㈠ 十次方算力租賃平台降低企業算力成本是怎麼回事
據我了解到，十次方算力平台本身就是做伺服器租用銷售出身的，有大量的伺服器等算力硬體資源。企業如果有自己的算力軟體，就可以在十次方的算力平台上，採用軟硬合作的算力輸出方式，這樣就可以避免購買硬體設備的費用。
㈡ FIL幣：分布式存儲伺服器投入收益預估情況
288T存儲伺服器最少可以挖5年，1913.24*5=9566.25枚，隨著時間推移礦工增加，產量會逐步變低，我們就按4783.1枚計算，然後上面說的質押，當你不挖的是你這個幣是可以退回的，總共是5877.5枚，5年後如果幣價為2000元1枚，那麼你的收益為2000*5877.5=1175.5萬
五、576T分布式存儲伺服器投入收益預估情況
現階段星際聯盟一台576T實體伺服器總投入成本為:
576T有效算力為384T，目前1T算力所需質押幣和GAS費加起來約為5.7枚，所以576T實體伺服器所需質押幣+GAS約為5.7*384=2188.8枚FIL。
按照現在FIL幣500元一枚計算，需要2188.8*500=109.44萬購買FIL，用於質押+GAS（質押幣不挖了到期返還，GAS用於消耗）；再加上存儲伺服器費用62.8萬，那麼一台576T分布式存儲伺服器總投入成本為109.44+62.8=172.24萬。
收益預估（此次計算為保守估值，以實際收益為准）：
若576T礦機封裝滿，一個月總收益：384T*0.0346*0.8（扣除了20%運維費）*30天=318.8736*12個月=3826.49枚FIL，3826.49*500（幣價）=191.32萬
576T存儲伺服器最少可以挖5年，3826.49*5=19132.45枚，隨著時間推移礦工增加，產量會逐步變低，我們就按9566.23枚計算，然後上面說的質押，當你不挖的是你這個幣是可以退回的，總共是11755.03枚，5年後如果幣價為2000元1枚，那麼你的收益為2000*11755.03=2351萬
六、672T分布式存儲伺服器投入收益預估情況
現階段星際聯盟一台672T實體伺服器總投入成本為:
672T有效算力為448T，目前1T算力所需質押幣和GAS費加起來約為5.7枚，所以576T實體伺服器所需質押幣+GAS約為5.7*448=2553.6枚FIL。
按照現在FIL幣500元一枚計算，需要2553.6*500=127.68萬購買FIL，用於質押+GAS（質押幣不挖了到期返還，GAS用於消耗）；再加上存儲伺服器費用75萬，那麼一台672T分布式存儲伺服器總投入成本為127.68+75=202.68萬。
收益預估（此次計算為保守估值，以實際收益為准）：
若672T礦機封裝滿，一個月總收益：448T*0.0346*0.8（扣除了20%運維費）*30天=372.0192*12個月=4464.23枚FIL，4464.32*500（幣價）=223.22萬
672T存儲伺服器最少可以挖5年，4464.32*5=22321.6枚，隨著時間推移礦工增加，產量會逐步變低，我們就按11160.8枚計算，然後上面說的質押，當你不挖的是你這個幣是可以退回的，總共是13714.4枚，5年後如果幣價為2000元1枚，那麼你的收益為2000*13714.4=2742.88萬
以上就是星際聯盟各種型號分布式存儲伺服器，按照目前的幣價計算它的投入成本和保守收益預估情況 ，看好FIL未來的朋友可以根據自身情況選擇對應的分布式存儲伺服器做布局。
FIL幣是網路存儲板塊第一枚數字貨幣，具有很大的發展潛力。
FIL幣是網路分布式存儲協議IPFS在web3.0時代發行的激勵代幣，是網路存儲板塊數字貨幣的第一枚。
Filecoin項目具有很高的前瞻性，並通過了美國證監會ICEC的監管。基於此，它可以在全球引起如此大的關注、討論和參與。比如紅杉資本，文克萊沃斯兄弟基金，YC，斯坦福大學等等也都參與其中，還有三個幣圈資本，可見Filecoin是資本非常看好的項目。越早開采越能獲得更多的利潤。目前，早期礦工已經實現了回報利潤。
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㈢ 十次方算力租賃平台的成本是怎樣的，能舉個例子嗎
以廣州某動畫影視創作公司舉例
所屬行業：渲染設計
方案要求：100台高端伺服器組成渲染(2*CPU+2*2080Ti )
項目時段：12個月
新機價格：500W
十次方算力租賃平台價格：500元/台月(無卡租賃)
增值服務：伺服器集群搭建、顯卡回收
節省成本：240w(購買成本)+100w(顯卡回收)=340w ，省68%
希望能夠幫到你。
㈣ 程序的算力消耗
消耗驚人。人們慨嘆人工智慧的強大，而其背後巨大的付出卻鮮為人知——數千台伺服器、上千塊CPU、高性能顯卡以及對弈一場棋所消耗的驚人電量。
演算法、數據和算力被視為推動人工智慧發展的三大要素，其中算力更是被形容為支撐人工智慧走向應用的「發動機」。人工智慧研究組織OpenAI最近指出，「高級人工智慧所需的計算能力每三個半月就會翻一番」。相比雲計算和大數據等應用，人工智慧對計算力的需求幾乎無止境。