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Early on crypto trends | Talking DePIN, AI & blockchain
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Casi se me olvida que tenía algo de $FLT en mi billetera: @fluence .
Recogí un par de FLT el año pasado, y sinceramente, durante un tiempo no le estaba prestando tanta atención.
Pero al volver a mirar Fluence recientemente me dieron ganas de volver a comprobar qué hace realmente el token dentro del ecosistema.
Y hay más de lo que inicialmente pensé.
• FLT forma parte del sistema de staking, donde los tokens se usan en torno a la seguridad y la coordinación de los recursos de cómputo.
• Tiene un papel en la gobernanza, dándole a la comunidad una forma de participar en las decisiones sobre el ecosistema de Fluence.
• Los proveedores de cómputo y la economía de la red están conectados con FLT, lo que le da al token un papel práctico más allá de simplemente quedarse en una billetera.
• El lado de la nube también está volviéndose más interesante. Fluence está construyendo infraestructura para que los usuarios puedan acceder a recursos de cómputo sin tener que depender por completo de proveedores tradicionales de nube centralizados.
• Y ahora hay un enfoque aún más grande: IA y cómputo con GPU. Con la cantidad de potencia de cómputo que exigen las aplicaciones de IA, el acceso descentralizado a GPUs se está volviendo un espacio mucho más interesante para seguir.
Esa última parte probablemente fue la que más llamó mi atención.
Porque cuando compré esos pocos FLT el año pasado, no estaba pensando mucho en la infraestructura de IA ni en la demanda de GPUs.
Ahora la conversación sobre Fluence se ve muy diferente.
No digo que sepa hacia dónde va FLT desde aquí.
Solo pienso que es interesante cuando un token que recogiste de forma casual empieza a convertirse en parte de una historia de infraestructura mucho más grande.
Así que sí… volveré a estar atento a mi pequeño «bolsito» de FLT.
#Fluence #Web3 #DePIN #AI
Casi se me olvida que tenía algo de $FLT en mi billetera: @Fluence .
Recogí un par de FLT el año pasado, y sinceramente, durante un tiempo no le estaba prestando tanta atención.
Pero al volver a mirar Fluence recientemente me dieron ganas de volver a comprobar qué hace realmente el token dentro del ecosistema.
Y hay más de lo que inicialmente pensé.
• FLT forma parte del sistema de staking, donde los tokens se usan en torno a la seguridad y la coordinación de los recursos de cómputo.
• Tiene un papel en la gobernanza, dándole a la comunidad una forma de participar en las decisiones sobre el ecosistema de Fluence.
• Los proveedores de cómputo y la economía de la red están conectados con FLT, lo que le da al token un papel práctico más allá de simplemente quedarse en una billetera.
• El lado de la nube también está volviéndose más interesante. Fluence está construyendo infraestructura para que los usuarios puedan acceder a recursos de cómputo sin tener que depender por completo de proveedores tradicionales de nube centralizados.
• Y ahora hay un enfoque aún más grande: IA y cómputo con GPU. Con la cantidad de potencia de cómputo que exigen las aplicaciones de IA, el acceso descentralizado a GPUs se está volviendo un espacio mucho más interesante para seguir.
Esa última parte probablemente fue la que más llamó mi atención.
Porque cuando compré esos pocos FLT el año pasado, no estaba pensando mucho en la infraestructura de IA ni en la demanda de GPUs.
Ahora la conversación sobre Fluence se ve muy diferente.
No digo que sepa hacia dónde va FLT desde aquí.
Solo pienso que es interesante cuando un token que recogiste de forma casual empieza a convertirse en parte de una historia de infraestructura mucho más grande.
Así que sí… volveré a estar atento a mi pequeño «bolsito» de FLT.
#Fluence #Web3 #DePIN #AI
Recogí un par de FLT el año pasado, y sinceramente, durante un tiempo no le estaba prestando tanta atención.
Pero al volver a mirar Fluence recientemente me dieron ganas de volver a comprobar qué hace realmente el token dentro del ecosistema.
Y hay más de lo que inicialmente pensé.
• FLT forma parte del sistema de staking, donde los tokens se usan en torno a la seguridad y la coordinación de los recursos de cómputo.
• Tiene un papel en la gobernanza, dándole a la comunidad una forma de participar en las decisiones sobre el ecosistema de Fluence.
• Los proveedores de cómputo y la economía de la red están conectados con FLT, lo que le da al token un papel práctico más allá de simplemente quedarse en una billetera.
• El lado de la nube también está volviéndose más interesante. Fluence está construyendo infraestructura para que los usuarios puedan acceder a recursos de cómputo sin tener que depender por completo de proveedores tradicionales de nube centralizados.
• Y ahora hay un enfoque aún más grande: IA y cómputo con GPU. Con la cantidad de potencia de cómputo que exigen las aplicaciones de IA, el acceso descentralizado a GPUs se está volviendo un espacio mucho más interesante para seguir.
Esa última parte probablemente fue la que más llamó mi atención.
Porque cuando compré esos pocos FLT el año pasado, no estaba pensando mucho en la infraestructura de IA ni en la demanda de GPUs.
Ahora la conversación sobre Fluence se ve muy diferente.
No digo que sepa hacia dónde va FLT desde aquí.
Solo pienso que es interesante cuando un token que recogiste de forma casual empieza a convertirse en parte de una historia de infraestructura mucho más grande.
Así que sí… volveré a estar atento a mi pequeño «bolsito» de FLT.
#Fluence #Web3 #DePIN #AI
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@fluence ha trasladado oficialmente su sitio web de Fluence Network a fluence.ai, y creo que este cambio dice más sobre la dirección del proyecto de lo que podría parecer a primera vista.
• Nuevo dominio: Fluence Network ahora está representado mediante fluence.ai, acercando la IA mucho más al centro de la identidad del proyecto.
• Infraestructura de IA: Esto refleja el creciente enfoque de Fluence en la infraestructura para cargas de trabajo de IA, en lugar de ser conocida simplemente como una red de computación descentralizada.
• Cómputo GPU + CPU: Fluence se está construyendo en torno al acceso tanto a recursos de GPU como de CPU, que se vuelven cada vez más importantes a medida que las cargas de trabajo de IA continúan creciendo.
• Fluence Cloud: Un detalle interesante es que ahora Fluence describe Fluence Cloud como el sucesor del Fluence Project.
• Un enfoque de infraestructura más amplio: La dirección del proyecto parece estar moviéndose hacia la infraestructura en la nube y haciendo que la computación distribuida sea más accesible para desarrolladores y creadores.
• El dominio cuenta parte de la historia: Pasar de “Network” a “.ai” le da a la marca una conexión más directa con el espacio de infraestructura de IA en el que está enfocándose cada vez más.
Aún es solo un cambio de dominio en la superficie, pero cuando observas la imagen más grande, se siente como una señal más clara de hacia dónde se dirige Fluence.
De la computación descentralizada a la infraestructura en la nube enfocada en IA, la evolución se vuelve más fácil de ver.
#Fluence #AI #DePIN #Web3
@Fluence ha trasladado oficialmente su sitio web de Fluence Network a fluence.ai, y creo que este cambio dice más sobre la dirección del proyecto de lo que podría parecer a primera vista.
• Nuevo dominio: Fluence Network ahora está representado mediante fluence.ai, acercando la IA mucho más al centro de la identidad del proyecto.
• Infraestructura de IA: Esto refleja el creciente enfoque de Fluence en la infraestructura para cargas de trabajo de IA, en lugar de ser conocida simplemente como una red de computación descentralizada.
• Cómputo GPU + CPU: Fluence se está construyendo en torno al acceso tanto a recursos de GPU como de CPU, que se vuelven cada vez más importantes a medida que las cargas de trabajo de IA continúan creciendo.
• Fluence Cloud: Un detalle interesante es que ahora Fluence describe Fluence Cloud como el sucesor del Fluence Project.
• Un enfoque de infraestructura más amplio: La dirección del proyecto parece estar moviéndose hacia la infraestructura en la nube y haciendo que la computación distribuida sea más accesible para desarrolladores y creadores.
• El dominio cuenta parte de la historia: Pasar de “Network” a “.ai” le da a la marca una conexión más directa con el espacio de infraestructura de IA en el que está enfocándose cada vez más.
Aún es solo un cambio de dominio en la superficie, pero cuando observas la imagen más grande, se siente como una señal más clara de hacia dónde se dirige Fluence.
De la computación descentralizada a la infraestructura en la nube enfocada en IA, la evolución se vuelve más fácil de ver.
#Fluence #AI #DePIN #Web3
• Nuevo dominio: Fluence Network ahora está representado mediante fluence.ai, acercando la IA mucho más al centro de la identidad del proyecto.
• Infraestructura de IA: Esto refleja el creciente enfoque de Fluence en la infraestructura para cargas de trabajo de IA, en lugar de ser conocida simplemente como una red de computación descentralizada.
• Cómputo GPU + CPU: Fluence se está construyendo en torno al acceso tanto a recursos de GPU como de CPU, que se vuelven cada vez más importantes a medida que las cargas de trabajo de IA continúan creciendo.
• Fluence Cloud: Un detalle interesante es que ahora Fluence describe Fluence Cloud como el sucesor del Fluence Project.
• Un enfoque de infraestructura más amplio: La dirección del proyecto parece estar moviéndose hacia la infraestructura en la nube y haciendo que la computación distribuida sea más accesible para desarrolladores y creadores.
• El dominio cuenta parte de la historia: Pasar de “Network” a “.ai” le da a la marca una conexión más directa con el espacio de infraestructura de IA en el que está enfocándose cada vez más.
Aún es solo un cambio de dominio en la superficie, pero cuando observas la imagen más grande, se siente como una señal más clara de hacia dónde se dirige Fluence.
De la computación descentralizada a la infraestructura en la nube enfocada en IA, la evolución se vuelve más fácil de ver.
#Fluence #AI #DePIN #Web3
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Tu factura de la nube podría ser más flexible de lo que crees.
La infraestructura en la nube es cómoda, pero la conveniencia puede resultar costosa cuando la demanda de cómputo empieza a escalar, especialmente en cargas de trabajo de IA.
@fluence $FLT adopta un enfoque diferente al conectar las cargas de trabajo con una red descentralizada de proveedores de cómputo.
• Menores costos de infraestructura: acceso a cómputo distribuido sin depender por completo de los proveedores tradicionales de la nube
• Más flexibilidad: las cargas de trabajo pueden aprovechar cómputo de diferentes proveedores
• Infraestructura preparada para IA útil a medida que las aplicaciones de IA siguen aumentando la demanda de cómputo
• Menor concentración en la nube: una alternativa a canalizar todo a través de los mismos proveedores principales
La idea más grande es sencilla: el cómputo es cada vez más importante, así que contar con más opciones sobre dónde y cómo se obtiene podría importar tanto como tener más de él.
Ahí es donde el cómputo descentralizado se vuelve interesante.
#Fluence #DePIN #AI
Tu factura de la nube podría ser más flexible de lo que crees.
La infraestructura en la nube es cómoda, pero la conveniencia puede resultar costosa cuando la demanda de cómputo empieza a escalar, especialmente en cargas de trabajo de IA.
@Fluence $FLT adopta un enfoque diferente al conectar las cargas de trabajo con una red descentralizada de proveedores de cómputo.
• Menores costos de infraestructura: acceso a cómputo distribuido sin depender por completo de los proveedores tradicionales de la nube
• Más flexibilidad: las cargas de trabajo pueden aprovechar cómputo de diferentes proveedores
• Infraestructura preparada para IA útil a medida que las aplicaciones de IA siguen aumentando la demanda de cómputo
• Menor concentración en la nube: una alternativa a canalizar todo a través de los mismos proveedores principales
La idea más grande es sencilla: el cómputo es cada vez más importante, así que contar con más opciones sobre dónde y cómo se obtiene podría importar tanto como tener más de él.
Ahí es donde el cómputo descentralizado se vuelve interesante.
#Fluence #DePIN #AI
La infraestructura en la nube es cómoda, pero la conveniencia puede resultar costosa cuando la demanda de cómputo empieza a escalar, especialmente en cargas de trabajo de IA.
@Fluence $FLT adopta un enfoque diferente al conectar las cargas de trabajo con una red descentralizada de proveedores de cómputo.
• Menores costos de infraestructura: acceso a cómputo distribuido sin depender por completo de los proveedores tradicionales de la nube
• Más flexibilidad: las cargas de trabajo pueden aprovechar cómputo de diferentes proveedores
• Infraestructura preparada para IA útil a medida que las aplicaciones de IA siguen aumentando la demanda de cómputo
• Menor concentración en la nube: una alternativa a canalizar todo a través de los mismos proveedores principales
La idea más grande es sencilla: el cómputo es cada vez más importante, así que contar con más opciones sobre dónde y cómo se obtiene podría importar tanto como tener más de él.
Ahí es donde el cómputo descentralizado se vuelve interesante.
#Fluence #DePIN #AI
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Todos dijeron $ETH . Empecé a pensar en $FLT desde @fluence
Recientemente vi una pregunta interesante: si $BTC desapareciera de repente, ¿qué activo podría ocupar su lugar?
Las respuestas fueron en su mayoría ETH y otros nombres cripto establecidos.
Empecé a pensar en un ángulo diferente: ¿y si el próximo relato importante no es solo otro activo financiero, sino la infraestructura que impulsa la próxima ola de tecnología?
La IA ya está creando una demanda masiva de cómputo. Los modelos, los agentes y las aplicaciones necesitan recursos informáticos para funcionar.
Por eso $FLT ha sido interesante de seguir.
@fluence está trabajando hacia la computación descentralizada y, como discutió Evgeny Ponomarev en un AMA reciente, la visión más grande es crear una alternativa a la infraestructura cloud cada vez más centralizada, con la IA como punto de partida importante.
$BTC representa un capítulo importante en las finanzas descentralizadas.
¿Podría la computación descentralizada convertirse en una parte igual de importante del próximo capítulo de Web3?
Todos dijeron $ETH . Empecé a pensar en $FLT desde @Fluence
Recientemente vi una pregunta interesante: si $BTC desapareciera de repente, ¿qué activo podría ocupar su lugar?
Las respuestas fueron en su mayoría ETH y otros nombres cripto establecidos.
Empecé a pensar en un ángulo diferente: ¿y si el próximo relato importante no es solo otro activo financiero, sino la infraestructura que impulsa la próxima ola de tecnología?
La IA ya está creando una demanda masiva de cómputo. Los modelos, los agentes y las aplicaciones necesitan recursos informáticos para funcionar.
Por eso $FLT ha sido interesante de seguir.
@Fluence está trabajando hacia la computación descentralizada y, como discutió Evgeny Ponomarev en un AMA reciente, la visión más grande es crear una alternativa a la infraestructura cloud cada vez más centralizada, con la IA como punto de partida importante.
$BTC representa un capítulo importante en las finanzas descentralizadas.
¿Podría la computación descentralizada convertirse en una parte igual de importante del próximo capítulo de Web3?
Recientemente vi una pregunta interesante: si $BTC desapareciera de repente, ¿qué activo podría ocupar su lugar?
Las respuestas fueron en su mayoría ETH y otros nombres cripto establecidos.
Empecé a pensar en un ángulo diferente: ¿y si el próximo relato importante no es solo otro activo financiero, sino la infraestructura que impulsa la próxima ola de tecnología?
La IA ya está creando una demanda masiva de cómputo. Los modelos, los agentes y las aplicaciones necesitan recursos informáticos para funcionar.
Por eso $FLT ha sido interesante de seguir.
@Fluence está trabajando hacia la computación descentralizada y, como discutió Evgeny Ponomarev en un AMA reciente, la visión más grande es crear una alternativa a la infraestructura cloud cada vez más centralizada, con la IA como punto de partida importante.
$BTC representa un capítulo importante en las finanzas descentralizadas.
¿Podría la computación descentralizada convertirse en una parte igual de importante del próximo capítulo de Web3?
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@fluence : ¿Quién Obtiene la Capacidad de la GPU?
Cómo se compra y se vende realmente la capacidad de GPU. Puede haber muchas GPU en el mundo y aun así existir una escasez para un comprador, ubicación, carga de trabajo o periodo de tiempo específicos. Eso hace que el precio y el acceso sean más complicados que simplemente poner un número junto a una GPU.
Aquí es donde las subastas se vuelven útiles. Una subasta directa permite que los compradores compitan por la capacidad disponible, mientras que una subasta inversa permite que los proveedores compitan para cumplir la demanda.
Ambas crean una forma más dinámica de descubrir cuánto vale realmente la computación en un momento dado. Y para alguien que compra capacidad de GPU en serio, la opción más barata no necesariamente es la correcta.
También necesitas preguntarte: ¿la capacidad está realmente disponible cuando la necesitas? ¿La infraestructura de red puede manejar la carga de trabajo? ¿Qué SLA incluye la infraestructura? Si algo se rompe, ¿qué tan rápido puede restablecerse? Estos detalles pueden marcar una gran diferencia cuando las cargas de trabajo de IA se ejecutan a gran escala.
Fluence está avanzando hacia un mercado global donde los centros de datos pueden conectarse directamente con una demanda calificada para clústeres de GPU reservados.
Lo interesante es que esto no se trata solo de agregar más GPU. Se trata de hacer que las GPU que ya existen sean más fáciles de descubrir, comparar, ponerles precio y utilizar.
#Fluence #DePIN #AI
@Fluence : ¿Quién Obtiene la Capacidad de la GPU?
Cómo se compra y se vende realmente la capacidad de GPU. Puede haber muchas GPU en el mundo y aun así existir una escasez para un comprador, ubicación, carga de trabajo o periodo de tiempo específicos. Eso hace que el precio y el acceso sean más complicados que simplemente poner un número junto a una GPU.
Aquí es donde las subastas se vuelven útiles. Una subasta directa permite que los compradores compitan por la capacidad disponible, mientras que una subasta inversa permite que los proveedores compitan para cumplir la demanda.
Ambas crean una forma más dinámica de descubrir cuánto vale realmente la computación en un momento dado. Y para alguien que compra capacidad de GPU en serio, la opción más barata no necesariamente es la correcta.
También necesitas preguntarte: ¿la capacidad está realmente disponible cuando la necesitas? ¿La infraestructura de red puede manejar la carga de trabajo? ¿Qué SLA incluye la infraestructura? Si algo se rompe, ¿qué tan rápido puede restablecerse? Estos detalles pueden marcar una gran diferencia cuando las cargas de trabajo de IA se ejecutan a gran escala.
Fluence está avanzando hacia un mercado global donde los centros de datos pueden conectarse directamente con una demanda calificada para clústeres de GPU reservados.
Lo interesante es que esto no se trata solo de agregar más GPU. Se trata de hacer que las GPU que ya existen sean más fáciles de descubrir, comparar, ponerles precio y utilizar.
#Fluence #DePIN #AI
Cómo se compra y se vende realmente la capacidad de GPU. Puede haber muchas GPU en el mundo y aun así existir una escasez para un comprador, ubicación, carga de trabajo o periodo de tiempo específicos. Eso hace que el precio y el acceso sean más complicados que simplemente poner un número junto a una GPU.
Aquí es donde las subastas se vuelven útiles. Una subasta directa permite que los compradores compitan por la capacidad disponible, mientras que una subasta inversa permite que los proveedores compitan para cumplir la demanda.
Ambas crean una forma más dinámica de descubrir cuánto vale realmente la computación en un momento dado. Y para alguien que compra capacidad de GPU en serio, la opción más barata no necesariamente es la correcta.
También necesitas preguntarte: ¿la capacidad está realmente disponible cuando la necesitas? ¿La infraestructura de red puede manejar la carga de trabajo? ¿Qué SLA incluye la infraestructura? Si algo se rompe, ¿qué tan rápido puede restablecerse? Estos detalles pueden marcar una gran diferencia cuando las cargas de trabajo de IA se ejecutan a gran escala.
Fluence está avanzando hacia un mercado global donde los centros de datos pueden conectarse directamente con una demanda calificada para clústeres de GPU reservados.
Lo interesante es que esto no se trata solo de agregar más GPU. Se trata de hacer que las GPU que ya existen sean más fáciles de descubrir, comparar, ponerles precio y utilizar.
#Fluence #DePIN #AI
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¿Quién impulsa entre bastidores la IA? @fluence
Una cosa que me resulta interesante sobre los agentes de IA es que la latencia no siempre es causada por el modelo en sí.
Un agente puede realizar varias llamadas a herramientas, recuperar estado, ejecutar validaciones, actualizar memoria y repetir el bucle varias veces. Unos pocos milisegundos de retraso de CPU en cada paso podrían parecer insignificantes por sí solos, pero a lo largo de todo el flujo de trabajo, esos retrasos pueden acumularse y empujar la solicitud más allá de su plazo.
Aquí es donde la infraestructura se vuelve más importante de lo que parece a primera vista.
Para cargas de trabajo de IA, el rendimiento promedio no siempre es suficiente. El problema real puede aparecer
especialmente cuando la contención de CPU provoca pequeños retrasos en muchas etapas.
Eso hace que el cómputo dedicado sea una opción interesante para cargas de trabajo donde importa el rendimiento predecible.
Fluence está abordando esto desde el lado del cómputo descentralizado, brindando a los desarrolladores acceso a recursos de CPU dedicados para cargas de trabajo que necesitan una capacidad más consistente.
Creo que esto se vuelve cada vez más relevante a medida que los agentes de IA pasan de simples experimentos a entornos de producción. Cuando un agente maneja decenas de pasos, reducir la variabilidad en cada etapa puede tener un impacto mucho mayor en la experiencia final del usuario.
La pregunta que estoy observando es sencilla: a medida que las cargas de trabajo de los agentes se vuelven más complejas, ¿el cómputo predecible será igual de importante que el poder bruto de cómputo?
https://fluence.ai/
#Fluence #AI #DePIN
¿Quién impulsa entre bastidores la IA? @Fluence
Una cosa que me resulta interesante sobre los agentes de IA es que la latencia no siempre es causada por el modelo en sí.
Un agente puede realizar varias llamadas a herramientas, recuperar estado, ejecutar validaciones, actualizar memoria y repetir el bucle varias veces. Unos pocos milisegundos de retraso de CPU en cada paso podrían parecer insignificantes por sí solos, pero a lo largo de todo el flujo de trabajo, esos retrasos pueden acumularse y empujar la solicitud más allá de su plazo.
Aquí es donde la infraestructura se vuelve más importante de lo que parece a primera vista.
Para cargas de trabajo de IA, el rendimiento promedio no siempre es suficiente. El problema real puede aparecer
especialmente cuando la contención de CPU provoca pequeños retrasos en muchas etapas.
Eso hace que el cómputo dedicado sea una opción interesante para cargas de trabajo donde importa el rendimiento predecible.
Fluence está abordando esto desde el lado del cómputo descentralizado, brindando a los desarrolladores acceso a recursos de CPU dedicados para cargas de trabajo que necesitan una capacidad más consistente.
Creo que esto se vuelve cada vez más relevante a medida que los agentes de IA pasan de simples experimentos a entornos de producción. Cuando un agente maneja decenas de pasos, reducir la variabilidad en cada etapa puede tener un impacto mucho mayor en la experiencia final del usuario.
La pregunta que estoy observando es sencilla: a medida que las cargas de trabajo de los agentes se vuelven más complejas, ¿el cómputo predecible será igual de importante que el poder bruto de cómputo?
https://fluence.ai/
#Fluence #AI #DePIN
Una cosa que me resulta interesante sobre los agentes de IA es que la latencia no siempre es causada por el modelo en sí.
Un agente puede realizar varias llamadas a herramientas, recuperar estado, ejecutar validaciones, actualizar memoria y repetir el bucle varias veces. Unos pocos milisegundos de retraso de CPU en cada paso podrían parecer insignificantes por sí solos, pero a lo largo de todo el flujo de trabajo, esos retrasos pueden acumularse y empujar la solicitud más allá de su plazo.
Aquí es donde la infraestructura se vuelve más importante de lo que parece a primera vista.
Para cargas de trabajo de IA, el rendimiento promedio no siempre es suficiente. El problema real puede aparecer
especialmente cuando la contención de CPU provoca pequeños retrasos en muchas etapas.
Eso hace que el cómputo dedicado sea una opción interesante para cargas de trabajo donde importa el rendimiento predecible.
Fluence está abordando esto desde el lado del cómputo descentralizado, brindando a los desarrolladores acceso a recursos de CPU dedicados para cargas de trabajo que necesitan una capacidad más consistente.
Creo que esto se vuelve cada vez más relevante a medida que los agentes de IA pasan de simples experimentos a entornos de producción. Cuando un agente maneja decenas de pasos, reducir la variabilidad en cada etapa puede tener un impacto mucho mayor en la experiencia final del usuario.
La pregunta que estoy observando es sencilla: a medida que las cargas de trabajo de los agentes se vuelven más complejas, ¿el cómputo predecible será igual de importante que el poder bruto de cómputo?
https://fluence.ai/
#Fluence #AI #DePIN
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@fluence VPC ya está en marcha: podría ser un paso importante para el ecosistema de Fluence.
https://fluence.ai/
La nueva infraestructura de VPC permite a los desarrolladores ejecutar múltiples VM con redes privadas, grupos de seguridad, salida controlada, IPs públicas opcionales y cloud-init. En términos simples, hace que Fluence sea más adecuado para ejecutar aplicaciones reales, con diferentes servicios que trabajan juntos de forma segura.
Desde la perspectiva de $FLT, aquí es donde creo que las cosas se ponen interesantes.
Una nueva función de infraestructura no significa automáticamente que suba el precio de FLT. La pregunta más grande es si la VPC ayuda a Fluence a atraer más desarrolladores, cargas de trabajo y empresas.
Si la adopción crece, se podría desplegar más cómputo a través de la red, creando una demanda subyacente más sólida y, potencialmente, mejorando los fundamentos que respaldan a FLT.
Así que estoy observando el uso más que el anuncio en sí. Si Fluence sigue agregando infraestructura práctica y esas funciones se traducen en actividad real de red, creo que con el tiempo podría convertirse en un catalizador positivo para FLT.
Para mí, la tesis es sencilla: mejor infraestructura → más casos de uso → más actividad de red → potencialmente fundamentos más sólidos de FLT.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence VPC ya está en marcha: podría ser un paso importante para el ecosistema de Fluence.
https://fluence.ai/
La nueva infraestructura de VPC permite a los desarrolladores ejecutar múltiples VM con redes privadas, grupos de seguridad, salida controlada, IPs públicas opcionales y cloud-init. En términos simples, hace que Fluence sea más adecuado para ejecutar aplicaciones reales, con diferentes servicios que trabajan juntos de forma segura.
Desde la perspectiva de $FLT, aquí es donde creo que las cosas se ponen interesantes.
Una nueva función de infraestructura no significa automáticamente que suba el precio de FLT. La pregunta más grande es si la VPC ayuda a Fluence a atraer más desarrolladores, cargas de trabajo y empresas.
Si la adopción crece, se podría desplegar más cómputo a través de la red, creando una demanda subyacente más sólida y, potencialmente, mejorando los fundamentos que respaldan a FLT.
Así que estoy observando el uso más que el anuncio en sí. Si Fluence sigue agregando infraestructura práctica y esas funciones se traducen en actividad real de red, creo que con el tiempo podría convertirse en un catalizador positivo para FLT.
Para mí, la tesis es sencilla: mejor infraestructura → más casos de uso → más actividad de red → potencialmente fundamentos más sólidos de FLT.
#DePIN #AI #Web3
https://fluence.ai/
La nueva infraestructura de VPC permite a los desarrolladores ejecutar múltiples VM con redes privadas, grupos de seguridad, salida controlada, IPs públicas opcionales y cloud-init. En términos simples, hace que Fluence sea más adecuado para ejecutar aplicaciones reales, con diferentes servicios que trabajan juntos de forma segura.
Desde la perspectiva de $FLT, aquí es donde creo que las cosas se ponen interesantes.
Una nueva función de infraestructura no significa automáticamente que suba el precio de FLT. La pregunta más grande es si la VPC ayuda a Fluence a atraer más desarrolladores, cargas de trabajo y empresas.
Si la adopción crece, se podría desplegar más cómputo a través de la red, creando una demanda subyacente más sólida y, potencialmente, mejorando los fundamentos que respaldan a FLT.
Así que estoy observando el uso más que el anuncio en sí. Si Fluence sigue agregando infraestructura práctica y esas funciones se traducen en actividad real de red, creo que con el tiempo podría convertirse en un catalizador positivo para FLT.
Para mí, la tesis es sencilla: mejor infraestructura → más casos de uso → más actividad de red → potencialmente fundamentos más sólidos de FLT.
#DePIN #AI #Web3
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Otro acuerdo de computación por $5.5M para @fluence
Fluence ha conseguido un acuerdo de computación de $5.5M con un cliente que está construyendo AGI centrada en encontrar rutas más rápidas desde la biología hasta los medicamentos.
Lo que me llama la atención no es solo el tamaño del acuerdo.
Es el problema que se está resolviendo: asegurarse de que la computación no se convierta en el cuello de botella.
El desarrollo de la IA se está volviendo cada vez más intensivo en computación, pero simplemente tener más GPUs no lo es todo. El reto mayor es hacer que la computación esté disponible donde y cuando se necesita.
Ahí es donde los mercados descentralizados de GPUs se vuelven interesantes.
Fluence está construyendo un mercado donde los proveedores de GPUs pueden competir por cargas de trabajo, creando potencialmente una forma más flexible para que los equipos accedan a la computación que necesitan.
Creo que escucharemos más sobre la capa de computación detrás de la IA, no solo sobre los modelos en sí.
$5.5M es solo un acuerdo, pero también muestra lo valioso que se está volviendo el acceso fiable a la computación con GPUs.
Vale la pena observar lo que Fluence hace a continuación.
$FLT #DePIN #AI #Web3
Otro acuerdo de computación por $5.5M para @Fluence
Fluence ha conseguido un acuerdo de computación de $5.5M con un cliente que está construyendo AGI centrada en encontrar rutas más rápidas desde la biología hasta los medicamentos.
Lo que me llama la atención no es solo el tamaño del acuerdo.
Es el problema que se está resolviendo: asegurarse de que la computación no se convierta en el cuello de botella.
El desarrollo de la IA se está volviendo cada vez más intensivo en computación, pero simplemente tener más GPUs no lo es todo. El reto mayor es hacer que la computación esté disponible donde y cuando se necesita.
Ahí es donde los mercados descentralizados de GPUs se vuelven interesantes.
Fluence está construyendo un mercado donde los proveedores de GPUs pueden competir por cargas de trabajo, creando potencialmente una forma más flexible para que los equipos accedan a la computación que necesitan.
Creo que escucharemos más sobre la capa de computación detrás de la IA, no solo sobre los modelos en sí.
$5.5M es solo un acuerdo, pero también muestra lo valioso que se está volviendo el acceso fiable a la computación con GPUs.
Vale la pena observar lo que Fluence hace a continuación.
$FLT #DePIN #AI #Web3
Fluence ha conseguido un acuerdo de computación de $5.5M con un cliente que está construyendo AGI centrada en encontrar rutas más rápidas desde la biología hasta los medicamentos.
Lo que me llama la atención no es solo el tamaño del acuerdo.
Es el problema que se está resolviendo: asegurarse de que la computación no se convierta en el cuello de botella.
El desarrollo de la IA se está volviendo cada vez más intensivo en computación, pero simplemente tener más GPUs no lo es todo. El reto mayor es hacer que la computación esté disponible donde y cuando se necesita.
Ahí es donde los mercados descentralizados de GPUs se vuelven interesantes.
Fluence está construyendo un mercado donde los proveedores de GPUs pueden competir por cargas de trabajo, creando potencialmente una forma más flexible para que los equipos accedan a la computación que necesitan.
Creo que escucharemos más sobre la capa de computación detrás de la IA, no solo sobre los modelos en sí.
$5.5M es solo un acuerdo, pero también muestra lo valioso que se está volviendo el acceso fiable a la computación con GPUs.
Vale la pena observar lo que Fluence hace a continuación.
$FLT #DePIN #AI #Web3
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@fluence : El mercado oculto de GPU
Las cargas de trabajo de IA están creciendo, los centros de datos se están haciendo más grandes y las empresas están gastando mucho en capacidad de cómputo.
Pero hay otra cara de la historia de las GPU que creo que vale la pena observar:
Parte del hardware permanece inactivo entre cargas de trabajo. Otra parte está subutilizada. Y parte del cómputo simplemente es difícil de acceder para otros.
Eso hace que el futuro del cómputo dependa menos de solo añadir más GPU y más de qué tan eficientemente podemos usar las GPU que ya existen.
@fluence idea es simple, pero interesante: crear una infraestructura que pueda conectar el cómputo disponible con las personas y las cargas de trabajo que lo necesitan.
Si la demanda de IA sigue acelerándose, creo que la conversación pasará gradualmente de:
“¿Quién tiene más GPU?”
a:
“¿Quién puede poner a disposición la mayor cantidad de cómputo, de forma flexible y con un uso eficiente?”
La economía de las GPU quizá ya no sea solo cuestión de hardware.
También podría tratarse de construir mejores mercados alrededor del cómputo que ya existe.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence : El mercado oculto de GPU
Las cargas de trabajo de IA están creciendo, los centros de datos se están haciendo más grandes y las empresas están gastando mucho en capacidad de cómputo.
Pero hay otra cara de la historia de las GPU que creo que vale la pena observar:
Parte del hardware permanece inactivo entre cargas de trabajo. Otra parte está subutilizada. Y parte del cómputo simplemente es difícil de acceder para otros.
Eso hace que el futuro del cómputo dependa menos de solo añadir más GPU y más de qué tan eficientemente podemos usar las GPU que ya existen.
@Fluence idea es simple, pero interesante: crear una infraestructura que pueda conectar el cómputo disponible con las personas y las cargas de trabajo que lo necesitan.
Si la demanda de IA sigue acelerándose, creo que la conversación pasará gradualmente de:
“¿Quién tiene más GPU?”
a:
“¿Quién puede poner a disposición la mayor cantidad de cómputo, de forma flexible y con un uso eficiente?”
La economía de las GPU quizá ya no sea solo cuestión de hardware.
También podría tratarse de construir mejores mercados alrededor del cómputo que ya existe.
#DePIN #AI #Web3
Las cargas de trabajo de IA están creciendo, los centros de datos se están haciendo más grandes y las empresas están gastando mucho en capacidad de cómputo.
Pero hay otra cara de la historia de las GPU que creo que vale la pena observar:
Parte del hardware permanece inactivo entre cargas de trabajo. Otra parte está subutilizada. Y parte del cómputo simplemente es difícil de acceder para otros.
Eso hace que el futuro del cómputo dependa menos de solo añadir más GPU y más de qué tan eficientemente podemos usar las GPU que ya existen.
@Fluence idea es simple, pero interesante: crear una infraestructura que pueda conectar el cómputo disponible con las personas y las cargas de trabajo que lo necesitan.
Si la demanda de IA sigue acelerándose, creo que la conversación pasará gradualmente de:
“¿Quién tiene más GPU?”
a:
“¿Quién puede poner a disposición la mayor cantidad de cómputo, de forma flexible y con un uso eficiente?”
La economía de las GPU quizá ya no sea solo cuestión de hardware.
También podría tratarse de construir mejores mercados alrededor del cómputo que ya existe.
#DePIN #AI #Web3
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77
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La GPU más rápida sobre el papel no es automáticamente la mejor opción para todas las cargas de trabajo.
Un benchmark podría decirte qué GPU puede generar más tokens por segundo, pero los despliegues reales tienen más variables que considerar.
El tamaño del modelo, la longitud de salida, los requisitos de memoria, la concurrencia, la región, la disponibilidad y, por supuesto, el costo real de ejecutar la carga de trabajo pueden cambiar por completo la ecuación.
Ahí es donde @fluence adopta un enfoque interesante.
Con las subastas de clústeres GPU, los compradores pueden comparar ofertas de distintos proveedores según el tipo de GPU, la capacidad, la región, el precio y la disponibilidad.
Eso desplaza la decisión de simplemente perseguir el hardware de mayor rendimiento.
En lugar de preguntar:
“¿Cuál GPU es la más rápida?”
Una mejor pregunta podría ser:
¿Qué GPU me ofrece el rendimiento que necesito a un precio que realmente tenga sentido?
Porque si una GPU más potente cuesta significativamente más pero no aporta una ventaja significativa para tu carga de trabajo específica, el rendimiento extra puede no valer lo que cuesta.
Y si otra GPU puede manejar la misma carga de trabajo a un costo menor, esa diferencia empieza a importar a gran escala.
A medida que las cargas de trabajo de IA siguen evolucionando, la demanda de GPU no se tratará solo de encontrar más capacidad de cómputo.
También se tratará de encontrar el cómputo adecuado, en el lugar adecuado, al precio adecuado.
Ahí es donde el descubrimiento de precios de GPU podría volverse cada vez más importante.
#Flt #DePIN #Web3 #AI
La GPU más rápida sobre el papel no es automáticamente la mejor opción para todas las cargas de trabajo.
Un benchmark podría decirte qué GPU puede generar más tokens por segundo, pero los despliegues reales tienen más variables que considerar.
El tamaño del modelo, la longitud de salida, los requisitos de memoria, la concurrencia, la región, la disponibilidad y, por supuesto, el costo real de ejecutar la carga de trabajo pueden cambiar por completo la ecuación.
Ahí es donde @Fluence adopta un enfoque interesante.
Con las subastas de clústeres GPU, los compradores pueden comparar ofertas de distintos proveedores según el tipo de GPU, la capacidad, la región, el precio y la disponibilidad.
Eso desplaza la decisión de simplemente perseguir el hardware de mayor rendimiento.
En lugar de preguntar:
“¿Cuál GPU es la más rápida?”
Una mejor pregunta podría ser:
¿Qué GPU me ofrece el rendimiento que necesito a un precio que realmente tenga sentido?
Porque si una GPU más potente cuesta significativamente más pero no aporta una ventaja significativa para tu carga de trabajo específica, el rendimiento extra puede no valer lo que cuesta.
Y si otra GPU puede manejar la misma carga de trabajo a un costo menor, esa diferencia empieza a importar a gran escala.
A medida que las cargas de trabajo de IA siguen evolucionando, la demanda de GPU no se tratará solo de encontrar más capacidad de cómputo.
También se tratará de encontrar el cómputo adecuado, en el lugar adecuado, al precio adecuado.
Ahí es donde el descubrimiento de precios de GPU podría volverse cada vez más importante.
#Flt #DePIN #Web3 #AI
Un benchmark podría decirte qué GPU puede generar más tokens por segundo, pero los despliegues reales tienen más variables que considerar.
El tamaño del modelo, la longitud de salida, los requisitos de memoria, la concurrencia, la región, la disponibilidad y, por supuesto, el costo real de ejecutar la carga de trabajo pueden cambiar por completo la ecuación.
Ahí es donde @Fluence adopta un enfoque interesante.
Con las subastas de clústeres GPU, los compradores pueden comparar ofertas de distintos proveedores según el tipo de GPU, la capacidad, la región, el precio y la disponibilidad.
Eso desplaza la decisión de simplemente perseguir el hardware de mayor rendimiento.
En lugar de preguntar:
“¿Cuál GPU es la más rápida?”
Una mejor pregunta podría ser:
¿Qué GPU me ofrece el rendimiento que necesito a un precio que realmente tenga sentido?
Porque si una GPU más potente cuesta significativamente más pero no aporta una ventaja significativa para tu carga de trabajo específica, el rendimiento extra puede no valer lo que cuesta.
Y si otra GPU puede manejar la misma carga de trabajo a un costo menor, esa diferencia empieza a importar a gran escala.
A medida que las cargas de trabajo de IA siguen evolucionando, la demanda de GPU no se tratará solo de encontrar más capacidad de cómputo.
También se tratará de encontrar el cómputo adecuado, en el lugar adecuado, al precio adecuado.
Ahí es donde el descubrimiento de precios de GPU podría volverse cada vez más importante.
#Flt #DePIN #Web3 #AI
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@fluence LAS SUBASTAS DE GPU ACABAN DE CONSEGUIR OTRO ACUERDO DE MÁS DE 15,4 M$
Fluence ha asegurado otro importante acuerdo de GPU a través de su plataforma de subastas.
Este cubre 96 nodos H100 en toda Asia, entrando en producción para dar soporte a la inferencia de IA y al entrenamiento de modelos.
La parte interesante no es solo el tamaño del acuerdo.
Muestra que la demanda real de GPU se está moviendo a través de licitaciones competitivas, conectando a compradores que buscan capacidad con proveedores que tienen GPU disponibles.
Con más acuerdos de alto valor llegando a través de la plataforma, las subastas de GPU se están convirtiendo en una pieza interesante del mercado de infraestructura de IA a observar.
#FLT #DePIN #Web3
@Fluence LAS SUBASTAS DE GPU ACABAN DE CONSEGUIR OTRO ACUERDO DE MÁS DE 15,4 M$
Fluence ha asegurado otro importante acuerdo de GPU a través de su plataforma de subastas.
Este cubre 96 nodos H100 en toda Asia, entrando en producción para dar soporte a la inferencia de IA y al entrenamiento de modelos.
La parte interesante no es solo el tamaño del acuerdo.
Muestra que la demanda real de GPU se está moviendo a través de licitaciones competitivas, conectando a compradores que buscan capacidad con proveedores que tienen GPU disponibles.
Con más acuerdos de alto valor llegando a través de la plataforma, las subastas de GPU se están convirtiendo en una pieza interesante del mercado de infraestructura de IA a observar.
#FLT #DePIN #Web3
Fluence ha asegurado otro importante acuerdo de GPU a través de su plataforma de subastas.
Este cubre 96 nodos H100 en toda Asia, entrando en producción para dar soporte a la inferencia de IA y al entrenamiento de modelos.
La parte interesante no es solo el tamaño del acuerdo.
Muestra que la demanda real de GPU se está moviendo a través de licitaciones competitivas, conectando a compradores que buscan capacidad con proveedores que tienen GPU disponibles.
Con más acuerdos de alto valor llegando a través de la plataforma, las subastas de GPU se están convirtiendo en una pieza interesante del mercado de infraestructura de IA a observar.
#FLT #DePIN #Web3
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¿Preferirías sostener un token con utilidad real o uno que solo capta atención cuando el gráfico empieza a moverse?
Eso es lo que hace que $FLT valga la pena mirarlo.
@fluence está construyendo infraestructura de cómputo descentralizado para la economía de la IA, y $FLT está en el centro de la economía de su red.
Entonces, ¿qué puede hacer realmente $FLT?
→ Staking: FLT se puede apostar para ayudar a asegurar y aprovisionar recursos de cómputo, y los titulares de tokens pueden participar en el staking.
→ Gobernanza: los titulares de FLT pueden participar en la gobernanza de Fluence DAO y votar propuestas que dan forma a la red.
→ Incentivos de red: FLT forma parte del sistema de incentivos que coordina a los proveedores de cómputo y ayuda a asegurar la red.
Lo que me resulta interesante es que el token no está completamente desconectado de la infraestructura.
La red está enfocada en IA y en cómputo de GPU, y Fluence dice que ahora ofrece 1.400+ GPU en 32 regiones y 71 centros de datos.
Y aquí es donde creo que algunas personas se perdieron la imagen más grande durante el último movimiento de $FLT.
Un pump capta la atención de todos.
La utilidad es lo que hace que yo siga mirando.
La pregunta interesante ahora no es solo hacia dónde va $FLT después.
Es cuánta utilidad y valor se puede construir alrededor de la infraestructura que impulsa.
La IA necesita cómputo.
Fluence está construyendo la capa de cómputo.
$FLT forma parte de la capa económica detrás de ello.
¿Crees que los tokens de utilidad superarán a las apuestas puramente narrativas en la próxima fase de DePIN?
#Fluence #DePIN #AI
¿Preferirías sostener un token con utilidad real o uno que solo capta atención cuando el gráfico empieza a moverse?
Eso es lo que hace que $FLT valga la pena mirarlo.
@Fluence está construyendo infraestructura de cómputo descentralizado para la economía de la IA, y $FLT está en el centro de la economía de su red.
Entonces, ¿qué puede hacer realmente $FLT?
→ Staking: FLT se puede apostar para ayudar a asegurar y aprovisionar recursos de cómputo, y los titulares de tokens pueden participar en el staking.
→ Gobernanza: los titulares de FLT pueden participar en la gobernanza de Fluence DAO y votar propuestas que dan forma a la red.
→ Incentivos de red: FLT forma parte del sistema de incentivos que coordina a los proveedores de cómputo y ayuda a asegurar la red.
Lo que me resulta interesante es que el token no está completamente desconectado de la infraestructura.
La red está enfocada en IA y en cómputo de GPU, y Fluence dice que ahora ofrece 1.400+ GPU en 32 regiones y 71 centros de datos.
Y aquí es donde creo que algunas personas se perdieron la imagen más grande durante el último movimiento de $FLT.
Un pump capta la atención de todos.
La utilidad es lo que hace que yo siga mirando.
La pregunta interesante ahora no es solo hacia dónde va $FLT después.
Es cuánta utilidad y valor se puede construir alrededor de la infraestructura que impulsa.
La IA necesita cómputo.
Fluence está construyendo la capa de cómputo.
$FLT forma parte de la capa económica detrás de ello.
¿Crees que los tokens de utilidad superarán a las apuestas puramente narrativas en la próxima fase de DePIN?
#Fluence #DePIN #AI
Eso es lo que hace que $FLT valga la pena mirarlo.
@Fluence está construyendo infraestructura de cómputo descentralizado para la economía de la IA, y $FLT está en el centro de la economía de su red.
Entonces, ¿qué puede hacer realmente $FLT?
→ Staking: FLT se puede apostar para ayudar a asegurar y aprovisionar recursos de cómputo, y los titulares de tokens pueden participar en el staking.
→ Gobernanza: los titulares de FLT pueden participar en la gobernanza de Fluence DAO y votar propuestas que dan forma a la red.
→ Incentivos de red: FLT forma parte del sistema de incentivos que coordina a los proveedores de cómputo y ayuda a asegurar la red.
Lo que me resulta interesante es que el token no está completamente desconectado de la infraestructura.
La red está enfocada en IA y en cómputo de GPU, y Fluence dice que ahora ofrece 1.400+ GPU en 32 regiones y 71 centros de datos.
Y aquí es donde creo que algunas personas se perdieron la imagen más grande durante el último movimiento de $FLT.
Un pump capta la atención de todos.
La utilidad es lo que hace que yo siga mirando.
La pregunta interesante ahora no es solo hacia dónde va $FLT después.
Es cuánta utilidad y valor se puede construir alrededor de la infraestructura que impulsa.
La IA necesita cómputo.
Fluence está construyendo la capa de cómputo.
$FLT forma parte de la capa económica detrás de ello.
¿Crees que los tokens de utilidad superarán a las apuestas puramente narrativas en la próxima fase de DePIN?
#Fluence #DePIN #AI
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$6M EN CONTRATOS DE GPU: @fluence
Las GPU se volvieron escasas, caras e cada vez más importantes para los equipos que crean productos de IA. Pero tener GPU es solo la mitad del problema. La otra mitad es conectar la capacidad disponible con los equipos que realmente la necesitan.
Ahí es donde entran las https://auctions.fluence.network/ Subastas de GPU.
Desde el lanzamiento del marketplace, ya se han registrado $6M en contratos de clúster de GPU.
El modelo es sencillo:
→ Los equipos publican su demanda de cómputo
→ Los proveedores compiten con ofertas
→ Los compradores comparan precio, SLA y ventanas de alquiler
→ Los contratos se forman en torno a la oferta aceptada
El marketplace actual muestra 6,468 GPU disponibles en 4 países.
Lo que me resulta interesante aquí es el cambio de simplemente alquilar cómputo a crear un mercado más competitivo en torno a la capacidad de GPU.
La IA necesita más cómputo.
Pero también necesita mejores formas de asignar el cómputo del que ya disponemos.
Y Fluence está apostando por resolver esa parte de la ecuación.
¿Necesitas cómputo? ¿Tienes capacidad?
#Fluence #DePIN #AI #Web3
$6M EN CONTRATOS DE GPU: @Fluence
Las GPU se volvieron escasas, caras e cada vez más importantes para los equipos que crean productos de IA. Pero tener GPU es solo la mitad del problema. La otra mitad es conectar la capacidad disponible con los equipos que realmente la necesitan.
Ahí es donde entran las https://auctions.fluence.network/ Subastas de GPU.
Desde el lanzamiento del marketplace, ya se han registrado $6M en contratos de clúster de GPU.
El modelo es sencillo:
→ Los equipos publican su demanda de cómputo
→ Los proveedores compiten con ofertas
→ Los compradores comparan precio, SLA y ventanas de alquiler
→ Los contratos se forman en torno a la oferta aceptada
El marketplace actual muestra 6,468 GPU disponibles en 4 países.
Lo que me resulta interesante aquí es el cambio de simplemente alquilar cómputo a crear un mercado más competitivo en torno a la capacidad de GPU.
La IA necesita más cómputo.
Pero también necesita mejores formas de asignar el cómputo del que ya disponemos.
Y Fluence está apostando por resolver esa parte de la ecuación.
¿Necesitas cómputo? ¿Tienes capacidad?
#Fluence #DePIN #AI #Web3
Las GPU se volvieron escasas, caras e cada vez más importantes para los equipos que crean productos de IA. Pero tener GPU es solo la mitad del problema. La otra mitad es conectar la capacidad disponible con los equipos que realmente la necesitan.
Ahí es donde entran las https://auctions.fluence.network/ Subastas de GPU.
Desde el lanzamiento del marketplace, ya se han registrado $6M en contratos de clúster de GPU.
El modelo es sencillo:
→ Los equipos publican su demanda de cómputo
→ Los proveedores compiten con ofertas
→ Los compradores comparan precio, SLA y ventanas de alquiler
→ Los contratos se forman en torno a la oferta aceptada
El marketplace actual muestra 6,468 GPU disponibles en 4 países.
Lo que me resulta interesante aquí es el cambio de simplemente alquilar cómputo a crear un mercado más competitivo en torno a la capacidad de GPU.
La IA necesita más cómputo.
Pero también necesita mejores formas de asignar el cómputo del que ya disponemos.
Y Fluence está apostando por resolver esa parte de la ecuación.
¿Necesitas cómputo? ¿Tienes capacidad?
#Fluence #DePIN #AI #Web3
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¿Por qué DTEC está captando atención en el ámbito de DePIN y la movilidad?
En lugar de tratar los vehículos como máquinas pasivas, @DtecAI está construyendo la idea de que la movilidad cotidiana puede convertirse en parte de una red descentralizada de datos y IA.
Principales motores de valor:
• Datos del mundo real: los datos de vehículos y movilidad pueden convertirse en un recurso valioso para la IA y aplicaciones conectadas.
• Infraestructura DePIN: los vehículos y dispositivos conectados aportan datos del mundo real a una red descentralizada.
• Movilidad impulsada por IA: la arquitectura de DTEC combina datos de vehículos, entradas de IoT y IA para crear experiencias de movilidad más personalizadas.
• Participación del conductor: el ecosistema está diseñado para recompensar a los usuarios por aportar datos valiosos a la red mediante el token DTEC.
Si los datos de movilidad descentralizada escalan de forma efectiva, la oportunidad podría extenderse mucho más allá de las criptomonedas hacia la IA, los datos automotrices, los vehículos conectados y el transporte inteligente.
Lo interesante para mí es el cambio de simplemente usar un vehículo a convertir el vehículo en parte de una red de datos más grande.
¿Eres optimista con la tesis de $DTEC? 👀
#DePIN #IA #Web3 #DTEC
¿Por qué DTEC está captando atención en el ámbito de DePIN y la movilidad?
En lugar de tratar los vehículos como máquinas pasivas, @DtecAI está construyendo la idea de que la movilidad cotidiana puede convertirse en parte de una red descentralizada de datos y IA.
Principales motores de valor:
• Datos del mundo real: los datos de vehículos y movilidad pueden convertirse en un recurso valioso para la IA y aplicaciones conectadas.
• Infraestructura DePIN: los vehículos y dispositivos conectados aportan datos del mundo real a una red descentralizada.
• Movilidad impulsada por IA: la arquitectura de DTEC combina datos de vehículos, entradas de IoT y IA para crear experiencias de movilidad más personalizadas.
• Participación del conductor: el ecosistema está diseñado para recompensar a los usuarios por aportar datos valiosos a la red mediante el token DTEC.
Si los datos de movilidad descentralizada escalan de forma efectiva, la oportunidad podría extenderse mucho más allá de las criptomonedas hacia la IA, los datos automotrices, los vehículos conectados y el transporte inteligente.
Lo interesante para mí es el cambio de simplemente usar un vehículo a convertir el vehículo en parte de una red de datos más grande.
¿Eres optimista con la tesis de $DTEC? 👀
#DePIN #IA #Web3 #DTEC
En lugar de tratar los vehículos como máquinas pasivas, @DtecAI está construyendo la idea de que la movilidad cotidiana puede convertirse en parte de una red descentralizada de datos y IA.
Principales motores de valor:
• Datos del mundo real: los datos de vehículos y movilidad pueden convertirse en un recurso valioso para la IA y aplicaciones conectadas.
• Infraestructura DePIN: los vehículos y dispositivos conectados aportan datos del mundo real a una red descentralizada.
• Movilidad impulsada por IA: la arquitectura de DTEC combina datos de vehículos, entradas de IoT y IA para crear experiencias de movilidad más personalizadas.
• Participación del conductor: el ecosistema está diseñado para recompensar a los usuarios por aportar datos valiosos a la red mediante el token DTEC.
Si los datos de movilidad descentralizada escalan de forma efectiva, la oportunidad podría extenderse mucho más allá de las criptomonedas hacia la IA, los datos automotrices, los vehículos conectados y el transporte inteligente.
Lo interesante para mí es el cambio de simplemente usar un vehículo a convertir el vehículo en parte de una red de datos más grande.
¿Eres optimista con la tesis de $DTEC? 👀
#DePIN #IA #Web3 #DTEC
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¿Es $DTEC la Oferta Definitiva de Movilidad DePIN?
La descentralización de la movilidad no es solo una tendencia; podría transformar la forma en que los vehículos, los datos y la IA interactúan. DTEC está construyendo un ecosistema que conecta vehículos, datos del mundo real, IA e infraestructura descentralizada a través de su red de movilidad.
PRINCIPALES ASPECTOS DESTACADOS:
• Gana Desde Tu Vehículo: Aporta datos de vehículo y movilidad a la red y recibe recompensas por participar.
• Movilidad Impulsada por IA: Dtec combina datos reales de vehículos con IA para habilitar aplicaciones de movilidad más inteligentes.
• Datos Descentralizados: Los datos generados por los vehículos pueden formar parte de una infraestructura descentralizada abierta en lugar de permanecer bloqueados dentro de sistemas centralizados.
• Centro de Llamadas con IA: Dtec también está llevando la IA a las comunicaciones empresariales, ayudando a automatizar las interacciones con clientes y el soporte.
• DePIN del Mundo Real: En lugar de depender únicamente de activos digitales, Dtec conecta infraestructura descentralizada con vehículos físicos y movilidad cotidiana.
Con DePIN, IA y movilidad conectada convergiendo, DTEC está construyendo en una intersección interesante.
$DTEC podría potencialmente convertirse en uno de los proyectos más grandes que definen la próxima generación de movilidad descentralizada.
#Dtec #AI #DePIN
¿Es $DTEC la Oferta Definitiva de Movilidad DePIN?
La descentralización de la movilidad no es solo una tendencia; podría transformar la forma en que los vehículos, los datos y la IA interactúan. DTEC está construyendo un ecosistema que conecta vehículos, datos del mundo real, IA e infraestructura descentralizada a través de su red de movilidad.
PRINCIPALES ASPECTOS DESTACADOS:
• Gana Desde Tu Vehículo: Aporta datos de vehículo y movilidad a la red y recibe recompensas por participar.
• Movilidad Impulsada por IA: Dtec combina datos reales de vehículos con IA para habilitar aplicaciones de movilidad más inteligentes.
• Datos Descentralizados: Los datos generados por los vehículos pueden formar parte de una infraestructura descentralizada abierta en lugar de permanecer bloqueados dentro de sistemas centralizados.
• Centro de Llamadas con IA: Dtec también está llevando la IA a las comunicaciones empresariales, ayudando a automatizar las interacciones con clientes y el soporte.
• DePIN del Mundo Real: En lugar de depender únicamente de activos digitales, Dtec conecta infraestructura descentralizada con vehículos físicos y movilidad cotidiana.
Con DePIN, IA y movilidad conectada convergiendo, DTEC está construyendo en una intersección interesante.
$DTEC podría potencialmente convertirse en uno de los proyectos más grandes que definen la próxima generación de movilidad descentralizada.
#Dtec #AI #DePIN
La descentralización de la movilidad no es solo una tendencia; podría transformar la forma en que los vehículos, los datos y la IA interactúan. DTEC está construyendo un ecosistema que conecta vehículos, datos del mundo real, IA e infraestructura descentralizada a través de su red de movilidad.
PRINCIPALES ASPECTOS DESTACADOS:
• Gana Desde Tu Vehículo: Aporta datos de vehículo y movilidad a la red y recibe recompensas por participar.
• Movilidad Impulsada por IA: Dtec combina datos reales de vehículos con IA para habilitar aplicaciones de movilidad más inteligentes.
• Datos Descentralizados: Los datos generados por los vehículos pueden formar parte de una infraestructura descentralizada abierta en lugar de permanecer bloqueados dentro de sistemas centralizados.
• Centro de Llamadas con IA: Dtec también está llevando la IA a las comunicaciones empresariales, ayudando a automatizar las interacciones con clientes y el soporte.
• DePIN del Mundo Real: En lugar de depender únicamente de activos digitales, Dtec conecta infraestructura descentralizada con vehículos físicos y movilidad cotidiana.
Con DePIN, IA y movilidad conectada convergiendo, DTEC está construyendo en una intersección interesante.
$DTEC podría potencialmente convertirse en uno de los proyectos más grandes que definen la próxima generación de movilidad descentralizada.
#Dtec #AI #DePIN
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@fluence : Convertir la Capacidad de GPU en un Mercado
Las cargas de trabajo de IA están creando una gran demanda de GPUs, pero acceder al hardware adecuado aún puede ser costoso y difícil.
Fluence lo está abordando de otra manera.
Su red descentralizada de cómputo conecta la infraestructura disponible con clientes, mientras que su Subasta de GPU introduce un modelo de mercado en el que la capacidad de GPU puede licitarse en lugar de simplemente comprarse mediante precios fijos de la nube.
En lugar de que cada cliente pague la misma tarifa predeterminada, una subasta puede ayudar a emparejar la oferta disponible de GPU con la demanda real.
Para los proveedores, eso crea otra forma de monetizar su hardware.
Para los clientes, crea la posibilidad de encontrar acceso competitivo al cómputo que necesitan.
Y aquí es donde la tesis más amplia de Fluence se vuelve interesante.
El futuro del cómputo puede que no se trate de que una sola empresa posea todo el hardware.
Podría tratarse de crear mercados abiertos en torno al hardware que ya existe.
Esa es la vertiente de infraestructura detrás de $FLT a tener en cuenta.
#DePIN #AI #Web3 #FLT
@Fluence : Convertir la Capacidad de GPU en un Mercado
Las cargas de trabajo de IA están creando una gran demanda de GPUs, pero acceder al hardware adecuado aún puede ser costoso y difícil.
Fluence lo está abordando de otra manera.
Su red descentralizada de cómputo conecta la infraestructura disponible con clientes, mientras que su Subasta de GPU introduce un modelo de mercado en el que la capacidad de GPU puede licitarse en lugar de simplemente comprarse mediante precios fijos de la nube.
En lugar de que cada cliente pague la misma tarifa predeterminada, una subasta puede ayudar a emparejar la oferta disponible de GPU con la demanda real.
Para los proveedores, eso crea otra forma de monetizar su hardware.
Para los clientes, crea la posibilidad de encontrar acceso competitivo al cómputo que necesitan.
Y aquí es donde la tesis más amplia de Fluence se vuelve interesante.
El futuro del cómputo puede que no se trate de que una sola empresa posea todo el hardware.
Podría tratarse de crear mercados abiertos en torno al hardware que ya existe.
Esa es la vertiente de infraestructura detrás de $FLT a tener en cuenta.
#DePIN #AI #Web3 #FLT
Las cargas de trabajo de IA están creando una gran demanda de GPUs, pero acceder al hardware adecuado aún puede ser costoso y difícil.
Fluence lo está abordando de otra manera.
Su red descentralizada de cómputo conecta la infraestructura disponible con clientes, mientras que su Subasta de GPU introduce un modelo de mercado en el que la capacidad de GPU puede licitarse en lugar de simplemente comprarse mediante precios fijos de la nube.
En lugar de que cada cliente pague la misma tarifa predeterminada, una subasta puede ayudar a emparejar la oferta disponible de GPU con la demanda real.
Para los proveedores, eso crea otra forma de monetizar su hardware.
Para los clientes, crea la posibilidad de encontrar acceso competitivo al cómputo que necesitan.
Y aquí es donde la tesis más amplia de Fluence se vuelve interesante.
El futuro del cómputo puede que no se trate de que una sola empresa posea todo el hardware.
Podría tratarse de crear mercados abiertos en torno al hardware que ya existe.
Esa es la vertiente de infraestructura detrás de $FLT a tener en cuenta.
#DePIN #AI #Web3 #FLT
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@fluence : Computación en la nube de nivel empresarial, sin el elevado precio de las Big Tech
Si necesitabas potencia de cómputo seria, la que entrena modelos de IA o ejecuta cargas de trabajo pesadas a gran escala, solo había unos pocos lugares donde conseguirla. AWS, Google Cloud, Azure. Confiables, sí, pero caras, y controladas por completo por unas cuantas corporaciones.
Fluence está construyendo una alternativa que no te obliga a comprometer la calidad para lograrlo.
La misma infraestructura, un modelo de propiedad diferente
Fluence obtiene su capacidad de cómputo de centros de datos de primer nivel que ya atienden a grandes empresas Web2. Esto no es una red de máquinas aleatorias sin verificar: es la misma categoría de infraestructura que impulsa la nube tradicional, solo que organizada de otra manera. En lugar de que una sola empresa posea y valore esa capacidad, Fluence reúne la capacidad ociosa en una red descentralizada, siempre activa, a la que cualquiera puede acceder.
El resultado: los clientes obtienen un servicio de nivel empresarial a un costo menor. Los usuarios de Fluence ya han ahorrado millones de dólares frente a lo que pagarían a proveedores de nube tradicionales: ahorros reales, de clientes reales que ejecutan cargas de trabajo reales en la red.
$FLT es el token que mantiene unido todo el sistema:
• Los proveedores apuestan FLT para asegurar la red y recibir el pago por la capacidad de cómputo que aportan
• Los ingresos de los clientes financian un programa de recompra, de modo que el uso en la red se retroalimenta directamente en la tokenómica de $FLT
• Actualmente hay más de 25 millones de FLT en staking, asegurando la red a escala
• Los titulares pueden hacer staking de FLT a través del Token Dashboard, participar en la gobernanza y acceder a recompensas vinculadas a la actividad de la red
La demanda de IA de cómputo no se está frenando; entrenar y ejecutar modelos requiere una infraestructura enorme, y esa necesidad solo crece. Los proveedores tradicionales de nube basaron sus negocios en controlar el acceso a esa infraestructura y valorarla en consecuencia.
Fluence ofrece un camino distinto: la misma calidad de cómputo, obtenida de centros de datos del mismo nivel, pero construida sobre una red en la que el valor regresa a las personas que aseguran y utilizan la infraestructura.
#DePIN #FLT #AI #Web3
@Fluence : Computación en la nube de nivel empresarial, sin el elevado precio de las Big Tech
Si necesitabas potencia de cómputo seria, la que entrena modelos de IA o ejecuta cargas de trabajo pesadas a gran escala, solo había unos pocos lugares donde conseguirla. AWS, Google Cloud, Azure. Confiables, sí, pero caras, y controladas por completo por unas cuantas corporaciones.
Fluence está construyendo una alternativa que no te obliga a comprometer la calidad para lograrlo.
La misma infraestructura, un modelo de propiedad diferente
Fluence obtiene su capacidad de cómputo de centros de datos de primer nivel que ya atienden a grandes empresas Web2. Esto no es una red de máquinas aleatorias sin verificar: es la misma categoría de infraestructura que impulsa la nube tradicional, solo que organizada de otra manera. En lugar de que una sola empresa posea y valore esa capacidad, Fluence reúne la capacidad ociosa en una red descentralizada, siempre activa, a la que cualquiera puede acceder.
El resultado: los clientes obtienen un servicio de nivel empresarial a un costo menor. Los usuarios de Fluence ya han ahorrado millones de dólares frente a lo que pagarían a proveedores de nube tradicionales: ahorros reales, de clientes reales que ejecutan cargas de trabajo reales en la red.
$FLT es el token que mantiene unido todo el sistema:
• Los proveedores apuestan FLT para asegurar la red y recibir el pago por la capacidad de cómputo que aportan
• Los ingresos de los clientes financian un programa de recompra, de modo que el uso en la red se retroalimenta directamente en la tokenómica de $FLT
• Actualmente hay más de 25 millones de FLT en staking, asegurando la red a escala
• Los titulares pueden hacer staking de FLT a través del Token Dashboard, participar en la gobernanza y acceder a recompensas vinculadas a la actividad de la red
La demanda de IA de cómputo no se está frenando; entrenar y ejecutar modelos requiere una infraestructura enorme, y esa necesidad solo crece. Los proveedores tradicionales de nube basaron sus negocios en controlar el acceso a esa infraestructura y valorarla en consecuencia.
Fluence ofrece un camino distinto: la misma calidad de cómputo, obtenida de centros de datos del mismo nivel, pero construida sobre una red en la que el valor regresa a las personas que aseguran y utilizan la infraestructura.
#DePIN #FLT #AI #Web3
Si necesitabas potencia de cómputo seria, la que entrena modelos de IA o ejecuta cargas de trabajo pesadas a gran escala, solo había unos pocos lugares donde conseguirla. AWS, Google Cloud, Azure. Confiables, sí, pero caras, y controladas por completo por unas cuantas corporaciones.
Fluence está construyendo una alternativa que no te obliga a comprometer la calidad para lograrlo.
La misma infraestructura, un modelo de propiedad diferente
Fluence obtiene su capacidad de cómputo de centros de datos de primer nivel que ya atienden a grandes empresas Web2. Esto no es una red de máquinas aleatorias sin verificar: es la misma categoría de infraestructura que impulsa la nube tradicional, solo que organizada de otra manera. En lugar de que una sola empresa posea y valore esa capacidad, Fluence reúne la capacidad ociosa en una red descentralizada, siempre activa, a la que cualquiera puede acceder.
El resultado: los clientes obtienen un servicio de nivel empresarial a un costo menor. Los usuarios de Fluence ya han ahorrado millones de dólares frente a lo que pagarían a proveedores de nube tradicionales: ahorros reales, de clientes reales que ejecutan cargas de trabajo reales en la red.
$FLT es el token que mantiene unido todo el sistema:
• Los proveedores apuestan FLT para asegurar la red y recibir el pago por la capacidad de cómputo que aportan
• Los ingresos de los clientes financian un programa de recompra, de modo que el uso en la red se retroalimenta directamente en la tokenómica de $FLT
• Actualmente hay más de 25 millones de FLT en staking, asegurando la red a escala
• Los titulares pueden hacer staking de FLT a través del Token Dashboard, participar en la gobernanza y acceder a recompensas vinculadas a la actividad de la red
La demanda de IA de cómputo no se está frenando; entrenar y ejecutar modelos requiere una infraestructura enorme, y esa necesidad solo crece. Los proveedores tradicionales de nube basaron sus negocios en controlar el acceso a esa infraestructura y valorarla en consecuencia.
Fluence ofrece un camino distinto: la misma calidad de cómputo, obtenida de centros de datos del mismo nivel, pero construida sobre una red en la que el valor regresa a las personas que aseguran y utilizan la infraestructura.
#DePIN #FLT #AI #Web3
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Todos corren para construir el próximo gran producto de IA, pero casi nadie habla de lo que realmente está frenando esa carrera: conseguir suficientes GPU sin esperar meses o pagar precios exorbitantes de los hyperscalers por el privilegio.
@fluence es uno de los pocos proyectos que realmente está resolviendo esto en lugar de solo hablar del tema.
Así está montado: en vez de encaminar a todo el mundo a través de AWS, Google Cloud o Azure, Fluence conecta a los desarrolladores directamente con una red global de proveedores de cómputo independientes. Data centers reales, hardware real, sin que una sola empresa controle la fijación de precios ni el flujo.
Y ya está funcionando. Su mercado de GPU está en marcha y ofrece cómputo de nivel empresarial con hasta un 85% menos de costo que las grandes nubes. Y en el lado de CPU ya han superado $1M en ingresos anuales; esto no es una promesa de hoja de ruta, es un producto que la gente realmente está pagando para usar.
La pieza más nueva son las GPU Cluster Auctions (subastas de clústeres de GPU), un mercado real de pujas para capacidad de GPU reservada. En vez de esperar que un proveedor tenga disponibilidad a un precio justo, los equipos publican exactamente lo que necesitan (modelo de GPU, cantidad, región, periodo) y los proveedores compiten por el acuerdo. Esa determinación de precios sencillamente no existe en ningún otro lugar de este espacio ahora mismo.
DePIN e IA están chocando con fuerza en este momento, y la mayoría de los proyectos en esa intersección todavía son teóricos. Fluence no: ya es infraestructura que se está usando para resolver un problema real y caro.
Si estás siguiendo el espacio Web3 x AI, $FLT vale la pena entenderlo no por la narrativa, sino por lo que realmente se está construyendo.
#Fluence #DePIN #AI
Todos corren para construir el próximo gran producto de IA, pero casi nadie habla de lo que realmente está frenando esa carrera: conseguir suficientes GPU sin esperar meses o pagar precios exorbitantes de los hyperscalers por el privilegio.
@Fluence es uno de los pocos proyectos que realmente está resolviendo esto en lugar de solo hablar del tema.
Así está montado: en vez de encaminar a todo el mundo a través de AWS, Google Cloud o Azure, Fluence conecta a los desarrolladores directamente con una red global de proveedores de cómputo independientes. Data centers reales, hardware real, sin que una sola empresa controle la fijación de precios ni el flujo.
Y ya está funcionando. Su mercado de GPU está en marcha y ofrece cómputo de nivel empresarial con hasta un 85% menos de costo que las grandes nubes. Y en el lado de CPU ya han superado $1M en ingresos anuales; esto no es una promesa de hoja de ruta, es un producto que la gente realmente está pagando para usar.
La pieza más nueva son las GPU Cluster Auctions (subastas de clústeres de GPU), un mercado real de pujas para capacidad de GPU reservada. En vez de esperar que un proveedor tenga disponibilidad a un precio justo, los equipos publican exactamente lo que necesitan (modelo de GPU, cantidad, región, periodo) y los proveedores compiten por el acuerdo. Esa determinación de precios sencillamente no existe en ningún otro lugar de este espacio ahora mismo.
DePIN e IA están chocando con fuerza en este momento, y la mayoría de los proyectos en esa intersección todavía son teóricos. Fluence no: ya es infraestructura que se está usando para resolver un problema real y caro.
Si estás siguiendo el espacio Web3 x AI, $FLT vale la pena entenderlo no por la narrativa, sino por lo que realmente se está construyendo.
#Fluence #DePIN #AI
@Fluence es uno de los pocos proyectos que realmente está resolviendo esto en lugar de solo hablar del tema.
Así está montado: en vez de encaminar a todo el mundo a través de AWS, Google Cloud o Azure, Fluence conecta a los desarrolladores directamente con una red global de proveedores de cómputo independientes. Data centers reales, hardware real, sin que una sola empresa controle la fijación de precios ni el flujo.
Y ya está funcionando. Su mercado de GPU está en marcha y ofrece cómputo de nivel empresarial con hasta un 85% menos de costo que las grandes nubes. Y en el lado de CPU ya han superado $1M en ingresos anuales; esto no es una promesa de hoja de ruta, es un producto que la gente realmente está pagando para usar.
La pieza más nueva son las GPU Cluster Auctions (subastas de clústeres de GPU), un mercado real de pujas para capacidad de GPU reservada. En vez de esperar que un proveedor tenga disponibilidad a un precio justo, los equipos publican exactamente lo que necesitan (modelo de GPU, cantidad, región, periodo) y los proveedores compiten por el acuerdo. Esa determinación de precios sencillamente no existe en ningún otro lugar de este espacio ahora mismo.
DePIN e IA están chocando con fuerza en este momento, y la mayoría de los proyectos en esa intersección todavía son teóricos. Fluence no: ya es infraestructura que se está usando para resolver un problema real y caro.
Si estás siguiendo el espacio Web3 x AI, $FLT vale la pena entenderlo no por la narrativa, sino por lo que realmente se está construyendo.
#Fluence #DePIN #AI
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@fluence Brinda cómputo GPU descentralizado para constructores de IA
El acceso a GPU se ha convertido en el mayor cuello de botella en la IA en este momento: no son las ideas, ni el talento, sino simplemente conseguir suficiente cómputo sin pagar los precios de los hiperescaladores. Fluence, una plataforma DePIN líder, va directamente tras ese problema.
Fluence ya ejecuta una alternativa descentralizada “sin nube” a AWS y Google Cloud, permitiendo que los desarrolladores alquilen servidores desde una red global de proveedores independientes en lugar de una sola empresa. Ese mercado de CPU generó más de $1M en ingresos anuales y ahorró a los clientes millones frente a los precios tradicionales de la nube. Ahora están haciendo lo mismo para las GPU.
Los desarrolladores pueden desplegar contenedores con GPU, VMs o metal desnudo según lo que necesiten, todo ejecutándose a través de contratos inteligentes que gestionan automáticamente precios y pagos, con proveedores obligados a aportar colateral y cumplir estándares de confiabilidad antes de unirse a la red. El resultado: acceso a GPU de nivel empresarial con un costo hasta 85% menor que el de las grandes nubes.
Además, está respaldado por infraestructura real: centros de datos de nivel empresarial con cumplimiento GDPR, ISO 27001 y SOC2, ampliando el suministro de GPU. Como dijo el cofundador Evgeny Ponomarev: el objetivo es simple: eliminar la escasez y las barreras de costo que bloquean a los equipos de IA del cómputo que necesitan.
En resumen, Fluence está apostando por el mismo plan de descentralización que funcionó para las CPU en la nube para ahora también solucionar la escasez de GPU. Vale la pena prestar atención.
#DePIN #Ai #GPU
@Fluence Brinda cómputo GPU descentralizado para constructores de IA
El acceso a GPU se ha convertido en el mayor cuello de botella en la IA en este momento: no son las ideas, ni el talento, sino simplemente conseguir suficiente cómputo sin pagar los precios de los hiperescaladores. Fluence, una plataforma DePIN líder, va directamente tras ese problema.
Fluence ya ejecuta una alternativa descentralizada “sin nube” a AWS y Google Cloud, permitiendo que los desarrolladores alquilen servidores desde una red global de proveedores independientes en lugar de una sola empresa. Ese mercado de CPU generó más de $1M en ingresos anuales y ahorró a los clientes millones frente a los precios tradicionales de la nube. Ahora están haciendo lo mismo para las GPU.
Los desarrolladores pueden desplegar contenedores con GPU, VMs o metal desnudo según lo que necesiten, todo ejecutándose a través de contratos inteligentes que gestionan automáticamente precios y pagos, con proveedores obligados a aportar colateral y cumplir estándares de confiabilidad antes de unirse a la red. El resultado: acceso a GPU de nivel empresarial con un costo hasta 85% menor que el de las grandes nubes.
Además, está respaldado por infraestructura real: centros de datos de nivel empresarial con cumplimiento GDPR, ISO 27001 y SOC2, ampliando el suministro de GPU. Como dijo el cofundador Evgeny Ponomarev: el objetivo es simple: eliminar la escasez y las barreras de costo que bloquean a los equipos de IA del cómputo que necesitan.
En resumen, Fluence está apostando por el mismo plan de descentralización que funcionó para las CPU en la nube para ahora también solucionar la escasez de GPU. Vale la pena prestar atención.
#DePIN #Ai #GPU
El acceso a GPU se ha convertido en el mayor cuello de botella en la IA en este momento: no son las ideas, ni el talento, sino simplemente conseguir suficiente cómputo sin pagar los precios de los hiperescaladores. Fluence, una plataforma DePIN líder, va directamente tras ese problema.
Fluence ya ejecuta una alternativa descentralizada “sin nube” a AWS y Google Cloud, permitiendo que los desarrolladores alquilen servidores desde una red global de proveedores independientes en lugar de una sola empresa. Ese mercado de CPU generó más de $1M en ingresos anuales y ahorró a los clientes millones frente a los precios tradicionales de la nube. Ahora están haciendo lo mismo para las GPU.
Los desarrolladores pueden desplegar contenedores con GPU, VMs o metal desnudo según lo que necesiten, todo ejecutándose a través de contratos inteligentes que gestionan automáticamente precios y pagos, con proveedores obligados a aportar colateral y cumplir estándares de confiabilidad antes de unirse a la red. El resultado: acceso a GPU de nivel empresarial con un costo hasta 85% menor que el de las grandes nubes.
Además, está respaldado por infraestructura real: centros de datos de nivel empresarial con cumplimiento GDPR, ISO 27001 y SOC2, ampliando el suministro de GPU. Como dijo el cofundador Evgeny Ponomarev: el objetivo es simple: eliminar la escasez y las barreras de costo que bloquean a los equipos de IA del cómputo que necesitan.
En resumen, Fluence está apostando por el mismo plan de descentralización que funcionó para las CPU en la nube para ahora también solucionar la escasez de GPU. Vale la pena prestar atención.
#DePIN #Ai #GPU
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Cuando las personas evalúan proyectos de IA, a menudo buscan anuncios y el precio del token. Yo tiendo a fijarme más en la participación empresarial.
Las mayores oportunidades en IA no surgirán solo de las aplicaciones. Vendrán de la infraestructura que hace posible esas aplicaciones. A medida que los modelos de IA se vuelven más potentes, la demanda de cómputo confiable y escalable sigue creciendo.
Eso fue lo que me llevó a @fluence $FLT.
En lugar de intentar ser la próxima tendencia, Fluence se enfoca en infraestructura de cómputo descentralizada, un sector que podría volverse cada vez más importante a medida que la adopción de la IA se expanda por las industrias.
También creo que los proyectos de infraestructura merecen ser evaluados de manera diferente. El progreso no siempre se mide por la acción diaria del precio. Se mide por si la tecnología sigue mejorando, si los desarrolladores están construyendo sobre ella y si las empresas ven valor en usarla.
La carrera de la IA todavía está en sus etapas iniciales, y la necesidad de cómputo no se está desacelerando. Por eso, $FLT sigue siendo uno de los proyectos que continúo siguiendo mientras evoluciona el panorama de la infraestructura de IA descentralizada.
#Fluence #AI #DePIN #GPU
Cuando las personas evalúan proyectos de IA, a menudo buscan anuncios y el precio del token. Yo tiendo a fijarme más en la participación empresarial.
Las mayores oportunidades en IA no surgirán solo de las aplicaciones. Vendrán de la infraestructura que hace posible esas aplicaciones. A medida que los modelos de IA se vuelven más potentes, la demanda de cómputo confiable y escalable sigue creciendo.
Eso fue lo que me llevó a @Fluence $FLT.
En lugar de intentar ser la próxima tendencia, Fluence se enfoca en infraestructura de cómputo descentralizada, un sector que podría volverse cada vez más importante a medida que la adopción de la IA se expanda por las industrias.
También creo que los proyectos de infraestructura merecen ser evaluados de manera diferente. El progreso no siempre se mide por la acción diaria del precio. Se mide por si la tecnología sigue mejorando, si los desarrolladores están construyendo sobre ella y si las empresas ven valor en usarla.
La carrera de la IA todavía está en sus etapas iniciales, y la necesidad de cómputo no se está desacelerando. Por eso, $FLT sigue siendo uno de los proyectos que continúo siguiendo mientras evoluciona el panorama de la infraestructura de IA descentralizada.
#Fluence #AI #DePIN #GPU
Las mayores oportunidades en IA no surgirán solo de las aplicaciones. Vendrán de la infraestructura que hace posible esas aplicaciones. A medida que los modelos de IA se vuelven más potentes, la demanda de cómputo confiable y escalable sigue creciendo.
Eso fue lo que me llevó a @Fluence $FLT.
En lugar de intentar ser la próxima tendencia, Fluence se enfoca en infraestructura de cómputo descentralizada, un sector que podría volverse cada vez más importante a medida que la adopción de la IA se expanda por las industrias.
También creo que los proyectos de infraestructura merecen ser evaluados de manera diferente. El progreso no siempre se mide por la acción diaria del precio. Se mide por si la tecnología sigue mejorando, si los desarrolladores están construyendo sobre ella y si las empresas ven valor en usarla.
La carrera de la IA todavía está en sus etapas iniciales, y la necesidad de cómputo no se está desacelerando. Por eso, $FLT sigue siendo uno de los proyectos que continúo siguiendo mientras evoluciona el panorama de la infraestructura de IA descentralizada.
#Fluence #AI #DePIN #GPU
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