io.net Re-poster

Mỹ có 5,427 trung tâm dữ liệu.

Điều này gấp 10 lần so với bất kỳ quốc gia nào khác.

Loại tập trung và tập hợp quyền lực này chỉ mang lại lợi ích cho một số ít, không phải cho nhiều người.

Trong khi các công ty lớn tiếp tục mua lại thị trường, phần lớn các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp AI trên thế giới không có quyền truy cập vào các công cụ và tài nguyên mà họ cần để thậm chí cạnh tranh.

Điều này là không ổn. Nó giới hạn cơ hội. Nó giới hạn đổi mới. Và, nó làm cho AI trở nên tồi tệ hơn.

Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng một nền tảng giúp AI trở nên dễ tiếp cận với mọi người, ở mọi nơi.

Tìm hiểu thêm tại https://t.co/ZuybGWvjv9

Nguồn:

Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán quy mô lớn sẽ sớm kiểm soát 2/3 năng lực trung tâm dữ liệu toàn cầu.

Điều này sẽ cho phép họ kiểm soát thêm quyền truy cập, đặt điều kiện và giá cả mà chỉ loại trừ những công ty lớn nhất, và cuối cùng quyết định ai sẽ tham gia vào cuộc cách mạng AI.

Trừ khi họ không thể.

Các mạng lưới mở như https://t.co/ZuybGWvjv9 đang phản kháng bằng cách cung cấp khả năng tính toán giá cả phải chăng và dễ tiếp cận cho mọi người, ở khắp mọi nơi.

Không có thỏa thuận bí mật. Không có chi phí ẩn. Không có việc kiểm soát quyền truy cập. Minh bạch. Quyền truy cập. Và giá cả thấp hơn 70%.

Tương lai của AI không dành cho số ít, mà dành cho số đông.

https://t.co/ZuybGWvjv9 đang bật đèn sáng.

Chưa có cơ hội để đọc đầy đủ litepaper tokenomics của @ionet?

Không sao, đây là tóm tắt.

IDE:

→ Thay thế việc phát hành token cố định, lạm phát bằng một mô hình động, dựa trên nhu cầu

→ Cung cấp thu nhập cho nhà cung cấp GPU bằng các khoản thanh toán được nhắm đến USD để loại bỏ sự biến động giá token

→ Đốt ít nhất 50% nguồn cung phát thải còn lại theo thời gian, tạo ra sự khan hiếm thực sự gắn liền với việc sử dụng thực tế

→ Giới thiệu hệ thống két kép bảo vệ các nhà cung cấp trong thời kỳ suy thoái, hấp thụ lượng dư thừa trong thời kỳ tăng trưởng

Tìm hiểu thêm:

Hạ tầng AI được xây dựng cho một số ít, không phải cho nhiều người.

Các thỏa thuận riêng tư được thương lượng sau những cánh cửa đóng kín. Những người chơi lớn nhất trả ít hơn. Mọi người khác phải xếp hàng. Và hầu hết chúng ta bị để lại trong bóng tối.

Nhưng có một cách tốt hơn.

AI không nên là một câu lạc bộ riêng tư mà chỉ một số ít người có thể đủ khả năng. Nó nên là một mạng lưới mở mà mọi người đều có thể truy cập.

Những ý tưởng táo bạo được sinh ra trong ánh sáng. Những ý tưởng hạn chế được sinh ra trong bóng tối. Khi chúng ta xây dựng trong sự minh bạch, chúng ta tạo ra không gian cho sự sáng tạo, hợp tác và đổi mới.

Đèn đã sáng.

Đọc thêm về nó ở đây:

Thời gian phản hồi đã kết thúc cho tokenomics mới của https://t.co/ZuybGWvRkH.

Chúng tôi rất vui mừng chia sẻ rằng phản hồi đã rất tích cực!

Thực tế, điều đó đã giúp truyền cảm hứng cho một thay đổi khác. Nhưng, cái này chúng tôi sẽ giữ lại như một bất ngờ.

Chúng tôi hy vọng bạn có thể chờ đợi thêm vài ngày nữa, vì chúng tôi sẽ phát hành cả hai cùng nhau vào một tuần kể từ hôm nay...

Khả năng nhanh chóng khởi động GPU là quan trọng cho bất kỳ dự án AI nào.

Khả năng mở rộng cũng vậy.

Làn sóng AI tiếp theo không phải là về container, mà là về truy cập ngay lập tức, khả năng mở rộng và tính phải chăng.

Chúng tôi đặt RunPod và https://t.co/ZuybGWvjv9 bên cạnh nhau trong hướng dẫn mới nhất của chúng tôi để xem cách mà việc điều phối GPU của https://t.co/ZuybGWvjv9 giải quyết nhiều thách thức mà các dự án đang phát triển gặp phải.

https://t.co/ZuybGWvjv9 biến hàng ngàn GPU toàn cầu thành một mạng lưới có thể lập trình:
- Cụm ngay lập tức (không có danh sách chờ)
- Độ trễ thấp theo thiết kế
- Tiết kiệm chi phí từ 50–75%

Dành ít thời gian hơn để xây dựng cơ sở hạ tầng của bạn, và nhiều thời gian hơn để xây dựng sản phẩm của bạn.

Các tác nhân AI không thể triển khai và quản lý sức mạnh tính toán của chính mình, giống như những chiếc xe tự hành không thể tự cắm điện.

Chúng là tự động. Đến một mức độ nào đó.

https://t.co/ZuybGWvjv9’s mới Agent Cloud đang di chuyển điểm đó.

Agent Cloud cung cấp cho các tác nhân quyền tự chủ hoàn toàn để mua, triển khai và quản lý tài nguyên tính toán khi họ cần và theo cách họ cần.

Tìm hiểu thêm tại:

Tất cả chúng ta đều biết rằng có sự thiếu hụt chip lớn.

Vậy tại sao Nvidia lại ra mắt những tính năng mà không ai muốn, trong khi đa số các dự án AI đang vật lộn để có được sức mạnh tính toán mà họ cần?

Giám đốc Chiến lược Thương hiệu của chúng tôi đã chỉ ra điều này trong một cuộc phỏng vấn gần đây:

"Trong khi thế giới trò chơi tranh luận xem đồ họa AI mới của Nvidia có phải là “AI thừa thãi” hay không, thì có một câu hỏi lớn hơn: tại sao công ty GPU hàng đầu thế giới lại đầu tư vào những tính năng thẩm mỹ khi chúng ta đang ở giữa một cuộc khủng hoảng tính toán?"

Kiểm tra bài viết đầy đủ tại đây:

Các đám mây khác nhau phục vụ các mục đích khác nhau.

Lambda Labs rất tốt cho nghiên cứu. Nhưng khi bạn cần mở rộng, bức tranh thay đổi.

- GPU hết hàng
- Giới hạn ở các vùng tập trung
- Khó mở rộng cho các khối lượng công việc sản xuất

Đây là nơi mà https://t.co/ZuybGWvjv9's đám mây phi tập trung đến.

- Truy cập ngay vào GPU H100/H200 (không có danh sách chờ)
- Cơ sở hạ tầng toàn cầu cho suy diễn độ trễ thấp
- Rẻ hơn tới 70% so với các nhà cung cấp truyền thống

Các quy trình làm việc giống nhau, nhưng với quy mô lớn hơn.

Hãy xem hướng dẫn mới của chúng tôi để xem sự so sánh đầy đủ:

Nhiều dự án AI lãng phí đến 70% ngân sách GPU của họ cho các tài nguyên không hoạt động.

Hãy nghĩ về điều đó.

Các nhóm đang đầu tư một phần lớn ngân sách của họ vào những thứ họ không sử dụng.

Đây là điều mà các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung làm. Họ buộc các nhóm vào các hợp đồng dài hạn không thể thay đổi, và yêu cầu họ trả tiền cho các tài nguyên mà họ thậm chí không sử dụng.

Có vẻ không công bằng? Đúng vậy.

Với https://t.co/ZuybGWvjv9, bạn có thể khởi động và tắt các tài nguyên khi cần thiết, và chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng.

Có vẻ tốt hơn? Đúng vậy.

Tìm hiểu thêm tại

Nhiều dự án AI lãng phí tới 70% ngân sách GPU của họ cho các tài nguyên không hoạt động.

Chỉ cần nghĩ về điều đó.

Các dự án AI đang đầu tư một phần lớn ngân sách của họ vào những thứ mà họ không sử dụng.

Tuy nhiên, đây chính là những gì mà các nhà cung cấp dịch vụ trung tâm lớn làm. Họ ép các nhóm vào những hợp đồng dài hạn mà không thể thay đổi, và buộc họ phải trả tiền cho các tài nguyên mà họ thậm chí không sử dụng.

Có vẻ không công bằng? Đúng vậy.

Khi bạn chuyển sang https://t.co/ZuybGWvjv9, bạn có thể khởi động và tắt tài nguyên theo nhu cầu của mình, và chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng.

Có vẻ tốt hơn? Đúng vậy.

Tìm hiểu thêm tại

Alibaba Cloud vừa thông báo rằng họ sẽ tăng giá hơn 30%. Và không ai ngạc nhiên.

Đây chỉ là nhà cung cấp dịch vụ lớn nhất mới nhất tăng giá trong khi báo cáo lợi nhuận khổng lồ.

Các gã khổng lồ công nghệ tập trung đang phát triển mạnh mẽ, trong khi các dự án AI nhỏ và đang phát triển gặp khó khăn trong việc thanh toán cho các dịch vụ tính toán cần thiết để duy trì hoạt động.

Nhưng còn một cách khác.

Nếu bạn muốn học cách triển khai ngay lập tức các cụm GPU hiệu suất cao trong khi bảo vệ ngân sách của mình, hãy xem hướng dẫn này:

Hầu hết các trang giá GPU được thiết kế để làm bạn bối rối.

Nhưng chúng tôi tin vào sự minh bạch.

Chúng tôi đặt https://t.co/ZuybGWvjv9, CoreWeave, và các lựa chọn thay thế chính bên cạnh nhau — cùng khối lượng công việc, số liệu thực.

Nếu bạn đang mở rộng suy diễn AI hoặc đào tạo, bài viết này có thể giúp bạn tìm ra giải pháp phù hợp.

Claude đã xuống, một lần nữa.

Ngay cả khi đây là một sự cố hạn chế lần này, có thể lần sau sẽ không như vậy.

Hạ tầng AI tập trung sẽ luôn luôn mong manh. Đó là lý do tại sao việc phi tập trung lại quan trọng như vậy.

Đám mây GPU phi tập trung của @ionet có nghĩa là không có sự cố nào duy nhất có thể kéo theo mọi thứ.

Nếu bạn muốn đảm bảo rằng các khối lượng công việc của bạn vẫn tiếp tục chạy, hãy truy cập vào

Claude đã xuống, một lần nữa.

Ngay cả khi đây là một sự cố hạn chế lần này, có thể lần sau sẽ không như vậy.

Hạ tầng AI tập trung sẽ luôn mong manh. Đó là lý do tại sao việc phi tập trung lại quan trọng đến vậy.

Đám mây GPU phi tập trung của @ionet có nghĩa là không có sự cố nào có thể làm ảnh hưởng đến mọi thứ.

Nếu bạn muốn đảm bảo rằng các khối lượng công việc của bạn tiếp tục chạy, hãy đến

Bạn có thể trả giá như hyperscaler nếu bạn muốn.

Hoặc bạn có thể tiết kiệm tiền, kéo dài thời gian hoạt động của mình, và có quyền truy cập ngay lập tức vào sức mạnh tính toán mà bạn cần, khi bạn cần.

Chạy NVIDIA H100 từ $1.19/giờ. Truy cập +5,000 GPU chỉ trong vài phút.
https://cloud.io.net/cloud/virtual-machines/create-cluster

Một đội ngũ 2 người hoạt động với hiệu suất của 10 người là tốt.

Làm điều đó trong khi tiết kiệm 60% chi phí hạ tầng thì tốt hơn.

KayOS, một công ty xây dựng mô hình thế giới sống của các tổ chức, đã kết nối với @ionet và nhân sức mạnh phát triển của họ lên 5 lần.

Họ không thuê thêm 5 kỹ sư. Họ không làm kiệt sức đội ngũ của mình. Họ đã có quyền truy cập ngay lập tức vào các mô hình hàng đầu và máy tính hiệu suất cao với mức giá cho phép họ tập trung vào việc xây dựng, không phải là đường băng của họ.

Tìm hiểu thêm tại

Một đội 2 người hoạt động với hiệu suất của 10 người là tốt.

Thực hiện điều đó trong khi tiết kiệm 60% chi phí hạ tầng thì thậm chí còn tốt hơn.

KayOS, một công ty xây dựng các mô hình thế giới sống của các tổ chức, đã kết nối với @ionet và nhân đôi sức mạnh phát triển của họ lên 5 lần.

Họ không thuê thêm 5 kỹ sư. Họ không làm kiệt sức đội ngũ của mình. Họ đã có quyền truy cập ngay lập tức vào các mô hình hàng đầu và tính toán công suất cao với giá cả cho phép họ tập trung vào việc xây dựng, không phải là đường băng của họ.

Tìm hiểu thêm tại