseurs de calcul et contribue à sécuriser le réseau.

Ce qui m’intéresse, c’est que le token n’est pas totalement détaché de l’infrastructure.

Le réseau est axé sur l’IA et le calcul GPU, et Fluence affirme désormais proposer 1 400+ GPUs sur 32 régions et 71 centres de données.

Et c’est, je pense, là que certaines personnes ont peut-être manqué la vue d’ensemble pendant le dernier mouvement de $FLT.

Un pump attire l’attention de tout le monde.

L’utilité, elle, me donne envie de continuer à suivre.

La question intéressante maintenant n’est pas seulement où $FLT ira ensuite.

C’est la quantité de valeur qui peut être construite autour de l’infrastructure qu’il alimente.

L’IA a besoin de calcul.
Fluence construit la couche de calcul.
$FLT fait partie de la couche économique qui la soutient.

Pensez-vous que les tokens d’utilité surpasseront les simples paris narratifs lors de la prochaine phase de DePIN ?

#Fluence #DePIN #AI

Tout le monde se précipite pour construire le prochain grand produit d’IA, mais presque personne ne parle de ce qui ralentit réellement cette course : mettre la main sur suffisamment de GPU, sans attendre des mois ou payer des prix exorbitants aux hyperscalers.

@Fluence est l’un des rares projets qui résout réellement ce problème au lieu d’en parler seulement.

Voici le contexte : au lieu d’acheminer tout le monde via AWS, Google Cloud ou Azure, Fluence connecte directement les développeurs à un réseau mondial de fournisseurs de calcul indépendants. Des centres de données réels, du matériel réel, et aucune entreprise unique ne contrôle la tarification ni la chaîne d’approvisionnement.

Ça fonctionne déjà, d’ailleurs. Leur place de marché GPU est en ligne : elle propose des capacités informatiques de niveau entreprise, jusqu’à 85 % moins chères que les grands clouds. Et du côté CPU, ils ont déjà généré plus de 1 M$ de revenus annuels : ce n’est pas une promesse de feuille de route, c’est un produit que des gens paient réellement pour utiliser.

La nouveauté, c’est l’enchère de clusters GPU (GPU Cluster Auctions), un véritable marché d’enchères pour la capacité GPU réservée. Au lieu d’espérer qu’un fournisseur ait de la disponibilité à un prix équitable, les équipes publient exactement ce dont elles ont besoin (modèle de GPU, quantité, région, période) et les fournisseurs se font concurrence pour le marché. C’est de la découverte de prix qui n’existe tout simplement nulle part ailleurs dans cet espace pour le moment.

La DePIN et l’IA entrent en collision très fortement en ce moment, et la plupart des projets à l’intersection de ces deux univers restent encore théoriques. Fluence, lui, ne l’est pas : c’est une infrastructure déjà utilisée pour résoudre un problème réel et coûteux.

Si vous suivez l’espace Web3 × IA, le $FLT vaut la peine d’être compris non pas pour le récit, mais pour ce qui est réellement en train d’être construit.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence continue d'étendre sa plateforme de calcul décentralisée avec un stockage persistant, une gestion des IP de VM et la prise en charge des cartes de crédit pour un calcul à la demande.

Les prochaines enchères de clusters GPU constituent une étape de plus, permettant d'attribuer des clusters GPU via des enchères concurrentielles plutôt que par un approvisionnement centralisé traditionnel.

Quelques chiffres ont particulièrement attiré mon attention :

• 357,2 M FLT en réserves de trésorerie.

• 1,46 M$ en réserves de stablecoins.

• 11,5 % de TAP moyen sur le staking.

• 7 M FLT ajoutés grâce à des opérations de liquidité sur le marché libre.

Les projets d’infrastructure sont souvent jugés sur leur exécution plutôt que sur le battage.

D’après ce que j’ai suivi, $FLT continue de se concentrer sur l’expansion de son réseau de calcul tout en améliorant l’efficacité du capital et l’accès des développeurs, deux éléments qui pourraient compter de manière significative à mesure que la demande en IA continue de croître.

#DePIN #Fluence #Ai

Pourquoi AI4 pourrait être une étape importante pour @Fluence $FLT

À mesure que l’IA transforme les secteurs, une chose est devenue de plus en plus claire : l’IA n’est aussi puissante que l’infrastructure qui la soutient. Alors que la plupart des gros titres mettent l’accent sur de nouveaux modèles et de nouvelles applications, les entreprises qui construisent la couche de calcul gagnent tout autant en importance.

C’est pourquoi je porte une attention particulière à Fluence ($FLT), qui participe à AI4, la plus grande conférence américaine dédiée à l’IA, du 4 au 6 août au The Venetian, à Las Vegas, où l’équipe sera présente au stand n° 1251.

Pour une entreprise d’infrastructure IA, ce n’est pas simplement une autre participation à un salon. AI4 réunit des dirigeants d’entreprise, des développeurs, des investisseurs, des fournisseurs de cloud et des organisations qui recherchent activement des solutions d’IA évolutives. C’est un environnement où les relations d’affaires commencent, où les produits sont présentés et où les partenariats futurs prennent souvent forme.

Contrairement aux produits orientés grand public, les infrastructures d’entreprise sont rarement adoptées grâce au seul marketing. Les décideurs veulent des échanges techniques, des démonstrations en direct et des conversations directes avec les équipes à l’origine de la technologie. Des conférences comme AI4 créent le cadre idéal pour ces interactions.

Pour Fluence, c’est l’occasion de mettre en avant son infrastructure GPU décentralisée auprès des personnes qui pourraient devenir, à terme, des clients ou des partenaires stratégiques. Même si assister à un événement ne garantit pas automatiquement l’adoption, être présent là où se déroulent les discussions sur l’IA en entreprise constitue une étape importante.

Je suivrai de près ce qui sortira de AI4. Qu’il s’agisse de nouveaux partenariats, d’informations précieuses sur le secteur ou de futures collaborations, ce sont les types de développements qui peuvent avoir un impact durable sur les projets qui bâtissent l’infrastructure derrière la prochaine génération d’IA.

📍 Conférence AI4
📅 4–6 août
🏨 The Venetian, Las Vegas
📌 Stand Fluence #1251

#Fluence #DePIN #AI #AI4

Pourquoi je surveille le projet Fluence ( $FLT)

Avec la demande croissante en IA, l'informatique décentralisée devient l'un des secteurs les plus importants du Web3.

Le projet Fluence construit un cloud sans permission où les développeurs peuvent déployer des applications sans dépendre de fournisseurs centralisés. Une infrastructure réelle, une utilité réelle, et un besoin croissant de calcul résistant à la censure.

Dans un marché axé sur les récits, $FLT se distingue comme un projet qui résout un véritable problème. Les jeux d'infrastructure prennent souvent du temps, mais ils ont tendance à être les plus importants lorsque l'adoption arrive.

#Fluence #DePIN #Aİ

Pourquoi $FLT mérite plus d'attention

De nombreux investisseurs comparent DePIN et des projets d'infrastructure comme $RNDR , $AKT , et $GRASS pour leur rôle dans la puissance de la prochaine génération d'IA et de services décentralisés.

Ce qui rend @Fluence intéressant, c'est son focus sur l'informatique en cloud décentralisée. Alors que d'autres se concentrent sur les réseaux GPU, le stockage ou la diffusion de contenu, Fluence construit une couche de calcul sans autorisation où les applications peuvent fonctionner sans dépendre des fournisseurs de cloud centralisés.

À mesure que les agents IA, DePIN, et les applications Web3 continuent de croître, la demande pour un calcul décentralisé fiable pourrait devenir un récit majeur.

Le marché récompense souvent l'infrastructure seulement après que l'adoption devienne évidente. D'ici là, des projets comme $FLT restent sous le radar.

#Fluence #DePIN #Aİ

Quand les gens évaluent des projets d’IA, ils regardent souvent les annonces et le cours du token. Pour ma part, je m’intéresse davantage à l’engagement des entreprises.

Les plus grandes opportunités en IA ne viendront pas uniquement des applications. Elles viendront de l’infrastructure qui rend ces applications possibles. À mesure que les modèles d’IA deviennent plus puissants, la demande en calcul fiable et évolutif continue de croître.

C’est ce qui m’a conduit à @Fluence $FLT.

Plutôt que d’essayer de devenir la prochaine tendance, Fluence se concentre sur une infrastructure de calcul décentralisée, un secteur qui pourrait devenir de plus en plus important à mesure que l’adoption de l’IA s’étend à travers les secteurs.

Je pense aussi que les projets d’infrastructure méritent d’être jugés différemment. Le progrès n’est pas toujours mesuré par l’évolution quotidienne du prix. Il se mesure au fait que la technologie continue de s’améliorer, que des développeurs s’appuient dessus, et que les entreprises y voient une valeur en l’utilisant.

La course à l’IA en est encore à ses débuts, et le besoin en capacité de calcul ne ralentit pas. Pour cette raison, $FLT reste l’un des projets que je continue de suivre, alors que le paysage de l’infrastructure d’IA décentralisée évolue.

#Fluence #AI #DePIN #GPU

Qui alimente l’IA en coulisses ? @Fluence

Ce qui m’intéresse avec les agents d’IA, c’est que la latence n’est pas toujours causée par le modèle lui-même.

Un agent peut effectuer plusieurs appels d’outils, récupérer l’état, exécuter des validations, mettre à jour la mémoire, puis répéter la boucle plusieurs fois. Quelques millisecondes de délai CPU à chaque étape peuvent sembler insignifiantes à elles seules, mais, sur l’ensemble du flux de travail, ces délais peuvent s’additionner et faire dépasser la demande avant son échéance.

C’est là que l’infrastructure devient plus importante qu’elle n’y paraît d’abord.

Pour les charges de travail liées à l’IA, des performances moyennes ne suffisent pas toujours. Le vrai problème peut apparaître
especially lorsque la contention CPU provoque de petits retards sur de nombreuses étapes.

Cela rend le calcul dédié une option intéressante pour les charges de travail où des performances prévisibles comptent.

Fluence aborde cette question du côté du calcul décentralisé, en offrant aux développeurs l’accès à des ressources CPU dédiées pour les charges de travail qui nécessitent une capacité plus constante.

Je pense que cela devient de plus en plus pertinent à mesure que les agents d’IA passent d’expériences simples à une mise en production. Lorsqu’un agent gère des dizaines d’étapes, réduire la variabilité de chaque phase peut avoir un impact beaucoup plus important sur l’expérience utilisateur finale.

La question que je surveille est simple : à mesure que les charges de travail des agents deviennent plus complexes, le calcul prévisible deviendra-t-il aussi important que la puissance brute de calcul ?

https://fluence.ai/

#Fluence #AI #DePIN

Pourquoi je surveille Fluence

Le marché passe la plupart de son temps à discuter des tokens.
La plus grande opportunité pourrait être de comprendre l'infrastructure sur laquelle ces tokens dépendent.
Alors que l'adoption de l'IA s'accélère et que l'activité on-chain continue de croître, la demande en calcul devient l'une des tendances les plus importantes dans la technologie.
Fluence construit un réseau de calcul décentralisé conçu pour connecter l'offre de calcul mondiale avec les développeurs qui ont besoin d'une infrastructure évolutive.
Ce qui rend cela intéressant, c'est que ce n'est pas un récit à court terme.
C'est un changement à long terme vers :

• Infrastructure cloud décentralisée
• Calcul vérifiable
• Marchés ouverts pour les ressources de calcul
• Dépendance réduite aux fournisseurs centralisés

L'histoire montre que l'infrastructure capture souvent une valeur significative à mesure que l'adoption s'intensifie.
Les applications attirent l'attention.
L'infrastructure alimente tout en dessous.
C'est pourquoi $FLT reste l'un des projets les plus intéressants à surveiller dans les secteurs DePIN et infrastructure IA.

#FLT #Fluence #DePIN #Aİ #Crypto

POURQUOI ACHETER PLUS DE PUISSANCE DE CALCUL QUE VOUS N’UTILISEZ PAS ?

L’un des plus grands défis de l’IA n’est pas toujours l’accès aux GPU : c’est plutôt la manière dont ils sont utilisés de façon efficiente.

Beaucoup de charges de travail ne nécessitent pas une capacité de calcul maximale, 24 h/24 et 7 j/7, mais les développeurs finissent souvent par payer du matériel qui reste inutilisé une grande partie de la journée. Cela entraîne des coûts inutiles alors que des ressources précieuses sont sous-utilisées.

@Fluence adopte une approche différente.

Au lieu de s’appuyer sur un matériel dédié, $FLT prend en charge un marché décentralisé de la puissance de calcul, où la capacité GPU inutilisée peut être partagée avec des développeurs qui en ont besoin. Les fournisseurs peuvent tirer de la valeur de leurs ressources au repos, tandis que les développeurs ne paient que la puissance de calcul qu’ils consomment.

Ce modèle a le potentiel d’améliorer l’utilisation des ressources, de réduire les coûts d’infrastructure et de rendre le calcul pour l’IA plus accessible, sans obliger chaque équipe à posséder du matériel haut de gamme.

Alors que la demande en IA continue de croître, améliorer la façon dont la puissance de calcul est allouée pourrait devenir aussi important que d’augmenter la quantité de puissance disponible.

Avez-vous déjà exploré des réseaux GPU décentralisés, ou continuez-vous de vous appuyer sur des fournisseurs cloud traditionnels ?

#Fluence #AI #DePIN #GPU #CloudComputing

La prochaine phase de la crypto pourrait être propulsée par l'infrastructure

Chaque grand cycle technologique crée un nouveau goulet d'étranglement.
Pour Internet, c'était la bande passante.
Pour le cloud computing, c'était le stockage.
Pour l'IA, cela devient rapidement le calcul.
Alors que les modèles d'IA, les agents autonomes et les applications décentralisées continuent de se développer, la demande pour une infrastructure de calcul fiable augmente plus vite que jamais.
C'est pourquoi le calcul décentralisé devient l'un des secteurs les plus importants à surveiller.
@Fluence Fluence ($FLT) construit un marché de calcul ouvert où des fournisseurs indépendants peuvent fournir des ressources aux développeurs sans dépendre des monopoles centralisés du cloud.
La thèse est simple :

• Plus d'adoption de l'IA = Plus de demande de calcul
• Plus d'activité sur la chaîne = Plus de demande d'infrastructure
• Plus de décentralisation = Plus de besoin de réseaux ouverts

Bien que les récits aillent et viennent, l'infrastructure a tendance à accumuler de la valeur au fil du temps car chaque nouvelle application en dépend.
La prochaine génération de services numériques n'aura pas seulement besoin d'un meilleur logiciel.
Elle aura besoin d'une meilleure infrastructure.

#FLT #Fluence #AI #DePIN #Crypto

$FLNC Mise à jour - 18 Mai

Prix : 19.47 (-7.73%) ↓

Énorme bougie rouge...
Dumpé de 21.78 à 19.46
= -10% en 1h !!

Pas de rebond pour l'instant...
Juste latéral à 19.47

Plan ->
SHORT
Entrée - Rejet entre 19.50 et 19.70
TP - 19.20, 19.00, 18.50
SL - 20.00 (au-dessus de la mèche)

LONG uniquement si...
Reprend 20.00 + tient
Puis cible 20.50, 21.00

Niveau clé : 19.46 bas
Franchir ça = 18.00 ensuite

Mon avis : Les ours contrôlent rn
Rebond faible = plus de dump à venir

#FLNC #Fluence #TradFi

*Ce n'est pas un conseil financier*
$FLNC

Une chose à laquelle je pense constamment avec Web3, c'est que nous avons décentralisé la propriété, les paiements et même le stockage, mais la plupart de la puissance de calcul de l'internet est encore concentrée dans quelques clouds centralisés.

C'est un énorme écart, surtout maintenant que l'IA augmente la demande de calcul plus que jamais.

Nous avons déjà :
• $BTC et $ETH qui changent la manière dont la valeur circule
• $FIL qui montre que le stockage peut être décentralisé

Mais la couche de traitement réelle, l'infrastructure qui alimente les applications, les modèles et les systèmes en temps réel, dépend encore largement des fournisseurs traditionnels.

C'est pourquoi des projets comme @Fluence ($FLT) attirent mon attention.

Au lieu de traiter l'infrastructure cloud comme une norme, Fluence construit autour de la coordination de calcul décentralisé permettant aux développeurs de sourcer du calcul auprès de fournisseurs distribués de manière plus ouverte et vérifiable.

Vous pouvez voir des idées connexes se former dans d'autres secteurs aussi :

• @Render Network ( $RENDER ) → puissance GPU distribuée pour l'IA et le rendu
• @AkashNetwork ( $AKT ) → marché d'infrastructure cloud décentralisée
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → connexion de machines et dispositifs du monde réel à des systèmes décentralisés

Différentes focalisations, même direction générale : réduire la dépendance à l'infrastructure centralisée en transformant les ressources mondiales inutilisées en réseaux fonctionnels.

La partie intéressante, c'est que cela ne ressemble plus seulement à une autre narration crypto. Cela semble plutôt être la prochaine étape de l'infrastructure internet qui prend forme discrètement en arrière-plan.

#DePIN #Fluence #Web3