Le déficit de puissance de calcul en IA est devenu si important que le délai de livraison des puces haut de gamme de Nvidia s'étend à plusieurs dizaines de semaines, mais dans le marché de la cryptographie, un type de projet prend discrètement en charge cette demande excédentaire — un réseau décentralisé de GPU.

Render s'étend du calcul de rendu à l'inférence IA, en liant la demande de puissance de calcul à la valeur des jetons via un mécanisme Burn-and-Mint ; Akash a atteint un nouveau sommet de 5 millions de dollars en dépenses de puissance de calcul au premier trimestre ; prétend réduire les coûts de 70 % ; Bittensor utilise une « preuve intelligente » pour inciter les contributeurs de modèles et de données.
La logique commune de ces projets est : les ressources GPU des fournisseurs cloud traditionnels (AWS, Azure) sont déjà en pénurie, tandis que de nombreux GPU grand public inutilisés existent encore dans le monde. Les réseaux décentralisés peuvent agréger ces ressources avec un avantage de coût de 50 % à 90 %, et réaliser une flexibilité d'offre grâce à une incitation par jetons.
Le risque réside dans le fait que : la qualité de puissance de calcul de ces réseaux est encore inégale, et les GPU grand public dans les scénarios d'inférence IA ne rivalisent pas avec des puces de centre de données comme le H100. De plus, le prix des jetons n'est pas linéairement lié à la demande de puissance — l'humeur du marché et la spéculation dominent souvent les fluctuations à court terme, plutôt que l'utilisation réelle.
Le super cycle de l'IA est en train de remodeler la structure de l'offre et de la demande en puissance de calcul, mais il reste à voir si les réseaux décentralisés peuvent vraiment devenir une option fiable pour les grandes entreprises, ce qui nécessitera du temps pour le vérifier.
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