Fly.io的GPU押注：一场失败的实验？

Fly.io尝试在其公共云中集成GPU，为用户提供AI/ML推理能力。然而，这个项目最终并未取得成功。文章总结了几个关键原因：首先，开发人员对LLM API的需求远大于对GPU的需求；其次，Nvidia的驱动程序支持限制了GPU的灵活性和成本效益；最后，安全考量和硬件成本也增加了项目的复杂性和难度。尽管项目失败，Fly.io仍然从中学到了宝贵的经验，并强调了在进行大规模投资前进行充分市场调研的重要性。