Les réseaux GPU décentralisés bouleversent le domaine de la formation en IA. On dit que les développeurs pourraient réduire leurs coûts de formation d'au moins 30 % simplement en s'appuyant sur la puissance de calcul distribuée au lieu des géants du cloud centralisés.

Réfléchissez-y : les locations de GPU traditionnelles auprès des grands fournisseurs épuisent rapidement les budgets. Mais lorsque vous tirez de la puissance de calcul d'un réseau mondial de GPU inactifs ? L'économie est complètement inversée. Moins de frais généraux, pas de prix de monopole, et des ressources qui s'adaptent à la demande.

Ce n'est pas seulement une réduction des coûts. C'est une démocratie d'infrastructure. Plus de développeurs ont accès à une puissance sérieuse sans avoir à vendre un rein. Cela pourrait-il être le catalyseur qui égalise les conditions pour les petits projets d'IA ?

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