Divulgação: As opiniões e pontos de vista expressos aqui são exclusivamente do autor e não representam os pontos de vista e opiniões da equipe editorial do crypto.news.
À medida que nos aproximamos do final de 2024 e pensamos nos avanços tecnológicos que trouxe, o burburinho sobre a inteligência artificial e os supercomputadores continua a ofuscar todos os outros desenvolvimentos da web3. Como tal, este ano assistimos a uma maior procura dos clientes por produtos de IA e a uma pressão ainda maior para que os centros de dados implementem infraestruturas de IA para melhorar a eficiência.
À medida que as empresas correm para adotar esta tecnologia, muitas consideram investir em recursos computacionais, como chips de unidades de processamento gráfico, que são frequentemente utilizados para treinar modelos de IA, blockchains, veículos autónomos e outras aplicações emergentes. Mas antes que as organizações possam aproveitar plenamente o potencial estimulante deste hardware, precisamos de considerar cuidadosamente as dificuldades e desafios que o acompanham.
É verdade que a promessa da IA é verdadeiramente atraente. Basta olhar as estatísticas do ChatGPT da OpenAI, que inclui mais de 200 milhões de usuários ativos todas as semanas. Desde a execução de tarefas mundanas até a execução de cálculos complexos, o poder da IA e dos modelos de linguagem em grande escala é imenso, e essas tecnologias sempre estarão lá.
O crescimento apenas começou
Não é novidade que as organizações estão ansiosas por obter uma vantagem competitiva com a IA, levando grandes intervenientes como a Meta e a Apple a investir em software que suporte esta tecnologia.
Um relatório recente da Bain & Company – uma empresa de consultoria de gestão – revelou que se espera que as cargas de trabalho de IA cresçam entre 25 e 35 por cento anualmente durante os próximos anos, empurrando o mercado de hardware e software relacionado com IA para a média de 780 mil milhões. e 990 bilhões de dólares até 2027. .
No entanto, investir em recursos computacionais envolve mais do que comprar hardware ou assinar um serviço em nuvem. Se examinarmos alguns dos obstáculos ao investimento neste software, um dos maiores obstáculos que os investidores enfrentam é o custo inicial.
O custo de GPUs avançadas como A100 ou H100 da NVIDIA pode ultrapassar bilhões de dólares, com custos adicionais para servidores, sistemas de refrigeração ou eletricidade necessária para operar os dispositivos. Isto representa um desafio para os investidores de retalho que procuram adicionar esta tecnologia às suas carteiras, limitando muitas vezes as oportunidades de investimento em empresas fortes.
Além do alto preço, o hardware em si não é para os fracos de coração. É necessário um conhecimento profundo para desenvolver e gerenciar esses recursos de forma eficaz. Os investidores devem ter conhecimentos especializados em hardware e software, sendo imprescindível o conhecimento técnico.
Mesmo que a acessibilidade e os desafios técnicos não fossem barreiras ao investimento, permanece um obstáculo importante: a oferta ou a falta dela. Um relatório da Bain & Company sugere que a procura por componentes de IA poderá crescer 30% ou mais, ultrapassando a oferta.
Embora o investimento em computação possa parecer fora de alcance, existem novos modelos que o tornam mais acessível aos investidores comuns, permitindo-lhes tirar partido do poder da computação avançada, apesar das barreiras existentes.
Tokenização como solução
Ao tokenizar recursos de GPU de computação de ponta, o Exabits oferece aos usuários a oportunidade de se tornarem participantes da economia da computação de IA, permitindo-lhes ganhar recompensas e receitas sem a necessidade de gerenciar a complexidade de possuir hardware. Com pontos de entrada e programas de recompensa acessíveis, o Exabits permite que as pessoas participem da demanda por recursos de GPU, evitando os riscos associados ao investimento direto, tornando o investimento em IA mais acessível.
A Exabits estabeleceu seu próprio modelo de negócios, as “Quatro Eras da GPU”, que enfatiza a garantia de qualidade e a consistência em suas ofertas de GPU. Assim como o Four Seasons é mundialmente conhecido por seus altos padrões de serviço, “The Four Seasons of GPU” fornece hardware de qualidade garantida em que os investidores podem confiar. Os investidores podem contar com a Exabits para um atendimento personalizado, semelhante ao compromisso do hotel com a satisfação do cliente. Como plataforma e negócio, a Exabits visa proporcionar oportunidades iguais para os investidores participarem nesta crescente economia de computação de IA.
À medida que a procura por computação cresce, aumenta também o desejo por oportunidades de investimento neste espaço rapidamente emergente. Com o crescimento contínuo da IA, blockchain e outras tecnologias, o futuro do desenvolvimento de GPU dependerá da capacidade da indústria de atender a essas necessidades e criar oportunidades que continuem a expandir o acesso a esta respeitada tecnologia.
