@isnit0: 我的妹夫在家里经营自己的数据中心/GPU农场。目前每月利润约3000美元。30%由太阳能供电。……
摘要
一条推文描述了一位妹夫在家里运营数据中心/GPU农场,每月利润约3000美元,30%靠太阳能供电,目标是通过电池达到60%,并将算力用于机器学习/渲染工作负载。
我的妹夫在家里经营自己的数据中心/GPU农场。
目前每月利润约3000美元。30%由太阳能供电。目标是在今年夏天结束时达到60%,这将大幅提高利润(主要通过增加电池,而非面板),然后会购买更多GPU。
他通过某个第三方服务出售算力,该服务会抽取一部分。显然有很多机器学习/渲染的工作负载。
你完全可以自己搞!
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/17 05:29
我姐夫在家里自己运营着一个数据中心/GPU农场。
目前每月给他带来大约3000美元的利润。其中30%靠太阳能供电。目标是今年夏天结束前达到60%,这将大幅提高利润(主要靠增加电池,而非太阳能板),然后他会再购买更多GPU。
他通过某个第三方服务出售算力,该服务会抽取一部分费用。听说很多是机器学习和渲染类的计算任务。
你完全可以自己动手干!
相似文章
@rohanpaul_ai: 有人辞去了数据中心的工作,租了一个空仓库,里面放满了成排的服务器。向客户收费…
一位前数据中心员工创业,使用vLLM在专用服务器上为客户提供私有隔离的AI模型部署,每月收费4-6千美元。
我的4.8万美元GPU服务器值吗?
一位前FAANG工程师讲述了为独立AI研究构建一台配备六张RTX 6000 Ada显卡、价值4.8万美元的GPU服务器的经历,详细介绍了构建过程、电源限制以及与云GPU租用的成本对比。
你可以在家里建个数据中心——但真正买单的是谁?
Nvidia 正在支持 Span 的一项计划,部署住宅微型数据中心,利用闲置的家庭电力运行分布式 AI 工作负载。该方案旨在通过将 GPU 节点部署在住宅附近来规避电网限制,尽管其在实际部署中仍缺乏充分验证。
@gippp69: 这位用户看到一张430美元的AI账单,于是干脆在桌下自己搭了个AI实验室 RTX 5090 + RTX 4090, 56GB VRAM, 128GB RAM, …
一位用户在桌下搭建了一个私人AI实验室,使用RTX 5090和RTX 4090显卡,运行Qwen、DeepSeek、Llama等本地开源模型,以避免API费用。
@barrowjoseph: https://x.com/barrowjoseph/status/2056417511826989310
一位研究生分享了他们使用单个美国墙壁插座运行4块3090 Ti显卡搭建多GPU工作站的经验,详细介绍了限制、功耗挑战以及组件选择。