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DeFiAlchemist
2025-09-12 11:21:32
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人工知能技術が急速に発展している今日、コンピューティングパワーは産業変革を推進する重要な要素となっており、その重要性は「デジタル石油」に匹敵すると言えます。最新のデータによれば、Aethirプロジェクトはこの分野で顕著な進展を遂げています。そのトークンATHは最近目覚ましいパフォーマンスを示し、24時間の上昇幅は28.57%に達しました。さらに注目すべきは、Aethirが2025年第3四半期に3.4億時間のコンピューティングパワーサービスを提供する予定であり、前四半期比で17.5%の増加が見込まれ、累計のコンピューティングパワー供給は11.6億時間を超えるでしょう。これらのデータは、Aethirのビジネスの強力な成長勢いを反映しているだけでなく、AIコンピューティングインフラの権利代表としてのATHの長期的な価値を際立たせています。
AI大モデルの継続的な発展に伴い、コンピューティングパワーの需要は爆発的に増加しています。GPT-4を例にとると、そのトレーニングプロセスでは1万以上のA100 GPUのコンピューティングパワーを消費しました。今後は、マルチモーダルおよびより大規模なパラメータモデルの出現により、この需要はさらに上昇し続けるでしょう。しかし、従来の中央集権型クラウドコンピューティングサービスは、一連の課題に直面しています:
1. コストの固定化:ハードウェア投資とデータセンターの維持費が高く、AI企業のコンピューティングパワー需要の変動に柔軟に対応することが難しい。
2. 拡張性が制限される:単一のサービスプロバイダーのリソースは限られており、大規模なトレーニングタスクの需要を満たすのが難しい。
3. 信頼とコンプライアンスの問題:特定のシーンにおいて、企業はコンピューティングパワーの非中央集権化と透明性に強いニーズを持っています。例えば、プライバシー計算やクロスドメイン協力などの分野です。
これらの課題に直面して、分散型クラウドコンピューティングパワーソリューションが登場しました。世界中の余剰コンピューティングパワーリソースを統合することで、このソリューションはコストパフォーマンスを向上させるだけでなく、市場の多様なニーズにもより良く応えられます。Aethirプロジェクトの成功は、このトレンドの強力な証明です。
AI技術の進歩と応用範囲の拡大に伴い、分散型コンピューティングパワーソリューションは、今後のAIエコシステムにおいてますます重要な役割を果たす可能性があります。それは、より柔軟で経済的なコンピューティングパワーサービスを提供できるだけでなく、AI技術の民主化を促進し、より多くの個人や中小企業がAI革新に参加する機会を得られるようにします。Aethirの発展の軌跡は業界において継続的に注目される価値があり、AI産業インフラの重要な変革を示唆している可能性があります。
ATH
1.03%
GPT
-12.28%
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AirForceInstructor
· 09-12 12:11
しっかりしたHODL💎
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AirForceInstructor
· 09-12 12:11
快参入ポジション!🚗
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WenMoon
· 09-12 11:51
ATHこの波は月へ行くことができるディップを買うのがまた出ました
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WalletManager
· 09-12 11:51
ディップを買うコンピューティングパワーサーキット 先に彼を50万個確保する
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RektButStillHere
· 09-12 11:47
買って買って買って、それで終わりだ
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PaperHandsCriminal
· 09-12 11:45
人をカモにする買上昇落ちてくるナイフをつかむな食べる麺
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CommunitySlacker
· 09-12 11:33
この上昇幅でまだ吹いているのか
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人工知能技術が急速に発展している今日、コンピューティングパワーは産業変革を推進する重要な要素となっており、その重要性は「デジタル石油」に匹敵すると言えます。最新のデータによれば、Aethirプロジェクトはこの分野で顕著な進展を遂げています。そのトークンATHは最近目覚ましいパフォーマンスを示し、24時間の上昇幅は28.57%に達しました。さらに注目すべきは、Aethirが2025年第3四半期に3.4億時間のコンピューティングパワーサービスを提供する予定であり、前四半期比で17.5%の増加が見込まれ、累計のコンピューティングパワー供給は11.6億時間を超えるでしょう。これらのデータは、Aethirのビジネスの強力な成長勢いを反映しているだけでなく、AIコンピューティングインフラの権利代表としてのATHの長期的な価値を際立たせています。
AI大モデルの継続的な発展に伴い、コンピューティングパワーの需要は爆発的に増加しています。GPT-4を例にとると、そのトレーニングプロセスでは1万以上のA100 GPUのコンピューティングパワーを消費しました。今後は、マルチモーダルおよびより大規模なパラメータモデルの出現により、この需要はさらに上昇し続けるでしょう。しかし、従来の中央集権型クラウドコンピューティングサービスは、一連の課題に直面しています:
1. コストの固定化:ハードウェア投資とデータセンターの維持費が高く、AI企業のコンピューティングパワー需要の変動に柔軟に対応することが難しい。
2. 拡張性が制限される:単一のサービスプロバイダーのリソースは限られており、大規模なトレーニングタスクの需要を満たすのが難しい。
3. 信頼とコンプライアンスの問題:特定のシーンにおいて、企業はコンピューティングパワーの非中央集権化と透明性に強いニーズを持っています。例えば、プライバシー計算やクロスドメイン協力などの分野です。
これらの課題に直面して、分散型クラウドコンピューティングパワーソリューションが登場しました。世界中の余剰コンピューティングパワーリソースを統合することで、このソリューションはコストパフォーマンスを向上させるだけでなく、市場の多様なニーズにもより良く応えられます。Aethirプロジェクトの成功は、このトレンドの強力な証明です。
AI技術の進歩と応用範囲の拡大に伴い、分散型コンピューティングパワーソリューションは、今後のAIエコシステムにおいてますます重要な役割を果たす可能性があります。それは、より柔軟で経済的なコンピューティングパワーサービスを提供できるだけでなく、AI技術の民主化を促進し、より多くの個人や中小企業がAI革新に参加する機会を得られるようにします。Aethirの発展の軌跡は業界において継続的に注目される価値があり、AI産業インフラの重要な変革を示唆している可能性があります。