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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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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:
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。
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:
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:
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...
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。
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。
AWS、Google、CoreWeaveのようなハイパースケーラーはAIコンピュートボトルネックを解決しているのではなく、それを生み出しています。
中央集権的なプロバイダーは、世界中の大多数のAIプロジェクトにとってコンピュートをよりアクセスしにくく、より手頃でなくしています。
Jack Collier、https://t.co/ZuybGWvjv9の最高成長マーケティング責任者は、最近、https://t.co/ddWnOuETqRとこの問題の真の解決策について話しました：
現在アイドル状態にあるグローバルコンピュート容量の85％を解放して、企業でない99％のビジネスにとってアクセス可能なソリューションを作成すること。
それこそが@ionetが構築された理由です。
中央集権的なプロバイダーは、世界中の大多数のAIプロジェクトにとってコンピュートをよりアクセスしにくく、より手頃でなくしています。
Jack Collier、https://t.co/ZuybGWvjv9の最高成長マーケティング責任者は、最近、https://t.co/ddWnOuETqRとこの問題の真の解決策について話しました：
現在アイドル状態にあるグローバルコンピュート容量の85％を解放して、企業でない99％のビジネスにとってアクセス可能なソリューションを作成すること。
それこそが@ionetが構築された理由です。
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:
彼らは自律しています。ある程度まで。
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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:
解放の日です。
エージェントのために。
https://t.co/ZuybGWvjv9 がエージェントクラウドを新たに立ち上げました。これはエージェントとその人間がワークフローを完全に自動化する新しい方法です。
エージェントは、必要なコンピュートリソースを完全な自律性を持って、そして人間の関与なしに、自由に立ち上げたり、停止したりできるようになりました。
詳細はここで確認してください:
エージェントのために。
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エージェントは、必要なコンピュートリソースを完全な自律性を持って、そして人間の関与なしに、自由に立ち上げたり、停止したりできるようになりました。
詳細はここで確認してください:
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:
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:
異なるクラウドは異なる目的に役立ちます。
Lambda Labsは研究に最適です。しかし、スケールが必要な場合、状況は変わります。
- GPUが在庫切れになる
- 中央集権的な地域に制限される
- 生産ワークロードにスケールするのが難しい
ここで、https://t.co/ZuybGWvjv9の分散型クラウドが登場します。
- H100/H200 GPUへの即時アクセス（ウェイトリストなし）
- 低遅延推論のためのグローバルインフラ
- 従来のプロバイダーより最大70％安い
同じワークフローですが、よりスケールがあります。
完全な比較を見るために、新しいガイドをチェックしてください:
Lambda Labsは研究に最適です。しかし、スケールが必要な場合、状況は変わります。
- GPUが在庫切れになる
- 中央集権的な地域に制限される
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- H100/H200 GPUへの即時アクセス（ウェイトリストなし）
- 低遅延推論のためのグローバルインフラ
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同じワークフローですが、よりスケールがあります。
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多くのAIプロジェクトは、アイドルリソースにGPU予算の最大70%を浪費しています。
それについて考えてみてください。
チームは、使用していないものに予算のかなりの部分を投資しています。
これが中央集権的なハイパースケーラーが行うことです。彼らはチームを変更できない長期契約に縛り、使用していないリソースに対して支払わせます。
不公平に見えますか？ そうです。
https://t.co/ZuybGWvjv9を使用すれば、必要に応じてリソースをスピンアップおよびスピンダウンでき、使用した分だけ支払うことができます。
より良く見えますか？ そうです。
詳細はここで確認してください。
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チームは、使用していないものに予算のかなりの部分を投資しています。
これが中央集権的なハイパースケーラーが行うことです。彼らはチームを変更できない長期契約に縛り、使用していないリソースに対して支払わせます。
不公平に見えますか？ そうです。
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より良く見えますか？ そうです。
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多くのAIプロジェクトは、アイドルリソースにGPU予算の最大70%を浪費しています。
それを考えてみてください。
AIプロジェクトは、使用していないものに予算のかなりの部分を投資しています。
しかし、これが中央集権的なハイパースケーラーのやり方です。彼らはチームに変更できない長期契約を強制し、使用していないリソースのために支払わせます。
不公平に思えますか？そうです。
https://t.co/ZuybGWvjv9に切り替えると、必要に応じてリソースをスピンアップおよびダウンでき、使用するものだけに支払うことができます。
より良いと思えますか？そうです。
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不公平に思えますか？そうです。
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アリババクラウドは、価格を30%以上引き上げると発表しました。そして、誰も驚いていません。
これは、巨額の利益を上げながら価格を引き上げる最新のハイパースケーラーに過ぎません。
中央集権的なテクノロジー大手は繁栄していますが、小規模で成長中のAIプロジェクトは、電力を維持するために必要なコンピュートの支払いに苦労しています。
しかし、別の方法があります。
予算を守りながら高性能GPUクラスターを即座に展開する方法を学びたい場合は、このガイドをチェックしてください:
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ほとんどのGPU価格ページはあなたを混乱させるように設計されています。
しかし、私たちは透明性を信じています。
私たちは https://t.co/ZuybGWvjv9、CoreWeave、および主要な代替手段を並べて比較しました - 同じ作業負荷、実際の数字。
AI推論またはトレーニングをスケーリングしている場合、この投稿はあなたが適切なソリューションを見つけるのに役立ちます。
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クロードは再び下に行きました。
今回は限られた停止であっても、次回はそうではないかもしれません。
集中型AIインフラストラクチャは常に脆弱です。だからこそ、分散化が非常に重要です。
@ionetの分散型GPUクラウドは、単一の停止がすべてを持っていくことはありません。
ワークロードを継続して実行したい場合は、こちらにアクセスしてください。
今回は限られた停止であっても、次回はそうではないかもしれません。
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@ionetの分散型GPUクラウドは、単一の停止がすべてを持っていくことはありません。
ワークロードを継続して実行したい場合は、こちらにアクセスしてください。
クロードは再び下りました。
今回は限られた停止でしたが、次回はそうでないかもしれません。
中央集権的なAIインフラは常に脆弱です。だからこそ、分散化が非常に重要です。
@ionetの分散型GPUクラウドは、単一の停止がすべてを持っていくことはありません。
ワークロードが継続して実行されることを確認したい場合は、こちらへ行ってください。
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@ionetの分散型GPUクラウドは、単一の停止がすべてを持っていくことはありません。
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必要であればハイパースケーラーの価格を支払うことができます。
または、お金を節約し、資金繰りを延ばし、必要なときに必要なコンピューティングパワーに即座にアクセスできます。
NVIDIA H100を1時間あたり$1.19から利用できます。数分で+5,000のGPUにアクセスできます。
https://cloud.io.net/cloud/virtual-machines/create-cluster
または、お金を節約し、資金繰りを延ばし、必要なときに必要なコンピューティングパワーに即座にアクセスできます。
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10人の効率で運営する2人チームは良いです。
インフラに60%のコスト削減をしながら行うことはもっと良いです。
組織の生きた世界モデルを構築する会社KayOSは、@ionetに接続し、開発力を5倍にしました。
彼らは5人のエンジニアを雇いませんでした。チームを疲弊させることもありませんでした。彼らは、構築に集中できる価格で、先進的なモデルと高性能コンピュートに即座にアクセスを得ました。
詳細はここを参照してください
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彼らは5人のエンジニアを雇いませんでした。チームを疲弊させることもありませんでした。彼らは、構築に集中できる価格で、先進的なモデルと高性能コンピュートに即座にアクセスを得ました。
詳細はここを参照してください
2人のチームが10人分の効率で運営するのは良い。
インフラに60％のコスト削減をしながらそれを行うのはさらに良い。
組織の生きた世界モデルを構築する会社、KayOSは、@ionetに接続し、開発力を5倍にしました。
彼らは5人のエンジニアを雇いませんでした。彼らはチームを疲弊させませんでした。彼らは、ビルドに集中できる価格で、先進的なモデルと高性能コンピュータに即座にアクセスしました。
詳細は<a>こちら</a>を見てください。
インフラに60％のコスト削減をしながらそれを行うのはさらに良い。
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彼らは5人のエンジニアを雇いませんでした。彼らはチームを疲弊させませんでした。彼らは、ビルドに集中できる価格で、先進的なモデルと高性能コンピュータに即座にアクセスしました。
詳細は<a>こちら</a>を見てください。
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