Au troisième trimestre 2025, la plateforme de cloud computing décentralisée Akash entre dans une phase d'ajustement grâce à la reprise des charges de travail à court terme et à une mise à niveau majeure du réseau. Les revenus des frais de réseau atteignent 715 000 AKT (environ 860 000 dollars), enregistrant une hausse de 11 % et 4 % par rapport au trimestre précédent, mais cela est principalement dû aux améliorations progressives des outils de facturation et d'exploitation. Le nouveau volume de locations a rebondi de 42 % pour atteindre 27 000, mais la majorité concerne des charges de travail de raisonnement à court terme, qui ne se sont pas traduites par des locations actives à long terme.
La demande de GPU a légèrement diminué de 1% pour atteindre 367 unités, mais le taux d'utilisation reste supérieur à 50%. Cela est interprété comme le résultat d'une augmentation des expérimentations des développeurs après le lancement de Starcluster et de l'élargissement du soutien aux derniers modèles de pointe. D'autre part, l'offre a diminué dans tous les domaines du CPU, de la mémoire et du stockage en raison du retrait de plusieurs petits fournisseurs du réseau, le nombre de fournisseurs actifs passant de 70 au trimestre précédent à 63, marquant ainsi une première baisse.
Sur le plan technique, grâce à la mise à niveau vers le mainnet 14, le réseau a été migré vers Cosmos SDK v0.53, et des API de paiement par carte de crédit et des fonctionnalités d'authentification JWT ont été introduites, abaissant ainsi le seuil d'entrée pour les entreprises non natives. Les améliorations de convivialité pour les utilisateurs et les développeurs, telles que les API, la console et les fonctionnalités d'hébergement automatique, ont également été considérablement améliorées. En outre, en intégrant des modèles d'IA majeurs tels que GPT-OSS-120B, Qwen3-Next-80B-A3B, DeepSeek-V3.1, sa base en tant que backend d'IA décentralisée a également été renforcée.
Les clusters d'étoiles sont une infrastructure GPU propriétaire nouvellement introduite par Akash, visant à acquérir 7200 GPU NVIDIA GB200 via des “Starbonds” d'un montant pouvant atteindre 75 millions de dollars. Ce matériel sera géré par des opérateurs de centres de données d'entreprise vérifiés (Nodekeepers), et devrait devenir une stratégie clé pour répondre aux demandes d'IA à grande échelle à l'avenir. Ces initiatives renforcent la position d'Akash en tant qu'alternative “cloud AWS” sur le marché du calcul AI décentralisé.
Selon l'étude de Mesari, Akash est évalué de manière relativement élevée en tant qu'infrastructure AI décentralisée et protocole d'infrastructure axé sur les données, dont le potentiel à long terme est prometteur. Cependant, des problèmes tels que la complexité, le coût de l'infrastructure et le taux de fidélisation des fournisseurs ont été signalés comme des défis nécessitant une réponse active.
Akash a annoncé qu'il lancera le produit AkashML à partir du quatrième trimestre et introduira progressivement des GPU de constellation. Il est très attendu de savoir si cela pourra évoluer en une infrastructure AI d'entreprise complète. La question de savoir si la structure de charge de travail axée sur l'inférence à court terme pourra se stabiliser en une base de profit à long terme, ainsi que la capacité à mettre en place des mesures d'incitation pour empêcher la fuite de petits fournisseurs, demeure un sujet important.
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Podcast Ép.298 - Akash, la demande de GPU reste soutenue… mais que signifie le retrait des petits fournisseurs ?
Au troisième trimestre 2025, la plateforme de cloud computing décentralisée Akash entre dans une phase d'ajustement grâce à la reprise des charges de travail à court terme et à une mise à niveau majeure du réseau. Les revenus des frais de réseau atteignent 715 000 AKT (environ 860 000 dollars), enregistrant une hausse de 11 % et 4 % par rapport au trimestre précédent, mais cela est principalement dû aux améliorations progressives des outils de facturation et d'exploitation. Le nouveau volume de locations a rebondi de 42 % pour atteindre 27 000, mais la majorité concerne des charges de travail de raisonnement à court terme, qui ne se sont pas traduites par des locations actives à long terme.
La demande de GPU a légèrement diminué de 1% pour atteindre 367 unités, mais le taux d'utilisation reste supérieur à 50%. Cela est interprété comme le résultat d'une augmentation des expérimentations des développeurs après le lancement de Starcluster et de l'élargissement du soutien aux derniers modèles de pointe. D'autre part, l'offre a diminué dans tous les domaines du CPU, de la mémoire et du stockage en raison du retrait de plusieurs petits fournisseurs du réseau, le nombre de fournisseurs actifs passant de 70 au trimestre précédent à 63, marquant ainsi une première baisse.
Sur le plan technique, grâce à la mise à niveau vers le mainnet 14, le réseau a été migré vers Cosmos SDK v0.53, et des API de paiement par carte de crédit et des fonctionnalités d'authentification JWT ont été introduites, abaissant ainsi le seuil d'entrée pour les entreprises non natives. Les améliorations de convivialité pour les utilisateurs et les développeurs, telles que les API, la console et les fonctionnalités d'hébergement automatique, ont également été considérablement améliorées. En outre, en intégrant des modèles d'IA majeurs tels que GPT-OSS-120B, Qwen3-Next-80B-A3B, DeepSeek-V3.1, sa base en tant que backend d'IA décentralisée a également été renforcée.
Les clusters d'étoiles sont une infrastructure GPU propriétaire nouvellement introduite par Akash, visant à acquérir 7200 GPU NVIDIA GB200 via des “Starbonds” d'un montant pouvant atteindre 75 millions de dollars. Ce matériel sera géré par des opérateurs de centres de données d'entreprise vérifiés (Nodekeepers), et devrait devenir une stratégie clé pour répondre aux demandes d'IA à grande échelle à l'avenir. Ces initiatives renforcent la position d'Akash en tant qu'alternative “cloud AWS” sur le marché du calcul AI décentralisé.
Selon l'étude de Mesari, Akash est évalué de manière relativement élevée en tant qu'infrastructure AI décentralisée et protocole d'infrastructure axé sur les données, dont le potentiel à long terme est prometteur. Cependant, des problèmes tels que la complexité, le coût de l'infrastructure et le taux de fidélisation des fournisseurs ont été signalés comme des défis nécessitant une réponse active.
Akash a annoncé qu'il lancera le produit AkashML à partir du quatrième trimestre et introduira progressivement des GPU de constellation. Il est très attendu de savoir si cela pourra évoluer en une infrastructure AI d'entreprise complète. La question de savoir si la structure de charge de travail axée sur l'inférence à court terme pourra se stabiliser en une base de profit à long terme, ainsi que la capacité à mettre en place des mesures d'incitation pour empêcher la fuite de petits fournisseurs, demeure un sujet important.