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Mentre ci avviciniamo alla fine del 2024 e riflettiamo sui progressi tecnologici che ha portato, il clamore che circonda l'intelligenza artificiale e l'elaborazione ad alte prestazioni continua a mettere in ombra tutti gli altri sviluppi web3. Pertanto, quest'anno si è assistito a una domanda travolgente da parte dei clienti per prodotti AI e a una pressione ancora maggiore sui data center per fornire infrastrutture AI per aumentare l'efficienza.

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Con le aziende che corrono per adottare queste tecnologie, molte hanno preso in considerazione l'investimento in risorse di elaborazione come chip di unità di elaborazione grafica, comunemente utilizzati per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale, blockchain, veicoli autonomi e altre applicazioni emergenti. Ma prima che le organizzazioni abbraccino appieno l'entusiasmante potenziale di questo hardware, dobbiamo considerare attentamente le complessità e le sfide che ne derivano.

È vero che la promessa dell'IA è davvero allettante. Basta guardare le statistiche di ChatGPT di OpenAI, che raccoglie oltre 200 milioni di utenti attivi settimanali. Dall'automazione di attività banali alla guida di analisi sofisticate, il potenziale dell'IA e dei grandi modelli linguistici è vasto e queste tecnologie sono qui per restare.

La crescita è appena iniziata

Non sorprende che le organizzazioni siano desiderose di ottenere un vantaggio competitivo attraverso l'intelligenza artificiale, portando i principali attori come Meta e Apple a investire nel software che supporta questa tecnologia.

Un recente rapporto di Bain & Company, una società di consulenza gestionale, ha rivelato che si prevede che i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale cresceranno dal 25 al 35 percento annuo nei prossimi anni, spingendo il mercato hardware e software correlato all'intelligenza artificiale tra 780 e 990 miliardi di dollari entro il 2027.

Tuttavia, investire in risorse di elaborazione implica più del semplice acquisto di hardware o della sottoscrizione di un servizio cloud. Se valutiamo alcune delle barriere all'investimento in questo software, uno degli ostacoli più grandi che gli investitori devono affrontare è il costo iniziale.

I costi delle GPU avanzate come A100 o H100 di NVIDIA possono superare i milioni di dollari, con costi aggiuntivi per server, sistemi di raffreddamento o l'elettricità necessaria per alimentare i dispositivi. Ciò rappresenta una sfida per gli investitori al dettaglio che cercano di aggiungere questa tecnologia ai loro portafogli, spesso limitando le opportunità di investimento a potenti aziende.

Oltre al prezzo elevato, l'hardware in sé non è per i deboli di cuore. Richiede una conoscenza approfondita dell'ottimizzazione e della gestione efficace di queste risorse. Gli investitori dovrebbero avere una conoscenza specialistica dell'hardware e del software, rendendo la competenza tecnica un prerequisito.

Anche se l'accessibilità economica e le sfide tecniche non fossero barriere all'investimento, rimane un ostacolo significativo: l'offerta o la sua mancanza. Il rapporto di Bain & Company rivela che la domanda di componenti AI potrebbe crescere del 30 percento o più, superando le capacità di offerta.

Sebbene investire nell'informatica possa sembrare irraggiungibile, esistono nuovi modelli che la rendono più accessibile agli investitori di tutti i giorni, consentendo loro di sfruttare il potenziale dell'informatica avanzata nonostante le barriere esistenti.

La tokenizzazione come soluzione

Attraverso la tokenizzazione delle risorse GPU ad alta capacità di calcolo, Exabits offre agli utenti l'opportunità di diventare stakeholder nell'economia di calcolo AI, consentendo loro di guadagnare premi e ricavi senza dover gestire le complessità della proprietà dell'hardware. Con punti di ingresso e sistemi di premi accessibili, Exabits consente agli individui di partecipare alla domanda di risorse GPU evitando i rischi associati all'investimento diretto, rendendo più accessibile l'investimento nel calcolo AI.

Exabits ha coniato il suo modello di business, "The Four Seasons of GPU", sottolineando la garanzia della qualità e la coerenza in tutte le sue offerte GPU. Proprio come il Four Seasons è rinomato in tutto il mondo per i suoi elevati standard di servizio, "The Four Seasons of GPU" fornisce hardware di qualità garantita di cui gli investitori possono fidarsi. Gli investitori possono contare su Exabits per un'assistenza personalizzata, simile all'impegno dell'hotel per la soddisfazione del cliente. Come piattaforma e azienda, Exabits mira a fornire pari opportunità agli investitori di partecipare a questa crescente economia di elaborazione AI.

Con l'aumento della domanda di elaborazione, aumenta anche l'appetito per le opportunità di investimento in questo spazio in rapida crescita. Con la continua crescita dell'intelligenza artificiale, della blockchain e di altre tendenze tecnologiche, il futuro dello sviluppo delle GPU dipenderà dalla capacità del settore di soddisfare queste richieste e creare opportunità che continuino ad ampliare l'accesso a questa stimata tecnologia.

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