Ces coûts empêchent les développeurs et les startups d'avoir une chance équitable de réussir.
Et nous ne sommes pas d'accord avec cela.
C'est pourquoi, pendant que ces « hyperscalers » s'occupent d'augmenter les prix, nous nous occupons d'ouvrir des portes pour les fondateurs et les bâtisseurs. 🚪✨
Jusqu'à 60 % du budget d'une startup IA est consacré aux coûts d'infrastructure.
Pas d'ingénierie. Pas de développement de produit. Pas de ventes ou de marketing. Infrastructure.
Mais il y a une autre façon.
Le calcul décentralisé peut réduire les coûts de 70 %. Cela peut faire la différence entre lancer un produit révolutionnaire sur le marché et éteindre les lumières.
Jusqu'à 60 % du budget d'une startup d'IA est consacré aux coûts d'infrastructure.
Pas à l'ingénierie. Pas au développement de produits. Pas aux ventes ou au marketing. Infrastructure.
Mais il existe une autre solution.
Le calcul décentralisé peut réduire les coûts de 70 %. Cela peut faire la différence entre lancer un produit révolutionnaire sur le marché et éteindre les lumières.
C'est aussi simple que ça. C'est ce qui stimule la véritable croissance dans DePIN.
C'est pourquoi nous avons reconstruit notre modèle tokenomique pour qu'il soit axé sur la demande et l'utilité.
Si vous n'avez pas lu le livre blanc, c'est votre chance. Si vous n'avez pas partagé vos réflexions, nous voulons vous entendre. La période de retour d'information de la communauté se termine le 27 février.
Le coût caché de l'IA n'est pas les modèles, c'est le calcul.
@Gaurav_ionet explique pourquoi les fintechs sous-estiment la rapidité avec laquelle l'économie cloud centralisée érode le retour sur investissement de l'IA, et pourquoi le succès avec les utilisateurs ne se traduit pas toujours par un succès dans le bilan.
Si vous construisez un modèle d'IA, vous aurez probablement besoin d'une feuille de triche rapide avec quelques chiffres de performance GPU pour les meilleurs GPU.
Il y a en fait un fossé de différence entre la location de GPU aléatoires et l'exécution d'un véritable cluster :
🔗 Accès à la mémoire unifiée à travers les nœuds ⚡ Interconnexions à faible latence (pas Internet public) 🎯 Orchestration qui ne se bloque pas lors de la coordination
Vous ne formez PAS des modèles plus rapidement parce que vous avez plus de GPU. Vous formez plus rapidement parce que les GPU peuvent réellement communiquer entre eux sans attendre.
Découvrez notre analyse complète des clusters GPU pour les débutants :
Les centres de données GPU coûtent 200 000 $+/mois juste pour le refroidissement et utilisent 15-30 MW d'énergie. Les grandes entreprises technologiques augmentent cela de 10x et l'appellent "tarification entreprise."
Le calcul décentralisé réduit les coûts de 90 % en supprimant l'intermédiaire.
GLM-4.7 construit par @Zai_org vient d'être lancé sur io.intelligence
LiveCodeBench: 84.9% Claude Sonnet 4.5: 64%
Modèle open source surpassant le modèle phare d'Anthropic sur les benchmarks de codage. Le mécanisme de "Pensée Préservée" fonctionne réellement pour de longues sessions agentiques.
.@jack_ionet explique comment @ionet redéfinit l'accès aux GPU grâce à un marché décentralisé et piloté par la demande, dans un entretien à @SolanaConf.
En tirant parti de @solana et du moteur dynamique d'incitation (IDE), https://t.co/ZuybGWvRkH rend les calculs haute performance plus abordables, transparents et durables, en particulier pour les développeurs d'IA.
C'est 2026, et vous ne savez toujours pas ce qu'est DePIN ou ce que fait @ionet ? Regardez la dernière interview de @jack_ionet avec @BitcoinMagazine pour vous mettre à jour : https://www.youtube.com/watch?v=_WJ2rviPV3g