
 
 Wat gebeur as jy 'n masjien laat leer uit hoe mense eintlik rekenaarkrag verhandel, eerder as om dit te programmeer met optimaliseringsreëls? Wat gebeur as jy 'n masjien laat leer uit hoe mense eintlik rekenaarkrag verhandel, eerder as om dit te programmeer met optimaliseringsreëls? Op 21 Oktober het die maatskappy 'n markplatform aangekondig wat sy AI-stelsel op werklike menslike veilinggedrag train, wat wat CEO Andrew Sobko 'n "lewe benchmark" vir die rekenaarekonomie noem. Argentinië Die tydstip is belangrik, die word geprojekteer om $ 811.6 miljard te bereik deur 2035, groei op 41.39% jaarliks van 'n 2025 basislyn van $ 25.41 miljard. Tog, ten spyte van hierdie uitbreiding, toegang bly konsentreer. Hyperscalers beheer prys en beskikbaarheid, terwyl Argentum gaan hierdie landskap in met 'n ander tesis: markte, nie algoritmes alleen nie, moet die berekening toewysing bepaal. Die globale GPU-mark gedesentraliseerde rekenaarplatforms Kan menslike handelspatrone AI-besluite meer as pure optimalisering verbeter? sal ondernemings 'n adviesstelsel vertrou oor outonome pryse? en kan 'n mark wat op gedrag opgelei is, transparant bly wanneer gedragssignale meer kompleks word? Wat maak 'n "live benchmark" anders Argentum verwerk twee datastrome om sy AI-stelsel te oefen. Eerstens, geverifieerde markaktiwiteit op die ketting, insluitend posings, biedings, annulerings, escrow en uitbetalings. Tweedens, cryptografies onderteken uitvoeringstelemetrie van rekenaarnodes wat runtime, doeltreffendheid en energieverbruik rapporteer. Die onderskeid is belangrik in berekeningsmarkte. Tradisionele optimaliseringsmodelle voorspel vraagkurve en stel pryse gebaseer op historiese patrone. Argentum se benadering volg bestellingsboekdiepte, bod aanvaardingsverhoudings en staakgedrag om vertroue en betroubaarheid in werklike tyd te evalueer. Die stelsel stel dan aanbodstrategieë, reserveprysvlakke en werkloosheidrouting oor verskillende berekening omgewings voor. Gedragsonderwys bring kompleksiteit in. Markte evolueer as deelnemers leer van mekaar en van die AI se voorstelle. Dit skep recursiewe terugvoerloops waar vandag se handelspatrone die aanbevelings van môre beïnvloed, wat dan toekomstige gedrag vorm. Die platform beweer hierdie aanpassing versterk besluitneming oor tyd, maar dit beteken ook dat die AI se opleiding data voortdurend verander. Of dit stabiliteit of versterking produseer, moet nog op skaal getoets word. Die menslike goedkeuringslaag: noodsaaklikheid of bottleneck Elke Argentum aanbeveling vereis menslike goedkeuring voor uitvoering. In teenstelling met outonome handelsstelsels wat onmiddellik op signale optree, posisieer Argentum homself streng as raadgevend. Gebruikers hersien voorstelle, sien die onderliggende rede en besluit of om voort te gaan. die Dit is effektief in ander gebiede. Hybride stelsels verdien beide menslike dokters en masjienleringsmodelle alleen wanneer toestande soos borskanker geïdentifiseer word. dieselfde logika geld vir rekenaarmarkte waar nuanses en foute koste dra. Human-in-the-loop benadering Verslag van maatskappye Die kompromie is spoed versus oordeel. reeds sien verskaffers soos Thunder Compute advertensies A100s by $ 0,66 per uur, onderknip hyperscalers met tot 80%. In sulke mededingende omgewings, vertragings van selfs minute kan beteken verlore geleenthede. Argentum se model veronderstel dat beter besluite regverdig iets trager uitvoering. Of ondernemings hierdie kompromie aanvaar, hang af van hul werkloosheid sensitiwiteit en risiko-toleransie. GPU spot markte Transparansie deur cryptografie, nie net eise nie Argentum dwing transparansie deur middel van kriptografies onderteken uitvoering bewyse en redundante verifikasie loop. Dit laat deelnemers toe om op te spoor watter data die AI opgelei het en hoe spesifieke aanbevelings gegenereer is. Transparensie word kritiek wanneer gedragsgegevens besluite dryf. As die AI leer uit handelspatrone, moet deelnemers verifieer dat geen enkele akteur daardie patrone kan manipuleer om vooroordeel aanbevelings te maak nie. Kryptografiese bewyse bied hierdie versekering deur 'n onveranderlike rekord van wat gebeur het, wanneer en onder watter toestande. Hierdie benadering kontrasteer met opaque optimalisering modelle waar ondernemings vertrou die verskaffer se eise oor geregverdigheid en akkuraatheid. , wat nou in 2024 op $ 12,2 miljard gewaardeer is en verwag word om $ 39,5 miljard by 2033 te bereik, het presies gegroei omdat ondernemings alternatiewe vir sentrale beheer wil hê. Decentralisering van die rekenaarmark Markt konteks: Waar Argentum pas in die berekening landskap die is gewaardeer op $ 3,23 miljard in 2023 en word verwag om te bereik $ 49.84 miljard by 2032, met 'n groeisnelheid van 35.8%. Noord-Amerika domineer met 39.63% markdeel, gedryf deur gevestigde verskaffers en swaar AI-aanvaarding. vir HBM3E-geheue, ten volle gereserveerde produksie lyn tot 2025, en verskafferslukking wat flexibiliteit beperk. GPU as 'n diensmark Verskaffingsbeperkings Decentrale platforms het as 'n reaksie verskyn. verbind verskaffers met verbruikers in 'n peer-to-peer mark, wat koste tot 80% verminder in vergelyking met tradisionele wolk. Dit laat gebruikers toe om ongebruikte rekenaarkrag te deel sonder om op sentrale entite te vertrou. Hierdie platforms wys 'n vraag na alternatiewe, maar staan voor hul eie uitdagings: gefragmenteerde likviditeit, inkonsekwente gehalte en beperkte maatskappy-aanvaarding as gevolg van waargenome betroubaarheidsrisiko's. Akash netwerk Die Golem-netwerk Argentum posisieer homself tussen hyperscalers en ten volle gedecentraliseerde netwerke. Dit skep 'n spotmark vir GPU-werklooshede met transparante pryse en verifieerbare uitvoering, maar voeg 'n gedragsonderwyslaag by wat tradisionele gedecentraliseerde platforms ontbreek. Die AI leer uit geaggregeerde markaktiwiteit om beter strategieë voor te stel, wat teoreties die uitkomste vir alle deelnemers verbeter. Of hierdie hibrid benadering trekking verkry, hang af van uitvoeringskwaliteit en of ondernemings genoeg voordeel sien om van gevestigde verskaffers te skakel. Tegniese implementasie en wat dit vir gebruikers beteken Die platform meet doeltreffendheid deur middel van werklike prestasie resultate: verminderde pryse-inefficiënsie, hoër take voltooiing tariewe, en laer gemiddelde GPU uur koste. Hierdie metrikes is direk gekoppel aan finansiële impak, wat belangrik is vir ondernemings wat evalueer of om 'n nuwe mark te aanvaar. Dit skep 'n netwerkeffek waar meer deelnemers beter data genereer, wat meer akkurate voorstelle produseer, wat meer deelnemers aantrek. Die uitdaging is om kritieke massa te bereik. vroeë gebruikers oefen die stelsel effektief met hul gedrag, maar kan nie onmiddellike voordele sien as die dataset klein bly nie. Argentum benodig voldoende volume om statisties betekenisvolle patrone te genereer voordat aanbevelings betroubaar nuttig word. Die maatskappy beweer dat elke voorstel gepaard gaan met 'n rede en vertroue aanwysers. Dit is belangrik vir debugging en vertroue. As 'n aanbeveling misluk, gebruikers kan terug te spoor deur die rede om te verstaan waarom. Na verloop van tyd, patrone opduik wat wys watter strategieë werk in watter toestande. Hierdie kennis word geïnstitutionaliseer in die AI se opleiding, skep 'n gedeelde hulpbron wat voordelig is vir alle markdeelnemers. Mededingende dinamika en markposisie Andrew Sobko verduidelik die visie van die maatskappy: 
 
 Argentum AI-markte bied elke onderneming, navorser en bouer gelyk toegang tot GPU-liquiditeit, wat 'n regverdige, grenslose en doeltreffende spotmark vir die AI-era skep. " Argentum AI-markte bied elke onderneming, navorser en bouer gelyk toegang tot GPU-liquiditeit, wat 'n regverdige, grenslose en doeltreffende spotmark vir die AI-era skep. " Die analoog van kapitaalmarkte is belangrik. Finansiële markte het liquiditeit bereik deur standaardisering, transparantie en gedragsonderwys oor dekades. Die antwoord hang gedeeltelik af van of gedragsonderwys meer effektief is as suiwer optimalisering. Hybride benaderings verteenwoordig beter prestasies as mens of masjiene alleen in komplekse besluitnemingsomgewing.Maar rekenaarmarkte het unieke eienskappe: hoogs veranderlike werklooshede, vinnig veranderende aanbodbeperkings, en deelnemers met verskillende risiko profiele en tegniese vereistes. Onlangse navorsing Die mededingers benader die probleem anders. soos AWS en Azure bied stabiliteit en integrasie, maar belasting premium pryse. suiwer gedecentraliseerde platforms bied lae koste maar veranderlike gehalte. Argentum weddenskappe daar is 'n middelgrond waar gedragsonderwys plus menslike toesig skep beter resultate as enige uiterste. Die mark sal hierdie tesis vinnig toets as ondernemings aankoopbesluite maak vir 2025 en 2026 rekenaar kapasiteit. Hyperskaleer Etiese ontwerp en bestuurskwesties Argentum verbind tot die verwerping van outonome of opaakse besluitnemingstelsels, in plaas daarvan met die beklemtoon van oop metrikes, auditeerbare prosesse en gemeenskapsgebaseerde bestuur. Quadratic stemming en reputasie-gewaagde toesig stel voor demokratiese besluitneming oor platformreëls en dispuutoplossing. Oorweeg 'n scenario waar groot verskaffers konsekwent klein verskaffers onderbid, hulle van die mark af dryf. Moet die platform se AI teen hierdie strategie aanbeveel om diversiteit te handhaaf? Of moet dit net vir gebruikersresultate optimiseer, ongeag die markstruktuur effekte? Die etiese ontwerpraamwerk behandel ook data gebruik. Wie besit die gedragsgegevens wat die AI opleiding? Kan deelnemers kies om nie by te dra tot die opleiding stel? Wat gebeur wanneer iemand se handelspatrone gebruik word om insigte te genereer wat mededingers baat? Argentum se kriptografiese verifikasie bied transparansie oor watter data gebruik is, maar bestuur bepaal hoe daardie data gebruik kan word. Wat die data eintlik wys die Dit word gewaardeer op $ 3,17 miljard in 2024 en word verwag om te bereik $ 47,24 miljard by 2033, groei met 35% jaarliks. Hierdie uitbreiding weerspieël die toenemende vraag na AI opleiding, masjien leer inferensie, en hoë-prestasie berekening oor industries. toon wye variansie: sommige verskaffers betaal $ 0,66 per A100 uur, terwyl ander $ 3,00 oorskry vir soortgelyke hulpbronne. GPU Cloud Computing Markte Datacenter GPU Prys As gedragsonderwys deelnemers kan help om beter-pryse hulpbronne te identifiseer of biddingsstrategieë te optimaliseer, kom selfs beskeie verbeterings vinnig in skaal. 'N 10% vermindering in gemiddelde GPU koste sal ondernemings jaarliks miljoene bespaar as gevolg van voorspelde rekenaargebruik. Die vraag is of Argentum se benadering hierdie winste konsekwent lewer. Die platform moet demonstreer dat AI-aanbevole strategieë handmatige besluitneming oorskry met 'n marge wat aansienlik genoeg is om die leerkurve en oorgangskoste te regverdig. Die beloftes en beperkings van gedragsonderwys Markte is komplekse aanpasbare stelsels waar deelnemers op elkeen se optrede reageer op maniere wat optimalisering algoritmes dikwels mis. Eerstens kan gedragsonderwys die inefficiënsies van die mark versterk as terugvoerloop suboptimale patrone versterk. As vroeë deelnemers strategieë aanneem wat in spesifieke omstandighede werk, kan die AI daardie strategieë algemeen aanbeveel, wat veroorsaak dat hulle misluk wanneer omstandighede verander. Die "lewe benchmark" konsep veronderstel dat leer gerig en kumulatief is, maar markte wys dikwels regimeveranderings waar verlede patrone voorspelende krag verloor. Tweedens, die menslike goedkeuringlaag stel latensie in wat mededingendheid in vinnig bewegende spotmarkte kan ondermyn. Die tyd wat nodig is vir mense om aanbevelings te hersien en aksies te goedkeur, kan beteken dat geleenthede ontbreek, veral wanneer hulle teen outonome handelsstelsels mededing. Menslike in-the-loop stelsels Drie, deursigtigheid deur middel van kriptografiese bewyse hanteer tegniese verifikasie, maar los nie die uitdagings van interpretasie op nie. Deelnemers kan verifiseer dat sekere data sekere aanbevelings geproduseer het, maar verstaan waarom daardie aanbevelings uit komplekse gedragspatrone voortgegaan het, bly moeilik. Dit gesê, die benadering vul 'n ware gaping in berekeningsmarkte. huidige opsies dwing 'n keuse tussen duur hiperskalers met voorspelbare prestasie en goedkoop gedecentraliseerde platforms met veranderlike gehalte. 'n middelpad wat markdoeltreffendheid kombineer met leergebaseerde optimalisering, kan ondernemings aantrek wat beide kostebesparing en betroubaarheid soek. Sukses hang af van uitvoeringskwaliteit en of die gedragsonderwysvoordeel volhoubaar bewys as die mark volwasse word. Wat kom volgende vir gedragsrekening markte Argentum se lancering verteenwoordig een eksperiment in 'n breër tendens na hybride rekenaarmarkte. ruimte het toenemende belegging gesien, met projekte soos AIOZ Netwerk en Akash Netwerk wat beduidende ontwikkelaarsaktiwiteit aantrek. gedesentraliseerde fisiese infrastruktuurnetwerk Of gedragsonderwys standaard word in rekenaarmarkte hang af van korttermyn resultate. As Argentum meetbare verbeterings in pryseffektiviteit en taak voltooiing tariewe toon, sal mededingers soortgelyke benaderings gebruik. Die langtermynvraag is of berekeningsmarkte die trajektuur van finansiële markte volg na toenemende likviditeit en standaardisering. Finansiële markte het oor eeue geëvolueer, die ontwikkeling van clearing meganismes, gestandaardiseerde ooreenkomste en regulatoriese raamwerke wat doeltreffende kapitaalallokasie toelaat. Berekeningsmarkte staan voor soortgelyke uitdagings met bykomende tegniese kompleksiteit rondom werkloosheid verifikasie en kwaliteit versekering. Argentum se eksperiment met gedragsonderwys plus kriptografiese verifikasie verteenwoordig een pad vooruit, maar beslis nie die enigste nie. Laaste gedagtes Argentum AI se bekendstelling toon 'n fundamentele spanning in rekenaarmarkte: die behoefte aan beide doeltreffendheid en regverdigheid, spoed en toesig, optimalisering en deursigtigheid. Die maatskappy se benadering tot opleiding van AI op menslike markgedrag terwyl menslike goedkeuringsautoriteit probeer om hierdie mededingende vereistes te balanseer. Die konsep van "lewe benchmark" het 'n beroep omdat dit erken dat rekenaarmarkte nie statiese optimaliseringsprobleme is nie, maar evolusionêre ekosisteme waar deelnemers aanpas en leer. Vir ondernemings wat GPU-aankoopstrategieë in 2025 evalueer, verteenwoordig Argentum 'n bykomende opsie wat die monitoring waardig is. Die platform mag nie onmiddellik gevestigde hiperskalers of ten volle gedecentraliseerde alternatiewe vervang nie, maar dit kan 'n niche vul vir werklooshede wat van markdinamika profiteer sonder om absolute minimum koste te vereis. Moenie vergeet om die storie te hou en te deel nie! 
 
 Hierdie skrywer is 'n onafhanklike bydraer wat publiseer via ons besigheidsbloggingprogram. HackerNoon het die verslag gekyk vir gehalte, maar die eise hierin behoort aan die skrywer. #DYO Hierdie skrywer is 'n onafhanklike bydraer wat publiseer via ons besigheidsbloggingprogram. HackerNoon het die verslag gekyk vir gehalte, maar die eise hierin behoort aan die skrywer. #DYO Business Blogging Program Business Blogging Program

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer was physically present in relevant location(s) to this story. The location is also a prevalent aspect of this story be it news or otherwise.

Hot off the press! This story contains factual information about a recent event.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - DATA.

Hoe Argentum AI beplan om GPU-toegang so vloeiend as kapitaalmarkte te maak

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

"What If ... I didn't Do It?"

Thinking for the 21st century

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

"What If ... I didn't Do It?"

Thinking for the 21st century

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps