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The intelligent stack for powering AI workloads | https://t.co/hIYFLxle8l: decentralized GPUs | io.intelligence: inference & agents | https://t.co/EinR91I0wl
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Hyperscalers will soon control 2/3 of global data center capacity.
This will allow them to further control access, set terms and prices that exclude all but the largest companies, and ultimately decide who gets to participate in the AI revolution.
Except when they can't.
Open networks like https://t.co/ZuybGWvjv9 are pushing back by offering affordable and accessible compute to everyone, everywhere.
No backroom deals. No hidden costs. No gatekeeping. Transparency. Access. And prices that are 70% less.
The future of AI isn't for the few, it's for the many.
https://t.co/ZuybGWvjv9 is turning on the lights.
This will allow them to further control access, set terms and prices that exclude all but the largest companies, and ultimately decide who gets to participate in the AI revolution.
Except when they can't.
Open networks like https://t.co/ZuybGWvjv9 are pushing back by offering affordable and accessible compute to everyone, everywhere.
No backroom deals. No hidden costs. No gatekeeping. Transparency. Access. And prices that are 70% less.
The future of AI isn't for the few, it's for the many.
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Haven't gotten a chance to read full the @ionet tokenomics litepaper yet?
No problem, here's the lowdown.
The IDE:
→ Replaces fixed, inflationary token emissions with a dynamic, demand driven model
→ Provides GPU supplier income in USD-targeted payouts to remove token price volatility
→ Burns at least 50% of remaining emissions supply over time, creating real scarcity tied to real usage
→ Introduces a dual-vault system that protects suppliers in downturns, absorbing surplus in upturns
Find out more:
No problem, here's the lowdown.
The IDE:
→ Replaces fixed, inflationary token emissions with a dynamic, demand driven model
→ Provides GPU supplier income in USD-targeted payouts to remove token price volatility
→ Burns at least 50% of remaining emissions supply over time, creating real scarcity tied to real usage
→ Introduces a dual-vault system that protects suppliers in downturns, absorbing surplus in upturns
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AI infrastructure was built for the few, not the many.
Private deals are negotiated behind closed doors. The biggest players pay less. Everyone else gets in line. And most of us are left in the dark.
But there is a better way.
AI shouldn't be a private club few people can afford. It should be an open network everyone can access.
Bold ideas are born in the light. Limiting ideas are born in darkness. When we build in the open, we make space for creativity, collaboration, and innovation.
The lights are on.
Read more about it here:
Private deals are negotiated behind closed doors. The biggest players pay less. Everyone else gets in line. And most of us are left in the dark.
But there is a better way.
AI shouldn't be a private club few people can afford. It should be an open network everyone can access.
Bold ideas are born in the light. Limiting ideas are born in darkness. When we build in the open, we make space for creativity, collaboration, and innovation.
The lights are on.
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Die Feedback-Periode für die neuen Tokenomics von https://t.co/ZuybGWvRkH ist zu Ende gegangen.
Wir freuen uns, mitteilen zu können, dass das Feedback überwältigend positiv war!
Tatsächlich hat es dazu beigetragen, eine weitere Änderung zu inspirieren. Aber diese werden wir ein wenig als Überraschung behalten.
Wir hoffen, dass Sie noch ein paar Tage durchhalten können, denn wir werden beide zusammen in einer Woche von heute veröffentlichen...
Wir freuen uns, mitteilen zu können, dass das Feedback überwältigend positiv war!
Tatsächlich hat es dazu beigetragen, eine weitere Änderung zu inspirieren. Aber diese werden wir ein wenig als Überraschung behalten.
Wir hoffen, dass Sie noch ein paar Tage durchhalten können, denn wir werden beide zusammen in einer Woche von heute veröffentlichen...
Die Fähigkeit, GPUs schnell bereitzustellen, ist für jedes KI-Projekt wichtig.
Ebenso wichtig ist die Fähigkeit zur Skalierung.
Die nächste Welle der KI-Infrastruktur dreht sich nicht um Container, sondern um sofortigen Zugriff, Skalierbarkeit und Erschwinglichkeit.
Wir haben RunPod und https://t.co/ZuybGWvjv9 in unserem neuesten Leitfaden gegenübergestellt, um zu sehen, wie die GPU-Orchestrierung von https://t.co/ZuybGWvjv9 viele der Herausforderungen löst, mit denen wachsende Projekte konfrontiert sind.
https://t.co/ZuybGWvjv9 verwandelt Tausende von globalen GPUs in ein programmierbares Netzwerk:
- Sofortige Cluster (keine Wartelisten)
- Geringe Latenz durch Design
- 50–75 % Kostenersparnis
Verbringen Sie weniger Zeit mit dem Aufbau Ihrer Infrastruktur und mehr Zeit mit dem Aufbau Ihres Produkts.
Ebenso wichtig ist die Fähigkeit zur Skalierung.
Die nächste Welle der KI-Infrastruktur dreht sich nicht um Container, sondern um sofortigen Zugriff, Skalierbarkeit und Erschwinglichkeit.
Wir haben RunPod und https://t.co/ZuybGWvjv9 in unserem neuesten Leitfaden gegenübergestellt, um zu sehen, wie die GPU-Orchestrierung von https://t.co/ZuybGWvjv9 viele der Herausforderungen löst, mit denen wachsende Projekte konfrontiert sind.
https://t.co/ZuybGWvjv9 verwandelt Tausende von globalen GPUs in ein programmierbares Netzwerk:
- Sofortige Cluster (keine Wartelisten)
- Geringe Latenz durch Design
- 50–75 % Kostenersparnis
Verbringen Sie weniger Zeit mit dem Aufbau Ihrer Infrastruktur und mehr Zeit mit dem Aufbau Ihres Produkts.
Hyperscaler wie AWS, Google und CoreWeave lösen nicht das KI-Computing-Engpassproblem, sie schaffen es.
Zentralisierte Anbieter machen Computing für die große Mehrheit der KI-Projekte weltweit weniger zugänglich und weniger erschwinglich.
Jack Collier, Chief Growth and Marketing Officer von https://t.co/ZuybGWvjv9, sprach kürzlich mit https://t.co/ddWnOuETqR über die wahre Lösung für das Problem:
Schalte die 85 % der globalen Computing-Kapazität frei, die derzeit untätig sind, um eine zugängliche Lösung für die 99 % der Unternehmen zu schaffen, die keine Unternehmen sind.
Genau dafür wurde @ionet geschaffen.
Zentralisierte Anbieter machen Computing für die große Mehrheit der KI-Projekte weltweit weniger zugänglich und weniger erschwinglich.
Jack Collier, Chief Growth and Marketing Officer von https://t.co/ZuybGWvjv9, sprach kürzlich mit https://t.co/ddWnOuETqR über die wahre Lösung für das Problem:
Schalte die 85 % der globalen Computing-Kapazität frei, die derzeit untätig sind, um eine zugängliche Lösung für die 99 % der Unternehmen zu schaffen, die keine Unternehmen sind.
Genau dafür wurde @ionet geschaffen.
KI-Agenten, die ihre eigene Rechenleistung nicht bereitstellen und verwalten können, sind wie autonome Fahrzeuge, die sich nicht selbst aufladen können.
Sie sind autonom. Bis zu einem gewissen Punkt.
https://t.co/ZuybGWvjv9s neuer Agent Cloud bewegt diesen Punkt.
Agent Cloud gibt Agenten vollständige Autonomie, um Rechenressourcen zu kaufen, bereitzustellen und zu verwalten, wann und wie sie sie benötigen.
Erfahren Sie mehr unter:
Sie sind autonom. Bis zu einem gewissen Punkt.
https://t.co/ZuybGWvjv9s neuer Agent Cloud bewegt diesen Punkt.
Agent Cloud gibt Agenten vollständige Autonomie, um Rechenressourcen zu kaufen, bereitzustellen und zu verwalten, wann und wie sie sie benötigen.
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Es ist Befreiungstag.
Für Agenten.
https://t.co/ZuybGWvjv9 hat gerade Agent Cloud gestartet, eine neue Möglichkeit für Agenten und ihre Menschen, Arbeitsabläufe vollständig zu automatisieren.
Agenten können jetzt die benötigten Rechenressourcen mit voller Autonomie und ohne menschliches Eingreifen bereitstellen und wieder verringern.
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Für Agenten.
https://t.co/ZuybGWvjv9 hat gerade Agent Cloud gestartet, eine neue Möglichkeit für Agenten und ihre Menschen, Arbeitsabläufe vollständig zu automatisieren.
Agenten können jetzt die benötigten Rechenressourcen mit voller Autonomie und ohne menschliches Eingreifen bereitstellen und wieder verringern.
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Wir alle wissen, dass es massive Engpässe bei Chips gibt.
Warum bringt Nvidia also Funktionen heraus, die niemand will, während die Mehrheit der KI-Projekte Schwierigkeiten hat, die benötigte Rechenleistung zu erhalten?
Unser Leiter der Markenstrategie hat das in einem kürzlichen Interview angesprochen:
"Während die Gaming-Welt darüber debattiert, ob Nvidias neue KI-Grafiken 'KI-Müll' sind, gibt es eine größere Frage: Warum investiert das weltweit führende GPU-Unternehmen in kosmetische Funktionen, während wir uns mitten in einer Rechenkrise befinden?"
Hier den gesamten Artikel lesen:
Warum bringt Nvidia also Funktionen heraus, die niemand will, während die Mehrheit der KI-Projekte Schwierigkeiten hat, die benötigte Rechenleistung zu erhalten?
Unser Leiter der Markenstrategie hat das in einem kürzlichen Interview angesprochen:
"Während die Gaming-Welt darüber debattiert, ob Nvidias neue KI-Grafiken 'KI-Müll' sind, gibt es eine größere Frage: Warum investiert das weltweit führende GPU-Unternehmen in kosmetische Funktionen, während wir uns mitten in einer Rechenkrise befinden?"
Hier den gesamten Artikel lesen:
Verschiedene Clouds dienen unterschiedlichen Zwecken.
Lambda Labs ist großartig für Forschung. Aber wenn Sie skalieren müssen, ändert sich das Bild.
- GPUs sind ausverkauft
- Begrenzung auf zentralisierte Regionen
- Schwer, um auf Produktionslasten zu skalieren
Hier kommt die dezentrale Cloud von https://t.co/ZuybGWvjv9 ins Spiel.
- Sofortiger Zugriff auf H100/H200 GPUs (keine Wartelisten)
- Globale Infrastruktur für latenzfreie Inferenz
- Bis zu 70% günstiger als traditionelle Anbieter
Die gleichen Workflows, aber mit mehr Skalierung.
Sehen Sie sich unseren neuen Leitfaden an, um den vollständigen Vergleich zu sehen:
Lambda Labs ist großartig für Forschung. Aber wenn Sie skalieren müssen, ändert sich das Bild.
- GPUs sind ausverkauft
- Begrenzung auf zentralisierte Regionen
- Schwer, um auf Produktionslasten zu skalieren
Hier kommt die dezentrale Cloud von https://t.co/ZuybGWvjv9 ins Spiel.
- Sofortiger Zugriff auf H100/H200 GPUs (keine Wartelisten)
- Globale Infrastruktur für latenzfreie Inferenz
- Bis zu 70% günstiger als traditionelle Anbieter
Die gleichen Workflows, aber mit mehr Skalierung.
Sehen Sie sich unseren neuen Leitfaden an, um den vollständigen Vergleich zu sehen:
Viele KI-Projekte verschwenden bis zu 70% ihres GPU-Budgets für untätige Ressourcen.
Denken Sie darüber nach.
Teams investieren einen erheblichen Teil ihres Budgets in etwas, das sie nicht nutzen.
Das ist es, was zentralisierte Hyperscaler tun. Sie zwingen Teams in lange Verträge, die nicht geändert werden können, und lassen sie für Ressourcen zahlen, die sie nicht einmal nutzen.
Scheint unfair? Ist es.
Mit https://t.co/ZuybGWvjv9 können Sie Ressourcen nach Bedarf hoch- und herunterskalieren und nur für das bezahlen, was Sie nutzen.
Scheint besser? Ist es.
Erfahren Sie mehr unter
Denken Sie darüber nach.
Teams investieren einen erheblichen Teil ihres Budgets in etwas, das sie nicht nutzen.
Das ist es, was zentralisierte Hyperscaler tun. Sie zwingen Teams in lange Verträge, die nicht geändert werden können, und lassen sie für Ressourcen zahlen, die sie nicht einmal nutzen.
Scheint unfair? Ist es.
Mit https://t.co/ZuybGWvjv9 können Sie Ressourcen nach Bedarf hoch- und herunterskalieren und nur für das bezahlen, was Sie nutzen.
Scheint besser? Ist es.
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Viele KI-Projekte verschwenden bis zu 70 % ihres GPU-Budgets für untätige Ressourcen.
Denken Sie nur einmal darüber nach.
KI-Projekte investieren einen erheblichen Teil ihrer Budgets in etwas, das sie nicht nutzen.
Aber genau das machen zentrale Hyperscaler. Sie zwingen Teams in langfristige Verträge, die nicht geändert werden können, und lassen sie für Ressourcen bezahlen, die sie nicht einmal nutzen.
Scheint unfair? Ist es.
Wenn Sie zu https://t.co/ZuybGWvjv9 wechseln, können Sie Ressourcen nach Bedarf hoch- und herunterfahren und nur für das bezahlen, was Sie nutzen.
Scheint besser? Ist es.
Erfahren Sie mehr unter
Denken Sie nur einmal darüber nach.
KI-Projekte investieren einen erheblichen Teil ihrer Budgets in etwas, das sie nicht nutzen.
Aber genau das machen zentrale Hyperscaler. Sie zwingen Teams in langfristige Verträge, die nicht geändert werden können, und lassen sie für Ressourcen bezahlen, die sie nicht einmal nutzen.
Scheint unfair? Ist es.
Wenn Sie zu https://t.co/ZuybGWvjv9 wechseln, können Sie Ressourcen nach Bedarf hoch- und herunterfahren und nur für das bezahlen, was Sie nutzen.
Scheint besser? Ist es.
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Alibaba Cloud hat gerade angekündigt, die Preise um über 30 % zu erhöhen. Und niemand ist überrascht.
Dies ist nur der neueste Hyperscaler, der die Preise erhöht, während er massive Gewinne ausweist.
Zentralisierte Technologiegiganten gedeihen, während kleine und wachsende KI-Projekte Schwierigkeiten haben, die nötigen Rechenressourcen zu bezahlen, um die Lichter am Laufen zu halten.
Aber es gibt einen anderen Weg.
Wenn Sie lernen möchten, wie man leistungsstarke GPU-Cluster sofort bereitstellt und gleichzeitig Ihr Budget schützt, sehen Sie sich diesen Leitfaden an:
Dies ist nur der neueste Hyperscaler, der die Preise erhöht, während er massive Gewinne ausweist.
Zentralisierte Technologiegiganten gedeihen, während kleine und wachsende KI-Projekte Schwierigkeiten haben, die nötigen Rechenressourcen zu bezahlen, um die Lichter am Laufen zu halten.
Aber es gibt einen anderen Weg.
Wenn Sie lernen möchten, wie man leistungsstarke GPU-Cluster sofort bereitstellt und gleichzeitig Ihr Budget schützt, sehen Sie sich diesen Leitfaden an:
Die meisten GPU-Preisseiten sind so gestaltet, dass sie Sie verwirren.
Aber wir glauben an Transparenz.
Wir stellen https://t.co/ZuybGWvjv9, CoreWeave und die wichtigsten Alternativen nebeneinander - dieselbe Arbeitslast, reale Zahlen.
Wenn Sie KI-Inferenz oder -Training skalieren, kann Ihnen dieser Beitrag helfen, die richtige Lösung zu finden.
Aber wir glauben an Transparenz.
Wir stellen https://t.co/ZuybGWvjv9, CoreWeave und die wichtigsten Alternativen nebeneinander - dieselbe Arbeitslast, reale Zahlen.
Wenn Sie KI-Inferenz oder -Training skalieren, kann Ihnen dieser Beitrag helfen, die richtige Lösung zu finden.
Claude ist wieder nach unten gegangen.
Auch wenn es diesmal ein begrenzter Ausfall ist, könnte es beim nächsten Mal anders sein.
Zentralisierte KI-Infrastruktur wird immer fragil sein. Deshalb ist Dezentralisierung so wichtig.
Die dezentrale GPU-Cloud von @ionet bedeutet, dass kein einzelner Ausfall alles mitnimmt.
Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Arbeitslasten weiterlaufen, gehen Sie zu
Auch wenn es diesmal ein begrenzter Ausfall ist, könnte es beim nächsten Mal anders sein.
Zentralisierte KI-Infrastruktur wird immer fragil sein. Deshalb ist Dezentralisierung so wichtig.
Die dezentrale GPU-Cloud von @ionet bedeutet, dass kein einzelner Ausfall alles mitnimmt.
Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Arbeitslasten weiterlaufen, gehen Sie zu
Claude ist wieder nach unten gegangen.
Auch wenn es diesmal ein begrenzter Ausfall war, könnte es beim nächsten Mal anders sein.
Zentralisierte KI-Infrastruktur wird immer fragil sein. Deshalb ist Dezentralisierung so wichtig.
@ionets dezentraler GPU-Cloud bedeutet, dass kein einzelner Ausfall alles mit sich nimmt.
Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Arbeitslasten weiterlaufen, gehen Sie zu
Auch wenn es diesmal ein begrenzter Ausfall war, könnte es beim nächsten Mal anders sein.
Zentralisierte KI-Infrastruktur wird immer fragil sein. Deshalb ist Dezentralisierung so wichtig.
@ionets dezentraler GPU-Cloud bedeutet, dass kein einzelner Ausfall alles mit sich nimmt.
Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Arbeitslasten weiterlaufen, gehen Sie zu
Sie können hyperscaler Preise zahlen, wenn Sie möchten.
Oder Sie können Geld sparen, Ihre Laufzeit verlängern und sofortigen Zugang zu der Rechenleistung erhalten, die Sie benötigen, wenn Sie sie benötigen.
Führen Sie NVIDIA H100 ab 1,19 $/Std. aus. Zugang zu +5.000 GPUs in Minuten.
https://cloud.io.net/cloud/virtual-machines/create-cluster
Oder Sie können Geld sparen, Ihre Laufzeit verlängern und sofortigen Zugang zu der Rechenleistung erhalten, die Sie benötigen, wenn Sie sie benötigen.
Führen Sie NVIDIA H100 ab 1,19 $/Std. aus. Zugang zu +5.000 GPUs in Minuten.
https://cloud.io.net/cloud/virtual-machines/create-cluster
Ein Team von 2 Personen, das mit der Effizienz von 10 Personen arbeitet, ist gut.
Es ist besser, dies zu tun, während man 60 % der Infrastruktur spart.
KayOS, ein Unternehmen, das lebende Weltmodelle von Organisationen erstellt, hat sich mit @ionet verbunden und ihre Entwicklungsleistung um das 5-Fache multipliziert.
Sie haben nicht 5 weitere Ingenieure eingestellt. Sie haben ihr Team nicht überlastet. Sie hatten sofortigen Zugang zu führenden Modellen und leistungsstarker Rechenleistung zu Preisen, die es ihnen ermöglichten, sich auf den Aufbau zu konzentrieren und nicht auf ihren finanziellen Spielraum.
Erfahren Sie mehr unter
Es ist besser, dies zu tun, während man 60 % der Infrastruktur spart.
KayOS, ein Unternehmen, das lebende Weltmodelle von Organisationen erstellt, hat sich mit @ionet verbunden und ihre Entwicklungsleistung um das 5-Fache multipliziert.
Sie haben nicht 5 weitere Ingenieure eingestellt. Sie haben ihr Team nicht überlastet. Sie hatten sofortigen Zugang zu führenden Modellen und leistungsstarker Rechenleistung zu Preisen, die es ihnen ermöglichten, sich auf den Aufbau zu konzentrieren und nicht auf ihren finanziellen Spielraum.
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Ein 2-Personen-Team, das mit der Effizienz von 10 Personen arbeitet, ist gut.
Es ist sogar noch besser, dabei 60 % der Infrastrukturkosten zu sparen.
KayOS, ein Unternehmen, das lebende Weltmodelle von Organisationen erstellt, hat sich in @ionet eingeklinkt und ihre Entwicklungsleistung um das 5-Fache gesteigert.
Sie haben nicht 5 weitere Ingenieure eingestellt. Sie haben ihr Team nicht überlastet. Sie hatten sofortigen Zugang zu führenden Modellen und Hochleistungsrechnern zu Preisen, die es ihnen ermöglichten, sich auf den Aufbau zu konzentrieren, nicht auf ihre Laufzeit.
Erfahren Sie mehr unter
Es ist sogar noch besser, dabei 60 % der Infrastrukturkosten zu sparen.
KayOS, ein Unternehmen, das lebende Weltmodelle von Organisationen erstellt, hat sich in @ionet eingeklinkt und ihre Entwicklungsleistung um das 5-Fache gesteigert.
Sie haben nicht 5 weitere Ingenieure eingestellt. Sie haben ihr Team nicht überlastet. Sie hatten sofortigen Zugang zu führenden Modellen und Hochleistungsrechnern zu Preisen, die es ihnen ermöglichten, sich auf den Aufbau zu konzentrieren, nicht auf ihre Laufzeit.
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KI-Startups geben bis zu 60 % ihres Budgets für Infrastruktur aus.
Und diese Zahl kann sich um 300 % pro Jahr erhöhen.
Die richtige Rechenlösung zu finden, kann den Unterschied zwischen dem Aufbau eines erfolgreichen Unternehmens und dem Erreichen des Endes Ihrer finanziellen Mittel ausmachen.
https://t.co/ZuybGWvjv9 ist bereits 70 % günstiger als AWS. Aber es gibt weitere Schritte, die Sie unternehmen können, um die Leistung und den Preis weiter zu optimieren, einschließlich der richtigen Größe, Fehlertoleranz, Ebenen und Regionssperren.
Hier ist, was zu tun ist:
Und diese Zahl kann sich um 300 % pro Jahr erhöhen.
Die richtige Rechenlösung zu finden, kann den Unterschied zwischen dem Aufbau eines erfolgreichen Unternehmens und dem Erreichen des Endes Ihrer finanziellen Mittel ausmachen.
https://t.co/ZuybGWvjv9 ist bereits 70 % günstiger als AWS. Aber es gibt weitere Schritte, die Sie unternehmen können, um die Leistung und den Preis weiter zu optimieren, einschließlich der richtigen Größe, Fehlertoleranz, Ebenen und Regionssperren.
Hier ist, was zu tun ist:
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