A escassez de poder de processamento de IA já é tão grande que o ciclo de entrega de chips de alta gama da Nvidia foi estendido para dezenas de semanas, mas há um tipo de projeto no mercado de criptomoedas que está silenciosamente assumindo essa demanda excedente — redes descentralizadas de GPU.

O Render expandiu-se do cálculo de renderização para inferência de IA, vinculando a demanda de poder de processamento ao valor do token através de um mecanismo de Queimar e Mintar; a Akash atingiu um novo pico de 5 milhões de dólares em despesas de poder de processamento no primeiro trimestre; afirma poder reduzir os custos em 70%; a Bittensor usa uma "prova inteligente" para incentivar contribuidores de modelos e dados.
A lógica comum desses projetos é: os recursos de GPU dos fornecedores tradicionais de nuvem (AWS, Azure) já estão em alta demanda, enquanto ainda há muitos GPUs de consumo ociosos ao redor do mundo que não estão sendo utilizados. Redes descentralizadas podem agregar esses recursos com uma vantagem de custo de 50% a 90%, e alcançar flexibilidade de oferta através de incentivos em tokens.
O risco está em: atualmente, a qualidade do poder de processamento dessas redes varia bastante, e GPUs de consumo, em cenários de inferência de IA, apresentam desempenho muito inferior a chips de data center como o H100. Além disso, o preço do token não está linearmente ligado à demanda de poder de processamento — o humor do mercado e fundos de especulação frequentemente dominam as oscilações de curto prazo, e não o uso real.
O ciclo super de IA está remodelando a estrutura de oferta e demanda de poder de processamento, mas se redes descentralizadas podem realmente se tornar uma escolha confiável para empresas principais ainda precisa de tempo para ser comprovado.
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