Diepgaande Uitleg
1. Triangulum Integratie (2e helft 2025)
Overzicht:
Deze fase richt zich op het mogelijk maken van samenwerking met belangrijke machine learning frameworks. Met een Community Connector Library wordt het eenvoudiger om tools zoals PyTorch en HuggingFace te koppelen, zodat AI-taken soepel kunnen draaien op het gedecentraliseerde netwerk van Nosana (Roadmap).
Wat betekent dit:
Dit is positief voor NOS, omdat directe compatibiliteit met veelgebruikte tools ontwikkelaars kan aantrekken die overstappen van gecentraliseerde cloudproviders. Het succes hangt echter af van hoe makkelijk het is om te implementeren en hoe de prestaties zich verhouden tot concurrenten zoals Golem.
2. Whirlpool Uitbreiding (1e helft 2026)
Overzicht:
Nosana wil de hardware-ondersteuning uitbreiden van alleen NVIDIA GPU’s naar ook AMD, Intel en Apple Silicon apparaten. Dit moet zorgen voor een grotere diversiteit in aanbod en het netwerk positioneren als het “grootste gedecentraliseerde rekenplatform” (Roadmap).
Wat betekent dit:
Dit is neutraal tot positief, omdat bredere hardware-ondersteuning de capaciteit en toegankelijkheid van het netwerk kan vergroten. Technische uitdagingen zijn onder andere het optimaliseren van prestaties op verschillende systemen, wat mogelijk tot vertragingen kan leiden.
Overzicht:
Deze fase richt zich op zakelijke gebruikers en introduceert betaalmogelijkheden in fiatgeld, facturatiesystemen en tools voor samenwerking binnen teams. Het doel is om grotere organisaties aan te trekken die behoefte hebben aan een infrastructuur die voldoet aan regelgeving (Roadmap).
Wat betekent dit:
Dit is voorzichtig positief, omdat adoptie door bedrijven de vraag kan stabiliseren. Het succes hangt echter af van duidelijke regelgeving en de concurrentie met enterprise-diensten van grote spelers zoals AWS en GCP, wat een flinke uitdaging is voor gedecentraliseerde netwerken.
Conclusie
De roadmap van Nosana legt de focus op technische groei tussen 2025 en 2026, gevolgd door commerciële ontwikkeling. Hierbij wordt geprobeerd om zowel de behoeften van AI-ontwikkelaars als de schaalbaarheid voor bedrijven in balans te brengen. Hoewel de integratie van machine learning tools op korte termijn het gebruik kan stimuleren, hangt het langetermijnsucces af van het oplossen van hardwarefragmentatie en het overwinnen van obstakels bij zakelijke adoptie. Zal Whirlpool’s ondersteuning voor meerdere GPU’s de prijs en betrouwbaarheid van gecentraliseerde concurrenten kunnen overtreffen?