io.net Re-poster

AI builders currently have very few options for GPU compute, and they’re all Big Cloud providers.

And if you want to avoid the costs of buying GPUs for your model, what do you do?

The answer is DePIN.

Always-on AI agents don’t run on waitlists.
They run on scalable GPU infrastructure.

Here’s why it matters 👇
https://startupnews.fyi/2026/02/04/always-on-ai-agents-gpu-infrastructure/

Up to 60% of an AI startup's budget goes to infrastructure costs.

Not engineering. Not product development. Not sales or marketing. Infrastructure.

But there's another way.

Decentralized compute can cut costs by 70%. That can be the difference between bringing a killer product to market and turning off the lights.

Up to 60% of an AI startup's budget goes to infrastructure costs.

Not engineering. Not product development. Not sales or marketing. Infrastructure.

But there's another way.

Decentralized compute can cut costs by 70%. That can be the difference between bringing a killer product to market and turning off the lights.

Utility.

It's that simple. That's what's driving real growth in DePIN.

That's why we rebuilt our tokenomics model to be demand driven and utility focused.

If you haven't read the litepaper, now's your chance. If you haven't shared your thoughts, we want to hear from you. The community feedback period ends Feb 27.

AI’s hidden cost isn’t models, it’s compute.

@Gaurav_ionet breaks down why fintechs underestimate how quickly centralized cloud economics erode AI ROI, and why success with users doesn’t always translate to success on the balance sheet.

Read the full article⤵️

If you’re building an AI model, you probably need a quick cheat sheet with some GPU performance numbers for top GPUs.

We’ve got you covered...

What will you build using IO Cloud?

18 neue KI-Agenten sind gerade auf IO Intelligence erschienen

🛠 Entwicklertools (GitHub, Jira, Linear, ClickUp)
🌐 Forschung (Web, YouTube, Nachrichten)
📊 Finanzen (Krypto und Aktien)
🧠 Sprache (Zusammenfassen, Übersetzen, Moderieren, Klassifizieren)
💬 Kommunikation (Slack)

Eine Plattform. Open Source. Erschwingliche Berechnung.

Entdecken ⤵️

Es gibt tatsächlich einen gewaltigen Unterschied zwischen dem Mieten zufälliger GPUs und dem Betrieb eines echten Clusters:

🔗 Einheitlicher Speicherzugriff über Knoten
⚡ Niedriglatente Verbindungen (nicht öffentliches Internet)
🎯 Orchestrierung, die nicht bei der Koordination zum Flaschenhals wird

Sie trainieren Modelle NICHT schneller, weil Sie mehr GPUs haben. Sie trainieren schneller, weil die GPUs tatsächlich miteinander kommunizieren können, ohne zu warten.

Sehen Sie sich unseren vollständigen Überblick über GPU-Cluster für Anfänger an:

GPU-Datenzentren kosten 200.000 $+/Monat nur für Kühlung und verbrauchen 15-30 MW Strom. Große Tech-Unternehmen schlagen diesen Preis um das 10-Fache auf und nennen es "Enterprise-Preise."

Dezentralisierte Berechnungen senken die Kosten um 90 %, indem sie den Zwischenhändler entfernen.

Vollständiger tiefgehender Artikel: https://io.net/blog/gpu-data-centers

Sie sind ein KI-Startup, das versucht zu entscheiden, ob Cloud oder On-Premises-GPU.

Hier ist die Kosten- und ROI-Aufschlüsselung, die Sie benötigen. 🧵

GLM-4.7 erstellt von @Zai_org wurde gerade auf io.intelligence veröffentlicht

LiveCodeBench: 84,9%
Claude Sonnet 4.5: 64%

Das Open-Source-Modell übertrifft das Flaggschiff von Anthropic bei Codierungsbenchmarks. Der "Bewahrte Denkmechanismus" funktioniert tatsächlich bei langen agentischen Sitzungen.

Mehr lesen:

.@jack_ionet erklärt, wie @ionet den GPU-Zugang mit einem dezentralen, nachfragegesteuerten Marktplatz in einem Interview bei @SolanaConf neu definiert.

Durch die Nutzung von @solana und der Incentive Dynamic Engine (IDE) macht https://t.co/ZuybGWvRkH Hochleistungsrechnen erschwinglicher, transparenter und nachhaltiger, insbesondere für KI-Entwickler.

Das ist Web3, das ein echtes Problem löst.

Sehen Sie sich das vollständige Interview an:

IO Intelligence hat gerade wieder ein Level erreicht.

zai-org/GLM-4.7 ist jetzt live.

Funktionen:
•Fortgeschrittene agentische Codierung & Planung
•Mächtige Werkzeugnutzung & Web-Interaktion
•Verbessertes komplexes Denken

Probieren Sie es jetzt aus: https://ai.io.net/ai/models

CaaS v2 ist live mit vordefinierten Container-Rezepten, die das Rätselraten darüber, welchen Container man ausführen und wie man ihn konfigurieren soll, beseitigen.

Wenn Sie GPU-Workloads ausführen, lohnt es sich, einen Blick darauf zu werfen ⤵️

@ionet 2025 zusammengefasst:

✋ Fünf Fallstudien mit Belegen
🤝 21 Partnerschaften
👆 1 Tokenomics-Neugestaltung, die DePIN-Ökonomie neu erfindet

Die Teams, die Hyperscaler-Raten zahlen, haben es nicht in diese Liste geschafft:

https://io.net/blog/2025-io-net-year-in-review

Es ist 2026, und Sie wissen immer noch nicht, was DePIN ist oder was @ionet macht?
Sehen Sie sich das neueste Interview von @jack_ionet mit @BitcoinMagazine an, um auf den neuesten Stand zu kommen:
https://www.youtube.com/watch?v=_WJ2rviPV3g

Dezentralisierte Berechnung funktioniert.
KI-Startups & Unternehmen wenden sich dieser Alternative zu "Big Cloud" zu.

Aber die Wirtschaftlichkeit ist kaputt.

Deshalb führt http://io.net die Incentive Dynamic Engine ein.

Lass uns erkunden, wie IDE funktioniert ⤵️
https://io.net/blog/incentive-dynamic-engine

Enterprise-AI muss nicht mit Preisen für Unternehmensinfrastruktur verbunden sein.

IO Inteligence ermöglicht es KI-Startups und etablierten Unternehmen, Modelle in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren, um alles zu erhalten, was sie benötigen, ohne massive Anfangskosten oder Komplexität. ⤵️