gpu

AI agents need compute. Miners have GPUs. The hard part is trust in the middle.

SCDO verifies that GPU work was actually done and settles each task per call with SCDO x402 in USDC on Base. SCDO Agent Ledger keeps the signed record for both sides.

scdo.com.au

#AIAgents #GPU #DePIN #x402

Починаючи з наступного місяця, кожне завдання GPU в мережі Aethir запускатиме щоденне спалювання $ATH .

Цього тижня мережа оголосила, що з листопада щодня спалюватиме частину комісій мережі, а панель моніторингу спалювання запрацює під час першого спалювання. Більше резервувань обчислювальних потужностей — більше спалювань; фіксовані комісії стануть плаваючими, а розбудова ACCELERATE додасть обчислювальні майданчики у США та Європі до того самого конвеєра.

Але є нюанс: ніхто не знає темпів спалювання. Деталі формули та фактичні обсяги комісій досі невідомі — сама мережа зазначає, що за слабкого ринку комісії можуть впасти до нуля.

$ATH зросла приблизно на 9,5% за 24 години — до $0.00644, тестуючи позначку $0.0068. Підтримка — $0.0060, рівень до прориву; закриття 4-годинної свічки нижче $0.0060 перекреслить позитивний імпульс. Реальний ризик: новині вже два дні, $ATH торгується приблизно на 96% нижче свого максимуму 2024 року, а в обігу перебуває 20B із максимальної пропозиції у 42B.

Запам’ятайте ці рівні: $0.0060 визначає подальший імпульс, а $0.0068 — рівень для перевірки прориву. Якщо листопадові спалювання перевершать очікування ринку, де ATH знайде свою справжню стелю? Не є фінансовою порадою. Проведіть власне дослідження.

$ATH #Altcoins #Aethir #TokenBurn #GPU

$RENDER Чи є децентралізовані обчислення на GPU наступною великою можливістю

Render Network поєднує обчислювальні потужності з творцями та завданнями, пов’язаними зі штучним інтелектом

Попит на обчислення на GPU може підтримати довгострокові перспективи мережі, але конкуренція залишається ключовим чинником

$RENDER #RenderCoin #ViralCOIN #TrendingCoin #GPU

𝗬𝗮𝗸 𝘀𝗸𝗼𝗿𝗼𝘁𝗶𝘁𝗶 𝘃𝗶𝘁𝗿𝗮𝘁𝗶 𝗻𝗮 𝗵𝗺𝗮𝗿𝘂 𝘇 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲 𝘇𝗮 𝟯 𝗸𝗿𝗼𝗸𝗶:

𝗞𝗿𝗼𝗸 𝟭: 𝗣𝗲𝗿𝗲𝗶𝗱𝗶𝘁𝗲 𝗱𝗼 𝗸𝗼𝗻𝘀𝗼𝗹𝗶 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲
Не заходьте в AWS. Перейдіть на http://fluence.ai/gpu
Під’єднайте гаманець — і побачите панель керування.

𝗞𝗿𝗼𝗸 𝟮: 𝗢𝗿𝗲𝗻𝗱𝘂𝗶𝘁𝗲 𝗚𝗣𝗨, 𝗮 𝗻𝗲 𝗵𝗺𝗮𝗿𝘂
Натисніть «Орендувати GPU»
Виберіть потрібне: H100, A100 чи H200. Виберіть розташування поблизу.
У Fluence понад 1400 GPU у 32 регіонах. Ціни вже на 60% нижчі, ніж в AWS/GCP. Ви бачите актуальну ціну за годину.

𝗞𝗿𝗼𝗸 𝟯: 𝗣𝗹𝗮𝘁𝗶𝘁𝗲 𝗹𝗶𝘀𝗵𝗲 𝘇𝗮 𝗰𝗵𝗮𝘀 𝘃𝘆𝗸𝗼𝗿𝘆𝘀𝘁𝗮𝗻𝗻𝗶𝗮
Запустіть ресурс, розгорніть свою модель, навчайте її.
Коли закінчите, ВИМКНІТЬ ЙОГО.
Fluence стягує плату щосекунди. Жодних щомісячних зобов’язань. Якщо ви користуєтеся ним 2 години, то платите лише за 2 години.

𝗢𝘁 𝗶 𝘃𝘀𝗲.

Жодних кредитів, дзвінків із відділом продажів чи корпоративних контрактів.

Традиційна хмара: платите $3.50/год + платите навіть за простоювання — це $2500/міс.
Fluence: платите близько $1.40/год + лише за час активного використання — це приблизно $900/міс.

Ви скорочуєте витрати на 60%, тому що:
1. Менше платите за годину
2. Платите лише за час активного використання

#Fluence #GPU #DePIN #AI

⚡ RENDER: Інший підхід до обчислювальних потужностей

Високопродуктивні обчислення стають дедалі важливішими для штучного інтелекту, графіки та створення цифрового контенту.

Render Network зосереджується на тому, щоб поєднувати людей, яким потрібні обчислення на GPU, з доступними обчислювальними ресурсами.

Ця модель створює цікаву взаємодію між технологією блокчейну та реальним попитом на обчислювальні потужності.

Її довгостроковий потенціал залежить від фактичного використання мережі та конкуренції з боку традиційних хмарних провайдерів.

Попит на обробку графіки може сприяти зацікавленості в децентралізованих обчислювальних мережах.

Однак інвесторам необхідно оцінити економіку токена та реальну діяльність, що приносить дохід.

Переконлива історія про технологію все одно потребує вимірюваного рівня впровадження.

💬 Обговорімо: Чи можуть децентралізовані GPU-мережі стати серйозною альтернативою для окремих обчислювальних завдань?

#RENDER #GPU #ArtificialIntelligence #cryptouniverseofficial

Пролистали The Next Web: GMI Cloud, у яку Nvidia інвестувала разом із іншими, щойно залучила приблизно 668 млн доларів — з них частка в раунді Series B становить близько 223 млн (ARCHIV — провідний інвестор), а також кредитна лінія приблизно на 445 млн доларів, яку очолив CTBC。

Компанія заявляє, що підписаний річний регулярний дохід (contracted ARR) перевищив приблизно 600 млн доларів, що більше ніж у 9 разів порівняно з кінцем 2025 року; платформа для обчислень на базі інференсу щотижня обробляє близько 4 трлн tokens. Гроші підуть на розширення США, Тайваню та Азійсько-Тихоокеанського регіону з точки зору потужностей GPU. Серед клієнтів — Fireworks, OpenRouter, Nous Research та інші。

«Інформаційна газета» також писала, що це одна з небагатьох семи компаній, які повністю збудували хмару відповідно до специфікацій Nvidia. Колодязь із обчислювальною потужністю ще копають — і що глибше, то більше.

#AI #GPU #GMICloud $NVDA

🔥 ОСТАННЄ: Міжконтинентальна біржа поглиблює свої позиції на ринку ШІ ⚡🤖
Що відбувається?
• ICE, материнська компанія Нью-Йоркської фондової біржі, планує запустити ф'ючерси на обчислювальну потужність $ZEC
• Контракти, пов'язані з витратами на GPU та інфраструктуру ШІ $WLD
• Це створить торговані ринки навколо попиту на обчислювальні потужності ШІ $LTC
• Інфраструктура ШІ все більше стає фінансовим класом активів
Що це означає:
• Обчислювальна потужність ШІ еволюціонує в стратегічну сировину
• Фінансові ринки готуються до масового зростання інфраструктури ШІ
• Нестача GPU та ціни на обчислення стають хеджованими ризиками
Контекст:
• Компанії ШІ стикаються з шаленою потребою в чипах, хмарних потужностях та електроенергії
• Ф'ючерсні ринки можуть допомогти компаніям управляти волатильністю витрат на обчислення подібно до енергетики або сировин
📊 Висновок ринку:
Бичачий наратив для інфраструктури ШІ. Створення ф'ючерсів на обчислення сигналізує, що Уолл-стріт все більше розглядає обчислювальну потужність ШІ як основну економічну інфраструктуру з довгостроковим інституційним попитом.
#ICE #AI #GPU

Колумбійський університет на відстані 5000 миль, використовуючи HIVE для віддаленого навчання ШІ на старому A40 у Парагваї — продуктивність, виявляється, змогла зрівнятися з H100. Ця партія «електронного сміття» раптом стала бажаною в руках старих майнерів, а ціни на акції одразу злетіли до двозначних значень. Якщо ця історія про віддалені й недорогі обчислювальні потужності спрацює, мрія про те, що майнінгові ферми перетворяться на заводи ШІ, може ще протриматися кілька днів. Але чи виявиться майбутній A40 справді «в бою», ще питання — треба подивитися, чи встигатимуть за наступною хвилею замовлень. #AI #GPU $HIVE

$RNDR DROPS AS GPU RENTAL PRICES FALL – AI ADOPTION DRIVES COMPUTE DEMAND 🔥

Нещодавні дані від Silicon Data демонструють чітку закономірність: недорогі open-source моделі знижують ціни на оренду GPU H100 на спотовому ринку та штовхають індекси цін на токени вниз.

Однак це не є ознакою ослаблення попиту на ШІ. Насправді перехід до ефективніших моделей підвищує загальне споживання обчислювальних ресурсів, що підтримує високий попит на GPU преміум-класу. Ринок переоцінює короткострокові настрої, тоді як базовий тренд залишається бичачим для обчислювальних активів.

Ти розглядаєш це падіння як можливість для купівлі чи чекаєш на чіткішу підтримку?

Не є фінансовою порадою. Завжди керуйте своїми ризиками.

#RNDR #AITokens #GPU #CryptoAnalysis

🔥

1、Фон

Сьогодні ринок обговорює "відскок цін на оренду високоякісних GPU, таких як H100, через скорочення наявних потужностей". Проте, на думку Біня, основна причина не тільки в короткостроковому зростанні цін, а в тому, що високоякісні обчислювальні потужності переходять у стадію "структурного дефіциту". На даний момент попит вже не обмежується лише навчанням великих моделей, AI-агенти, квантова торгівля, послуги інференції та інші сценарії з постійною експлуатацією стають новими критичними вимогами. Особливо для установ, обчислювальні потужності вже не є опціональними вкладеннями, а стали основними виробничими ресурсами, чутливість до цін зменшилася, що робить ринок оренди GPU значно менш еластичним.🤖

2、Основний аналіз

Що стосується пропозиції, H100 є активом з високою продуктивністю. Цикли закупівлі, розгортання, інфраструктурна підтримка, електроенергія та мережеві ресурси обмежують швидкість короткострокового розширення. Навіть якщо на ринок увійдуть нові капітали, швидко вирішити проблему дефіциту високоякісних карт буде складно. Тому відскок цін обумовлений не лише емоціями, а й повільним звільненням пропозиції високоякісних обчислювальних потужностей.

Що стосується попиту, важливо звернути увагу на підвищення "якості попиту". AI-агенти потребують стабільної інференції та одночасного виконання багатьох завдань, а квантова торгівля більше орієнтується на низьку затримку та безперервну обчислювальну здатність. Ці клієнти зазвичай більше цінують доступність ресурсів та стабільність послуг, а не просто зниження цін на оренду. Іншими словами, попит переходить від "експериментальних закупівель" до "операційного закріплення", що підсилює премію за якісні обчислювальні ресурси.

Крім того, ринок недооцінює не загальну кількість потужностей, а пропорцію високоякісних обчислювальних потужностей, що можуть бути безпосередньо використані в цінних сценаріях. Середньо- та низькоякісні GPU не можуть замінити переваги H100 в навчанні, ефективності інференції та витратах на енергію, тому "мати картку" і "мати доступну високоякісну картку" — це різні речі. Це також є ключем до виникнення структурного дефіциту.

3、Вплив на ринок

Для ланцюга AI високі ціни на GPU можуть продовжити підтримувати оренду потужностей, IDC, рідинне охолодження, сервери та високошвидкісні з'єднання в різних сегментах. Для стартапів, які залежать від зовнішніх потужностей, тиск на витрати зросте, а галузь може ще більше зосередитися на провідних платформах. Що стосується вторинного ринку, якщо дефіцит високоякісних обчислювальних потужностей триватиме, логіка оцінки пов'язаних концепцій може перейти від "тематичного впливу" до "підтвердження ефективності".

Для крипто-ринку ця зміна також заслуговує уваги. Конкуренція за обчислювальні потужності між AI та квантовою торгівлею може підвищити інтерес до GPU, обчислювальних мереж, розподілених обчислень та інших напрямків. Але інвестори також повинні зберігати об'єктивність: зростання цін на обчислювальні потужності не обов'язково призводить до загального зростання всіх пов'язаних токенів або концепцій, справжню вигоду отримають проекти, які мають можливості для інтеграції ресурсів, доставки та стабільні замовлення.

4、Висновок

У загальному підсумку, сигнал, що надходить з сьогоднішньої новини, полягає в тому, що ринок високоякісних GPU поступово переходить від циклічних коливань до структурної напруги в умовах диспропорції попиту та пропозиції. Якщо AI-додатки продовжать впроваджуватися, а попит установ залишиться жорстким, середня ціна на обчислювальні потужності може залишитися під підтримкою. У короткостроковій перспективі ринок зосередиться на швидкості відновлення постачання; в середньостроковій перспективі, хто зможе підтримувати стабільні високоякісні обчислювальні потужності, той матиме більше шансів зайняти лідерство в конкуренції за комерціалізацію AI.📈

#AI #GPU #crypto

🌐 #Aethir (ATH): Децентралізована GPU-інфраструктура

Штучний інтелект продовжує стимулювати попит на високопродуктивні обчислення. Aethir створює децентралізовану GPU- хмарну інфраструктуру, яка має на меті підтримувати навчання ШІ, хмарний геймінг і корпоративні обчислення.

У міру прискорення впровадження ШІ проєкти, що пропонують масштабовані GPU-ресурси, можуть отримувати більше уваги як від розробників, так і від підприємств. Важливими індикаторами є партнерства в екосистемі, корпоративне впровадження, зростання нодів і технологічний розвиток.

Замість того щоб зосереджуватися лише на короткостроковій ціновій дії, інвестори часто оцінюють, чи проєкт вирішує реальну інфраструктурну проблему.

DYOR. Лише освітній контент.

#Aethir #GPU #Blockchain #BinanceSquare

📰 Pantera Capital нещодавно озвучила доволі цікаве припущення: обчислювальні потужності зараз переживають ранню стадію фінансіалізації, і в майбутні 5–10 років, можливо, як електроенергія або нафта, стануть біржовим товаром, що підтримує роботу економіки ШІ.

🔥 Наразі торгівля GPU все ще дуже “земна”. Хоча вже є такі платформи, як SF Compute, Vast AI та Runpod, значна частина реальних угод і досі виконується через чати спільнот, позабіржових брокерів і кастомізовані двосторонні протоколи. До зрілого ринку ще далеко.

💡 У статті проведено аналогію з ринком електроенергії: обладнання відповідає електромережі, провайдери обчислювальних сервісів — операторам, а конкретні GPU-кластери — вузлам. Різні моделі, як-от H100, H200, B200 і B300, не матимуть спільної ціни; час, локація та наявність на складі також впливатимуть на кінцеву котировку.

👀 Складнощі теж очевидні. Обчислювальні потужності не такі стандартизовані, як нафта: модель, час і географічне розташування створюють відмінності. До того ж нині немає такого ж обов’язкового розкриття котирувань, як на ринку електроенергії. Як побудувати базові індекси та динамічні ціни — усе це ще треба “шліфувати” поступово за допомогою книги заявок і торговельних даних.

Як на мене, чи дійсно обчислювальний ринок зрештою стане товарним, залежить від того, чи зможе попит на обчислення для виведення (інференсу) стабільно зростати. У статті наведено оцінку: на кожні $100, витрачених на купівлю токенів, приблизно $45 ідуть на платформи для миттєвого виклику, $50 — на хмарних провайдерів і рівень GPU-ресурсів, а решта $5 — на маршрутизаційний рівень. Як думаєте: чи стануть обчислювальні потужності новою “нафтою” епохи ШІ?

#算力 #AI基础设施 #GPU #крипторинок

🚀 $RNDR ЗРОСТАЄ, ПОПИТ НА GPU РВАНУВ ДОГОРИ НА ЧОЛІ З НОВИМ ЛІСТИНГОМ У КИТАЇ! 🟢

📊 Дебют на STAR Market внутрішнього GPU‑гіганта запалює наратив про AI‑обчислення, і розумні гроші вже спрямовують ліквідність у $RNDR як у рушій зростання цієї сфери. 🌊 Кити скуповують токен, роблячи ставку на те, що майбутній бум апаратного забезпечення підживить попит на рендеринг у ланцюжку. ⚡ Сплески обсягів на графіку 4H відлунюють типовим сценарієм «збирання ліквідності», натякаючи, що наступний ривок вгору може бути зовсім близько.

💬 Ви позиціонуєте $RNDR, щоб осідлати ренесанс GPU, чи чекаєте наступної хвилі інституційного припливу? 👇

⚠️ Це не фінансова порада. Завжди керуйте своїми ризиками. 🛡️

🏷️ #RNDR #GPU #BullishSetup #Crypto

🔥 💎

@Fluence Приводить децентралізовані GPU-обчислення для AI-розробників

Доступ до GPU зараз є найбільшим вузьким місцем в AI — не ідеї й не таланти, а просто можливість отримати достатньо обчислювальних ресурсів без цін гіперскейлерів. Fluence, провідна платформа DePIN, вирішує цю проблему напряму.

Fluence вже працює з децентралізованою «безхмарною» альтернативою AWS та Google Cloud: розробники можуть орендувати сервери в глобальній мережі незалежних провайдерів замість однієї компанії. Цей ринок CPU згенерував понад 1 млн доларів річного доходу та заощадив клієнтам мільйони порівняно з традиційним хмарним ціноутворенням. Тепер вони роблять те саме для GPU.

Розробники можуть розгортати GPU-контейнери, віртуальні машини або bare metal — залежно від того, що їм потрібно — все це працює через смартконтракти, які автоматично обробляють ціни та платежі, а від провайдерів вимагається внести заставу та відповідати стандартам надійності перед тим, як приєднатися до мережі. Результат: доступ до GPU рівня enterprise за ціною до на 85% нижчою, ніж у великих хмар.

Підкріплено це й реальною інфраструктурою: дата-центри рівня enterprise з відповідністю GDPR, ISO 27001 і SOC2, що розширює пропозицію GPU. Як сказав співзасновник Євген Пономарьов (Evgeny Ponomarev), мета проста: прибрати дефіцит і бар’єри вартості, які відокремлюють AI-команди від обчислювальних ресурсів, що їм потрібні.

Підсумок: Fluence робить ставку на той самий сценарій децентралізації, який спрацював для cloud CPU, щоб тепер виправити й нестачу GPU. Є за чим стежити.

#DePIN #Ai #GPU

🚀 AI-обчислення стають дешевшими
Доступ до GPU RTX 4090 тепер пропонується приблизно від $0.14/год для AI-навантажень, таких як інференс, оцінювання та fine-tuning.
Зниження витрат на обчислення може допомогти більшій кількості людей створювати та запускати AI-застосунки. 🤖
Як думаєте, дешевша інфраструктура для GPU прискорить упровадження AI?
#AI #crypt #BİNANCE #Technology #GPU

🤖 #io.net (IO): Підсилення ШІ за допомогою децентралізованих обчислень

Оскільки застосунки для ШІ продовжують зростати, зростає попит на розподілені обчислювальні ресурси. io.net прагне об’єднати не використовувані GPU-ресурси в децентралізовану обчислювальну мережу, яка може підтримувати AI-стартапи, дослідників і розробників.

Довгострокові перспективи проєкту залежать від реального впровадження, надійності інфраструктури, партнерств в екосистемі та рівня використання мережі. Спостереження за цими базовими показниками може дати кращі уявлення, ніж фокус лише на короткострокових ринкових настроях.

Завжди перевіряйте інформацію через офіційні оновлення проєкту та проводьте незалежне дослідження.

DYOR. Це не є фінансовою порадою.

#ioNet #GPU #Web3 #BinanceSquare