The MeeCrypt

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

@Fluence sudah secara resmi memindahkan situs webnya dari Fluence Network ke fluence.ai, dan saya pikir perubahan ini mengatakan lebih banyak tentang arah proyeknya daripada yang mungkin terlihat pada awalnya.

• Domain baru: Fluence Network kini diwakili melalui fluence.ai, yang membuat AI jauh lebih dekat dengan pusat identitas proyek.

• Infrastruktur AI: Ini mencerminkan fokus Fluence yang semakin berkembang pada infrastruktur untuk beban kerja AI, bukan sekadar dikenal sebagai jaringan komputasi terdesentralisasi.

• Komputasi GPU + CPU: Fluence sedang membangun akses ke sumber daya GPU dan CPU, yang menjadi semakin penting seiring pertumbuhan beban kerja AI.

• Fluence Cloud: Salah satu detail menarik adalah bahwa Fluence sekarang menggambarkan Fluence Cloud sebagai penerus dari Fluence Project.

• Fokus infrastruktur yang lebih luas: Arah proyek tampaknya bergerak menuju infrastruktur cloud dan membuat komputasi terdistribusi lebih mudah diakses oleh pengembang dan pembangun.

• Domain menceritakan sebagian cerita: Beralih dari “Network” ke “.ai” memberi merek hubungan yang lebih langsung dengan ruang infrastruktur AI yang kini makin menjadi fokusnya.

Ini masih sekadar perubahan domain di permukaan, tetapi ketika melihat gambaran yang lebih besar, terasa seperti sinyal yang lebih jelas tentang ke mana Fluence sedang melangkah.

Dari komputasi terdesentralisasi ke infrastruktur cloud yang berfokus pada AI, evolusinya menjadi lebih mudah terlihat.

#Fluence #AI #DePIN #Web3

Tagihan cloud Anda mungkin lebih fleksibel daripada yang Anda kira.

Infrastruktur cloud memang nyaman, tetapi kenyamanan bisa menjadi mahal ketika kebutuhan komputasi mulai meningkat, terutama untuk beban kerja AI.

@Fluence $FLT mengambil pendekatan yang berbeda dengan menghubungkan beban kerja ke jaringan komputasi terdesentralisasi dari penyedia komputasi.

• Biaya infrastruktur lebih rendah: akses ke komputasi terdistribusi tanpa harus sepenuhnya bergantung pada penyedia cloud tradisional
• Lebih fleksibel: beban kerja dapat memanfaatkan komputasi dari berbagai penyedia
• Infrastruktur siap AI yang berguna karena aplikasi AI terus meningkatkan kebutuhan akan komputasi
• Konsentrasi cloud lebih rendah: alternatif untuk menyalurkan semuanya melalui penyedia besar yang sama

Gagasan besarnya sederhana: komputasi menjadi semakin penting, jadi memiliki lebih banyak opsi untuk dari mana dan bagaimana komputasi tersebut diperoleh bisa sama pentingnya dengan memiliki lebih banyak komputasi.

Di sinilah komputasi terdesentralisasi menjadi menarik.

#Fluence #DePIN #AI

Semua orang bilang $ETH . Saya mulai memikirkan $FLT dari @Fluence

Saya melihat sebuah pertanyaan menarik baru-baru ini: jika $BTC tiba-tiba menghilang, aset apa yang bisa menggantikannya?

Jawabannya sebagian besar adalah ETH dan nama-nama kripto mapan lainnya.

Saya mulai memikirkan sudut pandang yang berbeda: bagaimana jika narasi penting berikutnya bukan sekadar aset keuangan lain, tetapi infrastruktur yang menjadi penggerak gelombang teknologi berikutnya?

AI sudah menciptakan permintaan besar untuk komputasi. Model, agen, dan aplikasi semuanya membutuhkan sumber daya komputasi agar bisa beroperasi.

Itulah mengapa $FLT menarik untuk dipantau.

@Fluence sedang berupaya untuk komputasi terdesentralisasi, dan sebagaimana dibahas Evgeny Ponomarev dalam AMA baru-baru ini, visi yang lebih besar adalah menciptakan alternatif bagi infrastruktur cloud yang semakin tersentralisasi, dengan AI sebagai titik awal yang penting.

$BTC mewakili bab besar dalam keuangan terdesentralisasi.

Bisakah komputasi terdesentralisasi menjadi bagian yang sama pentingnya untuk bab berikutnya dari Web3?

@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

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

@Fluence VPC mulai beroperasi bisa menjadi langkah penting bagi ekosistem Fluence.

https://fluence.ai/

Infrastruktur VPC baru memungkinkan pengembang menjalankan beberapa VM dengan jaringan privat, grup keamanan, egress yang dikontrol, IP publik opsional, dan cloud-init. Secara sederhana, ini membuat Fluence lebih cocok untuk menjalankan aplikasi nyata dengan berbagai layanan yang bekerja sama secara aman.

Dari perspektif $FLT, menurut saya di sinilah hal yang menarik dimulai.

Fitur infrastruktur baru tidak otomatis berarti harga FLT naik. Pertanyaan besarnya adalah apakah VPC membantu Fluence menarik lebih banyak pengembang, workload, dan bisnis.

Jika adopsi meningkat, lebih banyak komputasi bisa dikerahkan di seluruh jaringan, sehingga menciptakan permintaan dasar yang lebih kuat dan berpotensi memperbaiki fundamental yang mendukung FLT.

Jadi saya memantau penggunaan lebih daripada pengumumannya sendiri. Jika Fluence terus menambahkan infrastruktur yang praktis dan fitur-fitur tersebut benar-benar diterjemahkan menjadi aktivitas jaringan, saya pikir itu bisa menjadi katalis positif bagi FLT dalam jangka waktu tertentu.

Bagi saya, tesisnya sederhana: infrastruktur yang lebih baik → lebih banyak use case → lebih banyak aktivitas jaringan → berpotensi fundamental FLT yang lebih kuat.

#DePIN #AI #Web3

Kesepakatan komputasi senilai $5,5M lainnya untuk @Fluence

Fluence telah mengamankan kesepakatan komputasi senilai $5,5M dengan seorang pelanggan yang membangun AGI dengan fokus menemukan jalur yang lebih cepat dari biologi ke obat-obatan.

Yang menonjol bagi saya bukan hanya besarnya kesepakatan.

Tapi masalah yang sedang dipecahkan: memastikan komputasi tidak menjadi hambatan.

Pengembangan AI semakin menjadi kebutuhan komputasi yang intens, tetapi sekadar memiliki lebih banyak GPU tidaklah menjadi satu-satunya cerita. Tantangan yang lebih besar adalah membuat komputasi tersedia di tempat dan pada waktu yang dibutuhkan.

Di sinilah pasar GPU terdesentralisasi menjadi menarik.

Fluence sedang membangun sebuah marketplace tempat penyedia GPU dapat bersaing untuk beban kerja, berpotensi menciptakan cara yang lebih fleksibel bagi tim untuk mengakses komputasi yang mereka perlukan.

Saya pikir kita akan mendengar lebih banyak tentang lapisan komputasi di balik AI, bukan hanya modelnya.

$5,5M adalah satu kesepakatan, tetapi juga menunjukkan betapa berharganya akses komputasi GPU yang andal yang kian meningkat.

Layak untuk mengikuti apa yang dilakukan Fluence selanjutnya.

$FLT #DePIN #AI #Web3

@Fluence : Pasar GPU Tersembunyi

Beban kerja AI terus berkembang, pusat data menjadi semakin besar, dan perusahaan mengeluarkan banyak biaya untuk komputasi.

Namun ada sisi lain dari cerita GPU yang menurut saya patut diperhatikan:

Sebagian perangkat keras menganggur di antara beban kerja. Sebagian lagi dimanfaatkan secara tidak optimal. Dan sebagian komputasi memang sulit diakses oleh pihak lain.

Itu membuat masa depan komputasi bukan lagi sekadar soal menambah lebih banyak GPU, melainkan tentang seberapa efisien kita dapat menggunakan GPU yang sudah ada.

@Fluence idea ini sederhana tetapi menarik: membangun infrastruktur yang dapat menghubungkan komputasi yang tersedia dengan orang dan beban kerja yang membutuhkannya.

Jika permintaan AI terus meningkat, saya pikir percakapannya perlahan akan bergeser dari:

“Siapa yang punya GPU paling banyak?”

to:

“Siapa yang bisa menyediakan komputasi paling banyak, paling fleksibel, dan paling efisien pemanfaatannya?”

Ekonomi GPU mungkin bukan lagi hanya soal perangkat keras.

Ini juga bisa tentang membangun pasar yang lebih baik di sekitar komputasi yang sudah ada.

#DePIN #AI #Web3

GPU tercepat di atas kertas tidak otomatis menjadi pilihan terbaik untuk setiap jenis pekerjaan.

Sebuah benchmark mungkin memberi tahu Anda GPU mana yang bisa mendorong token paling banyak per detik, tetapi penerapan di dunia nyata memiliki lebih banyak variabel yang harus dihadapi.

Ukuran model, panjang output, kebutuhan memori, konkurensi, wilayah, ketersediaan, dan tentu saja, biaya aktual untuk menjalankan pekerjaan tersebut—semua itu dapat mengubah persamaan.

Di situlah @Fluence mengambil pendekatan yang menarik.

Dengan GPU Cluster Auctions, pembeli dapat membandingkan penawaran dari berbagai penyedia berdasarkan jenis GPU, kapasitas, wilayah, harga, dan ketersediaan.

Hal ini menggeser keputusan dari sekadar mengejar perangkat keras dengan performa tertinggi.

Daripada bertanya:

“GPU mana yang paling cepat?”

Pertanyaan yang lebih baik mungkin adalah:

GPU mana yang memberi saya performa yang saya butuhkan dengan harga yang benar-benar masuk akal?

Karena jika GPU yang lebih bertenaga harganya jauh lebih mahal tetapi tidak memberikan keuntungan yang berarti untuk pekerjaan spesifik Anda, performa tambahan tersebut mungkin tidak sepadan untuk dibayar.

Dan jika GPU lain dapat menangani pekerjaan yang sama dengan biaya lebih rendah, perbedaan itu mulai menjadi penting saat skalanya meningkat.

Seiring kebutuhan pekerjaan AI terus berkembang, permintaan GPU tidak hanya akan tentang menemukan lebih banyak komputasi.

Ini juga akan tentang menemukan komputasi yang tepat, di tempat yang tepat, dengan harga yang tepat.

Di situlah penemuan harga GPU bisa menjadi semakin penting.

#Flt #DePIN #Web3 #AI

@Fluence GPU LELANG BARANG GPU BARU BARU INI TERSEBAR LAGI DEKLARASI $15,4JT+

Fluence telah mengamankan kesepakatan besar GPU lainnya melalui platform lelangnya.

Kesepakatan ini mencakup 96 node H100 di Asia, dan akan masuk produksi untuk mendukung inferensi AI serta pelatihan model.

Bagian yang menarik bukan hanya nilai transaksi.
Ini menunjukkan bahwa permintaan GPU yang nyata bergerak melalui penawaran kompetitif—menghubungkan pembeli yang mencari kapasitas dengan penyedia yang memiliki GPU tersedia.

Dengan semakin banyak kesepakatan bernilai tinggi yang masuk melalui platform, GPU Auctions menjadi bagian yang menarik untuk diperhatikan dalam pasar infrastruktur AI.

#FLT #DePIN #Web3

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

$6M DALAM KONTRAK GPU: @Fluence

GPU menjadi langka, mahal, dan semakin penting bagi tim yang membangun produk AI. Namun memiliki GPU hanyalah setengah dari masalahnya. Setengah lainnya adalah menghubungkan kapasitas yang tersedia dengan tim yang benar-benar membutuhkannya.

Di sinilah https://auctions.fluence.network/ GPU Auctions berperan.

Sejak meluncurkan marketplace, sudah tercatat $6M dalam kontrak klaster GPU.

Modelnya sederhana:

→ Tim memposting kebutuhan komputasi
→ Penyedia bersaing dengan penawaran
→ Pembeli membandingkan harga, SLA, dan jendela penyewaan
→ Kontrak terbentuk berdasarkan penawaran yang diterima

Marketplace saat ini menampilkan 6.468 GPU yang tersedia di 4 negara.

Yang menurut saya menarik di sini adalah pergeseran dari sekadar menyewa komputasi menjadi menciptakan pasar yang lebih kompetitif di sekitar kapasitas GPU.

AI membutuhkan komputasi lebih besar.

Tapi AI juga membutuhkan cara yang lebih baik untuk mengalokasikan komputasi yang sudah kita miliki.

Dan Fluence mencoba mengatasi sisi persamaan itu.

Butuh komputasi? Punya kapasitas?

#Fluence #DePIN #AI #Web3

Mengapa DTEC mendapat perhatian di ruang DePIN dan mobilitas?

Alih-alih memperlakukan kendaraan sebagai mesin pasif, @DtecAI membangun gagasan bahwa mobilitas sehari-hari dapat menjadi bagian dari jaringan data dan AI yang terdesentralisasi.

Pendorong nilai utama:

• Data Dunia Nyata: Data kendaraan dan mobilitas dapat menjadi sumber daya berharga untuk AI dan aplikasi terhubung.
• Infrastruktur DePIN: Kendaraan dan perangkat terhubung memberikan data dunia nyata ke jaringan terdesentralisasi.
• Mobilitas Berbasis AI: Arsitektur DTEC menggabungkan data kendaraan, masukan IoT, dan AI untuk menciptakan pengalaman mobilitas yang lebih personal.
• Partisipasi Pengemudi: Ekosistem dirancang untuk memberi penghargaan kepada pengguna yang berkontribusi dengan data bernilai bagi jaringan melalui token DTEC.

Jika data mobilitas terdesentralisasi dapat berkembang secara efektif, peluangnya bisa meluas jauh melampaui kripto ke AI, data otomotif, kendaraan terhubung, dan transportasi cerdas.

Bagian yang menarik bagi saya adalah pergeseran dari sekadar menggunakan kendaraan menjadi menjadikan kendaraan sebagai bagian dari jaringan data yang lebih besar.

Apakah Anda optimistis dengan tesis $DTEC? 👀

#DePIN #AI #Web3 #DTEC

Apakah $DTEC Game Mobilitas DePIN Terbaik?

Mendesentralisasikan mobilitas bukan sekadar tren; ini bisa mengubah cara kendaraan, data, dan AI berinteraksi. DTEC membangun ekosistem yang menghubungkan kendaraan, data dunia nyata, AI, dan infrastruktur terdesentralisasi melalui jaringan mobilitasnya.

SOROTAN UTAMA:

• Dapatkan Penghasilan Dari Kendaraan Anda: Kontribusikan data kendaraan dan mobilitas ke jaringan serta dapatkan imbalan atas partisipasi Anda.

• Mobilitas Berbasis AI: Dtec menggabungkan data kendaraan dunia nyata dengan AI untuk menghadirkan aplikasi mobilitas yang lebih cerdas.

• Data Terdesentralisasi: Data yang dihasilkan kendaraan dapat menjadi bagian dari infrastruktur terdesentralisasi terbuka, alih-alih tetap terkunci dalam sistem tersentralisasi.

• Pusat Layanan AI: Dtec juga menghadirkan AI ke komunikasi bisnis, membantu mengotomatisasi interaksi pelanggan dan dukungan.

• DePIN Dunia Nyata: Alih-alih hanya mengandalkan aset digital, Dtec menghubungkan infrastruktur terdesentralisasi dengan kendaraan fisik dan mobilitas sehari-hari.

Dengan DePIN, AI, dan mobilitas terhubung yang bertemu, DTEC sedang membangun di titik temu yang menarik.

$DTEC berpotensi menjadi salah satu proyek terbesar yang mendefinisikan generasi berikutnya dari mobilitas terdesentralisasi.

#Dtec #AI #DePIN

@Fluence : Mengubah Kapasitas GPU Menjadi Pasar

Beban kerja AI menciptakan permintaan besar terhadap GPU, tetapi akses ke perangkat keras yang tepat masih bisa mahal dan sulit.

Fluence mendekati hal ini dengan cara yang berbeda.

Jaringan komputasi terdesentralisasinya menghubungkan infrastruktur yang tersedia dengan pelanggan, sementara GPU Auction-nya memperkenalkan model pasar di mana kapasitas GPU dapat ditawar, bukan sekadar dibeli melalui harga cloud tetap.

Alih-alih setiap pelanggan membayar tarif yang sama dan telah ditentukan sebelumnya, lelang dapat membantu mencocokkan pasokan GPU yang tersedia dengan permintaan nyata.

Bagi penyedia, itu menciptakan cara lain untuk memonetisasi perangkat keras mereka.

Bagi pelanggan, itu membuka kemungkinan untuk menemukan akses yang kompetitif ke komputasi yang mereka butuhkan.

Dan di sinilah gagasan besar Fluence menjadi semakin menarik.

Masa depan komputasi mungkin tidak lagi tentang satu perusahaan yang memiliki seluruh perangkat keras.

Mungkin tentang membangun pasar terbuka di sekitar perangkat keras yang sudah ada.

Itulah sudut infrastruktur di balik $FLT yang patut diperhatikan.

#DePIN #AI #Web3 #FLT

@Fluence : Komputasi Cloud Kelas Perusahaan, Tanpa Harga Tag Besar dari Big Tech

Jika Anda membutuhkan tenaga komputasi yang serius—yang melatih model AI atau menjalankan beban kerja berat dalam skala besar—hanya ada segelintir tempat untuk mendapatkannya. AWS, Google Cloud, Azure. Andal, tentu, tetapi mahal, dan sepenuhnya dikendalikan oleh beberapa perusahaan besar.

Fluence sedang membangun alternatif yang tidak meminta Anda berkompromi pada kualitas untuk mencapainya.

Infrastruktur yang sama, model kepemilikan yang berbeda

Fluence mendapatkan komputasinya dari pusat data kelas atas yang sudah melayani perusahaan Web2 besar. Ini bukan jaringan mesin acak yang belum terverifikasi; melainkan infrastruktur dengan kualitas yang sama seperti yang menggerakkan cloud tradisional, hanya saja diorganisasikan secara berbeda. Alih-alih satu perusahaan yang memiliki dan menetapkan harga kapasitas tersebut, Fluence menghimpun kapasitas cadangan menjadi jaringan desentralisasi yang selalu aktif dan bisa dimanfaatkan siapa pun.

Hasilnya: pelanggan mendapatkan layanan kelas perusahaan dengan biaya lebih rendah. Pengguna Fluence telah menghemat jutaan dolar dibandingkan yang akan mereka bayarkan ke penyedia cloud tradisional—penghematan nyata dari pelanggan sungguhan yang menjalankan beban kerja nyata di jaringan.

$FLT adalah token yang menyatukan seluruh sistem:

• Penyedia melakukan stake FLT untuk mengamankan jaringan dan dibayar atas kapasitas komputasi yang mereka kontribusikan
• Pendapatan pelanggan mendanai program buyback, sehingga pemakaian di jaringan secara langsung memberi umpan balik ke ekonomi token FLT
• Saat ini, lebih dari 25 juta FLT sedang dipasang (staked) untuk mengamankan jaringan dalam skala
• Pemegang dapat melakukan stake FLT melalui Token Dashboard, ikut serta dalam tata kelola (governance), dan mengakses imbalan yang terkait dengan aktivitas jaringan

Permintaan komputasi untuk AI tidak melambat; pelatihan dan menjalankan model membutuhkan infrastruktur yang sangat besar, dan kebutuhan itu terus bertambah. Penyedia cloud tradisional membangun bisnis mereka dengan mengendalikan akses ke infrastruktur tersebut dan menetapkannya sesuai harga.

Fluence menawarkan jalur yang berbeda: kualitas komputasi yang sama, bersumber dari pusat data dengan kelas yang sama, namun dibangun di atas jaringan tempat nilai mengalir kembali kepada pihak-pihak yang mengamankan dan menggunakannya.

#DePIN #FLT #AI #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 Brings Akses GPU Terdesentralisasi untuk Pembuat AI

Akses GPU saat ini menjadi bottleneck terbesar dalam AI—bukan ide, bukan talenta, melainkan cara mendapatkan kapasitas komputasi yang cukup tanpa harus membayar harga hyperscaler. Fluence, sebuah platform DePIN terkemuka, menargetkan masalah ini secara langsung.

Fluence sudah menjalankan alternatif “cloudless” terdesentralisasi untuk AWS dan Google Cloud, memungkinkan pengembang menyewa server dari jaringan global penyedia independen, bukan dari satu perusahaan. Pasar CPU itu telah menghasilkan lebih dari $1 juta pendapatan tahunan dan menghemat jutaan dolar bagi pelanggan dibandingkan harga cloud tradisional. Sekarang mereka melakukan hal yang sama untuk GPU.

Pengembang dapat menerapkan container GPU, VM, atau bare metal sesuai kebutuhan, semuanya berjalan melalui smart contract yang mengatur penetapan harga dan pembayaran secara otomatis. Penyedia diwajibkan untuk menaruh jaminan (collateral) dan memenuhi standar keandalan sebelum bergabung dengan jaringan. Hasilnya: akses GPU kelas enterprise dengan biaya hingga 85% lebih rendah dibanding cloud besar.

Yang mendukungnya juga infrastruktur nyata: pusat data kelas enterprise dengan kepatuhan GDPR, ISO 27001, dan SOC2, sehingga pasokan GPU bisa diperluas. Seperti yang diungkapkan co-founder Evgeny Ponomarev, tujuannya sederhana: menghilangkan kelangkaan dan hambatan biaya yang menghalangi tim AI mendapatkan komputasi yang mereka butuhkan.

Intinya, Fluence bertaruh pada “playbook” desentralisasi yang sama—yang berhasil untuk CPU cloud—untuk kini ikut mengatasi kekurangan GPU. Layak untuk dipantau.

#DePIN #Ai #GPU

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