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GPUがいくつ生産されているかに注目しがちですが、より興味深い問いは「その計算能力のうち、実際にどれだけが使われているのか？」です。

すべてのGPUが24/7でフル稼働しているわけではありません。ハードウェアは、ワークロードの合間にアイドル状態になることもあれば、十分に活用されないままの状態で留まることもあります。また、他の利用者が簡単に使えるような形にないインフラの中に閉じ込められている場合もあります。

それによって、別の種類の機会が生まれます。

毎回、計算能力をゼロから作るべきものとして扱うのではなく、分散型インフラがあれば、既存の処理能力と、それを必要とするワークロードを結びつけることができます。

だからこそ、私は@Fluenceに興味を持っています。

大きな狙いは、単に「より多くのGPU」ではありません。利用可能なリソースがアイドル状態のまま放置されるのではなく、実際に稼働に回せる可能性がある、より柔軟な計算（コンピュート）マーケットプレイスを作ることです。

AI需要が今後も伸び続けるなら、勝ち組は最強のハードウェアを生産する企業だけとは限りません。

既存の計算能力を、よりアクセスしやすく、効率的で、有用なものにする方法を見出すネットワークもまた勝ち組になるかもしれません。

GPU経済の次のフェーズは、より多くのハードウェアを買うことよりも、アイドル状態のハードウェアを稼働させることに重点が置かれるかもしれません。

#DePIN #Web3 #AI