This kind of centralization and concentration of power only benefits the few, not the many.
While hyperscalers continue buying up the market, the majority of the worlds developers and AI startups don't have access to the tools and resources they need to even compete.
This isn't okay. It limits opportunity. It limits innovation. And, it makes AI worse.
That's why we built a platform that makes AI accessible to everyone, everywhere.
Os hyperscalers em breve controlarão 2/3 da capacidade global dos data centers.
Isso permitirá que eles controlem ainda mais o acesso, definam termos e preços que excluam todos, exceto as maiores empresas, e, em última análise, decidam quem pode participar da revolução da IA.
Exceto quando não conseguem.
Redes abertas como https://t.co/ZuybGWvjv9 estão reagindo ao oferecer computação acessível e acessível a todos, em todos os lugares.
Sem acordos nos bastidores. Sem custos ocultos. Sem controle. Transparência. Acesso. E preços que são 70% mais baixos.
A infraestrutura de IA foi construída para poucos, não para muitos.
Negócios privados são negociados a portas fechadas. Os maiores jogadores pagam menos. Todos os outros esperam na fila. E a maioria de nós fica no escuro.
Mas há uma maneira melhor.
A IA não deveria ser um clube privado que poucas pessoas podem pagar. Deveria ser uma rede aberta que todos podem acessar.
Ideias ousadas nascem à luz. Ideias limitantes nascem na escuridão. Quando construímos abertamente, abrimos espaço para criatividade, colaboração e inovação.
A capacidade de iniciar rapidamente GPUs é importante para qualquer projeto de IA.
Assim como a capacidade de escalar.
A próxima onda de infraestrutura de IA não diz respeito a contêineres, mas sim a acesso instantâneo, escalabilidade e acessibilidade.
Colocamos o RunPod e https://t.co/ZuybGWvjv9 lado a lado em nosso guia mais recente para ver como a orquestração de GPU de https://t.co/ZuybGWvjv9 resolve muitos dos desafios enfrentados por projetos em crescimento.
https://t.co/ZuybGWvjv9 transforma milhares de GPUs globais em uma rede programável: - Clusters instantâneos (sem listas de espera) - Baixa latência por design - Economia de custos de 50–75%
Passe menos tempo construindo sua infraestrutura e mais tempo construindo seu produto.
Hiperscaladores como AWS, Google e CoreWeave não estão resolvendo o gargalo de computação de IA, eles estão criando-o.
Provedores centralizados tornam a computação menos acessível e menos acessível para a vasta maioria dos projetos de IA ao redor do mundo.
Jack Collier, https://t.co/ZuybGWvjv9's Chief Growth and Marketing Officer, recentemente falou com https://t.co/ddWnOuETqR sobre a verdadeira solução para o problema:
Desbloquear os 85% da capacidade global de computação atualmente ociosa para criar uma solução acessível para os 99% das empresas que não são grandes empresas.
https://t.co/ZuybGWvjv9 acaba de lançar o Agent Cloud, uma nova maneira para os agentes e seus humanos automatizarem completamente os fluxos de trabalho.
Os agentes agora podem ativar e desativar os recursos de computação de que precisam com total autonomia, e sem envolvimento humano.
Todos sabemos que há uma grande escassez de chips.
Então, por que a Nvidia está lançando recursos que ninguém quer, enquanto a maioria dos projetos de IA está lutando para obter o poder computacional que precisam?
Nosso Chefe de Estratégia de Marca mencionou isso em uma entrevista recente:
"Enquanto o mundo dos jogos debate se os novos gráficos de IA da Nvidia são 'lixo de IA', há uma pergunta maior: por que a principal empresa de GPU do mundo está investindo em recursos cosméticos quando estamos no meio de uma crise de computação?"
Lambda Labs é ótimo para pesquisa. Mas quando você precisa escalar, a situação muda.
- GPUs esgotam - Limitado a regiões centralizadas - Difícil escalar para cargas de trabalho de produção
É aqui que o cloud descentralizado de https://t.co/ZuybGWvjv9 entra.
- Acesso instantâneo a GPUs H100/H200 (sem listas de espera) - Infraestrutura global para inferência de baixa latência - Até 70% mais barato do que provedores tradicionais
Mesmos fluxos de trabalho, mas com mais escala.
Confira nosso novo guia para ver a comparação completa:
Muitos projetos de IA desperdiçam até 70% do seu orçamento de GPU em recursos ociosos.
Pense sobre isso.
As equipes estão investindo uma parte substancial de seus orçamentos em algo que não estão utilizando.
É isso que os hiperescaladores centralizados fazem. Eles forçam as equipes a assinarem contratos longos que não podem ser alterados e as fazem pagar por recursos que nem estão utilizando.
Parece injusto? É.
Com https://t.co/ZuybGWvjv9, você pode aumentar e diminuir recursos conforme precisar, e pagar apenas pelo que usar.
Muitos projetos de IA desperdiçam até 70% do seu orçamento de GPU em recursos ociosos.
Basta pensar sobre isso.
Projetos de IA estão investindo uma parte substancial de seus orçamentos em algo que não estão usando.
Mas, é isso que os hiperescaladores centralizados fazem. Eles forçam equipes a longos contratos que não podem ser alterados e as fazem pagar por recursos que nem estão usando.
Parece injusto? É.
Quando você muda para https://t.co/ZuybGWvjv9, você pode iniciar e parar recursos conforme precisar, e pagar apenas pelo que usar.
Alibaba Cloud acaba de anunciar que aumentará os preços em mais de 30%. E ninguém está surpreso.
Este é apenas o mais recente hiperscaler a aumentar os preços enquanto reporta lucros massivos.
Gigantes da tecnologia centralizados estão prosperando, enquanto pequenos e crescentes projetos de IA lutam para pagar pelo computação necessária para manter as luzes acesas.
Mas há outra maneira.
Se você quer aprender como implantar instantaneamente clusters de GPU de alto desempenho enquanto protege seu orçamento, confira este guia:
Uma equipe de 2 pessoas operando com eficiência de 10 pessoas é boa.
Fazê-lo enquanto economiza 60% em infraestrutura é melhor.
KayOS, uma empresa que constrói modelos de mundo vivo de organizações, conectou-se ao @ionet e multiplicou seu poder de desenvolvimento por 5x.
Eles não contrataram 5 engenheiros a mais. Eles não sobrecarregaram sua equipe. Eles obtiveram acesso instantâneo a modelos líderes e computação de alta potência a preços que lhes permitiram focar em construir, não em sua duração.
Uma equipe de 2 pessoas operando com a eficiência de 10 pessoas é boa.
Fazê-lo enquanto economiza 60% em infraestrutura é ainda melhor.
KayOS, uma empresa que constrói modelos de mundo vivo de organizações, se conectou ao @ionet e multiplicou seu poder de desenvolvimento por 5x.
Eles não contrataram 5 engenheiros a mais. Eles não sobrecarregaram sua equipe. Eles tiveram acesso instantâneo a modelos líderes e computação de alta potência a preços que lhes permitiram se concentrar em construir, e não em sua pista de decolagem.