Rendernetzwerk zielt mit dezentraler GPU-Plattform auf Cloud-Engpässe ab.

Render Network erweitert sich mit der Dispersed AI Compute-Plattform

Die Plattform, die durch die Governance-Vorschläge RNP-019 und RNP-021 genehmigt wurde, aggregiert Tausende geografisch verteilter Grafikprozessoren (GPUs) zu einer einzigen Computing-Ebene und bietet einen bedarfsorientierten Zugang für KI- und allgemeine Arbeitslasten ohne Abhängigkeit von zentralisierten Hyperscalern.

Laut der Stiftung ist Dispersed darauf ausgelegt, begrenzte Kapazität, steigende Kosten und eingeschränkten Zugang zu adressieren, mit denen Entwickler und Unternehmen bei traditionellen Cloud-Providern konfrontiert sind. Es wird gesagt, dass Dispersed es Organisationen ermöglicht, GPUs basierend auf spezifischen Aufgabenanforderungen auszuwählen, während die Kontrolle über Modelle und Daten beibehalten wird.

Das System, so erklärte die Stiftung am Freitag, ist strukturiert, um Vendor-Lock-In und undurchsichtige Anwendungsschnittstellen zu vermeiden, die die Flexibilität bei der Bereitstellung einschränken können. Das Team stellte fest, dass anfängliche Produktionslasten bereits von Pilotnutzern getestet werden, darunter OTOY Studio und Scrypted Network, die beide planen, KI- und kreative Workflows auf der Plattform auszuführen.

OTOY Studio, eine Erstellungsumgebung, die 3D-Workflows mit KI-Tools kombiniert, verlagert einen Teil seiner Bild- und Videoproduktionsprozesse auf das Netzwerk. Auch das Scrypted Network bereitet sich darauf vor, autonome KI-Agenten bereitzustellen, die bei Bedarf dynamisch Compute-Ressourcen beschaffen, was darauf hinweist, dass die verteilte GPU-Infrastruktur über experimentelle Anwendungsfälle hinaus getestet wird.

Das Render Network plant, bis zu 1.000 Unternehmens-GPUs aufzunehmen, darunter Nvidia H100- und H200-Modelle, AMD MI300-Systeme, Intel Data Center Max GPUs und Groq LPUs. Diese Ressourcen werden von unabhängigen Knotenbetreibern weltweit betrieben, die eine tokenbasierte Vergütung erhalten, die an die Auftragsabwicklung und Verfügbarkeit geknüpft ist, und erweitern das Compute-Angebot durch dezentrale Teilnahme.

Render Network selbst ist ein dezentralisierter GPU-Rendering-Marktplatz, der Ersteller und Entwickler mit ungenutzten Computerressourcen verbindet. Gegründet von Jules Urbach und im Jahr 2020 öffentlich gestartet, konzentrierte sich das Netzwerk ursprünglich auf 3D-Rendering und visuelle Effekte, unterstützt aber zunehmend maschinelles Lernen und generative KI-Arbeitslasten.

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Das Netzwerk operiert mit seinem nativen Utility-Token RENDER, das Zahlungen für Compute-Dienste erleichtert, Knotenbetreiber belohnt und die Teilnahme an der Governance ermöglicht. Marktdaten zeigen, dass RENDER an diesem Wochenende bei etwa 1,55 $ gehandelt wird, mit einer Marktkapitalisierung von etwa 806 Millionen $. Der Token verzeichnete einen moderaten Gewinn von 1,35 % am letzten Tag, bleibt aber etwa 3,35 % über sieben Tage und rund 29 % im letzten Monat im Minus, was die breitere Volatilität bei KI-Token widerspiegelt.

Statistiken zeigen, dass während KI-fokussierte Token heute etwas Luft holen, der Blick in die Ferne ein weitaus weniger schmeichelhaftes Bild zeichnet, da der Großteil des Sektors immer noch durch schwache Marktleistungen stolpert. RENDER passt gut in dieses Muster. Seit seinem Allzeithoch von 13,53 $ am 17. März 2024 hat der Token mehr als 88 % seines Wertes verloren.

FAQ 🧠

• Was ist Dispersed?
  Dispersed ist eine verteilte GPU-Computing-Plattform, die von der Render Network Foundation zur Unterstützung von KI- und allgemeinen Arbeitslasten gestartet wurde.
• Wer hat den Start von Dispersed genehmigt?
  Die Plattform wurde durch die Render Network-Governance-Vorschläge RNP-019 und RNP-021 genehmigt.
• Was ist das Render Network?
  Das Render Network ist ein dezentralisierter GPU-Marktplatz, der Ersteller und Entwickler mit ungenutzten Computerressourcen verbindet.
• Wofür wird der RENDER-Token verwendet?
  RENDER wird für Zahlungen, Betreiberanreize und Governance-Teilnahme innerhalb des Netzwerks verwendet.