io.net Re-poster

Amazon, @Google e @Meta consumiram US$ 45 bilhões em caixa no último trimestre.

Há um ano, geraram US$ 36 bilhões.

Ter infraestrutura de IA está ficando caro.

Acessá-la não precisa ser. @ionet
https://tinyurl.com/3mxsrm8b

You came to rent a GPU.

You ended up funding the whole cloud.

Infrastructure overhead. Managed service premiums. Fees to move your own data.

Every extra dollar is budget you can’t spend building.

Rent the GPU and skip the rest with @ionet.

https://io.net/blog/why-does-gpu-cloud-cost-so-much-the-real-economics-behind-aws-azure-and-gcp-pricing

AI is about to compete with everyone for compute.

Jack Collier, our Chief Growth Officer, is at Hong Kong FinTech Week on Nov 3 to talk about what that means for finance, builders and infrastructure.

“When AI Sweeps Over the Infrastructure”
1:35 pm - Hall 5FG

A expansão da IA precisará de US$ 2,6 tri por ano até 2030.

Segundo @BCG.

Mas há duas condições importantes: os chips precisam continuar ocupados, e os mais antigos precisam continuar gerando receita.

Hardware ocioso é o inimigo.

Ainda bem que é nisso que estamos trabalhando em https://io.net.

Contratos de GPU de curto prazo podem custar quase o dobro dos contratos de longo prazo.

São os mesmos chips e os mesmos data centers. Mas com os preços escalonados por prazo do fornecedor.

@ionet funciona de outra forma.

Uma rede de provedores, com preços definidos pela oferta e demanda em tempo real. Sem níveis de contrato para escolher.

Você não deveria ter que escolher entre flexibilidade e um preço justo.

Helium mudou. Render mudou. Akash está votando sobre isso, com 98% de votos a favor e a votação ainda aberta.

Redes diferentes, mesma conclusão. Construa o produto, não a blockchain.

@solana é onde a DePIN ganha escala.

Estamos aqui desde o primeiro dia.

A Microsoft está oferecendo pacotes de desligamento voluntário a até 60 mil funcionários.

A Microsoft também está investindo US$ 175 bilhões em IA neste ano.

É assim que se parece uma IA concentrada. Poucos gigantes concentram a capacidade computacional, o capital e o controle.

Estamos construindo a outra versão.

IA para muitos, não para poucos.

A maioria dos contratos de GPU pressupõe que você consegue prever os próximos 12 meses.

Você não consegue. Ninguém consegue.

@ionet oferece capacidade sob demanda para tudo o que ultrapassa sua necessidade básica, para que você deixe de pagar por GPUs que não está usando.

O blog traz um modelo para decidir quanto contratar e quanto manter flexível.

US$ 29 milhões em ganhos totais da rede.

As grandes empresas de computação em nuvem estão se endividando para construir.

Estamos crescendo com base no uso real.

US$ 40 bilhões em dívidas para comprar GPUs.

Isso vem acompanhado de um alerta de @elonmusk. Os credores praticamente fecharam as portas para qualquer empresa cujo negócio dependa de data centers.

Pegue empréstimos, construa e torça para que a demanda chegue antes dos juros. Esse modelo está começando a ruir.

Mas existe outra maneira.

Reúna a capacidade que já existe, coloque-a para trabalhar e cresça conforme a demanda, não conforme as dívidas.

Isso é @ionet.

Conseguir GPUs é metade da batalha.

A outra metade é fazer a economia funcionar.

Horas baratas de GPU não bastam se a capacidade fica ociosa, os custos de inferência destroem as margens ou trocar de provedor é proibitivamente caro.

Os construtores precisam de computação que escale com a demanda e da liberdade de sair quando isso parar.

O acesso te faz começar. A orquestração te mantém competitivo.

https://io.net/blog/the-state-of-ai-cloud-infrastructure

Novo modelo aberto. Sem lista de espera.

Reflection Beam 1.0 já está disponível na @ionet.

Feito para programação e agentes. 501B parâmetros, 23B ativos, janela de contexto de 1M.

Comece a criar hoje.

A Anthropic promete doar 5% das suas ações. Musk promete uma ação da SpaceX para cada criança nos Estados Unidos.

Agora vamos fazer as contas.

A promessa de Musk equivale a cerca de US$ 150 por criança. A da Anthropic, considerando o valor de IPO divulgado, representa menos de 1% dos US$ 10 trilhões que se espera investir na expansão da IA.

Bom para as marcas deles, sim. Bom para o mundo, não está tão claro.

Em vez de doar dinheiro depois, impeça que ele se concentre desde o início.

Oportunidade depende de acesso. Foi para isso que a @ionet foi criada.

US$ 80 bilhões.

Foi o que a Anthropic supostamente perdeu nos primeiros seis meses de 2026.

O suficiente para dar a 80.000 startups US$ 1 milhão em poder computacional para cada uma.

Imagine o que tantas equipes poderiam criar.

Na http://io.net, estamos construindo para elas. GPUs quando você precisar, sem os custos elevados nem um campus de um gigawatt

Peça US$ 1 bilhão emprestado para comprar GPUs.

A 7%, isso representa US$ 70 milhões por ano em juros.

Você deve esse valor quer suas GPUs estejam ocupadas, quer estejam paradas.

Por isso, você precisa mantê-las ocupadas.

Isso leva os provedores a cobrar preços mais altos e exigir contratos mais longos.

A origem do seu poder computacional muda a forma como seu provedor trata você.

A @ionet coloca os desenvolvedores no centro, não o financiamento complexo.

Estima-se que a expansão da IA custe US$ 10,3 trilhões.

Isso equivale a cerca de 3,6% do PIB dos EUA por ano até 2032.

Todos estão financiando essa expansão. Isso não significa que todos terão acesso à capacidade computacional.

Mais infraestrutura física não significa mais acesso. Tornar a oferta existente acessível, sim.

Foi para isso que http://io.net foi criado.

1 trilhão de tokens processados.

Sim, trilhão.

Sem narrativas exageradas. Sem orçamentos bilionários. Sem campus de gigawatts.

Apenas capacidade de GPU, ligada e em operação.

Obrigado a todos os construtores que tornaram isso possível.

O próximo trilhão virá mais rápido.

23.000 GPUs.

Um centro de dados emblemático.

E a Microsoft acabou de desistir porque a rede elétrica não consegue fornecer energia antes da década de 2030.

O dinheiro pode comprar chips e clientes, mas não pode acelerar uma ligação à rede elétrica.

É por isso que a computação distribuída é tão importante. Foi para isso que a @ionet foi criada.

A escassez de GPUs não é bem uma escassez.

É uma fila.

E os maiores compradores já passaram à frente.

Todos os outros ficam com o que sobra, uma margem acrescida e um contrato de longa duração.

Ainda bem que há uma fila mais curta. Poder computacional já construído, já em funcionamento e com preços pensados para quem realmente constrói.

http://io.net. IA para todos, não apenas para alguns.

https://io.net/blog/the-ai-oligopoly-four-companies-control-90-of-global-gpu-comput

Poucas empresas controlam as IAs mais poderosas.

Agora, elas debatem se elas têm sentimentos.

Mas isso é apenas uma forma de transferir a responsabilidade para os modelos.

“Não somos nós, é a IA.”

É assim que se manifesta o controle concentrado. Poucas empresas desenvolvem e operam essas IAs e decidem quem será responsabilizado por elas.

O acesso aberto permite que mais pessoas desenvolvam, inspecionem e responsabilizem essas IAs.

Foi por isso que criamos http://io.net.