io.net Re-poster

Piekļuve GPU ir galvenais faktors, lai gūtu panākumus mākslīgajā intelektā.

Lieliskas idejas ir svarīgas. Talantīgas komandas ir svarīgas. Ideāla produkta tirgus atbilstība ir svarīga.

Bet bez pieejamiem un izdevīgiem GPU pat visbrīnišķīgākie projekti nevar gūt panākumus.

Lielākā daļa datu centru nav gatavi eksponenciālajam pieprasījuma pieaugumam. Un tie, kas to ir, iekasē cenas, kuras lielākā daļa cilvēku nevar atļauties.

Tāpēc mēs esam šeit: lai palielinātu piekļuvi un pieejamību, lai ikviens varētu gūt taisnīgas iespējas ieviest inovatīvas idejas tirgū.

Piekļuve GPU ir būtiska, lai gūtu panākumus mākslīgā intelektā.

Lieliskas idejas ir svarīgas. Talantīgas komandas ir svarīgas. Ideāla produkta tirgus atbilstība ir svarīga.

Bet bez pieejamiem un lētiem GPU pat vispārsteidzošākie projekti nevar gūt panākumus.

Lielākā daļa datu centru nav gatavi eksponenciālajam pieprasījuma pieaugumam. Un tie, kas ir, iekasē cenas, kuras lielākā daļa cilvēku nevar atļauties.

Tāpēc mēs esam šeit: lai palielinātu piekļuvi un pieejamību, lai ikvienam būtu godīga iespēja ieviest inovatīvas idejas tirgū.

Uzziniet vairāk vietnē https://t.co/ZuybGWvjv9

DePIN aprēķins nav tikai naratīvs. Tas ir realitāte.

2025. gadā DePIN pārsniedza 40 miljardus ASV dolāru tirgus vērtībā. 2026. gadā arvien vairāk uzņēmumu no visām nozarēm sāks izvietot.

Tas nav spekulācija, tas notiek.

Kad lieli AI konkurenti sanāk kopā, lai izveidotu paātrinātāju, tas, visticamāk, izraisa dažas acis pacelt.

Uzsākt jaunuzņēmumu ir viena lieta. Nodrošināt, ka tiem ir ceļš uz ilgtermiņa panākumiem, ir cita.

Ar AI jaunuzņēmumiem, kas tērē līdz 60% no saviem budžetiem infrastruktūrai, būvniecība ar Big Tech nāk ar neredzamiem un neparedzamiem izdevumiem.

Mūsu mērķis ir padarīt infrastruktūru pieejamu un saprātīgu ilgtermiņā. Tas var būt starpība starp uzsākšanu un inovatīva produkta nonākšanu tirgū.

Uzziniet vairāk vietnē https://t.co/ZuybGWvjv9

Kad lieli mākslīgā intelekta konkurenti apvienojas, lai izveidotu akseleratoru, tas, iespējams, pacels dažus uzacis.

Uzsākt jaunuzņēmumu ir viena lieta. Nodrošināt, ka tiem ir ceļš uz ilgtermiņa panākumiem, ir cita lieta.

Ar mākslīgā intelekta jaunuzņēmumiem, kas tērē līdz pat 60% no saviem budžetiem infrastruktūrai, būvniecība ar lielajām tehnoloģijām nāk ar neredzamām un neparedzamām izmaksām.

Mūsu mērķis ir padarīt infrastruktūru pieejamu un pieejamu ilgtermiņā. Tas var būt starpība starp uzsākšanu un inovatīva produkta nonākšanu tirgū.

Kad Big Cloud dod priekšroku peļņai pār lietotāju izaugsmi, DePIN ieguvumi būs neapstrīdami.

AWS 15% cenu pieaugums liecina, ka tas jau notiek.

Tāpēc mēs izveidojām veidu, kā piekļūt GPU klasteriem visā pasaulē, kas darbojas labāk, ātrāk paplašinās, & maksā mazāk.

AWS nesen paaugstināja savas cenas... atkal.

Šie izdevumi kavē izstrādātājus un jaunuzņēmumus gūt taisnīgu iespēju gūt panākumus.

Un mēs ar to neesam apmierināti.

Tāpēc, kamēr šie “hiperskalētāji” ir aizņemti paaugstinot cenas, mēs esam aizņemti, atverot durvis dibinātājiem un būvētājiem. 🚪✨

AI būvētājiem šobrīd ir ļoti maz iespēju GPU skaitļošanai, un tās visas ir lielie mākoņu pakalpojumu sniedzēji.

Un, ja jūs vēlaties izvairīties no izdevumiem par GPU iegādi savam modelim, ko darīt?

Atbilde ir DePIN.

Pastāvīgi aktīvi AI aģenti negaida rindās.
Viņi darbojas uz mērogojamas GPU infrastruktūras.

Šeit ir iemesls, kāpēc tas ir svarīgi 👇
https://startupnews.fyi/2026/02/04/always-on-ai-agents-gpu-infrastructure/

Līdz 60% no AI jaunuzņēmuma budžeta tiek iztērēti infrastruktūras izmaksām.

Ne inženierijai. Ne produkta izstrādei. Ne pārdošanai vai mārketingam. Infrastruktūrai.

Bet ir vēl viens veids.

Decentralizētā skaitļošana var samazināt izmaksas par 70%. Tas var būt atšķirība starp izcilu produkta nonākšanu tirgū un gaismu izslēgšanu.

Līdz 60% no AI jaunuzņēmuma budžeta tiek iztērēti infrastruktūras izmaksām.

Ne inženierijai. Ne produkta izstrādei. Ne pārdošanai vai mārketingam. Infrastruktūrai.

Bet ir vēl viens veids.

Decentralizētā skaitļošana var samazināt izmaksas par 70%. Tas var būt atšķirība starp izcilu produkta nonākšanu tirgū un gaismu izslēgšanu.

Noderīgums.

Tas ir tik vienkārši. Tas ir tas, kas virza reālu izaugsmi DePIN.

Tāpēc mēs pārveidojām mūsu tokenomikas modeli, lai tas būtu pieprasījuma virzīts un noderības centrēts.

Ja jūs vēl neesat izlasījis vieglo papīru, tagad ir jūsu iespēja. Ja jūs vēl neesat dalījies ar savām domām, mēs gribam dzirdēt no jums. Kopienas atsauksmju periods beidzas 27. februārī.

AI slēptās izmaksas nav modeļi, tās ir aprēķini.

@Gaurav_ionet izskaidro, kāpēc fintech uzņēmumi nenovērtē, cik ātri centralizētā mākoņu ekonomika samazina AI ROI, un kāpēc panākumi ar lietotājiem ne vienmēr nozīmē panākumus bilancē.

Lasiet pilnu rakstu⤵️

Ja jūs veidojat AI modeli, jums, iespējams, nepieciešama ātra krāpšanās lapa ar dažiem GPU veiktspējas skaitļiem labākajiem GPU.

Mēs parūpēsimies par jums...

Ko jūs veidosiet, izmantojot IO Cloud?

18 jauni AI aģenti tikko parādījās IO Intelligence

🛠 Izstrādātāju rīki (GitHub, Jira, Linear, ClickUp)
🌐 Pētniecība (Web, YouTube, Jaunumi)
📊 Finanšu (Krypto un akcijas)
🧠 Valoda (Kopsavilkums, Tulkot, Moderēt, Klasificēt)
💬 Komunikācija (Slack)

Viens platforma. Atvērtā koda. Pieejama aprēķināšana.

Izpētīt ⤵️

Patiesībā pastāv milzīga atšķirība starp nejaušu GPU īrēšanu un reālu klastera darbību:

🔗 Apvienota atmiņas piekļuve starp mezgliem
⚡ Zema latentuma savienojumi (nevis publiskais internets)
🎯 Orķestrācija, kas neapgrūtina koordināciju

Jūs NEapmācāt modeļus ātrāk, jo jums ir vairāk GPU. Jūs apmācāt ātrāk, jo GPU faktiski var runāt viens ar otru, nenokavējot.

Pārbaudiet mūsu pilnu GPU klasteru sadalījumu iesācējiem:

GPU datu centri maksā 200 tūkst. USD+/mēnesī tikai dzesēšanai un izmanto 15-30 MW jaudas. Lielie tehnoloģiju uzņēmumi šo cenu palielina 10 reizes un dēvē to par "uzņēmumu cenu."

Decentralizēta datu apstrāde samazina izmaksas par 90%, noņemot starpnieku.

Pilna dziļa analīze: https://io.net/blog/gpu-data-centers

Jūs esat AI uzsākums, kas cenšas izlemt starp Cloud un On-Premises GPU.

Šeit ir izmaksu un ROI analīze, kas jums nepieciešama. 🧵

GLM-4.7 izstrādājis @Zai_org tikko izlaists io.intelligence

LiveCodeBench: 84.9%
Claude Sonnet 4.5: 64%

Atvērtā koda modelis pārsniedz Anthropic galveno modeli kodēšanas testos. "Saglabātās domāšanas" mehānisms patiešām darbojas garās aģentu sesijās.

Lasiet vairāk:

.@jack_ionet skaidro, kā @ionet pārdefinē GPU piekļuvi ar decentralizētu, pieprasījuma vadītu tirgu intervijā @SolanaConf.

Izmantojot @solana un Stimulu Dinamisko Dzinēju (IDE), https://t.co/ZuybGWvRkH padara augstas veiktspējas aprēķinus pieejamākus, caurspīdīgākus un ilgtspējīgākus, īpaši AI izstrādātājiem.

Tas ir Web3, kas risina reālu problēmu.

Skatieties pilnu interviju: