fluence

Sudah lama, komputasi terdesentralisasi terdengar bagus secara teori, tetapi sulit digunakan dalam praktik.

Bagi developer dan tim yang membangun produk, fleksibilitas yang ditawarkan @Fluence adalah sebuah terobosan. Anda bisa membangun tanpa khawatir akan biaya tersembunyi dan batasan yang menyertai penyedia cloud terpusat tradisional.

Inilah yang mereka tawarkan👇

1. Tanpa Biaya Egress: Pindahkan data Anda masuk dan keluar tanpa dikenai biaya tambahan. Anda hanya membayar sesuai penggunaan.

2. Bandwidth Tanpa Batas: Tidak ada pembatasan kecepatan dan tagihan tak terduga saat aplikasi Anda berkembang.

3. Standar Terbuka: Dibangun dengan protokol terbuka, bukan sistem tertutup. Anda memiliki kendali atas stack Anda.

4. Migrasi Mudah & Tanpa Ketergantungan pada Vendor: Deploy di mana pun dan kapan pun Anda mau. Migrasikan beban kerja dalam hitungan menit, bukan bulan.

Melatih model, menjalankan inferensi, menyimpan set data berukuran besar—semuanya membutuhkan infrastruktur yang skalabel, terjangkau, dan fleksibel. Mengendalikan DI MANA beban kerja Anda berjalan dan BAGAIMANA Anda melakukan penskalaan bukan lagi sebuah kemewahan, melainkan kebutuhan bagi siapa pun yang serius membangun.

Fluence memberikan kebebasan itu kepada developer. Kebebasan untuk memilih, melakukan penskalaan, dan membangun tanpa batas.

Para builder sudah mulai beralih.

#Fluence #DePIN #DecentralizedCloud #AI

@Fluence Memperbarui Jaringan Komputasinya dengan Dua Klaster NVIDIA B300 Baru

Dua klaster NVIDIA HGX B300 kini tersedia untuk dipesan melalui Fluence, menambah kapasitas GPU berperforma tinggi pada jaringan komputasinya.

Bagian yang menarik:

🇺🇸 Texas: 10 node berpendingin cairan, masing-masing dilengkapi 8 GPU B300. Setiap GPU memiliki memori HBM3E sebesar 288 GB, sehingga tiap node memiliki total memori GPU 2,3 TB. Klaster ini dapat siap dalam waktu satu minggu setelah kontrak ditandatangani.

🇺🇸 Nevada: 6 node berpendingin udara yang menggunakan sistem Aivres KR9288X3 dengan GPU HGX B300. Klaster ini diperkirakan siap pada 1 Januari 2027.

Kedua opsi menawarkan infrastruktur bare-metal khusus, akses root penuh, memori sistem 2 TB, dan penyimpanan NVMe 30,72 TB.

Menurut saya, hal yang menarik dari pembaruan ini adalah sisi praktisnya. Ini bukan sekadar spesifikasi perangkat keras baru untuk dibaca. Tim dapat memesan infrastrukturnya untuk menjalankan beban kerja mereka sendiri dan mengendalikan sistemnya secara langsung.

Seiring beban kerja AI semakin menuntut, menurut saya infrastruktur yang mendukungnya layak mendapat perhatian yang sama besarnya dengan aplikasi yang dilihat semua orang.

Fluence terus membangun infrastrukturnya di bidang ini, dan saya penasaran melihat bagaimana jaringan komputasinya berkembang ke depannya.

#Fluence #AI #DePIN

Kebohongan terbesar dalam membangun AI? Katanya, Anda butuh AWS.

Berikut rincian tagihan saya yang sebenarnya:

Di AWS:
A100 40GB: ∼$3.67/jam, bahkan saat menganggur
Penyimpanan: $0.10/GB + biaya snapshot
Biaya transfer data keluar: $0.09/GB
Hasilnya: biaya dasar $1,400/bulan. $1,700 bulan lalu tanpa pelatihan baru SAMA SEKALI.

Anda bukan membayar komputasi. Anda membayar waktu menganggur.

Di @Fluence :

Minggu lalu saya melakukan pekerjaan yang sama:
Menyewa A100 selama 6 jam: $18
Mematikannya setelah pelatihan: Penagihan berhenti dalam hitungan detik
Total biaya data: Minimal, tetap di penyedia

Fluence bukan satu layanan cloud. Fluence adalah 71 pusat data Tier 3/4 dengan lebih dari 1.400 GPU di 32 wilayah yang bersaing untuk menangani pekerjaan Anda. Persaingan itulah yang membuat harganya 70–80% lebih murah.

Tanpa reservasi bulanan.
Tanpa tagihan transfer data tak terduga.
Tanpa terikat pada satu vendor.
Harga langsung tersedia sebelum Anda mulai.

Dan kini, dengan staking $FLT yang aktif di Ethereum L1, Anda dapat berpartisipasi langsung dalam keamanan jaringan dari L1.

Jika Anda pengembang independen, lab kecil, atau startup yang melatih model, berhentilah mereservasi GPU yang hanya Anda gunakan 20% dari waktu.

Sewa per detik. Latih model. Matikan. Pertahankan dana operasional Anda.

Pernahkah Anda membandingkan tagihan AWS terakhir dengan opsi terdesentralisasi?

#Fluence #DePIN #AIBubble #Cloud #GPU

𝗖𝗮𝗿𝗮 𝗠𝗲𝗻𝗴𝗵𝗲𝗺𝗮𝘁 𝗕𝗶𝗮𝘆𝗮 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗱𝗲𝗻𝗴𝗮𝗻 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗮𝗹𝗮𝗺 𝟯 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗸𝗮𝗵:

𝗟𝗮𝗻𝗴𝗸𝗮𝗵 𝟭: 𝗕𝘂𝗸𝗮 𝗞𝗼𝗻𝘀𝗼𝗹𝗲 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲
Jangan buka AWS. Buka http://fluence.ai/gpu
Hubungkan dompet, lalu dasbor akan muncul.

𝗟𝗮𝗻𝗴𝗸𝗮𝗵 𝟮: 𝗦𝗲𝘄𝗮 𝗚𝗣𝗨, 𝗕𝘂𝗸𝗮𝗻 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱
Klik "Sewa GPU"
Pilih yang Anda butuhkan: H100, A100, H200. Pilih lokasi yang dekat dengan Anda.
Fluence memiliki lebih dari 1.400 GPU di 32 wilayah. Harganya sudah 60% lebih murah daripada AWS/GCP. Anda bisa melihat harga per jam secara langsung.

𝗟𝗮𝗻𝗴𝗸𝗮𝗵 𝟯: 𝗕𝗮𝘆𝗮𝗿 𝗛𝗮𝗻𝘆𝗮 𝗦𝗮𝗮𝘁 𝗗𝗶𝗴𝘂𝗻𝗮𝗸𝗮𝗻
Jalankan, terapkan model Anda, lalu lakukan pelatihan.
Setelah selesai, MATIKAN.
Fluence menagih per detik. Tanpa komitmen bulanan. Jika Anda menggunakan selama 2 jam, Anda hanya membayar 2 jam.

𝗦𝗲𝗹𝗲𝘀𝗮𝗶.

Tanpa kredit, tanpa panggilan dari tim penjualan, tanpa kontrak perusahaan.

Cloud tradisional: Bayar $3.50/jam + tetap membayar saat tidak digunakan, totalnya $2500/bulan
Fluence: Bayar sekitar $1.40/jam + hanya membayar saat aktif, kira-kira $900/bulan

Anda menghemat 60% karena:
1. Membayar lebih sedikit per jam
2. Hanya membayar untuk waktu aktif

#Fluence #GPU #DePIN #AI

Siklus crypto berikutnya mungkin milik infrastruktur.

Bukan narasi yang paling keras, tapi protokol yang mendukungnya.

Seiring dengan semakin pentingnya komputasi terdesentralisasi, Fluence dan $FLT sedang membangun lapisan dasar untuk ekosistem AI yang dapat diskalakan dan DePIN.

#FLT #fluence #AI #DePIN. #Web3

Semua orang berlomba untuk membangun produk AI besar berikutnya, tapi hampir tidak ada yang membahas apa yang sebenarnya menghambat perlombaan itu: mendapatkan cukup banyak GPU tanpa harus menunggu berbulan-bulan atau membayar harga mahal penyedia hyperscaler demi hak istimewa tersebut.

@Fluence adalah salah satu dari sedikit proyek yang benar-benar menyelesaikan ini, bukan sekadar membicarakannya.

Begini pengaturannya: alih-alih mengarahkan semua orang melalui AWS, Google Cloud, atau Azure, Fluence menghubungkan pengembang secara langsung ke jaringan global penyedia komputasi independen. Pusat data yang nyata, perangkat keras yang nyata, tanpa satu perusahaan pun yang mengendalikan penetapan harga atau alur proses.

Ini juga sudah berjalan. Marketplace GPU mereka sudah aktif, menawarkan komputasi kelas enterprise dengan biaya hingga 85% lebih rendah dibanding cloud besar. Dan sisi CPU mereka bahkan sudah menghasilkan lebih dari $1M pendapatan tahunan—ini bukan janji roadmap, melainkan produk yang memang sudah dibayar oleh pengguna untuk digunakan.

Bagian terbaru adalah GPU Cluster Auctions, pasar penawaran nyata untuk kapasitas GPU yang dipesan. Alih-alih berharap sebuah penyedia punya ketersediaan dengan harga yang wajar, tim memposting persis kebutuhan mereka (model GPU, jumlah, wilayah, rentang waktu), lalu para penyedia bersaing untuk mendapatkan kesepakatan. Inilah penemuan harga yang saat ini tidak ada di tempat lain mana pun di ruang ini.

DePIN dan AI sedang bertabrakan dengan sangat keras sekarang, dan sebagian besar proyek yang berada di irisan itu masih bersifat teoretis. Fluence tidak—ini infrastruktur yang sudah digunakan untuk menyelesaikan masalah nyata yang mahal.

Jika Anda mengikuti ruang Web3 x AI, $FLT layak dipahami bukan karena narasinya, tapi karena apa yang benar-benar sedang dibangun.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence : Siapa yang Mendapat Kapasitas GPU?

Bagaimana kapasitas GPU sebenarnya dibeli dan dijual. Bisa saja ada banyak GPU di dunia, namun tetap terjadi kekurangan untuk pembeli, lokasi, beban kerja, atau periode waktu tertentu. Itu membuat penetapan harga dan akses menjadi lebih rumit daripada sekadar menempelkan angka di sebelah GPU.

Di sinilah lelang menjadi berguna. Lelang maju memungkinkan pembeli bersaing memperebutkan kapasitas yang tersedia, sedangkan lelang mundur memungkinkan penyedia bersaing untuk memenuhi permintaan.

Keduanya menciptakan cara yang lebih dinamis untuk menemukan nilai sebenarnya dari komputasi pada momen tertentu. Dan bagi seseorang yang membeli kapasitas GPU untuk keperluan serius, opsi termurah tidak otomatis menjadi pilihan yang tepat.

Anda juga perlu bertanya: Apakah kapasitas itu benar-benar tersedia saat Anda membutuhkannya? Apakah jaringan (networking fabric) mampu menangani beban kerja? SLA apa yang disertakan bersama infrastruktur? Jika terjadi sesuatu yang rusak, seberapa cepat bisa dipulihkan? Detail-detail ini dapat membuat perbedaan besar ketika beban kerja AI berjalan dalam skala.

Fluence sedang membangun menuju pasar global tempat pusat data dapat terhubung langsung dengan permintaan terverifikasi untuk klaster GPU yang dipesan.

Bagian menariknya adalah ini bukan hanya soal menambahkan lebih banyak GPU. Ini tentang membuat GPU yang sudah ada menjadi lebih mudah ditemukan, dibandingkan, diberi harga, dan dimanfaatkan.

#Fluence #DePIN #AI

Kamu lebih memilih memegang token yang benar-benar punya kegunaan, atau token yang hanya menarik perhatian saat grafik mulai bergerak?

Itulah yang membuat $FLT layak untuk diperhatikan.

@Fluence sedang membangun infrastruktur komputasi terdesentralisasi untuk ekonomi AI, dan $FLT ada di pusat ekonomi jaringannya.

Jadi, apa yang sebenarnya bisa dilakukan $FLT?

→ Staking: $FLT bisa di-stake untuk membantu mengamankan dan menyediakan sumber daya komputasi, dengan pemegang token yang dapat ikut berpartisipasi dalam staking.

→ Tata kelola: Pemegang $FLT dapat berpartisipasi dalam tata kelola Fluence DAO dan memberikan suara pada proposal yang membentuk jaringan.

→ Insentif jaringan: $FLT menjadi bagian dari sistem insentif yang mengoordinasikan penyedia komputasi dan membantu mengamankan jaringan.

Yang menarik buatku adalah token ini tidak benar-benar terlepas dari infrastrukturnya.

Jaringannya berfokus pada AI dan komputasi GPU, dan Fluence mengatakan sekarang mereka menawarkan 1.400+ GPU di 32 wilayah dan 71 pusat data.

Dan di sinilah aku pikir sebagian orang mungkin melewatkan gambaran besar saat pergerakan besar $FLT terakhir.

Sebuah pump menarik perhatian semua orang.

Kegunaan itulah yang membuatku tetap ingin memantau.

Pertanyaan menarik sekarang bukan hanya ke mana $FLT akan bergerak berikutnya.

Tapi seberapa besar nilai yang bisa dibangun di sekitar infrastruktur yang didukungnya.

AI membutuhkan komputasi.
Fluence sedang membangun lapisan komputasi.
$FLT adalah bagian dari lapisan ekonomi yang ada di baliknya.

Menurutmu, apakah token yang berutility akan mengungguli permainan narasi murni pada fase berikutnya DePIN?

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence terus memperluas platform komputasi desentralisasinya dengan penyimpanan persisten, manajemen IP VM, dan dukungan kartu kredit untuk komputasi sesuai permintaan.

Lelang Klaster GPU yang akan datang merupakan langkah maju, memungkinkan klaster GPU dialokasikan melalui penawaran kompetitif alih-alih penyediaan terpusat tradisional.

Beberapa angka yang menonjol bagi saya:

• 357,2M FLT dalam cadangan kas.

• $1,46M dalam cadangan stablecoin.

• APR staking rata-rata 11,5%.

• 7M FLT ditambahkan melalui operasi likuiditas di pasar terbuka.

Proyek infrastruktur sering dinilai berdasarkan eksekusi, bukan sekadar sensasi.

Dari apa yang telah saya ikuti, $FLT terus berfokus pada perluasan jaringan komputasinya sambil meningkatkan efisiensi modal dan akses pengembang—dua hal yang bisa menjadi sangat penting seiring permintaan AI terus meningkat.

#DePIN #Fluence #Ai

Mengapa AI4 Bisa Menjadi Milestone Penting bagi @Fluence $FLT

Saat AI mengubah berbagai industri, satu hal menjadi semakin jelas: AI hanya sekuat infrastruktur yang mendukungnya. Sementara sebagian besar headline berfokus pada model dan aplikasi baru, perusahaan yang membangun lapisan komputasi menjadi sama pentingnya.

Itulah sebabnya saya memperhatikan Fluence ($FLT) yang menghadiri AI4, konferensi AI terbesar di Amerika, yang berlangsung pada 4–6 Agustus di The Venetian, Las Vegas, tempat tim mereka akan berada di Booth #1251.

Bagi perusahaan infrastruktur AI, ini bukan sekadar kemunculan konferensi lainnya. AI4 mempertemukan para pemimpin perusahaan, pengembang, investor, penyedia cloud, dan organisasi yang secara aktif mencari solusi AI yang skalabel. Ini adalah lingkungan di mana hubungan bisnis mulai terbentuk, produk didemonstrasikan, dan kemitraan masa depan sering kali mulai terwujud.

Berbeda dengan produk yang berfokus pada konsumen, infrastruktur perusahaan jarang diadopsi hanya karena pemasaran. Pengambil keputusan menginginkan diskusi teknis, demonstrasi langsung, dan percakapan langsung dengan tim di balik teknologi tersebut. Konferensi seperti AI4 menciptakan suasana yang ideal untuk interaksi tersebut.

Bagi Fluence, ini adalah kesempatan untuk menampilkan infrastruktur GPU terdesentralisasinya kepada pihak yang pada akhirnya bisa menjadi pelanggan atau mitra strategis. Meskipun menghadiri sebuah acara tidak otomatis menjamin adopsi, hadir di tempat percakapan AI perusahaan sedang berlangsung adalah langkah penting.

Saya akan mengikuti perkembangannya dengan saksama untuk melihat apa yang muncul dari AI4. Apakah itu kemitraan baru, wawasan industri yang berharga, atau kolaborasi di masa depan—ini adalah jenis perkembangan yang dapat memberikan dampak jangka panjang pada proyek-proyek yang membangun infrastruktur di balik generasi berikutnya dari AI.

📍 Konferensi AI4
📅 4–6 Agustus
🏨 The Venetian, Las Vegas
📌 Booth Fluence #1251

#Fluence #DePIN #AI #AI4

Saya hampir lupa kalau saya punya beberapa $FLT dari @Fluence di dompet saya.

Saya membeli beberapa FLT tahun lalu, dan jujur saja, untuk sementara saya tidak terlalu memperhatikan itu.

Tapi melihat Fluence lagi belakangan ini membuat saya kembali mengecek apa yang sebenarnya dilakukan token tersebut di dalam ekosistem.

Dan ternyata ada lebih banyak dari yang awalnya saya kira.

• FLT adalah bagian dari sistem staking, di mana token digunakan untuk mendukung keamanan dan koordinasi sumber daya komputasi.

• FLT juga punya peran dalam tata kelola, memberi komunitas cara untuk ikut berpartisipasi dalam keputusan-keputusan terkait ekosistem Fluence.

• Penyedia komputasi dan ekonomi jaringan terhubung dengan FLT, sehingga token ini punya peran yang lebih praktis daripada sekadar “ngendap” di dalam dompet.

• Sisi cloud-nya juga semakin menarik. Fluence sedang membangun infrastruktur agar pengguna bisa mengakses sumber daya komputasi tanpa harus sepenuhnya bergantung pada penyedia cloud terpusat tradisional.

• Dan sekarang ada sudut yang lebih besar lagi: AI dan komputasi GPU. Dengan besarnya daya komputasi yang dibutuhkan aplikasi AI, akses GPU yang terdesentralisasi menjadi ruang yang jauh lebih menarik untuk diikuti.

Bagian terakhir itu kemungkinan yang paling menarik perhatian saya.

Karena ketika saya membeli beberapa FLT itu tahun lalu, saya tidak terlalu memikirkan infrastruktur AI atau permintaan GPU.

Sekarang percakapan tentang Fluence terlihat sangat berbeda.

Saya tidak bermaksud bilang saya tahu ke mana arah FLT setelah ini.

Saya hanya merasa menarik ketika sebuah token yang awalnya Anda ambil secara santai mulai menjadi bagian dari kisah infrastruktur yang jauh lebih besar.

Jadi ya… saya lagi memantau tas kecil FLT saya.

#Fluence #Web3 #DePIN #AI

Kenapa Saya Mengawasi Proyek Fluence ( $FLT)

Seiring permintaan AI meningkat, komputasi terdesentralisasi menjadi salah satu sektor terpenting di Web3.

Proyek Fluence sedang membangun cloud tanpa izin di mana pengembang dapat menerapkan aplikasi tanpa bergantung pada penyedia terpusat. Infrastruktur nyata, utilitas nyata, dan kebutuhan yang terus tumbuh untuk komputasi tahan sensor.

Di pasar yang berfokus pada narasi, $FLT menonjol sebagai proyek yang memecahkan masalah nyata. Permainan infrastruktur sering kali memerlukan waktu, tetapi biasanya sangat berarti saat adopsi tiba.

#Fluence #DePIN #Aİ

Siapa yang menjalankan AI di balik layar? @Fluence

Satu hal yang menurut saya menarik tentang agen AI adalah bahwa latensi tidak selalu disebabkan oleh model itu sendiri.

Sebuah agen dapat membuat beberapa panggilan alat, mengambil state, menjalankan validasi, memperbarui memori, lalu mengulang loop tersebut beberapa kali. Beberapa milidetik keterlambatan CPU pada setiap langkah mungkin terlihat tidak terlalu berarti jika berdiri sendiri, tetapi di seluruh alur kerja, keterlambatan itu bisa bertambah dan mendorong permintaan melewati batas waktunya.

Di sinilah infrastruktur menjadi lebih penting daripada yang tampak pada awalnya.

Untuk beban kerja AI, performa rata-rata tidak selalu cukup. Masalah sebenarnya bisa muncul
ktingnya saat CPU contention menyebabkan keterlambatan kecil di banyak tahap.

Itulah mengapa komputasi khusus menjadi opsi yang menarik untuk beban kerja di mana performa yang dapat diprediksi sangat penting.

Fluence mendekatinya dari sisi komputasi terdesentralisasi, memberikan akses pengembang ke sumber daya CPU khusus untuk beban kerja yang membutuhkan kapasitas yang lebih konsisten.

Saya pikir ini menjadi semakin relevan ketika agen AI bergerak dari sekadar eksperimen ke produksi. Ketika sebuah agen menangani puluhan langkah, mengurangi variasi dari tiap tahap bisa memberi dampak yang jauh lebih besar pada pengalaman pengguna akhir.

Pertanyaan yang saya perhatikan itu sederhana: saat beban kerja agen menjadi lebih kompleks, apakah komputasi yang dapat diprediksi akan menjadi sama pentingnya dengan daya komputasi mentah?

https://fluence.ai/

#Fluence #AI #DePIN

Mengapa $FLT Layak Mendapatkan Lebih Banyak Perhatian

Banyak investor membandingkan proyek DePIN dan infrastruktur seperti $RNDR , $AKT , dan $GRASS untuk perannya dalam mendukung generasi berikutnya dari AI dan layanan terdesentralisasi.

Apa yang membuat @Fluence menarik adalah fokusnya pada komputasi awan terdesentralisasi. Sementara yang lain fokus pada jaringan GPU, penyimpanan, atau pengiriman konten, Fluence sedang membangun lapisan komputasi tanpa izin di mana aplikasi dapat berjalan tanpa bergantung pada penyedia awan terpusat.

Seiring dengan tumbuhnya agen AI, DePIN, dan aplikasi Web3, permintaan untuk komputasi terdesentralisasi yang andal bisa menjadi narasi utama.

Pasar sering kali memberi penghargaan kepada infrastruktur hanya setelah adopsi menjadi jelas. Hingga saat itu, proyek seperti $FLT tetap berada di bawah radar.

#Fluence #DePIN #Aİ

Saat orang mengevaluasi proyek AI, mereka sering melihat pengumuman dan harga token. Saya cenderung melihat lebih banyak pada keterlibatan perusahaan.

Peluang terbesar dalam AI tidak akan datang hanya dari aplikasi. Peluang itu akan berasal dari infrastruktur yang memungkinkan aplikasi tersebut. Ketika model AI menjadi semakin kuat, permintaan akan komputasi yang andal dan dapat diskalakan terus meningkat.

Itulah yang membawa saya pada @Fluence $FLT.

Alih-alih mencoba menjadi tren berikutnya, Fluence berfokus pada infrastruktur komputasi terdesentralisasi—sektor yang bisa menjadi semakin penting seiring adopsi AI yang meluas ke berbagai industri.

Saya juga berpikir proyek infrastruktur layak dinilai secara berbeda. Kemajuan tidak selalu diukur dari pergerakan harga harian. Kemajuan diukur dari apakah teknologinya terus membaik, apakah para pengembang membangunnya, dan apakah bisnis melihat nilai saat menggunakannya.

Perlombaan AI masih berada pada tahap awal, dan kebutuhan komputasi tidak melambat. Karena itu, $FLT tetap menjadi salah satu proyek yang terus saya ikuti saat lanskap infrastruktur AI terdesentralisasi berkembang.

#Fluence #AI #DePIN #GPU

Kenapa Saya Mengawasi Fluence

Pasar menghabiskan sebagian besar waktunya membahas token.
Peluang yang lebih besar mungkin terletak pada pemahaman infrastruktur yang bergantung pada token-token tersebut.
Seiring dengan percepatan adopsi AI dan aktivitas on-chain yang terus tumbuh, permintaan untuk komputasi menjadi salah satu tren terpenting dalam teknologi.
Fluence membangun jaringan komputasi terdesentralisasi yang dirancang untuk menghubungkan pasokan komputasi global dengan para pengembang yang memerlukan infrastruktur yang skalabel.
Yang membuat ini menarik adalah bahwa ini bukan narasi jangka pendek.
Ini adalah pergeseran jangka panjang menuju:

• Infrastruktur cloud terdesentralisasi
• Komputasi yang dapat diverifikasi
• Marketplace terbuka untuk sumber daya komputasi
• Ketergantungan yang berkurang pada penyedia terpusat

Sejarah menunjukkan bahwa infrastruktur sering kali menangkap nilai signifikan saat adopsi meningkat.
Aplikasi mendapatkan perhatian.
Infrastruktur menggerakkan segala sesuatu di bawahnya.
Itulah mengapa $FLT tetap menjadi salah satu proyek yang lebih menarik untuk diamati di sektor DePIN dan infrastruktur AI.

#FLT #Fluence #DePIN #Aİ #Crypto

MENGAPA MEMILIKI LEBIH BANYAK KOMPUTE DARIPADA YANG ANDA GUNAKAN?

Salah satu tantangan terbesar dalam AI tidak selalu akses ke GPU, melainkan cara menggunakannya secara efisien.

Banyak beban kerja tidak memerlukan kapasitas kompute maksimum sepanjang waktu, namun pengembang sering kali membayar untuk perangkat keras yang menganggur selama sebagian besar hari. Hal ini menimbulkan biaya yang tidak perlu, sementara sumber daya berharga tetap kurang dimanfaatkan.

@Fluence mengambil pendekatan yang berbeda.

Alih-alih bergantung pada perangkat keras khusus, $FLT mendukung pasar komputasi terdesentralisasi di mana kapasitas GPU yang tidak terpakai dapat dibagikan dengan pengembang yang membutuhkannya. Penyedia dapat menghasilkan nilai dari sumber daya yang idle, sementara pengembang hanya membayar komputasi yang mereka konsumsi.

Model ini berpotensi meningkatkan pemanfaatan sumber daya, menurunkan biaya infrastruktur, dan membuat komputasi AI lebih mudah diakses tanpa mengharuskan setiap tim memiliki perangkat keras kelas atas.

Seiring permintaan untuk AI terus meningkat, upaya memperbaiki bagaimana kompute dialokasikan bisa menjadi sama pentingnya dengan menambah jumlah kompute yang tersedia.

Apakah Anda sudah mengeksplorasi jaringan GPU terdesentralisasi, atau Anda masih mengandalkan penyedia cloud tradisional?

#Fluence #AI #DePIN #GPU #CloudComputing

Fase Berikutnya dari Crypto Mungkin Dipicu oleh Infrastruktur

Setiap siklus teknologi besar menciptakan bottleneck baru.
Untuk internet, itu adalah bandwidth.
Untuk komputasi awan, itu adalah penyimpanan.
Untuk AI, itu dengan cepat menjadi komputasi.
Seiring model AI, agen otonom, dan aplikasi terdesentralisasi terus berkembang, permintaan untuk infrastruktur komputasi yang terpercaya tumbuh lebih cepat dari sebelumnya.
Inilah mengapa komputasi terdesentralisasi menjadi salah satu sektor terpenting untuk diperhatikan.
@Fluence Fluence ($FLT) sedang membangun marketplace komputasi terbuka di mana penyedia independen dapat menyediakan sumber daya kepada pengembang tanpa bergantung pada monopoli cloud terpusat.
Thesisnya sederhana:

• Lebih banyak adopsi AI = Lebih banyak permintaan komputasi
• Lebih banyak aktivitas on-chain = Lebih banyak permintaan infrastruktur
• Lebih banyak desentralisasi = Lebih banyak kebutuhan untuk jaringan terbuka

Sementara narasi datang dan pergi, infrastruktur cenderung mengkompa nilai dari waktu ke waktu karena setiap aplikasi baru bergantung padanya.
Generasi berikutnya dari layanan digital tidak hanya akan membutuhkan perangkat lunak yang lebih baik.
Mereka akan membutuhkan infrastruktur yang lebih baik.

#FLT #Fluence #AI #DePIN #Crypto

$FLNC Pembaruan - 18 Mei

Harga: 19.47 (-7.73%) ↓

Candle merah besar...
Dibuang dari 21.78 ke 19.46
= -10% dalam 1 jam !!

Belum ada rebound...
Hanya sideways di 19.47

Rencana ->
SHORT
Entry - penolakan 19.50 hingga 19.70
TP - 19.20, 19.00, 18.50
SL - 20.00 (di atas wick)

LONG hanya jika...
Mengklaim kembali 20.00 + bertahan
Lalu target 20.50, 21.00

Level kunci: 19.46 rendah
Patahkan itu = 18.00 berikutnya

Pandangan saya: Beruang mengendalikan rn
Rebound lemah = lebih banyak dump yang akan datang

#FLNC #Fluence #TradFi

*Bukan nasihat keuangan*
$FLNC

Satu hal yang terus saya pikirkan tentang Web3 adalah kita sudah mendesentralisasi kepemilikan, pembayaran, dan bahkan penyimpanan, tetapi sebagian besar kekuatan komputasi internet masih terfokus di beberapa cloud terpusat.

Itu adalah kesenjangan besar, terutama sekarang bahwa AI mendorong permintaan untuk komputasi lebih tinggi dari sebelumnya.

Kita sudah memiliki:
• $BTC dan $ETH mengubah cara nilai bergerak
• $FIL menunjukkan bahwa penyimpanan bisa didesentralisasi

Tetapi lapisan pemrosesan yang sebenarnya, infrastruktur yang mendukung aplikasi, model, dan sistem waktu nyata masih sangat bergantung pada penyedia tradisional.

Itulah sebabnya proyek seperti @Fluence ($FLT) menarik perhatian saya.

Alih-alih memperlakukan infrastruktur cloud sebagai default, Fluence membangun koordinasi komputasi terdesentralisasi yang memungkinkan pengembang untuk mendapatkan komputasi dari penyedia yang terdistribusi dengan cara yang lebih terbuka dan dapat diverifikasi.

Anda juga dapat melihat ide-ide terkait yang terbentuk di sektor lain:

• @Render Network ( $RENDER ) → kekuatan GPU terdistribusi untuk AI dan rendering
• @AkashNetwork ( $AKT ) → pasar infrastruktur cloud terdesentralisasi
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → menghubungkan mesin dan perangkat dunia nyata ke sistem terdesentralisasi

Fokus yang berbeda, tujuan yang sama: mengurangi ketergantungan pada infrastruktur terpusat dengan mengubah sumber daya global yang tidak terpakai menjadi jaringan fungsional.

Bagian yang menarik adalah ini tidak lagi terasa seperti sekedar narasi crypto lainnya. Ini lebih terasa seperti tahap berikutnya dari infrastruktur internet yang diam-diam terbentuk di latar belakang.

#DePIN #Fluence #Web3