L'essor des plateformes de Puissance de calcul IA : analyse des modèles commerciaux et des stratégies de développement de deux nouveaux projets émergents

Récemment, deux projets axés sur l'IA ont été lancés consécutivement, suscitant un large intérêt au sein de l'industrie. Ces deux projets visent une opportunité de marché très prometteuse : connecter les startups en IA avec des ressources de cartes graphiques inactives.

Le cœur de ce modèle commercial réside dans l'intégration des besoins de deux parties. D'une part, il y a les startups d'IA et les entreprises de rendu de jeux, qui ont besoin d'une puissance de calcul importante mais peuvent manquer de fonds pour acquérir de nombreuses cartes graphiques. D'autre part, il y a des particuliers ou des institutions possédant des cartes graphiques haute performance (comme les 4090, 3090, A100, H100, etc.) qui souhaitent tirer pleinement parti de ces ressources pour générer des revenus. En construisant une plateforme pour connecter ces deux groupes, un double gain peut être réalisé : les entreprises d'IA obtiennent des ressources de calcul plus économiques, tandis que les détenteurs de cartes graphiques peuvent monétiser leurs ressources inutilisées.

Les avantages de ce modèle sont évidents. Pour les entreprises d'IA, louer des cartes graphiques est plus flexible et moins coûteux que d'acheter directement. Cela est particulièrement vrai dans le contexte actuel de pénurie d'approvisionnement en cartes graphiques à l'international, où certaines régions sont même confrontées à des embargos. De plus, la nature décentralisée contribue également à réduire les coûts et les risques des intermédiaires.

Cependant, ce modèle de plateforme est confronté au dilemme classique du "qui est venu en premier, l'œuf ou la poule". Attirer simultanément suffisamment de ressources graphiques et d'utilisateurs d'entreprises d'IA est un défi clé au début du lancement de la plateforme. Pour cela, ces projets ont introduit un mécanisme de cryptomonnaie, utilisant des incitations par des tokens pour briser ce cycle.

Un projet a adopté une stratégie de "poule avant l'œuf", attirant des ressources de cartes graphiques grâce à des subventions en tokens, accumulant ainsi une grande quantité de cartes graphiques dès le début. Un autre projet a choisi une voie différente, lançant des produits de machines minières virtuelles et physiques pour cultiver la fidélité des utilisateurs et bâtir une base communautaire. Cette stratégie a efficacement verrouillé les utilisateurs dans l'écosystème, augmentant leurs coûts irrécupérables et améliorant ainsi le taux de rétention des utilisateurs.

Dans la conception de l'économie des tokens, les deux projets ont adopté des stratégies flexibles. Ils permettent aux utilisateurs de payer en monnaie fiduciaire ou en stablecoin, tout en offrant des options de paiement avantageuses en utilisant les tokens du projet, afin d'encourager l'utilisation et la détention réelle des tokens.

Il est à noter que ces deux projets, bien qu'ils soient en concurrence sur certains aspects, montrent également une attitude de coopération. Ils ont non seulement procédé à des échanges de jetons, mais ont également établi des relations de coopération avec des entreprises tierces de normalisation de la Puissance de calcul, ce qui reflète la tendance de développement collaboratif au sein de l'industrie.

Dans l'ensemble, ces deux projets représentent une nouvelle tendance émergente sur le marché de la puissance de calcul AI. Grâce à des modèles commerciaux innovants et à la conception de l'économie des tokens, ils redéfinissent la manière dont les ressources de calcul sont allouées et utilisées. Avec le développement et la généralisation continus de la technologie AI, ce modèle de plateforme de puissance de calcul décentralisée est susceptible de jouer un rôle de plus en plus important à l'avenir.