Gonka total daya komputasi jaringan melebihi 10.000 unit setara H100, lima model inferensi utama digunakan hampir 100 juta token dalam satu hari
PANews 17 Desember, menurut data dari Gonka Explorer, jaringan inferensi AI terdesentralisasi Gonka mengalami lonjakan daya komputasi hampir 20 kali lipat di seluruh jaringan, telah melampaui setara 10.000 unit Nvidia H100, mencapai 10.729 (per 17 Desember saat berita ini diterbitkan). Skala ini sudah setara dengan pusat daya komputasi AI nasional besar atau klaster AI inti dari penyedia cloud terkemuka, mampu secara bersamaan mendukung pelatihan model besar dengan skala puluhan miliar serta inferensi throughput tinggi untuk model berskala ratusan miliar.
Gonka mengintegrasikan sumber daya GPU global secara terdesentralisasi, membentuk jaringan daya komputasi AI berkinerja tinggi yang dapat diperluas secara berkelanjutan tanpa memerlukan pusat data terpusat. Tonggak daya komputasi ini menandai bahwa Gonka telah resmi memasuki jajaran jaringan infrastruktur AI teratas dunia dan memiliki kemampuan layanan API tingkat komersial.
Saat ini Gonka mendukung 5 model inferensi AI utama, dan hanya dalam 3 bulan sejak peluncuran mainnet, total penggunaan model inferensi harian (setiap epoch) mendekati 100 juta tokens, dengan model utama Qwen3-235B-Instruct digunakan sekitar 30 juta tokens per hari, menunjukkan potensi pertumbuhan eksponensial. Saat ini, hampir 600 node aktif dari lebih dari 30 negara dan wilayah telah bergabung dengan jaringan daya komputasi Gonka, dengan lebih dari 2.000 pengguna layanan inferensi AI harian. Data menunjukkan bahwa laju pertumbuhan penggunaan inferensi Gonka telah jauh melampaui pertumbuhan jumlah node jaringan dan daya komputasi, membuktikan permintaan pasar yang kuat terhadap layanan inferensi terdesentralisasi Gonka dan kelayakan model bisnisnya.
Sebelumnya dilaporkan, sebagai jaringan inferensi dan pelatihan AI terdesentralisasi yang efisien, Gonka baru-baru ini menerima investasi sebesar 50 juta dolar AS dari Bitfury, serta didukung oleh Coatue, investor OpenAI, dan Slow Ventures, investor Solana, dan dianggap sebagai salah satu infrastruktur baru paling menarik di bidang AI × DePIN.
Disclaimer: Konten pada artikel ini hanya merefleksikan opini penulis dan tidak mewakili platform ini dengan kapasitas apa pun. Artikel ini tidak dimaksudkan sebagai referensi untuk membuat keputusan investasi.
Kamu mungkin juga menyukai
UBS memperingatkan: Pemilihan paruh waktu Amerika Serikat akan membawa fluktuasi pasar yang hebat, sekarang adalah "ketenangan sebelum badai"
Kepala Ekonom UBS memberikan peringatan bahwa sejak tahun 1928, bulan September hingga Oktober adalah periode dengan volatilitas tahunan terbesar, terutama pada tahun pemilihan paruh waktu. Taruhan untuk mengendalikan Senat hampir seimbang. Data sejarah menunjukkan bahwa S&P 500 biasanya turun sebelum pemilu, tetapi rata-rata imbal hasilnya sekitar 14% hingga Maret tahun berikutnya.
Turun 78,5% dari puncak akhir pekan lalu, LSK diduga dimarketkan oleh GSR Markets
Dana Kekayaan Sovereign Terbaik Dunia Mencatatkan Imbal Hasil Tahunan 14,2%, Sambil Memberikan Peringatan bahwa Imbal Hasil Tinggi Saham AS Sulit untuk Dipertahankan
Dana kekayaan negara Selandia Baru mencatatkan tingkat pengembalian tahunan sebesar 14,2% pada tahun fiskal 2026, menjadikannya peringkat pertama di dunia di antara dana serupa. Namun, tim manajemen segera memberikan peringatan bahwa tingkat pengembalian saham AS dalam beberapa tahun terakhir hampir dua kali lipat dari tingkat tahunan rata-rata 20 tahun terakhir, sehingga tekanan untuk kembali ke rata-rata tidak bisa diabaikan. Dana telah menurunkan ekspektasi pengembalian tahunan jangka panjang dari 7,8% menjadi 7,2% dan mengurangi eksposur risiko aktif.
Coca-Cola (KO.US) berencana menginvestasikan 10 miliar dolar untuk meningkatkan fasilitas dan infrastruktur logistik di Amerika Serikat.
Coca-Cola mengumumkan pada hari Selasa bahwa mereka berencana untuk menginvestasikan 10 miliar dolar AS dalam infrastruktur di Amerika Serikat selama periode 2026 hingga 2030.
Harga kripto
Lainnya
