现在搞 AI,最大的问题已经不是算法,而是——穷。


GPU 贵得离谱,存储成本还高得吓人。
很多小团队,模型还没训,预算就先崩了。

💻 ionet:让算力不再是“豪门游戏”

@ionetofficial 干的事其实很硬核:
它把全球几十万张 GPU、CPU 都聚合在一起,
让算力像水电一样可调、可租、可扩展。
训练模型不再看你有没有钱买卡,
只要有任务,就能接入网络里的闲置算力。
这下 AI 的“发动机”问题,算是松绑了。

💾 Irys:让数据不再是黑洞

但问题又来了——有算力,还得有数据。
AI 模型要喂训练集、要保存推理结果、要验证模型行为。
传统云存储?贵、慢、还不透明。
一旦厂商关服、涨价、限权,你的数据说没就没。

@irys_xyz 解决的正是这一层:

数据能永久存,价格低、可验证;

存储证明上链,数据可查可信;

还能被智能合约直接调取,AI 结果一体化上链。

AI 团队在这上面,不只是“存文件”,
而是在“确权资产”——让数据本身成为可交易的价值单元。

🚀 ionet + Irys = AI 的路基与仓库

可以这么形容:
ionet 是 AI 的引擎,Irys 是 AI 的底盘。
前者让车能跑得起来,
后者保证路平、货不丢、能追踪。

算力层解决速度与扩展,
数据层保障持久与可信。
当两者打通,AI 不再是中心化巨头的专利,
而是真正的去中心化产业网络。

未来的 AI 不一定属于 OpenAI,
但一定会跑在像 ionet + Irys 这样的组合上。

#KaitoYap @KaitoAI @irys_xyz #Yap @josh_benaron #Irys uxlink
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