fluence

The biggest lie in AI building? That you need AWS.

Here is my real bill breakdown:

On AWS:
A100 40GB: ∼$3.67/hr even when idle
Storage: $0.10/GB + snapshot fees
Data Egress: $0.09/GB
Result: $1,400/mo base. $1,700 last month with ZERO new training.

You are not paying for compute. You are paying for idle time.

On @Fluence :

I did the same job last week:
Rented A100 for 6 hours: $18
Shut it down after training: Billing stopped in seconds
Total data cost: Minimal, provider-local

Fluence isn't a single cloud. It's 71 Tier 3/4 data centers with 1400+ GPUs in 32 regions competing for your job. That competition is why the price is 70-80% cheaper.

No monthly reservation.
No surprise data transfer bill.
No vendor lock-in.
Live price before you start.

And now with $FLT staking live on Ethereum L1, you can actually participate in the network security directly from L1.

If you are an indie builder, small lab or startup training models, stop reserving GPUs you use 20% of the time.

Rent per-second. Train. Shut down. Keep your runway.

Have you compared your last AWS bill to decentralized options?

#Fluence #DePIN #AIBubble #Cloud #GPU

如何通过 Fluence 分 3 步降低云成本：

第 1 步：前往 Fluence 控制台
别去 AWS，前往 http://fluence.ai/gpu
连接钱包，即可进入控制面板。

第 2 步：租用 GPU，而非云服务
点击“租用 GPU”
选择所需型号：H100、A100 或 H200。选择离你较近的地点。
Fluence 在 32 个区域提供 1400 多块 GPU，价格已比 AWS/GCP 低 60%。你可以实时查看每小时价格。

第 3 步：只为使用时付费
启动 GPU，部署模型并开始训练。
完成后，关闭 GPU。
Fluence 按秒计费，没有月度合约限制。使用 2 小时，就只需支付 2 小时的费用。

就是这么简单。

无需预存额度，无需销售电话，也无需企业合同。

传统云服务：每小时支付 3.50 美元，即使闲置也要付费，每月约 2500 美元
Fluence：每小时约支付 1.40 美元，仅在使用时付费，每月约 900 美元

你可以降低 60% 的成本，因为你：
1. 每小时支付更少
2. 只为实际使用时间付费

#Fluence #GPU #DePIN #AI

我差点忘了我钱包里还有一些 $FLT（@Fluence ）。

去年我买了一些 FLT，说实话，前一段时间我并没有太在意它。

但最近再看 Fluence，我又想起去检查这个代币在生态系统里到底做什么。

而且它的作用比我最初想的要更多。

• FLT 属于质押系统的一部分，代币会被用于围绕计算资源的安全与协同来运转。

• 它在治理方面也扮演角色，让社区能够参与关于 Fluence 生态的决策。

• 计算提供者以及网络经济与 FLT 相连接，这使得这个代币不仅仅是放在钱包里“躺着”，而是拥有实际用途。

• 云端这边也变得更有意思。Fluence 正在建设基础设施，让用户能够获取计算资源，而不必完全依赖传统的中心化云服务商。

• 现在还有更大的视角：AI 与 GPU 计算。随着 AI 应用所需要的计算能力不断增加，去中心化的 GPU 访问正变成一个更值得关注的领域。

最后这一点大概是最吸引我注意的。

因为我去年买下那几枚 FLT 时，并没有太多考虑 AI 基础设施或 GPU 需求。

现在关于 Fluence 的讨论看起来完全不同了。

我并不是说我知道 FLT 接下来会走向哪里。

我只是觉得，当你随手买到的一个代币开始逐渐成为更大规模的基础设施故事的一部分时，这件事本身就很有意思。

所以是的……我又开始关注我那点小 FLT 持仓了。

#Fluence #Web3 #DePIN #AI

@Fluence : 谁获得GPU容量？

GPU容量到底是如何被购买和出售的。世界上可以有很多GPU，但对某一特定买家、地点、工作负载或时间段而言仍可能出现短缺。这使得定价和获取方式比简单地在GPU旁边标一个数字要复杂得多。

这正是拍卖机制发挥作用的地方。前向拍卖让买家对可用容量展开竞争；反向拍卖则让提供方竞争以满足需求。

两者都提供了一种更动态的方式，用于在特定时刻评估计算能力的真实价值。对于想要购买严肃的GPU容量的人来说，最便宜的选择也不一定就是最合适的。

你还需要问：当你需要的时候，容量是否真的可用？网络互联结构能否承载该工作负载？基础设施随附什么SLA（服务水平协议）？如果发生故障，能够多快恢复？这些细节在AI工作负载规模化运行时可能带来巨大的差异。

Fluence正在朝着构建一个全球化市场迈进：数据中心可以直接与经过资质审核的需求方连接，以预留GPU集群的形式满足其需求。

有趣的是，这不仅仅是增加更多GPU。更重要的是，让已经存在的GPU更容易被发现、对比、定价并加以利用。

#Fluence #DePIN #AI

下一个加密周期可能属于基础设施。

不是最吵的叙述，而是驱动它们的协议。

随着去中心化计算变得越来越重要，Fluence 和 $FLT 正在为可扩展的 AI 和 DePIN 生态系统构建基础层。

#FLT #fluence #AI #DePIN. #Web3

你更愿意拿着一个真正有实际用途的代币，还是一个只有在图表开始动的时候才引起关注的代币？

这就是为什么 $FLT 值得关注。

@Fluence 正在为 AI 经济打造去中心化计算基础设施，而 $FLT 位于其网络经济学的核心。

那么 $FLT 实际上能做什么？

→ 质押：可以将 FLT 进行质押，以帮助保障并提供计算资源，代币持有者能够参与质押。

→ 治理：FLT 持有者可以参与 Fluence DAO 治理，并对塑造网络的提案进行投票。

→ 网络激励：FLT 是激励体系的一部分，用于协调计算提供者，并帮助保障网络。

我觉得有意思的是，这个代币并没有完全与基础设施脱钩。

网络聚焦于 AI 和 GPU 计算，Fluence 表示它现在在 32 个区域、71 个数据中心提供 1,400+ 台 GPU。

我认为这也是在上一次 $FLT 上涨时，可能有人忽略了更大的图景。

拉升（pump）会吸引所有人的注意。

但让我要继续关注的，是它的实用性。

现在更有趣的问题不只是 $FLT 下一步会去哪里。

而是围绕它所支撑的基础设施，能构建出多少价值。

AI 需要计算。
Fluence 正在打造计算层。
$FLT 则是其背后经济层的一部分。

你认为在 DePIN 的下一阶段，实用型代币会跑赢纯叙事型项目吗？

#Fluence #DePIN #AI

大家都在争先恐后地打造下一个重磅 AI 产品，但几乎没人谈论真正拖慢这场竞赛的原因：在不等待数月、也不为“特权”支付超大云服务商高昂费用的情况下，拿到足够的 GPU。

@Fluence 是少数真正解决这个问题的项目，而不是只停留在讨论层面。

场景是这样的：Fluence 并没有像 AWS、Google Cloud 或 Azure 那样把所有人都路由到同一个平台，而是让开发者直接连接到一个由独立计算提供商组成的全球网络。是真实的数据中心、真实的硬件，不存在单一公司控制定价或控制供应链。

而且它已经在运作了。他们的 GPU 市场已经上线，提供企业级计算，成本比“大云”最高低 85%。CPU 侧也已经实现了年收入超过 100 万美元——这不是路线图承诺，而是用户确实在为可以实际使用的产品付费。

最新的一项是 GPU 集群拍卖（GPU Cluster Auctions）：一个用于已预留 GPU 容量的真实竞价市场。团队不再寄希望于某个提供商恰好有可用资源且价格合理，而是把自己到底需要什么（GPU 型号、数量、区域、时间范围）明确发布出来，提供商彼此竞争这笔交易。这种价格发现能力，目前在这个领域内几乎没有其他地方存在。

DePIN 和 AI 现在正发生强烈碰撞，而大多数落在这条交叉线上 的项目仍停留在理论阶段。Fluence 不一样——它已经把基础设施落地，并被用于解决一个真实的、昂贵的问题。

如果你正在关注 Web3 x AI 领域，那么 $FLT 值得去理解的重点并不是叙事本身，而是它真正正在构建的东西。

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence 持续扩展其去中心化运算平台，提供具备持久性储存、VM IP 管理以及信用卡支援的按需运算服务。

即将推出的 GPU 丛集拍卖是向前迈进的一步，让 GPU 丛集可以透过竞标方式分配，而不是使用传统的集中式供应。

有几个数字特别引起我的注意：

• 国库储备中的 357.2M FLT。

• 稳定币储备中的 146 万美元。

• 平均质押 APR 为 11.5%。

• 透过公开市场流动性操作新增 700 万 FLT。

基础建设专案往往看重执行力，而非炒作。

根据我所追踪的内容，$FLT 持续专注于扩大其运算网路，同时提升资本效率与开发者存取——这两点在 AI 需求持续规模化之际，可能会非常重要。

#DePIN #Fluence #Ai

为什么 AI4 对 @Fluence $FLT 可能是重要的里程碑

随着 AI 正在重塑各行各业，有一件事变得越来越清晰：AI 的能力只有在其背后的基础设施支持到位时才会真正发挥出来。尽管大多数头条都聚焦于新的模型与应用，但构建计算层的公司同样变得至关重要。

因此，我正在关注 Fluence（$FLT）参加在 8 月 4–6 日于美国拉斯维加斯威尼斯人（The Venetian）举办的美国最大 AI 会议 AI4。届时，团队将出现在 1,251 号展位（Booth #1251）。

对于一家 AI 基础设施公司而言，这并不只是又一次参展。AI4 汇聚了企业领袖、开发者、投资者、云服务提供商，以及正在积极寻求可扩展 AI 解决方案的组织。这是一个促成商务关系的环境，产品在现场得到展示，而未来的合作伙伴关系也常在此形成。

与面向消费者的产品不同，企业级基础设施很少仅靠营销就能被采纳。决策者希望进行技术层面的讨论，观看现场演示，并与站在技术背后的团队进行直接交流。像 AI4 这样的会议，正是促成这些互动的理想场景。

对 Fluence 来说，这是一个向那些最终可能成为客户或战略合作伙伴的人群展示其去中心化 GPU 基础设施的机会。虽然参加活动并不会自动保证采用，但出现在企业级 AI 对话正在发生的地方，是迈出的重要一步。

我会密切关注 AI4 上会有什么成果。无论是新的合作伙伴关系、宝贵的行业洞察，还是未来的协作——这类进展都可能对那些正在构建下一代 AI 基础设施的项目产生持久影响。

📍 AI4 会议
📅 8 月 4–6 日
🏨 The Venetian, 拉斯维加斯
📌 Fluence 展位 #1251

#Fluence #DePIN #AI #AI4

我关注 Fluence 项目（$FLT）的原因

随着 AI 需求的增长，去中心化计算正成为 Web3 中最重要的领域之一。

Fluence 项目正在构建一个无权限的云平台，开发者可以在不依赖中心化服务提供商的情况下部署应用。真正的基础设施，真正的实用性，以及对抗审查的计算需求日益增长。

在一个以叙事为中心的市场中，$FLT 作为一个解决实际问题的项目脱颖而出。基础设施项目通常需要时间，但在采用到来时，它们往往是最重要的。

#Fluence #DePIN #Aİ

为什么$FLT值得更多关注

许多投资者将DePIN与像$RNDR 、$AKT 和$GRASS 这样的基础设施项目进行比较，因为它们在推动下一代AI和去中心化服务中的作用。

让@Fluence 有趣的是，它专注于去中心化的云计算。与其他专注于GPU网络、存储或内容交付的项目不同，Fluence正在构建一个无需依赖集中式云服务提供商的无权限计算层，应用程序可以在其中运行。

随着AI代理、DePIN和Web3应用的不断增长，对可靠的去中心化计算的需求可能会成为一个主要的叙述。

市场通常在 adoption 变得明显之后才会奖励基础设施。在此之前，像$FLT这样的项目仍然处于雷达下。

#Fluence #DePIN #Aİ

当人们评估 AI 专案时，常常会看公告和代币价格。我则比较倾向于关注企业端的参与。

AI 最大的机会不会只来自应用本身。机会将出现在支撑这些应用成为可能的基础设施。随著 AI 模型变得更强大，对可靠、可扩展运算的需求也会持续成长。

这就是为什么我选择了 @Fluence $FLT。

与其试图成为下一个趋势，Fluence 聚焦于去中心化的运算基础设施——这个领域在各产业的 AI 采用扩大之后，可能会变得愈发重要。

我也认为，基础设施专案应该用不同的方式来判断。进步不一定用每日的价格走势来衡量。进步在于技术是否持续提升、是否有开发者在其上进行建置，以及企业是否看到了使用它的价值。

AI 的竞赛仍处于早期阶段，而对运算的需求并没有放缓。因此，随著去中心化 AI 基础设施版图不断演进，$FLT 仍是我持续追踪的专案之一。

#Fluence #AI #DePIN #GPU

幕后是谁在为 AI 供能？@Fluence

我觉得关于 AI 代理（agent）有意思的一点是：延迟并不总是由模型本身导致。

一个代理可以发起多次工具调用（tool calls），检索状态，执行校验（validations），更新记忆（memory），然后在循环中反复进行数次。每一步仅有几毫秒的 CPU 延迟，乍看之下似乎微不足道，但在整个工作流中累积起来，这些延迟就可能把请求推到截止时间（deadline）之外。

这就是基础设施（infrastructure）变得比最初看起来更重要的地方。

对于 AI 工作负载而言，仅仅追求平均性能并不总够用。真正的问题可能会在这里暴露——尤其当 CPU 争用（contention）导致许多阶段都出现细微延迟时。

因此，对于那些需要可预测性能的工作负载，专用计算（dedicated compute）是一种很有吸引力的选择。

Fluence 正在从分布式计算（decentralized compute）这一方向切入，为开发者提供专用 CPU 资源，以满足那些需要更稳定容量的工作负载。

我认为，随着 AI 代理从简单实验走向生产，这一点会变得越来越相关。当一个代理要处理几十个步骤时，减少每个阶段的变动性（variability）会对最终的用户体验产生更大的影响。

我一直在关注的一个问题很简单：随着代理工作负载变得更复杂，可预测计算（predictable compute）会不会像原始算力（raw compute power）一样同样重要？

https://fluence.ai/

#Fluence #AI #DePIN

我关注Fluence的原因

市场大部分时间都在讨论代币。
更大的机会可能在于理解这些代币所依赖的基础设施。
随着AI的快速采用和链上活动的持续增长，对计算的需求正成为技术中最重要的趋势之一。
Fluence正在构建一个去中心化的计算网络，旨在将全球计算供应与需要可扩展基础设施的开发者连接起来。
这令人感兴趣的是，这不是一个短期的叙述。
这是一个长期的转变，朝着：

• 去中心化云基础设施
• 可验证的计算
• 计算资源的开放市场
• 减少对集中式提供商的依赖

历史证明，基础设施在采用规模扩大时通常会捕获到显著的价值。
应用程序获得关注。
基础设施支撑着一切。
这就是为什么$FLT仍然是DePIN和AI基础设施领域中值得关注的更有趣的项目之一。

#FLT #Fluence #DePIN #Aİ #Crypto

为什么要拥有比你使用更多的算力？

人工智能领域最大的挑战之一，并不总是获取 GPU，而是如何高效地使用它们。

许多工作负载并不需要全天候的最大算力容量，但开发者往往却要为闲置的大量硬件付费。这样会产生不必要的成本，而宝贵的资源却没有得到充分利用。

@Fluence 采取了不同的做法。

$FLT 不依赖专用硬件，而是支持一种去中心化的算力市场：将闲置的 GPU 算力共享给有需要的开发者。提供方可以从空闲资源中创造价值，而开发者只需为自己消耗的算力付费。

这种模式有望提升资源利用率、降低基础设施成本，并让 AI 算力更容易获得，而不要求每个团队都必须拥有高端硬件。

随着对 AI 的需求持续增长，改进算力的分配方式，可能会变得同样重要，甚至超过增加可用算力的数量。

你是否已经探索过去中心化的 GPU 网络？还是你仍然依赖传统云服务提供商？

#Fluence #AI #DePIN #GPU #CloudComputing

加密货币的下一个阶段可能会由基础设施驱动

每一个主要的技术周期都会产生新的瓶颈。
对于互联网来说，是带宽。
对于云计算来说，是存储。
对人工智能而言，快速成为计算能力。
随着人工智能模型、自主代理和去中心化应用程序的持续扩展，对可靠计算基础设施的需求正在比以往任何时候都增长得更快。
这就是为什么去中心化计算正在成为最值得关注的领域之一。
@Fluence Fluence ($FLT) 正在构建一个开放的计算市场，独立的提供者可以向开发者提供资源，而无需依赖于中心化的云垄断。
这一论点很简单：

• 更多的人工智能采用 = 更多的计算需求
• 更多链上活动 = 更多的基础设施需求
• 更多去中心化 = 对开放网络的需求更大

虽然叙事随着时间而消逝，但基础设施往往会随着时间的推移复合增值，因为每个新应用程序都依赖于它。
下一代数字服务不仅需要更好的软件。
他们还需要更好的基础设施。

#FLT #Fluence #AI #DePIN #Crypto

$FLNC 更新 - 5月18日

价格: 19.47 (-7.73%) ↓

巨大的红色蜡烛...
从 21.78 跌至 19.46
= 1小时内 -10% !!

还没反弹...
只是横盘在 19.47

计划 ->
做空
入场 - 19.50 到 19.70 的拒绝
止盈 - 19.20, 19.00, 18.50
止损 - 20.00 (在蜡烛顶部)

只做多如果...
重回 20.00 并保持
然后目标 20.50, 21.00

关键水平: 19.46 低点
突破这个 = 18.00 下一个

我的观点: 熊市目前控制
弱反弹 = 更多抛售即将到来

#FLNC #Fluence #TradFi

*不是投资建议*
$FLNC

我一直在想的一个问题是，虽然我们已经实现了Web3的去中心化所有权、支付甚至存储，但大部分互联网的计算能力仍然集中在少数几个中心化的云服务上。

这差距可不小，尤其是现在AI推动计算需求空前高涨的时候。

我们已经见证了：
• $BTC和$ETH正在改变价值的流动方式
• $FIL展示了存储可以去中心化

但是，实际的处理层，支持应用、模型和实时系统的基础设施，仍然在很大程度上依赖于传统的提供商。

这就是为什么像@Fluence ($FLT)这样的项目让我眼前一亮。

Fluence并不是将云基础设施视为默认选项，而是围绕去中心化的计算协调进行构建，允许开发者以更开放和可验证的方式从分布式提供商那里获取计算资源。

你还可以看到其他领域也在形成相关的想法：

• @Render Network ( $RENDER ) → 为AI和渲染提供分布式GPU算力
• @AkashNetwork ( $AKT ) → 去中心化云基础设施市场
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → 将现实世界的机器和设备连接到去中心化系统

不同的关注点，但同一个更广泛的方向：通过将全球未使用的资源转变为功能性网络，减少对中心化基础设施的依赖。

有趣的是，这已经不再仅仅是另一个加密货币的叙述。它更像是互联网基础设施的下一个阶段，正在静静地在背景中成形。

#DePIN #Fluence #Web3