Le calcul inactif est une ressource précieuse ⚡
La plupart des conversations sur l’infrastructure IA commencent par la même question.
Où trouver plus de GPU ?
$RENDER a passé des années à prouver qu’il existe une autre réponse : rendre le matériel existant plus productif.
Le réseau a désormais traité plus de 80,4 M de frames sur 5 600 nœuds depuis le lancement, transformant la capacité GPU distribuée en une infrastructure que l’on peut réellement utiliser.
Ce modèle a attiré mon attention, car le calcul pour l’IA rencontre le même problème d’utilisation. Une machine puissante qui reste au repos reste tout de même un matériel coûteux.
$B3 s’attaque à ce problème du point de vue de la propriété.
La première vague « louer-puis-acheter » de B3IQ est désormais entièrement souscrite, et ses systèmes H200 peuvent évoluer jusqu’à 8 GPU avec 141 Go de HBM3e chacun.
La différence intéressante, c’est l’endroit d’où l’on part.
Render met en relation des charges de travail avec des propriétaires de GPU qui disposent déjà de capacité.
B3IQ aide à créer davantage de ces propriétaires dès le départ, puis leur offre la possibilité de rendre cette capacité productive lorsqu’ils ne l’utilisent pas eux-mêmes.
L’IA financière, les agents, le rendu et l’inférence continueront tous de demander plus de calcul.
L’opportunité ne consiste peut-être pas seulement à fournir des GPU.
Il s’agit peut-être de faire travailler chaque GPU plus intensément.
#AI #DePIN
La plupart des conversations sur l’infrastructure IA commencent par la même question.
Où trouver plus de GPU ?
$RENDER a passé des années à prouver qu’il existe une autre réponse : rendre le matériel existant plus productif.
Le réseau a désormais traité plus de 80,4 M de frames sur 5 600 nœuds depuis le lancement, transformant la capacité GPU distribuée en une infrastructure que l’on peut réellement utiliser.
Ce modèle a attiré mon attention, car le calcul pour l’IA rencontre le même problème d’utilisation. Une machine puissante qui reste au repos reste tout de même un matériel coûteux.
$B3 s’attaque à ce problème du point de vue de la propriété.
La première vague « louer-puis-acheter » de B3IQ est désormais entièrement souscrite, et ses systèmes H200 peuvent évoluer jusqu’à 8 GPU avec 141 Go de HBM3e chacun.
La différence intéressante, c’est l’endroit d’où l’on part.
Render met en relation des charges de travail avec des propriétaires de GPU qui disposent déjà de capacité.
B3IQ aide à créer davantage de ces propriétaires dès le départ, puis leur offre la possibilité de rendre cette capacité productive lorsqu’ils ne l’utilisent pas eux-mêmes.
L’IA financière, les agents, le rendu et l’inférence continueront tous de demander plus de calcul.
L’opportunité ne consiste peut-être pas seulement à fournir des GPU.
Il s’agit peut-être de faire travailler chaque GPU plus intensément.
#AI #DePIN
