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.
Hyperscalers will soon control 2/3 of global data center capacity.
This will allow them to further control access, set terms and prices that exclude all but the largest companies, and ultimately decide who gets to participate in the AI revolution.
Except when they can't.
Open networks like https://t.co/ZuybGWvjv9 are pushing back by offering affordable and accessible compute to everyone, everywhere.
No backroom deals. No hidden costs. No gatekeeping. Transparency. Access. And prices that are 70% less.
The future of AI isn't for the few, it's for the many.
AI infrastructure was built for the few, not the many.
Private deals are negotiated behind closed doors. The biggest players pay less. Everyone else gets in line. And most of us are left in the dark.
But there is a better way.
AI shouldn't be a private club few people can afford. It should be an open network everyone can access.
Bold ideas are born in the light. Limiting ideas are born in darkness. When we build in the open, we make space for creativity, collaboration, and innovation.
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.