𝑪𝑰 𝒔𝒕𝒓𝒆𝒔𝒛𝒄𝒊 𝒅𝒐𝒑𝒚𝒕𝒄𝒛𝒆𝒏𝒊𝒂 𝒄𝒉𝒐𝒄𝒆 𝒔𝒊𝒆 𝒐𝒅𝒑𝒐𝒞𝒊𝒆𝒏𝒊𝒆 𝒂𝒏𝒅 𝒉𝒂𝒓𝒅𝒘𝒂𝒓𝒆 𝒄𝒂𝒏’𝒕 𝒌𝒆𝒆𝒑 𝒖𝒑
Dekentralizowane obliczenia nie są już opcjonalne. Choć projekty takie jak $RENDER $ATH i $AKT podkreślają zapotrzebowanie na obliczenia na łańcuchu, większe możliwości dotyczą sposobu dostarczania obliczeń w skali.
Tutaj wchodzi @Fluence i jako;
✅ Zapotrzebowanie na obliczenia AI rośnie 4–5-krotnie rocznie
✅ Efektywność chipów poprawia się tylko o ok. 2-krotnie co dwa lata
Czekanie na lepsze karty graficzne nie jest strategią.
@Fluence ($FLT) rozwiązuje ten problem, zwiększając globalną podaż obliczeń poprzez agregację nieużywanych i niedoskonałych serwerów w niezależną, dekcentralizowaną sieć obliczeniową, co zmniejsza koszty, eliminuje zależność od nadprzeciętnych dostawców chmury i umożliwia skalowalne obliczenia AI oraz pracę agentów.
Oto dlaczego Fluence ma znaczenie:
👉🏼 Projektowane do ciągłego działania inferencji i agentów AI
👉🏼 Globalnie rozproszone obliczenia, nie ograniczone do regionu chmury
👉🏼 Niższe koszty dzięki eliminacji ekstrakcji wynikającej z wynajmu chmury.
👉🏼 Odporne, odporno na cenzurę infrastruktury dla ery AI
Uczenie może pozostać centralizowane, ale inferencja AI to miejsce, gdzie krzywa rośnie wykładniczo, a Fluence znajduje się idealnie w tym punkcie przełomowym.
Gdy półprzewodniki nie mogą się szybciej skalować, to sieci muszą.
To jest teza Fluence.
