📊 O treinamento de IA atualmente domina em data centers hipermassivos, no entanto, a possibilidade de redes de GPU descentralizadas para realizar inferência e cargas de trabalho diárias está crescendo.
💰 Os últimos modelos de IA exigem recursos significativos para treinamento, geralmente precisando de milhares de GPUs que operam em estreita sincronização, o que efetivamente é fornecido por data centers centralizados.
⚙️ Ao contrário disso, redes descentralizadas podem oferecer uma alternativa mais econômica para a execução de cargas de trabalho de IA que não estão relacionadas ao treinamento de grandes modelos.
📅 Até 2026, estima-se que 70% da demanda por GPU será impulsionada por inferência e cargas de trabalho de previsão, o que marca uma mudança significativa na paisagem da IA.
🛡 Esta transformação indica que redes de GPU descentralizadas podem desempenhar um papel importante no desenvolvimento do ecossistema de IA, especialmente para modelos mais compactos e otimizados que podem operar de forma eficaz em hardware de consumidores.
A transição para redes de GPU descentralizadas reflete uma tendência mais ampla na IA, onde o foco está se deslocando de processos de treinamento caros para soluções mais econômicas e eficientes para inferência. À medida que as cargas de trabalho de IA se diversificam, a integração de computação descentralizada pode fornecer um nível adicional na infraestrutura de IA.