News & Insights
Året är 2026 och stora språkmodeller är mer genomgripande än någonsin. De genererar kod, skriver e-post, utbyter kryptomemes – allt möjligt. Men bakom AI-demonstrationernas häftiga kulisser finns en hård sanning: att serva dessa modeller är inte billigt. Faktum är att inferens (processen att köra en modell för att få svar) tyst har blivit den dominerande kostnaden och den tekniska utmaningen i AI-implementering.
Dagens banbrytande modeller har massiva kontextfönster och biljontals parametrar, vilket driver allt från kodningsagenter med öppen källkod till personliga AI-sidekicks. I det här inlägget utforskar vi varför inferenseffektivitet är det kritiska fokuset 2026 och varför ett suveränt neo-moln som BUZZ HPC är unikt positionerat för att erövra denna nya gräns.
För inte så länge sedan kändes 2 048 kontexttokens (ungefär några sidor text) lyxigt för en AI-modell. Nu har vi modeller som skryter med kontextfönster på 100 000 tokens eller till och med miljoner tokens [1]. Detta är fantastiskt. Det betyder att en AI kan läsa en roman eller hålla i veckor av konversationshistorik utan att glömma. Men det är också en mardröm för effektiviteten.
Varför? Eftersom beräkningskostnaden för självuppmärksamhet skalar kvadratiskt med kontextlängden. I praktiken innebär en modell som GPT-4 som hoppar från en 8k-kontext till en 128k-kontext en 64x ökning av beräkningen för varje genererad token [2]. Multiplicera det med miljontals användare så har du en skalbarhetskris.
Den självklara frågan är: kan vi inte bara använda fler GPU:er? Visst, om du är gjord av pengar. Kostnaden per token (tänk på det som priset för att generera ungefär en tredjedel av ett genomsnittligt ord) skjuter i höjden med längre kontexter. OpenAI tog ut en premie för 32k-plus-kontexter eftersom beräkningsförbrukningen var så hög [2]. Vissa modeller lovar kontexter med miljoner tokens, men utan arkitektoniska innovationer för att tämja komplexiteten är de ekonomiskt olönsamma att köra i stor skala [2].
Med andra ord kan det stora sammanhanget vara en bra demo, men det kan bränna hål i plånboken i produktion.
Forskare är mycket medvetna om detta långa kontextdilemma och kämpar för att hitta lösningar. Ett fokusområde är att sprida ut eller komprimera sammanhanget så att modellen inte uppmärksammar varje enskild token i minnet. Tekniker för KV-cachekomprimering syftar till att minska minnet och beräkna overhead för att komma ihåg alla dessa tokens.
Nya studier noterar att när kontextlängderna når hundratusentals blir nyckelvärdescachen (KV-cachen) en kritisk flaskhals, som förbrukar minne och saktar ner genomströmningen [1][3]. KV-cachen lagrar dolda representationer för varje tidigare token så att modellen kan återvända till dem. En lång konversation eller ett dokument innebär massiva KV-tensorer som upptar värdefullt GPU-minne.
För att hantera detta har forskare föreslagit metoder som KV-vräkning (kassering av mindre viktiga tokens) och sparsam KV-laddning (behåller hela historiken men laddar endast relevanta segment vid behov) [4][5]. Ett nyligen utfört arbete klustrar tokens efter semantisk likhet och hämtar endast relevanta grupper av tidigare tokens istället för att ta hand om dem alla [5].
På den tekniska sidan ger flera optimeringar redan utdelning. Multi-Query Attention (MQA) delar en enda uppsättning nyckel- och värdevektorer över uppmärksamhetshuvuden, vilket minskar KV-cache-storleken med upp till 8x med minimal noggrannhetsförlust [6]. Metas LLaMA 2 och nyare modeller införde MQA av denna anledning.
En annan teknik, PagedAttention, behandlar KV-cachen som virtuellt minne och byter sällan använda block för att undvika minnessvällning. PagedAttention kan minska KV-minnesanvändningen med ungefär 55 % [6], vilket effektivt fördubblar användbar kontextlängd inom samma GPU-minnesbudget.
Det banbrytande 2026 är att göra långa kontextmodeller effektiva, och kombinera algoritmisk innovation, programvaruoptimering och avancerad hårdvara. Med stor makt kommer stort ansvar, och en gigantisk faktura om du inte är försiktig.
Om du har kört en stor modell lokalt eller till och med via API kan du ha märkt något konstigt. Längre konversationer börjar släpa efter, och minnesanvändningen skjuter upp trots att modellstorleken inte har ändrats. Det är KV-cachen som gör det. Varje ny token som modellen genererar måste lagra en nyckel och en värdevektor för varje lager av transformatorn, så att modellen på nästa token kan ta hand om alla tidigare tokens.
På vanligt språk: ju mer du säger, desto mer kommer modellen ihåg, och dessa minnen staplas i VRAM.
I slutet av en kontext på 100k tokens bär modellen effektivt runt på en ryggsäck fylld med inbäddningarna av var och en av dessa tokens. Inte undra på att den blir långsammare och tyngre!
Denna "minnesryggsäck" innebär att den begränsande faktorn för många AI-applikationer som är långvariga eller har lång kontext vanligtvis inte är rå beräkning, utan snarare minne och bandbredd. Som ett exempel behöver en 70 miljarders parametermodell i 16-bitars precision redan cirka 140 GB bara för vikterna; lägg till en lång konversation och KV-cachen kan enkelt lägga till ytterligare tiotals eller hundratals GB[7]. Om din hårdvara inte har den typen av minne slutar det i bästa fall med att du delar upp modellen över flera GPU:er, vilket innebär kostsam synkronisering.
Till exempel kräver en 70B-parametermodell i 16-bitars precision ungefär 140 GB bara för vikter. En lång kontext kan lägga till ytterligare tiotals eller till och med hundratals gigabyte i KV-cachen [7]. Utan tillräckligt med minne måste modeller delas upp över flera GPU:er, vilket introducerar synkroniseringskostnader och minskar prestandan. Det är en förlust: antingen betalar du för enormt minne eller så betalar du i hastighet och komplexitet för multi-GPU-installationer!
Ingenjörer slår tillbaka med både hårdvaru- och mjukvarulösningar.
På hårdvarusidan ligger trycket på GPU:er med massivt minne och bandbredd. NVIDIAs H100 80GB var ett stort steg, men inte ens den kan rymma en 70B-modell plus en stor kontext utan att dela upp belastningen. Samtidigt erbjuder andra aktörer som AMD:s MI300X 192 GB på ett kort till ett teoretiskt lägre pris än NVIDIA, om än med ett fortfarande omoget mjukvaruekosystem[9]. Dessa kraftfulla GPU:er säger i princip "ge mig din största modell, jag kan ta den". Och om du under 2026 menar allvar med långa kontexter eller pratsamma AI-agenter kommer du att vilja få tag på dessa minnesmonster!
På mjukvarusidan har vi redan berört tricks som MQA och PagedAttention som minskar KV-fotavtrycket. En annan idé som dyker upp är att streama eller segmentera kontexter. Istället för att mata modellen en gigantisk kontext, bryts interaktionen ner i bitar och sammanfattas eller överför selektivt tillstånd mellan bitarna. Vissa öppna källkodsinsatser och forskningsprototyper använder ett RNN-liknande tillstånd eller externt minne för att undvika den linjära tillväxten av KV-cachen. Dessa tillvägagångssätt är fortfarande experimentella, men de antyder en framtid där kontextlängden blir elastisk snarare än fast.
Att träna en modell är en engångskostnad. Att använda den är en pågående kostnad. OpenAI rapporteras spendera cirka 0,00012 USD i GPU-resurser per token som genereras av ChatGPT [11]. Det låter lite tills du skalar upp till miljontals användare.
Branschanalyser har påpekat den stora skillnaden mellan effektiv infrastruktur och medioker infrastruktur: den bästa i klassen kan vara nästan en storleksordning billigare per token.
OpenAI, med anpassade optimeringar och kanske förmånliga hårdvaruavtal, kan uppnå 0,0001 USD per token, medan en mindre optimerad installation kan ligga på cirka 0,001 USD[12]. Den klyftan på 10x är avgörande! Skillnaden mellan att gå med vinst eller gå i konkurs när du har skala.
En analys uttryckte det så här: skillnaden mellan 0,0001 USD och 0,001 USD per token innebär miljontals dollar i månatliga kostnader för en medelstor distribution[12]. Det är bokstavligen överlevnad. Inte undra på att kostnad per token har blivit det viktigaste måttet att hålla koll på, både i styrelsemöten och tekniska möten!
Anthropic, som var på topp med Claude, rapporterades vid ett tillfälle bränna omkring en storleksordning på 2,7 miljoner dollar varje dag bara för att betjäna sina användare[13]. Det är dagliga infrastrukturkostnader, inte årliga. Varför så högt? Tja, Claude är en avancerad modell och de erbjuder en generös kontext och användning till prenumeranter! Det slukar många GPU-timmar. Även med en Claude Pro-prenumeration på 200 USD/månad kan matten vara brutal om varje användare använder massor av tokens.
På samma sätt ryktas det att Googles nästa generations Gemini-modell kan kosta över 5 miljarder dollar i årliga infrastrukturkostnader om den används i full skala[13] – och det är Google, som i princip bygger sina egna TPU:er och optimerade kretsar! Dessa siffror understryker poängen: AI-företag håller på att bli beräkningsföretag, och deras vinstmarginaler (eller förluster) beror i hög grad på hur väl de optimerar den beräkningstjänsten.
Så hur optimerar du kostnaden per token?
Vi har redan täckt några metoder: bättre hårdvaruanvändning är enormt (håll till exempel GPU:erna upptagna med batching). Kul fakta: att betjäna en användare i taget på en GPU slösar bort det mesta av dess kraft, eftersom mycket tid spenderas på att vänta på minnesöverföringar. Om du istället batchar, säg, 32 förfrågningar tillsammans, kan du amortera overhead och minska kostnaden per token med ~85 % (med bara en mindre inverkan på latensen)[14]. Det är därför som kunniga AI-molnleverantörer och SaaS-företag använder dynamisk batchning: gruppera användarförfrågningar i farten för att maximera genomströmningen. Avvägningen är en liten fördröjning för att ackumulera en batch, men du sparar en förmögenhet i beräkning. År 2026 kommer tekniker som spekulativ avkodning (att ha en mindre modell som förutspår flera tokens i förväg) också äntligen att användas för att öka genomströmningen med 2–3x för vissa uppgifter som kodgenerering[15], vilket ytterligare driver ner kostnaden per token (på bekostnad av lite extra komplexitet och vRAM för utkastmodellen).
Sedan finns det kvantisering – vilket i huvudsak gör modellmatematiken "billigare" genom att använda lägre precision. Moderna kvantiseringsmetoder kan ofta komprimera modeller till 8-bitars eller till och med 4-bitars vikter samtidigt som de behåller "~99 %" av den ursprungliga noggrannheten, vilket ger en 75 % minskning av inferenskostnaderna[16]. Om du under 2026 kör en modell i produktion utan någon form av kvantisering (eller effektiva lågprecisionrutiner) lämnar du stora pengar på bordet.
Vi har också det kärnvapenalternativet för kostnad: Sparse Mixture-of-Experts-modeller (MoE), som endast kan aktivera delar av nätverket för varje token. I teorin låter MoE dig ha en gigantisk modell (hundratals miljarder parametrar) men bara använda, säg, 10 % av den för en given inmatning, vilket potentiellt ger dig en minskning på 80–90 % i beräkning per token[17].
Om noggrannhet är kung för modellträning, är effektivitet kung för modelldistribution. Varje arkitektoniskt trick, varje hårdvaruuppgradering, varje smart batching- eller cachestrategi är i slutändan till för att driva ner kostnaden per token utan att offra för mycket kvalitet. De som lyckas kommer att frodas med skalbara AI-produkter; de som inte gör det kommer att drunkna i sina serverräkningar.
Som en kommentator skämtade, genomgår AI-branschen "token-utbrändhet" där även om priserna per token sjunker, stiger det totala antalet använda tokens ännu snabbare[19] (AKA: Jevons paradox!). Så att optimera båda ändarna (göra varje token billigare och vara smart om hur många tokens du använder) är nu en kärndel av AI-systemdesign.
Effektivitet är inte längre valfritt. Det är överlevnad.
Medan stora företag kämpar om dominans inom företags-AI har en revolution inom öppen källkod varit på gång på gräsrotsnivå. I slutet av 2025 och början av 2026 såg vi den explosiva uppkomsten av AI-kodningsagenter och personliga AI-assistenter som vem som helst kan köra (åtminstone alla med en tillräckligt kraftfull maskin). Dessa projekt har nyckfulla namn som OpenCode, Clawdbot/Moltbotoch andra, men de delar alla samma DNA: de är selar som sätter en kraftfull LLM-"hjärna" i arbete för att göra användbara uppgifter åt dig, under din kontroll.
Ta OpenCode, till exempel. Det är ett verktyg för öppen källkod för CLI och skrivbord som fungerar som en AI-parprogrammerare direkt i din terminal. Det spred sig som en löpeld bland utvecklare. Med över 80 000 stjärnor på GitHub och en massiv community [20] bevisade OpenCode att utvecklare vill ha AI-kodningsassistenter som inte är låsta bakom proprietära IDE-tillägg.
OpenCode låter dig ansluta vilken modell du vill och sedan chatta med den för att skriva, refaktorisera och resonera om kod direkt i din projektkatalog [21]. Den respekterar hela din kodbas, integreras med versionskontroll, kör shell-kommandon och förstår projektstrukturen. Kort sagt, det är "Claude Code möter VS Code möter Bash", allt ihop i ett öppet paket.
Utvecklare älskar friheten. Har du nått en API-hastighetsgräns på en tjänst? Byt modell. Integritetsproblem? Peka den mot en lokal LLM eller en privat server. Ingen enskild leverantör kan dra undan mattan under dig eftersom verktyget är ditt [22]. Detta etos är lite av ett uppror mot de slutna, molnlåsta AI-produkterna i början av 2020-talet.
Sedan finns det Clawdbot, senare omdöpt till Moltbot efter att Anthropic invände mot namnkonflikten. Detta projekt var i huvudsak "Claude med händer" eller, efter rebrandingen med hummertema, klor. Det förvandlade en vanlig chattbot till en fullfjädrad personlig AI-assistent som kunde vidta åtgärder [23].
Moltbot hade ihållande minne, kunde surfa på webben, styra appar, skicka meddelanden, skriva kod och länka verktygssamtal tillsammans genom att ge AI:n behörighet att utföra kommandon [24]. Folk blev galna i den. Projektet fick över 60 000 GitHub-stjärnor på bara några månader [25], vilket gör det till ett av de snabbast växande AI-projekten med öppen källkod någonsin. Till och med Andrej Karpathy berömde det offentligt [26].
I ett hav av låsta SaaS AI-verktyg kändes Moltbot som punkrock. Det skickade ett tydligt budskap: "Jag vill ha en AI som fungerar för mig."
Men dessa kraftfulla DIY AI-agenterna har en hake.
För att använda dem till sin fulla potential behöver du seriös beräkning. Att köra en kodningsassistent som förstår en hel kodbas och kan resonera djupt är inte trivialt. Använd en liten lokal modell och resultaten blir dåliga. Om du använder en gränsmodell betalar du antingen massiva API-fakturor eller så behöver du tillgång till kraftfulla GPU:er.
Moltbot stöder tekniskt sett att köra helt lokala modeller, och ja, några modiga själar försökte köra LLaMA 2 70B hemma. I verkligheten skickade de flesta användare förfrågningar till moln-API:er eftersom väldigt få personer har en A100 under sitt skrivbord.
Det är här suveräna neo-moln kommer in.
Plattformar som BUZZ HPC känner igen en växande klass av utvecklare och organisationer som vill ha det bästa av två världar: kontrollen och integriteten av egen värd, i kombination med tillgång till banbrytande GPU:er som de inte har råd med direkt. BUZZ HPC bygger en massiv, helt inhemsk GPU-infrastruktur i Kanada, vilket gör det möjligt för användare att hyra tid på de senaste NVIDIA-klustren (H100s, Blackwell GPU:er och mer) på begäran [28][29].
Det är "moln" i betydelsen elastiska resurser, men suveränt eftersom data stannar i landet och arbetsbelastningar inte blandas med ad-tech-pipelines eller utländska statliga hyresgäster. För kanadensare (och integritetsmedvetna användare överallt) är det en stor grej.
Du kan köra OpenCode eller Moltbot på dedikerad GPU-hästkraft, under strikta garantier för dataresidens, samtidigt som du drar nytta av prestanda i hyperskalarklass. Och eftersom BUZZ HPC:s infrastruktur är specialbyggd för AI, inte generisk molnutbredning, är allt optimerat för inferenseffektivitet. Vätskekylda rack, InfiniBand-nätverk med hög bandbredd och tätt packade parallella arbetsbelastningar håller GPU:erna upptagna och kostnaderna nere.
Försök att köra ett av dessa agentsystem på en bärbar dator eller billig VM så kommer det att gå dåligt. Vill du att OpenCode ska indexera en stor monorepo? Det innebär att bädda in och vektorisera tusentals filer. Vill du att Moltbot ska hantera långa konversationer och dussintals verktygssamtal? Du behöver VRAM för KV-cachen och snabb inferens.
BUZZ HPC gör dessa verktyg användbara i den verkliga världen. Indie-utvecklare får tillgång till samma klass av infrastruktur som stora företag, utan att kompromissa med modellstorlek eller kontextlängd.
Dessa öppna verktyg har också börjat sätta verklig press på de stora AI-leverantörerna. Det har inte saknats drama kring "selar", community-byggda kontakter som låter människor använda AI-tjänster på sätt som leverantörer inte ursprungligen avsåg.
Ett anmärkningsvärt exempel var ökningen av tredjepartsklienter som använde Anthropics Claude Code-prenumeration, som erbjöd obegränsad användning för cirka 200 dollar per månad och var avsedd för ensamma utvecklare [30]. Verktyg som Cursor och andra började dirigera betydande arbetsbelastningar genom det, vilket undergrävde Anthropics API-prissättning med betalning per token.
Anthropic svarade genom att slå ner, blockera inofficiella klienter och enligt uppgift skicka juridiska hot till utvecklare som bakåtkompilerar sina verktyg [31]. Moltbot-sagan i sig involverade varumärkesklagomål som tvingade fram en rebrand och kortvarigt störde projektet [32]. Högprofilerade utvecklare, inklusive DHH från Basecamp, kritiserade offentligt dessa drag som kundfientliga [33].
Budskapet för många utvecklare var tydligt: att förlita sig för mycket på en enda proprietär AI-leverantör är riskabelt. Villkoren kan ändras. Åtkomst kan försvinna. Priserna kan stiga över natten [34].
Som ett resultat ökar efterfrågan på modellsuveränitet och flexibilitet . Utvecklare vill ha AI-system som de kontrollerar. Modeller med öppen källkod som körs på oberoende infrastruktur uppfyller det behovet. Du kan skapa en 40B-parametermodell på BUZZ HPC, koppla in den i OpenCode eller din egen agent och veta att ingen kommer att nerfa den eller återkalla åtkomsten.
Detta är AI på dina villkor.
Om det finns ett återkommande tema här är det detta: inferenseffektivitet kräver både elit-hårdvara och smart systemteknik. Det är där specialiserade AI-moln som BUZZ HPC lyser.
BUZZ HPC jonglerar inte med allmänna VM:er, databaser och webbhotell. Det är laserfokuserat på en sak: att köra AI-arbetsbelastningar snabbt och billigt. I samarbete med Dell och Bell Canada distribuerar BUZZ HPC vätskekylda PowerEdge GPU-servrar fyllda med NVIDIA Hopper och nästa generations Blackwell GPU:er [28][35].
I slutet av 2026 förväntar sig BUZZ HPC att driva över 6 000 nästa generationens GPU:er, vilket skalar till mer än 11 000 totala GPU:er inklusive befintlig kapacitet [36][37]. Klustret har redan fått en bronsrankning i Semianalys ClusterMax-riktmärke [38], vilket gör det till ett av de mest kraftfulla oberoende AI-moln globalt.
Som ett suveränt neo-moln håller BUZZ HPC arbetsbelastningen under kanadensisk jurisdiktion, en stor fördel för hälso- och sjukvård, ekonomi, regering och alla organisationer med allvarliga integritetskrav. Deras AI Fabric är uttryckligen utformat för suveränitet, efterlevnad och förtroende [29].
Lika viktigt är att BUZZ HPC inte låser dig till en specifik modell eller ramverk. Ta med din egen modell. Använd öppen källkod, egna API:er eller hybrider. Molnet ger musklerna, inte reglerna.
Vi har nått den punkt där inferensoptimering inte längre är en trevlig teknisk uppgradering. Det är ett affärskrav och i allt högre grad ett miljökrav. Slösaktig AI innebär onödig energianvändning, högre kostnader och svagare produkter. Fördelen är att detta tryck driver på verklig innovation över hela stacken. Smartare modellarkitekturer som gör mer med mindre. Förbättringar på systemnivå som hanterar långa sammanhang på ett effektivt sätt. En total tävling i GPU-design med fokus på minne, genomströmning och effektivitet.
Om du bygger en AI-driven produkt måste effektivitet vara en förstklassig angelägenhet. Du kan inte behandla inferens som en svart låda och helt enkelt absorbera vad det än kostar. Den vägen leder till skyhöga molnräkningar, funktionsbegränsningar eller smärtsamma kompromisser. Designa istället med eftertanke. Var uppmärksam på kontextlängden. Välj modeller noggrant. Större är inte alltid bättre om en mindre, vältrimmad modell löser problemet. Använd hämtning istället för brute-force-kontext. Batcha och cacha aggressivt när du betjänar många användare. Och framför allt, riktmärke och profil. Små tekniska förändringar kan ge massiva vinster.
Det är här plattformsvalet blir en kraftmultiplikator. En plattform som BUZZ HPC:s AI-moln förstärker varje optimering du gör. Med tillgång till toppmoderna GPU:er, optimerad schemaläggning och infrastruktur som är utformad specifikt för AI-arbetsbelastningar, ligger du redan steget före. BUZZ HPC lanserar ständigt nyare, snabbare hårdvara och tillämpar prestandatekniker som KV-cache-reduktion och kvantisering bakom kulisserna, så att team kan fokusera på att bygga, inte på att släcka bränder. Lägg till suveränitet, förutsägbar prissättning och verklig support, så får du en infrastruktur som fungerar med dig, inte mot dig.
Om några år kommer användarna inte att komma ihåg vilken produkt som svarade 50 millisekunder snabbare. De kommer att komma ihåg vilken AI-tjänst som stängdes ner eftersom den inte hade råd med sin egen framgång, eller vilken produkt som kändes långsam och begränsad eftersom infrastrukturen inte kunde hänga med. Den obekväma sanningen är att många AI-startups kommer att misslyckas genom att ignorera effektivitet. Men för de team som anpassar sig och optimerar är fördelarna enorma.
Vi är optimistiska. Med öppen innovation som flyttar gränsen och specialiserade AI-moln som BUZZ HPC som böjer kostnadskurvan låser vi upp AI-system som inte bara är mer kraftfulla, utan mer hållbara och skalbara.
"Optimera eller dö" kanske låter hårt, men det är egentligen en inbjudan att bygga smartare och gå längre.
Om du behöver oss finns BuzzHPC i garaget och trimmar motorerna inför nästa varv. 🏎️💨
Källor:
Se länkade referenser för detaljerade stöddata och fallstudier – från ny forskning om effektivitet i långa sammanhang [1][6] till kostnadsanalyser i branschen[11][13] och verkliga berättelser om öppna AI-agenter och molnpartnerskap[25][29].
[1] [3] [4] [5] stat.berkeley.edu
https://www.stat.berkeley.edu/~mmahoney/pubs/2025.acl-long.1568.pdf
[2] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] Cost Per Token Analysis | Introl Blog
https://introl.com/blog/cost-per-token-llm-inference-optimization
[19] Token Burnout: Why AI Costs Are Climbing and How Product ...
https://labs.adaline.ai/p/token-burnout-why-ai-costs-are-climbing
[20] OpenCode | The open source AI coding agent
https://opencode.ai/
[21] [22] OpenCode: The Terminal-Native AI Coding Agent That Actually Gets It | by ˗ˏˋ Ananya Hegde´ˎ˗ | Jan, 2026 | Medium
https://medium.com/@ananyavhegde2001/opencode-the-terminal-native-ai-coding-agent-that-actually-gets-it-5260c7ea8908
[23] [24] [25] [26] [27] [31] [32] [33] [34] From Clawdbot to Moltbot: How a C&D, Crypto Scammers, and 10 Seconds of Chaos Took Down the Internet's Hottest AI Project - DEV Community
https://dev.to/sivarampg/from-clawdbot-to-moltbot-how-a-cd-crypto-scammers-and-10-seconds-of-chaos-took-down-the-4eck
[28] [29] [40] Buzz HPC and Bell Canada partner for Nvidia AI deployment - DCD
https://www.datacenterdynamics.com/en/news/buzz-hpc-and-bell-canada-partner-for-nvidia-ai-deployment/
[30] Anthropic blocks third-party use of Claude Code subscriptions
https://news.ycombinator.com/item?id=46549823
[35] [36] [37] [38] HIVE Digital Technologies Subsidiary, BUZZ High Performance Computing, Accelerates Canada’s AI Industrial Revolution with Dell Technologies for its AI
https://www.linkedin.com/pulse/hive-digital-technologies-subsidiary-buzz-high-performance-ldpsc
[39] Dell PowerEdge XE9680L Rack Server | 2x 5th Gen Intel Xeon
https://marketplace.uvation.com/dell-poweredge-xe9680l-rack-server-2x-5th-gen-intel-xeon-scalable/?srsltid=AfmBOorMMxPqR7jP3gKKhoXTpt1Y2ZqESHFbou4Yt1EGZGalU7e0YcJN
[41] BUZZ High Performance Computing
https://www.buzzhpc.ai/
[42] LLM's cost is decreasing by 10x each year for constant ... - Reddit
