Evan Conrad von SF Compute präsentiert eine Perspektive auf die Zukunft der KI-Infrastruktur jenseits zentralisierter Rechenzentren. Das Kernthema ist die Programmierbarkeit und Automatisierung von Compute-Ressourcen – wie GPUs in Echtzeit gehandelt, allokiert und abgerechnet werden könnten wie digitale Waren. Dies adressiert ein zentrales Engpass-Problem der KI-Industrie: die begrenzten und teuren GPU-Kapazitäten. Die Vision könnte erhebliche Auswirkungen auf die wirtschaftliche Struktur der KI-Ökosysteme haben – von der Ressourcen-Verfügbarkeit bis zur Kosten-Effizienz für Entwickler und Unternehmen.
