ხელოვნური ინტელექტის განვითარება არ ნელდება. ყოველწლიურად ასობით მილიარდი დოლარი იხარჯება მონაცემთა ცენტრებსა და GPU-ებში, რის გამოც გამოთვლითი სიმძლავრე (compute) AI პროდუქტების შემქმნელებისთვის ყველაზე დიდ ხარჯად იქცა. მიუხედავად ამ მასშტაბური ინვესტიციებისა, დღემდე არ არსებობს გამოთვლითი სიმძლავრის ფასის განსაზღვრის მარტივი მექანიზმი, რაც კომპანიებს ფასების ცვლილებასთან დაკავშირებული რისკების დაზღვევის საშუალებას მისცემდა.
სტარტაპმა Silicon Data-მ 30 მილიონი დოლარის ოდენობის Series A რაუნდი დახურა, რათა ეს პრობლემა გადაჭრას. კომპანიის მიზანია, გახდეს GPU-ს გაქირავების ფასების საორიენტაციო წყარო და შექმნას ინდექსი, რომელსაც Wall Street-ის ფიუჩერსული კონტრაქტები დაეყრდნობა. მარეგულირებლის თანხმობის შემთხვევაში, Silicon Data გეგმავს გამოთვლითი სიმძლავრეების ფიუჩერსებით ვაჭრობა CME-ზე 5 ოქტომბრიდან დაიწყოს.
TechCrunch-ის პოდკასტ Equity-ს ამ ეპიზოდში, Silicon Data-ს კვლევების ხელმძღვანელი სტივ ჰო საუბრობს AI ინდუსტრიის მდგომარეობაზე და იმაზე, თუ რატომ მიუთითებს მონაცემები სრულიად განსხვავებულ რეალობაზე, ვიდრე ეს პესიმისტურ სათაურებშია აღწერილი ჩიპების გაუფასურებისა და მონაცემთა ცენტრების შეფერხების შესახებ.
წყარო: techcrunch.com
