Müde davon, $100/Stunde für GPUs bei AWS zu zahlen?
Hier ist der Grund, warum GPUnet die traditionelle Cloud möglicherweise dauerhaft ersetzen könnte.
Ein direkter Vergleich 👇
⸻
1. Kosten
• GPUnet: ~70% günstiger als AWS (Barrels of Compute = $500 Leistung zum 1/3 des Preises).
• AWS / GCP / Azure: Extrem hohe stündliche GPU-Kosten, oft unerschwinglich für Startups und unabhängige Kreative.
Warum? GPUnet entfernt Zwischenhändler und nutzt einen Peer-to-Peer-Marktplatz.
⸻
2. Zugänglichkeit
• GPUnet: Erlaubnisfrei. Jeder kann GPUs mieten oder bereitstellen.
• AWS / GCP / Azure: Erfordern KYC, Kreditkarten und Onboarding auf Unternehmensebene.
Warum? GPUnet ist on-chain aufgebaut – offener Zugang für alle.
⸻
3. Dezentralisierung
• GPUnet: Dezentralisiertes Netzwerk von GPU-Anbietern, Validierern und Entwicklern.
• AWS / GCP / Azure: Zentralisierte Server, die von Unternehmen betrieben werden.
Warum es wichtig ist: GPUnet kann nicht abgeschaltet, zensiert oder monopolisiert werden.
⸻
4. Anreize & Eigentum
• GPUnet: Nutzer verdienen $GPU durch Teilnahme (validieren, bereitstellen, bauen).
• AWS / GCP / Azure: Sie zahlen nur – kein Eigentum, kein Gewinn.
Warum? GPUnet bringt wirtschaftliche Anreize mit der Nutzung in Einklang.
⸻
5. Innovationsschicht
• GPUnet: Ermöglicht die Erstellung von Subnetzen – Mikroökonomien von GPU-gestützten Tools (Bots, Dienste, Apps).
• AWS / GCP / Azure: Sie setzen ein, verdienen aber nicht oder werden nicht entdeckt, es sei denn, Sie skalieren unabhängig.
Warum? GPUnet bietet Entdeckbarkeit + integrierte Token-Ökonomie.
⸻
6. AI-native Design
• GPUnet: Eigene L1-Chain (GANChain), die für die Koordination von Rechenleistung und AI-Agenten-Ökosystemen entwickelt wurde.
• AWS / GCP / Azure: Allgemeine Cloud-Infrastruktur, nicht optimiert für dezentrale agentische KI.
⸻
Wenn Sie Geschwindigkeit, Kosteneffizienz, Eigentum und web3-native Skalierung wollen – GPUnet ist Ihre Compute-Ebene.
Große Clouds sind für Unternehmen gebaut. GPUnet ist für Kreative, Entwickler und Gemeinschaften geschaffen.
#GPUImpact #DePIN+AI #GPU #Subnets