Detta är ett farligt diagram att ta för vad det är. Det finns två viktiga överväganden som inte verkar tas upp i denna grafik 1. Erbjudandedata för dessa GPU:er speglar inte den verkliga transaktionen genom kostnader. Nästan alla kunder/hyresgäster får någon form av rabatt på det angivna priset av olika anledningar. 2. Det finns en risk i att aggregera erbjudanden över hyperskalare, neomoln, etc eftersom H100, B200 osv. jämförelser inte är äpplen mot äpplen. Till exempel kan hyperskalare i teorin ta mycket mer betalt tack vare sina mjukvarulager, Kubernetes, etc. Vi @OrnnExchange tillgång till en bättre datamängd som visar hur prissättningen på on-demand-chip har förändrats jämfört med tiden, vilket speglar marknadens utbud och efterfrågan. Vi kommer snart att publicera kompletterande forskning.

Jag har insett att bygga en börs är som att bygga en väg. Du bygger infrastrukturen som gör att bilar (handlare) kan köra (handla) till en ny destination (en ny produkt, instrument, etc). Så vad gör en väg "misslyckad"? > Vägen skulle kunna byggas med billiga material (strukturella marknadsdesignsfrågor) > kan vara farligt att köra på (brist på KYC/AML, regulatorisk klarering) > kan ha för många avgifter (hög bensin / avgifter) > eller kan helt enkelt bara leda till en destination som folk inte är intresserade av att köra till (brist på intresse för produkten) På @OrnnExchange bygger vi en väg som är särskilt utformad för de institutioner som står inför de mest kritiska riskerna med beräkningsprissättning – som AI-labb som köper kapacitet och datacenter som säljer den. Vägen är inte bara säker, trygg och kostnadseffektiv, den leder också till en destination som verkligen betyder något i dagens AI-infrastruktur. Det här är inte vilken väg som helst; Det är motorvägen där vem som helst med beräkningsrisk kan köra (handla) med självförtroende.