io.net запускает Agent Compute, позволяя AI-агентам самостоятельно настраивать свою инфраструктуру GPU

Нью-Йорк — io.net, крупнейшая в мире децентрализованная сеть GPU, сегодня представила Agent Compute, платформу, не имеющую аналогов, которая позволяет AI-агентам автономно выделять вычислительные ресурсы.

—

Благодаря этому запуску, AI-агенты могут создавать кластеры GPU, запускать рабочие процессы и динамически масштабировать ресурсы — без необходимости прохождения сложных процедур регистрации и приобретения, которые традиционно препятствуют работе небольших команд.

«Текущая модель облачных вычислений ориентирована на корпоративные бюджеты», — сказал Гаурав Шарма, генеральный директор io.net. «Agent Compute устраняет это препятствие. Агент может самостоятельно найти GPU с наилучшей ценой для конкретной задачи, выделить его и управлять всей инфраструктурой — чтобы разработчики могли тратить время на разработку, а не на сравнение цен облачных сервисов или настройку серверов».

Экономичные вычислительные ресурсы по требованию

В отличие от традиционных облачных платформ, таких как AWS или Google Cloud, которые требуют длительной регистрации, сложной системы выставления счетов и минимальных обязательств, Agent Compute полностью обходит эти препятствия. AI-агенты могут напрямую взаимодействовать с маркетплейсом io.net, предлагающим более 10 000 GPU в 138 регионах в более чем 130 странах, получая вычислительные ресурсы по цене до 70% ниже, чем у традиционных поставщиков. Ресурсы могут быть выделены по требованию и немедленно освобождены после завершения задач.

Загрузка твита...

Просмотр твита

Платформа использует протокол Model Context Protocol (MCP), который предоставляет агентам информацию о доступных вычислительных ресурсах, включая характеристики GPU, стоимость и доступность, для принятия обоснованных решений о выделении ресурсов. Это помогает предотвратить дорогостоящие ошибки: в прошлом были инциденты, когда AI-агент для онлайн-магазина Amazon вызвал 13-часовой сбой, удалив производственную среду, а пользователи OpenClaw столкнулись с ежемесячными счетами более 3600 долларов из-за бесконтрольных рабочих процессов.

«Это шаг к созданию полностью автономных агентов», — добавил Шарма. «Сейчас агенты все еще зависят от людей в вопросах инфраструктуры. По мере того, как они становятся более совершенными, эта зависимость становится узким местом. Если агенты должны работать независимо — принимать решения, выполнять задачи, масштабировать ресурсы в режиме реального времени — им необходимо иметь возможность самостоятельно выделять вычислительные ресурсы. Это будущее, которое мы строим».

Автоматизация, удобная для разработчиков

На практике разработчики могут позволить агенту анализировать данные, создавать кластер GPU, обрабатывать рабочую нагрузку и автоматически завершать выделение ресурсов. Не требуется ручная настройка. Нет дополнительных расходов. Ограничения по расходам и лимиты ресурсов позволяют разработчикам сохранять контроль.

Последствия этого выходят за рамки простого удобства. С автономным управлением вычислительными ресурсами, ограничивающим фактором становится не доступ к инфраструктуре, а воображение. Теперь отдельные разработчики могут создавать системы, которые ранее требовали ресурсов корпоративного уровня — агенты, масштабируемые по всему миру, обрабатывающие огромные объемы данных или развертывающие модели по требованию.

Загрузка твита...

Просмотр твита

Экосистема io.net, охватывающая все уровни, сочетает в себе экономически эффективную, программируемую инфраструктуру io.cloud с унифицированным, доступным через API набором инструментов io.intelligence, предоставляя единую платформу для стартапов и разработчиков в области искусственного интеллекта для обучения моделей, запуска агентов и масштабирования инфраструктуры больших языковых моделей. Agent Compute сейчас доступен в режиме предварительного доступа, а более широкое внедрение запланировано на конец этого года.