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.
La infraestructura de IA fue construida para unos pocos, no para muchos.
Los acuerdos privados se negocian a puertas cerradas. Los jugadores más grandes pagan menos. Todos los demás hacen fila. Y la mayoría de nosotros queda en la oscuridad.
Pero hay una mejor manera.
La IA no debería ser un club privado que pocas personas pueden permitirse. Debería ser una red abierta a la que todos puedan acceder.
Las ideas audaces nacen a la luz. Las ideas limitantes nacen en la oscuridad. Cuando construimos en abierto, hacemos espacio para la creatividad, la colaboración y la innovación.
La capacidad de activar rápidamente GPUs es importante para cualquier proyecto de IA.
También lo es la capacidad de escalar.
La próxima ola de infraestructura de IA no se trata de contenedores, se trata de acceso instantáneo, escalabilidad y asequibilidad.
Colocamos RunPod y https://t.co/ZuybGWvjv9 uno al lado del otro en nuestra última guía para ver cómo la orquestación de GPU de https://t.co/ZuybGWvjv9 resuelve muchos de los desafíos que enfrentan los proyectos en crecimiento.
https://t.co/ZuybGWvjv9 convierte miles de GPUs globales en una red programable: - Clústeres instantáneos (sin listas de espera) - Baja latencia por diseño - Ahorros de costos del 50–75%
Dedica menos tiempo a construir tu infraestructura y más tiempo a construir tu producto.
Los hiperescaladores como AWS, Google y CoreWeave no están resolviendo el cuello de botella del cálculo de IA, lo están creando.
Los proveedores centralizados hacen que el cálculo sea menos accesible y menos asequible para la gran mayoría de los proyectos de IA en todo el mundo.
Jack Collier, el Director de Crecimiento y Marketing de https://t.co/ZuybGWvjv9, habló recientemente con https://t.co/ddWnOuETqR sobre la verdadera solución al problema:
Desbloquear el 85% de la capacidad de cálculo global que actualmente está inactiva para crear una solución accesible para el 99% de las empresas que no son grandes corporaciones.
Entonces, ¿por qué Nvidia está lanzando características que nadie quiere, mientras que la mayoría de los proyectos de IA están luchando por obtener el cómputo que necesitan?
Nuestro Jefe de Estrategia de Marca lo mencionó en una reciente entrevista:
"Mientras el mundo de los videojuegos debate si los nuevos gráficos de IA de Nvidia son “IA basura,” hay una pregunta más grande: ¿por qué la principal empresa de GPU del mundo está invirtiendo en características cosméticas cuando estamos en medio de una crisis de cómputo?"
Muchos proyectos de IA desperdician hasta el 70% de su presupuesto de GPU en recursos inactivos.
Piensa en eso.
Los equipos están invirtiendo una parte sustancial de sus presupuestos en algo que no están utilizando.
Esto es lo que hacen los hiperescaladores centralizados. Obligan a los equipos a firmar contratos largos que no se pueden cambiar, y les hacen pagar por recursos que ni siquiera están utilizando.
¿Parece injusto? Lo es.
Con https://t.co/ZuybGWvjv9, puedes activar y desactivar recursos según los necesites, y solo pagar por lo que uses.
Many AI projects waste up to 70% of their GPU budget on idle resources.
Just think about that.
AI projects are investing a substantial part of their budgets on something they aren't using.
But, this is what centralized hyperscalers do. They force teams into long contracts that can't be changed, and have them pay for resources they aren't even using.
Seem unfair? It is.
When you switch to https://t.co/ZuybGWvjv9, you can spin up and down resources as you need them, and only pay for what you use.
Alibaba Cloud acaba de anunciar que aumentará los precios en más del 30%. Y nadie está sorprendido.
Este es solo el último hiperescalador en aumentar los precios mientras publica enormes ganancias.
Los gigantes tecnológicos centralizados están prosperando, mientras que los pequeños y crecientes proyectos de IA luchan por pagar el cómputo necesario para mantener las luces encendidas.
Pero hay otra manera.
Si deseas aprender cómo implementar instantáneamente clústeres de GPU de alto rendimiento mientras proteges tu presupuesto, consulta esta guía:
A 2 person team operating with 10 person efficiency is good.
Doing it while saving 60% on infrastructure is better.
KayOS, a company building living world models of organizations, plugged into @ionet and multiplied their dev power by 5x.
They didn't hire 5 more engineers. They didn't burn out their team. They got instant access to leading models and high power compute at prices that allowed them to focus on building, not their runway.
A 2 person team operating with 10 person efficiency is good.
Doing it while saving 60% on infrastructure is even better.
KayOS, a company building living world models of organizations, plugged into @ionet and multiplied their dev power by 5x.
They didn't hire 5 more engineers. They didn't burn out their team. They got instant access to leading models and high power compute at prices that allowed them to focus on building, not their runway.
AI startups spend up to 60% of their budget on Infrastructure.
And that number can increase by 300% year.
Finding the right compute solution can make the difference between building a successful business and reaching the end of your runway.
https://t.co/ZuybGWvjv9 is already 70% cheaper than AWS. But, there are are additional moves you can make that can further optimize for performance and price, including the right size, fault-tolerant, tiers, and region locking.
Here's what to do:
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