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Early on crypto trends | Talking DePIN, AI & blockchain
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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
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
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
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@fluence VPC mise en ligne pourrait être une étape importante pour l’écosystème Fluence.
https://fluence.ai/
La nouvelle infrastructure VPC permet aux développeurs d’exécuter plusieurs VM avec un réseau privé, des groupes de sécurité, un contrôle de l’egress, des IP publiques optionnelles et cloud-init. En termes simples, cela rend Fluence plus adapté pour exécuter de vraies applications, avec différents services qui fonctionnent ensemble de manière sécurisée.
Du point de vue de $FLT, je pense que c’est là que les choses deviennent intéressantes.
Une nouvelle fonctionnalité d’infrastructure ne signifie pas automatiquement que le prix de FLT augmente. La question la plus importante est de savoir si le VPC aide Fluence à attirer davantage de développeurs, de workloads et d’entreprises.
Si l’adoption augmente, davantage de calcul pourrait être déployé sur le réseau, créant une demande sous-jacente plus forte et potentiellement améliorant les fondamentaux qui soutiennent FLT.
Je surveille donc l’utilisation davantage que l’annonce elle-même. Si Fluence continue d’ajouter une infrastructure pratique et que ces fonctionnalités se traduisent par une activité réseau réelle, je pense que cela pourrait devenir un catalyseur positif pour FLT au fil du temps.
Pour moi, la thèse est simple : meilleure infrastructure → plus de cas d’usage → plus d’activité réseau → potentiellement des fondamentaux FLT plus solides.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence VPC mise en ligne pourrait être une étape importante pour l’écosystème Fluence.
https://fluence.ai/
La nouvelle infrastructure VPC permet aux développeurs d’exécuter plusieurs VM avec un réseau privé, des groupes de sécurité, un contrôle de l’egress, des IP publiques optionnelles et cloud-init. En termes simples, cela rend Fluence plus adapté pour exécuter de vraies applications, avec différents services qui fonctionnent ensemble de manière sécurisée.
Du point de vue de $FLT, je pense que c’est là que les choses deviennent intéressantes.
Une nouvelle fonctionnalité d’infrastructure ne signifie pas automatiquement que le prix de FLT augmente. La question la plus importante est de savoir si le VPC aide Fluence à attirer davantage de développeurs, de workloads et d’entreprises.
Si l’adoption augmente, davantage de calcul pourrait être déployé sur le réseau, créant une demande sous-jacente plus forte et potentiellement améliorant les fondamentaux qui soutiennent FLT.
Je surveille donc l’utilisation davantage que l’annonce elle-même. Si Fluence continue d’ajouter une infrastructure pratique et que ces fonctionnalités se traduisent par une activité réseau réelle, je pense que cela pourrait devenir un catalyseur positif pour FLT au fil du temps.
Pour moi, la thèse est simple : meilleure infrastructure → plus de cas d’usage → plus d’activité réseau → potentiellement des fondamentaux FLT plus solides.
#DePIN #AI #Web3
https://fluence.ai/
La nouvelle infrastructure VPC permet aux développeurs d’exécuter plusieurs VM avec un réseau privé, des groupes de sécurité, un contrôle de l’egress, des IP publiques optionnelles et cloud-init. En termes simples, cela rend Fluence plus adapté pour exécuter de vraies applications, avec différents services qui fonctionnent ensemble de manière sécurisée.
Du point de vue de $FLT, je pense que c’est là que les choses deviennent intéressantes.
Une nouvelle fonctionnalité d’infrastructure ne signifie pas automatiquement que le prix de FLT augmente. La question la plus importante est de savoir si le VPC aide Fluence à attirer davantage de développeurs, de workloads et d’entreprises.
Si l’adoption augmente, davantage de calcul pourrait être déployé sur le réseau, créant une demande sous-jacente plus forte et potentiellement améliorant les fondamentaux qui soutiennent FLT.
Je surveille donc l’utilisation davantage que l’annonce elle-même. Si Fluence continue d’ajouter une infrastructure pratique et que ces fonctionnalités se traduisent par une activité réseau réelle, je pense que cela pourrait devenir un catalyseur positif pour FLT au fil du temps.
Pour moi, la thèse est simple : meilleure infrastructure → plus de cas d’usage → plus d’activité réseau → potentiellement des fondamentaux FLT plus solides.
#DePIN #AI #Web3
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Un autre accord de calcul de 5,5 M$ pour @fluence
Fluence a obtenu un accord de calcul de 5,5 M$ avec un client qui développe une AGI axée sur la recherche de voies plus rapides entre la biologie et les médicaments.
Ce qui me frappe, ce n’est pas seulement la taille de l’accord.
C’est le problème résolu : s’assurer que le calcul ne devienne pas le goulot d’étranglement.
Le développement de l’IA devient de plus en plus gourmand en calcul, mais le simple fait d’avoir davantage de GPU n’est pas toute l’histoire. Le défi plus important est de rendre le calcul disponible là où et quand il est nécessaire.
C’est là que les marchés décentralisés de GPU deviennent intéressants.
Fluence construit une place de marché où les fournisseurs de GPU peuvent se concurrencer pour des charges de travail, créant potentiellement un moyen plus flexible pour les équipes d’accéder au calcul dont elles ont besoin.
Je pense que nous entendrons davantage parler de la couche de calcul derrière l’IA, et pas seulement des modèles eux-mêmes.
5,5 M$ représentent un accord, mais cela montre aussi à quel point l’accès fiable au calcul GPU devient précieux.
À surveiller : ce que Fluence fera ensuite.
$FLT #DePIN #AI #Web3
Un autre accord de calcul de 5,5 M$ pour @Fluence
Fluence a obtenu un accord de calcul de 5,5 M$ avec un client qui développe une AGI axée sur la recherche de voies plus rapides entre la biologie et les médicaments.
Ce qui me frappe, ce n’est pas seulement la taille de l’accord.
C’est le problème résolu : s’assurer que le calcul ne devienne pas le goulot d’étranglement.
Le développement de l’IA devient de plus en plus gourmand en calcul, mais le simple fait d’avoir davantage de GPU n’est pas toute l’histoire. Le défi plus important est de rendre le calcul disponible là où et quand il est nécessaire.
C’est là que les marchés décentralisés de GPU deviennent intéressants.
Fluence construit une place de marché où les fournisseurs de GPU peuvent se concurrencer pour des charges de travail, créant potentiellement un moyen plus flexible pour les équipes d’accéder au calcul dont elles ont besoin.
Je pense que nous entendrons davantage parler de la couche de calcul derrière l’IA, et pas seulement des modèles eux-mêmes.
5,5 M$ représentent un accord, mais cela montre aussi à quel point l’accès fiable au calcul GPU devient précieux.
À surveiller : ce que Fluence fera ensuite.
$FLT #DePIN #AI #Web3
Fluence a obtenu un accord de calcul de 5,5 M$ avec un client qui développe une AGI axée sur la recherche de voies plus rapides entre la biologie et les médicaments.
Ce qui me frappe, ce n’est pas seulement la taille de l’accord.
C’est le problème résolu : s’assurer que le calcul ne devienne pas le goulot d’étranglement.
Le développement de l’IA devient de plus en plus gourmand en calcul, mais le simple fait d’avoir davantage de GPU n’est pas toute l’histoire. Le défi plus important est de rendre le calcul disponible là où et quand il est nécessaire.
C’est là que les marchés décentralisés de GPU deviennent intéressants.
Fluence construit une place de marché où les fournisseurs de GPU peuvent se concurrencer pour des charges de travail, créant potentiellement un moyen plus flexible pour les équipes d’accéder au calcul dont elles ont besoin.
Je pense que nous entendrons davantage parler de la couche de calcul derrière l’IA, et pas seulement des modèles eux-mêmes.
5,5 M$ représentent un accord, mais cela montre aussi à quel point l’accès fiable au calcul GPU devient précieux.
À surveiller : ce que Fluence fera ensuite.
$FLT #DePIN #AI #Web3
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@fluence : Le marché GPU caché
Les charges de travail liées à l’IA s’étendent, les data centers grossissent et les entreprises dépensent massivement pour la puissance de calcul.
Mais il y a un autre aspect de l’histoire des GPU qui, à mon avis, mérite d’être surveillé :
Certains matériels restent inutilisés entre les charges. D’autres demeurent sous-utilisés. Et certaines capacités de calcul sont tout simplement difficiles d’accès pour les autres.
Cela rend l’avenir du calcul moins axé sur l’ajout de plus de GPU que sur la façon d’utiliser efficacement les GPU déjà existants.
@fluence idea est simple, mais intéressant : créer une infrastructure capable de connecter la puissance de calcul disponible aux personnes et aux charges de travail qui en ont besoin.
Si la demande en IA continue d’accélérer, je pense que la conversation va progressivement passer de :
« Qui possède le plus de GPU ? »
à :
« Qui peut mettre à disposition le plus de calcul, de manière flexible et efficacement utilisée ? »
L’économie des GPU ne sera peut-être plus seulement une question de matériel.
Elle pourrait aussi consister à construire de meilleurs marchés autour de la puissance de calcul qui existe déjà.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence : Le marché GPU caché
Les charges de travail liées à l’IA s’étendent, les data centers grossissent et les entreprises dépensent massivement pour la puissance de calcul.
Mais il y a un autre aspect de l’histoire des GPU qui, à mon avis, mérite d’être surveillé :
Certains matériels restent inutilisés entre les charges. D’autres demeurent sous-utilisés. Et certaines capacités de calcul sont tout simplement difficiles d’accès pour les autres.
Cela rend l’avenir du calcul moins axé sur l’ajout de plus de GPU que sur la façon d’utiliser efficacement les GPU déjà existants.
@Fluence idea est simple, mais intéressant : créer une infrastructure capable de connecter la puissance de calcul disponible aux personnes et aux charges de travail qui en ont besoin.
Si la demande en IA continue d’accélérer, je pense que la conversation va progressivement passer de :
« Qui possède le plus de GPU ? »
à :
« Qui peut mettre à disposition le plus de calcul, de manière flexible et efficacement utilisée ? »
L’économie des GPU ne sera peut-être plus seulement une question de matériel.
Elle pourrait aussi consister à construire de meilleurs marchés autour de la puissance de calcul qui existe déjà.
#DePIN #AI #Web3
Les charges de travail liées à l’IA s’étendent, les data centers grossissent et les entreprises dépensent massivement pour la puissance de calcul.
Mais il y a un autre aspect de l’histoire des GPU qui, à mon avis, mérite d’être surveillé :
Certains matériels restent inutilisés entre les charges. D’autres demeurent sous-utilisés. Et certaines capacités de calcul sont tout simplement difficiles d’accès pour les autres.
Cela rend l’avenir du calcul moins axé sur l’ajout de plus de GPU que sur la façon d’utiliser efficacement les GPU déjà existants.
@Fluence idea est simple, mais intéressant : créer une infrastructure capable de connecter la puissance de calcul disponible aux personnes et aux charges de travail qui en ont besoin.
Si la demande en IA continue d’accélérer, je pense que la conversation va progressivement passer de :
« Qui possède le plus de GPU ? »
à :
« Qui peut mettre à disposition le plus de calcul, de manière flexible et efficacement utilisée ? »
L’économie des GPU ne sera peut-être plus seulement une question de matériel.
Elle pourrait aussi consister à construire de meilleurs marchés autour de la puissance de calcul qui existe déjà.
#DePIN #AI #Web3
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Le GPU le plus rapide sur le papier n’est pas automatiquement le meilleur choix pour chaque type de charge de travail.
Un benchmark peut vous indiquer quel GPU permet de traiter le plus de tokens par seconde, mais les déploiements réels impliquent davantage de variables à prendre en compte.
La taille du modèle, la longueur de sortie, les besoins en mémoire, la concurrence, la région, la disponibilité et, bien sûr, le coût réel d’exécution de la charge de travail peuvent tous modifier l’équation.
C’est là qu’intervient @fluence , avec une approche intéressante.
Grâce aux enchères de clusters GPU, les acheteurs peuvent comparer des offres de différents prestataires en fonction du type de GPU, de la capacité, de la région, des prix et de la disponibilité.
Cela déplace la décision : il ne s’agit plus simplement de chercher le matériel le plus performant.
Au lieu de se demander :
« Quel GPU est le plus rapide ? »
Une meilleure question pourrait être :
« Quel GPU me fournit les performances dont j’ai besoin, à un prix qui a réellement du sens ? »
Car si un GPU plus puissant coûte nettement plus cher, sans apporter d’avantage significatif pour votre charge de travail spécifique, les performances supplémentaires ne valent peut-être pas le surcoût.
Et si un autre GPU peut exécuter la même charge de travail à moindre coût, cette différence commence à compter à grande échelle.
Alors que les charges de travail liées à l’IA continuent d’évoluer, la demande en GPU ne se limitera pas à trouver plus de capacité de calcul.
Elle concernera aussi trouver la bonne capacité de calcul, au bon endroit, au bon prix.
C’est là que la découverte des prix des GPU pourrait devenir de plus en plus importante.
#Flt #DePIN #Web3 #AI
Le GPU le plus rapide sur le papier n’est pas automatiquement le meilleur choix pour chaque type de charge de travail.
Un benchmark peut vous indiquer quel GPU permet de traiter le plus de tokens par seconde, mais les déploiements réels impliquent davantage de variables à prendre en compte.
La taille du modèle, la longueur de sortie, les besoins en mémoire, la concurrence, la région, la disponibilité et, bien sûr, le coût réel d’exécution de la charge de travail peuvent tous modifier l’équation.
C’est là qu’intervient @Fluence , avec une approche intéressante.
Grâce aux enchères de clusters GPU, les acheteurs peuvent comparer des offres de différents prestataires en fonction du type de GPU, de la capacité, de la région, des prix et de la disponibilité.
Cela déplace la décision : il ne s’agit plus simplement de chercher le matériel le plus performant.
Au lieu de se demander :
« Quel GPU est le plus rapide ? »
Une meilleure question pourrait être :
« Quel GPU me fournit les performances dont j’ai besoin, à un prix qui a réellement du sens ? »
Car si un GPU plus puissant coûte nettement plus cher, sans apporter d’avantage significatif pour votre charge de travail spécifique, les performances supplémentaires ne valent peut-être pas le surcoût.
Et si un autre GPU peut exécuter la même charge de travail à moindre coût, cette différence commence à compter à grande échelle.
Alors que les charges de travail liées à l’IA continuent d’évoluer, la demande en GPU ne se limitera pas à trouver plus de capacité de calcul.
Elle concernera aussi trouver la bonne capacité de calcul, au bon endroit, au bon prix.
C’est là que la découverte des prix des GPU pourrait devenir de plus en plus importante.
#Flt #DePIN #Web3 #AI
Un benchmark peut vous indiquer quel GPU permet de traiter le plus de tokens par seconde, mais les déploiements réels impliquent davantage de variables à prendre en compte.
La taille du modèle, la longueur de sortie, les besoins en mémoire, la concurrence, la région, la disponibilité et, bien sûr, le coût réel d’exécution de la charge de travail peuvent tous modifier l’équation.
C’est là qu’intervient @Fluence , avec une approche intéressante.
Grâce aux enchères de clusters GPU, les acheteurs peuvent comparer des offres de différents prestataires en fonction du type de GPU, de la capacité, de la région, des prix et de la disponibilité.
Cela déplace la décision : il ne s’agit plus simplement de chercher le matériel le plus performant.
Au lieu de se demander :
« Quel GPU est le plus rapide ? »
Une meilleure question pourrait être :
« Quel GPU me fournit les performances dont j’ai besoin, à un prix qui a réellement du sens ? »
Car si un GPU plus puissant coûte nettement plus cher, sans apporter d’avantage significatif pour votre charge de travail spécifique, les performances supplémentaires ne valent peut-être pas le surcoût.
Et si un autre GPU peut exécuter la même charge de travail à moindre coût, cette différence commence à compter à grande échelle.
Alors que les charges de travail liées à l’IA continuent d’évoluer, la demande en GPU ne se limitera pas à trouver plus de capacité de calcul.
Elle concernera aussi trouver la bonne capacité de calcul, au bon endroit, au bon prix.
C’est là que la découverte des prix des GPU pourrait devenir de plus en plus importante.
#Flt #DePIN #Web3 #AI
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@fluence ENCHÈRES DE GPU VIENT DE DÉBARQUER UN AUTRE ACCORD DE 15,4 M$+
Fluence a conclu un autre accord majeur sur les GPU via sa plateforme d’enchères.
Celui-ci couvre 96 nœuds H100 en Asie, qui passent en production pour soutenir l’inférence IA et l’entraînement des modèles.
Le point intéressant n’est pas seulement l’ampleur de l’accord.
Il montre que la vraie demande en GPU progresse via des enchères concurrentielles, mettant en relation des acheteurs en recherche de capacité avec des fournisseurs disposant de GPU disponibles.
Avec davantage d’accords à forte valeur qui arrivent via la plateforme, les Enchères de GPU deviennent un élément intéressant du marché de l’infrastructure IA à surveiller.
#FLT #DePIN #Web3
@Fluence ENCHÈRES DE GPU VIENT DE DÉBARQUER UN AUTRE ACCORD DE 15,4 M$+
Fluence a conclu un autre accord majeur sur les GPU via sa plateforme d’enchères.
Celui-ci couvre 96 nœuds H100 en Asie, qui passent en production pour soutenir l’inférence IA et l’entraînement des modèles.
Le point intéressant n’est pas seulement l’ampleur de l’accord.
Il montre que la vraie demande en GPU progresse via des enchères concurrentielles, mettant en relation des acheteurs en recherche de capacité avec des fournisseurs disposant de GPU disponibles.
Avec davantage d’accords à forte valeur qui arrivent via la plateforme, les Enchères de GPU deviennent un élément intéressant du marché de l’infrastructure IA à surveiller.
#FLT #DePIN #Web3
Fluence a conclu un autre accord majeur sur les GPU via sa plateforme d’enchères.
Celui-ci couvre 96 nœuds H100 en Asie, qui passent en production pour soutenir l’inférence IA et l’entraînement des modèles.
Le point intéressant n’est pas seulement l’ampleur de l’accord.
Il montre que la vraie demande en GPU progresse via des enchères concurrentielles, mettant en relation des acheteurs en recherche de capacité avec des fournisseurs disposant de GPU disponibles.
Avec davantage d’accords à forte valeur qui arrivent via la plateforme, les Enchères de GPU deviennent un élément intéressant du marché de l’infrastructure IA à surveiller.
#FLT #DePIN #Web3
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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
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
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
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$6M EN CONTRATS GPU : @fluence
Les GPU sont devenus rares, coûteux et de plus en plus essentiels pour les équipes qui construisent des produits d’IA. Mais disposer de GPU n’est que la moitié du problème. L’autre moitié consiste à mettre en relation la capacité disponible avec les équipes qui en ont réellement besoin.
C’est là qu’interviennent les enchères GPU sur https://auctions.fluence.network/.
Depuis le lancement de la place de marché, 6 M$ de contrats pour des clusters GPU ont déjà été enregistrés.
Le modèle est simple :
→ Les équipes publient leur besoin en calcul
→ Les fournisseurs se font concurrence avec des offres
→ Les acheteurs comparent le prix, le SLA et les fenêtres de location
→ Les contrats se forment autour de l’offre acceptée
La place de marché actuelle propose 6 468 GPU disponibles dans 4 pays.
Ce qui m’intéresse ici, c’est le passage d’une simple location de capacité de calcul à la création d’un marché plus concurrentiel autour de la capacité GPU.
L’IA a besoin de davantage de calcul.
Mais elle a aussi besoin de meilleures façons d’allouer le calcul dont nous disposons déjà.
Et Fluence tente de s’attaquer à ce volet du problème.
Besoin de calcul ? Vous avez de la capacité ?
#Fluence #DePIN #AI #Web3
$6M EN CONTRATS GPU : @Fluence
Les GPU sont devenus rares, coûteux et de plus en plus essentiels pour les équipes qui construisent des produits d’IA. Mais disposer de GPU n’est que la moitié du problème. L’autre moitié consiste à mettre en relation la capacité disponible avec les équipes qui en ont réellement besoin.
C’est là qu’interviennent les enchères GPU sur https://auctions.fluence.network/.
Depuis le lancement de la place de marché, 6 M$ de contrats pour des clusters GPU ont déjà été enregistrés.
Le modèle est simple :
→ Les équipes publient leur besoin en calcul
→ Les fournisseurs se font concurrence avec des offres
→ Les acheteurs comparent le prix, le SLA et les fenêtres de location
→ Les contrats se forment autour de l’offre acceptée
La place de marché actuelle propose 6 468 GPU disponibles dans 4 pays.
Ce qui m’intéresse ici, c’est le passage d’une simple location de capacité de calcul à la création d’un marché plus concurrentiel autour de la capacité GPU.
L’IA a besoin de davantage de calcul.
Mais elle a aussi besoin de meilleures façons d’allouer le calcul dont nous disposons déjà.
Et Fluence tente de s’attaquer à ce volet du problème.
Besoin de calcul ? Vous avez de la capacité ?
#Fluence #DePIN #AI #Web3
Les GPU sont devenus rares, coûteux et de plus en plus essentiels pour les équipes qui construisent des produits d’IA. Mais disposer de GPU n’est que la moitié du problème. L’autre moitié consiste à mettre en relation la capacité disponible avec les équipes qui en ont réellement besoin.
C’est là qu’interviennent les enchères GPU sur https://auctions.fluence.network/.
Depuis le lancement de la place de marché, 6 M$ de contrats pour des clusters GPU ont déjà été enregistrés.
Le modèle est simple :
→ Les équipes publient leur besoin en calcul
→ Les fournisseurs se font concurrence avec des offres
→ Les acheteurs comparent le prix, le SLA et les fenêtres de location
→ Les contrats se forment autour de l’offre acceptée
La place de marché actuelle propose 6 468 GPU disponibles dans 4 pays.
Ce qui m’intéresse ici, c’est le passage d’une simple location de capacité de calcul à la création d’un marché plus concurrentiel autour de la capacité GPU.
L’IA a besoin de davantage de calcul.
Mais elle a aussi besoin de meilleures façons d’allouer le calcul dont nous disposons déjà.
Et Fluence tente de s’attaquer à ce volet du problème.
Besoin de calcul ? Vous avez de la capacité ?
#Fluence #DePIN #AI #Web3
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Pourquoi DTEC attire-t-il l’attention dans les secteurs DePIN et mobilité ?
Plutôt que de traiter les véhicules comme de simples machines passives, @DtecAI construit autour de l’idée que la mobilité du quotidien peut devenir une partie d’un réseau décentralisé de données et d’IA.
Principaux moteurs de valeur :
• Données du monde réel : Les données de véhicules et de mobilité peuvent devenir une ressource précieuse pour l’IA et les applications connectées.
• Infrastructures DePIN : Les véhicules et appareils connectés contribuent à des données du monde réel à un réseau décentralisé.
• Mobilité propulsée par l’IA : L’architecture de DTEC combine les données des véhicules, les entrées IoT et l’IA pour créer des expériences de mobilité plus personnalisées.
• Participation des conducteurs : L’écosystème est conçu pour récompenser les utilisateurs qui contribuent à des données de valeur pour le réseau via le token DTEC.
Si les données de mobilité décentralisées évoluent efficacement, l’opportunité pourrait s’étendre bien au-delà de la crypto, vers l’IA, les données automobiles, les véhicules connectés et les transports intelligents.
La partie intéressante pour moi, c’est le passage du simple fait d’utiliser un véhicule à celui de faire du véhicule une composante d’un plus vaste réseau de données.
Êtes-vous optimistes concernant la thèse $DTEC ? 👀
#DePIN #AI #Web3 #DTEC
Pourquoi DTEC attire-t-il l’attention dans les secteurs DePIN et mobilité ?
Plutôt que de traiter les véhicules comme de simples machines passives, @DtecAI construit autour de l’idée que la mobilité du quotidien peut devenir une partie d’un réseau décentralisé de données et d’IA.
Principaux moteurs de valeur :
• Données du monde réel : Les données de véhicules et de mobilité peuvent devenir une ressource précieuse pour l’IA et les applications connectées.
• Infrastructures DePIN : Les véhicules et appareils connectés contribuent à des données du monde réel à un réseau décentralisé.
• Mobilité propulsée par l’IA : L’architecture de DTEC combine les données des véhicules, les entrées IoT et l’IA pour créer des expériences de mobilité plus personnalisées.
• Participation des conducteurs : L’écosystème est conçu pour récompenser les utilisateurs qui contribuent à des données de valeur pour le réseau via le token DTEC.
Si les données de mobilité décentralisées évoluent efficacement, l’opportunité pourrait s’étendre bien au-delà de la crypto, vers l’IA, les données automobiles, les véhicules connectés et les transports intelligents.
La partie intéressante pour moi, c’est le passage du simple fait d’utiliser un véhicule à celui de faire du véhicule une composante d’un plus vaste réseau de données.
Êtes-vous optimistes concernant la thèse $DTEC ? 👀
#DePIN #AI #Web3 #DTEC
Plutôt que de traiter les véhicules comme de simples machines passives, @DtecAI construit autour de l’idée que la mobilité du quotidien peut devenir une partie d’un réseau décentralisé de données et d’IA.
Principaux moteurs de valeur :
• Données du monde réel : Les données de véhicules et de mobilité peuvent devenir une ressource précieuse pour l’IA et les applications connectées.
• Infrastructures DePIN : Les véhicules et appareils connectés contribuent à des données du monde réel à un réseau décentralisé.
• Mobilité propulsée par l’IA : L’architecture de DTEC combine les données des véhicules, les entrées IoT et l’IA pour créer des expériences de mobilité plus personnalisées.
• Participation des conducteurs : L’écosystème est conçu pour récompenser les utilisateurs qui contribuent à des données de valeur pour le réseau via le token DTEC.
Si les données de mobilité décentralisées évoluent efficacement, l’opportunité pourrait s’étendre bien au-delà de la crypto, vers l’IA, les données automobiles, les véhicules connectés et les transports intelligents.
La partie intéressante pour moi, c’est le passage du simple fait d’utiliser un véhicule à celui de faire du véhicule une composante d’un plus vaste réseau de données.
Êtes-vous optimistes concernant la thèse $DTEC ? 👀
#DePIN #AI #Web3 #DTEC
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$DTEC est-il le meilleur pari de mobilité DePIN ?
La décentralisation de la mobilité n’est pas seulement une tendance : elle pourrait remodeler la façon dont les véhicules, les données et l’IA interagissent. DTEC construit un écosystème reliant les véhicules, les données du monde réel, l’IA et une infrastructure décentralisée grâce à son réseau de mobilité.
POINTS CLÉS :
• Gagner grâce à votre véhicule : contribuez aux données véhicule et mobilité du réseau et recevez une récompense pour votre participation.
• Mobilité propulsée par l’IA : Dtec combine les données réelles des véhicules et l’IA pour permettre des applications de mobilité plus intelligentes.
• Données décentralisées : les données générées par les véhicules peuvent devenir une partie d’une infrastructure décentralisée ouverte, au lieu de rester enfermées dans des systèmes centralisés.
• Centre d’appels IA : Dtec intègre aussi l’IA dans les communications professionnelles, afin d’aider à automatiser les interactions clients et le support.
• DePIN ancré dans le monde réel : au lieu de s’appuyer uniquement sur des actifs numériques, Dtec connecte une infrastructure décentralisée à des véhicules physiques et à la mobilité du quotidien.
Avec la convergence du DePIN, de l’IA et de la mobilité connectée, DTEC construit à un carrefour particulièrement intéressant.
$DTEC pourrait potentiellement devenir l’un des plus grands projets à définir la prochaine génération de mobilité décentralisée.
#Dtec #AI #DePIN
$DTEC est-il le meilleur pari de mobilité DePIN ?
La décentralisation de la mobilité n’est pas seulement une tendance : elle pourrait remodeler la façon dont les véhicules, les données et l’IA interagissent. DTEC construit un écosystème reliant les véhicules, les données du monde réel, l’IA et une infrastructure décentralisée grâce à son réseau de mobilité.
POINTS CLÉS :
• Gagner grâce à votre véhicule : contribuez aux données véhicule et mobilité du réseau et recevez une récompense pour votre participation.
• Mobilité propulsée par l’IA : Dtec combine les données réelles des véhicules et l’IA pour permettre des applications de mobilité plus intelligentes.
• Données décentralisées : les données générées par les véhicules peuvent devenir une partie d’une infrastructure décentralisée ouverte, au lieu de rester enfermées dans des systèmes centralisés.
• Centre d’appels IA : Dtec intègre aussi l’IA dans les communications professionnelles, afin d’aider à automatiser les interactions clients et le support.
• DePIN ancré dans le monde réel : au lieu de s’appuyer uniquement sur des actifs numériques, Dtec connecte une infrastructure décentralisée à des véhicules physiques et à la mobilité du quotidien.
Avec la convergence du DePIN, de l’IA et de la mobilité connectée, DTEC construit à un carrefour particulièrement intéressant.
$DTEC pourrait potentiellement devenir l’un des plus grands projets à définir la prochaine génération de mobilité décentralisée.
#Dtec #AI #DePIN
La décentralisation de la mobilité n’est pas seulement une tendance : elle pourrait remodeler la façon dont les véhicules, les données et l’IA interagissent. DTEC construit un écosystème reliant les véhicules, les données du monde réel, l’IA et une infrastructure décentralisée grâce à son réseau de mobilité.
POINTS CLÉS :
• Gagner grâce à votre véhicule : contribuez aux données véhicule et mobilité du réseau et recevez une récompense pour votre participation.
• Mobilité propulsée par l’IA : Dtec combine les données réelles des véhicules et l’IA pour permettre des applications de mobilité plus intelligentes.
• Données décentralisées : les données générées par les véhicules peuvent devenir une partie d’une infrastructure décentralisée ouverte, au lieu de rester enfermées dans des systèmes centralisés.
• Centre d’appels IA : Dtec intègre aussi l’IA dans les communications professionnelles, afin d’aider à automatiser les interactions clients et le support.
• DePIN ancré dans le monde réel : au lieu de s’appuyer uniquement sur des actifs numériques, Dtec connecte une infrastructure décentralisée à des véhicules physiques et à la mobilité du quotidien.
Avec la convergence du DePIN, de l’IA et de la mobilité connectée, DTEC construit à un carrefour particulièrement intéressant.
$DTEC pourrait potentiellement devenir l’un des plus grands projets à définir la prochaine génération de mobilité décentralisée.
#Dtec #AI #DePIN
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@fluence : Transformer la puissance GPU en place de marché
Les charges de travail liées à l’IA créent une forte demande en GPU, mais l’accès au bon matériel peut encore être coûteux et difficile.
Fluence aborde ce sujet autrement.
Son réseau de calcul décentralisé relie les infrastructures disponibles à des clients, tandis que sa GPU Auction introduit un modèle de place de marché où la capacité GPU peut être enchérie plutôt qu’achetée simplement via une tarification cloud fixe.
Au lieu que chaque client paie le même tarif prédéterminé, une vente aux enchères peut aider à faire correspondre l’offre de GPU disponible à la demande réelle.
Pour les fournisseurs, cela crée une autre manière de monétiser leur matériel.
Pour les clients, cela ouvre la possibilité de trouver un accès compétitif à la puissance de calcul dont ils ont besoin.
Et c’est là que la thèse plus large de Fluence devient particulièrement intéressante.
L’avenir du calcul ne passera peut-être pas par une seule entreprise détenant tout le matériel.
Il pourrait s’agir de créer des marchés ouverts autour du matériel qui existe déjà.
C’est l’angle « infrastructure » à surveiller derrière $FLT.
#DePIN #AI #Web3 #FLT
@Fluence : Transformer la puissance GPU en place de marché
Les charges de travail liées à l’IA créent une forte demande en GPU, mais l’accès au bon matériel peut encore être coûteux et difficile.
Fluence aborde ce sujet autrement.
Son réseau de calcul décentralisé relie les infrastructures disponibles à des clients, tandis que sa GPU Auction introduit un modèle de place de marché où la capacité GPU peut être enchérie plutôt qu’achetée simplement via une tarification cloud fixe.
Au lieu que chaque client paie le même tarif prédéterminé, une vente aux enchères peut aider à faire correspondre l’offre de GPU disponible à la demande réelle.
Pour les fournisseurs, cela crée une autre manière de monétiser leur matériel.
Pour les clients, cela ouvre la possibilité de trouver un accès compétitif à la puissance de calcul dont ils ont besoin.
Et c’est là que la thèse plus large de Fluence devient particulièrement intéressante.
L’avenir du calcul ne passera peut-être pas par une seule entreprise détenant tout le matériel.
Il pourrait s’agir de créer des marchés ouverts autour du matériel qui existe déjà.
C’est l’angle « infrastructure » à surveiller derrière $FLT.
#DePIN #AI #Web3 #FLT
Les charges de travail liées à l’IA créent une forte demande en GPU, mais l’accès au bon matériel peut encore être coûteux et difficile.
Fluence aborde ce sujet autrement.
Son réseau de calcul décentralisé relie les infrastructures disponibles à des clients, tandis que sa GPU Auction introduit un modèle de place de marché où la capacité GPU peut être enchérie plutôt qu’achetée simplement via une tarification cloud fixe.
Au lieu que chaque client paie le même tarif prédéterminé, une vente aux enchères peut aider à faire correspondre l’offre de GPU disponible à la demande réelle.
Pour les fournisseurs, cela crée une autre manière de monétiser leur matériel.
Pour les clients, cela ouvre la possibilité de trouver un accès compétitif à la puissance de calcul dont ils ont besoin.
Et c’est là que la thèse plus large de Fluence devient particulièrement intéressante.
L’avenir du calcul ne passera peut-être pas par une seule entreprise détenant tout le matériel.
Il pourrait s’agir de créer des marchés ouverts autour du matériel qui existe déjà.
C’est l’angle « infrastructure » à surveiller derrière $FLT.
#DePIN #AI #Web3 #FLT
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@fluence : Calcul cloud prêt pour l’entreprise, sans le prix des Big Tech
Si vous aviez besoin d’une puissance de calcul sérieuse, celle qui entraîne des modèles d’IA ou exécute des charges lourdes à grande échelle, il n’y avait que quelques endroits pour l’obtenir. AWS, Google Cloud, Azure. Fiable, certes, mais coûteux, et entièrement contrôlé par quelques entreprises.
Fluence construit une alternative qui ne vous oblige pas à faire des compromis sur la qualité pour y parvenir.
Même infrastructure, modèle de propriété différent
Fluence s’approvisionne en puissance de calcul auprès de centres de données de premier plan qui servent déjà de grandes entreprises Web2. Ce n’est pas un réseau de machines aléatoires non vérifiées : c’est la même qualité d’infrastructure qui alimente le cloud traditionnel, simplement organisée autrement. Au lieu qu’une seule entreprise possède et fixe le prix de cette capacité, Fluence regroupe les capacités disponibles dans un réseau décentralisé, toujours actif, accessible par n’importe qui.
Le résultat : les clients bénéficient d’un service prêt pour l’entreprise à moindre coût. Les utilisateurs de Fluence ont déjà économisé des millions de dollars par rapport à ce qu’ils paieraient des fournisseurs de cloud traditionnels : de réelles économies, réalisées par de vrais clients exécutant de vraies charges sur le réseau.
$FLT est le jeton qui maintient l’ensemble du système :
• Les fournisseurs mettent en gage (stake) des FLT pour sécuriser le réseau et être rémunérés pour la capacité de calcul qu’ils apportent
• Les revenus des clients financent un programme de rachat, de sorte que l’utilisation sur le réseau alimente directement l’économie des jetons de FLT
• Plus de 25 millions de FLT sont actuellement mis en gage, ce qui sécurise le réseau à grande échelle
• Les détenteurs peuvent mettre en gage des FLT via le Token Dashboard, participer à la gouvernance et accéder à des récompenses liées à l’activité du réseau
La demande en calcul pour l’IA ne ralentit pas : entraîner et faire tourner des modèles nécessite une infrastructure énorme, et ce besoin ne fait qu’augmenter. Les fournisseurs de cloud traditionnels ont construit leur activité en contrôlant l’accès à cette infrastructure et en la tarifant en conséquence.
Fluence propose un chemin différent : la même qualité de calcul, provenant des mêmes centres de données, mais construite sur un réseau où la valeur revient aux personnes qui sécurisent et utilisent le système.
#DePIN #FLT #AI #Web3
@Fluence : Calcul cloud prêt pour l’entreprise, sans le prix des Big Tech
Si vous aviez besoin d’une puissance de calcul sérieuse, celle qui entraîne des modèles d’IA ou exécute des charges lourdes à grande échelle, il n’y avait que quelques endroits pour l’obtenir. AWS, Google Cloud, Azure. Fiable, certes, mais coûteux, et entièrement contrôlé par quelques entreprises.
Fluence construit une alternative qui ne vous oblige pas à faire des compromis sur la qualité pour y parvenir.
Même infrastructure, modèle de propriété différent
Fluence s’approvisionne en puissance de calcul auprès de centres de données de premier plan qui servent déjà de grandes entreprises Web2. Ce n’est pas un réseau de machines aléatoires non vérifiées : c’est la même qualité d’infrastructure qui alimente le cloud traditionnel, simplement organisée autrement. Au lieu qu’une seule entreprise possède et fixe le prix de cette capacité, Fluence regroupe les capacités disponibles dans un réseau décentralisé, toujours actif, accessible par n’importe qui.
Le résultat : les clients bénéficient d’un service prêt pour l’entreprise à moindre coût. Les utilisateurs de Fluence ont déjà économisé des millions de dollars par rapport à ce qu’ils paieraient des fournisseurs de cloud traditionnels : de réelles économies, réalisées par de vrais clients exécutant de vraies charges sur le réseau.
$FLT est le jeton qui maintient l’ensemble du système :
• Les fournisseurs mettent en gage (stake) des FLT pour sécuriser le réseau et être rémunérés pour la capacité de calcul qu’ils apportent
• Les revenus des clients financent un programme de rachat, de sorte que l’utilisation sur le réseau alimente directement l’économie des jetons de FLT
• Plus de 25 millions de FLT sont actuellement mis en gage, ce qui sécurise le réseau à grande échelle
• Les détenteurs peuvent mettre en gage des FLT via le Token Dashboard, participer à la gouvernance et accéder à des récompenses liées à l’activité du réseau
La demande en calcul pour l’IA ne ralentit pas : entraîner et faire tourner des modèles nécessite une infrastructure énorme, et ce besoin ne fait qu’augmenter. Les fournisseurs de cloud traditionnels ont construit leur activité en contrôlant l’accès à cette infrastructure et en la tarifant en conséquence.
Fluence propose un chemin différent : la même qualité de calcul, provenant des mêmes centres de données, mais construite sur un réseau où la valeur revient aux personnes qui sécurisent et utilisent le système.
#DePIN #FLT #AI #Web3
Si vous aviez besoin d’une puissance de calcul sérieuse, celle qui entraîne des modèles d’IA ou exécute des charges lourdes à grande échelle, il n’y avait que quelques endroits pour l’obtenir. AWS, Google Cloud, Azure. Fiable, certes, mais coûteux, et entièrement contrôlé par quelques entreprises.
Fluence construit une alternative qui ne vous oblige pas à faire des compromis sur la qualité pour y parvenir.
Même infrastructure, modèle de propriété différent
Fluence s’approvisionne en puissance de calcul auprès de centres de données de premier plan qui servent déjà de grandes entreprises Web2. Ce n’est pas un réseau de machines aléatoires non vérifiées : c’est la même qualité d’infrastructure qui alimente le cloud traditionnel, simplement organisée autrement. Au lieu qu’une seule entreprise possède et fixe le prix de cette capacité, Fluence regroupe les capacités disponibles dans un réseau décentralisé, toujours actif, accessible par n’importe qui.
Le résultat : les clients bénéficient d’un service prêt pour l’entreprise à moindre coût. Les utilisateurs de Fluence ont déjà économisé des millions de dollars par rapport à ce qu’ils paieraient des fournisseurs de cloud traditionnels : de réelles économies, réalisées par de vrais clients exécutant de vraies charges sur le réseau.
$FLT est le jeton qui maintient l’ensemble du système :
• Les fournisseurs mettent en gage (stake) des FLT pour sécuriser le réseau et être rémunérés pour la capacité de calcul qu’ils apportent
• Les revenus des clients financent un programme de rachat, de sorte que l’utilisation sur le réseau alimente directement l’économie des jetons de FLT
• Plus de 25 millions de FLT sont actuellement mis en gage, ce qui sécurise le réseau à grande échelle
• Les détenteurs peuvent mettre en gage des FLT via le Token Dashboard, participer à la gouvernance et accéder à des récompenses liées à l’activité du réseau
La demande en calcul pour l’IA ne ralentit pas : entraîner et faire tourner des modèles nécessite une infrastructure énorme, et ce besoin ne fait qu’augmenter. Les fournisseurs de cloud traditionnels ont construit leur activité en contrôlant l’accès à cette infrastructure et en la tarifant en conséquence.
Fluence propose un chemin différent : la même qualité de calcul, provenant des mêmes centres de données, mais construite sur un réseau où la valeur revient aux personnes qui sécurisent et utilisent le système.
#DePIN #FLT #AI #Web3
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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 $FLT vaut la peine d’être compris non pas pour le récit, mais pour ce qui est réellement en train d’être construit.
#Fluence #DePIN #AI
Tout le monde se précipite pour construire le prochain grand produit d’IA, mais presque personne ne parle de ce qui ralentit réellement cette course : mettre la main sur suffisamment de GPU, sans attendre des mois ou payer des prix exorbitants aux hyperscalers.
@Fluence est l’un des rares projets qui résout réellement ce problème au lieu d’en parler seulement.
Voici le contexte : au lieu d’acheminer tout le monde via AWS, Google Cloud ou Azure, Fluence connecte directement les développeurs à un réseau mondial de fournisseurs de calcul indépendants. Des centres de données réels, du matériel réel, et aucune entreprise unique ne contrôle la tarification ni la chaîne d’approvisionnement.
Ça fonctionne déjà, d’ailleurs. Leur place de marché GPU est en ligne : elle propose des capacités informatiques de niveau entreprise, jusqu’à 85 % moins chères que les grands clouds. Et du côté CPU, ils ont déjà généré plus de 1 M$ 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 $FLT vaut la peine d’être compris non pas pour le récit, mais pour ce qui est réellement en train d’être construit.
#Fluence #DePIN #AI
@Fluence est l’un des rares projets qui résout réellement ce problème au lieu d’en parler seulement.
Voici le contexte : au lieu d’acheminer tout le monde via AWS, Google Cloud ou Azure, Fluence connecte directement les développeurs à un réseau mondial de fournisseurs de calcul indépendants. Des centres de données réels, du matériel réel, et aucune entreprise unique ne contrôle la tarification ni la chaîne d’approvisionnement.
Ça fonctionne déjà, d’ailleurs. Leur place de marché GPU est en ligne : elle propose des capacités informatiques de niveau entreprise, jusqu’à 85 % moins chères que les grands clouds. Et du côté CPU, ils ont déjà généré plus de 1 M$ 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 $FLT vaut la peine d’être compris non pas pour le récit, mais pour ce qui est réellement en train d’être construit.
#Fluence #DePIN #AI
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@fluence Apportez le calcul GPU décentralisé aux développeurs d’IA
L’accès aux GPU est aujourd’hui le plus gros goulot d’étranglement de l’IA : ce ne sont ni les idées, ni les talents, mais le fait d’obtenir suffisamment de puissance de calcul sans payer les prix exorbitants des hyperscalers. Fluence, une plateforme DePIN de premier plan, s’attaque directement à ce problème.
Fluence exécute déjà une alternative décentralisée « sans cloud » à AWS et Google Cloud : elle permet aux développeurs de louer des serveurs via un réseau mondial de fournisseurs indépendants, plutôt que via une seule entreprise. Ce marché CPU a généré plus de 1 M$ de revenus annuels et a permis d’économiser des millions aux clients par rapport aux tarifs de cloud traditionnels. Désormais, ils font la même chose pour les GPU.
Les développeurs peuvent déployer des conteneurs GPU, des machines virtuelles (VM) ou du matériel nu (bare metal) selon leurs besoins, le tout en passant par des smart contracts qui gèrent automatiquement la tarification et les paiements. Les fournisseurs doivent déposer une garantie (collatéral) et respecter des normes de fiabilité avant de rejoindre le réseau. Résultat : un accès aux GPU de qualité « entreprise » jusqu’à 85 % moins cher que les grands clouds.
Et c’est soutenu par une infrastructure réelle : des centres de données de niveau entreprise avec la conformité GDPR, ISO 27001 et SOC2, afin d’élargir l’offre de GPU. Comme l’a résumé le cofondateur Evgeny Ponomarev : l’objectif est simple—supprimer la rareté et les barrières de coût qui empêchent les équipes d’IA d’avoir la puissance de calcul dont elles ont besoin.
En bref, Fluence parie sur le même scénario de décentralisation qui a fonctionné pour les CPU cloud : il peut maintenant aussi résoudre la pénurie de GPU. À surveiller.
#DePIN #Ai #GPU
@Fluence Apportez le calcul GPU décentralisé aux développeurs d’IA
L’accès aux GPU est aujourd’hui le plus gros goulot d’étranglement de l’IA : ce ne sont ni les idées, ni les talents, mais le fait d’obtenir suffisamment de puissance de calcul sans payer les prix exorbitants des hyperscalers. Fluence, une plateforme DePIN de premier plan, s’attaque directement à ce problème.
Fluence exécute déjà une alternative décentralisée « sans cloud » à AWS et Google Cloud : elle permet aux développeurs de louer des serveurs via un réseau mondial de fournisseurs indépendants, plutôt que via une seule entreprise. Ce marché CPU a généré plus de 1 M$ de revenus annuels et a permis d’économiser des millions aux clients par rapport aux tarifs de cloud traditionnels. Désormais, ils font la même chose pour les GPU.
Les développeurs peuvent déployer des conteneurs GPU, des machines virtuelles (VM) ou du matériel nu (bare metal) selon leurs besoins, le tout en passant par des smart contracts qui gèrent automatiquement la tarification et les paiements. Les fournisseurs doivent déposer une garantie (collatéral) et respecter des normes de fiabilité avant de rejoindre le réseau. Résultat : un accès aux GPU de qualité « entreprise » jusqu’à 85 % moins cher que les grands clouds.
Et c’est soutenu par une infrastructure réelle : des centres de données de niveau entreprise avec la conformité GDPR, ISO 27001 et SOC2, afin d’élargir l’offre de GPU. Comme l’a résumé le cofondateur Evgeny Ponomarev : l’objectif est simple—supprimer la rareté et les barrières de coût qui empêchent les équipes d’IA d’avoir la puissance de calcul dont elles ont besoin.
En bref, Fluence parie sur le même scénario de décentralisation qui a fonctionné pour les CPU cloud : il peut maintenant aussi résoudre la pénurie de GPU. À surveiller.
#DePIN #Ai #GPU
L’accès aux GPU est aujourd’hui le plus gros goulot d’étranglement de l’IA : ce ne sont ni les idées, ni les talents, mais le fait d’obtenir suffisamment de puissance de calcul sans payer les prix exorbitants des hyperscalers. Fluence, une plateforme DePIN de premier plan, s’attaque directement à ce problème.
Fluence exécute déjà une alternative décentralisée « sans cloud » à AWS et Google Cloud : elle permet aux développeurs de louer des serveurs via un réseau mondial de fournisseurs indépendants, plutôt que via une seule entreprise. Ce marché CPU a généré plus de 1 M$ de revenus annuels et a permis d’économiser des millions aux clients par rapport aux tarifs de cloud traditionnels. Désormais, ils font la même chose pour les GPU.
Les développeurs peuvent déployer des conteneurs GPU, des machines virtuelles (VM) ou du matériel nu (bare metal) selon leurs besoins, le tout en passant par des smart contracts qui gèrent automatiquement la tarification et les paiements. Les fournisseurs doivent déposer une garantie (collatéral) et respecter des normes de fiabilité avant de rejoindre le réseau. Résultat : un accès aux GPU de qualité « entreprise » jusqu’à 85 % moins cher que les grands clouds.
Et c’est soutenu par une infrastructure réelle : des centres de données de niveau entreprise avec la conformité GDPR, ISO 27001 et SOC2, afin d’élargir l’offre de GPU. Comme l’a résumé le cofondateur Evgeny Ponomarev : l’objectif est simple—supprimer la rareté et les barrières de coût qui empêchent les équipes d’IA d’avoir la puissance de calcul dont elles ont besoin.
En bref, Fluence parie sur le même scénario de décentralisation qui a fonctionné pour les CPU cloud : il peut maintenant aussi résoudre la pénurie de GPU. À surveiller.
#DePIN #Ai #GPU
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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
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
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
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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 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
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
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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
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
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
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L’expérience développeur devient aussi importante que les performances de calcul.
@fluence a introduit le Web Terminal dans la Fluence Console, permettant aux développeurs d’accéder de manière sécurisée à un shell root complet pour n’importe quelle VM en cours d’exécution directement depuis un navigateur. Aucun client SSH, aucune configuration de clés et aucune configuration locale requise.
Qu’il s’agisse de surveiller des charges de travail IA, de consulter des journaux ou de redémarrer des applications, les développeurs peuvent gérer leurs VM depuis presque n’importe quel appareil, y compris un téléphone mobile.
Des mises à jour comme celle-ci réduisent la complexité opérationnelle et rendent le calcul décentralisé plus accessible aux développeurs qui construisent des applications IA et cloud natives.
Alors que le secteur DePIN continue d’évoluer, des outils pratiques qui simplifient le déploiement et la gestion peuvent jouer un rôle significatif dans l’adoption. Fluence continue de se concentrer sur la fourniture de cette expérience tout en étendant l’utilité de l’écosystème $FLT.
Quelle fonctionnalité développeur aimeriez-vous voir ensuite sur Fluence ?
#Fluence #DePIN #CloudComputing #AI #Web3
L’expérience développeur devient aussi importante que les performances de calcul.
@Fluence a introduit le Web Terminal dans la Fluence Console, permettant aux développeurs d’accéder de manière sécurisée à un shell root complet pour n’importe quelle VM en cours d’exécution directement depuis un navigateur. Aucun client SSH, aucune configuration de clés et aucune configuration locale requise.
Qu’il s’agisse de surveiller des charges de travail IA, de consulter des journaux ou de redémarrer des applications, les développeurs peuvent gérer leurs VM depuis presque n’importe quel appareil, y compris un téléphone mobile.
Des mises à jour comme celle-ci réduisent la complexité opérationnelle et rendent le calcul décentralisé plus accessible aux développeurs qui construisent des applications IA et cloud natives.
Alors que le secteur DePIN continue d’évoluer, des outils pratiques qui simplifient le déploiement et la gestion peuvent jouer un rôle significatif dans l’adoption. Fluence continue de se concentrer sur la fourniture de cette expérience tout en étendant l’utilité de l’écosystème $FLT.
Quelle fonctionnalité développeur aimeriez-vous voir ensuite sur Fluence ?
#Fluence #DePIN #CloudComputing #AI #Web3
@Fluence a introduit le Web Terminal dans la Fluence Console, permettant aux développeurs d’accéder de manière sécurisée à un shell root complet pour n’importe quelle VM en cours d’exécution directement depuis un navigateur. Aucun client SSH, aucune configuration de clés et aucune configuration locale requise.
Qu’il s’agisse de surveiller des charges de travail IA, de consulter des journaux ou de redémarrer des applications, les développeurs peuvent gérer leurs VM depuis presque n’importe quel appareil, y compris un téléphone mobile.
Des mises à jour comme celle-ci réduisent la complexité opérationnelle et rendent le calcul décentralisé plus accessible aux développeurs qui construisent des applications IA et cloud natives.
Alors que le secteur DePIN continue d’évoluer, des outils pratiques qui simplifient le déploiement et la gestion peuvent jouer un rôle significatif dans l’adoption. Fluence continue de se concentrer sur la fourniture de cette expérience tout en étendant l’utilité de l’écosystème $FLT.
Quelle fonctionnalité développeur aimeriez-vous voir ensuite sur Fluence ?
#Fluence #DePIN #CloudComputing #AI #Web3
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@fluence continue d'étendre sa plateforme de calcul décentralisée avec un stockage persistant, une gestion des IP de VM et la prise en charge des cartes de crédit pour un calcul à la demande.
Les prochaines enchères de clusters GPU constituent une étape de plus, permettant d'attribuer des clusters GPU via des enchères concurrentielles plutôt que par un approvisionnement centralisé traditionnel.
Quelques chiffres ont particulièrement attiré mon attention :
• 357,2 M FLT en réserves de trésorerie.
• 1,46 M$ 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, $FLT continue de se concentrer sur l’expansion de son réseau de calcul tout en améliorant l’efficacité du capital et l’accès des développeurs, deux éléments qui pourraient compter de manière significative à mesure que la demande en IA continue de croître.
#DePIN #Fluence #Ai
@Fluence continue d'étendre sa plateforme de calcul décentralisée avec un stockage persistant, une gestion des IP de VM et la prise en charge des cartes de crédit pour un calcul à la demande.
Les prochaines enchères de clusters GPU constituent une étape de plus, permettant d'attribuer des clusters GPU via des enchères concurrentielles plutôt que par un approvisionnement centralisé traditionnel.
Quelques chiffres ont particulièrement attiré mon attention :
• 357,2 M FLT en réserves de trésorerie.
• 1,46 M$ 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, $FLT continue de se concentrer sur l’expansion de son réseau de calcul tout en améliorant l’efficacité du capital et l’accès des développeurs, deux éléments qui pourraient compter de manière significative à mesure que la demande en IA continue de croître.
#DePIN #Fluence #Ai
Les prochaines enchères de clusters GPU constituent une étape de plus, permettant d'attribuer des clusters GPU via des enchères concurrentielles plutôt que par un approvisionnement centralisé traditionnel.
Quelques chiffres ont particulièrement attiré mon attention :
• 357,2 M FLT en réserves de trésorerie.
• 1,46 M$ 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, $FLT continue de se concentrer sur l’expansion de son réseau de calcul tout en améliorant l’efficacité du capital et l’accès des développeurs, deux éléments qui pourraient compter de manière significative à mesure que la demande en IA continue de croître.
#DePIN #Fluence #Ai
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La proposition de valeur derrière @fluence ($FLT) devient plus claire lorsque vous examinez une question simple :
Chaque créateur d’IA finit par se poser la même question :
« Quel GPU dois-je acheter ? »
Mais la meilleure question pourrait être :
« Ai-je vraiment besoin d’en posséder un ? »
Tous les workloads d’IA ne nécessitent pas du matériel dédié qui reste inactif une bonne partie de la journée. Certains demandent de la vitesse, d’autres de la mémoire, et beaucoup n’ont besoin de puissance de calcul supplémentaire qu’occasionnellement.
@fluence ($FLT), plutôt que de se concentrer sur la possession d’un GPU, Fluence construit une infrastructure de calcul décentralisée qui permet aux développeurs d’accéder à des ressources de calcul quand ils en ont besoin.
À mesure que l’IA continue de se développer, le calcul ne se résumera pas à l’achat du plus gros GPU. Il s’agira d’utiliser les bonnes ressources au bon moment.
L’avenir de l’infrastructure IA combinera probablement du matériel local, des services cloud et du calcul décentralisé, et c’est pourquoi $FLT est un projet qui mérite d’être suivi.
#DePIN #GPU #AI
La proposition de valeur derrière @Fluence ($FLT) devient plus claire lorsque vous examinez une question simple :
Chaque créateur d’IA finit par se poser la même question :
« Quel GPU dois-je acheter ? »
Mais la meilleure question pourrait être :
« Ai-je vraiment besoin d’en posséder un ? »
Tous les workloads d’IA ne nécessitent pas du matériel dédié qui reste inactif une bonne partie de la journée. Certains demandent de la vitesse, d’autres de la mémoire, et beaucoup n’ont besoin de puissance de calcul supplémentaire qu’occasionnellement.
@Fluence ($FLT), plutôt que de se concentrer sur la possession d’un GPU, Fluence construit une infrastructure de calcul décentralisée qui permet aux développeurs d’accéder à des ressources de calcul quand ils en ont besoin.
À mesure que l’IA continue de se développer, le calcul ne se résumera pas à l’achat du plus gros GPU. Il s’agira d’utiliser les bonnes ressources au bon moment.
L’avenir de l’infrastructure IA combinera probablement du matériel local, des services cloud et du calcul décentralisé, et c’est pourquoi $FLT est un projet qui mérite d’être suivi.
#DePIN #GPU #AI
Chaque créateur d’IA finit par se poser la même question :
« Quel GPU dois-je acheter ? »
Mais la meilleure question pourrait être :
« Ai-je vraiment besoin d’en posséder un ? »
Tous les workloads d’IA ne nécessitent pas du matériel dédié qui reste inactif une bonne partie de la journée. Certains demandent de la vitesse, d’autres de la mémoire, et beaucoup n’ont besoin de puissance de calcul supplémentaire qu’occasionnellement.
@Fluence ($FLT), plutôt que de se concentrer sur la possession d’un GPU, Fluence construit une infrastructure de calcul décentralisée qui permet aux développeurs d’accéder à des ressources de calcul quand ils en ont besoin.
À mesure que l’IA continue de se développer, le calcul ne se résumera pas à l’achat du plus gros GPU. Il s’agira d’utiliser les bonnes ressources au bon moment.
L’avenir de l’infrastructure IA combinera probablement du matériel local, des services cloud et du calcul décentralisé, et c’est pourquoi $FLT est un projet qui mérite d’être suivi.
#DePIN #GPU #AI
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