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.

Fino al 60% del budget di una startup di intelligenza artificiale va ai costi infrastrutturali.

Non ingegneria. Non sviluppo del prodotto. Non vendite o marketing. Infrastruttura.

Ma c'è un altro modo.

Il calcolo decentralizzato può ridurre i costi del 70%. Questa può essere la differenza tra portare un prodotto straordinario sul mercato e spegnere le luci.

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 nuovi agenti AI appena rilasciati su IO Intelligence

🛠 Strumenti di sviluppo (GitHub, Jira, Linear, ClickUp)
🌐 Ricerca (Web, YouTube, Notizie)
📊 Finanza (Crypto e Azioni)
🧠 Lingua (Riepiloga, Traduci, Moderare, Classificare)
💬 Comunicazioni (Slack)

Una piattaforma. Open Source. Calcolo accessibile.

Esplora ⤵️

In realtà c'è un abisso di differenza tra l'affitto di GPU casuali e l'esecuzione di un reale cluster:

🔗 Accesso alla memoria unificata tra i nodi
⚡ Interconnessioni a bassa latenza (non internet pubblico)
🎯 Orchestrazione che non si blocca nella coordinazione

Non stai addestrando modelli più velocemente perché hai più GPU. Stai addestrando più velocemente perché le GPU possono effettivamente comunicare tra loro senza aspettare.

Dai un'occhiata alla nostra completa analisi dei cluster GPU per principianti:

I centri dati GPU costano oltre 200.000 dollari al mese solo per il raffreddamento e utilizzano 15-30 MW di energia. Le grandi aziende tecnologiche aumentano questo prezzo di 10 volte e lo chiamano "prezzi aziendali."

Il calcolo decentralizzato riduce i costi del 90% rimuovendo l'intermediario.

Approfondimento completo: https://io.net/blog/gpu-data-centers

Sei una startup AI che cerca di decidere tra GPU Cloud o On-Premises.

Ecco il riepilogo dei costi e del ROI di cui hai bisogno. 🧵

GLM-4.7 costruito da @Zai_org appena rilasciato su io.intelligence

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

Modello open source che supera il modello di punta di Anthropic nei benchmark di codifica. Il meccanismo di "Pensiero Preservato" funziona effettivamente per lunghe sessioni agentiche.

Leggi di più:

.@jack_ionet spiega come @ionet sta ridefinendo l'accesso alle GPU con un marketplace decentralizzato e guidato dalla domanda in un'intervista a @SolanaConf.

Sfruttando @solana e il Motore Dinamico di Incentivi (IDE), https://t.co/ZuybGWvRkH sta rendendo il calcolo ad alte prestazioni più accessibile, trasparente e sostenibile, specialmente per i costruttori di AI.

Questo è Web3 che risolve un problema reale.

Guarda l'intervista completa:

IO Intelligence è appena avanzata di nuovo.

zai-org/GLM-4.7 è ora attivo.

Caratteristiche:
•Codifica e Pianificazione Avanzata
•Uso di Strumenti Potenti e Interazione Web
•Ragionamento Complesso Potenziato

Provalo ora: https://ai.io.net/ai/models

CaaS v2 è attivo con ricette di container predefinite, rimuovendo l'incertezza su quale container eseguire e come configurarlo.

Se stai eseguendo carichi di lavoro GPU, vale la pena dare un'occhiata ⤵️

@ionet 2025 avvolto:

✋ Cinque casi studio con ricevute
🤝 21 partnership
👆 1 redesign della tokenomics che reinventa l'economia DePIN

I team che pagano tariffe da hyperscaler non sono entrati in questa lista:

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

È il 2026 e non sai ancora cos'è DePIN o cosa fa @ionet?
Guarda l'ultima intervista di @jack_ionet con @BitcoinMagazine per rimanere aggiornato:
https://www.youtube.com/watch?v=_WJ2rviPV3g

Il calcolo decentralizzato funziona.
Le startup di intelligenza artificiale & le aziende si stanno rivolgendo a questa alternativa al "Grande Cloud".

Ma la sua economia è rotta.

Ecco perché http://io.net sta introducendo il Motore Dinamico di Incentivi.

Esploriamo come funziona l'IDE ⤵️
https://io.net/blog/incentive-dynamic-engine

L'intelligenza artificiale per le imprese non deve essere accompagnata da un prezzo infrastrutturale per le imprese.

IO Intelligence consente a startup di intelligenza artificiale e aziende consolidate di integrare modelli nei flussi di lavoro esistenti per ottenere tutto ciò di cui hanno bisogno senza costi iniziali massicci o complessità. ⤵️