De "centre de coûts" à "actif générateur de revenus", la puissance de calcul entre dans le système des actifs financiers.
Le modèle opérationnel des géants de la technologie évolue également. Microsoft, AWS et OpenAI échangent des ressources GPU verrouillées à l'avance contre des capacités d'entraînement et d'inférence futures, formant une nouvelle structure de "dette de puissance de calcul", faisant passer les GPU d'un simple achat d'équipement à un capital productif avec un cycle de retour clairement défini. Avec la demande croissante pour l'inférence AI, la similarité entre la puissance de calcul et les actifs du monde réel devient de plus en plus évidente : la capacité d'inférence possède des sorties prévisibles ; la puissance de calcul peut être louée et générer des revenus ; la capacité future peut être utilisée pour le financement par nantissement ; les tâches peuvent être découpées et programmées, soutenant naturellement la fragmentation.
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De "centre de coûts" à "actif générateur de revenus", la puissance de calcul entre dans le système des actifs financiers.
Le modèle opérationnel des géants de la technologie évolue également. Microsoft, AWS et OpenAI échangent des ressources GPU verrouillées à l'avance contre des capacités d'entraînement et d'inférence futures, formant une nouvelle structure de "dette de puissance de calcul", faisant passer les GPU d'un simple achat d'équipement à un capital productif avec un cycle de retour clairement défini.
Avec la demande croissante pour l'inférence AI, la similarité entre la puissance de calcul et les actifs du monde réel devient de plus en plus évidente : la capacité d'inférence possède des sorties prévisibles ; la puissance de calcul peut être louée et générer des revenus ; la capacité future peut être utilisée pour le financement par nantissement ; les tâches peuvent être découpées et programmées, soutenant naturellement la fragmentation.