gpuimpact

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