io.net Re-poster

AWS gần đây đã tăng giá của họ... một lần nữa.

Những chi phí này khiến các nhà phát triển và startups không có cơ hội công bằng để thành công.

Và chúng tôi không chấp nhận điều đó.

Đó là lý do tại sao trong khi những "hyperscalers" này bận rộn tăng giá, chúng tôi đang bận rộn mở ra cánh cửa cho các nhà sáng lập và người xây dựng. 🚪✨

Các nhà phát triển AI hiện tại có rất ít lựa chọn cho tính toán GPU, và tất cả đều là các nhà cung cấp Đám mây Lớn.

Và nếu bạn muốn tránh chi phí mua GPU cho mô hình của mình, bạn sẽ làm gì?

Câu trả lời là DePIN.

Các đại lý AI luôn hoạt động không chạy trên danh sách chờ.
Họ chạy trên cơ sở hạ tầng GPU có khả năng mở rộng.

Đây là lý do tại sao điều đó quan trọng 👇
https://startupnews.fyi/2026/02/04/always-on-ai-agents-gpu-infrastructure/

Lên đến 60% ngân sách của một công ty khởi nghiệp AI dành cho chi phí hạ tầng.

Không phải kỹ thuật. Không phải phát triển sản phẩm. Không phải bán hàng hay tiếp thị. Hạ tầng.

Nhưng có một cách khác.

Tính toán phi tập trung có thể giảm chi phí xuống 70%. Điều đó có thể là sự khác biệt giữa việc đưa một sản phẩm tuyệt vời ra thị trường và tắt đèn.

Lên đến 60% ngân sách của một công ty khởi nghiệp AI dành cho chi phí hạ tầng.

Không phải kỹ thuật. Không phải phát triển sản phẩm. Không phải bán hàng hay tiếp thị. Hạ tầng.

Nhưng có một cách khác.

Tính toán phi tập trung có thể giảm chi phí xuống 70%. Điều đó có thể là sự khác biệt giữa việc đưa một sản phẩm tuyệt vời ra thị trường và tắt đèn.

Tiện ích.

Nó đơn giản như vậy. Đó là điều đang thúc đẩy sự phát triển thực sự trong DePIN.

Đó là lý do tại sao chúng tôi đã xây dựng lại mô hình tokenomics của mình để tập trung vào nhu cầu và tiện ích.

Nếu bạn chưa đọc litepaper, bây giờ là cơ hội của bạn. Nếu bạn chưa chia sẻ suy nghĩ của mình, chúng tôi muốn nghe từ bạn. Thời gian phản hồi của cộng đồng kết thúc vào ngày 27 tháng 2.

Chi phí ẩn của AI không phải là mô hình, mà là tính toán.

@Gaurav_ionet phân tích lý do tại sao các công ty fintech đánh giá thấp tốc độ mà kinh tế đám mây tập trung làm xói mòn ROI của AI, và tại sao thành công với người dùng không phải lúc nào cũng chuyển thành thành công trên bảng cân đối kế toán.

Đọc toàn bộ bài viết⤵️

Nếu bạn đang xây dựng một mô hình AI, có lẽ bạn cần một bảng cheat nhanh với một số số liệu hiệu suất GPU cho các GPU hàng đầu.

Chúng tôi đã sẵn sàng hỗ trợ bạn...

Bạn sẽ xây dựng gì bằng IO Cloud?

18 đại lý AI mới vừa được ra mắt trên IO Intelligence

🛠 Công cụ phát triển (GitHub, Jira, Linear, ClickUp)
🌐 Nghiên cứu (Web, YouTube, Tin tức)
📊 Tài chính (Crypto và Cổ phiếu)
🧠 Ngôn ngữ (Tóm tắt, Dịch, Điều phối, Phân loại)
💬 Giao tiếp (Slack)

Một nền tảng. Mã nguồn mở. Tính toán giá cả phải chăng.

Khám phá ⤵️

Trên thực tế, có một khoảng cách lớn giữa việc thuê các GPU ngẫu nhiên và vận hành một cụm thực sự:

🔗 Truy cập bộ nhớ thống nhất giữa các nút
⚡ Kết nối độ trễ thấp (không phải internet công cộng)
🎯 Điều phối không bị tắc nghẽn ở khâu phối hợp

Bạn KHÔNG đào tạo các mô hình nhanh hơn chỉ vì bạn có nhiều GPU. Bạn đào tạo nhanh hơn vì các GPU thực sự có thể giao tiếp với nhau mà không phải chờ đợi.

Xem phân tích hoàn chỉnh của chúng tôi về các cụm GPU cho người mới bắt đầu:

Các trung tâm dữ liệu GPU tốn hơn 200.000 USD/tháng chỉ để làm mát và sử dụng 15-30 MW điện. Các công ty công nghệ lớn đánh dấu giá này lên 10 lần và gọi đó là "giá doanh nghiệp."

Máy tính phi tập trung giảm chi phí 90% bằng cách loại bỏ người trung gian.

Phân tích đầy đủ: https://io.net/blog/gpu-data-centers

Bạn là một công ty khởi nghiệp AI đang cố gắng quyết định giữa GPU trên đám mây hoặc tại chỗ.

Dưới đây là phân tích chi phí và ROI mà bạn cần. 🧵

GLM-4.7 được xây dựng bởi @Zai_org vừa ra mắt trên io.intelligence

LiveCodeBench: 84.9%
Claude Sonnet 4.5: 64%

Mô hình mã nguồn mở vượt trội hơn so với sản phẩm chủ lực của Anthropic trên các tiêu chuẩn mã hóa. Cơ chế "Suy nghĩ Bảo tồn" thực sự hoạt động hiệu quả cho các phiên tác động lâu dài.

Đọc thêm:

.@jack_ionet giải thích cách @ionet đang định nghĩa lại quyền truy cập GPU với một thị trường phi tập trung, dựa trên nhu cầu trong một cuộc phỏng vấn tại @SolanaConf.

Bằng cách tận dụng @solana và Động Cơ Động Lực Khuyến Khích (IDE), https://t.co/ZuybGWvRkH đang làm cho tính toán hiệu suất cao trở nên phải chăng hơn, minh bạch hơn và bền vững hơn, đặc biệt cho những người xây dựng AI.

Đây là Web3 giải quyết một vấn đề thực sự.

Xem toàn bộ cuộc phỏng vấn:

IO Intelligence vừa mới nâng cấp một lần nữa.

zai-org/GLM-4.7 hiện đã hoạt động.

Tính năng:
•Lập trình & Lập kế hoạch tác nhân nâng cao
•Sử dụng công cụ mạnh mẽ & Tương tác web
•Lý luận phức tạp được cải thiện

Thử ngay: https://ai.io.net/ai/models

CaaS v2 đã ra mắt với các công thức container đã được định nghĩa sẵn, loại bỏ sự đoán mò về container nào cần chạy và cách cấu hình nó.

Nếu bạn đang chạy các tác vụ GPU, hãy kiểm tra ⤵️

@ionet 2025 wrapped:

✋ Năm nghiên cứu trường hợp với biên lai
🤝 21 đối tác
👆 1 thiết kế lại tokenomics tái tạo kinh tế DePIN

Các đội trả giá hyperscaler đã không lọt vào danh sách này:

https://io.net/blog/2025-io-net-year-in-review

Năm 2026, và bạn vẫn không biết DePIN là gì hay @ionet làm gì?
Xem cuộc phỏng vấn mới nhất của @jack_ionet với @BitcoinMagazine để cập nhật:
https://www.youtube.com/watch?v=_WJ2rviPV3g

Cơ chế tính toán phi tập trung hoạt động.
Các công ty khởi nghiệp AI & doanh nghiệp đang chuyển sang lựa chọn này thay cho "Đám Mây Lớn".

Nhưng kinh tế của nó đang bị hỏng.

Đó là lý do tại sao http://io.net đang giới thiệu Động Cơ Khuyến Khích Động.

Hãy cùng khám phá cách IDE hoạt động ⤵️
https://io.net/blog/incentive-dynamic-engine