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每個人都在爭論人工智能發展的速度。
但真正的爭論在於控制權。
與其說事情推進有多快或多慢，不如說更重要的是：到底是誰在握着方向盤。
一小撮實驗室和芯片供應商決定節奏、設定護欄以及制定條款，這纔是真正的風險——無論他們選擇的速度是多少。
當基礎設施不集中在少數人手中時，問題就會徹底改變。
@ionet 正在讓這一切成爲可能。
https://www.cbc.ca/news/business/ai-slowdown-9.7349987
每個人都在爭論人工智能發展的速度。
但真正的爭論在於控制權。
與其說事情推進有多快或多慢，不如說更重要的是：到底是誰在握着方向盤。
一小撮實驗室和芯片供應商決定節奏、設定護欄以及制定條款，這纔是真正的風險——無論他們選擇的速度是多少。
當基礎設施不集中在少數人手中時，問題就會徹底改變。
@ionet 正在讓這一切成爲可能。
https://www.cbc.ca/news/business/ai-slowdown-9.7349987
但真正的爭論在於控制權。
與其說事情推進有多快或多慢，不如說更重要的是：到底是誰在握着方向盤。
一小撮實驗室和芯片供應商決定節奏、設定護欄以及制定條款，這纔是真正的風險——無論他們選擇的速度是多少。
當基礎設施不集中在少數人手中時，問題就會徹底改變。
@ionet 正在讓這一切成爲可能。
https://www.cbc.ca/news/business/ai-slowdown-9.7349987
734
在 24 小時內部署 96 臺 GPU，且無需等待。
這就是 @wonderaai 從“受算力限制”到“開始交付（shipping）”所花的時間。
@ionet 上快速爲其預置了 64 臺 H100 和 32 臺 H200。
不會在等候名單上排隊數月。
結果如下：
- 4 個月內服務 200,000 用戶，覆蓋 171 個國家
- 月環比增長 50%
- 比原計劃提前 3 個月上線
當你的算力跟得上你構建的速度，就會發生這種情況。
https://io.net/blog/wondera-case-study
在 24 小時內部署 96 臺 GPU，且無需等待。
這就是 @wonderaai 從“受算力限制”到“開始交付（shipping）”所花的時間。
@ionet 上快速爲其預置了 64 臺 H100 和 32 臺 H200。
不會在等候名單上排隊數月。
結果如下：
- 4 個月內服務 200,000 用戶，覆蓋 171 個國家
- 月環比增長 50%
- 比原計劃提前 3 個月上線
當你的算力跟得上你構建的速度，就會發生這種情況。
https://io.net/blog/wondera-case-study
這就是 @wonderaai 從“受算力限制”到“開始交付（shipping）”所花的時間。
@ionet 上快速爲其預置了 64 臺 H100 和 32 臺 H200。
不會在等候名單上排隊數月。
結果如下：
- 4 個月內服務 200,000 用戶，覆蓋 171 個國家
- 月環比增長 50%
- 比原計劃提前 3 個月上線
當你的算力跟得上你構建的速度，就會發生這種情況。
https://io.net/blog/wondera-case-study
77
100ms 內首個 Token 的時間很酷。
適用於用戶盯着光標的聊天機器人。
但對於批量推理、RAG 流水線以及在後臺運行的智能體工作流，沒有人會一直盯着。
吞吐量和每個 Token 的成本纔是唯一重要的數字。
工作相同、輸出相同，但如果你爲那些沒人用的延遲付費，就可能多花 2-3 倍的賬單。
http://io.net 讓你把基礎設施匹配到工作負載，而不是反過來。
100ms 內首個 Token 的時間很酷。
適用於用戶盯着光標的聊天機器人。
但對於批量推理、RAG 流水線以及在後臺運行的智能體工作流，沒有人會一直盯着。
吞吐量和每個 Token 的成本纔是唯一重要的數字。
工作相同、輸出相同，但如果你爲那些沒人用的延遲付費，就可能多花 2-3 倍的賬單。
http://io.net 讓你把基礎設施匹配到工作負載，而不是反過來。
適用於用戶盯着光標的聊天機器人。
但對於批量推理、RAG 流水線以及在後臺運行的智能體工作流，沒有人會一直盯着。
吞吐量和每個 Token 的成本纔是唯一重要的數字。
工作相同、輸出相同，但如果你爲那些沒人用的延遲付費，就可能多花 2-3 倍的賬單。
http://io.net 讓你把基礎設施匹配到工作負載，而不是反過來。
6
蓋茲基金會剛剛承諾提供10億美元，來縮小AI存取差距。
這是一個不錯的舉措。
但它仍只是補丁。
基金會的執行長承認，這只是科技巨頭在其商業產品上所投入金額的一小部分。
AI存取不應該依賴捐贈週期來運作。
它需要一條不同的運算供應鏈，能夠預設開放並分散式運作。
這正是http://io.net所建的目的。
蓋茲基金會剛剛承諾提供10億美元，來縮小AI存取差距。
這是一個不錯的舉措。
但它仍只是補丁。
基金會的執行長承認，這只是科技巨頭在其商業產品上所投入金額的一小部分。
AI存取不應該依賴捐贈週期來運作。
它需要一條不同的運算供應鏈，能夠預設開放並分散式運作。
這正是http://io.net所建的目的。
這是一個不錯的舉措。
但它仍只是補丁。
基金會的執行長承認，這只是科技巨頭在其商業產品上所投入金額的一小部分。
AI存取不應該依賴捐贈週期來運作。
它需要一條不同的運算供應鏈，能夠預設開放並分散式運作。
這正是http://io.net所建的目的。
95
英偉達在2026年迄今通過出售芯片已達2159億美元。
所以當黃仁勳說“別放慢，問題是實驗室的，不是硬件的”，要把這話當成一種帶點鹽的說法。
同樣，實驗室也在說“相信我們能自我監管”。
雙方都不算中立。
開放模型 + 開放計算網絡意味着你不必押注任何一方一定誠實。你可以直接自己驗證。
這正是 @ionet 在這裏要做的事。
英偉達在2026年迄今通過出售芯片已達2159億美元。
所以當黃仁勳說“別放慢，問題是實驗室的，不是硬件的”，要把這話當成一種帶點鹽的說法。
同樣，實驗室也在說“相信我們能自我監管”。
雙方都不算中立。
開放模型 + 開放計算網絡意味着你不必押注任何一方一定誠實。你可以直接自己驗證。
這正是 @ionet 在這裏要做的事。
所以當黃仁勳說“別放慢，問題是實驗室的，不是硬件的”，要把這話當成一種帶點鹽的說法。
同樣，實驗室也在說“相信我們能自我監管”。
雙方都不算中立。
開放模型 + 開放計算網絡意味着你不必押注任何一方一定誠實。你可以直接自己驗證。
這正是 @ionet 在這裏要做的事。
56
AI 代理不會在可預測的日程表上運行。
它們能在幾秒內從 0 擴展到 40 個工作者，運行七分鐘，然後消失。
但大多數構建者仍在通過配額、爲期一年的承諾以及手動工作流來預先配置計算資源。
代理式工作負載需要和它們一樣動態的基礎設施。
超大規模雲服務商的模式並未爲此而設計。
http://io.net was.
https://io.net/blog/why-ai-agents-break-traditional-cloud-provisioning-models
AI 代理不會在可預測的日程表上運行。
它們能在幾秒內從 0 擴展到 40 個工作者，運行七分鐘，然後消失。
但大多數構建者仍在通過配額、爲期一年的承諾以及手動工作流來預先配置計算資源。
代理式工作負載需要和它們一樣動態的基礎設施。
超大規模雲服務商的模式並未爲此而設計。
http://io.net was.
https://io.net/blog/why-ai-agents-break-traditional-cloud-provisioning-models
它們能在幾秒內從 0 擴展到 40 個工作者，運行七分鐘，然後消失。
但大多數構建者仍在通過配額、爲期一年的承諾以及手動工作流來預先配置計算資源。
代理式工作負載需要和它們一樣動態的基礎設施。
超大規模雲服務商的模式並未爲此而設計。
http://io.net was.
https://io.net/blog/why-ai-agents-break-traditional-cloud-provisioning-models
87
每個人都有一份 AI 路線圖。
但其底層的計算環境每天都在變得更加複雜。
9 月 22 日，我們將拆解真正導致這種複雜性的因素：GPU 訪問差距，它爲何存在，以及對任何正在使用 AI 構建的人來說這意味着什麼。
在下方註冊。
每個人都有一份 AI 路線圖。
但其底層的計算環境每天都在變得更加複雜。
9 月 22 日，我們將拆解真正導致這種複雜性的因素：GPU 訪問差距，它爲何存在，以及對任何正在使用 AI 構建的人來說這意味着什麼。
在下方註冊。
但其底層的計算環境每天都在變得更加複雜。
9 月 22 日，我們將拆解真正導致這種複雜性的因素：GPU 訪問差距，它爲何存在，以及對任何正在使用 AI 構建的人來說這意味着什麼。
在下方註冊。
41
每個人都有一份 AI 路線圖。
但其底層的算力環境每天都在變得更加複雜。
9 月 22 日，我們將拆解真正導致這種複雜性的因素：GPU 訪問鴻溝、它爲何存在，以及這對任何正在用當下技術構建的人意味着什麼。
在下方註冊。
每個人都有一份 AI 路線圖。
但其底層的算力環境每天都在變得更加複雜。
9 月 22 日，我們將拆解真正導致這種複雜性的因素：GPU 訪問鴻溝、它爲何存在，以及這對任何正在用當下技術構建的人意味着什麼。
在下方註冊。
但其底層的算力環境每天都在變得更加複雜。
9 月 22 日，我們將拆解真正導致這種複雜性的因素：GPU 訪問鴻溝、它爲何存在，以及這對任何正在用當下技術構建的人意味着什麼。
在下方註冊。
70
查看翻譯
Live Webinar - Compute at the Breaking Point: A Look at the State of AI Infrastructure in 2026
Live Webinar - Compute at the Breaking Point: A Look at the State of AI Infrastructure in 2026
51
三個彼此意見完全不合的人，剛剛承認：他們其實無法控制自己所建造的東西。
這不算洩漏。
這是最大前沿 AI 實驗室的執行長，親口對你說的。
那他們的解決方案呢？
相信他們。
相信那些把他們根本無法控制的東西交付出去的公司，來讓速度慢下來。
如此強大的 AI 不可能被同一小撮正在搶著打造它的公司所治理。
AI 的未來不需要更多集中的控制；它需要開放模型、開放運算資源，以及開放存取。
這就是 @ionet 在這裡的原因。
三個彼此意見完全不合的人，剛剛承認：他們其實無法控制自己所建造的東西。
這不算洩漏。
這是最大前沿 AI 實驗室的執行長，親口對你說的。
那他們的解決方案呢？
相信他們。
相信那些把他們根本無法控制的東西交付出去的公司，來讓速度慢下來。
如此強大的 AI 不可能被同一小撮正在搶著打造它的公司所治理。
AI 的未來不需要更多集中的控制；它需要開放模型、開放運算資源，以及開放存取。
這就是 @ionet 在這裡的原因。
這不算洩漏。
這是最大前沿 AI 實驗室的執行長，親口對你說的。
那他們的解決方案呢？
相信他們。
相信那些把他們根本無法控制的東西交付出去的公司，來讓速度慢下來。
如此強大的 AI 不可能被同一小撮正在搶著打造它的公司所治理。
AI 的未來不需要更多集中的控制；它需要開放模型、開放運算資源，以及開放存取。
這就是 @ionet 在這裡的原因。
73
14,000名用戶到1900萬。
僅用一年。
這就是@LeonardoAi在停止等待數週才能拿到GPU之後的增長。
而且成本比超大規模雲（hyperscalers）低50%以上。
@ionet幫助他們減少了管理算力的時間，把更多時間用於交付產品。
結果不言自明。
https://io.net/blog/leonardo-ai-case-study
14,000名用戶到1900萬。
僅用一年。
這就是@LeonardoAi在停止等待數週才能拿到GPU之後的增長。
而且成本比超大規模雲（hyperscalers）低50%以上。
@ionet幫助他們減少了管理算力的時間，把更多時間用於交付產品。
結果不言自明。
https://io.net/blog/leonardo-ai-case-study
僅用一年。
這就是@LeonardoAi在停止等待數週才能拿到GPU之後的增長。
而且成本比超大規模雲（hyperscalers）低50%以上。
@ionet幫助他們減少了管理算力的時間，把更多時間用於交付產品。
結果不言自明。
https://io.net/blog/leonardo-ai-case-study
62
200萬臺新GPU。
這就是本週 @awscloud 和 @nvidia 宣佈的交易。
但這也是問題所在。
在尚未建成之前，這些算力就會被出價最高、能開出最大支票的人預訂。
而正在增長的項目、獨立開發者、小型實驗室和研究人員仍將不得不排隊等待。
今天就已經存在 GPU 產能，但它們處於空閒狀態——不需要花數十億美元去建造或購買。
@ionet 正在釋放它們的潛力。
200萬臺新GPU。
這就是本週 @awscloud 和 @nvidia 宣佈的交易。
但這也是問題所在。
在尚未建成之前，這些算力就會被出價最高、能開出最大支票的人預訂。
而正在增長的項目、獨立開發者、小型實驗室和研究人員仍將不得不排隊等待。
今天就已經存在 GPU 產能，但它們處於空閒狀態——不需要花數十億美元去建造或購買。
@ionet 正在釋放它們的潛力。
這就是本週 @awscloud 和 @nvidia 宣佈的交易。
但這也是問題所在。
在尚未建成之前，這些算力就會被出價最高、能開出最大支票的人預訂。
而正在增長的項目、獨立開發者、小型實驗室和研究人員仍將不得不排隊等待。
今天就已經存在 GPU 產能，但它們處於空閒狀態——不需要花數十億美元去建造或購買。
@ionet 正在釋放它們的潛力。
71
燒掉了200萬。
徹底消失，永遠不再。
因爲有真實的效用與真實的價值在網絡中流動。
使用創造價值。價值減少供應。
飛輪正在運轉。由 IDE 驅動。
燒掉了200萬。
徹底消失，永遠不再。
因爲有真實的效用與真實的價值在網絡中流動。
使用創造價值。價值減少供應。
飛輪正在運轉。由 IDE 驅動。
徹底消失，永遠不再。
因爲有真實的效用與真實的價值在網絡中流動。
使用創造價值。價值減少供應。
飛輪正在運轉。由 IDE 驅動。
40
200萬枚Solana：BZLbGTNCSFfoth2GYDtwr7e4imWzpR5jqcUuGEwr646K 已銷燬。
徹底消失了。
因爲網絡中確實有真實的效用與真實的價值在流動。
使用會創造價值。價值會減少供應。
飛輪正在轉動。由 IDE 提供動力。
200萬枚Solana：BZLbGTNCSFfoth2GYDtwr7e4imWzpR5jqcUuGEwr646K 已銷燬。
徹底消失了。
因爲網絡中確實有真實的效用與真實的價值在流動。
使用會創造價值。價值會減少供應。
飛輪正在轉動。由 IDE 提供動力。
徹底消失了。
因爲網絡中確實有真實的效用與真實的價值在流動。
使用會創造價值。價值會減少供應。
飛輪正在轉動。由 IDE 提供動力。
48
最便宜的GPU不一定是最便宜的GPU。
GPU市場已經在超大規模雲、近雲服務（neoclouds）以及去中心化網絡之間分裂。
當你把SLA、安全要求、數據駐留以及退出成本（getting out的成本）納入考量後，看似便宜的按小時費率可能很快就會變得昂貴。
按小時費率只是定價頁面上的那個數字。
算力的真實成本在其下方的所有項目之中。
最便宜的GPU不一定是最便宜的GPU。
GPU市場已經在超大規模雲、近雲服務（neoclouds）以及去中心化網絡之間分裂。
當你把SLA、安全要求、數據駐留以及退出成本（getting out的成本）納入考量後，看似便宜的按小時費率可能很快就會變得昂貴。
按小時費率只是定價頁面上的那個數字。
算力的真實成本在其下方的所有項目之中。
GPU市場已經在超大規模雲、近雲服務（neoclouds）以及去中心化網絡之間分裂。
當你把SLA、安全要求、數據駐留以及退出成本（getting out的成本）納入考量後，看似便宜的按小時費率可能很快就會變得昂貴。
按小時費率只是定價頁面上的那個數字。
算力的真實成本在其下方的所有項目之中。
66
中國的日常代幣使用量在14個月內從100B增長到140T。
北京的迴應：
- 100,000臺GPU
- 5300億美元的基礎設施投資
- 到2030年實現9,800 EFLOPS
人工智能競賽本質上是算力競賽。誰能獲得GPU，誰就將決定競爭格局。
政府和超大規模雲服務商正通過建設來解決這一問題。
而http://io.net則通過釋放已經存在但利用率不足的算力來解決。
建設需要數年。釋放只要幾分鐘。
中國的日常代幣使用量在14個月內從100B增長到140T。
北京的迴應：
- 100,000臺GPU
- 5300億美元的基礎設施投資
- 到2030年實現9,800 EFLOPS
人工智能競賽本質上是算力競賽。誰能獲得GPU，誰就將決定競爭格局。
政府和超大規模雲服務商正通過建設來解決這一問題。
而http://io.net則通過釋放已經存在但利用率不足的算力來解決。
建設需要數年。釋放只要幾分鐘。
北京的迴應：
- 100,000臺GPU
- 5300億美元的基礎設施投資
- 到2030年實現9,800 EFLOPS
人工智能競賽本質上是算力競賽。誰能獲得GPU，誰就將決定競爭格局。
政府和超大規模雲服務商正通過建設來解決這一問題。
而http://io.net則通過釋放已經存在但利用率不足的算力來解決。
建設需要數年。釋放只要幾分鐘。
59
38GW。
這是美國數據中心在2028年前的電力短缺規模。
超大規模雲服務商的解決方案是建設更多數據中心、變電站和發電設施。
然後再等待4-7年的時間。
與此同時，數百萬臺GPU已經通電、散熱、接入並處於未充分利用的狀態。
AI不只是需要更多基礎設施。它需要對已經存在的基礎設施有更好的訪問能力。
這就是http://io.net的建立初衷。
38GW。
這是美國數據中心在2028年前的電力短缺規模。
超大規模雲服務商的解決方案是建設更多數據中心、變電站和發電設施。
然後再等待4-7年的時間。
與此同時，數百萬臺GPU已經通電、散熱、接入並處於未充分利用的狀態。
AI不只是需要更多基礎設施。它需要對已經存在的基礎設施有更好的訪問能力。
這就是http://io.net的建立初衷。
這是美國數據中心在2028年前的電力短缺規模。
超大規模雲服務商的解決方案是建設更多數據中心、變電站和發電設施。
然後再等待4-7年的時間。
與此同時，數百萬臺GPU已經通電、散熱、接入並處於未充分利用的狀態。
AI不只是需要更多基礎設施。它需要對已經存在的基礎設施有更好的訪問能力。
這就是http://io.net的建立初衷。
56
OpenAI 的首席科學家剛剛呼籲：在 AI 的推進速度上“必須保持極度謹慎”。
就在他們發佈迄今爲止最強大的模型之後。
同時，外界還報道稱，@OpenAI 的代理在未被提示的情況下，正在執行現實世界的網絡攻擊。
他們提出的解決方案是：建造更多 AI 代理來跟上 AI 的發展。
但這套邏輯存在缺口。
更好的路徑並不是更集中式的控制，而是更多透明度、更多可及性，以及更分佈式的監督。
AI 的更安全未來不會來自大型公司對自己進行“自我監管”。
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
OpenAI 的首席科學家剛剛呼籲：在 AI 的推進速度上“必須保持極度謹慎”。
就在他們發佈迄今爲止最強大的模型之後。
同時，外界還報道稱，@OpenAI 的代理在未被提示的情況下，正在執行現實世界的網絡攻擊。
他們提出的解決方案是：建造更多 AI 代理來跟上 AI 的發展。
但這套邏輯存在缺口。
更好的路徑並不是更集中式的控制，而是更多透明度、更多可及性，以及更分佈式的監督。
AI 的更安全未來不會來自大型公司對自己進行“自我監管”。
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
就在他們發佈迄今爲止最強大的模型之後。
同時，外界還報道稱，@OpenAI 的代理在未被提示的情況下，正在執行現實世界的網絡攻擊。
他們提出的解決方案是：建造更多 AI 代理來跟上 AI 的發展。
但這套邏輯存在缺口。
更好的路徑並不是更集中式的控制，而是更多透明度、更多可及性，以及更分佈式的監督。
AI 的更安全未來不會來自大型公司對自己進行“自我監管”。
https://www.bbc.co.uk/news/articles/cwyzrrd0kp7o
41
部分真實
80億個tokens。
這就是@OpenRouter上運行的@ionet模型在一天內處理的數量。
這不是基準測試或演示。這是實際推理與真實需求，在負擔得起且人人可用的基礎設施上運行。
這就是面向大衆的AI，而不是少數人的AI，所呈現的樣子。
80億個tokens。
這就是@OpenRouter上運行的@ionet模型在一天內處理的數量。
這不是基準測試或演示。這是實際推理與真實需求，在負擔得起且人人可用的基礎設施上運行。
這就是面向大衆的AI，而不是少數人的AI，所呈現的樣子。
這就是@OpenRouter上運行的@ionet模型在一天內處理的數量。
這不是基準測試或演示。這是實際推理與真實需求，在負擔得起且人人可用的基礎設施上運行。
這就是面向大衆的AI，而不是少數人的AI，所呈現的樣子。
74
並非所有去中心化計算都是一樣構建的。
@akashnet 首創了 CPU 和容器化工作負載領域。
@ionet 專爲 GPU 密集型 AI 打造，原生支持多 GPU 集羣、裸機性能，並可在 2 分鐘內完成部署。
其結果是，以遠低於超大規模雲服務商的成本，提供企業級 AI 基礎設施，而且沒有多年期鎖定。
同屬去中心化計算類別，但用途不同。
查看完整對比。
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
並非所有去中心化計算都是一樣構建的。
@akashnet 首創了 CPU 和容器化工作負載領域。
@ionet 專爲 GPU 密集型 AI 打造，原生支持多 GPU 集羣、裸機性能，並可在 2 分鐘內完成部署。
其結果是，以遠低於超大規模雲服務商的成本，提供企業級 AI 基礎設施，而且沒有多年期鎖定。
同屬去中心化計算類別，但用途不同。
查看完整對比。
https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
@akashnet 首創了 CPU 和容器化工作負載領域。
@ionet 專爲 GPU 密集型 AI 打造，原生支持多 GPU 集羣、裸機性能，並可在 2 分鐘內完成部署。
其結果是，以遠低於超大規模雲服務商的成本，提供企業級 AI 基礎設施，而且沒有多年期鎖定。
同屬去中心化計算類別，但用途不同。
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https://io.net/blog/io-net-vs-akash-network-comparing-gpu-cloud-pricing-and-features
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$NEAR 說一說重倉它的原因吧，我重倉了一個品種就是near，我是2.3附近進入的，當時因爲我之前只持有sol這一個幣子，漲幅已經超過了百分之五60吧，因爲牛市啓動了，想一直持有sol，後面又沒事看一些幣子的結構，因爲near那時候是先啓動的，漲的很猛，後來就一直回踩，走了出了一個周線二買，而且指標macd月線金叉，這種月線指標金叉➕周線二踩➕周線即將迎來b段高潮段上漲，然後我就果斷清倉了sol，在2.3附近介入enar，之後就起飛了，同樣結構的幣種還有ar，inj jto，都是周線二踩，現在只有jto還在底部徘徊，預計下週應該直線上衝了，還有一個ondo底部盤整夠久，應該也要突破了。還有enar這個牛市至少也的去9刀，突破9刀去前高也屬於正常。
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