fluence

Долгое время децентрализованные вычисления хорошо звучали в теории, но на практике пользоваться ими было сложно.

Для разработчиков и команд, создающих продукты, гибкость, которую предлагает @Fluence , меняет правила игры. Вы можете создавать продукты, не беспокоясь о скрытых расходах и ограничениях традиционных централизованных облачных провайдеров.

Вот что они предлагают👇

1. Нулевые комиссии за исходящий трафик: Перемещайте данные туда и обратно без дополнительной платы. Платите только за то, чем пользуетесь.

2. Неограниченная пропускная способность: Никаких ограничений скорости и неожиданных счетов при масштабировании приложения.

3. Открытые стандарты: Построено на открытых протоколах, а не на закрытых системах. Ваш стек принадлежит вам.

4. Простая миграция и отсутствие привязки к поставщику: Разворачивайте где и когда хотите. Переносите рабочие нагрузки за минуты, а не за месяцы.

Для обучения моделей, запуска инференса и хранения огромных наборов данных нужна масштабируемая, доступная и гибкая инфраструктура. Возможность контролировать, ГДЕ выполняются ваши рабочие нагрузки и КАК вы масштабируетесь, — это уже не роскошь, а необходимость для любого серьёзного разработчика.

Fluence даёт разработчикам эту свободу. Свободу выбирать, масштабироваться и создавать без ограничений.

Разработчики уже переходят на эту платформу.

#Fluence #DePIN #DecentralizedCloud #AI

@Fluence обновляет свою вычислительную сеть, добавляя два новых кластера NVIDIA B300

Два кластера NVIDIA HGX B300 уже доступны для бронирования через Fluence, что расширяет возможности вычислительной сети и увеличивает её мощности высокопроизводительных GPU.

А вот что особенно интересно:

🇺🇸 Техас: 10 узлов с жидкостным охлаждением, по 8 GPU B300 в каждом. Каждый GPU оснащён 288 ГБ памяти HBM3E, поэтому на каждый узел приходится 2,3 ТБ памяти GPU. Кластер может быть готов в течение недели после подписания договора.

🇺🇸 Невада: 6 узлов с воздушным охлаждением на базе систем Aivres KR9288X3 с GPU HGX B300. Ожидается, что они будут готовы 1 января 2027 года.

Оба варианта предлагают выделенную инфраструктуру на базе bare metal, полный root-доступ, 2 ТБ системной памяти и 30,72 ТБ хранилища NVMe.

В этом обновлении меня особенно привлекает практическая сторона. Это не просто новые характеристики оборудования, о которых можно почитать. Команды могут зарезервировать инфраструктуру для собственных рабочих нагрузок и напрямую управлять своими системами.

По мере того как задачи ИИ становятся всё требовательнее, я считаю, что инфраструктура, на которой они работают, заслуживает не меньшего внимания, чем приложения, которые у всех на виду.

Fluence продолжает развиваться в этом направлении, и мне интересно посмотреть, как будет дальше развиваться её вычислительная сеть.

#Fluence #AI #DePIN

Самая большая ложь в разработке ИИ? Что вам обязательно нужен AWS.

Вот подробная разбивка моих реальных расходов:

На AWS:
A100 40GB: ∼$3.67/ч, даже когда простаивает
Хранилище: $0.10/ГБ + плата за снимки
Исходящий трафик: $0.09/ГБ
Итого: $1,400/мес. В прошлом месяце вышло $1,700 — при том что НОВОГО обучения не было.

Вы платите не за вычисления. Вы платите за простой.

На @Fluence :

На прошлой неделе я выполнил ту же задачу:
Арендовал A100 на 6 часов: $18
Отключил после обучения: списания прекратились за секунды
Итого за данные: минимум, внутри инфраструктуры провайдера

Fluence — это не одно облако. Это 71 дата-центр уровня Tier 3/4 с более чем 1400 GPU в 32 регионах, конкурирующих за вашу задачу. Именно эта конкуренция делает цены на 70–80% ниже.

Без ежемесячной аренды.
Без неожиданных счетов за передачу данных.
Без привязки к одному поставщику.
Стоимость видна до начала работы.

А теперь, когда стейкинг $FLT запущен в Ethereum L1, вы можете напрямую участвовать в обеспечении безопасности сети с L1.

Если вы независимый разработчик, небольшая лаборатория или стартап, обучающий модели, прекратите резервировать GPU, которыми пользуетесь лишь 20% времени.

Арендуйте посекундно. Обучайте. Отключайте. Сохраняйте финансовый запас.

Вы сравнивали последний счёт AWS с предложениями децентрализованных платформ?

#Fluence #DePIN #AIBubble #Cloud #GPU

Как сократить расходы на облако с Fluence за 3 шага:

Шаг 1: Откройте консоль Fluence
Не заходите в AWS. Перейдите на http://fluence.ai/gpu
Подключите кошелёк — и перед вами появится панель управления.

Шаг 2: Арендуйте GPU, а не облако
Нажмите «Арендовать GPU».
Выберите то, что вам нужно: H100, A100, H200. Выберите ближайшее к вам местоположение.
В Fluence более 1400 GPU в 32 регионах. Цены уже на 60% ниже, чем в AWS/GCP. Стоимость за час отображается в реальном времени.

Шаг 3: Платите только за время использования
Запустите GPU, разверните свою модель, обучите её.
Когда закончите, ВЫКЛЮЧИТЕ ЕЁ.
Fluence выставляет счёт поминутно. Никаких обязательств на месяц. Если используете 2 часа, платите только за 2 часа.

Вот и всё.

Никаких кредитов, звонков отдела продаж и корпоративных контрактов.

Традиционное облако: платите $3.50/час, даже когда ничего не используете — это $2500/месяц.
Fluence: платите около $1.40/час и только за время использования — выходит примерно $900/месяц.

Вы сокращаете расходы на 60%, потому что:
1. Платите меньше за час.
2. Платите только за время использования.

#Fluence #GPU #DePIN #AI

Я почти забыл, что у меня в кошельке лежит немного $FLT с @Fluence .

Прошлым летом я купил пару FLT, и честно говоря, какое-то время я особо не обращал на это внимания.

Но недавно, снова посмотрев на Fluence, я снова вернулся к тому, чтобы проверить, что именно делает этот токен в экосистеме.

И в нем есть больше, чем я поначалу думал.

• FLT входит в систему стейкинга: токены используются для обеспечения безопасности и координации вычислительных ресурсов.

• У него есть роль в управлении — он дает сообществу возможность участвовать в решениях, связанных с экосистемой Fluence.

• Поставщики вычислений и экономика сети связаны с FLT, что дает токену практическую роль, выходящую за рамки просто лежать в кошельке.

• С облачной стороны тоже становится все интереснее. Fluence строит инфраструктуру, где пользователи могут получать доступ к вычислительным ресурсам, не полагаясь полностью на традиционных централизованных провайдеров облака.

• И теперь есть еще более широкий контекст: ИИ и вычисления на GPU. С учетом того, сколько вычислительных мощностей требуют приложения ИИ, децентрализованный доступ к GPU становится намного более интересным направлением, за которым стоит следить.

Скорее всего, именно последняя часть сильнее всего привлекла мое внимание.

Потому что когда я покупал те несколько FLT прошлым летом, я почти не думал ни про инфраструктуру для ИИ, ни про спрос на GPU.

Теперь разговор вокруг Fluence выглядит совсем иначе.

Я не говорю, что знаю, куда отсюда пойдет FLT.

Я просто думаю, что это интересно: токен, который ты когда-то прикупил вскользь, начинает становиться частью куда более масштабной инфраструктурной истории.

Так что да… я снова присматриваюсь к своему небольшому мешочку с FLT.

#Fluence #Web3 #DePIN #AI

Следующий криптоцикл может принадлежать инфраструктуре.

Не самые громкие нарративы, но протоколы, которые их поддерживают.

Поскольку децентрализованная вычислительная мощность становится все более важной, Fluence и $FLT строят базовый слой для масштабируемых экосистем AI и DePIN.

#FLT #fluence #AI #DePIN. #Web3

Что бы вы предпочли: токен с реальной полезностью или тот, который привлекает внимание только тогда, когда график начинает двигаться?

Именно это делает $FLT стоящим внимания.

@Fluence строит децентрализованную инфраструктуру вычислений для AI-экономики, и $FLT находится в центре ее сетевой экономики.

Так что именно может делать $FLT?

→ Стейкинг: FLT можно стейкать, чтобы помогать обеспечивать и выделять вычислительные ресурсы, при этом держатели токенов могут участвовать в стейкинге.

→ Управление: держатели FLT могут участвовать в управлении Fluence DAO и голосовать по предложениям, формирующим сеть.

→ Сетевые стимулы: FLT входит в систему стимулов, которая координирует провайдеров вычислений и помогает защищать сеть.

Мне интересно, что токен не полностью оторван от инфраструктуры.

Сеть сосредоточена на AI и GPU-вычислениях, и Fluence говорит, что теперь она предлагает 1,400+ GPU в 32 регионах и 71 дата-центре.

И вот где, как мне кажется, некоторые могли упустить более общую картину во время последнего движения $FLT.

Памп привлекает внимание всех.

А полезность — вот что заставляет меня продолжать наблюдать.

Интересный вопрос теперь не только в том, куда дальше пойдет $FLT.

А в том, сколько ценности можно построить вокруг инфраструктуры, которую он поддерживает.

AI нужны вычисления.
Fluence строит вычислительный слой.
$FLT — часть экономического слоя, стоящего за этим.

Как вы думаете, токены с полезностью обойдут чисто нарративные игры на следующем этапе DePIN?

#Fluence #DePIN #AI

Все гонятся, чтобы построить следующий большой продукт на базе ИИ, но почти никто не говорит о том, что на самом деле тормозит эту гонку: как получить доступ к достаточному числу GPU, не ожидая месяцами и не переплачивая гиперскейлерам.

@Fluence — один из немногих проектов, который реально решает эту проблему, а не просто рассуждает о ней.

Вот как это устроено: вместо того чтобы направлять всех через AWS, Google Cloud или Azure, Fluence подключает разработчиков напрямую к глобальной сети независимых провайдеров вычислительных мощностей. Настоящие дата-центры, реальное оборудование — без единой компании, которая контролирует ценообразование или поставку.

Это уже работает. Их GPU-маркетплейс запущен и предлагает корпоративные вычисления с затратами до на 85% ниже, чем у крупных облаков. А сегмент CPU уже принес более $1 млн годовой выручки — это не обещание из дорожной карты, а продукт, за который люди уже платят, чтобы им пользоваться.

Самое новое — GPU Cluster Auctions: реальный аукционный рынок для зарезервированных GPU-ресурсов. Вместо того чтобы надеяться, что у провайдера найдется доступность по справедливой цене, команды публикуют ровно то, что им нужно (модель GPU, количество, регион, временной период), а провайдеры конкурируют за сделку. Это формирование цены (price discovery), которого сейчас просто нет больше нигде в этом сегменте.

DePIN и AI сейчас жестко пересекаются, и большинство проектов на этом стыке пока остаются теоретическими. Fluence — не из их числа: это инфраструктура, которая уже используется для решения реальной, дорогой задачи.

Если вы следите за Web3 x AI, FLT стоит изучить не из-за нарратива, а из-за того, что именно сейчас создается.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence : Кто получает мощность GPU?

Как на самом деле покупают и продают мощность GPU. В мире может быть много GPU, но при этом для конкретного покупателя, локации, рабочей нагрузки или периода времени может возникать дефицит. Поэтому ценообразование и доступ становятся более сложными, чем просто указать число рядом с GPU.

Именно здесь полезны аукционы. Прямой аукцион позволяет покупателям конкурировать за доступную мощность, а обратный аукцион — поставщикам конкурировать за выполнение спроса.

Оба подхода создают более динамичный способ определения того, сколько на данный момент стоит вычислительная мощность. И если кто-то покупает серьезную мощность GPU, самый дешевый вариант не обязательно оказывается правильным.

Также нужно задать вопросы: доступна ли эта мощность именно тогда, когда она вам нужна? Сможет ли сетевой fabric (сетевой уровень) выдержать требуемую рабочую нагрузку? Какой SLA предоставляется вместе с инфраструктурой? Если что-то сломается, как быстро это можно будет восстановить? Эти детали могут существенно повлиять, когда AI-нагрузки запускаются в масштабе.

Fluence движется в сторону глобального рынка, где центры обработки данных могут напрямую подключаться к квалифицированному спросу на зарезервированные кластеры GPU.

Самое интересное, что дело не только в том, чтобы добавить больше GPU. Речь о том, чтобы существующие GPU было проще находить, сравнивать, оценивать по цене и эффективнее использовать.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence продолжает расширять свою децентрализованную вычислительную платформу с постоянным хранилищем, управлением IP-адресами виртуальных машин и поддержкой кредитных карт для вычислений по требованию.

Предстоящие аукционы GPU-кластеров — это шаг вперёд: кластеры GPU будут выделяться через конкурентные торги вместо традиционного централизованного предоставления.

Несколько цифр особенно бросились мне в глаза:

• 357,2 млн FLT в казначейских резервах.

• 1,46 млн $ в резервах стейблкоинов.

• 11,5% среднегодовых APR по стейкингу.

• 7 млн FLT добавлено через операции ликвидности на открытом рынке.

Инфраструктурные проекты часто оценивают по качеству исполнения, а не по хайпу.

Судя по тому, за чем я следил, $FLT продолжает фокусироваться на расширении вычислительной сети, одновременно повышая эффективность капитала и доступ разработчиков — две вещи, которые могут иметь критическое значение по мере того, как спрос на ИИ продолжит расти.

#DePIN #Fluence #Ai

Почему AI4 может стать важной вехой для @Fluence $FLT

Поскольку ИИ перестраивает отрасли, стало очевидно одно: возможности ИИ зависят от инфраструктуры, которая его поддерживает. Хотя большинство заголовков сосредоточены на новых моделях и приложениях, компании, создающие вычислительный слой, становятся не менее важными.

Поэтому я обращаю внимание на то, что Fluence ($FLT) участвует в AI4 — крупнейшей в США конференции по ИИ, которая пройдет 4–6 августа в The Venetian в Лас-Вегасе. Команда будет на стенде №1251.

Для компании в сфере ИИ-инфраструктуры это не просто очередное участие в выставке. AI4 объединяет лидеров предприятий, разработчиков, инвесторов, облачных провайдеров и организации, которые целенаправленно ищут масштабируемые решения для ИИ. Это среда, где начинаются деловые отношения, демонстрируются продукты, а будущие партнерства часто обретают форму.

В отличие от продуктов, ориентированных на потребителей, корпоративная инфраструктура редко внедряется лишь за счет маркетинга. Лица, принимающие решения, хотят технических обсуждений, живых демонстраций и прямых разговоров с командами, стоящими за технологией. Конференции вроде AI4 создают идеальные условия для таких взаимодействий.

Для Fluence это возможность показать свою децентрализованную GPU-инфраструктуру тем, кто в перспективе может стать клиентом или стратегическим партнером. Посещение мероприятия не гарантирует автоматическое внедрение, но присутствие там, где ведутся ключевые корпоративные разговоры об ИИ, — важный шаг.

Я буду внимательно следить за тем, что выйдет по итогам AI4. Будь то новые партнерства, ценные отраслевые инсайты или будущие совместные проекты — именно такие события могут оказать долгосрочное влияние на инициативы, создающие инфраструктуру для следующего поколения ИИ.

📍 Конференция AI4
📅 4–6 августа
🏨 The Venetian, Лас-Вегас
📌 Стенд Fluence №1251

#Fluence #DePIN #AI #AI4

Почему я слежу за проектом Fluence ( $FLT)

С ростом спроса на ИИ, децентрализованные вычисления становятся одним из самых важных секторов в Web3.

Проект Fluence строит безразрешительную облачную платформу, где разработчики могут разворачивать приложения, не полагаясь на централизованных провайдеров. Рественная инфраструктура, реальная полезность и растущая потребность в вычислениях, устойчивых к цензуре.

На рынке, ориентированном на нарративы, $FLT выделяется как проект, решающий настоящую проблему. Инфраструктурные проекты часто требуют времени, но они имеют наибольшее значение, когда приходит принятие.

#Fluence #DePIN #Aİ

Почему $FLT заслуживает больше внимания

Многие инвесторы сравнивают DePIN и инфраструктурные проекты, такие как $RNDR , $AKT и $GRASS , за их роль в обеспечении следующего поколения ИИ и децентрализованных услуг.

Что делает @Fluence интересным, так это его фокус на децентрализованном облачном вычислении. В то время как другие сосредотачиваются на GPU-сетях, хранении или доставке контента, Fluence строит разрешенный слой вычислений, где приложения могут работать без зависимости от централизованных облачных провайдеров.

Поскольку ИИ-агенты, DePIN и приложения Web3 продолжают расти, спрос на надежные децентрализованные вычисления может стать главной темой.

Рынок часто вознаграждает инфраструктуру только после того, как усвоение становится очевидным. До тех пор проекты, такие как $FLT, остаются вне поля зрения.

#Fluence #DePIN #Aİ

Когда люди оценивают проекты в области ИИ, они часто смотрят на анонсы и цену токена. Я же, как правило, уделяю больше внимания вовлеченности на уровне предприятий.

Самые большие возможности в ИИ не возникнут только из одних приложений. Они появятся в инфраструктуре, которая делает эти приложения возможными. По мере того как ИИ-модели становятся более мощными, спрос на надежные, масштабируемые вычисления продолжает расти.

Именно это привело меня к @Fluence $FLT.

Вместо попыток стать следующим трендом Fluence сосредоточена на децентрализованной инфраструктуре вычислений — секторе, который может становиться все более важным по мере того, как внедрение ИИ будет расширяться в разных отраслях.

Я также считаю, что инфраструктурные проекты стоит оценивать иначе. Прогресс не всегда измеряется дневными движениями цены. Он измеряется тем, продолжает ли технология улучшаться, тем, создают ли на ее основе разработчики, и тем, видят ли бизнесы ценность в ее использовании.

Гонка в сфере ИИ все еще находится на ранней стадии, и потребность в вычислениях не замедляется. По этой причине $FLT остается одним из проектов, за которыми я продолжаю следить, по мере того как развивается ландшафт децентрализованной ИИ-инфраструктуры.

#Fluence #AI #DePIN #GPU

Кто обеспечивает работу ИИ за кулисами? @Fluence

Одна вещь, которая мне интересна в ИИ-агентах, заключается в том, что задержки не всегда вызваны самим моделью.

Агент может делать несколько вызовов инструментов, получать состояние, выполнять проверки, обновлять память и повторять цикл несколько раз. Пара миллисекунд задержки ЦП на каждом шаге может казаться незначительной сама по себе, но в рамках всего рабочего процесса эти задержки могут накапливаться и подтолкнуть запрос к истечению дедлайна.

Именно здесь инфраструктура становится важнее, чем может показаться на первый взгляд.

Для ИИ-нагрузок средней производительности не всегда достаточно. Реальная проблема может проявиться
особенно тогда, когда из-за конкуренции за ресурсы ЦП возникают небольшие задержки на многих этапах.

Поэтому выделенные вычисления — интересный вариант для нагрузок, где важна предсказуемая производительность.

Fluence подходит к этому с децентрализованной стороны вычислений, предоставляя разработчикам доступ к выделенным ресурсам ЦП для нагрузок, которым требуется более стабильная пропускная способность.

Я думаю, это становится всё более актуальным по мере того, как ИИ-агенты переходят от простых экспериментов к production-эксплуатации. Когда агент обрабатывает десятки шагов, снижение вариативности на каждом этапе может оказать гораздо большее влияние на конечное пользовательское впечатление.

Вопрос, за которым я слежу, прост: по мере того как агентные нагрузки становятся более сложными, станут ли предсказуемые вычисления столь же важными, как и «сырые» вычислительные мощности?

https://fluence.ai/

#Fluence #AI #DePIN

Почему я слежу за Fluence

Рынок большую часть времени обсуждает токены.
Более крупная возможность может заключаться в понимании инфраструктуры, на которой зависят эти токены.
С ускорением принятия ИИ и ростом ончейн-активности, спрос на вычислительные ресурсы становится одной из самых важных тенденций в технологии.
Fluence строит децентрализованную сеть вычислений, предназначенную для соединения глобального предложения вычислений с разработчиками, которым нужна масштабируемая инфраструктура.
Что делает это интересным, так это то, что это не краткосрочный нарратив.
Это долгосрочный сдвиг в сторону:

• Децентрализованной облачной инфраструктуры
• Проверяемых вычислений
• Открытых рынков для вычислительных ресурсов
• Снижения зависимости от централизованных провайдеров

История показывает, что инфраструктура часто захватывает значительную ценность по мере увеличения принятия.
Приложения получают внимание.
Инфраструктура обеспечивает всё под капотом.
Вот почему $FLT остается одним из более интересных проектов для наблюдения в секторах DePIN и ИИ-инфраструктуры.

#FLT #Fluence #DePIN #Aİ #Crypto

ПОЧЕМУ НУЖНО БОЛЬШЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МОЩНОСТЕЙ, ЧЕМ ВЫ ИСПОЛЬЗУЕТЕ?

Одна из самых больших проблем в ИИ заключается не всегда в доступе к GPU — а в том, насколько эффективно они используются.

Многие рабочие нагрузки не требуют максимальной вычислительной мощности круглосуточно, но разработчики часто платят за оборудование, простаивающее большую часть дня. Это создает ненужные расходы, в то время как ценные ресурсы остаются недоиспользованными.

@Fluence придерживается другого подхода.

Вместо того чтобы полагаться на выделенное оборудование, $FLT поддерживает децентрализованный рынок вычислительных мощностей, где простаивающая GPU-мощность может быть предоставлена разработчикам, которым она нужна. Поставщики могут получать ценность из простаивающих ресурсов, а разработчики платят только за те вычисления, которые потребляют.

Эта модель имеет потенциал повысить использование ресурсов, снизить инфраструктурные затраты и сделать вычисления для ИИ более доступными без необходимости каждой команде иметь дорогостоящее оборудование класса high-end.

По мере того как спрос на ИИ продолжает расти, улучшение того, как распределяются вычислительные мощности, может стать не менее важным, чем увеличение объема доступных вычислений.

Вы уже изучали децентрализованные сети GPU или по-прежнему полагаетесь на традиционных облачных провайдеров?

#Fluence #AI #DePIN #GPU #CloudComputing

Следующая фаза крипты может быть обусловлена инфраструктурой

Каждый крупный технологический цикл создает новую узкую горлышко.
Для интернета это была пропускная способность.
Для облачных вычислений — это было хранилище.
Для ИИ это быстро становится вычислительной мощностью.
Поскольку модели ИИ, автономные агенты и децентрализованные приложения продолжают масштабироваться, спрос на надежную вычислительную инфраструктуру растет быстрее, чем когда-либо.
Вот почему децентрализованные вычисления становятся одним из самых важных секторов для наблюдения.
@Fluence Fluence ($FLT) создает открытый рынок вычислений, где независимые поставщики могут предоставлять ресурсы разработчикам, не полагаясь на централизованные облачные монополии.
Тезис прост:

• Больше принятия ИИ = Больше спроса на вычисления
• Больше активности в блокчейне = Больше спроса на инфраструктуру
• Больше децентрализации = Больше необходимости в открытых сетях

Хотя нарративы приходят и уходят, инфраструктура, как правило, накапливает ценность со временем, потому что каждое новое приложение зависит от нее.
Следующее поколение цифровых услуг не только нуждается в лучшем программном обеспечении.
Им понадобится лучшая инфраструктура.

#FLT #Fluence #AI #DePIN #Crypto

$FLNC Обновление - 18 мая

Цена: 19.47 (-7.73%) ↓

Огромная красная свеча...
Слили с 21.78 до 19.46
= -10% за 1 час !!

Пока нет отскока...
Просто боковик на 19.47

План ->
ШОРТ
Вход - 19.50 до 19.70 откат
TP - 19.20, 19.00, 18.50
SL - 20.00 (выше верхней тени)

ЛОНГ только если...
Вернётся на 20.00 + удержится
Тогда цель 20.50, 21.00

Ключевой уровень: 19.46 минимум
Пробой этого уровня = 18.00 следующий

Мой взгляд: Медведи контролируют рынок сейчас
Слабый отскок = больше слива впереди

#FLNC #Fluence #TradFi

*Не финансовый совет*
$FLNC

Одно, о чем я постоянно думаю в контексте Web3, это то, что мы децентрализовали собственность, платежи и даже хранение, но большая часть вычислительной мощности интернета по-прежнему сосредоточена в нескольких централизованных облаках.

Это огромный пробел, особенно сейчас, когда AI поднимает спрос на вычисления до небес.

У нас уже есть:
• $BTC и $ETH, которые меняют, как перемещается ценность
• $FIL, показывающий, что хранение может быть децентрализованным

Но фактический уровень обработки, инфраструктура, которая поддерживает приложения, модели и системы в реальном времени, по-прежнему в значительной степени зависит от традиционных поставщиков.

Вот почему такие проекты, как @Fluence ($FLT), выделяются для меня.

Вместо того, чтобы рассматривать облачную инфраструктуру как стандарт, Fluence строит вокруг децентрализованной координации вычислений, позволяя разработчикам получать вычисления от распределенных поставщиков более открытым и проверяемым способом.

Вы также можете увидеть, как аналогичные идеи формируются в других секторах:

• @Render Network ( $RENDER ) → распределенная GPU мощность для AI и рендеринга
• @AkashNetwork ( $AKT ) → рынок децентрализованной облачной инфраструктуры
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → соединение реальных машин и устройств с децентрализованными системами

Разные акценты, но одно общее направление: уменьшение зависимости от централизованной инфраструктуры путем превращения глобальных неиспользуемых ресурсов в функциональные сети.

Интересная часть в том, что это уже не кажется просто еще одной крипто-наративой. Это больше похоже на следующий этап интернет-инфраструктуры, который тихо формируется на заднем плане.

#DePIN #Fluence #Web3