Такое централизованное и концентрированное обладание властью приносит пользу лишь немногим, а не большинству.
Пока гипермасштабируемые компании продолжают поглощать рынок, большинство разработчиков и стартапов в области ИИ в мире не имеют доступа к инструментам и ресурсам, которые им нужны для даже конкуренции.
Это неприемлемо. Это ограничивает возможности. Это ограничивает инновации. И это ухудшает ИИ.
Вот почему мы создали платформу, которая делает ИИ доступным для всех, повсюду.
Гиперскейлеры вскоре будут контролировать 2/3 глобальной мощности центров обработки данных.
Это позволит им дальше контролировать доступ, устанавливать условия и цены, которые исключают всех, кроме крупнейших компаний, и в конечном итоге решать, кто сможет участвовать в революции ИИ.
Кроме случаев, когда они не могут.
Открытые сети, такие как https://t.co/ZuybGWvjv9, оказывают сопротивление, предлагая доступные и доступные вычисления для всех, повсюду.
Никаких закулисных сделок. Никаких скрытых затрат. Никакого контроля доступа. Прозрачность. Доступ. И цены, которые на 70% ниже.
Инфраструктура ИИ была создана для немногих, а не для многих.
Частные сделки обсуждаются за закрытыми дверями. Крупнейшие игроки платят меньше. Все остальные становятся в очередь. И большинство из нас остается в неведении.
Но есть и лучший способ.
ИИ не должен быть частным клубом, который могут себе позволить лишь немногие. Он должен быть открытой сетью, к которой может получить доступ каждый.
Смелые идеи рождаются на свету. Ограничивающие идеи рождаются в темноте. Когда мы строим открыто, мы создаем пространство для творчества, сотрудничества и инноваций.
Способность быстро разворачивать графические процессоры важна для любого AI проекта.
Также важна способность масштабироваться.
Следующая волна AI инфраструктуры не о контейнерах, а о мгновенном доступе, масштабируемости и доступности.
Мы поставили RunPod и https://t.co/ZuybGWvjv9 рядом в нашем последнем руководстве, чтобы увидеть, как оркестрация GPU https://t.co/ZuybGWvjv9 решает многие проблемы, с которыми сталкиваются растущие проекты.
https://t.co/ZuybGWvjv9 превращает тысячи глобальных графических процессоров в одну программируемую сеть: - Мгновенные кластеры (без списков ожидания) - Низкая задержка по дизайну - Сбережения затрат 50–75%
Проводите меньше времени на создание своей инфраструктуры и больше времени на создание своего продукта.
Гипермасштабные компании, такие как AWS, Google и CoreWeave, не решают проблему вычислительных bottleneck в ИИ, а создают её.
Централизованные поставщики делают вычисления менее доступными и менее доступными для подавляющего большинства проектов ИИ по всему миру.
Джек Коллиер, главный директор по росту и маркетингу https://t.co/ZuybGWvjv9, недавно говорил с https://t.co/ddWnOuETqR о реальном решении проблемы:
Разблокируйте 85% глобальной вычислительной мощности, которая в настоящее время простаивает, чтобы создать доступное решение для 99% компаний, которые не являются крупными предприятиями.
AI-агенты, которые не могут развертывать и управлять своими собственными вычислительными ресурсами, подобны автономным автомобилям, которые не могут сами подключаться к зарядке.
Они автономны. До определенной степени.
https://t.co/ZuybGWvjv9 новый Агентный Облако изменяет эту степень.
Агентное Облако предоставляет агентам полную автономию для покупки, развертывания и управления вычислительными ресурсами, когда они им нужны и как они им нужны.
Мы все знаем, что существует огромный дефицит чипов.
Так почему Nvidia запускает функции, которые никому не нужны, в то время как большинство проектов ИИ испытывают трудности с получением необходимых вычислительных ресурсов?
Наш директор по бренду отметил это в недавнем интервью:
"Пока игровое сообщество обсуждает, являются ли новые графические возможности ИИ от Nvidia "ИИ-помойкой", возникает более важный вопрос: почему ведущая компания по производству графических процессоров инвестирует в косметические функции, когда мы находимся в центре вычислительного кризиса?"
Lambda Labs отлично подходит для исследований. Но когда вам нужно масштабироваться, картина меняется.
- GPU распродаются - Ограничено централизованными регионами - Трудно масштабироваться для производственных нагрузок
Вот где приходит децентрализованное облако https://t.co/ZuybGWvjv9.
- Мгновенный доступ к GPU H100/H200 (без списков ожидания) - Глобальная инфраструктура для низколатентного вывода - До 70% дешевле, чем у традиционных поставщиков
Те же рабочие процессы, но с большим масштабом.
Посмотрите наш новый гид, чтобы увидеть полное сравнение:
Многие AI проекты тратят до 70% своего бюджета на GPU на неиспользуемые ресурсы.
Подумайте об этом.
Команды инвестируют значительную часть своих бюджетов в то, что они не используют.
Это то, что делают централизованные гипермасштабные компании. Они заставляют команды подписывать долгосрочные контракты, которые нельзя изменить, и заставляют их платить за ресурсы, которые они даже не используют.
Кажется несправедливым? Так и есть.
С помощью https://t.co/ZuybGWvjv9 вы можете запускать и останавливать ресурсы по мере необходимости и платить только за то, что вы используете.
Многие проекты ИИ тратят до 70% своего бюджета на GPU на неиспользуемые ресурсы.
Просто подумайте об этом.
Проекты ИИ инвестируют значительную часть своих бюджетов в то, что они не используют.
Но это то, что делают централизованные гипермасштабировщики. Они заставляют команды подписывать долгосрочные контракты, которые нельзя изменить, и заставляют их платить за ресурсы, которые они даже не используют.
Кажется несправедливым? Так и есть.
Когда вы переключаетесь на https://t.co/ZuybGWvjv9, вы можете запускать и останавливать ресурсы по мере необходимости и платить только за то, что используете.
Alibaba Cloud только что объявила, что повысит цены более чем на 30%. И никто не удивлён.
Это просто последний гипермасштабируемый оператор, который повышает цены, получая при этом огромные прибыли.
Централизованные технологические гиганты процветают, в то время как небольшие и развивающиеся AI-проекты борются с оплатой вычислительных ресурсов, необходимых для поддержания работы.
Но есть и другой способ.
Если вы хотите узнать, как мгновенно развернуть высокопроизводительные GPU-кластеры, защищая при этом свой бюджет, ознакомьтесь с этим руководством:
Команда из 2 человек, работающая с эффективностью 10 человек, хороша.
Делать это, экономя 60% на инфраструктуре, еще лучше.
KayOS, компания, создающая модели живого мира организаций, подключилась к @ionet и увеличила свою разработческую мощность в 5 раз.
Они не наняли 5 дополнительных инженеров. Они не выгорели свою команду. Они получили мгновенный доступ к ведущим моделям и высокопроизводительным вычислениям по ценам, которые позволили им сосредоточиться на строительстве, а не на своем финансовом резерве.
Команда из 2 человек, работающая с эффективностью 10 человек, хороша.
Делать это, экономя 60% на инфраструктуре, еще лучше.
KayOS, компания, создающая модели живого мира организаций, подключилась к @ionet и увеличила свою мощность разработки в 5 раз.
Они не нанимали 5 дополнительных инженеров. Они не выгорали свою команду. Они получили мгновенный доступ к передовым моделям и высокопроизводительным вычислениям по ценам, которые позволили им сосредоточиться на строительстве, а не на своей продолжительности.