非常興奮能夠與 @USDai_Official 合作。 我們提出了一個論點，認為信用提供者需要真正的 GPU 分析 - 應用信任但要驗證的原則。 今天，這個合作夥伴關係已經啟動，並且得到了 @Aravolta 技術的全力支持。 感謝 @USDai_official 團隊。如果你正在尋找 GPU 的融資，這些人就是你要聯繫的對象。我們將在背後運作，為行業提供驗證和信任的動力。

目前正在進行一場關於GPU實際使用壽命的辯論。 CoreWeave模型約為6年的經濟有效壽命 Nebius則表示接近4年 Google工程師報告在重型數據中心工作負載下為1-3年 而Michael Burry則認為整個市場在第6年到來之前就會崩潰。 對我來說，問題在於他們使用的是平均值——這掩蓋了真實數據和實際使用情況。 GPU的老化不是因為時間，而是因為行為。 這意味著兩個相同的B300可以有完全不同的經濟壽命： 結果：一個艦隊的有效折舊曲線在不同的最終客戶之間變化了30-45%，即使這些GPU是相同的型號。換句話說，某些客戶的工作負載使他們的硬體價值幾乎以兩倍的速度下降。 而這正是貸款人、投資者和運營商被蒙在鼓裡的地方： - 錯誤定價的殘值假設 - 過度或不足擔保的交易 - 在中途破裂的貸款條款 - 突然無法計算的投資組合 遙測是新的承保方式。