$FLT

É fácil focar em quantos GPUs estão sendo produzidos, mas a pergunta mais interessante é: quanta dessa capacidade de computação está realmente sendo usada?

Nem toda GPU está operando em plena capacidade 24/7. O hardware pode ficar ocioso entre cargas de trabalho, pode permanecer subutilizado ou pode ficar “preso” dentro de uma infraestrutura que não é facilmente acessível para outros usuários.

Isso cria uma oportunidade de um tipo diferente.

Em vez de tratar constantemente a computação como algo que precisa ser construída do zero, uma infraestrutura descentralizada pode ajudar a conectar capacidade existente com cargas de trabalho que precisam dela.

É uma das razões pelas quais considero @Fluence interessante.

A ideia maior não é apenas “mais GPUs”. É sobre criar um mercado de computação mais flexível, em que os recursos disponíveis possam potencialmente ser colocados para trabalhar em vez de ficarem ociosos.

Se a demanda por IA continuar crescendo, os vencedores talvez não sejam apenas as empresas que produzem o hardware mais poderoso.

Eles também podem ser as redes que descobrem como tornar a computação existente mais acessível, eficiente e útil.

A próxima fase da economia de GPUs pode ser menos sobre comprar mais hardware e mais sobre colocar hardware ocioso para trabalhar.

#DePIN #Web3 #AI