Ich habe in letzter Zeit mehr Momentum im Bereich der dezentralen Compute-Infrastruktur bemerkt - insbesondere, da die KI-Arbeitslasten explodieren und zentralisierte Anbieter an Skalierbarkeitsgrenzen stoßen.

DePIN-Style-Projekte treten mit echten Alternativen auf, die Ressourcen peer-to-peer verteilen, um bessere Resilienz und Kosteneffizienz zu bieten.

Einige, die aus ähnlichen Gründen hervorstechen:

Fluence $FLT: eine serverlose Compute-Plattform, die Entwicklern ermöglicht, Code über ein dezentrales Netzwerk von Knoten-Anbietern bereitzustellen, mit Fokus auf erlaubnisfreier und überprüfbarer Ausführung.

Render $RNDR : ein dezentrales GPU-Netzwerk, das Kreative, die Hochleistungs-Rendering oder KI-Aufgaben benötigen, mit Hardwarebesitzern weltweit verbindet, die untätig sind.

Bittensor $TAO : baut einen offenen Marktplatz für maschinelles Lernen, wo Knoten Modelle und Daten beitragen, um die KI-Fähigkeiten gemeinsam voranzubringen.

Akash Network $AKT : ein Open-Source-Cloud-Marktplatz, der es Benutzern ermöglicht, auf Compute-Ressourcen von globalen Anbietern zu bieten und diese bereitzustellen, wodurch traditionelle Clouds im Preis unterboten werden.

Diese Projekte gehen das Thema dezentrale KI und Compute aus unterschiedlichen, aber sich überschneidenden Blickwinkeln an, und die Nutzungsmetriken (wie Netzwerkgebühren und Bereitstellungen) deuten auf eine wachsende reale Nachfrage hin.