核心要点
- Aethir是首个在多个地区以生产规模部署NVIDIA B300 GPU的去中心化GPU云，现已可用于企业AI训练
- Aethir正与多个企业合作伙伴就长期GPU基础设施部署进行深入洽谈，预计将于2026年内陆续发布更多公告
- KAUST、JobTalk和GAIB等机构已在利用Aethir的网络处理高级AI工作负载
- Aethir正在引入托管Kubernetes层，以支持企业AI部署
为下一代AI工作负载扩展基础设施
Aethir的去中心化企业GPU云持续扩大其全球计算网络，以满足大规模AI工作负载快速增长的需求。
作为企业基础设施路线图的一部分，Aethir正在引入NVIDIA B300 GPU集群，旨在支持高级AI训练、多模态模型以及新兴AI代理工作负载。
Aethir是首个在多个地区部署B300 GPU的去中心化AI基础设施网络，让各机构能够获得可支持最苛刻AI工作负载的下一代GPU算力——现已上线，跨多个地区规模化提供，定价极具竞争力。
Aethir的去中心化基础设施实现了通过全球云主机网络进行分布式GPU部署，帮助各机构在无需依赖单一中心化数据中心的情况下获取可扩展的计算资源。凭借支持各类AI工作负载的全球高性能GPU计算容器集群，Aethir持续扩展基础设施，以满足全球AI开发者和企业日益增长的计算需求。
支持企业AI增长的下一阶段
随着各机构将机器学习、生成式AI和高级分析融入其运营，AI算力需求持续加速增长。AI协驾、推荐系统、机器人技术、多模态模型训练以及大规模仿真等应用，需要大量GPU资源来支持日趋复杂的模型。
为应对这些需求，Aethir正在以下一代GPU集群扩展其基础设施路线图，其中包括专为大规模AI训练工作负载设计的B300部署。
Aethir目前正就AI训练和高级研究工作负载的长期GPU基础设施部署，与多个企业合作伙伴进行深入洽谈。这些接触反映出对专属AI训练基础设施的需求日益增长，已远超推理工作负载的范畴。有关企业部署的更多公告预计将于2026年内陆续发布。
B300 GPU集群的全球可用性
Aethir的B300 GPU集群正在不断扩大部署范围，覆盖美国、加拿大、英国、法国、挪威、韩国、日本、泰国和马来西亚等多个全球地区。
这些部署使各机构能够在靠近其运营区域的地方访问高性能AI算力，同时享受灵活的集群配置和可扩展的基础设施。
Aethir还正在美国准备额外的B300基础设施部署，以支持大规模企业AI训练工作负载，为企业合作伙伴提供随时可用的算力，定价具有竞争力，并提供由企业SLA支撑的完整参考架构。
这些集群支持多种配置，使企业和AI开发者能够部署从研究实验到大规模模型训练环境的各类工作负载。
在Aethir上构建的企业及研究机构
越来越多的企业、研究机构和AI原生组织正在利用Aethir的去中心化GPU基础设施来支持高要求的AI工作负载。
目前在Aethir上部署工作负载的机构包括：
JobTalk AI
JobTalk Inc.是一个智能AI招聘平台，通过智能语音代理为人才服务公司和内部招聘团队自动化候选人电话筛选、面试安排和跟进工作。该平台直接与ATS集成，全天候通过语音、短信和电子邮件执行结构化外联和筛选，并提供带评分的摘要、转录记录和情感分析，让招聘人员专注于锁定顶尖人才，而非重复性的电话工作。
GAIB
GAIB已在Aethir网络上部署了基于H200的代币化算力基础设施，以支持大规模开源模型工作负载。该项目致力于通过将企业级GPU及其相关未来现金流代币化为可产生收益的链上资产AID（AI dollar），为AI基础设施构建经济层。用户通过质押AID获得sAID（质押AID）来赚取真实AI收益，sAID由美国国库券及真实AI基础设施融资交易组成的多元化投资组合支撑（TVL峰值：超$2亿），实现了AI基础设施投资的广泛参与。GAIB获得了Hack VC、Faction、Amber Group和Antalpha的支持。
KAUST（阿卜杜拉国王科技大学）
KAUST正在Aethir上利用NVIDIA H200 GPU以极具竞争力的价格开展短期研究项目。作为中东资金最为充裕的研究型大学之一，KAUST于2024年启动了专注于生成式AI的卓越中心，助力沙特阿拉伯在“2030愿景”框架下成为快速崛起的AI研究中心。
这些部署充分展示了Aethir网络上工作负载的多样性——涵盖学术研究、前沿AI模型开发以及AI基础设施的新兴经济模式。
面向企业AI工作负载的托管Kubernetes
除扩展GPU基础设施外，Aethir还推出了专为企业AI工作负载设计的托管Kubernetes层。
该层构建于Aethir裸金属GPU基础设施之上，允许客户使用熟悉的容器化工作流来管理计算资源。
托管Kubernetes环境为部署大规模AI系统的机构提供多项能力，包括：
- 容器化AI工作负载
- 跨团队多租户资源共享
- GPU分区与编排
- 分布式训练管道的简化部署
这一托管选项提升了企业、高校、研究机构和初创公司在运行GPU密集型工作负载时的效率和运营灵活性。
为AI的未来构建基础设施
随着全球AI算力需求持续增长，可扩展的GPU基础设施正成为创新的关键基础。通过持续扩展去中心化GPU云，Aethir致力于为AI开发者、企业和研究机构提供大规模训练、部署和运营高级AI系统所需的基础设施。
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