io.net Re-poster

AI infrastructure is broken.

A handful of companies own it. Everyone else waits in line.

The IDE changes the equation.

It's more than a new tokenomic model. It's the foundation for a fairer, open, and accessible era in AI compute.

Everyone, everywhere should have access to the AI economy.

@ionet makes it possible.

$15 billion per year.

That's what @AnthropicAI is paying SpaceX for compute.

That is enough money to pay for the compute needs of over 25,000 startups.

Instead, high infrastructure costs mean that only 5-10% of AI projects will make it past their first year.

But it doesn't have to be this way.

@ionet makes it possible for projects of all sizes, anywhere in the world, to get immediate access to compute at up to 70% less than hyperscalers.

So if your project's budget is less than $15 billion a year, we can help.

Affordability. Check.

Accessibility. Check.

Yes, @ionet lets you spin up GPUs in seconds at up to 70% less than hyperscalers.

But, that's only part of the story.

When you move away from centralized compute you also increase resilience, flexibility, and data security.

In a time of global instability, these matter more than ever.

@ionet CEO @Gaurav_ionet offers his thoughts on how distributed compute can help ensure critical systems stay online, even when centralized data centers go down.

Most AI teams aren’t limited by their ideas.

They’re limited by access to compute.

No matter how great the idea, the team, or the tech, if you can't get access to the right GPUs at affordable prices your project can't grow.

https://t.co/IjHEvTwGWy needed hundreds of GPUs to support real-time image generation at scale.

Using hyperscaler would have meant getting crushed by traditional cloud pricing and procurement delays.

But with https://t.co/ZuybGWvjv9 they were able to:
- Cut GPU costs by 50%+
- Provision faster
- Test new hardware sooner
- Keep scaling without slowing product velocity

The result? They grow from 14K → 19M users in a year.

Making AI affordable and accessible isn't a nice to have, it's a must have.

Affordable and accessible compute gives teams a fair chance to compete, bring their products to market, and create sustainable businesses.

Without it, we get something dystopian.

Companies now using surveillance software to tracks every click employees make at their computers to train AI to replace them.

This is what happens when you put profits over people, competition, and innovation.

@ionet we know first hand how important affordable and accessible AI is, and have built a platform to make it possible. 70% cheaper than AWS. No waitlists.

Check out our Head of Brand Strategy talk about the choices behind AI development in today's @Independent

Hyperscaler customers have caught a case of Supply Chain Paranoia.

And it's not surprising.

AI companies are hoarding GPUs or reserving capacity blocks as a business tactic against competitors.

But startups and enterprises don't need billions in the bank to tap into this idle compute.

With https://t.co/ZuybGWvRkH you bypass the supply chain paranoia.

Our decentralized GPU network gives you immediate access to the 95% of idle compute, at prices up to 70% less than hyperscalers.

If you want to build and ship without the fear, we've got you covered.

Deploy GPUs today, or whenever you need them:

Major tech companies are laying off up to 10% of their workforce, and blaming AI.

They are spending hundreds of billions of dollars on new data centers while up to 85% of existing GPUs are being underutilized due to inefficient infrastructure.

This isn't a human resources issue, it's what AI looks like when everything happens behinds closed doors and is controlled by a handful of companies.

It is AI for the few, not the many.

We believe in AI for the many, not the few.

@ionet makes underutilized GPUs from around the world instantly accessible at prices that are 70% less than major hyperscalers, so that anyone anywhere can build great products, and sustainable businesses.

Choosing the right GPUs for your project isn't about picking the "best" one.

It's about choosing the right one. For the right job. At the right time.

Each GPU has a different price/performance ratio. Understanding how to cluster them for your unique workloads can make the difference between burning through your runway, and having the resources to scale your project

Our new GPU cluster cheat sheet helps you get it right:

• H100 vs A100 vs L40S (when to use each)
• Cluster configs that actually work
• Networking + NCCL sanity checks
• Cost optimization rules that save real money

Check out the full guide:

According to a recent study, GPU utilization across enterprise servers sits is at 5%.

Yes, just 5%.

That means 95% of provisioned GPU capacity is not being used.

Hyperscalers are putting people on waitlists, costs continue to rise, billions are being spent on new data centers and utilization sits at 5%.

Something is very wrong here. We should be increasing access to AI, not hoarding it.

That's why @ionet gives you the flexibility to access affordable compute when and how you need it by orchestrating underutilized GPUs from around the world.

Mỹ có 5,427 trung tâm dữ liệu.

Điều này gấp 10 lần so với bất kỳ quốc gia nào khác.

Loại tập trung và tập hợp quyền lực này chỉ mang lại lợi ích cho một số ít, không phải cho nhiều người.

Trong khi các công ty lớn tiếp tục mua lại thị trường, phần lớn các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp AI trên thế giới không có quyền truy cập vào các công cụ và tài nguyên mà họ cần để thậm chí cạnh tranh.

Điều này là không ổn. Nó giới hạn cơ hội. Nó giới hạn đổi mới. Và, nó làm cho AI trở nên tồi tệ hơn.

Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng một nền tảng giúp AI trở nên dễ tiếp cận với mọi người, ở mọi nơi.

Tìm hiểu thêm tại https://t.co/ZuybGWvjv9

Nguồn:

Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán quy mô lớn sẽ sớm kiểm soát 2/3 năng lực trung tâm dữ liệu toàn cầu.

Điều này sẽ cho phép họ kiểm soát thêm quyền truy cập, đặt điều kiện và giá cả mà chỉ loại trừ những công ty lớn nhất, và cuối cùng quyết định ai sẽ tham gia vào cuộc cách mạng AI.

Trừ khi họ không thể.

Các mạng lưới mở như https://t.co/ZuybGWvjv9 đang phản kháng bằng cách cung cấp khả năng tính toán giá cả phải chăng và dễ tiếp cận cho mọi người, ở khắp mọi nơi.

Không có thỏa thuận bí mật. Không có chi phí ẩn. Không có việc kiểm soát quyền truy cập. Minh bạch. Quyền truy cập. Và giá cả thấp hơn 70%.

Tương lai của AI không dành cho số ít, mà dành cho số đông.

https://t.co/ZuybGWvjv9 đang bật đèn sáng.

Chưa có cơ hội để đọc đầy đủ litepaper tokenomics của @ionet?

Không sao, đây là tóm tắt.

IDE:

→ Thay thế việc phát hành token cố định, lạm phát bằng một mô hình động, dựa trên nhu cầu

→ Cung cấp thu nhập cho nhà cung cấp GPU bằng các khoản thanh toán được nhắm đến USD để loại bỏ sự biến động giá token

→ Đốt ít nhất 50% nguồn cung phát thải còn lại theo thời gian, tạo ra sự khan hiếm thực sự gắn liền với việc sử dụng thực tế

→ Giới thiệu hệ thống két kép bảo vệ các nhà cung cấp trong thời kỳ suy thoái, hấp thụ lượng dư thừa trong thời kỳ tăng trưởng

Tìm hiểu thêm:

Hạ tầng AI được xây dựng cho một số ít, không phải cho nhiều người.

Các thỏa thuận riêng tư được thương lượng sau những cánh cửa đóng kín. Những người chơi lớn nhất trả ít hơn. Mọi người khác phải xếp hàng. Và hầu hết chúng ta bị để lại trong bóng tối.

Nhưng có một cách tốt hơn.

AI không nên là một câu lạc bộ riêng tư mà chỉ một số ít người có thể đủ khả năng. Nó nên là một mạng lưới mở mà mọi người đều có thể truy cập.

Những ý tưởng táo bạo được sinh ra trong ánh sáng. Những ý tưởng hạn chế được sinh ra trong bóng tối. Khi chúng ta xây dựng trong sự minh bạch, chúng ta tạo ra không gian cho sự sáng tạo, hợp tác và đổi mới.

Đèn đã sáng.

Đọc thêm về nó ở đây:

Thời gian phản hồi đã kết thúc cho tokenomics mới của https://t.co/ZuybGWvRkH.

Chúng tôi rất vui mừng chia sẻ rằng phản hồi đã rất tích cực!

Thực tế, điều đó đã giúp truyền cảm hứng cho một thay đổi khác. Nhưng, cái này chúng tôi sẽ giữ lại như một bất ngờ.

Chúng tôi hy vọng bạn có thể chờ đợi thêm vài ngày nữa, vì chúng tôi sẽ phát hành cả hai cùng nhau vào một tuần kể từ hôm nay...

Khả năng nhanh chóng khởi động GPU là quan trọng cho bất kỳ dự án AI nào.

Khả năng mở rộng cũng vậy.

Làn sóng AI tiếp theo không phải là về container, mà là về truy cập ngay lập tức, khả năng mở rộng và tính phải chăng.

Chúng tôi đặt RunPod và https://t.co/ZuybGWvjv9 bên cạnh nhau trong hướng dẫn mới nhất của chúng tôi để xem cách mà việc điều phối GPU của https://t.co/ZuybGWvjv9 giải quyết nhiều thách thức mà các dự án đang phát triển gặp phải.

https://t.co/ZuybGWvjv9 biến hàng ngàn GPU toàn cầu thành một mạng lưới có thể lập trình:
- Cụm ngay lập tức (không có danh sách chờ)
- Độ trễ thấp theo thiết kế
- Tiết kiệm chi phí từ 50–75%

Dành ít thời gian hơn để xây dựng cơ sở hạ tầng của bạn, và nhiều thời gian hơn để xây dựng sản phẩm của bạn.

Các tác nhân AI không thể triển khai và quản lý sức mạnh tính toán của chính mình, giống như những chiếc xe tự hành không thể tự cắm điện.

Chúng là tự động. Đến một mức độ nào đó.

https://t.co/ZuybGWvjv9’s mới Agent Cloud đang di chuyển điểm đó.

Agent Cloud cung cấp cho các tác nhân quyền tự chủ hoàn toàn để mua, triển khai và quản lý tài nguyên tính toán khi họ cần và theo cách họ cần.

Tìm hiểu thêm tại:

Tất cả chúng ta đều biết rằng có sự thiếu hụt chip lớn.

Vậy tại sao Nvidia lại ra mắt những tính năng mà không ai muốn, trong khi đa số các dự án AI đang vật lộn để có được sức mạnh tính toán mà họ cần?

Giám đốc Chiến lược Thương hiệu của chúng tôi đã chỉ ra điều này trong một cuộc phỏng vấn gần đây:

"Trong khi thế giới trò chơi tranh luận xem đồ họa AI mới của Nvidia có phải là “AI thừa thãi” hay không, thì có một câu hỏi lớn hơn: tại sao công ty GPU hàng đầu thế giới lại đầu tư vào những tính năng thẩm mỹ khi chúng ta đang ở giữa một cuộc khủng hoảng tính toán?"

Kiểm tra bài viết đầy đủ tại đây:

Các đám mây khác nhau phục vụ các mục đích khác nhau.

Lambda Labs rất tốt cho nghiên cứu. Nhưng khi bạn cần mở rộng, bức tranh thay đổi.

- GPU hết hàng
- Giới hạn ở các vùng tập trung
- Khó mở rộng cho các khối lượng công việc sản xuất

Đây là nơi mà https://t.co/ZuybGWvjv9's đám mây phi tập trung đến.

- Truy cập ngay vào GPU H100/H200 (không có danh sách chờ)
- Cơ sở hạ tầng toàn cầu cho suy diễn độ trễ thấp
- Rẻ hơn tới 70% so với các nhà cung cấp truyền thống

Các quy trình làm việc giống nhau, nhưng với quy mô lớn hơn.

Hãy xem hướng dẫn mới của chúng tôi để xem sự so sánh đầy đủ: