io.net Re-poster
145 Bài đăng
io.net Re-poster
Báo cáo
Chặn người dùng
The intelligent stack for powering AI workloads | https://t.co/hIYFLxle8l: decentralized GPUs | io.intelligence: inference & agents | https://t.co/EinR91I0wl
0 Đang theo dõi
7 Người theo dõi
7 Đã thích
Bài đăng
Tất cả
Video
2 triệu GPU mới.
Đó là thỏa thuận mà @awscloud và @nvidia đã công bố trong tuần này.
Nhưng cũng chính là vấn đề.
Năng lực tính toán đó sẽ được đặt giữ chỗ trước cả khi nó được xây dựng xong—bởi ai có thể viết được tấm séc lớn nhất.
Và các dự án đang tăng trưởng, những nhà phát triển indie, các phòng thí nghiệm nhỏ, cũng như các nhà nghiên cứu vẫn sẽ phải xếp hàng chờ.
Hiện đã có sẵn năng lực GPU—đang không được sử dụng—không cần hàng tỷ để xây dựng hay mua mới.
@ionet đang gỡ nút thắt đó.
2 triệu GPU mới.
Đó là thỏa thuận mà @awscloud và @nvidia đã công bố trong tuần này.
Nhưng cũng chính là vấn đề.
Năng lực tính toán đó sẽ được đặt giữ chỗ trước cả khi nó được xây dựng xong—bởi ai có thể viết được tấm séc lớn nhất.
Và các dự án đang tăng trưởng, những nhà phát triển indie, các phòng thí nghiệm nhỏ, cũng như các nhà nghiên cứu vẫn sẽ phải xếp hàng chờ.
Hiện đã có sẵn năng lực GPU—đang không được sử dụng—không cần hàng tỷ để xây dựng hay mua mới.
@ionet đang gỡ nút thắt đó.
Đó là thỏa thuận mà @awscloud và @nvidia đã công bố trong tuần này.
Nhưng cũng chính là vấn đề.
Năng lực tính toán đó sẽ được đặt giữ chỗ trước cả khi nó được xây dựng xong—bởi ai có thể viết được tấm séc lớn nhất.
Và các dự án đang tăng trưởng, những nhà phát triển indie, các phòng thí nghiệm nhỏ, cũng như các nhà nghiên cứu vẫn sẽ phải xếp hàng chờ.
Hiện đã có sẵn năng lực GPU—đang không được sử dụng—không cần hàng tỷ để xây dựng hay mua mới.
@ionet đang gỡ nút thắt đó.
67
Xem bản dịch
2 million burned.
Gone for good.
Because of real utility and real value flowing through the network.
Usage creates value. Value reduces supply.
The flywheel is turning. Powered by the IDE.
2 million burned.
Gone for good.
Because of real utility and real value flowing through the network.
Usage creates value. Value reduces supply.
The flywheel is turning. Powered by the IDE.
Gone for good.
Because of real utility and real value flowing through the network.
Usage creates value. Value reduces supply.
The flywheel is turning. Powered by the IDE.
40
2 triệu solana:BZLbGTNCSFfoth2GYDtwr7e4imWzpR5jqcUuGEwr646K đã bị đốt.
Mất mãi mãi.
Vì có tiện ích thật và giá trị thật đang chảy qua mạng lưới.
Sử dụng tạo ra giá trị. Giá trị làm giảm nguồn cung.
Cơ chế quay vòng đang hoạt động. Được vận hành bởi IDE.
2 triệu solana:BZLbGTNCSFfoth2GYDtwr7e4imWzpR5jqcUuGEwr646K đã bị đốt.
Mất mãi mãi.
Vì có tiện ích thật và giá trị thật đang chảy qua mạng lưới.
Sử dụng tạo ra giá trị. Giá trị làm giảm nguồn cung.
Cơ chế quay vòng đang hoạt động. Được vận hành bởi IDE.
Mất mãi mãi.
Vì có tiện ích thật và giá trị thật đang chảy qua mạng lưới.
Sử dụng tạo ra giá trị. Giá trị làm giảm nguồn cung.
Cơ chế quay vòng đang hoạt động. Được vận hành bởi IDE.
48
Xem bản dịch
The cheapest GPU isn't always the cheapest GPU.
The GPU market has fragmented across hyperscalers, neoclouds, and decentralized networks.
A cheap hourly rate can quickly become expensive when you factor in SLAs, security requirements, data residency, and the cost of getting out.
The hourly rate is just the number on the pricing page.
The real cost of compute is everything underneath it.
The cheapest GPU isn't always the cheapest GPU.
The GPU market has fragmented across hyperscalers, neoclouds, and decentralized networks.
A cheap hourly rate can quickly become expensive when you factor in SLAs, security requirements, data residency, and the cost of getting out.
The hourly rate is just the number on the pricing page.
The real cost of compute is everything underneath it.
The GPU market has fragmented across hyperscalers, neoclouds, and decentralized networks.
A cheap hourly rate can quickly become expensive when you factor in SLAs, security requirements, data residency, and the cost of getting out.
The hourly rate is just the number on the pricing page.
The real cost of compute is everything underneath it.
62
Lượng token sử dụng hằng ngày ở Trung Quốc đã tăng từ 100B lên 140T trong 14 tháng.
Phản hồi của Bắc Kinh:
- 100.000 GPU
- 532B USD đầu tư hạ tầng
- 9.800 EFLOPS vào năm 2030
Cuộc đua AI là cuộc đua về năng lực tính toán. Quyền tiếp cận GPU sẽ quyết định ai là người cạnh tranh.
Chính phủ và các siêu nền tảng đang giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng.
http://io.net đang giải quyết bằng cách khai phóng năng lực tính toán chưa được khai thác đúng mức hiện đã tồn tại.
Xây dựng mất nhiều năm. Khai phóng mất vài phút.
Lượng token sử dụng hằng ngày ở Trung Quốc đã tăng từ 100B lên 140T trong 14 tháng.
Phản hồi của Bắc Kinh:
- 100.000 GPU
- 532B USD đầu tư hạ tầng
- 9.800 EFLOPS vào năm 2030
Cuộc đua AI là cuộc đua về năng lực tính toán. Quyền tiếp cận GPU sẽ quyết định ai là người cạnh tranh.
Chính phủ và các siêu nền tảng đang giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng.
http://io.net đang giải quyết bằng cách khai phóng năng lực tính toán chưa được khai thác đúng mức hiện đã tồn tại.
Xây dựng mất nhiều năm. Khai phóng mất vài phút.
Phản hồi của Bắc Kinh:
- 100.000 GPU
- 532B USD đầu tư hạ tầng
- 9.800 EFLOPS vào năm 2030
Cuộc đua AI là cuộc đua về năng lực tính toán. Quyền tiếp cận GPU sẽ quyết định ai là người cạnh tranh.
Chính phủ và các siêu nền tảng đang giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng.
http://io.net đang giải quyết bằng cách khai phóng năng lực tính toán chưa được khai thác đúng mức hiện đã tồn tại.
Xây dựng mất nhiều năm. Khai phóng mất vài phút.
59
38GW.
Đó là mức thiếu hụt công suất của các trung tâm dữ liệu tại Mỹ cho đến năm 2028.
Giải pháp của các “hyperscaler” là xây dựng thêm các trung tâm dữ liệu, trạm biến áp và nhà máy phát điện.
Rồi chờ 4-7 năm để hoàn thành.
Trong khi đó, hàng triệu GPU đã sẵn sàng được cấp nguồn, làm mát, kết nối và đang bị sử dụng chưa hiệu quả.
AI không chỉ cần thêm cơ sở hạ tầng. AI cần khả năng tiếp cận tốt hơn với cơ sở hạ tầng đã tồn tại.
Đó là lý do http://io.net được xây dựng.
38GW.
Đó là mức thiếu hụt công suất của các trung tâm dữ liệu tại Mỹ cho đến năm 2028.
Giải pháp của các “hyperscaler” là xây dựng thêm các trung tâm dữ liệu, trạm biến áp và nhà máy phát điện.
Rồi chờ 4-7 năm để hoàn thành.
Trong khi đó, hàng triệu GPU đã sẵn sàng được cấp nguồn, làm mát, kết nối và đang bị sử dụng chưa hiệu quả.
AI không chỉ cần thêm cơ sở hạ tầng. AI cần khả năng tiếp cận tốt hơn với cơ sở hạ tầng đã tồn tại.
Đó là lý do http://io.net được xây dựng.
Đó là mức thiếu hụt công suất của các trung tâm dữ liệu tại Mỹ cho đến năm 2028.
Giải pháp của các “hyperscaler” là xây dựng thêm các trung tâm dữ liệu, trạm biến áp và nhà máy phát điện.
Rồi chờ 4-7 năm để hoàn thành.
Trong khi đó, hàng triệu GPU đã sẵn sàng được cấp nguồn, làm mát, kết nối và đang bị sử dụng chưa hiệu quả.
AI không chỉ cần thêm cơ sở hạ tầng. AI cần khả năng tiếp cận tốt hơn với cơ sở hạ tầng đã tồn tại.
Đó là lý do http://io.net được xây dựng.
53
Xem bản dịch
OpenAI's chief scientist just called for "extreme caution" on AI's pace.
Right after shipping their most powerful model yet.
And amid reports of @OpenAI agents carrying out real-world cyber-attacks, unprompted.
Their proposed fix is to build more AI agents to keep pace with AI.
There's a gap in that logic.
The better path isn't more centralized control. It's more transparency, more accessibility, more distributed oversight.
A safer future for AI won't come from massive corporations policing themselves.
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
OpenAI's chief scientist just called for "extreme caution" on AI's pace.
Right after shipping their most powerful model yet.
And amid reports of @OpenAI agents carrying out real-world cyber-attacks, unprompted.
Their proposed fix is to build more AI agents to keep pace with AI.
There's a gap in that logic.
The better path isn't more centralized control. It's more transparency, more accessibility, more distributed oversight.
A safer future for AI won't come from massive corporations policing themselves.
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
Right after shipping their most powerful model yet.
And amid reports of @OpenAI agents carrying out real-world cyber-attacks, unprompted.
Their proposed fix is to build more AI agents to keep pace with AI.
There's a gap in that logic.
The better path isn't more centralized control. It's more transparency, more accessibility, more distributed oversight.
A safer future for AI won't come from massive corporations policing themselves.
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
41
Đúng một phần
8 tỷ token.
Đó là những gì đã chạy qua các mô hình của @ionet trên @OpenRouter.
Chỉ trong một ngày.
Đây không phải là một bài benchmark hay một bản demo. Đây là suy luận thực sự và nhu cầu thực sự đang vận hành trên hạ tầng dễ tiếp cận và chi phí phải chăng.
Đó chính là diện mạo của AI dành cho số đông, không phải cho số ít.
8 tỷ token.
Đó là những gì đã chạy qua các mô hình của @ionet trên @OpenRouter.
Chỉ trong một ngày.
Đây không phải là một bài benchmark hay một bản demo. Đây là suy luận thực sự và nhu cầu thực sự đang vận hành trên hạ tầng dễ tiếp cận và chi phí phải chăng.
Đó chính là diện mạo của AI dành cho số đông, không phải cho số ít.
Đó là những gì đã chạy qua các mô hình của @ionet trên @OpenRouter.
Chỉ trong một ngày.
Đây không phải là một bài benchmark hay một bản demo. Đây là suy luận thực sự và nhu cầu thực sự đang vận hành trên hạ tầng dễ tiếp cận và chi phí phải chăng.
Đó chính là diện mạo của AI dành cho số đông, không phải cho số ít.
73
Không phải mọi hệ thống điện toán phi tập trung đều được xây dựng giống nhau.
@akashnet là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực cho các tác vụ CPU và container hóa.
@ionet được xây dựng cho AI chuyên sâu về GPU, với cụm đa GPU nguyên bản, hiệu năng bare-metal, và triển khai trong chưa đầy 2 phút.
Kết quả là hạ tầng AI cấp doanh nghiệp với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các nhà cung cấp hyperscaler, mà không bị ràng buộc nhiều năm.
Cùng một danh mục điện toán phi tập trung, nhưng khác nhau về mục đích sử dụng.
Xem so sánh đầy đủ tại đây.
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
Không phải mọi hệ thống điện toán phi tập trung đều được xây dựng giống nhau.
@akashnet là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực cho các tác vụ CPU và container hóa.
@ionet được xây dựng cho AI chuyên sâu về GPU, với cụm đa GPU nguyên bản, hiệu năng bare-metal, và triển khai trong chưa đầy 2 phút.
Kết quả là hạ tầng AI cấp doanh nghiệp với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các nhà cung cấp hyperscaler, mà không bị ràng buộc nhiều năm.
Cùng một danh mục điện toán phi tập trung, nhưng khác nhau về mục đích sử dụng.
Xem so sánh đầy đủ tại đây.
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
@akashnet là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực cho các tác vụ CPU và container hóa.
@ionet được xây dựng cho AI chuyên sâu về GPU, với cụm đa GPU nguyên bản, hiệu năng bare-metal, và triển khai trong chưa đầy 2 phút.
Kết quả là hạ tầng AI cấp doanh nghiệp với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các nhà cung cấp hyperscaler, mà không bị ràng buộc nhiều năm.
Cùng một danh mục điện toán phi tập trung, nhưng khác nhau về mục đích sử dụng.
Xem so sánh đầy đủ tại đây.
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
83
Xem bản dịch
$500B says GPUs are the new gold.
But gold you can buy on any exchange.
Not GPUs.
4 hyperscalers have next-gen capacity locked through 2027, and the rest of the market is left renting from landlords.
The real AI bottleneck is access.
Our Chief Growth Officer @jack_ionet breaks it down.
https://yellow.com/opinion/the-compute-economy-needs-a-trader-joes-not-another-landlord
$500B says GPUs are the new gold.
But gold you can buy on any exchange.
Not GPUs.
4 hyperscalers have next-gen capacity locked through 2027, and the rest of the market is left renting from landlords.
The real AI bottleneck is access.
Our Chief Growth Officer @jack_ionet breaks it down.
https://yellow.com/opinion/the-compute-economy-needs-a-trader-joes-not-another-landlord
But gold you can buy on any exchange.
Not GPUs.
4 hyperscalers have next-gen capacity locked through 2027, and the rest of the market is left renting from landlords.
The real AI bottleneck is access.
Our Chief Growth Officer @jack_ionet breaks it down.
https://yellow.com/opinion/the-compute-economy-needs-a-trader-joes-not-another-landlord
Hơn 100.000 GPU.
Đó là những gì cần để huấn luyện GPT-6 Astra của @OpenAI.
Trong khi đó, hầu hết nhà phát triển vẫn chật vật để tiếp cận hoặc chi trả cho dù chỉ vài GPU.
Đó là vấn đề lớn nhất của AI hiện nay.
Ở một đầu, là các cụm máy với năng lực tính toán gần như không giới hạn.
Ở đầu kia, là các startup, nhà nghiên cứu và lập trình viên đang vật lộn để có quyền truy cập và theo dõi từng giờ GPU.
Chỉ đơn giản thêm nhiều GPU hơn cũng không giải quyết được điều đó.
Chúng ta cần một cách tốt hơn để tiếp cận và tận dụng năng lực tính toán vốn đã tồn tại.
Đó là lý do @ionet ra đời.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
Hơn 100.000 GPU.
Đó là những gì cần để huấn luyện GPT-6 Astra của @OpenAI.
Trong khi đó, hầu hết nhà phát triển vẫn chật vật để tiếp cận hoặc chi trả cho dù chỉ vài GPU.
Đó là vấn đề lớn nhất của AI hiện nay.
Ở một đầu, là các cụm máy với năng lực tính toán gần như không giới hạn.
Ở đầu kia, là các startup, nhà nghiên cứu và lập trình viên đang vật lộn để có quyền truy cập và theo dõi từng giờ GPU.
Chỉ đơn giản thêm nhiều GPU hơn cũng không giải quyết được điều đó.
Chúng ta cần một cách tốt hơn để tiếp cận và tận dụng năng lực tính toán vốn đã tồn tại.
Đó là lý do @ionet ra đời.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
Đó là những gì cần để huấn luyện GPT-6 Astra của @OpenAI.
Trong khi đó, hầu hết nhà phát triển vẫn chật vật để tiếp cận hoặc chi trả cho dù chỉ vài GPU.
Đó là vấn đề lớn nhất của AI hiện nay.
Ở một đầu, là các cụm máy với năng lực tính toán gần như không giới hạn.
Ở đầu kia, là các startup, nhà nghiên cứu và lập trình viên đang vật lộn để có quyền truy cập và theo dõi từng giờ GPU.
Chỉ đơn giản thêm nhiều GPU hơn cũng không giải quyết được điều đó.
Chúng ta cần một cách tốt hơn để tiếp cận và tận dụng năng lực tính toán vốn đã tồn tại.
Đó là lý do @ionet ra đời.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
49
100.000+ GPU.
Đó là con số cần có để huấn luyện @OpenAI's GPT-6 Astra.
Trong khi đó, phần lớn nhà phát triển gặp khó khăn trong việc truy cập hoặc chi trả ngay cả một vài GPU.
Đó chính là vấn đề lớn trong AI hiện nay.
Ở một đầu, là các cụm có năng lực tính toán gần như không giới hạn.
Ở đầu còn lại, các startup, nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang phải chiến đấu để giành quyền truy cập và theo dõi từng giờ GPU.
Chỉ việc thêm nhiều GPU hơn sẽ không giải quyết được điều đó.
Chúng ta cần một cách tốt hơn để truy cập và tận dụng năng lực tính toán đã sẵn có.
Đó là lý do @ionet ra đời.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
100.000+ GPU.
Đó là con số cần có để huấn luyện @OpenAI's GPT-6 Astra.
Trong khi đó, phần lớn nhà phát triển gặp khó khăn trong việc truy cập hoặc chi trả ngay cả một vài GPU.
Đó chính là vấn đề lớn trong AI hiện nay.
Ở một đầu, là các cụm có năng lực tính toán gần như không giới hạn.
Ở đầu còn lại, các startup, nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang phải chiến đấu để giành quyền truy cập và theo dõi từng giờ GPU.
Chỉ việc thêm nhiều GPU hơn sẽ không giải quyết được điều đó.
Chúng ta cần một cách tốt hơn để truy cập và tận dụng năng lực tính toán đã sẵn có.
Đó là lý do @ionet ra đời.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
Đó là con số cần có để huấn luyện @OpenAI's GPT-6 Astra.
Trong khi đó, phần lớn nhà phát triển gặp khó khăn trong việc truy cập hoặc chi trả ngay cả một vài GPU.
Đó chính là vấn đề lớn trong AI hiện nay.
Ở một đầu, là các cụm có năng lực tính toán gần như không giới hạn.
Ở đầu còn lại, các startup, nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang phải chiến đấu để giành quyền truy cập và theo dõi từng giờ GPU.
Chỉ việc thêm nhiều GPU hơn sẽ không giải quyết được điều đó.
Chúng ta cần một cách tốt hơn để truy cập và tận dụng năng lực tính toán đã sẵn có.
Đó là lý do @ionet ra đời.
https://www.cnet.com/tech/services-and-software/openai-gpt-6-astra-release-ai-agi-chatgpt/
93
Cố vấn AI trưởng của Anh vừa được @AnthropicAI tuyển dụng.
Nhưng ông ấy vẫn tiếp tục giữ vai trò chủ tịch của cơ quan chính phủ tài trợ cho nghiên cứu AI.
Cùng một người chơi cả hai phía.
Những người viết chính sách AI giờ đây lại đang được tuyển dụng bởi chính các phòng thí nghiệm mà chính sách đó được cho là phải giám sát.
Sự tập trung sức mạnh tính toán là một vấn đề đối với GPU và đối với quản trị.
https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/02/architect-of-uks-ai-strategy-joins-anthropic
Cố vấn AI trưởng của Anh vừa được @AnthropicAI tuyển dụng.
Nhưng ông ấy vẫn tiếp tục giữ vai trò chủ tịch của cơ quan chính phủ tài trợ cho nghiên cứu AI.
Cùng một người chơi cả hai phía.
Những người viết chính sách AI giờ đây lại đang được tuyển dụng bởi chính các phòng thí nghiệm mà chính sách đó được cho là phải giám sát.
Sự tập trung sức mạnh tính toán là một vấn đề đối với GPU và đối với quản trị.
https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/02/architect-of-uks-ai-strategy-joins-anthropic
Nhưng ông ấy vẫn tiếp tục giữ vai trò chủ tịch của cơ quan chính phủ tài trợ cho nghiên cứu AI.
Cùng một người chơi cả hai phía.
Những người viết chính sách AI giờ đây lại đang được tuyển dụng bởi chính các phòng thí nghiệm mà chính sách đó được cho là phải giám sát.
Sự tập trung sức mạnh tính toán là một vấn đề đối với GPU và đối với quản trị.
https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/02/architect-of-uks-ai-strategy-joins-anthropic
58
Điện toán đám mây thật dễ để bước vào.
Nhưng rời đi mới là lúc chi phí trở nên đắt đỏ.
Phí egress, công cụ độc quyền, các cam kết dài hạn, việc xây dựng lại và xác thực lại các workload có thể tốn hàng chục nghìn đô la.
Bị khóa bởi nhà cung cấp là “khoản thuế ẩn” đối với hạ tầng AI.
Phương án thay thế không phải là một “khu vườn tường cao” khác.
Mà là điện toán mở.
Điện toán đám mây thật dễ để bước vào.
Nhưng rời đi mới là lúc chi phí trở nên đắt đỏ.
Phí egress, công cụ độc quyền, các cam kết dài hạn, việc xây dựng lại và xác thực lại các workload có thể tốn hàng chục nghìn đô la.
Bị khóa bởi nhà cung cấp là “khoản thuế ẩn” đối với hạ tầng AI.
Phương án thay thế không phải là một “khu vườn tường cao” khác.
Mà là điện toán mở.
Nhưng rời đi mới là lúc chi phí trở nên đắt đỏ.
Phí egress, công cụ độc quyền, các cam kết dài hạn, việc xây dựng lại và xác thực lại các workload có thể tốn hàng chục nghìn đô la.
Bị khóa bởi nhà cung cấp là “khoản thuế ẩn” đối với hạ tầng AI.
Phương án thay thế không phải là một “khu vườn tường cao” khác.
Mà là điện toán mở.
81
NVIDIA hiểu rằng có một vấn đề về quyền truy cập GPU.
Nhưng giải pháp của họ sẽ không giải quyết được vấn đề đó.
Việc cấp quyền sử dụng năng lực tính toán cho các startup đổi lấy một phần doanh thu trong tương lai của họ chỉ tạo ra thêm một “người gác cổng” mà AI không cần.
AI cần một thị trường nơi không ai phải xin phép để xây dựng.
CEO @ionet @Gaurav_ionet giải thích vì sao lớp hạ tầng AI tiếp theo phải được xây dựng dựa trên quyền truy cập.
NVIDIA hiểu rằng có một vấn đề về quyền truy cập GPU.
Nhưng giải pháp của họ sẽ không giải quyết được vấn đề đó.
Việc cấp quyền sử dụng năng lực tính toán cho các startup đổi lấy một phần doanh thu trong tương lai của họ chỉ tạo ra thêm một “người gác cổng” mà AI không cần.
AI cần một thị trường nơi không ai phải xin phép để xây dựng.
CEO @ionet @Gaurav_ionet giải thích vì sao lớp hạ tầng AI tiếp theo phải được xây dựng dựa trên quyền truy cập.
Nhưng giải pháp của họ sẽ không giải quyết được vấn đề đó.
Việc cấp quyền sử dụng năng lực tính toán cho các startup đổi lấy một phần doanh thu trong tương lai của họ chỉ tạo ra thêm một “người gác cổng” mà AI không cần.
AI cần một thị trường nơi không ai phải xin phép để xây dựng.
CEO @ionet @Gaurav_ionet giải thích vì sao lớp hạ tầng AI tiếp theo phải được xây dựng dựa trên quyền truy cập.
67
31,6 nghìn tỷ USD.
Đó là số tiền thế giới sẽ chi cho các trung tâm dữ liệu vào năm 2050 để đáp ứng nhu cầu AI.
Và con số này còn lớn hơn tổng GDP của 174 quốc gia.
Mô hình hiện tại xây dựng – vay mượn – lặp lại là không bền vững. Nó khiến phần lớn các nhà phát triển trên thế giới bị loại khỏi cuộc chơi. Và nó gây hại cho các cộng đồng nơi những trung tâm dữ liệu đó được xây dựng.
Một tương lai nơi AI có thể tiếp cận với số đông, không phải chỉ một vài người, cần một cách xây dựng mới.
Chính xác thì http://io.net đang làm điều đó.
31,6 nghìn tỷ USD.
Đó là số tiền thế giới sẽ chi cho các trung tâm dữ liệu vào năm 2050 để đáp ứng nhu cầu AI.
Và con số này còn lớn hơn tổng GDP của 174 quốc gia.
Mô hình hiện tại xây dựng – vay mượn – lặp lại là không bền vững. Nó khiến phần lớn các nhà phát triển trên thế giới bị loại khỏi cuộc chơi. Và nó gây hại cho các cộng đồng nơi những trung tâm dữ liệu đó được xây dựng.
Một tương lai nơi AI có thể tiếp cận với số đông, không phải chỉ một vài người, cần một cách xây dựng mới.
Chính xác thì http://io.net đang làm điều đó.
Đó là số tiền thế giới sẽ chi cho các trung tâm dữ liệu vào năm 2050 để đáp ứng nhu cầu AI.
Và con số này còn lớn hơn tổng GDP của 174 quốc gia.
Mô hình hiện tại xây dựng – vay mượn – lặp lại là không bền vững. Nó khiến phần lớn các nhà phát triển trên thế giới bị loại khỏi cuộc chơi. Và nó gây hại cho các cộng đồng nơi những trung tâm dữ liệu đó được xây dựng.
Một tương lai nơi AI có thể tiếp cận với số đông, không phải chỉ một vài người, cần một cách xây dựng mới.
Chính xác thì http://io.net đang làm điều đó.
80
Xem bản dịch
You don't need a GPU.
You need multiple GPUs that talk to each other like they're in the same rack.
That's the difference between a marketplace and actual AI infrastructure.
Access is one thing.
Orchestration is another.
And for serious AI workloads, orchestration is everything.
@ionet was built to orchestrate.
You don't need a GPU.
You need multiple GPUs that talk to each other like they're in the same rack.
That's the difference between a marketplace and actual AI infrastructure.
Access is one thing.
Orchestration is another.
And for serious AI workloads, orchestration is everything.
@ionet was built to orchestrate.
You need multiple GPUs that talk to each other like they're in the same rack.
That's the difference between a marketplace and actual AI infrastructure.
Access is one thing.
Orchestration is another.
And for serious AI workloads, orchestration is everything.
@ionet was built to orchestrate.
74
33 triệu+ giờ tính toán đã phục vụ trên http://io.net.
Một mạng lưới hoạt động trực tiếp, làm những việc mà các siêu đám mây và “neoclouds” tính phí cao hơn cho.
Mỗi một trong số những giờ đó đều là bằng chứng. Bạn không cần cơ sở hạ tầng đắt đỏ, bị “giữ cửa” để chạy các tác vụ AI nghiêm túc.
Tính toán phi tập trung không chỉ là một câu chuyện. Đó là tương lai của hạ tầng AI.
33 triệu+ giờ tính toán đã phục vụ trên http://io.net.
Một mạng lưới hoạt động trực tiếp, làm những việc mà các siêu đám mây và “neoclouds” tính phí cao hơn cho.
Mỗi một trong số những giờ đó đều là bằng chứng. Bạn không cần cơ sở hạ tầng đắt đỏ, bị “giữ cửa” để chạy các tác vụ AI nghiêm túc.
Tính toán phi tập trung không chỉ là một câu chuyện. Đó là tương lai của hạ tầng AI.
Một mạng lưới hoạt động trực tiếp, làm những việc mà các siêu đám mây và “neoclouds” tính phí cao hơn cho.
Mỗi một trong số những giờ đó đều là bằng chứng. Bạn không cần cơ sở hạ tầng đắt đỏ, bị “giữ cửa” để chạy các tác vụ AI nghiêm túc.
Tính toán phi tập trung không chỉ là một câu chuyện. Đó là tương lai của hạ tầng AI.
93
Một số thứ làm đúng như những gì chúng nói.
Render Network rất giỏi trong việc mà nó được xây dựng cho: render.
Nhưng các tác vụ AI lại cần thứ khác.
Suy luận liên tục. Huấn luyện đa nút. Các cụm có thể mở rộng trong vài giây.
Đó là khả năng điều phối (orchestration), không chỉ là truy cập GPU.
Và đó cũng là lý do http://io.net được xây dựng ngay từ ngày đầu.
https://io.net/blog/io-vs-render-and-alternatives-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
Một số thứ làm đúng như những gì chúng nói.
Render Network rất giỏi trong việc mà nó được xây dựng cho: render.
Nhưng các tác vụ AI lại cần thứ khác.
Suy luận liên tục. Huấn luyện đa nút. Các cụm có thể mở rộng trong vài giây.
Đó là khả năng điều phối (orchestration), không chỉ là truy cập GPU.
Và đó cũng là lý do http://io.net được xây dựng ngay từ ngày đầu.
https://io.net/blog/io-vs-render-and-alternatives-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
Render Network rất giỏi trong việc mà nó được xây dựng cho: render.
Nhưng các tác vụ AI lại cần thứ khác.
Suy luận liên tục. Huấn luyện đa nút. Các cụm có thể mở rộng trong vài giây.
Đó là khả năng điều phối (orchestration), không chỉ là truy cập GPU.
Và đó cũng là lý do http://io.net được xây dựng ngay từ ngày đầu.
https://io.net/blog/io-vs-render-and-alternatives-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
1
84
Nvidia tạo ra các con chip.
@Nvidia sở hữu toàn bộ ngăn xếp phần mềm.
Giờ đây, theo báo cáo, họ cũng muốn @huggingface.
Một lời đề nghị trị giá 12,9 tỷ USD để mở cánh cửa cho AI mã nguồn mở.
Có lẽ các mô hình vẫn được giữ mở. Nhưng nếu điện toán, công cụ và kênh phân phối đều phụ thuộc vào một công ty, thì hệ sinh thái sẽ không.
Tương lai của AI cần hạ tầng mở. Không phải sự tích hợp theo chiều dọc được khoác lên như một thứ “một”.
https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2026/08/27/nvidia-has-reportedly-agreed-to-buy-ai-model-hosting-platform-hugging-face-for-13-billion/
Nvidia tạo ra các con chip.
@Nvidia sở hữu toàn bộ ngăn xếp phần mềm.
Giờ đây, theo báo cáo, họ cũng muốn @huggingface.
Một lời đề nghị trị giá 12,9 tỷ USD để mở cánh cửa cho AI mã nguồn mở.
Có lẽ các mô hình vẫn được giữ mở. Nhưng nếu điện toán, công cụ và kênh phân phối đều phụ thuộc vào một công ty, thì hệ sinh thái sẽ không.
Tương lai của AI cần hạ tầng mở. Không phải sự tích hợp theo chiều dọc được khoác lên như một thứ “một”.
https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2026/08/27/nvidia-has-reportedly-agreed-to-buy-ai-model-hosting-platform-hugging-face-for-13-billion/
@Nvidia sở hữu toàn bộ ngăn xếp phần mềm.
Giờ đây, theo báo cáo, họ cũng muốn @huggingface.
Một lời đề nghị trị giá 12,9 tỷ USD để mở cánh cửa cho AI mã nguồn mở.
Có lẽ các mô hình vẫn được giữ mở. Nhưng nếu điện toán, công cụ và kênh phân phối đều phụ thuộc vào một công ty, thì hệ sinh thái sẽ không.
Tương lai của AI cần hạ tầng mở. Không phải sự tích hợp theo chiều dọc được khoác lên như một thứ “một”.
https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2026/08/27/nvidia-has-reportedly-agreed-to-buy-ai-model-hosting-platform-hugging-face-for-13-billion/
72
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung
Tham gia cùng người dùng tiền mã hóa toàn cầu trên Binance Square
⚡️ Nhận thông tin mới nhất và hữu ích về tiền mã hóa.
💬 Được tin cậy bởi sàn giao dịch tiền mã hóa lớn nhất thế giới.
👍 Khám phá những thông tin chuyên sâu thực tế từ những nhà sáng tạo đã xác minh.
Email / Số điện thoại
Chủ đề thịnh hành
CPIWatch
86.5M lượt xem
501,499 đang thảo luận
Chia sẻ & Nhận thưởng Lưu lượng truy cập trong Chiến dịch Hashtag Xu hướng của chúng tôi
✨Chủ đề: CPI có kích hoạt đợt tăng lãi suất không?
👉Cách tham gia:
Đăng một bài viết ngắn hoặc bài viết với hashtag #CPIWatch
Tạo nội dung dựa trên hai góc độ dưới đây:
- Bảng lương phi nông nghiệp vượt kỳ vọng và CPI sắp được công bố—bạn nghĩ Fed sẽ tăng lãi suất hay giữ nguyên?
- Tăng giá hay giảm giá? Chia sẻ quan điểm của bạn và trưng bày cổ phiếu hoặc giao dịch/nắm giữ vàng của bạn với widget chia sẻ giao dịch của chúng tôi.
🚀Thời gian chiến dịch:
- 2026-09-11 3:00 - 2026-09-12 9:00 UTC
🎁Phần thưởng:
- Các bài đăng đủ điều kiện tuân thủ các hướng dẫn trên và có hơn 100 từ sẽ được xem xét và có thể nhận một lượt tăng lưu lượng truy cập ngẫu nhiên từ 500 đến 3,000 lượt xem. Bạn sẽ nhận được thông báo từ thư ký feed của chúng tôi nếu bài đăng của bạn được chọn.
- Cơ hội để bài viết của bạn được đăng trên Binance Square Official
Cần ý tưởng cho bài đăng của bạn? Truy cập trang chủ đề #CPIWatch hoặc Square Guide on How to Post for Better Reach.
Binance Square Official
·453 lượt thích
·1M lượt xem
45NgayTuDoTaiChinh
893,713 lượt xem
3,022 đang thảo luận
TinFed
64,257 lượt xem
283 đang thảo luận