torygreen
DePIN&GPUのストーリーは、制約が動かない限り続きます。
トレーニングと推論の需要はますます増加し続けており、一方で中央集権型クラウドはCAPEX、地理的制約、キューイングによってボトルネックになっています。
確かに、数年前は計算資源の不足はまだ理論の段階でした。
しかし今では、それは運用上の制約となっています。
これが分散型コンピュートネットワークの利用と収益にどのように影響するのでしょうか?
分散型コンピュートネットワークは「いつかの利用率を待っている」わけではありません。既に実際の顧客向けに本番のワークロードを稼働させており、実際のレイテンシ制約の下で運用しています。
トークン化されたGPU、オンデマンドクラスター、ハイブリッドクラウド/DePINスタックは、もはやイデオロギー的な声明ではありません。
それらは、中央集権的な供給が十分に迅速に、近くに、または安価に展開できない場合の実用的な解決策として浮上しています。
原文表示トレーニングと推論の需要はますます増加し続けており、一方で中央集権型クラウドはCAPEX、地理的制約、キューイングによってボトルネックになっています。
確かに、数年前は計算資源の不足はまだ理論の段階でした。
しかし今では、それは運用上の制約となっています。
これが分散型コンピュートネットワークの利用と収益にどのように影響するのでしょうか?
分散型コンピュートネットワークは「いつかの利用率を待っている」わけではありません。既に実際の顧客向けに本番のワークロードを稼働させており、実際のレイテンシ制約の下で運用しています。
トークン化されたGPU、オンデマンドクラスター、ハイブリッドクラウド/DePINスタックは、もはやイデオロギー的な声明ではありません。
それらは、中央集権的な供給が十分に迅速に、近くに、または安価に展開できない場合の実用的な解決策として浮上しています。