io.net Re-poster

64 H100s, 10 days.

@awscloud on-demand: $62,918.

@ionet: $22,886.

Same fine-tune. Two price tags.

Hyperscalers gate capacity behind enterprise agreements and quota approvals. @ionet pulls from idle GPUs across 130+ countries and spins up in minutes.

That's the difference between a platform built for builders, and one built for corporate profits.

AI infrastructure is broken.

A handful of companies own it. Everyone else waits in line.

The IDE changes the equation.

It's more than a new tokenomic model. It's the foundation for a fairer, open, and accessible era in AI compute.

Everyone, everywhere should have access to the AI economy.

@ionet makes it possible.

年間150億ドル。

それが@AnthropicAIがSpaceXに支払っている計算コストです。

これは25,000以上のスタートアップの計算ニーズを賄うのに十分な金額です。

しかし、高いインフラコストのために、AIプロジェクトのわずか5-10%しか最初の年を乗り越えられません。

でも、こんなことは必要ありません。

@ionetは、世界中のあらゆる規模のプロジェクトが、ハイパースケーラーより最大70%安く即座に計算リソースにアクセスできるようにします。

だから、あなたのプロジェクトの予算が年間150億ドル未満であれば、私たちがサポートできます。

手頃さ。チェック。

アクセスビリティ。チェック。

そう、@ionetはハイパースケーラーの70％以上安く、数秒でGPUを立ち上げられる。

でも、それは物語の一部に過ぎない。

中央集権的なコンピューティングから離れると、レジリエンス、柔軟性、データセキュリティも向上する。

世界的な不安定さの時代に、これらはかつてないほど重要だ。

@ionetのCEO @Gaurav_ionetは、分散型コンピューティングがどのようにして重要なシステムをオンラインに保つ手助けをするかについての考えを提供している。

ほとんどのAIチームはアイデアに制限されていない。

彼らはコンピュータへのアクセスに制限されている。

どんなに素晴らしいアイデアやチーム、技術があっても、手頃な価格で適切なGPUにアクセスできなければ、プロジェクトは成長できない。

https://t.co/IjHEvTwGWy は、リアルタイムの画像生成を大規模にサポートするために数百のGPUが必要だった。

ハイパースケーラーを使うと、従来のクラウド価格と調達の遅延に圧倒されてしまっていた。

しかし、https://t.co/ZuybGWvjv9 を利用することで、彼らは次のことができた：
- GPUコストを50%以上削減
- プロビジョニングを早める
- 新しいハードウェアを早くテストする
- 製品のベロシティを落とさずにスケールを維持する

結果は？1年で14Kから19Mユーザーまで成長した。

AIを手頃でアクセスしやすくすることは、単なる「あったらいいな」ではなく、「必須」なんだ。

手頃でアクセスしやすいコンピューティングは、チームに公平な競争のチャンスを与え、製品を市場に出し、持続可能なビジネスを創出するんだ。

これがないと、ディストピア的な状況になってしまう。

今、企業は監視ソフトを使って、従業員がコンピュータで行うクリックをすべて追跡し、彼らを置き換えるAIを訓練している。

これは、利益を人々、競争、革新の上に置くとどうなるかの証だ。

@ionetでは、手頃でアクセスしやすいAIがどれほど重要かを身をもって知っていて、それを実現するプラットフォームを構築した。AWSより70%安い。待機リストなし。

私たちのブランド戦略責任者が、今日の@IndependentでのAI開発の背後にある選択について語っているのをチェックしてみて。

ハイパースケーラーの顧客は、サプライチェーンのパラノイアにかかっています。

驚くべきことではありません。

AI企業は、競合に対抗するためのビジネスタクティクスとして、GPUを抱え込んだり、キャパシティブロックを予約したりしています。

しかし、スタートアップや企業は、このアイドルコンピュートにアクセスするために数十億を銀行に持っている必要はありません。

https://t.co/ZuybGWvRkHを使えば、サプライチェーンのパラノイアを回避できます。

私たちの分散型GPUネットワークは、ハイパースケーラーより最大70%安い価格で、95%のアイドルコンピュートに即座にアクセスを提供します。

恐れずに構築して出荷したいなら、私たちがサポートします。

今日、もしくは必要な時にGPUをデプロイしましょう。

主要なテクノロジー企業が従業員の最大10%を解雇しており、その原因をAIに求めています。

彼らは新しいデータセンターに何千億ドルも投資していますが、既存のGPUの85%が非効率なインフラのために活用されていません。

これは人材問題ではなく、すべてが裏で進行し、一握りの企業によって制御されるAIの姿です。

これは少数のためのAIであり、多数のためではありません。

私たちは少数のためではなく、多数のためのAIを信じています。

@ionetは、世界中の未活用のGPUを瞬時にアクセス可能にし、主要なハイパースケーラーより70%安い価格で提供することで、誰もがどこでも素晴らしい製品や持続可能なビジネスを構築できるようにしています。

プロジェクトに最適なGPUを選ぶことは、単に「最高の」ものを選ぶことではありません。

それは、適切なタスクに対して、適切なタイミングで、適切なものを選ぶことです。

各GPUには異なる価格/パフォーマンス比があります。あなたのユニークなワークロードに合わせてそれらをクラスター化する方法を理解することが、資金を使い果たすのと、プロジェクトをスケールするためのリソースを持つことの違いを生むことができます。

私たちの新しいGPUクラスターのチートシートが、あなたを正しい方向に導きます：

• H100対A100対L40S（それぞれの使用タイミング）
• 実際に機能するクラスター構成
• ネットワーキング + NCCLのサニティチェック
• 実際にお金を節約するコスト最適化ルール

全ガイドをチェックしてみてください:

最近の調査によると、企業サーバーでのGPUの利用率はわずか5%です。

そう、たったの5%です。

つまり、95%のプロビジョニングされたGPUのキャパシティが使われていないということです。

ハイパースケーラーは人々をウェイトリストに載せており、コストは上昇し続け、数十億が新しいデータセンターに費やされていますが、利用率は5%です。

ここには何か大きな問題があります。AIへのアクセスを増やすべきで、独占するべきではありません。

だからこそ、@ionetは世界中の未活用GPUをオーケストレーションすることで、必要なときに手頃な計算リソースにアクセスできる柔軟性を提供します。

米国には5,427のデータセンターがあります。

これは他のどの国よりも10倍多いです。

このような集中化と権力の集中は、少数の人々にだけ利益をもたらし、多くの人々には利益をもたらしません。

ハイパースケーラーが市場を買い続ける一方で、世界の開発者とAIスタートアップの大多数は、競争するために必要なツールとリソースにアクセスできません。

これは許されません。それは機会を制限します。それは革新を制限します。そして、それはAIを悪化させます。

だからこそ、私たちは誰もがどこでもAIにアクセスできるプラットフォームを構築しました。

詳細はhttps://t.co/ZuybGWvjv9をご覧ください。

出典:

ハイパースケーラーは、すぐに世界のデータセンター能力の2/3を支配することになる。

これにより、彼らはさらにアクセスを制御し、最大手企業を除いてすべての企業を排除する条件や価格を設定し、最終的には誰がAI革命に参加できるかを決定することになる。

ただし、彼らができないときは別だ。

https://t.co/ZuybGWvjv9のようなオープンネットワークは、すべての人々に対して手頃でアクセス可能なコンピュートを提供することによって反発している。

裏取引はない。隠れたコストはない。ゲートキーピングはない。透明性。アクセス。そして、価格は70%低い。

AIの未来は少数のためのものではなく、多くのためのものである。

https://t.co/ZuybGWvjv9は明かりを点けている。

@ionet のトークノミクスライトペーパーをまだ全部読む機会がありませんでしたか？

問題ありません、ここに要点があります。

IDE:

→ 固定的でインフレ的なトークン発行を動的な需要駆動モデルに置き換えます。

→ トークン価格のボラティリティを排除するために、USDをターゲットにした支払いでGPUサプライヤーの収入を提供します。

→ 時間の経過とともに残りの発行供給の少なくとも50%を燃やし、実際の使用に tied した実際の希少性を生み出します。

→ サプライヤーを不況から保護し、好況時に余剰を吸収する二重保管システムを導入します。

詳しくはこちら:

AIインフラは少数のために構築され、多くのためではありません。

プライベートな取引は裏で交渉されます。最大のプレイヤーは少ない金額を支払います。他のすべての人は列に並びます。そして、私たちのほとんどは暗闇の中に置き去りにされています。

しかし、より良い方法があります。

AIは少数の人々が負担できるプライベートクラブであってはなりません。それは、誰もがアクセスできるオープンネットワークであるべきです。

大胆なアイデアは光の中で生まれます。制限されたアイデアは暗闇の中で生まれます。私たちがオープンに構築するとき、私たちは創造性、協力、革新のためのスペースを作ります。

明かりはついています。

詳細はこちらで読む:

https://t.co/ZuybGWvRkHの新しいトークノミクスのフィードバック期間が終了しました。

フィードバックが非常に好意的であることをお知らせできることに興奮しています！

実際、別の変更を促すのに役立ちました。しかし、これは少しサプライズにしておきます。

あと数日お待ちいただければと思います。なぜなら、今日から1週間後に両方を一緒に発表する予定だからです...

GPUを迅速に立ち上げる能力は、あらゆるAIプロジェクトにとって重要です。

スケールする能力も同様です。

次のAIインフラの波は、コンテナに関するものではなく、瞬時のアクセス、スケーラビリティ、そして手頃な価格に関するものです。

私たちは、最新のガイドでRunPodとhttps://t.co/ZuybGWvjv9を並べて、https://t.co/ZuybGWvjv9のGPUオーケストレーションが成長するプロジェクトが直面する多くの課題をどのように解決するかを見てみました。

https://t.co/ZuybGWvjv9は、世界中の何千ものGPUを1つのプログラム可能なネットワークに変えます：
- 瞬時のクラスター（待機リストなし）
- 設計による低遅延
- 50–75%のコスト削減

インフラの構築にかける時間を減らし、製品の構築にもっと時間を使いましょう。

自己のコンピューティングを展開し管理できないAIエージェントは、自分で充電できない自律走行車のようなものです。

彼らは自律しています。ある程度まで。

https://t.co/ZuybGWvjv9の新しいエージェントクラウドは、その限界を進化させています。

エージェントクラウドは、エージェントが必要なときに必要な方法でコンピューティングリソースを購入、展開、管理する完全な自律性を提供します。

詳細については、こちらをご覧ください:

私たちは皆、巨大なチップ不足があることを知っています。

では、なぜNvidiaは誰も望まない機能を立ち上げるのか、AIプロジェクトの大多数が必要なコンピュートを得るのに苦労している間に？

私たちのブランド戦略責任者が最近のインタビューで指摘しました：

"ゲームの世界がNvidiaの新しいAIグラフィックスが「AIのゴミ」であるかどうかを議論している間、より大きな疑問があります：なぜ世界のトップGPU会社がコンピュート危機の真っ只中で化粧的な機能に投資しているのでしょうか？"

こちらで全記事をご覧ください: