White paper
Documento tecnico originale che descrive visione, architettura e regole operative di X-gpu nextG.
Versione di prototipazione: alcune componenti descritte sono progettuali e non ancora implementate.
1. Visione
X-gpu nextG nasce per rendere utilizzabile la capacità di calcolo già esistente ma sottoutilizzata: workstation professionali, GPU individuali e capacità residua di data center regionali.
L’obiettivo è un livello di orchestrazione neutro, misurabile e verificabile, in cui ogni unità di lavoro sia descritta, assegnata, eseguita e rendicontata con criteri tecnici.
2. Problema del calcolo centralizzato
La domanda di calcolo per l’intelligenza artificiale cresce più rapidamente della capacità concentrata in poche regioni cloud.
Ne derivano code di accesso, rigidità contrattuale, dipendenza da pochi fornitori e un utilizzo inefficiente dell’hardware distribuito già installato nel mondo.
3. Marketplace di calcolo distribuito
Il marketplace mette in relazione chi offre capacità e chi la richiede attraverso descrizioni tecniche standardizzate: tipo di workload, memoria richiesta, durata attesa, priorità e area geografica.
Ogni attività ha uno stato osservabile e un registro di esecuzione consultabile da entrambe le parti.
4. Architettura tecnica
L’architettura è modulare: interfaccia applicativa, livello di orchestrazione, registro dei nodi, motore di matching, sistema di misurazione e livello di rendicontazione.
I moduli comunicano tramite contratti dati espliciti, così che l’integrazione di esecutori reali o di provider esterni non richieda riscrivere l’applicazione.
5. Tipologie di utenti
Fornitori individuali: possiedono una o poche GPU e mettono a disposizione finestre di disponibilità.
Operatori di data center: gestiscono capacità continuativa e classi hardware elevate.
Sviluppatori e aziende: pubblicano workload e consumano capacità.
Amministratori: governano parametri, policy e controlli della piattaforma.
6. Modello di matching
Il matching valuta compatibilità hardware, classe del nodo, affidabilità storica, latenza regionale e finestra di disponibilità dichiarata.
A parità di compatibilità, la priorità tiene conto di uptime, qualità delle esecuzioni precedenti e rispetto delle policy operative.
7. Classificazione dei nodi S/A/B
Ogni nodo riceve una classe a seguito di un benchmark ripetibile che considera memoria disponibile, capacità di calcolo, stabilità e continuità operativa.
| Classe | Criteri | Workload tipici |
|---|---|---|
| S | ≥ 40 GB memoria, ≥ 200 TFLOPS, uptime ≥ 98% | Task ad alta intensità e priorità elevata |
| A | 16–39 GB memoria, 40–199 TFLOPS, uptime ≥ 95% | Training medio, rendering, inferenza continua |
| B | < 16 GB memoria, uptime ≥ 90% | Inferenza leggera, analisi dati, attività batch |
8. Sicurezza e isolamento dei workload
I workload sono trattati come unità isolate: nessun accesso trasversale ai dati di altri task, limiti di risorse espliciti e verifica dell’integrità degli output.
Il modello di autorizzazione è basato su ruoli e sulla proprietà del dato, applicato a livello di database oltre che di interfaccia.
9. Monitoraggio e auditing
Ogni operazione sensibile genera una voce di registro consultabile. Le metriche operative dei nodi sono campionate e storicizzate per consentire analisi di affidabilità.
10. Modello di commissioni
La piattaforma applica una commissione percentuale sul valore delle attività effettivamente completate, configurabile dall’amministrazione.
- Fornitore del nodo — 82%
- Commissione piattaforma — 8%
- Programma incentivi — 6%
- Riserva operativa — 4%
11. Governance
Le regole operative, i parametri economici dimostrativi e le policy sono versionati e modificabili solo da ruoli amministrativi, con tracciamento delle modifiche.
12. Roadmap
Il percorso è incrementale e subordinato alle verifiche normative necessarie.
- Fase 1 — Rete di base: dashboard, GPU attivabili, wallet USDC.
- Fase 2 — Telemetria reale dei nodi e agente di misurazione.
- Fase 3 — Esecuzione verificata dei workload in ambiente isolato.
- Fase 4 — Integrazioni API e SDK per team tecnici.
- Fase 5 — Funzionalità commerciali, previa verifica normativa e fiscale.
13. Disclaimer legali
X-gpu nextG è una piattaforma software per la gestione e l’orchestrazione di risorse di calcolo. Gli acquisti di nodi e i relativi accrediti avvengono in USDC sulla rete BEP20. I valori indicati non costituiscono una garanzia di rendimento: dipendono dall’attività della rete e dalle condizioni operative.