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主要的云提供商目前拥有大约 10-15 exaFLOPS 的 GPU 计算容量。然而,鉴于对 AI/ML 模型训练和推理工作负载的需求激增,云中对 GPU 计算的潜在需求可能高达 20-25 exaFLOPS。

这表明目前云 GPU 容量的短缺可能在 5-10 exaFLOPS 的范围内。换句话说,云GPU容量可能需要在当前水平上扩展2倍-3倍,才能完全满足用户需求。

鉴于开发 GPU 供应的准备时间很长,这个问题不太可能很快得到解决。

io.net 正在通过访问云外部未充分利用的 GPU 源来解决这个问题,例如:

  • 独立数据中心:仅在美国就有数千个独立数据中心,平均利用率仅为12%至18%
  • 加密矿工:矿工因以太坊转向权益证明而遭受重大损失
  • 消费类 GPU:消费类 GPU 占总供应量的 90%,但其中大部分资源潜伏在消费者家庭和小型云农场中

据估计,这些源组合在一起可以提供额外的 200 exaFLOP 容量。

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