Victor VL

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We cut our token volume in half. On purpose. chutes.ai/news/from-volu… Here's what happened next: Revenue per token climbed 37.7%. Revenue per GPU jumped 44.9%. Organic pay-as-you-go revenue grew 20% in 10 days. The counterintuitive part? Total revenue only dropped 24.5%, while volume fell 45%. That gap is the entire story. We'd been serving enormous token volume that looked great on a dashboard but was actively costing us money. Sponsored free tiers, subscription abuse schemes, underwater private deployments, zero-revenue quotas. So we changed that and refocused. Fewer tokens. Fewer GPUs. Every remaining unit of compute earning significantly more. The fleet is smaller and more productive. The revenue base is organic and diversified. The flywheel is turning. Full breakdown of what we cut, what it cost us, and where the numbers stand now ↓ chutes.ai/news/from-volu…

Il se passe un truc intéressant sur $TAO en ce moment +113% sur 30 jours Comme souvent, une partie de cette hausse c'est le marché crypto: quand l'IA revient dans les discussions, TAO score mécaniquement. Et quand il prend de la valeur, ça crée du FOMO En ce moment en crypto on a tendance à voir #bitcoin et le reste corréler à la macro. Ça s'auto-entretient et ça plaît de voir une ou deux valeurs qui « sortent du lot » et de cette mécanique « trump fait le marché », même momentanément Mais cette fois, il y a un truc qui me plaît un peu plus derrière: Le subnet Templar (SN3) vient de réussir quelque chose d'historique : entraîner un modèle LLM de 72 milliards de paramètres de façon entièrement décentralisée 70 nodes indépendants, aucun data center, que des données publiques. Le modèle s'appelle Covenant-72B et il score « 67.1 sur MMLU » , ce qui est comparable aux meilleurs modèles de 2024 Ok, c'est pas GPT-4o. C'est pas Claude non plus. Mais… ici c'est pas le sujet. Le sujet c'est que pour la première fois, un modèle de cette taille a été entraîné de façon transparente et vérifiable. On sait exactement comment il a été conçu Pas de boîte noire. Pas d'influence cachée politique, idéologique ou commerciale. Les biais potentiels des grands modèles sont un vrai sujet et l'agnosticité dans l'entraînement est un enjeu d'avenir Jensen Huang (CEO Nvidia) l'a dit lui-même lors de GTC 2026 : les modèles ouverts et décentralisés vont coexister avec les propriétaires Chamath (big capital risk investor) l'a mis en avant dans « All-In » comme exemple concret d'IA décentralisée qui sort enfin de la théorie 🔗 reddit.com/r/bittensor_/c… Le subnet (SN3) prend 194% en 7 jours… et mécaniquement : quand un subnet prend de la valeur, ça pousse aussi le $TAO à la hausse Tout ça, quelques mois après que son premier halving est passé (10,5 millions de supply, la moitié des 21M au total, avec une supply fixe). Mécaniquement, ça réduit l'émission et ça compresse l'offre Est-ce que ça justifie +113% ? Je ne sais pas. Est-ce une hausse durable ? Ca aussi c'est une autre question 🤣. Mais pour une fois il y a de la substance.

🚨 INTEL ET TARGON #SN4 (SUBNET $TAO) PUBLIENT UNE INFRASTRUCTURE DE COMPUTE IA DÉCENTRALISÉE Intel et Manifold Labs (Targon) présentent un système pour faire tourner des modèles IA sur des machines externes sans exposer les données. • Utilisation de machines virtuelles entièrement chiffrées • Les données restent protégées du début à la fin, même pendant le calcul • Technologie basée sur Intel TDX et le confidential computing de NVIDIA Le réseau fonctionne de manière décentralisée : • Des acteurs mettent à disposition leur puissance de calcul • Le réseau vérifie en continu que les machines sont sécurisées • Les tâches sont réparties automatiquement entre les machines Objectif : proposer une alternative aux clouds classiques, avec un accès plus ouvert et sécurisé au compute IA.

Advancing confidential computing for a more secure AI future. Together with @manifoldlabs, we’re exploring how Intel TDX and Intel Trust Authority help enable confidential workloads across decentralized infrastructure, including @TargonCompute's Targon Cloud platform—protecting data at rest, in transit, and in use.

@tseutseutao @nvidia @tplr_ai En plus t'as vu ce qu'a dit Gyles sur le groupe TG sur lequel on est tous les 2, apparement le gars de Tensora lui avait déjà shill Bittensor il est bien au courant que ça existe

On the @theallinpod this week, @chamath asked @nvidia CEO Jensen Huang about decentralized AI training, calling our Covenant-72B run "a pretty crazy technical accomplishment." One correction: it's 72 billion parameters, not four. Trained permissionlessly across 70+ contributors on commodity internet. The largest model ever pre-trained on fully decentralized infrastructure. Jensen's answer is worth hearing too.