pourquoi nous payons 80% aux propriétaires de gpu — et comment marche le calcul

Les places de marché adorent le vocabulaire flou du partage de revenus : « tarifs compétitifs », « jusqu'à », des astérisques qui pointent vers des astérisques. Nous préférons montrer la machinerie. Ce billet explique exactement comment un token servi sur votre GPU devient des euros sur votre compte — et pourquoi le partage est 80/20 en votre faveur.

chaque job laisse un reçu signé

Quand votre machine termine un job d'inférence, elle ne rapporte pas juste « fait ». Elle produit un reçu signé avec une clé ed25519 : quel modèle a tourné, combien de tokens en entrée et en sortie, quand, et à quel tarif de la grille. Le scheduler contresigne son côté. Ce reçu — pas une ligne de log dans notre base, pas un chiffre que nous affirmons — est l'unité de comptabilité.

Parce que les reçus sont signés cryptographiquement par les deux parties, aucun côté ne peut réécrire l'histoire en douce. Le chiffre de gains de votre dashboard est la somme de vos reçus, et vous pouvez auditer chacun d'eux. Si nous affichions un jour un chiffre que vos reçus ne soutiennent pas, vous pourriez le prouver.

un registre qui compte en micro-centimes

Les prix au token sont minuscules — des fractions de centime par millier de tokens — et arrondir à la granularité du job ferait fuir de la valeur systématiquement dans une direction. Le registre accumule donc en micro-centimes (millionièmes de centime d'euro). Une complétion de 340 tokens sur un petit modèle vous crédite exactement ce qu'elle a rapporté, au micro-centime près, et l'arrondi n'arrive qu'une fois : au versement, au pire des cas pour moins d'un centime par mois.

pourquoi 80/20 est le partage honnête

La logique tient à qui porte quels coûts. Dans un cloud classique, le fournisseur possède le bâtiment, le matériel, le contrat d'électricité, le refroidissement et l'équipe d'exploitation — donc le fournisseur garde l'essentiel du revenu. Sur ElephantPool, cette pile est inversée :

• Vous apportez le capital. Le GPU, la machine autour, l'amortissement — déjà à vous.
• Vous payez le coût d'exploitation. L'électricité et la ligne internet sont sur votre compteur.
• Nous faisons tourner le réseau. Ordonnancement, vérification, gateway API, distribution des modèles, facturation, défense anti-fraude et traitement des paiements — c'est les 20%.

Puisque l'hôte porte le capex et l'opex du calcul lui-même, la majorité du revenu appartient à l'hôte. 80/20 n'est pas de la générosité ; c'est de la comptabilité analytique. Et le partage est public et uniforme — pas d'accords parallèles négociés, pas de matériel maison payé autrement, pas d'écart caché entre ce que paient les développeurs et ce que dit la grille.

comparez avec le cloud classique

Faites les mêmes comptes qu'un datacenter. Un hyperscaler loue une heure de GPU à un multiple de son coût amorti — les marges sur le calcul GPU sont notoirement la ligne la plus saine de leurs résultats. L'écart entre ce que paie un client API et ce que coûte le silicium à faire tourner, c'est la marge du datacenter. Le modèle d'ElephantPool supprime l'essentiel de cette couche : les développeurs paient environ 2–3× moins que les prix API américains, et la machine qui a fait le travail garde 80% de ce qui reste. Les deux côtés de la place de marché empochent la marge supprimée.

du registre au compte en banque

Une fois par mois, votre solde accumulé est réglé — par virement SEPA, dès 50 €, traité par Stripe, qui gère aussi la vérification d'identité qui garde le pool propre. Sous 50 €, le solde roule simplement ; rien n'expire. Pas de wallet crypto, pas de points cadeaux, pas de barème de frais de retrait : un virement bancaire, en euros, avec une ligne de relevé à donner à votre comptable.

le but de tout ça

Un pool distribué ne fonctionne que si des milliers d'inconnus font confiance à la comptabilité sans se faire confiance entre eux. Reçus signés, registre en micro-centimes, un partage public, et d'ennuyeux virements en euros : voilà comment nous rendons la confiance inutile. Le calcul n'est pas excitant — c'est la fonctionnalité.