$FLT
Легко сосредоточиться на том, сколько GPU производится, но куда более интересный вопрос: насколько реально используется эта вычислительная мощность?
Не каждый GPU работает на полной мощности 24/7. Оборудование может простаивать между задачами, оставаться недозагруженным или быть «запертым» внутри инфраструктуры, которая не так просто доступна для других пользователей.
Это открывает другой тип возможностей.
Вместо того чтобы постоянно воспринимать вычисления как то, что нужно заново строить с нуля, децентрализованная инфраструктура может помочь связать уже имеющиеся мощности с рабочими нагрузками, которым они нужны.
Вот почему мне интересно @Fluence.
Большая идея заключается не просто в «большем числе GPU». Речь о создании более гибкого рынка вычислительных ресурсов, где доступные мощности потенциально можно задействовать, а не оставлять без дела.
Если спрос на ИИ продолжит расти, победителями могут стать не только компании, производящие самое мощное оборудование.
Их также могут составить сети, которые выясняют, как сделать существующие вычисления более доступными, эффективными и полезными.
Следующая фаза GPU-экономики может быть менее связана с покупкой нового оборудования и больше — с тем, чтобы пустить в работу простаивающее железо.
#DePIN #Web3 #AI
Легко сосредоточиться на том, сколько GPU производится, но куда более интересный вопрос: насколько реально используется эта вычислительная мощность?
Не каждый GPU работает на полной мощности 24/7. Оборудование может простаивать между задачами, оставаться недозагруженным или быть «запертым» внутри инфраструктуры, которая не так просто доступна для других пользователей.
Это открывает другой тип возможностей.
Вместо того чтобы постоянно воспринимать вычисления как то, что нужно заново строить с нуля, децентрализованная инфраструктура может помочь связать уже имеющиеся мощности с рабочими нагрузками, которым они нужны.
Вот почему мне интересно @Fluence.
Большая идея заключается не просто в «большем числе GPU». Речь о создании более гибкого рынка вычислительных ресурсов, где доступные мощности потенциально можно задействовать, а не оставлять без дела.
Если спрос на ИИ продолжит расти, победителями могут стать не только компании, производящие самое мощное оборудование.
Их также могут составить сети, которые выясняют, как сделать существующие вычисления более доступными, эффективными и полезными.
Следующая фаза GPU-экономики может быть менее связана с покупкой нового оборудования и больше — с тем, чтобы пустить в работу простаивающее железо.
#DePIN #Web3 #AI
