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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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AIビルダーは現在、GPUコンピュートの選択肢が非常に少なく、すべてビッグクラウドプロバイダーです。
モデル用のGPU購入のコストを避けたい場合、どうしますか？
その答えはDePINです。
モデル用のGPU購入のコストを避けたい場合、どうしますか？
その答えはDePINです。
常時稼働のAIエージェントは、待機リストではなく、スケーラブルなGPUインフラストラクチャで動作します。
これが重要な理由です 👇
https://startupnews.fyi/2026/02/04/always-on-ai-agents-gpu-infrastructure/
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https://startupnews.fyi/2026/02/04/always-on-ai-agents-gpu-infrastructure/
AIスタートアップの予算の最大60%がインフラコストにかかります。
エンジニアリングではありません。製品開発でもありません。販売やマーケティングでもありません。インフラです。
しかし、別の方法があります。
分散型コンピューティングはコストを70%削減できます。それが、優れた製品を市場に投入することと、電気を消すことの違いになるかもしれません。
エンジニアリングではありません。製品開発でもありません。販売やマーケティングでもありません。インフラです。
しかし、別の方法があります。
分散型コンピューティングはコストを70%削減できます。それが、優れた製品を市場に投入することと、電気を消すことの違いになるかもしれません。
AIスタートアップの予算の最大60%はインフラコストにかかります。
エンジニアリングでもなく、製品開発でもなく、営業やマーケティングでもありません。インフラです。
しかし、別の方法があります。
分散型コンピューティングはコストを70%削減できます。それは、優れた製品を市場に投入することと、ライトを消すことの違いになる可能性があります。
エンジニアリングでもなく、製品開発でもなく、営業やマーケティングでもありません。インフラです。
しかし、別の方法があります。
分散型コンピューティングはコストを70%削減できます。それは、優れた製品を市場に投入することと、ライトを消すことの違いになる可能性があります。
ユーティリティ。
それは単純です。それがDePINの真の成長を促進しているものです。
だからこそ、私たちはトークノミクスモデルを需要主導でユーティリティに焦点を当てて再構築しました。
もしリテイペーパーを読んでいないのであれば、今がチャンスです。もしあなたの考えを共有していないのであれば、私たちはあなたの意見を聞きたいと思っています。コミュニティのフィードバック期間は2月27日で終了します。
それは単純です。それがDePINの真の成長を促進しているものです。
だからこそ、私たちはトークノミクスモデルを需要主導でユーティリティに焦点を当てて再構築しました。
もしリテイペーパーを読んでいないのであれば、今がチャンスです。もしあなたの考えを共有していないのであれば、私たちはあなたの意見を聞きたいと思っています。コミュニティのフィードバック期間は2月27日で終了します。
AIの隠れたコストはモデルではなく、コンピュートです。
@Gaurav_ionet は、フィンテックが集中型クラウド経済がAIのROIをどれほど早く侵食するかを過小評価する理由、そしてユーザーとの成功が常にバランスシート上の成功に結びつかない理由を解説しています。
全文を読む⤵️
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18 新しい AI エージェントが IO Intelligence に登場しました
🛠 開発ツール (GitHub, Jira, Linear, ClickUp)
🌐 研究 (Web, YouTube, ニュース)
📊 ファイナンス (暗号通貨と株式)
🧠 言語 (要約, 翻訳, モデレート, 分類)
💬 コミュニケーション (Slack)
1 つのプラットフォーム。オープンソース。手頃な計算能力。
探求 ⤵️
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実際には、ランダムなGPUをレンタルすることと、実際のクラスターを運用することの間には大きな違いがあります：
🔗 ノード間の統一メモリアクセス
⚡ 低遅延の相互接続（公共インターネットではない）
🎯 調整でボトルネックにならないオーケストレーション
あなたはもっと多くのGPUを持っているからといって、モデルを速くトレーニングしているわけではありません。GPUが待たずに実際に互いに通信できるから、速くトレーニングしているのです。
初心者向けのGPUクラスターの完全な内訳をチェックしてください：
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⚡ 低遅延の相互接続（公共インターネットではない）
🎯 調整でボトルネックにならないオーケストレーション
あなたはもっと多くのGPUを持っているからといって、モデルを速くトレーニングしているわけではありません。GPUが待たずに実際に互いに通信できるから、速くトレーニングしているのです。
初心者向けのGPUクラスターの完全な内訳をチェックしてください：
GPUデータセンターは、冷却に月額$200K以上かかり、15-30 MWの電力を使用します。ビッグテックはこれを10倍にマークアップし、"エンタープライズプライシング"と呼びます。
分散コンピューティングは仲介者を排除することにより、コストを90%削減します。
完全な詳細: https://io.net/blog/gpu-data-centers
分散コンピューティングは仲介者を排除することにより、コストを90%削減します。
完全な詳細: https://io.net/blog/gpu-data-centers
あなたはAIスタートアップで、クラウドとオンプレミスGPUのどちらを選ぶか決めようとしています。
ここに必要なコストとROIの内訳があります。🧵
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GLM-4.7は@Zai_orgによって構築され、io.intelligenceで公開されました
LiveCodeBench: 84.9%
Claude Sonnet 4.5: 64%
オープンソースモデルがAnthropicのフラッグシップをコーディングベンチマークで上回っています。「保存された思考」メカニズムは、実際に長時間のエージェントセッションで機能します。
詳細を読む:
LiveCodeBench: 84.9%
Claude Sonnet 4.5: 64%
オープンソースモデルがAnthropicのフラッグシップをコーディングベンチマークで上回っています。「保存された思考」メカニズムは、実際に長時間のエージェントセッションで機能します。
詳細を読む:
IOインテリジェンスが再びレベルアップしました。
zai-org/GLM-4.7が今すぐ利用可能です。
機能:
•高度なエージェンティックコーディングとプランニング
•強力なツール使用とウェブインタラクション
•強化された複雑な推論
今すぐ試してみてください: https://ai.io.net/ai/models
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機能:
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CaaS v2は、どのコンテナを実行するか、どのように構成するかに関する推測を排除する事前定義されたコンテナレシピでライブです。
GPUワークロードを実行している場合は、チェックしてみる価値があります⤵️
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@ionet 2025 wrapped:
✋ 受領書付きの5つのケーススタディ
🤝 21のパートナーシップ
👆 DePIN経済学を再構築する1つのトークノミクスデザイン
ハイパースケーラー料金を支払っているチームは、このリストには含まれていません:
https://io.net/blog/2025-io-net-year-in-review
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2026年です。まだDePINが何であるか、@ionetが何をしているのか知りませんか？
@jack_ionetの最新のインタビューを@BitcoinMagazineと一緒に見てキャッチアップしましょう：
https://www.youtube.com/watch?v=_WJ2rviPV3g
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分散型コンピューティングが機能しています。
AIスタートアップや企業が「ビッグクラウド」の代替としてこれに目を向けています。
しかし、その経済は壊れています。
それが、http://io.net がインセンティブダイナミックエンジンを導入する理由です。
IDEがどのように機能するかを探ってみましょう ⤵️
https://io.net/blog/incentive-dynamic-engine
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エンタープライズAIは、エンタープライズインフラの価格が必要ではありません。
IOインテリジェンスは、AIスタートアップや既存のビジネスがモデルを既存のワークフローに統合し、巨額の前払い費用や複雑さなしで必要なすべてを手に入れることを可能にします。 ⤵️
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