Sudah lelah membayar $100/jam untuk GPU di AWS?

Inilah mengapa GPUnet mungkin akan menggantikan cloud tradisional untuk selamanya.

Perbandingan langsung 👇

1. Biaya

• GPUnet: ~70% lebih murah dibandingkan AWS (Barrels of Compute = $500 daya dengan 1/3 harga).

• AWS / GCP / Azure: Biaya GPU per jam yang sangat tinggi, seringkali tidak terjangkau untuk startup dan kreator independen.

Mengapa? GPUnet menghilangkan perantara dan menggunakan pasar peer-to-peer.

2. Aksesibilitas

• GPUnet: Tanpa izin. Siapa pun bisa menyewa atau menyediakan GPU.

• AWS / GCP / Azure: Memerlukan KYC, kartu kredit, dan onboarding tingkat perusahaan.

Mengapa? GPUnet dibangun di atas rantai—akses terbuka untuk semua.

3. Desentralisasi

• GPUnet: Jaringan desentralisasi penyedia GPU, validator, dan pembangun.

• AWS / GCP / Azure: Server terpusat yang dijalankan oleh perusahaan.

Mengapa ini penting: GPUnet tidak dapat dimatikan, disensor, atau dimonopoli.

4. Insentif & Kepemilikan

• GPUnet: Pengguna mendapatkan $GPU dengan berpartisipasi (memvalidasi, menyediakan, membangun).

• AWS / GCP / Azure: Anda hanya membayar—tidak ada kepemilikan, tidak ada keuntungan.

Mengapa? GPUnet menyelaraskan insentif ekonomi dengan penggunaan.

5. Lapisan Inovasi

• GPUnet: Memungkinkan penciptaan Subnet – mikro-ekonomi alat bertenaga GPU (bot, layanan, aplikasi).

• AWS / GCP / Azure: Anda menerapkan, tetapi tidak mendapatkan keuntungan atau ditemukan kecuali Anda berkembang secara mandiri.

Mengapa? GPUnet memberikan kemampuan untuk ditemukan + ekonomi token yang terintegrasi.

6. Desain AI-Natif

• GPUnet: Rantai L1 kustom (GANChain) yang dirancang untuk koordinasi komputasi dan ekosistem agen AI.

• AWS / GCP / Azure: Infrastruktur cloud tujuan umum, tidak dioptimalkan untuk AI agen desentralisasi.

Jika Anda menginginkan kecepatan, efisiensi biaya, kepemilikan, dan skala web3-natif—GPUnet adalah lapisan komputasi Anda.

Cloud besar dibangun untuk perusahaan. GPUnet dibangun untuk kreator, pengembang, dan komunitas.

#GPUImpact #DePIN+AI #GPU #Subnets