借りるか所有するかの問題 🖥️

AIの計算処理の価格設定について、興味深いことに気づきました。

同じモデルを動かしている2つのチームでも、支払う金額は大きく異なることがあります。

なぜでしょう？

一方はハードウェアを借り、もう一方は所有しているからです。

あるチームはハイパースケーラーに永遠に時間単位で料金を払い、別のチームはGPUを一度購入して、使っていない時間に貸し出すと想像してみてください。

どちらの方法でも、モデルは同じように問題なく動かせるかもしれません。

しかし、最終的な貸借対照表には大きな違いが生まれます。

$TAO のような分散型AIネットワークによって、生の計算リソースへの需要が高まるにつれ、この点は特に重要になります。

B3IQで際立っているのは、計算リソースの所有に対するアプローチです。

所有者が自らベアメタルのNVIDIAマシンの資金を調達し、B3IQがそれらをホスティングして運用します。そしてチームが余剰の処理能力を借り、所有者はその収益の85%を受け取ります。

だからといって、所有するほうが借りるより必ず安くなるわけではありません。

収益は需要次第です。また、$B3 トークンはハードウェアそのものには使われず、B3 Labsの利益による買い戻しを通じてのみ使われます。

しかしこれにより、小規模な参加者も、単に利用料を払うだけでなく、資産を保有できる道が生まれます。

AI需要がGPUの供給を上回り続けるなか、この違いにはもっと注目すべきだと思います。

2つの計算コストを比較する前に、そのマシンを誰が所有しているのか、必ず確認しましょう。

#アルトコインシーズン#