AI Perks უზრუნველყოფს ექსკლუზიურ ფასდაკლებებს, კრედიტებსა და შეთავაზებებს AI ინსტრუმენტებზე, ღრუბლოვან სერვისებსა და API-ებზე, რათა დაეხმაროს სტარტაპებსა და დეველოპერებს ფულის დაზოგვაში.
რა ღირს უფასო IO.net კრედიტები?
IO.net გთავაზობთ $5,000-ის უფასო კრედიტებს დეცენტრალიზებულ GPU ღრუბელზე, ქსელზე, რომელიც აერთიანებს მიძინებულ აპარატურას დამოუკიდებელი მონაცემთა ცენტრებიდან, სამთო ოპერაციებიდან და კერძო კლასტერიდან, საკუთარი ფლოტის ფლობის ნაცვლად.
ეს $5,000 არ იქცევა ჰიპერსკალერის $5,000-ის კრედიტის მსგავსად. რადგან მიწოდება, რომელიც ქვემოთ არის, გროვდება ოპერატორებისგან, რომლებიც კონკურენციას უწევენ მიძინებული ტევადობის შევსებას, კრედიტის დოლარი აქ ჩვეულებრივ ყიდულობს მეტ GPU საათს, ვიდრე პირველი მხარის ღრუბელზე. რამდენი მეტი დამოკიდებულია იმაზე, თუ რომელი ბარათის კლასებს აქვთ დამატებითი ტევადობა იმ დღეს, როდესაც კლასტერს გაუშვებთ.
AI Perks აკონტროლებს მიმდინარე პირობებს 194 კომპანიაში არსებულ $7.7 მილიონი კრედიტთან ერთად. გამოთვლითი პროგრამების მისაღებობა დამოკიდებულია ეტაპზე და დაფინანსებაზე, და ეს სპეციფიკაციები განთავსებულია პროგრამის გვერდზე, ბლოგ-პოსტში კი არა.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რა არის IO.net და ვის სჭირდება ის სინამდვილეში
IO.net არის დეცენტრალიზებული GPU ღრუბელი: აგრეგაციის ფენა, რომელიც აერთიანებს კლასტერებს მრავალი დამოუკიდებელი GPU მფლობელისგან მოთხოვნით, პლუს OpenAI-თავსებადი ინფერენსის API, რომელიც მუშაობს ამ ტევადობის თავზე.
ორ პროდუქტს აქვს მნიშვნელობა დამფუძნებლისთვის:
- IO Cloud ქირაობს GPU კლასტერებს საათობრივად. თქვენ ირჩევთ ბარათის კლასს და კვანძების რაოდენობას, და ქსელი აერთიანებს ამ ტევადობას სხვადასხვა ლოკაციების პროვაიდერებისგან.
- IO Intelligence არის ინფერენსის დასასრული ღია-წონის მოდელებისთვის, როგორიცაა Llama, DeepSeek და Qwen. ის ახორციელებს OpenAI API-ის კონტრაქტს, ასე რომ სამუშაოს მასზე გადატანა არის ბაზის URL-ის და გასაღების ცვლილება, გადაწერის ნაცვლად.
კატეგორია არსებობს, რადგან GPU-ის მიწოდება არათანაბარია. ჰიპერსკალერები ყიდიან დაჯავშნილ ტევადობას ფორმებში, რომლებიც შეეფერება დიდ, პროგნოზირებად მომხმარებლებს, ხოლო საწყისი ეტაპის გუნდს სჭირდება რვა GPU თერთმეტი საათის განმავლობაში ხუთშაბათს. ბაზარი ასწორებს ამ შეუსაბამობას, და IO.net ყიდის მნიშვნელოვან დანაზოგს პირველი მხარის ღრუბლის ფასებთან შედარებით, პრეტენზია, რომელიც ღირს თქვენს საკუთარ სამუშაოსთან შემოწმება, ნაცვლად იმისა, რომ პირდაპირ მიიღოთ.
გუნდებს, რომლებსაც ეს ნამდვილად ემსახურება, აქვთ ბილი, რომელიც დომინირებს ღია-წონის ინფერენსით, ფაინ-ტუნინგით, ემბედინგებით ან ბლოკ-გენერაციით. თუ თქვენი მთელი პროდუქტი არის ზარები სასაზღვრო API-ზე, GPU ბაზარი წყვეტს ბილი, რომელიც თქვენ არ გაქვთ.
როგორ იქცევა GPU ხარჯი მასშტაბზე
GPU ხარჯი არ იზრდება გლუვად გამოყენებასთან ერთად. ის იყოფა, რადგან თქვენ ქირაობთ მთელ ბარათებს საათობრივად და ბარათი ან დაკავებულია ან მიძინებულია, რაც ნიშნავს, რომ თქვენი ეფექტური ხარჯი განისაზღვრება გამოყენებით, ნაცვლად საათობრივი განაკვეთისა.
ეს არის ყველაზე სასარგებლო რამ, რაც უნდა გაითვალისწინოთ კრედიტის გრანტის დახარჯვამდე.
| ეტაპი | დომინანტი ხარჯის მამოძრავებელი | ტიპიური მარცხის რეჟიმი |
|---|---|---|
| პროტოტიპი | არაფერი, უფასო დონეები შთანთქავს მას | ფასის წრფივ ექსტრაპოლაციის ვარაუდი |
| პირველი მომხმარებლები, წყვეტილი ტრაფიკი | მიძინებული GPU დრო მოთხოვნებს შორის | ბარათის 24/7 თბილად შენახვა დღეში რამდენიმე ასეული ზარისთვის |
| სტაბილური დატვირთვა | გამტარუნარიანობა GPU საათზე | არ არის ბლოკირებული, მუშაობს შესაძლო გამტარუნარიანობის ნაწილზე |
| მასშტაბი | დაჯავშნილი ტევადობა და ურთიერთკავშირი | ტევადობის დაჯავშნა სამუშაოს სტაბილიზაციამდე |
შუა ორი რიგია, სადაც კრედიტის გრანტები იწვება არაფრის ჩვენების გარეშე. გუნდი, რომელიც ემსახურება 400 მოთხოვნას დღეში ყოველთვის თბილ GPU-ზე, იხდის დაახლოებით 23.5 საათს არაფერში.
აკონტროლეთ ხარჯი გამომავალი ერთეულზე, არა ფასი GPU საათზე. ათასი ტოკენის, სურათის, ფაინ-ტუნინგის გაშვების და ათასი ემბედინგის ხარჯი არის ის რიცხვები, რომლებიც გადარჩებიან პროვაიდერის შეცვლისას. საათობრივი განაკვეთები არ არის შედარებადი პროვაიდერებს შორის, რომლებსაც აქვთ განსხვავებული ბარათების თაობები, განსხვავებული ბლოკირების ქცევა და განსხვავებული რიგის დრო. AI Perks აკონტროლებს გამოთვლით პროგრამებს კატეგორიის მიხედვით ზუსტად იმიტომ, რომ სწორი პროვაიდერი დამოკიდებულია იმაზე, თუ რომელი ამ რიცხვებიდან დომინირებს თქვენს ბილი.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რას აკეთებენ დამფუძნებლები არასწორად დეცენტრალიზებულ GPU ღრუბლებთან დაკავშირებით
საერთო შეცდომაა დამოუკიდებელი პროვაიდერების განაწილებული ქსელის მკურნალობა, როგორც ერთ რეგიონის ჰიპერსკალერის კლასტერის შემცვლელი. ეს არის მანქანის განსხვავებული ფორმა, რომელიც შესანიშნავია ზოგიერთი სამუშაოსთვის და ნამდვილად სუსტია სხვებისთვის.
| სამუშაო | შესაბამისობა | რატომ |
|---|---|---|
| ბლოკ-ინფერენსი და ემბედინგები | ძლიერი | პარალელური, გადატვირთვადი, ლატენტურობაზე ამტანი |
| მცირე და საშუალო ზომის ღია მოდელების ფაინ-ტუნინგი | ძლიერი | ჯდება ერთ კვანძში ან რამდენიმეში, საკონტროლო პუნქტები სუფთად |
| სურათის, ვიდეოს და აუდიოს გენერირების რიგები | ძლიერი | გამტარუნარიანობა ბევრად უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე კუდის ლატენტურობა |
| ძალიან დიდი მოდელების მრავალკვანძიანი ტრენინგი | სუსტი | დამოკიდებულია კვანძებს შორის სწრაფ, დაბალ-ჯიტერულ ურთიერთკავშირზე |
| ლატენტურობაზე კრიტიკული რეალურ დროში სერვისი | შერეული | კვანძის გეოგრაფია და ქსელის გზა განსხვავდება გამოყოფის მიხედვით |
სამი მეტი შეცდომა, რომელიც ღირს დასახელება.
არ ხდება საკონტროლო პუნქტების შექმნა. ჰეტეროგენულ, დამოუკიდებლად ოპერირებულ აპარატურაზე თქვენ უნდა დააპროექტოთ შეფერხებისთვის. თორმეტი საათიანი სამუშაო საკონტროლო პუნქტების გარეშე არის თორმეტი საათიანი სამუშაო, რომელიც შეიძლება ორჯერ გაუშვათ.
მონაცემთა გრავიტაციის იგნორირება. დიდი მონაცემთა ნაკრების განთავსება სადაც კლასტერი მოხვდება, შემდეგ არტეფაქტების დაბრუნება, არის რეალური ხარჯი და რეალური შეფერხება. სამუშაოები, რომელთა მონაცემები უკვე განთავსებულია გამოთვლის მახლობლად, იმარჯვებს; სამუშაოები, რომლებიც ტერაბაიტებს ატარებენ, არა.
გადახდის რელსის პროდუქტთან არევა. IO.net ნაწილობრივ წყვეტს გადახდას Solana-ზე ტოკენით. ეს არის ბუღალტრული დეტალი იმის შესახებ, თუ როგორ იხდიან პროვაიდერებს, და არა მიზეზი ქსელის მიღებისთვის ან თავიდან აცილებისთვის. შეაფასეთ ის გამომუშავების ერთეულზე ხარჯით და იმით, სრულდება თუ არა სამუშაოები.
რასთან არის IO.net კრედიტების დაგროვება
გამოთვლითი კრედიტები და მოდელის კრედიტები არის ცალკეული ბილი. $5,000-ის GPU გამოთვლა ფარავს მხოლოდ იმ ფენას, სადაც თქვენი საკუთარი კოდი და თქვენი საკუთარი წონები მუშაობს, რაც, როგორც წესი, რეალური AI პროდუქტის ხარჯის ბაზის უმცირესობას შეადგენს.
| ხარჯის ფენა | რას ფარავს | დაფარულია IO.net კრედიტებით |
|---|---|---|
| სასაზღვრო მოდელის API-ები | Claude, GPT და Gemini ზარები | არა |
| ღია-წონის ინფერენსი | Llama, Qwen და DeepSeek სერვისი | დიახ, IO Intelligence-ის მეშვეობით |
| GPU გამოთვლა | ტრენინგი, ფაინ-ტუნინგი, ბლოკ-სამუშაოები | დიახ, IO Cloud-ის მეშვეობით |
| შენახვა და მონაცემები | ობიექტების შენახვა, ვექტორული ძიება, საწყობი | არა |
| აპლიკაციის ფენა | ჰოსტინგი, ავტორიზაცია, დაკვირვებადობა, ელ.ფოსტა | არა |
სწორედ ამიტომ კრედიტების დაგროვება არის რეალური დაფინანსების სტრატეგია, ზრდის ჰაკის ნაცვლად. დაფინანსებული პირველი წელი, როგორც წესი, მოდის ხუთიდან რვა საშუალო გრანტიდან, რომლებიც ფარავს სხვადასხვა ფენებს, ერთი დიდი გრანტის ნაცვლად. თითოეულს აქვს თავისი მისაღებობის ფანჯარა, და რამდენიმე ვადაგადახდილია, გამოიყენეთ ისინი თუ არა.
AI Perks არსებობს იმის საჩვენებლად, თუ რომელი პროგრამებია აქტიური, თითოეული რას შეადგენს, და რომელი კომბინაციები თავსებადია.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Lovable Up to $150
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რა განასხვავებს სასარგებლო გრანტს დაკარგულისგან
გამოთვლითი გრანტის ღირებულების უმეტესი ნაწილი გადაწყდება მანამ, სანამ ის მოვა, იმით, აქვს თუ არა გუნდს სამუშაო, რომელიც მზად არის მის შესათვისებლად და გაზომვის გზა, რა დაზოგა.
რომელი გამოთვლითი პროგრამებია აქტიური, თითოეული რას შეადგენს და რომელ კატეგორიას მიეკუთვნება, შენახულია getaiperks.com -ზე. AI ინსტრუმენტების და Cloud ინფრასტრუქტურის კატეგორიები ერთად ფარავს თითქმის ყველაფერს, რაც გამოჩნდება გამოთვლით ბილიზე, და პირობები ხშირად იცვლება, ასე რომ პროგრამის გვერდი ერთადერთი ადგილია, სადაც მათი წაკითხვა ღირს.
სამი ნიმუში განასხვავებს გუნდებს, რომლებიც იღებენ რეალურ ღირებულებას გრანტისგან.
ისინი ფსონებს ავრცელებენ. დამტკიცების ლოგიკა პროვაიდერებს შორის შეუსაბამოა, და იგივე კომპანია ხშირად მიღებულია ერთი პროგრამით და უარყოფილია სხვების მიერ ისეთი მიზეზების გამო, რომლებსაც არავინ ხსნის. ნებისმიერი ერთი პროგრამის გეგმად მიჩნევა არის ის, თუ როგორ მთავრდება გუნდები არაფრის გარეშე.
ისინი სამუშაოს ელოდებიან. კრედიტები შეზღუდულია და დროში დაფუძნებულია. გრანტი, რომელიც იწყებს მუშაობას სამუშაოს დაწყებამდე, რომელიც საკმარისად დიდია მის შესათვისებლად, ჩუმად აორთქლდება, რაც დამფუძნებლების ყველაზე გავრცელებული გზაა მისი გაფლანგვის.
ისინი ჯერ ინსტრუმენტებს აყენებენ. გუნდი, რომელიც დღეს ვერ ზომავს ხარჯს მილიონ ტოკენზე ან ფაინ-ტუნინგის გაშვებაზე, ვერ გაიგებს შემდგომში, დაზოგა თუ არა კრედიტმა $5,000 თუ $400, და შემდეგი პროვაიდერის გადაწყვეტილება ინსტინქტის ნაცვლად რიცხვებზე იქნება დაფუძნებული.
ხშირად დასმული კითხვები
რამდენი ღირს უფასო IO.net კრედიტები?
IO.net კრედიტები ღირს $5,000 და ვრცელდება მის დეცენტრალიზებულ GPU ღრუბელზე, რომელიც მოიცავს როგორც კლასტერის გამოთვლას, ასევე ღია მოდელის ინფერენს. რამდენად შორს წავა ეს დამოკიდებულია გამოყენებაზე, ნაცვლად საათობრივი განაკვეთისა, რადგან ბლოკ- და რიგში მდგომი სამუშაოები გრანტს ბევრად უფრო შორს გაჭიმავს, ვიდრე ყოველთვის თბილი დასასრული. მიმდინარე პირობები თვალყურს ადევნებს getaiperks.com -ზე.
რისი გაშვება შემიძლია რეალურად $5,000 GPU კრედიტით?
რეალისტურად: მცირე და საშუალო ზომის ღია მოდელებზე ფაინ-ტუნინგის გაშვებების ბლოკი, დიდი ემბედინგი ან უკანა შევსების სამუშაო, ან თვიანი ბურსტის ინფერენსი. რასაც ის კომფორტულად არ ყიდულობს არის სასაზღვრო მასშტაბის მოდელის მრავალკვანძიანი ტრენინგი ან ყოველთვის-ჩართული GPU დასასრული, რომელიც ემსახურება დაბალ ტრაფიკს.
იაფია თუ არა IO.net GPU-ებისთვის AWS-ზე ან Google Cloud-ზე?
ჩვეულებრივ დიახ, ჩამონათვალის ფასზე, რადგან ქსელი ყიდის მიძინებულ ტევადობას დამოუკიდებელი ოპერატორებისგან. გულწრფელი შედარება არის გამომუშავების ერთეულზე ხარჯი რიგის დროის, გადატვირთვების და მონაცემთა გადაცემის შემდეგ, არა საათობრივი განაკვეთი. ურთიერთკავშირზე მძიმე ტრენინგისთვის, პირველი მხარის კლასტერი ხშირად მაინც იმარჯვებს.
მჭირდება კრიპტო ტოკენის ფლობა IO.net-ის გამოსაყენებლად?
არა. ქსელი პროვაიდერებთან ნაწილობრივ წყვეტს გადახდას Solana-ზე ტოკენით, მაგრამ ეს არის გადახდის რელსი პროდუქტის ქვემოთ. დამფუძნებლები იყენებენ მას, როგორც ჩვეულებრივ GPU ღრუბელს ანგარიშით, API გასაღებით და ბილით. მოეპყარით ტოკენს, როგორც შეუსაბამოს მიღების გადაწყვეტილებისთვის.
შემიძლია თუ არა IO.net კრედიტების დაგროვება OpenAI-ის ან Anthropic-ის კრედიტებთან?
დიახ, და თქვენ უნდა. ისინი იხდიან განსხვავებულ ბილებს: IO.net ფარავს GPU გამოთვლას და ღია-წონის ინფერენს, ხოლო სასაზღვრო მოდელის კრედიტები ფარავს Claude-ს, GPT-ს და Gemini-ს API ზარებს. ორივეს ფლობა არის ის, თუ როგორ ფარავენ გუნდები ინფრასტრუქტურის სრულ წელს. იხილეთ, რა არის ამჟამად ხელმისაწვდომი getaiperks.com -ზე.
რა სხვა უფასო GPU და გამოთვლითი კრედიტებს უნდა მივმართო?
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia და რამდენიმე სერვერლეს GPU პროვაიდერი მართავენ სტარტაპ პროგრამებს, და ბევრი თავსებადია ერთმანეთთან. გამოთვლითი და მოდელის კრედიტები არის ცალკეული კატეგორიები, ამიტომ მიმართეთ ორივეს, ნაცვლად ერთი არჩევისა. მისაღებობა დამოკიდებულია ეტაპზე და დაფინანსებაზე. AI Perks აკონტროლებს $7.7 მილიონ კრედიტს 194 კომპანიაში getaiperks.com -ზე.
იქირავეთ GPU. მიეცით ვინმეს სხვა გადაიხადოს ანგარიში.
