Како Аргентум АИ планира да направи приступ ГПУ-у као ликвидан као тржишта капитала

Шта се дешава када дозволите машини да научи од тога како људи заправо тргују рачунарском моћи, уместо да је програмирају са правилима оптимизације? Шта се дешава када дозволите машини да научи од тога како људи заправо тргују рачунарском моћи, уместо да је програмирају са правилима оптимизације? Kompanija je 21. oktobra najavila platformu za tržište koja obučava svoj AI sistem na realno ljudsko ponašanje na aukcijama, stvarajući ono što izvršni direktor Andrew Sobko naziva „živim referentnim merilom“ za kompjutersku ekonomiju. Аргентина АИ Vreme je bitno, to je Predviđa se da će dostići 811,6 milijardi dolara do 2035. godine, rast od 41,39 odsto godišnje od bazne vrednosti od 25,41 milijarde dolara 2025. godine. Rast blokčein aktivnosti od 86% iz godine u godinu, što signalizira potražnju za alternativama.Argentum ulazi u ovaj krajolik sa drugačijom tezom: tržišta, a ne samo algoritmi, treba da određuju kompjutersku alokaciju. Globalno tržište GPU Децентрализоване рачунарске платформе Може ли људски трговински обрасци побољшати доношење одлука вештачком интелигенцијом више од чисте оптимизације? да ли ће предузећи веровати саветодавном систему над аутономним ценама? и да ли тржиште обучено на понашању може остати транспарентно када сигнали понашања постану сложенији? Шта чини "живи бенчмарк" другачијим Аргентум обрађује два тока података како би обучио свој АИ систем. Прво, верификована активност на ланцу тржишта укључујући објављивања, понуде, отказивања, есцров и исплате. Друго, криптографски потписана телеметрија извршења из рачунарских чворова која извештава о времену рада, ефикасности и потрошњи енергије. Разлика је важна на рачунарским тржиштима. Традиционални модели оптимизације предвиђају криве потражње и постављају цене на основу историјских образаца. Аргентумов приступ прати дубину књиге поруџбине, стопе прихватања понуда и понашање клађења како би се проценило поверење и поузданост у реалном времену. Tržišta se razvijaju dok učesnici uče jedni od drugih i od predloga AI-ja. To stvara recursive povratne tokove gde današnji tržni obrasci utiču na sutrašnje preporuke, koje zatim oblikuju buduće ponašanje. Platforma tvrdi da ova prilagodba jača donošenje odluka tokom vremena, ali to takođe znači da se podaci o obuci AI-ja stalno menjaju. Da li to proizvodi stabilnost ili pojačavanje ostaje da se testira na skali. Ljudski sloj odobrenja: neophodnost ili Bottleneck Свака Аргентум препорука захтева људско одобрење пре извршења. За разлику од аутономних трговачких система који делују на сигнале одмах, Аргентум се позиционира строго као саветодавни. Корисници прегледају сугестије, виде основни разлог и одлуче да ли наставити. Ово очува људску контролу, али уводи кашњење у рачунарске аукције осетљиве на вријеме. Тхе Доказано је да је ефикасна у другим областима. Побољшање тачности од 25 до 40% када се комбинују способности ИИ са људским надзором у поређењу са потпуно аутоматизованим системима.У здравственој заштити, хибридни системи превазилазе и људске докторе и само моделе машинског учења када идентификују услове као што је рак дојке.Иста логика се односи на рачунарска тржишта где нијансе и грешке носе трошкове. Human-in-the-loop pristup Izveštaj preduzeća Комуникација је брзина против пресуде. већ виде провајдере као што су Тхундер Цомпуте оглашавање А100с на 0,66 долара на сат, подрезивање хиперскалара до 80%. У таквим конкурентним окружењима, одлагања чак и минута могу значити изгубљене могућности. Аргентумов модел претпоставља да боље одлуке оправдавају благо спорију извршење. Да ли предузећа прихватају овај компромис зависи од њихове осетљивости на радно оптерећење и толеранције ризика. ГПУ спот тржишта Транспарентност кроз криптографију, а не само тврдње Аргентум спроводи транспарентност кроз криптографски потписане доказе о извршењу и редундантне верификације. Ово омогућава учесницима да прате који подаци су обучили АИ и како су генерисане специфичне препоруке. Компанија се обавезује на отворене метрике, процесе који се могу ревидирати и управљање на бази заједнице користећи квадратно гласање и надзор заснован на репутацији. Транспарентност постаје критична када подаци о понашању доносе одлуке. Ако АИ учи из трговинских образаца, учесници морају да провере да ниједан појединачни актер не може да манипулише овим обрасцима на предрасуде. Криптографски докази пружају ово уверење стварањем непроменљиве евиденције о томе шта се догодило, када и под којим условима. Овај приступ контрастира са непрозирним моделима оптимизације у којима предузећа верују тврдњама провајдера о поштености и тачности.Провера заснована на Блоцкцхаин-у додаје оверхеад, али уклања појединачне тачке поверења. , сада процењена на 12,2 милијарде долара у 2024. години и очекује се да ће до 2033. године достићи 39,5 милијарди долара, порасла је управо зато што предузећа желе алтернативе централизованој контроли. Децентрализовано АИ рачунарско тржиште Тржишни контекст: Где се Аргентум уклапа у рачунарски пејзаж Тхе Оцењена је на 3,23 милијарде долара у 2023. и предвиђа се да ће достићи 49,84 милијарде долара до 2032. године, показујући стопу раста од 35,8%. Северна Америка доминира са 39.63% тржишним уделом, покренутим успостављеним провајдерима и тешким усвајањем АИ. за ХБМ3Е меморију, потпуно резервисане производне линије до 2025. године и закључавање продавца које ограничава флексибилност. ГПУ као тржиште услуга Ограничења снабдевања Децентрализоване платформе су се појавиле као одговор. повезује провајдера са потрошачима на тржишту пеер-то-пеер, смањујући трошкове до 80% у поређењу са традиционалним облаком. Ове платформе показују потражњу за алтернативама, али се суочавају са својим изазовима: фрагментирана ликвидност, недоследан квалитет и ограничено усвајање предузећа због перципираних ризика поузданости. Akash mreža Голем мрежа Аргентум се позиционира између хиперскалара и потпуно децентрализованих мрежа. Она ствара тржиште за радна оптерећења ГПУ-а са транспарентним ценама и верификованим извршењем, али додаје слој учења понашања који традиционалним децентрализованим платформама недостаје. АИ учи из агрегиране активности на тржишту да предложи боље стратегије, теоретски побољшавајући резултате за све учеснике. Да ли овај хибридни приступ добија вучу зависи од квалитета извршења и да ли предузећа виде довољно користи да прелазе од успостављених провајдера. Техничка имплементација и шта то значи за кориснике Платформа мери ефикасност кроз резултате стварног перформанса: смањена неефикасност цијена, веће стопе завршетка задатака и нижи просечни трошкови сата за ГПУ. Ове метрике су директно повезане са финансијским утицајем, што је важно за предузећа која процењују да ли да усвоје ново тржиште. Ово ствара мрежни ефекат где више учесника генерише боље податке, што производи тачније сугестије, што привлачи више учесника. Изазов је да достигне критичну масу. Рани корисници ефикасно обучавају систем својим понашањем, али можда не виде непосредне користи ако се скуп података остаје мали. Аргентуму је потребан довољан волумен да генерише статистички значајне обрасце пре него што препоруке постану поуздано корисне. Компанија тврди да је сваки предлог праћен индикаторима размишљања и поверења. Ово је важно за дебугирање и поверење. Ако препорука не успије, корисници могу пратити кроз размишљање како би разумели зашто. Временом се појављују обрасци који показују које стратегије раде под којим условима. Ово знање постаје институционализовано у обуци АИ-а, стварајући заједнички ресурс који користи свим учесницима на тржишту. Конкурентна динамика и позиционирање тржишта Andrew Sobko objašnjava viziju kompanije: Argentum AI tržište pruža svakom preduzeću, istraživaču i graditelju jednak pristup likvidnosti GPU-a, stvarajući fer, bezgranično i efikasno spot tržište za AI eru. Argentum AI tržište pruža svakom preduzeću, istraživaču i graditelju jednak pristup likvidnosti GPU-a, stvarajući fer, bezgranično i efikasno spot tržište za AI eru. Финансијска тржишта су постигла ликвидност кроз стандардизацију, транспарентност и учење понашања током деценија. Odgovor delimično zavisi od toga da li je učenje ponašanja efikasnije od čiste optimizacije. Предлаже да хибридни приступи превазиђу било људе или само машине у сложеним окружењима за доношење одлука.Али рачунарска тржишта имају јединствене карактеристике: високо варијабилна радна оптерећења, брзо мењају ограничења снабдевања, и учесници са различитим профилима ризика и техничким захтевима. Недавна истраживања Конкуренти приступају проблему другачије. као што су АВС и Азуре нуде стабилност и интеграцију, али наплаћују премиум цене. Чисте децентрализоване платформе нуде ниске трошкове, али варијабилан квалитет. Аргентум се клади да постоји средиште где понашање учење плус људски надзор ствара боље резултате од било екстремних. тржиште ће тестирати ову тезу брзо као предузећа доносе одлуке о набавци за 2025 и 2026 рачунарске капацитете. хиперскалатори Етичка питања дизајна и управљања Аргентум се обавезује да ће одбацити аутономне или непрозирне системе доношења одлука, уместо тога наглашавајући отворене метрике, процесе који се могу ревидирати и управљање засновано на заједници.Квадратно гласање и надзор заснован на репутацији предлажу демократско доношење одлука о правилима платформе и рјешавању спорова.Ови механизми управљања су важни када учесници имају сукобне интересе. Размислите о сценарију у којем велики провајдери стално потцењују мале провајдере, гурајући их са тржишта.Да ли би АИ платформе препоручиле против ове стратегије да би одржале разноликост?Или би требало да се оптимизује искључиво за резултате корисника без обзира на ефекте структуре тржишта?Ова питања немају очигледне одговоре и захтевају оквире управљања који уравнотежују конкурентне вредности. Етички дизајн оквир се такође бави коришћењем података. Ко поседује податке о понашању који обучавају АИ? Да ли учесници могу да изаберу да допринесу обуци? Шта се дешава када се нечији трговачки обрасци користе за генерисање увид који користи конкурентима? Криптографска верификација Аргентума пружа транспарентност о томе који подаци су коришћени, али управљање одређује како се ови подаци могу користити. Šta podaci zaista pokazuju Тхе процењена на 3,17 милијарди долара у 2024. години и очекује се да ће достићи 47,24 милијарди долара до 2033. године, растући на 35% годишње.Ова експанзија одражава растућу потражњу за обуком за АИ, машинским учењем и рачунарством високих перформанси широм индустрија. показује широку варијацију: неки провајдери наплаћују 0,66 долара по А100 сату, док други прелазе 3,00 долара за сличне ресурсе. GPU Cloud Computing tržište Data Center GPU цена Ова неефикасност цијена представља прилику Аргентум циљевима. Ако учење понашања може помоћи учесницима да идентификују боље цијењене ресурсе или оптимизују стратегије тендера, чак и скромна побољшања брзо комбинују у скали. 10% смањење у просечним трошковима ГПУ-а би спасило предузећа милионе годишње с обзиром на пројектоване трошкове рачунарства. Рани подаци о ефикасности ће бити критични. Платформа мора да покаже да стратегије које препоручује АИ превазилазе ручно доношење одлука за маргину довољно значајну да оправдају криву учења и трошкове пребацивања. Ово захтева транспарентно извештавање о показатељима перформанси у различитим случајевима употребе и типовима учесника. Обећања и ограничења понашања учења Tržišta su kompleksni adaptivni sistemi gde učesnici reaguju na međusobne akcije na načine koje algoritmi za optimizaciju često propuste. Међутим, неколико забринутости заслужује пажњу. Прво, учење понашања може појачати, а не смањити неефикасност тржишта ако повратне кругове ојачају субоптималне обрасце. Ако рани учесници усвоје стратегије које се дешавају да раде у одређеним условима, АИ може препоручити те стратегије широко, узрокујући им неуспех када се услови мењају. Концепт "живе референце" претпоставља да је учење усмерено и кумулативно, али тржишта често приказују промене режима где прошли обрасци губе предвидљиву моћ. Друго, слој људског одобрења уводи латенцију која може подривати конкурентност на брзим тржиштима. Рачунарске аукције често решавају за неколико минута или секунди.Време које је потребно људима да прегледају препоруке и одобре акције може значити пропуштене могућности, посебно када се такмиче са аутономним трговачким системима. Human-in-the-loop системи Треће, транспарентност кроз криптографске доказе решава техничку верификацију, али не решава изазове интерпретабилности. Учесници могу да провере да су одређени подаци произвели одређене препоруке, али разумевање зашто су те препоруке настале из сложених образаца понашања остаје тешко. То је речено, приступ попуњава прави јаз на рачунарским тржиштима. Тренутне опције присиљавају избор између скупих хиперскалара са предвидљивим перформансама и јефтиних децентрализованих платформи са варијабилним квалитетом. Средњи пут који комбинује ефикасност тржишта са оптимизацијом заснованом на учењу могао би да привуче предузећа која траже и уштеду трошкова и поузданост. Успех зависи од квалитета извршења и да ли се предност учења понашања доказује трајном како тржиште сазрева. Šta sledi za tržišta ponašanja Лансирање Аргентума представља један експеримент у ширем тренду ка хибридним рачунарским тржиштима. простор је видео растуће инвестиције, са пројектима као што су АИОЗ Нетворк и Акасх Нетворк привлаче значајну активност програмера. рачунарска економија се фрагментира од хиперскала доминације према разноврснијим моделима који балансирају трошкове, контролу и перформансе другачије. Децентрализована мрежа физичке инфраструктуре Да ли учење понашања постаје стандард на рачунарским тржиштима зависи од краткорочних резултата. Ако Аргентум покаже измерива побољшања у ефикасности цијена и стопама завршетка задатака, конкуренти ће усвојити сличне приступе. Дугорочно питање је да ли рачунарска тржишта прате трајекцију финансијских тржишта ка повећању ликвидности и стандардизацији. Финансијска тржишта су се развијала током векова, развијајући механизме клиринг, стандардизоване уговоре и регулаторне оквире који омогућавају ефикасну расподјелу капитала. рачунарска тржишта суочавају се са сличним изазовима са додатном техничком сложеношћу око верификације радног оптерећења и осигурања квалитета. Аргентумов експеримент са понашањем учења плус криптографску верификацију представља један пут напред, али сигурно не и једини. Завршне мисли Лансирање Аргентум АИ истиче фундаменталну напетост на рачунарским тржиштима: потребу за ефикасношћу и поштеношћу, брзином и надзором, оптимизацијом и транспарентношћу. Приступ компаније за обуку АИ на понашању на људском тржишту, уз одржавање људског одобрења, покушава да уравнотежи ове конкурентне захтјеве. Концепт "живог бенчмарка" је привлачан јер признаје да рачунарска тржишта нису статички проблеми оптимизације, већ еволутивни екосистеми у којима се учесници прилагођавају и уче. Међутим, адаптивно учење уводи своје ризике, нарочито око повратних линкова и промена режима. Успех платформе зависиће не само од техничке имплементације, већ и од тога да ли његови механизми управљања могу да се носе са сукобима између ефикасности и поштености као тржишне скале. За предузећа која процењују стратегије за набавку ГПУ-а у 2025, Аргентум представља додатну опцију вредну праћења. Платформа можда неће одмах заменити успостављене хиперскалере или потпуно децентрализоване алтернативе, али би могла попунити нишу за радна оптерећења која имају користи од динамике тржишта без потребе за апсолутним минималним трошковима. Ne zaboravite da volite i delite priču! Овај аутор је независни доприносилац који објављује преко нашег програма за пословне блогове. HackerNoon је прегледао извештај за квалитет, али тврдње у овом чланку припадају аутору. #DYO Овај аутор је независни доприносилац који објављује преко нашег програма за пословне блогове. HackerNoon је прегледао извештај за квалитет, али тврдње у овом чланку припадају аутору. #DYO Program poslovnog blogovanja Program poslovnog blogovanja