
 
 Bir makineyi optimizasyon kuralları ile programlama yerine, insanların gerçekte bilgisayar gücüyle nasıl ticaret yaptığını öğrenmesine izin verirseniz ne olur? Bir makineyi optimizasyon kuralları ile programlama yerine, insanların gerçekte bilgisayar gücüyle nasıl ticaret yaptığını öğrenmesine izin verirseniz ne olur? Menlo Park’taki bir başlangıç şirketi, cevabın işletmelerin GPU kaynaklarına nasıl erişebileceğini yeniden şekillendirebileceğine dair bahis yapıyor. 21 Ekim’de şirket, AI sistemini gerçek insan ihracat davranışlarına yönlendiren bir piyasa platformunu duyurdu ve CEO Andrew Sobko’nun bilgisayar ekonomisi için “yaşayan bir benchmark” olarak adlandırdığı şeyi yarattı. Arjantinli AI Önemli olan zamanlama, 2035 yılına kadar 811.6 milyar dolara ulaşması bekleniyor, 2025 yılında 25.41 milyar dolarlık bir başlangıç seviyesinden yıllık %41.39 oranında büyüme bekleniyor. Blockchain aktivitesinde yılda yüzde 86 artış var, alternatifler için talep işaret ediyor.Argentum bu manzaraya farklı bir tezle giriyor: piyasalar, yalnızca algoritmalar değil, hesaplama dağılımını belirlemelidir. Dünya GPU Piyasası Descentralized Computing Platformları İnsan ticaret modelleri, basit optimizasyondan daha fazla AI karar vermeyi iyileştirebilir mi? şirketler bağımsız fiyatlandırma üzerinde danışmanlık sistemine güvenebilir mi? ve davranış sinyalleri daha karmaşık hale geldiğinde davranışla eğitilmiş bir piyasa şeffaf kalabilir mi? “Hayat Benchmark”ı Farklı Kılan Şeyler Argentum, AI sistemini eğitmek için iki veri akışını işler. Birincisi, yayınlar, teklifler, iptaller, evraklar ve ödemeler de dahil olmak üzere doğrulanmış zincir piyasa aktivitesi. İkincisi, bilgisayar düğmeleri, çalıştırma süresi, verimliliği ve enerji tüketimini bildiren kriptografik olarak imzalanan yürütme telemetri. Geleneksel optimizasyon modelleri talep eğrilerini tahmin eder ve fiyatları tarihsel desenlere göre ayarlar.Argentum'un yaklaşımı, güven ve güvenilirliği gerçek zamanlı olarak değerlendirmek için sipariş kitabı derinliğini, teklif kabul oranı ve bahis davranışını izler.Sistem daha sonra teklif stratejilerini, rezerv fiyat seviyelerini ve farklı hesaplama ortamlarında çalışma yükünü yönlendiririr.Her tavsiye bir mantık ve güven göstergesi ile birlikte gelir. Davranışsal öğrenme karmaşıklığı ortaya çıkarır. Piyasalar katılımcılar birbirlerinden ve AI'nın önerilerinden öğrenirken gelişir. Bu, günümüzün ticaret modelleri yarının tavsiyelerini etkilediği geri dönüştürücü geri dönüş döngüleri yaratır, bu da gelecekteki davranışları şekillendirir. Platform, bu adaptasyonun zamanla karar vermeyi güçlendirdiğini iddia ediyor, ancak aynı zamanda AI'nın eğitim verilerinin sürekli olarak değişiyor demektir. İnsan Onay Katmanı: Gereklilik veya Bottleneck Her Argentum tavsiyesi, gerçekleştirilmeden önce insan onayı gerektirir. anında sinyaller üzerinde hareket eden bağımsız ticaret sistemleri aksine, Argentum kendisini kesinlikle danışmanlık olarak konumlandırır. Kullanıcılar önerileri gözden geçirir, temel düşünceyi görür ve devam etmeye karar verir. ve Diğer alanlarda da etkili olmuştur. Tam otomatik sistemlere kıyasla, AI yeteneklerini insan gözetimi ile birleştirirken doğruluğun %25 ila %40 artışı. Sağlık sektöründe, hibrit sistemler, meme kanseri gibi koşulları tanımlarken hem insan doktorları hem de makine öğrenme modellerini öne çıkarıyor. insan-in-the-loop yaklaşımı Şirket Raporu Hız versus yargılama anlamına gelmektedir. Thunder Compute gibi tedarikçiler, saatte $0.66 oranında reklam A100'leri görüyor, hiperskalerleri %80'e kadar düşürüyor. Böyle rekabetçi ortamlarda, dakikalık gecikmeler, kayıp fırsatlar anlamına gelebilir. Argentum'un modeli, daha iyi kararların biraz daha yavaş yürütülmeyi haklı çıkarttığını varsayıyor. GPU Spot Marketleri Kriptografi ile şeffaflık, sadece iddialar değil Argentum, kriptografik olarak imzalanan yürütme kanıtları ve aşırı doğrulama çalışmaları aracılığıyla şeffaflık sağlar. Bu, katılımcıların AI'yi hangi verileri eğittiğini ve belirli önerilerin nasıl oluşturulduğunu izlemelerini sağlar. Davranış verileri kararları yönlendirirken şeffaflık kritik hale gelir. eğer AI ticaret desenlerinden öğrenirse, katılımcıların tek bir aktörün bu desenleri önyargı önerileri için manipüle edemeyeceğini doğrulamak zorundadır. Kripto kanıtlar, neyin ne zaman, ne zaman ve hangi koşullar altında gerçekleştiği hakkında değişmez bir kayıt oluşturarak bu güvenceyi sağlar. Bu yaklaşım, işletmelerin sağlayıcının adalet ve doğruluk iddialarına güvendiği belirsiz optimizasyon modellerine karşılık gelir.Blockchain tabanlı doğrulama, güven noktalarını artırır, ancak ortadan kaldırır. 2024'te 12,2 milyar dolar değerinde ve 2033'e kadar 39,5 milyar dolara ulaşması bekleniyor, şirketler merkezi denetimlere alternatifler aradıkları için büyüdü. Descentralized Computing Market Hakkında Bilgi Piyasa Koşulları: Argentum'un Hesaplama Çevresinde Gittiği Yerler ve 2023'te 3,23 milyar dolar değerinde ve 2032'e kadar 49.84 milyar dolara ulaşması bekleniyor ve büyüme oranı %35.8'dir. Kuzey Amerika, kurulmuş sağlayıcılar ve ağır AI kullanımı tarafından yönlendirilen 39.63% pazar payı ile hakim. HBM3E belleği için, 2025 yılına kadar tam rezervasyonlu üretim hatları ve esnekliği sınırlayan tedarikçi kilidi. GPU Bir Hizmet Piyasası tedarik kısıtlamaları Cevap olarak dağıtılmış platformlar ortaya çıktı. Peer-to-peer pazarında sağlayıcıları tüketicilere bağlar ve geleneksel bulutlara kıyasla maliyetleri %80'e kadar azaltır. Bu platformlar alternatifler için talep gösterir, ancak kendi zorluklarıyla karşı karşıyadır: parçalanmış likidite, tutarsız kalite ve algılanan güvenilirlik riskleri nedeniyle şirketin sınırlı kabulü. Akash Ağı Golem ağı Argentum, kendisini hiperskaler ve tamamen dağıtılmış ağlar arasında konumlandırır. Şeffaf fiyatlandırma ve doğrulanabilir yürütme ile GPU iş yükleri için bir spot piyasası yaratır, ancak geleneksel dağıtılmış platformlarda eksik olan davranışsal bir öğrenme katmanı ekler. AI, toplu piyasa faaliyetinden, teorik olarak tüm katılımcılar için sonuçları iyileştirmek için daha iyi stratejiler önerir. Bu hibrit yaklaşım, çekim kazanırsa, yürütme kalitesine bağlıdır ve işletmeler kurulmuş sağlayıcılardan geçmek için yeterli fayda görüyorlar mı. Teknik Uygulama ve Kullanıcılar İçin Ne Anlama Gelir Platform, verimliliği gerçek performans sonuçları aracılığıyla ölçer: düşük fiyat verimliliği, daha yüksek görev tamamlanma oranı ve daha düşük ortalama GPU saat maliyetleri. Bu ölçümler doğrudan finansal etkiye bağlıdır, bu da işletmelerin yeni bir pazara uyum sağlamayı değerlendirmeleri için önemlidir. "yaşayan referans" kavramı, her doğrulanmış işlem, AI'nın öğrenimini birleştirir ve gelecekteki önerileri geliştirir. Bu, daha fazla katılımcının daha iyi veriler oluşturduğu bir ağ etkisi yaratır, bu da daha fazla katılımcıyı çekmek için daha doğru öneriler üretir. Sorun kritik kitleye ulaşmaktır. Erken kullanıcılar sistemin davranışlarıyla etkili bir şekilde eğitilir, ancak veritabanı küçük kalırsa anında faydaları göremezler. Şirket, her önerinin bir mantık ve güven göstergesi ile eşlik ettiğini iddia ediyor. Bu, düzeltme ve güven için önemlidir. Bir tavsiye başarısız olursa, kullanıcılar nedenini anlamak için mantığı takip edebilir. Zamanla, hangi stratejilerin hangi koşullar altında çalıştığını gösteren desenler ortaya çıkar. Bu bilgi, tüm piyasa katılımcılarına fayda sağlayan ortak bir kaynak yaratarak AI eğitiminde kurumsal hale gelir. Rekabetçi Dinamik ve Piyasa Pozisyonlama Andrew Sobko şirketin vizyonunu açıklıyor: 
 
 “Argentum AI piyasası, her işletmeye, araştırmacıya ve inşaatçıya adil, sınırsız ve verimli bir spot piyasası yaratmak için GPU likiditeye eşit erişim sağlar.” “Argentum AI piyasası, her işletmeye, araştırmacıya ve inşaatçıya adil, sınırsız ve verimli bir spot piyasası yaratmak için GPU likiditeye eşit erişim sağlar.” Finansal piyasalar, standartlaştırma, şeffaflık ve davranışsal öğrenme yoluyla on yıllar boyunca likiditeyi elde etti. Cevap kısmen davranışsal öğrenmenin saf optimizasyondan daha etkili olup olmadığına bağlıdır. Hibrit yaklaşımlar, karmaşık karar verme ortamlarında yalnızca insanlar ya da makinelerden daha iyi performans gösteriyor.Ama bilgisayar piyasaları benzersiz özelliklere sahiptir: çok değişken çalışma yükleri, hızlı bir şekilde değişen tedarik kısıtlamaları ve farklı risk profilleri ve teknik gereksinimleri olan katılımcılar. Son Araştırmalar Rakipler bu soruna farklı yaklaşırlar. AWS ve Azure gibi, istikrar ve entegrasyon sunar, ancak premium fiyatlar ödüllendirir. Temiz dağıtılmış platformlar düşük maliyet, ancak değişken kalite sunar. Argentum, davranışsal öğrenme ve insan denetiminin herhangi bir aşırıdan daha iyi sonuçlar yarattığı bir orta alan olduğunu vurguluyor. Piyasa, şirketlerin 2025 ve 2026 hesaplama kapasitesi için alım kararı aldığında bu tezi hızla test edecektir. Hipertansiyonlar Etik Tasarım ve Yönetim Sorunları Argentum, bağımsız veya belirsiz karar verme sistemlerini reddetmeyi taahhüt eder, bunun yerine açık metrikler, denetlenebilir süreçler ve topluluk tabanlı yönetime odaklanmayı vurgular.Kvadratik oylama ve itibar ağırlıklı denetim, platform kuralları ve anlaşmazlık çözümü ile ilgili demokratik karar vermeyi önerir. Büyük sağlayıcıların sürekli olarak küçük sağlayıcıları piyasaya sürükleyerek desteklediği bir senaryo düşünün.Platformun AI, çeşitliliği korumak için bu stratejiye karşı tavsiye etmeli mi?Yoksa, piyasa yapısının etkileri ne olursa olsun, kullanıcı sonuçları için sadece optimize edilmeli mi?Bu soruların açık cevapları yoktur ve rekabetçi değerleri dengeleyen yönetim çerçeveleri gerektirir. Etik tasarım çerçevesi de veri kullanımıyla ilgilidir. AI'yi eğitmek için davranış verilerini kim sahiptir? Katılımcılar eğitim setine katkıda bulunmaktan vazgeçebilirler mi? Birinin ticaret modelleri rakiplerine fayda sağlayacak anlayışlar üretmek için kullanıldığında ne olur? Argentum'un şifreleme doğrulama, hangi verilerin kullanıldığı hakkında şeffaflık sağlar, ancak yönetim bu verilerin nasıl kullanılabileceğini belirler. Bu dengenin sağlanması adilliği ve kabul etmeyi etkiler. Veriler Gerçekten Ne Gösteriyor ve 2024'te 3,17 milyar dolar değerinde ve 2033'e kadar 47,24 milyar dolara ulaşması bekleniyor, yıllık% 35 oranında büyüme.Bu genişleme, endüstriler arasındaki AI eğitimi, makine öğrenimi varsayımı ve yüksek performanslı hesaplama için artan talebi yansıtıyor. Geniş farklılık gösterir: Bazı sağlayıcılar A100 saat başına $0.66 ücretlendirirken, diğerleri benzer kaynaklar için $3.00'yi aşar. GPU Bulut Piyasası Data Center GPU Fiyatları Bu fiyatlandırma verimsizliği, Argentum hedefleri için fırsat temsil eder. Davranışsal öğrenme, katılımcıların daha iyi fiyatlı kaynakları tanımlamalarına veya teklif stratejilerini optimize etmelerine yardımcı olursa, hatta mütevazı iyileştirmeler hızla ölçeklenir. Ortalama GPU maliyetlerinin% 10 azalması, şirketlerin tahmin edilen hesaplama harcamalarına göre yılda milyonlarca tasarruf sağlayacaktır. Erken etkinlik verileri kritik olacaktır.Platform, AI önerilen stratejilerin manuel karar vermeyi, öğrenme eğri ve geçiş maliyetlerini haklı çıkarmak için yeterince önemli bir marjla öne çıkardığını göstermelidir.Bu, farklı kullanım durumları ve katılımcı türleri arasındaki performans ölçütlerinin şeffaf raporlanmasını gerektirir.Bu veriler olmadan, düşük fiyat etkisizliği iddiaları teorik kalır. Davranışsal öğrenmenin vaatleri ve sınırlamaları Piyasalar, katılımcıların optimizasyon algoritmalarının çoğu zaman kaçırdığı şekillerde birbirlerinin eylemlerine tepki gösteren karmaşık adaptif sistemlerdir. Bununla birlikte, bazı endişeler dikkat gerektirir. Birincisi, davranışsal öğrenme, geri bildirim döngüleri suboptimal desenleri güçlendirirse piyasa verimliliğini yumuşatmak yerine güçlendirebilir. Eğer erken katılımcılar belirli koşullar altında çalışacak stratejileri kabul ederse, AI bu stratejileri yaygın olarak tavsiye edebilir, koşullar değiştiğinde başarısız hale getirebilir. "yaşama benchmark" kavramı, öğrenmenin yönlü ve toplu olduğunu varsayar, ancak piyasalar genellikle geçmiş desenlerin öngörsel gücünü kaybettiği rejim değişikliklerini gösterir. İkincisi, insan onay tabakası, hızla hareket eden spot pazarlarında rekabet gücüne zarar verebilecek gecikmeyi getirir. Bilgisayar satışları genellikle dakikalar veya saniyeler içinde çözülür.İnsanların önerileri incelemek ve eylemleri onaylamak için gereken zaman, özellikle bağımsız ticaret sistemleri ile rekabet ederken, fırsatların eksikliği anlamına gelebilir. insan-in-the-loop sistemleri Üçüncü olarak, kriptografik kanıtlar aracılığıyla şeffaflık teknik doğrulama ile ilgilenir, ancak yorumlanabilirlik sorunlarını çözmez. katılımcılar belirli verilerin belirli tavsiyeler ürettiğini doğrulayabilir, ancak bu tavsiyelerin karmaşık davranış biçimlerinden neden ortaya çıktığını anlamak zor kalır. Bununla birlikte, bu yaklaşım, bilgisayar pazarlarında gerçek bir boşluğu doldurur. Mevcut seçenekler, öngörülebilir performanslı pahalı hiperskaler ve değişken kaliteye sahip ucuz dağıtılmış platformlar arasında bir seçim yapmak zorundadır. Piyasa verimliliğini öğrenme odaklı optimizasyonla birleştiren orta yol, hem maliyet tasarrufu hem de güvenilirlik arayan işletmeleri çekebilir. Başarı, yürütme kalitesine bağlıdır ve davranışsal öğrenme avantajının piyasa olgunlaştıkça kalıcı olup olmadığını kanıtlar. Davranışsal Hesaplama Piyasaları için Ne Geliyor Argentum'un piyasaya sürülmesi, hibrit bilgisayar pazarlarına yönelik daha geniş bir eğilimdeki bir deneydir. AIOZ Network ve Akash Network gibi projeler önemli bir geliştirici aktivitesini çekiyor. bilgisayar ekonomisi, maliyetleri, kontrolü ve performansını farklı bir şekilde dengeleyen daha çeşitli modellere doğru hiperskalör dominanstan parçalanıyor. Decentralized fiziksel altyapı ağı Davranışsal öğrenme, hesaplama piyasalarında standart olup olmadığı, kısa vadeli sonuçlara bağlıdır.Argentum, fiyat verimliliği ve görev tamamlanma oranlarında ölçülebilir iyileştirmeler gösterirse, rakipler benzer yaklaşımlar uygulayacaktır.İnsan onay tabakası çok yavaş gösterirse veya AI'nın önerileri daha basit stratejilerden daha iyi performans göstermezse, model çekim kazanamaz. Uzun vadeli soru, finansal piyasaların likidite ve standardizasyon artışına doğru yol açtığı yönündedir. finansal piyasalar yüzyıllar boyunca, verimli sermaye dağılımını sağlayan hesaplama mekanizmaları, standartlaşmış sözleşmeler ve düzenleyici çerçeveler geliştirerek gelişmiştir. finansal piyasalar, iş yükü doğrulama ve kalite güvencesi etrafında ek teknik karmaşıklık ile benzer zorluklarla karşı karşıya. argentum'un davranışsal öğrenme ve kriptografik doğrulama ile yapılan deney, ileri giden bir yoldur, ancak kesinlikle tek değildir. Son Düşünceler Argentum AI'nın piyasaya sürülmesi, bilgisayar pazarlarında temel bir gerginliği vurgulamaktadır: hem verimlilik hem de adalet, hız ve denetim, optimizasyon ve şeffaflık için gereksinim. şirketin insan piyasası davranışlarını insan onay yetkisini koruyarak eğitme yaklaşımı, bu rekabetçi talepleri dengelemek için çabalar. “Hayatta benchmark” kavramı çekicidir çünkü bilgisayar pazarlarının statik optimizasyon sorunları değil, katılımcıların uyumlandırılması ve öğrenmesi gereken gelişen ekosistemler olduğunu kabul eder. Bununla birlikte, adaptif öğrenme, özellikle geri bildirim döngüleri ve rejim değişiklikleri etrafında kendi risklerini içerir. platformun başarısı yalnızca teknik uygulama değil, yönetim mekanizmaları piyasa ölçekleri gibi verimlilik ve adalet arasındaki çatışmaları ele alabilir mi. 2025'te GPU alım stratejilerini değerlendiren şirketler için, Argentum izlemeye değer bir ek seçenektir. Platform, doğrudan kurulan hiperskalerleri veya tamamen dağıtılmış alternatifleri değiştirmeyebilir, ancak piyasa dinamiklerinden yararlanmak zorunda kalmadan iş yükü için bir nişeyi doldurabilir. izlemek için önemli ölçümler, fiyat verimliliğinin iyileştirilmesi, görev tamamlanma oranları ve piyasa AI'nın tavsiyelerine uyum sağlarken davranışsal öğrenme avantajının zamanla bileşenleri veya platonları olup olmadığını. Hikayeyi beğenmeyi ve paylaşmayı unutmayın! 
 
 Bu yazar, iş bloglama programımız aracılığıyla yayınlanan bağımsız bir katkıda bulunur. HackerNoon raporu kalite açısından inceledi, ancak buradaki iddialar yazarın hakkındadır. #DYO Bu yazar, iş bloglama programımız aracılığıyla yayınlanan bağımsız bir katkıda bulunur. HackerNoon raporu kalite açısından inceledi, ancak buradaki iddialar yazarın hakkındadır. #DYO Blog İşletme Programı Blog İşletme Programı

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.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in DATA

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Argentum AI, GPU erişimini sermaye pazarları kadar sıvı hale getirmeyi nasıl planlıyor

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps