Bản chất cơ bản của io.net: Bạn nhìn thấy nó như thế nào?

Với 30 triệu đô la vốn và được hỗ trợ bởi các quỹ vốn hàng đầu như Hack VC, Multicoin Capital, Delphi Digital và Solana Lab, io.net dường như không hề "nghèo đất". Các nhãn hiệu về khả năng tính toán GPU và cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo cũng chẳng gì khác ngoài sự liên kết với những ý nghĩa cao cấp.

Tuy nhiên, giữa những cuộc thảo luận sôi nổi của cộng đồng, thường xuyên bị bỏ qua những manh mối quan trọng, đặc biệt là về sự biến đổi sâu sắc mà io.net có thể mang đến cho mạng lưới khả năng tính toán toàn cầu. Không giống như việc định vị “tinh hoa” của AWS, Azure và GCP, io.net về cơ bản là theo một con đường dân chủ:

Nó nhằm mục đích bổ sung nhu cầu về khả năng tính toán "mid-tail + long-tail" bị bỏ qua bằng cách tập hợp tài nguyên GPU không hoạt động. Bằng việc tạo ra một mạng tính toán phân tán phân phối cấp doanh nghiệp, io.net trao quyền cho một phạm vi rộng hơn của người dùng nhỏ và trung bình với sự đổi mới trí tuệ nhân tạo. Nó đạt được sự linh hoạt cao, chi phí thấp "giải phóng lại năng suất" cho sự đổi mới trí tuệ nhân tạo toàn cầu.

Mối quan hệ sản xuất năng lực tính toán cơ bản bị bỏ qua đằng sau làn sóng trí tuệ nhân tạo

Tài nguyên năng suất cốt lõi trong làn sóng AI hiện tại và thời đại kinh tế số trong tương lai là gì?

Chắc chắn đó là khả năng tính toán.

Theo dữ liệu từ Precedence Research, thị trường phần cứng trí tuệ nhân tạo toàn cầu dự kiến sẽ phát triển với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm hợp nhất (CAGR) là 24.3%, vượt qua 473.53 tỷ đô la vào năm 2033.

Cho dù bỏ qua những con số dự đoán này, từ cả hai quan điểm về logic tăng trưởng và cổ phiếu, rõ ràng có hai mâu thuẫn chính sẽ tồn tại trong tương lai phát triển của thị trường khả năng tính toán:

1. Kích thước tăng cấp: Sự tăng trưởng mũ của nhu cầu về khả năng tính toán vượt xa sự tăng trưởng tuyến tính về cung cấp.
2. Kích Thước Cổ Phiếu: Do phân phối trên cùng nặng, khả năng tính toán được tập trung ở đỉnh, để lại các nhà chơi ở tầng trung và dài đuôi với tài nguyên không đủ. Trong khi đó, một lượng lớn tài nguyên GPU phân tán vẫn đang không hoạt động, dẫn đến sự không phù hợp nghiêm trọng giữa cung và cầu.

Kích thước tăng dần: Nhu cầu về Khả năng tính toán Vượt xa Cung cấp

Đầu tiên, ở chiều hướng tăng cường, ngoài sự mở rộng nhanh chóng của các mô hình AIGC (nội dung được tạo bởi AI), nhiều tình huống AI ở giai đoạn bùng nổ đầu tiên của chúng, như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và lái xe thông minh, đang diễn ra một cách nhanh chóng. Tất cả các tình huống này đều đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên tính toán. Do đó, tình trạng thiếu hụt tài nguyên sức mạnh tính toán GPU trên thị trường hiện tại không chỉ sẽ tiếp tục tồn tại mà còn sẽ tiếp tục mở rộng.

Nói cách khác, từ góc độ cung cầu, trong tương lai có thể nhìn thấy rằng nhu cầu thị trường về khả năng tính toán sẽ không thể không vượt xa nguồn cung. Đường cong cầu được dự kiến sẽ cho thấy một xu hướng tăng theo cấp số nhân trong tương lai gần.

Trên phía cung ứng, tuy nhiên, do luật lý và các yếu tố thực tế về sản xuất, cho dù là cải tiến trong công nghệ quy trình hay mở rộng nhà máy quy mô lớn, tối đa chỉ có thể đạt được sự tăng trưởng tuyến tính. Điều này không thể tránh khỏi có nghĩa là rằng sẽ có sự chật vật về khả năng tính toán trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo trong thời gian dài.

Mất cân đối cung-cầu: Sự mất điều chỉnh cho người chơi tầm trung và dài hạn

Trong khi đó, với tài nguyên khả năng tính toán hạn chế đối mặt với các chướng ngại về tăng trưởng nghiêm trọng, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform (GCP) cùng chiếm hơn 60% thị trường máy chủ điện toán đám mây, tạo ra một thị trường bán hàng rõ ràng.

Những công ty này tích trữ chip GPU hiệu suất cao, độc quyền một lượng lớn khả năng tính toán. Người chơi ở phía cầu cung phía trung và dài hạn không chỉ thiếu sức mạnh đàm phán mà còn phải đối mặt với chi phí vốn cao, rào cản nhập cảnh KYC và các điều khoản thuê hạn chế. Ngoài ra, các ông lớn dịch vụ đám mây truyền thống, do lợi nhuận điều động, thường bỏ qua nhu cầu kinh doanh khác biệt của người dùng “phía cầu cung phía trung + dài hạn” (như yêu cầu thuê quy mô ngắn hơn, cấp thiết hơn và nhỏ hơn).

Tuy nhiên, thực tế là một lượng lớn khả năng tính toán GPU bị bỏ không sử dụng bên ngoài các mạng tính toán của các tập đoàn dịch vụ đám mây. Ví dụ, hàng chục nghìn Trung tâm Dữ liệu Internet (IDC) độc lập trên toàn cầu lãng phí tài nguyên cho các công việc huấn luyện nhỏ. Điều này bao gồm khả năng tính toán rộng lớn đang không hoạt động trong các trang trại đào tiền điện tử và các dự án như Filecoin, Render và Aethir.

Theo ước lượng chính thức từ io.net, tỷ lệ không hoạt động của các card đồ họa tại các Trung tâm Dữ liệu Quốc tế tại Mỹ đã vượt quá 60%. Điều này tạo ra một nghịch lý mỉa mai về sự không phù hợp giữa cung và cầu: hơn một nửa các nguồn lực về khả năng tính toán của hàng ngàn trung tâm dữ liệu nhỏ và vừa cũng như các trang trại đào tiền điện tử đều bị lãng phí hàng ngày, không tạo ra doanh thu hiệu quả, trong khi các doanh nhân AI tầm trung và dài hạn phải chịu chi phí cao và rào cản vào cửa dịch vụ tính toán của các ông lớn đám mây, với nhu cầu sáng tạo đa dạng của họ không được đáp ứng.

Sự tương phản rõ rệt này tiết lộ điểm mâu thuẫn cốt lõi trong thị trường khả năng tính toán toàn cầu và phát triển trí tuệ nhân tạo toàn cầu hiện tại - mặt một, sự đổi mới trí tuệ nhân tạo lan rộng, và nhu cầu về khả năng tính toán liên tục mở rộng. Mặt khác, nhu cầu về khả năng tính toán của các nhà chơi ở tầng trung và dài hạn cũng như các tài nguyên GPU không hoạt động không được đáp ứng hiệu quả, vẫn nằm ngoài thị trường khả năng tính toán hiện tại.

Vấn đề này không chỉ là sự xung đột giữa nhu cầu về khả năng tính toán ngày càng tăng của các doanh nhân AI và sự phát triển kém cỏi của khả năng tính toán. Đó cũng là sự không phù hợp giữa đa số lớn các doanh nhân AI tầm trung và dài hạn, các nhà điều hành khả năng tính toán, và sự mất cân đối giữa cung và cầu, vượt xa phạm vi của các giải pháp của nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung.

Do đó, thị trường đang gọi đòi những giải pháp mới. Hãy tưởng tượng nếu những nhà điều hành này với khả năng tính toán có thể linh hoạt cho thuê khả năng tính toán của họ trong thời gian rảnh rỗi. Điều đó có cung cấp một cụm tính toán chi phí thấp tương tự như AWS không?

Xây dựng một mạng lưới tính toán quy mô lớn như vậy rất tốn kém. Điều này đã dẫn đến sự xuất hiện của các nền tảng được thiết kế đặc biệt để kết hợp các nguồn lực tính toán trống rỗng với các start-up trí tuệ nhân tạo nhỏ và vừa. Các nền tảng này tổng hợp các nguồn lực tính toán trống rải rác và kết hợp chúng với nhu cầu cụ thể trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, luật lệ và tài chính để huấn luyện các mô hình nhỏ và lớn.

Không chỉ có thể đáp ứng nhu cầu tính toán đa dạng của phần lớn người dùng, mà còn bổ sung cho các dịch vụ tính toán của các ông lớn đám mây tập trung hiện tại:

Những ông lớn đám mây với tài nguyên tính toán rộng lớn xử lý việc huấn luyện mô hình lớn và tính toán hiệu suất cao cho các yêu cầu khẩn cấp và nặng nề.

Các thị trường tính toán đám mây phi tập trung như io.net phục vụ cho việc tính toán mô hình nhỏ, điều chỉnh mô hình lớn, triển khai suy luận và nhu cầu đa dạng, chi phí thấp hơn.

Nó cung cấp một cân bằng linh hoạt giữa hiệu quả chi phí và chất lượng tính toán, phù hợp với logic kinh tế của việc tối ưu hóa phân bổ tài nguyên trên thị trường. Do đó, các mạng tính toán phân tán như io.net cơ bản cung cấp một giải pháp "AI+Crypto". Họ sử dụng một khuôn khổ cộng tác phi tập trung kết hợp với động cơ token để đáp ứng nhu cầu quan trọng nhưng chưa được phục vụ đầy đủ trên thị trường AI từ trung đến dài hạn. Điều này cho phép các nhóm AI nhỏ và trung bình tùy chỉnh và mua dịch vụ tính toán GPU theo nhu cầu, mà các đám mây lớn không thể cung cấp, từ đó đạt được sự "giải phóng năng suất" trên thị trường sức mạnh tính toán toàn cầu và phát triển AI.

Nói một cách đơn giản, io.net không phải là đối thủ trực tiếp của AWS, Azure, hoặc GCP. Thay vào đó, đó là một đồng minh bổ sung tối ưu hóa phân bổ tài nguyên tính toán toàn cầu và mở rộng thị trường. Họ phục vụ cho các tầng lớp khác nhau của nhu cầu “hiệu quả chi phí & chất lượng tính toán”. Có thể thậm chí io.net, bằng cách tổng hợp các nhà cung cấp và người chơi nhu cầu trung và dài hạn, có thể tạo ra một thị phần có thể so sánh với ba ông lớn đám mây hàng đầu hiện tại.

io.net: Một Nền tảng Giao dịch Khớp Lực Lượng Tính Toán GPU Toàn cầu

io.net nhằm tái tạo mối quan hệ sản xuất trên thị trường sức mạnh tính toán vừa và dài hạn thông qua sự hợp tác phân phối Web3 và động lực token. Kết quả là, nó gợi nhớ đến các nền tảng kinh tế chia sẻ như Uber và Didi, hoạt động như một nền tảng giao dịch phù hợp cho sức mạnh tính toán GPU.

Trước khi Uber và Didi xuất hiện, trải nghiệm người dùng của việc "gọi xe đón ngay lập tức" gần như không tồn tại. Mạng lưới xe hơi riêng tư rộng lớn nhưng hỗn loạn, với các xe đỗ lại và không có tổ chức. Để bắt xe, người dùng phải vừa vẫy một chiếc taxi từ lề đường hoặc yêu cầu một cuốc từ trung tâm taxi của thành phố, điều này tốn thời gian, không chắc chắn và chủ yếu là thị trường của người bán hàng - không thân thiện với hầu hết mọi người thông thường.

Tình huống này tương tự như tình hình hiện tại của thị trường khả năng tính toán. Như đã đề cập trước đó, các nhà cung cấp nhu cầu về khả năng tính toán cỡ trung và dài hạn không chỉ thiếu sức mạnh đàm phán mà còn phải đối mặt với chi phí vốn cao, rào cản nhập cảnh KYC và các điều khoản cho thuê khắt khe.

Vậy, cách io.net chính xác làm thế nào để đạt được vị trí của mình như một “trung tâm khả năng tính toán GPU toàn cầu và thị trường phù hợp”? Loại hệ thống kiến trúc và dịch vụ chức năng nào cần thiết để giúp người dùng trung và dài hạn có được tài nguyên khả năng tính toán?

Nền tảng kết hợp linh hoạt và chi phí thấp

Điểm nổi bật của io.net là nền tảng khớp lệnh với khả năng tính toán nhẹ của nó. Tương tự như Uber hoặc Didi, nó không liên quan đến việc vận hành thực tế có rủi ro cao của phần cứng GPU hoặc tài sản nặng khác. Thay vào đó, nó kết nối khả năng tính toán bán lẻ trung đến dài (thường được coi là khả năng tính toán phụ bởi các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS) với nhu cầu thông qua việc khớp lệnh, làm sống lại các tài nguyên tính toán trước đây không hoạt động (xe ô tô riêng) và nhu cầu AI bán đuôi cho khả năng tính toán (hành khách).

Ở một đầu, io.net kết nối hàng chục nghìn GPU không hoạt động (xe ô tô riêng) từ các trung tâm dữ liệu quy mô nhỏ và vừa, trang trại khai thác mỏ và dự án tiền điện tử. Ở đầu kia, nó kết nối nhu cầu sức mạnh tính toán của hàng triệu công ty quy mô nhỏ và vừa (hành khách). io.net hoạt động như một trung gian, tương tự như một người môi giới phù hợp với nhiều lệnh mua và bán.

Bằng cách tổng hợp khả năng tính toán không hoạt động với chi phí thấp và cấu hình triển khai linh hoạt hơn, io.net giúp các doanh nhân huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo nhỏ và trung bình cá nhân hóa hơn, cải thiện đáng kể việc sử dụng tài nguyên. Ưu điểm rõ ràng: bất kể điều kiện thị trường như thế nào, miễn là có sự không phù hợp về tài nguyên, nhu cầu cho một nền tảng phù hợp vẫn mạnh mẽ.

Phía Cung Cấp: Trên phía cung cấp, các Trung tâm Dữ liệu nhỏ và vừa, trang trại đào tiền và dự án tiền điện tử có thể kết nối tài nguyên tính toán không sử dụng của họ vào io.net. Họ không cần thiết lập một bộ phận phát triển kinh doanh riêng biệt hoặc bị buộc phải bán với giá giảm giá so với AWS do sức mạnh tính toán quy mô nhỏ. Thay vào đó, họ có thể kết hợp sức mạnh tính toán không sử dụng của mình với khách hàng tính toán nhỏ và vừa phù hợp với giá thị trường hoặc thậm chí cao hơn, với chi phí ma sát tối thiểu, từ đó kiếm doanh thu.

Phía yêu cầu: Trên phía yêu cầu, những người yêu cầu với khả năng tính toán nhỏ và trung bình, người trước đây không có sức mạnh đàm phán đối với các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS, có thể kết nối với khả năng tính toán nhỏ hơn, không cần phép, không chờ đợi và không cần KYC thông qua io.net. Họ có thể tự do chọn và kết hợp các vi mạch mà họ cần để tạo thành một "cụm" để hoàn thành các nhiệm vụ tính toán cá nhân.

Cả hai bên cung ứng và cầu đều ở phân khúc trung trên có những điểm đau tương tự về sức mạnh đàm phán yếu và tự chủ thấp khi đối mặt với các đám mây lớn như AWS. io.net làm mới cung ứng và cầu của phân khúc trung và dài, cung cấp một nền tảng kết nối cho phép cả hai bên hoàn tất giao dịch với giá tốt hơn và cấu hình linh hoạt hơn so với các đám mây lớn như AWS.

Từ quan điểm này, tương tự như các nền tảng như Taobao, việc xuất hiện sớm của khả năng tính toán chất lượng thấp là một mô hình phát triển không thể tránh khỏi của nền kinh tế nền tảng. io.net cũng đã thiết lập một hệ thống uy tín cho cả người cung cấp và người dùng, tích lũy điểm dựa trên hiệu suất tính toán và sự tham gia mạng để kiếm phần thưởng hoặc giảm giá.

Cụm GPU Phi Tập Trung

Ngoài việc là một nền tảng kết nối giữa cung và cầu bán lẻ, io.net còn đáp ứng các nhu cầu của các kịch bản tính toán quy mô lớn, như những gì yêu cầu bởi các mô hình hiện đại, mà bao gồm nhiều GPU làm việc cùng nhau. Hiệu quả của nền tảng này không chỉ phụ thuộc vào việc nó có thể tổng hợp bao nhiêu tài nguyên GPU không hoạt động mà còn vào việc kết nối chặt chẽ như thế nào giữa khả năng tính toán phân tán trên nền tảng.

Điều này có nghĩa là io.net cần tạo một kiến trúc tính toán 'phi tập trung nhưng tập trung' cho mạng phân tán của mình, bao gồm các nguồn tài nguyên tính toán nhỏ và trung bình từ các khu vực và quy mô khác nhau. Kiến trúc này phải hỗ trợ nhu cầu tính toán linh hoạt bằng cách cho phép một số GPU phân tán hoạt động trong cùng một framework để đào tạo đồng thời đảm bảo rằng việc giao tiếp và phối hợp giữa các GPU này là nhanh chóng và đạt được độ trễ thấp có thể sử dụng được.

Phương pháp này hoàn toàn khác biệt so với một số dự án máy chủ điện toán đám mây phi tập trung chỉ sử dụng GPU trong cùng một trung tâm dữ liệu. Sự thực hiện kỹ thuật đằng sau bộ sản phẩm của io.net, được biết đến với tên gọi "Ba Con Ngựa", bao gồm IO Cloud, IO Worker và IO Explorer.

1. IO Cloud
   • Mô-đun kinh doanh cơ bản cho các cụm, IO Cloud, là một nhóm GPU có khả năng tự phối hợp để hoàn thành các nhiệm vụ tính toán. Các kỹ sư AI có thể tùy chỉnh các cụm theo nhu cầu của họ. Nó tích hợp một cách mượt mà với IO-SDK, cung cấp một giải pháp toàn diện cho việc mở rộng các ứng dụng AI và Python.
2. Nhân viên IO
   • IO Worker cung cấp giao diện người dùng thân thiện, cho phép cả người cung cấp và người yêu cầu quản lý hoạt động của họ một cách hiệu quả thông qua ứng dụng web. Các chức năng của nó bao gồm quản lý tài khoản người dùng, theo dõi hoạt động tính toán, hiển thị dữ liệu theo thời gian thực, theo dõi nhiệt độ và tiêu thụ điện, cung cấp hỗ trợ cài đặt, quản lý ví tiền, triển khai biện pháp an ninh, và tính toán lợi nhuận.
3. Trình duyệt IO
   • IO Explorer cung cấp cho người dùng các số liệu thống kê toàn diện và các hình ảnh minh họa về các khía cạnh khác nhau của đám mây GPU. Bằng cách cung cấp khả năng nhìn thấy toàn bộ hoạt động mạng, các số liệu chính, các điểm dữ liệu và giao dịch thưởng, nó giúp người dùng dễ dàng theo dõi, phân tích và hiểu rõ chi tiết của mạng io.net.

Nhờ kiến trúc chức năng này, io.net cho phép nhà cung cấp khả năng tính toán dễ dàng chia sẻ tài nguyên không hoạt động, giảm thiểu ngưỡng vào thị trường. Người yêu cầu có thể nhanh chóng hình thành các cụm với GPU cần thiết mà không cần ký kết hợp đồng dài hạn hoặc chịu đựng thời gian chờ đợi dài thường gặp trong dịch vụ đám mây truyền thống. Thiết lập này cung cấp cho họ khả năng tính toán siêu vi tính và thời gian phản hồi của máy chủ được tối ưu hóa.

Các Kịch Bản Nhu Cầu Linh Hoạt Nhẹ

Khi thảo luận về các kịch bản dịch vụ độc đáo của io.net so với AWS và các đám mây lớn khác, trọng tâm đặt vào nhu cầu linh hoạt nhẹ nhàng mà các đám mây lớn có thể không hiệu quả về chi phí. Những kịch bản này bao gồm các lĩnh vực chuyên môn như huấn luyện mô hình cho các start-up trí tuệ nhân tạo nhỏ và vừa, điều chỉnh tinh chỉnh các mô hình lớn và các ứng dụng đa dạng khác. Một kịch bản phổ biến nhưng thường bị bỏ qua và có thể áp dụng rộng rãi là suy luận mô hình.

Chúng ta đều biết rằng việc đào tạo sớm các mô hình lớn như GPT yêu cầu hàng ngàn GPU hiệu suất cao, khả năng tính toán vô cùng lớn và dữ liệu khổng lồ trong thời gian dài. Điều này là một lĩnh vực mà AWS, GCP và các đám mây lớn khác có ưu thế rõ rệt. Tuy nhiên, khi mô hình đã được đào tạo, nhu cầu tính toán chính chuyển sang giai đoạn suy luận mô hình. Giai đoạn này, bao gồm việc sử dụng mô hình đã được đào tạo để đưa ra dự đoán hoặc quyết định, chiếm 80%-90% công việc tính toán trí tuệ nhân tạo, như thấy trong tương tác hàng ngày với GPT và các mô hình tương tự.

Thú vị, khả năng tính toán cần thiết cho việc suy luận ổn định hơn và ít cường điệu hơn, thường chỉ cần vài chục GPU trong vài phút để có kết quả. Quá trình này cũng có yêu cầu thấp hơn về độ trễ mạng và độ cùng bộ. Ngoài ra, hầu hết các công ty AI không có khả năng huấn luyện các mô hình lớn của riêng họ từ đầu; thay vào đó, họ thường tinh chỉnh và điều chỉnh các mô hình hàng đầu như GPT. Những tình huống này tự nhiên phù hợp với các tài nguyên tính toán rảnh rỗi phân tán của io.net.

Ngoài các kịch bản ứng dụng cường độ cao, tiêu chuẩn cao, có một thị trường rộng lớn và chưa khai thác cho các kịch bản nhẹ hàng ngày. Những thứ này có thể xuất hiện phân tán nhưng thực sự giữ một phần thị phần lớn hơn. Theo báo cáo gần đây của Ngân hàng Mỹ, máy tính hiệu suất cao chỉ chiếm khoảng 5% của tổng thị trường có thể tiếp cận (TAM) trong các trung tâm dữ liệu.

Tóm lại, vấn đề không phải là AWS hoặc GCP không thể chi trả, mà io.net cung cấp một giải pháp tiết kiệm chi phí hơn cho những nhu cầu cụ thể này.

Yếu tố quyết định trong Web2 BD

Cuối cùng, lợi thế cạnh tranh cốt lõi của các nền tảng như io.net, được định hướng vào tài nguyên tính toán phân tán, nằm ở khả năng phát triển kinh doanh (BD) của họ. Điều này là yếu tố quyết định quan trọng cho sự thành công.

Ngoài hiện tượng mà chip hiệu suất cao của Nvidia đã tạo ra một thị trường cho các nhà môi giới GPU, thách thức chính đối với nhiều Trung tâm Dữ liệu Internet (IDCs) và các nhà điều hành khả năng tính toán nhỏ và vừa là vấn đề “rượu ngon vẫn sợ hẻm sâu,” có nghĩa là ngay cả sản phẩm xuất sắc cũng cần phải được quảng bá hiệu quả để được khám phá.

Từ góc độ này, io.net giữ một lợi thế cạnh tranh độc đáo mà các dự án khác trong cùng lĩnh vực khó mô phỏng - một đội ngũ BD Web2 chuyên nghiệp đặt trực tiếp tại Silicon Valley. Những người có kinh nghiệm dày dặn trong thị trường khả năng tính toán và hiểu biết về các tình huống đa dạng của các khách hàng nhỏ và vừa. Hơn nữa, họ có sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người dùng cuối của nhiều khách hàng Web2.

Theo thông báo chính thức từ io.net, hơn 20-30 công ty Web2 đã thể hiện sự quan tâm trong việc mua hoặc thuê khả năng tính toán. Những công ty này sẵn lòng khám phá hoặc thậm chí thử nghiệm dịch vụ tính toán linh hoạt và giá rẻ hơn (một số có thể thậm chí không thể đảm bảo được khả năng tính toán trên AWS). Mỗi khách hàng này đều yêu cầu ít nhất từ hàng trăm đến hàng nghìn GPU, tương đương với đơn đặt hàng khả năng tính toán trị giá hàng chục nghìn đô la mỗi tháng.

Nhu cầu thực sự từ người dùng cuối trả tiền sẽ thu hút một lượng lớn tài nguyên khả năng tính toán không hoạt động để tự động chảy vào mặt cung, dẫn đến một cách dễ dàng?

Thông báo:

1. Bài viết này được tái bản từ [ LFG Labs]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [LFG Labs]. Nếu có bất kỳ ý kiến phản đối nào về việc tái in này, vui lòng liên hệ với Học cửađội của mình, và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Liability Disclaimer: Quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không tạo thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được nêu, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết dịch là không được phép.