Pilvilaskennan kasvu on tehnyt Graphics Processing Unit (GPU) -kapasiteetista kriittisen resurssin erityisesti tekoälyn ja suurten kielimallien kehityksessä. Keskitettyjen hyperskaalajien palvelut – kuten AWS, Azure ja Google Cloud – toimivat edelleen globaalin pilvilaskennan vakaana ytimenä, mutta rinnalle on syntynyt nopeasti kehittyvä hajautetun GPU-kolokaation ekosysteemi.
Hajautetun GPU-kolokaation ekosysteemillä tarkoitetaan mallia, jossa yksittäiset toimijat liittävät omia, maantieteellisesti hajallaan sijaitsevia GPU-resurssejaan protokollan hallinnoimaan yhteisverkkoon ilman keskitettyä datakeskusta. Toisin kuin perinteinen datakeskuskolokaatio, tämä malli perustuu avoimiin verkkoihin, autonomisiin solmuihin ja markkinapohjaiseen kapasiteetin tarjontaan. (Armbrust et al. 2010; Aethir Docs 2025).
Tarkastellaan lähemmin näiden kahden infrastruktuuriparadigman eroja. Erityisesti pohditaan, miksi pilvilaskennan tulevaisuus ei todennäköisesti ole keskitetty eikä hajautettu, vaan hybridi, jossa molempien vahvuudet yhdistyvät.
Kustannusrakenteiden eriytyminen ja markkinadynamiikka
Keskitettyjen toimijoiden kustannusrakenne perustuu datakeskusteollisuuden pääomavaltaisuuteen ja pitkän aikavälin investointeihin (Gartner 2024). Hajautetut verkot, kuten Akash, Render ja Aethir, sen sijaan hyödyntävät alikäytettyä laitteistoa ja markkinapohjaista hinnoittelua, minkä seurauksena GPU-tunnin hinta asettuu 40–70 prosenttia hyperskaalaajia alemmaksi. (Messari 2024; Stakecito 2024; Dierks 2021).
Kustannusetu ei kuitenkaan ole kokonaisvaltainen. Keskitetyt palvelut tarjoavat ennakoitavuutta, sääntelyvalmiutta ja pitkän aikavälin sopimuksia. Hajautetut verkot taas ovat ketteriä, mutta niiden hinnoitteluun vaikuttavat hakukysynnän lisäksi verkkojen natiivivaluuttojen – kuten AKT- ja RNDR-tokenien – arvovaihtelut.
Talouslogiikka ei siis tee toisesta mallista ‘voittajaa’, vaan korostaa eri käyttäjäryhmien käyttötarpeiden eriytymistä – suuryritykset ja sääntelyalat arvostavat ennustettavuutta ja sertifioituja palvelumalleja, kun taas tutkimusorganisaatiot, startup-yritykset ja pienemmät tekoälykehittäjät hakevat kustannustehokasta ja joustavaa kapasiteettia. (Biglaiser 2024)
Luotettavuus ja hallinta: erilaiset tavat rakentaa luottamusta
Keskitetty hyperskaalapalvelu tuottaa tasalaatuista suorituskykyä, standardoitua laitteistoa ja vaativan Service Level Agreement (SLA) -tason toimintavarmuutta. Tämä tekee niistä edelleen ensisijaisen vaihtoehdon regulaatioaloille, kuten finanssisektorille ja terveydenhuollolle, joissa vaatimukset tietosuojalle, auditoinnille ja jatkuvalle palvelunluotettavuudelle ovat merkittäviä. (AWS 2024; ISO/IEC 27017 2015).
Hajautetut verkot toimivat heterogeenisessä ympäristössä, mutta kehitys on ripeää. Renderin proof-of-render -malli ja Aethirin Checker Node -verifiointikerros parantavat läpinäkyvyyttä ja teknistä luotettavuutta (Aethir 2025; Render Network 2024).
Keskitetyn ja hajautetun GPU-laskennan hallintamallien ero on vielä syvempi. Keskitetyt toimijat nojaavat hierarkkiseen, tehokkaaseen ja suljettuun päätöksentekoon, kun taas hajautetut verkot käyttävät avoimia äänestysprosesseja ja yhteisöohjausta (Qin et al. 2021). Tuloksena ei synny vastakkainasettelua, vaan kaksi perustaltaan erilaista luottamuksen mallia – institutionaalinen ja protokollapohjainen (Giaretta 2022).
Kestävyysstrategioiden kaksijakoinen kehitys
Keskitettyjen hyperskaalaajien kestävyysstrategia perustuu energiatehokkuuteen ja uusiutuvan energian hankintaan (IEA 2024). Hajautetut verkot puolestaan tekevät kestävyyttä eri tavoin: hyödyntämällä jo olemassa olevaa laitteistoa ja pidentämällä GPU-laitteiston käyttöikää (Messari 2024). Nämä eivät ole ristiriidassa. Vertailun perusteella voidaan todeta, että hybridimalli voi muodostaa kestävimmän lopputuloksen:
- hyperskaalaus optimoi energiatehokkuutta keskitetysti
- hajautus optimoi laitteistotehokkuutta hajautetusti.
Rinnakkaiskehitys, ei korvaaminen
Vertailun keskeisin johtopäätös on selvä: hajautetut verkot eivät korvaa keskitettyjä hyperskaalaajia – eivätkä hyperskaalaajat voi yksin vastata kasvavaan laskentatarpeeseen. Sen sijaan tulevaisuudessa voidaan nähdä rakenteellinen muutos kohti hybridimallia, jossa keskitetty GPU-infra tarjoaa vakauden, sääntelyn ja suorituskyvyn, ja hajautettu verkko kustannustehokkuuden, läpinäkyvyyden ja joustavan kapasiteetin.
Tämä kaksisuuntainen kehitys heijastaa infrastruktuurien luonnollista erikoistumista, ei kilpailuasetelmaa. Hybridimalli ei ole tekninen kompromissi, vaan markkinaehtoinen lopputulos, joka hyödyntää kummankin paradigman vahvuuksia. (Valliovuo 2025.)
Kirjoittajat
Iiro Valliovuo on valmistunut tietojenkäsittelyn tradenomiksi LAB-ammattikorkeakoulusta.
Minna Ulmala toimii tietojenkäsittelyn lehtorina LAB-ammattikorkeakoulun liiketoimintayksikössä.
Lähteet
Aethir. 2025. Checker Node Architecture and Verification Protocols. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://docs.aethir.com/
Armbrust, M. et al. 2010. A view of cloud computing. Communications of the ACM. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://dl.acm.org/doi/10.1145/1721654.1721672
AWS. 2024. AWS Well-Architected Framework.Amazon Web Services. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://aws.amazon.com/architecture/
Azure. 2024. Reliability Documentation. Microsoft Azure. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://learn.microsoft.com/azure/reliability/
Biglaiser, G., Crémer, J. & Mantovani, A. 2024. The economics of the Cloud. TSE Working Paper ‘24. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://www.tse-fr.eu/publications/economics-cloud
Dierks, L. & Seuken, S. 2021. Cloud Pricing: The Spot Market Strikes Back. Management Science ’21. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3383420
Gartner. 2024. Gartner Forecasts Worldwide Public Cloud End User Spending to Total $723.4 Billion in 2025. Press release, 19 November 2024. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-11-19-gartner-forecasts-worldwide-public-cloud-end-user-spending-to-total-723-billion-dollars-in-2025
IEA. 2024. Data Centres and Energy Demand Report. International Energy Agency. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
ISO/IEC 27017:2015 – Code of practice for information security controls for cloud services. 2015.
Giaretta, L., Marchioro, T., Markatos, E. & Girdzijauskas, S. 2022. Towards a decentralized infrastructure for data marketplaces: narrowing the gap between academia and industry. ACM ’22. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://dl.acm.org/doi/10.1145/3565011.3569060
Messari. 2024. State of DePIN: Compute and Infrastructure Networks. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://messari.io/report/state-of-depin-2024
Qin, K., Zhou, L., Livshits, B. & Gervais, A. 2021. CeFi vs. DeFi: On the centralization trends in decentralized finance. ACM IMC‘21. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://doi.org/10.1145/3487552.3487814
Render Network. 2024. Render Network Architecture and Performance Report. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://rendernetwork.com/
Stakecito. 2024. Akash Network Quarterly Economic Report. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://www.stakecito.com/blog/the-akash-network-reaches-all-time-high-in-daily-fees-and-gpu-utilization
Valliovuo, I. 2025. The Future of Cloud Computing: Hyperscale and DePIN in Perspective A Comparative Study of Centralized and Decentralized GPU Infrastructure Models. Opinnäytetyö, bachelor’s thesis. LAB University of Applied Sciences, business information technology. Viitattu 16.12.2025. Saatavissa https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025121637349
