Ujawnienie: Poglądy i opinie wyrażone w tym miejscu należą wyłącznie do autora i nie odzwierciedlają poglądów i opinii redakcji crypto.news.

Zbliżając się do końca 2024 roku i zastanawiając się nad przyniesionymi przez niego postępami technologicznymi, zauważamy, że szum wokół sztucznej inteligencji i obliczeń o wysokiej wydajności nadal przyćmiewa wszystkie inne osiągnięcia w dziedzinie technologii web3. W związku z tym w tym roku zaobserwowano ogromny popyt klientów na produkty AI i jeszcze większą presję na centra danych, aby dostarczały infrastrukturę AI w celu zwiększenia wydajności.

Może Ci się również spodobać: Bezpieczniejsze, płynniejsze płatności mogą być „aplikacją zabójczą” AI | Opinia

W związku z tym, że firmy ścigają się, aby przyjąć te technologie, wiele z nich rozważało inwestycję w zasoby obliczeniowe, takie jak układy scalone procesorów graficznych, powszechnie używane do szkolenia modeli AI, blockchainów, pojazdów autonomicznych i innych nowych aplikacji. Jednak zanim organizacje w pełni wykorzystają ekscytujący potencjał tego sprzętu, musimy dokładnie rozważyć złożoność i wyzwania, które się z nim wiążą.

To prawda, że ​​obietnica AI jest rzeczywiście kusząca. Wystarczy spojrzeć na statystyki z ChatGPT OpenAI, które gromadzą ponad 200 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo. Od automatyzacji prozaicznych zadań po prowadzenie wyrafinowanych analiz, potencjał AI i dużych modeli językowych jest ogromny, a te technologie są tutaj, aby pozostać.

Wzrost dopiero się rozpoczął

Nic dziwnego, że organizacje chcą zdobyć przewagę konkurencyjną dzięki sztucznej inteligencji, co skłania takich głównych graczy, jak Meta i Apple, do inwestowania w oprogramowanie obsługujące tę technologię.

Z najnowszego raportu firmy konsultingowej Bain & Company wynika, że ​​obciążenia związane ze sztuczną inteligencją będą prawdopodobnie rosły o 25–35 procent rocznie w ciągu najbliższych kilku lat, co doprowadzi do wzrostu wartości rynku sprzętu i oprogramowania związanego ze sztuczną inteligencją do kwoty od 780 do 990 miliardów dolarów do 2027 roku.

Jednak inwestowanie w zasoby obliczeniowe wiąże się z czymś więcej niż tylko zakupem sprzętu lub subskrypcją usługi w chmurze. Jeśli oceniamy niektóre bariery inwestowania w to oprogramowanie, jedną z największych przeszkód, z jakimi borykają się inwestorzy, jest początkowy koszt.

Koszty zaawansowanych procesorów graficznych, takich jak NVIDIA A100 lub H100, mogą przekraczać miliony dolarów, a do tego dochodzą dodatkowe koszty serwerów, systemów chłodzenia lub energii elektrycznej potrzebnej do zasilania urządzeń. Stanowi to wyzwanie dla inwestorów detalicznych, którzy chcą dodać tę technologię do swoich portfeli, często ograniczając możliwości inwestycyjne do potężnych korporacji.

Oprócz wysokiej ceny, sam sprzęt nie jest dla osób o słabym sercu. Wymaga dogłębnej wiedzy na temat optymalizacji i efektywnego zarządzania tymi zasobami. Inwestorzy powinni posiadać specjalistyczną wiedzę na temat sprzętu i oprogramowania, co czyni wiedzę techniczną warunkiem koniecznym.

Nawet jeśli przystępność cenowa i wyzwania techniczne nie byłyby barierami dla inwestycji, pozostaje poważna przeszkoda: podaż lub jej brak. Raport Bain & Company ujawnia, że ​​popyt na komponenty AI może wzrosnąć o 30 procent lub więcej, przewyższając możliwości podaży.

Choć inwestowanie w technologię obliczeniową może wydawać się nieosiągalne, pojawiają się nowe modele, które czynią ją bardziej dostępną dla przeciętnych inwestorów, umożliwiając im wykorzystanie potencjału zaawansowanej technologii obliczeniowej pomimo istniejących barier.

Tokenizacja jako rozwiązanie

Poprzez tokenizację zasobów GPU o wysokiej mocy obliczeniowej, Exabits oferuje użytkownikom możliwość stania się interesariuszami w gospodarce obliczeniowej AI, umożliwiając im zdobywanie nagród i przychodów bez konieczności zarządzania złożonością posiadania sprzętu. Dzięki przystępnym punktom wejścia i systemom nagród, Exabits pozwala osobom fizycznym uczestniczyć w zapotrzebowaniu na zasoby GPU, unikając jednocześnie ryzyka związanego z bezpośrednią inwestycją, dzięki czemu inwestowanie w obliczenia AI jest bardziej dostępne.

Exabits wymyślił swój model biznesowy „The Four Seasons of GPU”, kładąc nacisk na zapewnienie jakości i spójność w ramach swojej oferty GPU. Podobnie jak Four Seasons jest znany na całym świecie ze swoich wysokich standardów usług, „The Four Seasons of GPU” zapewnia sprzęt z gwarancją jakości, któremu inwestorzy mogą zaufać. Inwestorzy mogą polegać na Exabits w zakresie spersonalizowanej pomocy, podobnie jak hotel angażuje się w zadowolenie klienta. Jako platforma i firma, Exabits ma na celu zapewnienie inwestorom równych szans uczestnictwa w tej rozwijającej się gospodarce obliczeniowej AI.

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na obliczenia rośnie również apetyt na możliwości inwestycyjne w tej szybko rozwijającej się przestrzeni. Wraz z trwającym wzrostem AI, blockchain i innych trendów technologicznych, przyszłość rozwoju GPU będzie zależeć od zdolności branży do zaspokojenia tych wymagań i stworzenia możliwości, które nadal będą poszerzać dostęp do tej cenionej technologii.

Przeczytaj więcej: Uproszczenie UX w rozdrobnionym świecie blockchain | Opinia