J'ai remarqué une dynamique croissante autour des infrastructures de calcul décentralisées ces derniers temps, surtout alors que les charges de travail en IA explosent et que les fournisseurs centralisés rencontrent des goulets d'étranglement en matière d'évolutivité.

Les projets de style DePIN interviennent avec de réelles alternatives, distribuant les ressources de pair à pair pour une meilleure résilience et une efficacité de coût.

Quelques-uns qui se distinguent pour des raisons similaires :

Fluence $FLT : une plateforme de calcul sans serveur qui permet aux développeurs de déployer du code sur un réseau décentralisé de fournisseurs de nœuds, en se concentrant sur une exécution sans autorisation et vérifiable.

Render $RNDR : un réseau GPU décentralisé qui connecte des créateurs ayant besoin de rendu haute performance ou de tâches d'IA avec des propriétaires de matériel inactifs dans le monde entier.

Bittensor $TAO : construit un marché ouvert pour l'apprentissage automatique, où les nœuds contribuent des modèles et des données pour faire avancer collectivement les capacités de l'IA.

Akash Network $AKT : un marché de cloud open-source qui permet aux utilisateurs de soumissionner et de déployer des ressources de calcul auprès de fournisseurs mondiaux, en contournant les clouds traditionnels en termes de prix.

Ces projets abordent l'IA décentralisée et le calcul sous différents angles, mais qui se chevauchent, et les métriques d'utilisation (comme les frais de réseau et les déploiements) suggèrent une demande réelle croissante.