⚙️ La valeur des infrastructures de base de l'IA est sous-estimée, et @GAIB AI redéfinit la manière dont se fait la découverte des prix des « actifs de puissance de calcul »
Par le passé, le GPU n'était qu'un matériel.
Mais à l'ère de l'IA, le GPU est une source de productivité, de flux de trésorerie, d'actifs financiers.
L'objectif de GAIB est de rendre tout cela « visible, tarifé, et exploitable » sur la chaîne.
Les percées clés de GAIB :
• Taux d'utilisation de la puissance de calcul → Liquidation des revenus
Les revenus de calcul générés par les tâches d'entraînement de l'IA sont introduits sur la chaîne, permettant leur fractionnement, leur mise en gage et leur négociation.
• Modéliser les infrastructures d'IA traditionnelles en tant qu'actifs sur la chaîne
La capacité des centres de données et le taux d'utilisation des clusters GPU, qui étaient auparavant difficiles à financer, peuvent désormais être standardisés grâce au système AID.
• Construire un marché en temps réel de l'IA × Finance
En utilisant la transparence de la chaîne, créer un marché de revenus reflétant l'utilisation réelle des GPU, permettant aux investisseurs d'obtenir une exposition immédiate à l'économie de l'IA.
• Abaisser le seuil de financement pour les institutions d'IA
Grâce à $GAIB
fournissant des solutions de capital, les prestataires de services d'IA peuvent plus facilement étendre leurs clusters, sans avoir à supporter d'énormes coûts initiaux.
GAIB ne « crée pas de pièces »,
elle transforme la puissance de calcul de l'IA en une nouvelle catégorie d'actifs.
Alors que le monde entre dans l'ère de la « compétition de puissance de calcul »,
GAIB élève la valeur des GPU du niveau matériel au niveau financier, faisant de la puissance de calcul de l'IA un actif liquide pouvant être tarifé.
