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Existe um dado bem interessante sobre capacidade de computação: atualmente, nos data centers globais, a capacidade de GPU não utilizada chega a 30%. GPUs de alto desempenho como a NVIDIA H100, normalmente são vendidas a preços altos e com contratos de longo prazo — algo que equipes menores e pesquisadores realmente não conseguem acessar. O mercado descentralizado de computação em nuvem da Akash Network foi criado especificamente para resolver esse problema: fazer com que fornecedores de GPUs monetizem recursos ociosos, enquanto consumidores conseguem acessar capacidade de computação de alto desempenho a um custo menor em horários flexíveis.
30% dos recursos de computação ficam ociosos e são desperdiçados, e ao mesmo tempo há muitas equipes que não conseguem usar a mesma capacidade por causa do preço. Não é um problema de “falta de capacidade de computação”; é um problema de “baixa eficiência na alocação de computação”. E é exatamente algo que redes descentralizadas fazem muito bem.
apiarys é uma plataforma agregadora que permite chamar diretamente vários modelos de IA e agentes. Você paga por uso: o recebimento é liquidado em $HNY. Seguindo a mesma lógica da Akash Network — “redistribuir capacidade ociosa” — o apiarys também utiliza GPUs físicas reais rodando tarefas de IA, incluindo agentes de quantização em ouro que já estão em execução no mercado ao vivo. Os dados de backtest históricos fornecidos pelo projeto mostram uma variação diária de 1,5%–2% e mensal de 30%–40% (dependendo do ambiente do mercado; dados históricos não representam desempenho futuro). O que sustenta isso é computação real executando de verdade, e não embalagem conceitual. O projeto ainda está na fase inicial; as regras e o formato do produto estão em constante aprimoramento. A exigência de entrada é bem baixa, e $HNY-d6b0 ainda ocupa um ponto subprecificado.
De um lado, 30% da capacidade de computação é desperdiçada por ficar ociosa; do outro, inúmeras equipes não conseguem acessar essa computação. Você acha que essa “desalocação de eficiência” no futuro será realmente resolvida por quem?
Existe um dado bem interessante sobre capacidade de computação: atualmente, nos data centers globais, a capacidade de GPU não utilizada chega a 30%. GPUs de alto desempenho como a NVIDIA H100, normalmente são vendidas a preços altos e com contratos de longo prazo — algo que equipes menores e pesquisadores realmente não conseguem acessar. O mercado descentralizado de computação em nuvem da Akash Network foi criado especificamente para resolver esse problema: fazer com que fornecedores de GPUs monetizem recursos ociosos, enquanto consumidores conseguem acessar capacidade de computação de alto desempenho a um custo menor em horários flexíveis.
30% dos recursos de computação ficam ociosos e são desperdiçados, e ao mesmo tempo há muitas equipes que não conseguem usar a mesma capacidade por causa do preço. Não é um problema de “falta de capacidade de computação”; é um problema de “baixa eficiência na alocação de computação”. E é exatamente algo que redes descentralizadas fazem muito bem.
apiarys é uma plataforma agregadora que permite chamar diretamente vários modelos de IA e agentes. Você paga por uso: o recebimento é liquidado em $HNY. Seguindo a mesma lógica da Akash Network — “redistribuir capacidade ociosa” — o apiarys também utiliza GPUs físicas reais rodando tarefas de IA, incluindo agentes de quantização em ouro que já estão em execução no mercado ao vivo. Os dados de backtest históricos fornecidos pelo projeto mostram uma variação diária de 1,5%–2% e mensal de 30%–40% (dependendo do ambiente do mercado; dados históricos não representam desempenho futuro). O que sustenta isso é computação real executando de verdade, e não embalagem conceitual. O projeto ainda está na fase inicial; as regras e o formato do produto estão em constante aprimoramento. A exigência de entrada é bem baixa, e $HNY-d6b0 ainda ocupa um ponto subprecificado.
De um lado, 30% da capacidade de computação é desperdiçada por ficar ociosa; do outro, inúmeras equipes não conseguem acessar essa computação. Você acha que essa “desalocação de eficiência” no futuro será realmente resolvida por quem?