تعبت من دفع 100 دولار في الساعة مقابل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) على AWS؟
إليك لماذا قد تستبدل GPUnet السحابة التقليدية للأبد.
مقارنة مباشرة 👇
⸻
1. التكلفة
• GPUnet: أرخص بنسبة ~70% من AWS (براميل من الحوسبة = 500 دولار من الطاقة بسعر الثلث).
• AWS / GCP / Azure: تكاليف وحدات معالجة الرسومات في الساعة مرتفعة للغاية، وغالبًا ما تكون غير قابلة للتحمل للشركات الناشئة والمبدعين المستقلين.
لماذا؟ GPUnet تزيل الوسطاء وتستخدم سوقًا من نظير إلى نظير.
⸻
2. الوصول
• GPUnet: بدون إذن. يمكن لأي شخص استئجار أو توفير وحدات معالجة الرسومات.
• AWS / GCP / Azure: تتطلب KYC، وبطاقات ائتمان، وإعداد على مستوى المؤسسات.
لماذا؟ تم بناء GPUnet على السلسلة—وصول مفتوح للجميع.
⸻
3. اللامركزية
• GPUnet: شبكة لامركزية من مزودي وحدات معالجة الرسومات، والمصادقين، والبناة.
• AWS / GCP / Azure: خوادم مركزية تديرها الشركات.
لماذا يهم: لا يمكن إيقاف GPUnet أو فرض الرقابة عليها أو احتكارها.
⸻
4. الحوافز والملكية
• GPUnet: يكسب المستخدمون $GPU من خلال المشاركة (التصديق، والتوفير، والبناء).
• AWS / GCP / Azure: أنت فقط تدفع—لا ملكية، ولا مكاسب.
لماذا؟ تتماشى GPUnet مع الحوافز الاقتصادية مع الاستخدام.
⸻
5. طبقة الابتكار
• GPUnet: يمكّن إنشاء الشبكات الفرعية – اقتصادات مصغرة من الأدوات المدعومة بوحدات معالجة الرسومات (البوتات، والخدمات، والتطبيقات).
• AWS / GCP / Azure: يمكنك النشر، ولكن لا تكسب أو تُكتشف إلا إذا قمت بالتوسع بشكل مستقل.
لماذا؟ تقدم GPUnet قابلية الاكتشاف + اقتصاد رمزي مدمج.
⸻
6. تصميم أصلي للذكاء الاصطناعي
• GPUnet: سلسلة مخصصة من المستوى الأول (GANChain) مصممة لتنسيق الحوسبة وأنظمة وكيل الذكاء الاصطناعي.
• AWS / GCP / Azure: بنية تحتية سحابية عامة، غير محسّنة للذكاء الاصطناعي الوكيل اللامركزي.
⸻
إذا كنت تريد السرعة، وكفاءة التكلفة، والملكية، ومقياس أصلي لـ web3—GPUnet هي طبقة الحوسبة الخاصة بك.
تم بناء السحب الكبيرة للمؤسسات. تم بناء GPUnet للمبدعين والمطورين والمجتمعات.
#GPUImpact #DePIN+AI #GPU #Subnets