IO.net TR

Gazi Üniversitesi’nde @ionet olarak gerçekleştirdiğimiz Meetup’a yaklaşık 150 kişi katıldı. Topluluğun ilgisi ve enerjisi gerçekten inanılmazdı. Düzenlediğimiz Hackathon’a bireysel ve takım olarak toplam 30 başvuru aldık. Öncelikle katılan herkese teşekkür etmek istiyoruz. io.intelligence kullanarak geliştirilen projelerin kalitesi bizleri gerçekten heyecanlandırdı. @ionet mühendislik ekibi tarafından yapılan teknik inceleme sonucunda, başvurular arasından 27 projenin tamamen çalışır durumda olduğu tespit edildi. Bu oran, etkinliğin ne kadar üretken ve başarılı geçtiğinin en güçlü göstergelerinden biri oldu. Şimdi kazanan projelere geçiyoruz.🧵

DeepSeek’in saatler süren kesintisi bize şunu tekrar hatırlattı: Merkezi sistemler güçlü görünür… ama tek bir noktada kırılırlar. 7+ saatlik downtime sadece bir teknik problem değil, bu, AI altyapısının ne kadar kırılgan olduğunun açık bir göstergesi. Bugün birçok AI projesi hala: • Tek bir sağlayıcıya bağımlı • Sabit altyapılara kilitli • Ölçeklenebilir ama esnek olmayan sistemler üzerine kurulu Ve sonuç? Bir sorun olduğunda her şey durur. İşte tam bu noktada @ionet fark yaratıyor. ionet: • Merkeziyetsiz compute ağı ile tek hata noktasını ortadan kaldırır • Global dağıtık altyapı sayesinde kesintilere karşı dayanıklıdır • Atıl compute gücünü kullanarak hem erişimi artırır hem maliyeti düşürür Bu sadece daha ucuz compute değil. Bu, daha güvenilir, daha dayanıklı ve gerçekten ölçeklenebilir AI altyapısıdır. Gelecek: Tek bir veri merkezine bağlı değil, dünyaya dağıtılmış compute üzerinde çalışacak. Ve o gelecek çoktan başladı. @ionet bunun için inşa edildi.

AWS, Google ve CoreWeave gibi hyperscaler’lar AI compute darboğazını çözmüyor, aksine onu oluşturuyor. Merkezi sağlayıcılar, dünya genelindeki AI projelerinin büyük çoğunluğu için compute erişimini daha zor ve daha pahalı hale getiriyor. ionet’in Chief Growth and Marketing Officer’ı Jack Collier, yakın zamanda Techstrong.tv ile yaptığı röportajda bu sorunun gerçek çözümünü anlattı: Şu anda atıl durumda olan küresel compute kapasitesinin %85’ini açığa çıkararak, enterprise olmayan %99’luk işletmeler için erişilebilir bir çözüm oluşturmak. Tam olarak bu yüzden @ionet inşa edildi.

Kendi compute kaynaklarını deploy edip yönetemeyen AI ajanları, kendini şarja takamayan otonom araçlar gibidir. Yani otonomlar… ama bir noktaya kadar. io.net’in yeni Agent Cloud çözümü, bu sınırı ileri taşıyor. Agent Cloud, ajanlara ihtiyaç duydukları anda ve ihtiyaç duydukları şekilde compute kaynaklarını satın alma, deploy etme ve yönetme konusunda tam otonomi sağlar. Daha fazlasını öğrenmek için: io.net/blog/compute-f…

Bugün özgürlük günü. Ajanlar için. @ionet ajanlar ve onların kullanıcıları için iş akışlarını tamamen otomatikleştiren yeni bir yapı olan Agent Cloud’u duyurdu. Artık ajanlar, ihtiyaç duydukları compute kaynaklarını tamamen otonom şekilde, insan müdahalesi olmadan başlatıp durdurabiliyor. Daha fazlasını öğrenmek için: Video'yu izleyebilir veya alıntıdaki makaleyi inceleyebilirsiniz.

@ionet huge news

It’s liberation day. For agents. io.net just launched Agent Cloud, a new way for agents, and their humans, to fully automate workflows. Agents can now spin up and down the compute resources they need with full autonomy, and no human involvement. Find out more at: io.net/blog/compute-f…

Farklı bulut çözümleri farklı ihtiyaçlara hizmet eder. Lambda Labs araştırma için harika. Ancak ölçeklenmek istediğinizde tablo değişiyor. GPU’lar stokta tükeniyor Sadece merkezi bölgelerle sınırlı Production iş yüklerine ölçeklemek zor İşte bu noktada @ionet'in merkeziyetsiz bulutu devreye giriyor. H100/H200 GPU’lara anında erişim (bekleme listesi yok) Düşük gecikmeli inference için global altyapı Geleneksel sağlayıcılara göre %70’e kadar daha ucuz Aynı iş akışları, ama çok daha fazla ölçek. Detaylı karşılaştırma için yeni rehberimize göz atın:👇

Birçok AI projesi, GPU bütçesinin %70’ine kadarını atıl kaynaklara harcıyor. Bir düşünün. Ekipler, bütçelerinin büyük bir kısmını aslında kullanmadıkları şeyler için harcıyor. Merkezi hyperscaler’lar tam olarak bunu yapıyor. Ekipleri değiştirilemeyen uzun sözleşmelere zorlayıp, kullanılmayan kaynaklar için ödeme yaptırıyorlar. Adil mi? Değil. @ionet ile kaynakları ihtiyacınıza göre anında artırıp azaltabilir ve yalnızca kullandığınız kadar ödersiniz. Daha iyi mi? Kesinlikle. Daha fazlasını keşfetmek için:

Çoğu GPU fiyatlandırma sayfası sizi kafanızı karıştırmak için tasarlanmıştır. Ama biz şeffaflığa inanıyoruz. @ionet , CoreWeave ve diğer ana alternatifleri yan yana koyduk aynı iş yükü, gerçek verilerle. Eğer AI inference veya training ölçekliyorsanız, bu yazı doğru çözümü bulmanıza yardımcı olabilir.

.@ionet Türkiye🇹🇷 ailesi, Ramazan Bayramı’nın hepimize sağlık, huzur ve bereket getirmesini diliyorum. Birlikte üreten, paylaşan ve her geçen gün daha da güçlenen bu topluluğun parçası olmak gerçekten çok kıymetli. Emek veren, destek olan ve katkı sağlayan herkese ayrı ayrı teşekkür ederim. Bu bayramın hepimize moral, enerji ve yeni başlangıçlar getirmesini temenni ediyorum. Sevdiklerinizle birlikte keyifli, huzurlu ve bol kahkahalı bir bayram geçirmeniz dileğiyle. İyi bayramlar.

1 trilyon dolar. Bunu bir düşün. AI projelerinin büyük çoğunluğu erişilebilir ve uygun maliyetli compute bulmakta zorlanırken, Nvidia yeni çiplerinden 1 trilyon dolar kâr öngörüyor. Mevcut AI pazarı, startup’lar ve büyüyen şirketler için çalışmıyor. Ama böyle olmak zorunda değil. Yenilikçi ürünler geliştirmek ve sürdürülebilir bir iş kurmak istiyorsanız, @ionet'in dağıtık compute platformu size yardımcı olabilir. Hyperscaler’lara göre %70 daha ucuz. Bekleme listesi yok. io.net, milyarderler için değil, builder’lar için.

İstersen hyperscaler fiyatlarını ödeyebilirsin. Ya da maliyetlerini düşürüp runway’ini uzatabilir ve ihtiyacın olan hesaplama gücüne tam ihtiyaç duyduğun anda anında erişebilirsin. NVIDIA H100’ü $1.19/saatten başlat. Dakikalar içinde 5.000+ GPU’ya erişim sağla. cloud.io.net/cloud/virtual-…

Claude yine çöktü. Bu sefer sınırlı bir kesinti olabilir, ama bir sonraki sefer olmayabilir. Merkezi AI altyapısı her zaman kırılgandır. Bu yüzden merkeziyetsizlik bu kadar önemlidir. @ionet’in merkeziyetsiz GPU bulutu sayesinde tek bir kesinti her şeyi durdurmaz. İş yüklerinizin kesintisiz çalışmasını sağlamak istiyorsanız, io.net adresine göz atın.

2 kişilik bir ekibin 10 kişilik verimlilikle çalışması iyidir. Bunu yaparken altyapı maliyetlerinde %60 tasarruf etmek ise daha da iyidir. Organizasyonların yaşayan dünya modellerini geliştiren bir şirket olan KayOS, @ionet’e entegre oldu ve geliştirme gücünü 5 kat artırdı. 5 yeni mühendis işe almadılar. Ekiplerini tükenmişliğe sürüklemediler. Bunun yerine, en gelişmiş modellere ve yüksek güçlü hesaplama kaynaklarına anında erişim sağlayarak, bütçelerini değil ürün geliştirmeye odaklandılar. Daha fazlasını keşfedin: io.net/blog/kayos-cas…

AI ajanları diğer yapay zekâ iş yükleri gibi davranmaz. Uzun oturumlar çalıştırırlar, birden fazla modeli çağırırlar, öngörülemeyen şekilde ani yük artışları yaşayabilirler ve adımlar arasında boşta kalabilirler. Bu durum, GPU sağlama (provisioning) hakkında düşünme biçimimizi değiştirmeyi gerektiriyor. Inference ve training için tasarlanmış bulut altyapıları, AI ajanlarının ekonomisini sürdürülemez hâle getiriyor. Ve bu noktada bir şeylerin değişmesi gerekiyor. Daha fazlasını blog yazımızda öğrenin: AI Agent Infrastructure Kimsenin Planlamadığı GPU Cloud İş Yükü io.net/blog/ai-agent-…

Projenizin başarılı olması için ihtiyaç duyduğu runway’i sağlamaya hazır mısınız? Başlamak için: cloud.io.net

Bölge Kilitleme (Region Locking) Gecikmeye duyarlı eğitim süreçleri için, en hızlı bağlantıları sağlamak amacıyla kümeyi belirli bir coğrafi bölgeye (örneğin us-east) kilitleyin.

AI girişimleri bütçelerinin %60’ına kadarını altyapıya harcıyor. Ve bu rakam yılda %300’e kadar artabiliyor. Doğru compute çözümünü bulmak, başarılı bir iş kurmak ile runway’inizin sonuna gelmek arasındaki farkı yaratabilir. io.net, halihazırda AWS’ten %70 daha ucuz. Ancak performans ve fiyatı daha da optimize etmek için yapabileceğiniz ek hamleler de var. Bunlar arasında doğru kaynak boyutlandırması, hata toleranslı yapı (fault-tolerant tiers) ve bölge kilitleme (region locking) gibi ayarlar bulunuyor. İşte yapmanız gerekenler: