Dezentrale GPU-Netzwerke positionieren sich als kostengünstige Ergänzung für KI-Inferenzlasten

Die Schulung von Frontier-Modellen bleibt in eng gekoppelten Hyperscale-Rechenzentren konzentriert, während dezentrale GPU-Netzwerke zunehmend Inferenz- und Routineaufgaben als günstigere Option adressieren. Führungskräfte von Theta Network, Ovia Systems, Fluence und Salad Technologies betonen, dass Verbraucher- und Gaming-GPUs offene Modelle, Datenverarbeitung und geografisch verteilte Aufgaben bewältigen können, sofern keine strikte Synchronisation nötig ist, wie sie erläutern. Die Netzwerke ergänzen damit den bestehenden KI-Stack, ohne zentrale Trainingscluster zu ersetzen.