Fly.ios GPU-Einsatz: Ein Nachbericht

Fly.io versuchte, GPUs in seine Public Cloud zu integrieren, um Nutzern KI/ML-Inferenzfunktionen zu bieten. Das Projekt scheiterte jedoch letztendlich. Mehrere Hauptgründe werden genannt: die überwältigende Präferenz der Entwickler für LLM-APIs gegenüber GPUs, Einschränkungen der Nvidia-Treiberunterstützung, die sich negativ auf die Wirtschaftlichkeit und Flexibilität auswirken, und erhebliche Sicherheits- und Hardwarekostenbedenken. Trotz des Scheiterns hat Fly.io wertvolle Lehren gezogen und die Bedeutung gründlicher Marktforschung vor großen Investitionen betont.