io.net Re-poster
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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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KI-Infrastruktur hat ein Konzentrationsproblem.
Selbst Neoclouds, die darauf ausgelegt sind, die Vorherrschaft der Hyperscaler herauszufordern, bauen mit der gleichen Art von zentralisierter, kapitalintensiver Infrastruktur.
Unser eigener @ilkh0m hat sich mit TechArena zusammengesetzt, um die Preiskante zu beleuchten, die Neoclouds bieten, die Abwägungen und wie http://io.net eine echte Alternative darstellt.
Selbst Neoclouds, die darauf ausgelegt sind, die Vorherrschaft der Hyperscaler herauszufordern, bauen mit der gleichen Art von zentralisierter, kapitalintensiver Infrastruktur.
Unser eigener @ilkh0m hat sich mit TechArena zusammengesetzt, um die Preiskante zu beleuchten, die Neoclouds bieten, die Abwägungen und wie http://io.net eine echte Alternative darstellt.
250 Mrd. US-Dollar auf 120 Mrd. US-Dollar gesenkt.
Nicht, weil die Nachfrage schrumpfte. Sondern weil das Risiko real wurde.
NVIDIA hat sein Garantieversprechen für das OpenAI-Rechenzentrum in Ohio aufgrund des Drucks von Aktionären zurückgenommen.
Selbst der größte Chiphersteller muss neu berechnen, wie viel zentralisiertes Wetten-Engagement er verkraften kann.
Mehr Rechenleistung aufzubauen muss nicht bedeuten, dass man auch größere, stärker zentralisierte Infrastruktur errichten muss.
Die GPU-Kapazitäten sind bereits weltweit verteilt. Die eigentliche Chance liegt darin, sie zu verbinden.
https://blockonomi.com/nvidia-nvda-slashes-openai-data-center-backing-by-more-than-half-amid-investor-concerns/
Nicht, weil die Nachfrage schrumpfte. Sondern weil das Risiko real wurde.
NVIDIA hat sein Garantieversprechen für das OpenAI-Rechenzentrum in Ohio aufgrund des Drucks von Aktionären zurückgenommen.
Selbst der größte Chiphersteller muss neu berechnen, wie viel zentralisiertes Wetten-Engagement er verkraften kann.
Mehr Rechenleistung aufzubauen muss nicht bedeuten, dass man auch größere, stärker zentralisierte Infrastruktur errichten muss.
Die GPU-Kapazitäten sind bereits weltweit verteilt. Die eigentliche Chance liegt darin, sie zu verbinden.
https://blockonomi.com/nvidia-nvda-slashes-openai-data-center-backing-by-more-than-half-amid-investor-concerns/
KI-Ablehnungen sind nicht neutral.
Sie sind die Risikotoleranz einer anderen Person, die in ein Modell eingebaut ist, das du nur mietest.
Geschlossene Modelle: teilweise Kontrolle und null Transparenz.
Open-Weights: deine Regeln und deine Infrastruktur.
Und es selbst zu betreiben ist günstiger als die API-Rechnung.
Open-Modelle und Open Computing sind die Grundlage für bessere KI.
Sie sind die Risikotoleranz einer anderen Person, die in ein Modell eingebaut ist, das du nur mietest.
Geschlossene Modelle: teilweise Kontrolle und null Transparenz.
Open-Weights: deine Regeln und deine Infrastruktur.
Und es selbst zu betreiben ist günstiger als die API-Rechnung.
Open-Modelle und Open Computing sind die Grundlage für bessere KI.
Die Zukunft der KI sollte nicht von zwei Unternehmen abhängen.
Aber im Moment tut sie es.
70% der KI-Umsätze und 25–35% der Cloud-Umsätze der vier größten Tech-Konzerne setzen auf dieselbe Wette: auf @AnthropicAI und @OpenAI .
Doch während sich die Modelle vervielfachen und der Open-Source-Wettbewerb sich beschleunigt, wird diese Wette von Tag zu Tag riskanter.
Was der Markt jetzt braucht, ist Rechenleistung, die flexibel, offen und global verteilt ist – und nicht konzentriert.
Genau das baut @ionet.
https://qz.com/steve-eisman-ai-boom-openai-anthropic-warning-081326
Aber im Moment tut sie es.
70% der KI-Umsätze und 25–35% der Cloud-Umsätze der vier größten Tech-Konzerne setzen auf dieselbe Wette: auf @AnthropicAI und @OpenAI .
Doch während sich die Modelle vervielfachen und der Open-Source-Wettbewerb sich beschleunigt, wird diese Wette von Tag zu Tag riskanter.
Was der Markt jetzt braucht, ist Rechenleistung, die flexibel, offen und global verteilt ist – und nicht konzentriert.
Genau das baut @ionet.
https://qz.com/steve-eisman-ai-boom-openai-anthropic-warning-081326
Die Zukunft von KI sollte nicht von zwei Unternehmen abhängen.
Aber im Moment tut sie es.
70% der KI-Umsätze und 25–35% der Cloud-Umsätze für die vier größten Tech-Unternehmen setzen auf dasselbe Wagnis: Anthropic und OpenAI.
Doch während sich die Modelle vervielfachen und der Wettbewerb durch Open Source an Tempo gewinnt, wird dieses Wagnis von Tag zu Tag riskanter.
Was der Markt jetzt braucht, ist Rechenleistung, die flexibel, offen und global verteilt ist – nicht konzentriert.
Genau das baut @ionet.
https://qz.com/steve-eisman-ai-boom-openai-anthropic-warning-081326
Aber im Moment tut sie es.
70% der KI-Umsätze und 25–35% der Cloud-Umsätze für die vier größten Tech-Unternehmen setzen auf dasselbe Wagnis: Anthropic und OpenAI.
Doch während sich die Modelle vervielfachen und der Wettbewerb durch Open Source an Tempo gewinnt, wird dieses Wagnis von Tag zu Tag riskanter.
Was der Markt jetzt braucht, ist Rechenleistung, die flexibel, offen und global verteilt ist – nicht konzentriert.
Genau das baut @ionet.
https://qz.com/steve-eisman-ai-boom-openai-anthropic-warning-081326
300%.
So hoch läuft die Nachfrage nach KI-Chips derzeit im Vergleich zum aktuellen Angebot.
H100- mieten sind heute teurer als bei ihrem Launch.
Allein mehr Chips sind nicht die Lösung.
Bessere Orchestrierung ist es.
http://io.net ist hier, um das möglich zu machen.
So hoch läuft die Nachfrage nach KI-Chips derzeit im Vergleich zum aktuellen Angebot.
H100- mieten sind heute teurer als bei ihrem Launch.
Allein mehr Chips sind nicht die Lösung.
Bessere Orchestrierung ist es.
http://io.net ist hier, um das möglich zu machen.
Übersetzung ansehen
Nvidia guarantees OpenAI's debt.
OpenAI leases from SoftBank.
SoftBank is funded by Nvidia's investment.
$250B backstop. $350B chip financing. Same three names.
This isn't a way to scale AI or create more access.
It's circular economics built to keep corporate profits flowing, not builders building.
@ionet was created for builders.
OpenAI leases from SoftBank.
SoftBank is funded by Nvidia's investment.
$250B backstop. $350B chip financing. Same three names.
This isn't a way to scale AI or create more access.
It's circular economics built to keep corporate profits flowing, not builders building.
@ionet was created for builders.
Übersetzung ansehen
Three companies shouldn't get to decide who builds AI.
But they have been.
Not because they had the best GPUs. Because they controlled the only door in.
A researcher in Lagos with a brilliant model and no AWS relationship simply didn't get compute, regardless of the ability to pay.
That's not a shortage. That's a gate.
DePIN removes the gatekeeper.
Thousands of independent operators, not three hyperscalers, compete to fulfill your workload. The price is set by the market. The access is permissionless. A wallet and a training script is all it takes.
The compute oligopoly was never inevitable. It was just uncontested.
https://t.co/ZuybGWvjv9 is changing that.
But they have been.
Not because they had the best GPUs. Because they controlled the only door in.
A researcher in Lagos with a brilliant model and no AWS relationship simply didn't get compute, regardless of the ability to pay.
That's not a shortage. That's a gate.
DePIN removes the gatekeeper.
Thousands of independent operators, not three hyperscalers, compete to fulfill your workload. The price is set by the market. The access is permissionless. A wallet and a training script is all it takes.
The compute oligopoly was never inevitable. It was just uncontested.
https://t.co/ZuybGWvjv9 is changing that.
64 H100s, 10 Tage.
@awscloud On-Demand: 62.918 $.
@ionet: 22.886 $.
Gleicher Fine-Tune. Zwei Preisschilder.
Hyperscaler schalten Kapazität hinter Enterprise-Vereinbarungen und Quota-Freigaben frei. @ionet greift auf ausrangierte/ungenutzte GPUs über 130+ Länder zu und ist in Minuten einsatzbereit.
Das ist der Unterschied zwischen einer Plattform für Entwickler und einer, die für Unternehmensgewinne gebaut wurde.
@awscloud On-Demand: 62.918 $.
@ionet: 22.886 $.
Gleicher Fine-Tune. Zwei Preisschilder.
Hyperscaler schalten Kapazität hinter Enterprise-Vereinbarungen und Quota-Freigaben frei. @ionet greift auf ausrangierte/ungenutzte GPUs über 130+ Länder zu und ist in Minuten einsatzbereit.
Das ist der Unterschied zwischen einer Plattform für Entwickler und einer, die für Unternehmensgewinne gebaut wurde.
Die KI-Infrastruktur ist kaputt.
Ein paar wenige Unternehmen besitzen sie. Alle anderen stehen in der Schlange.
Die IDE ändert die Spielregeln.
Es ist mehr als ein neues tokenomisches Modell. Es ist das Fundament für eine gerechtere, offene und zugängliche Ära im KI-Computing.
Jeder, überall, sollte Zugang zur KI-Wirtschaft haben.
@ionet macht das möglich.
Ein paar wenige Unternehmen besitzen sie. Alle anderen stehen in der Schlange.
Die IDE ändert die Spielregeln.
Es ist mehr als ein neues tokenomisches Modell. Es ist das Fundament für eine gerechtere, offene und zugängliche Ära im KI-Computing.
Jeder, überall, sollte Zugang zur KI-Wirtschaft haben.
@ionet macht das möglich.
15 Milliarden Dollar pro Jahr.
So viel zahlt @AnthropicAI an SpaceX für Rechenleistung.
Das reicht aus, um die Rechenbedürfnisse von über 25.000 Startups zu decken.
Stattdessen bedeuten hohe Infrastrukturkosten, dass nur 5-10% der KI-Projekte das erste Jahr überstehen werden.
Aber das muss nicht so sein.
@ionet macht es möglich, dass Projekte jeder Größe, überall auf der Welt, sofort Zugang zu Rechenleistung zu bis zu 70% weniger als bei hyperskalierenden Anbietern erhalten.
Wenn das Budget deines Projekts also weniger als 15 Milliarden Dollar pro Jahr beträgt, können wir helfen.
So viel zahlt @AnthropicAI an SpaceX für Rechenleistung.
Das reicht aus, um die Rechenbedürfnisse von über 25.000 Startups zu decken.
Stattdessen bedeuten hohe Infrastrukturkosten, dass nur 5-10% der KI-Projekte das erste Jahr überstehen werden.
Aber das muss nicht so sein.
@ionet macht es möglich, dass Projekte jeder Größe, überall auf der Welt, sofort Zugang zu Rechenleistung zu bis zu 70% weniger als bei hyperskalierenden Anbietern erhalten.
Wenn das Budget deines Projekts also weniger als 15 Milliarden Dollar pro Jahr beträgt, können wir helfen.
Erschwinglichkeit. Check.
Zugänglichkeit. Check.
Ja, @ionet lässt dich GPUs in Sekunden hochfahren und das zu bis zu 70% weniger als bei Hyperscalern.
Aber das ist nur ein Teil der Geschichte.
Wenn du von zentralisierten Berechnungen weggehst, erhöhst du auch die Resilienz, Flexibilität und Datensicherheit.
In einer Zeit globaler Instabilität sind diese Faktoren wichtiger denn je.
@ionet CEO @Gaurav_ionet teilt seine Gedanken darüber, wie verteilte Berechnungen dazu beitragen können, dass kritische Systeme online bleiben, selbst wenn zentrale Rechenzentren ausfallen.
Zugänglichkeit. Check.
Ja, @ionet lässt dich GPUs in Sekunden hochfahren und das zu bis zu 70% weniger als bei Hyperscalern.
Aber das ist nur ein Teil der Geschichte.
Wenn du von zentralisierten Berechnungen weggehst, erhöhst du auch die Resilienz, Flexibilität und Datensicherheit.
In einer Zeit globaler Instabilität sind diese Faktoren wichtiger denn je.
@ionet CEO @Gaurav_ionet teilt seine Gedanken darüber, wie verteilte Berechnungen dazu beitragen können, dass kritische Systeme online bleiben, selbst wenn zentrale Rechenzentren ausfallen.
Die meisten KI-Teams sind nicht durch ihre Ideen limitiert.
Sie sind durch den Zugang zu Rechenleistung limitiert.
Egal wie großartig die Idee, das Team oder die Technik ist, wenn du keinen Zugang zu den richtigen GPUs zu erschwinglichen Preisen bekommst, kann dein Projekt nicht wachsen.
https://t.co/IjHEvTwGWy benötigte Hunderte von GPUs, um die Echtzeit-Bilderzeugung in großem Maßstab zu unterstützen.
Die Nutzung eines Hyperscalers hätte bedeutet, von den traditionellen Cloud-Preisen und Beschaffungsverzögerungen erdrückt zu werden.
Aber mit https://t.co/ZuybGWvjv9 konnten sie:
- GPU-Kosten um 50%+ senken
- Schneller bereitstellen
- Neue Hardware früher testen
- Weiter skalieren, ohne die Produktgeschwindigkeit zu verlangsamen
Das Ergebnis? Sie wuchsen von 14K → 19M Nutzern in einem Jahr.
Sie sind durch den Zugang zu Rechenleistung limitiert.
Egal wie großartig die Idee, das Team oder die Technik ist, wenn du keinen Zugang zu den richtigen GPUs zu erschwinglichen Preisen bekommst, kann dein Projekt nicht wachsen.
https://t.co/IjHEvTwGWy benötigte Hunderte von GPUs, um die Echtzeit-Bilderzeugung in großem Maßstab zu unterstützen.
Die Nutzung eines Hyperscalers hätte bedeutet, von den traditionellen Cloud-Preisen und Beschaffungsverzögerungen erdrückt zu werden.
Aber mit https://t.co/ZuybGWvjv9 konnten sie:
- GPU-Kosten um 50%+ senken
- Schneller bereitstellen
- Neue Hardware früher testen
- Weiter skalieren, ohne die Produktgeschwindigkeit zu verlangsamen
Das Ergebnis? Sie wuchsen von 14K → 19M Nutzern in einem Jahr.
AI erschwinglich und zugänglich zu machen ist kein Nice-to-have, sondern ein Must-have.
Erschwingliche und zugängliche Rechenleistung gibt Teams eine faire Chance, im Markt zu konkurrieren, ihre Produkte einzuführen und nachhaltige Geschäfte aufzubauen.
Ohne das bekommen wir etwas Dystopisches.
Unternehmen nutzen jetzt Überwachungssoftware, um jeden Klick, den Mitarbeiter an ihren Computern machen, zu verfolgen, um KI zu trainieren, die sie ersetzt.
Das passiert, wenn man Gewinne über Menschen, Wettbewerb und Innovation stellt.
@ionet wissen wir aus erster Hand, wie wichtig erschwingliche und zugängliche KI ist und haben eine Plattform entwickelt, um dies zu ermöglichen. 70% günstiger als AWS. Keine Wartelisten.
Schau dir unser Gespräch mit dem Head of Brand Strategy an, der über die Entscheidungen hinter der KI-Entwicklung in der heutigen @Independent spricht.
Erschwingliche und zugängliche Rechenleistung gibt Teams eine faire Chance, im Markt zu konkurrieren, ihre Produkte einzuführen und nachhaltige Geschäfte aufzubauen.
Ohne das bekommen wir etwas Dystopisches.
Unternehmen nutzen jetzt Überwachungssoftware, um jeden Klick, den Mitarbeiter an ihren Computern machen, zu verfolgen, um KI zu trainieren, die sie ersetzt.
Das passiert, wenn man Gewinne über Menschen, Wettbewerb und Innovation stellt.
@ionet wissen wir aus erster Hand, wie wichtig erschwingliche und zugängliche KI ist und haben eine Plattform entwickelt, um dies zu ermöglichen. 70% günstiger als AWS. Keine Wartelisten.
Schau dir unser Gespräch mit dem Head of Brand Strategy an, der über die Entscheidungen hinter der KI-Entwicklung in der heutigen @Independent spricht.
Hyperscaler-Kunden haben sich mit einem Fall von Lieferketten-Paranoia angesteckt.
Und das ist nicht überraschend.
KI-Unternehmen horten GPUs oder reservieren Kapazitätsblöcke als Geschäftstaktik gegen die Konkurrenz.
Aber Startups und Unternehmen brauchen keine Milliarden auf dem Konto, um auf diese untätige Rechenleistung zuzugreifen.
Mit https://t.co/ZuybGWvRkH umgehst du die Lieferketten-Paranoia.
Unser dezentralisiertes GPU-Netzwerk gibt dir sofortigen Zugang zu 95 % der untätigen Rechenleistung, zu Preisen, die bis zu 70 % unter denen der Hyperscaler liegen.
Wenn du ohne Angst bauen und liefern möchtest, haben wir dich abgedeckt.
Setze heute GPUs ein, oder wann immer du sie brauchst:
Und das ist nicht überraschend.
KI-Unternehmen horten GPUs oder reservieren Kapazitätsblöcke als Geschäftstaktik gegen die Konkurrenz.
Aber Startups und Unternehmen brauchen keine Milliarden auf dem Konto, um auf diese untätige Rechenleistung zuzugreifen.
Mit https://t.co/ZuybGWvRkH umgehst du die Lieferketten-Paranoia.
Unser dezentralisiertes GPU-Netzwerk gibt dir sofortigen Zugang zu 95 % der untätigen Rechenleistung, zu Preisen, die bis zu 70 % unter denen der Hyperscaler liegen.
Wenn du ohne Angst bauen und liefern möchtest, haben wir dich abgedeckt.
Setze heute GPUs ein, oder wann immer du sie brauchst:
Große Tech-Unternehmen entlassen bis zu 10% ihrer Mitarbeiter und geben der KI die Schuld.
Sie investieren Hunderte von Milliarden Dollar in neue Rechenzentren, während bis zu 85% der vorhandenen GPUs aufgrund ineffizienter Infrastruktur unterutilisiert sind.
Das ist kein Problem der Personalabteilung, es zeigt, wie KI aussieht, wenn alles hinter verschlossenen Türen passiert und von einer Handvoll Unternehmen kontrolliert wird.
Es ist KI für die wenigen, nicht für die vielen.
Wir glauben an KI für die vielen, nicht für die wenigen.
@ionet macht unterutilisierte GPUs aus der ganzen Welt sofort zugänglich zu Preisen, die 70% günstiger sind als bei großen Hyperscalern, damit jeder überall großartige Produkte und nachhaltige Geschäfte aufbauen kann.
Sie investieren Hunderte von Milliarden Dollar in neue Rechenzentren, während bis zu 85% der vorhandenen GPUs aufgrund ineffizienter Infrastruktur unterutilisiert sind.
Das ist kein Problem der Personalabteilung, es zeigt, wie KI aussieht, wenn alles hinter verschlossenen Türen passiert und von einer Handvoll Unternehmen kontrolliert wird.
Es ist KI für die wenigen, nicht für die vielen.
Wir glauben an KI für die vielen, nicht für die wenigen.
@ionet macht unterutilisierte GPUs aus der ganzen Welt sofort zugänglich zu Preisen, die 70% günstiger sind als bei großen Hyperscalern, damit jeder überall großartige Produkte und nachhaltige Geschäfte aufbauen kann.
Die Auswahl der richtigen GPUs für dein Projekt geht nicht darum, die "beste" zu wählen.
Es geht darum, die richtige für den richtigen Job zur richtigen Zeit auszuwählen.
Jede GPU hat ein unterschiedliches Preis-/Leistungs-Verhältnis. Zu verstehen, wie man sie für deine speziellen Workloads clustert, kann den Unterschied ausmachen zwischen dem Durchbrennen deines Budgets und den Ressourcen, um dein Projekt zu skalieren.
Unser neuer GPU Cluster Cheat Sheet hilft dir, es richtig zu machen:
• H100 vs A100 vs L40S (wann welche verwenden)
• Cluster-Konfigurationen, die tatsächlich funktionieren
• Netzwerk- + NCCL-Sanity-Checks
• Kostenoptimierungsregeln, die echtes Geld sparen
Schau dir den vollständigen Leitfaden an:
Es geht darum, die richtige für den richtigen Job zur richtigen Zeit auszuwählen.
Jede GPU hat ein unterschiedliches Preis-/Leistungs-Verhältnis. Zu verstehen, wie man sie für deine speziellen Workloads clustert, kann den Unterschied ausmachen zwischen dem Durchbrennen deines Budgets und den Ressourcen, um dein Projekt zu skalieren.
Unser neuer GPU Cluster Cheat Sheet hilft dir, es richtig zu machen:
• H100 vs A100 vs L40S (wann welche verwenden)
• Cluster-Konfigurationen, die tatsächlich funktionieren
• Netzwerk- + NCCL-Sanity-Checks
• Kostenoptimierungsregeln, die echtes Geld sparen
Schau dir den vollständigen Leitfaden an:
Laut einer aktuellen Studie liegt die GPU-Auslastung in Unternehmensservern bei 5%.
Ja, nur 5%.
Das bedeutet, dass 95% der bereitgestellten GPU-Kapazität nicht genutzt werden.
Hyperscaler setzen Leute auf Wartelisten, die Kosten steigen weiter, Milliarden werden in neue Rechenzentren investiert und die Auslastung liegt bei 5%.
Hier stimmt etwas ganz und gar nicht. Wir sollten den Zugang zu KI erhöhen, anstatt sie zu horten.
Deshalb bietet dir @ionet die Flexibilität, erschwingliche Rechenleistung genau dann und dort zu nutzen, wo du sie brauchst, indem unterutilisierte GPUs aus der ganzen Welt orchestriert werden.
Ja, nur 5%.
Das bedeutet, dass 95% der bereitgestellten GPU-Kapazität nicht genutzt werden.
Hyperscaler setzen Leute auf Wartelisten, die Kosten steigen weiter, Milliarden werden in neue Rechenzentren investiert und die Auslastung liegt bei 5%.
Hier stimmt etwas ganz und gar nicht. Wir sollten den Zugang zu KI erhöhen, anstatt sie zu horten.
Deshalb bietet dir @ionet die Flexibilität, erschwingliche Rechenleistung genau dann und dort zu nutzen, wo du sie brauchst, indem unterutilisierte GPUs aus der ganzen Welt orchestriert werden.
Die USA haben 5.427 Rechenzentren.
Das ist 10-mal mehr als jedes andere Land.
Diese Art der Zentralisierung und Konzentration von Macht kommt nur wenigen zugute, nicht vielen.
Während Hyperscaler weiterhin den Markt aufkaufen, haben die meisten Entwickler und KI-Startups in der Welt keinen Zugang zu den Werkzeugen und Ressourcen, die sie benötigen, um überhaupt konkurrieren zu können.
Das ist nicht in Ordnung. Es schränkt die Möglichkeiten ein. Es schränkt die Innovation ein. Und es macht KI schlechter.
Deshalb haben wir eine Plattform entwickelt, die KI für alle, überall zugänglich macht.
Erfahren Sie mehr unter https://t.co/ZuybGWvjv9
Quelle:
Das ist 10-mal mehr als jedes andere Land.
Diese Art der Zentralisierung und Konzentration von Macht kommt nur wenigen zugute, nicht vielen.
Während Hyperscaler weiterhin den Markt aufkaufen, haben die meisten Entwickler und KI-Startups in der Welt keinen Zugang zu den Werkzeugen und Ressourcen, die sie benötigen, um überhaupt konkurrieren zu können.
Das ist nicht in Ordnung. Es schränkt die Möglichkeiten ein. Es schränkt die Innovation ein. Und es macht KI schlechter.
Deshalb haben wir eine Plattform entwickelt, die KI für alle, überall zugänglich macht.
Erfahren Sie mehr unter https://t.co/ZuybGWvjv9
Quelle:
Hyperscaler werden bald 2/3 der globalen Rechenzentrums-Kapazität kontrollieren.
Dies wird ihnen ermöglichen, den Zugang weiter zu kontrollieren, Bedingungen und Preise festzulegen, die alle bis auf die größten Unternehmen ausschließen, und letztendlich zu entscheiden, wer an der KI-Revolution teilnehmen darf.
Außer wenn sie es nicht können.
Offene Netzwerke wie https://t.co/ZuybGWvjv9 wehren sich, indem sie erschwingliche und zugängliche Rechenleistung für alle, überall anbieten.
Keine Hinterzimmer-Deals. Keine versteckten Kosten. Kein Gatekeeping. Transparenz. Zugang. Und Preise, die 70% weniger sind.
Die Zukunft der KI ist nicht für die wenigen, sondern für die vielen.
https://t.co/ZuybGWvjv9 macht das Licht an.
Dies wird ihnen ermöglichen, den Zugang weiter zu kontrollieren, Bedingungen und Preise festzulegen, die alle bis auf die größten Unternehmen ausschließen, und letztendlich zu entscheiden, wer an der KI-Revolution teilnehmen darf.
Außer wenn sie es nicht können.
Offene Netzwerke wie https://t.co/ZuybGWvjv9 wehren sich, indem sie erschwingliche und zugängliche Rechenleistung für alle, überall anbieten.
Keine Hinterzimmer-Deals. Keine versteckten Kosten. Kein Gatekeeping. Transparenz. Zugang. Und Preise, die 70% weniger sind.
Die Zukunft der KI ist nicht für die wenigen, sondern für die vielen.
https://t.co/ZuybGWvjv9 macht das Licht an.
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