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Le président de Microsoft affirme que « l’IA est moins réglementée que le lait. »
Il a raison.
Mais les règles rédigées par les entreprises qui sont à l’origine du problème ne le résoudront jamais. Elles ne font que protéger ceux qui sont au sommet.
Une IA sûre passe par un accès élargi, une plus grande participation et davantage de voix autour de la table.
C’est pourquoi @ionet crée une IA pour le plus grand nombre, et non pour quelques-uns.
Le président de Microsoft affirme que « l’IA est moins réglementée que le lait. »
Il a raison.
Mais les règles rédigées par les entreprises qui sont à l’origine du problème ne le résoudront jamais. Elles ne font que protéger ceux qui sont au sommet.
Une IA sûre passe par un accès élargi, une plus grande participation et davantage de voix autour de la table.
C’est pourquoi @ionet crée une IA pour le plus grand nombre, et non pour quelques-uns.
Il a raison.
Mais les règles rédigées par les entreprises qui sont à l’origine du problème ne le résoudront jamais. Elles ne font que protéger ceux qui sont au sommet.
Une IA sûre passe par un accès élargi, une plus grande participation et davantage de voix autour de la table.
C’est pourquoi @ionet crée une IA pour le plus grand nombre, et non pour quelques-uns.
84
Tout le monde s’empresse de construire le prochain campus d’un gigawatt.
Mais l’attente pour être raccordé au réseau peut durer de 5 à 10 ans.
Cela ne concerne pas les GPU déjà installés, déjà alimentés et déjà autorisés.
Et en ce moment, beaucoup d’entre eux sont à l’arrêt.
Vous n’avez pas besoin d’un nouveau campus. Vous avez besoin de la capacité déjà raccordée au réseau.
Évitez la file d’attente. Exploitez les ressources existantes avec @ionet.
https://io.net/blog/the-physical-limits-of-the-data-center-build-out
Tout le monde s’empresse de construire le prochain campus d’un gigawatt.
Mais l’attente pour être raccordé au réseau peut durer de 5 à 10 ans.
Cela ne concerne pas les GPU déjà installés, déjà alimentés et déjà autorisés.
Et en ce moment, beaucoup d’entre eux sont à l’arrêt.
Vous n’avez pas besoin d’un nouveau campus. Vous avez besoin de la capacité déjà raccordée au réseau.
Évitez la file d’attente. Exploitez les ressources existantes avec @ionet.
https://io.net/blog/the-physical-limits-of-the-data-center-build-out
Mais l’attente pour être raccordé au réseau peut durer de 5 à 10 ans.
Cela ne concerne pas les GPU déjà installés, déjà alimentés et déjà autorisés.
Et en ce moment, beaucoup d’entre eux sont à l’arrêt.
Vous n’avez pas besoin d’un nouveau campus. Vous avez besoin de la capacité déjà raccordée au réseau.
Évitez la file d’attente. Exploitez les ressources existantes avec @ionet.
https://io.net/blog/the-physical-limits-of-the-data-center-build-out
81
20 milliards de dollars.
C’est le montant de recettes en moins qu’OpenAI prévoit désormais cette année.
Le Nasdaq a chuté et Nvidia a reculé.
Une prévision, et le marché a vacillé. Voilà ce qui arrive quand tout repose sur quelques modèles fermés.
Les modèles ouverts sur une infrastructure de calcul ouverte n’ont pas besoin d’une valorisation de mille milliards de dollars pour fonctionner.
C’est pour cela que @ionet a été conçu.
https://www.theguardian.com/technology/2026/oct/09/openai-forecast-revenue-gap
20 milliards de dollars.
C’est le montant de recettes en moins qu’OpenAI prévoit désormais cette année.
Le Nasdaq a chuté et Nvidia a reculé.
Une prévision, et le marché a vacillé. Voilà ce qui arrive quand tout repose sur quelques modèles fermés.
Les modèles ouverts sur une infrastructure de calcul ouverte n’ont pas besoin d’une valorisation de mille milliards de dollars pour fonctionner.
C’est pour cela que @ionet a été conçu.
https://www.theguardian.com/technology/2026/oct/09/openai-forecast-revenue-gap
C’est le montant de recettes en moins qu’OpenAI prévoit désormais cette année.
Le Nasdaq a chuté et Nvidia a reculé.
Une prévision, et le marché a vacillé. Voilà ce qui arrive quand tout repose sur quelques modèles fermés.
Les modèles ouverts sur une infrastructure de calcul ouverte n’ont pas besoin d’une valorisation de mille milliards de dollars pour fonctionner.
C’est pour cela que @ionet a été conçu.
https://www.theguardian.com/technology/2026/oct/09/openai-forecast-revenue-gap
82
Quelque part, un GPU tourne à vide.
Ailleurs, une startup est bloquée sur une liste d’attente.
La course à la construction de centres de données fait la une. Mieux utiliser la puissance de calcul dont nous disposons déjà mérite davantage d’attention.
@ionet fait le lien entre les deux.
Votre trésorerie devrait financer votre produit, pas votre place dans la file d’attente.
https://io.net/blog/solving-the-ai-compute-crisis-why-decentralization-is-the-only-way
Quelque part, un GPU tourne à vide.
Ailleurs, une startup est bloquée sur une liste d’attente.
La course à la construction de centres de données fait la une. Mieux utiliser la puissance de calcul dont nous disposons déjà mérite davantage d’attention.
@ionet fait le lien entre les deux.
Votre trésorerie devrait financer votre produit, pas votre place dans la file d’attente.
https://io.net/blog/solving-the-ai-compute-crisis-why-decentralization-is-the-only-way
Ailleurs, une startup est bloquée sur une liste d’attente.
La course à la construction de centres de données fait la une. Mieux utiliser la puissance de calcul dont nous disposons déjà mérite davantage d’attention.
@ionet fait le lien entre les deux.
Votre trésorerie devrait financer votre produit, pas votre place dans la file d’attente.
https://io.net/blog/solving-the-ai-compute-crisis-why-decentralization-is-the-only-way
59
Un GPU inactif coûte autant à faire fonctionner qu’un GPU occupé.
Alors, nous ne les laissons pas inactifs.
Louez un cluster pendant 10 heures. Une fois votre tâche terminée, les mêmes GPU passent directement à l’inférence LLM.
TechArena s’est entretenu avec Ilkhom Sidikov, de @ionet — @ilkh0m — pour expliquer son fonctionnement.
Un GPU inactif coûte autant à faire fonctionner qu’un GPU occupé.
Alors, nous ne les laissons pas inactifs.
Louez un cluster pendant 10 heures. Une fois votre tâche terminée, les mêmes GPU passent directement à l’inférence LLM.
TechArena s’est entretenu avec Ilkhom Sidikov, de @ionet — @ilkh0m — pour expliquer son fonctionnement.
Alors, nous ne les laissons pas inactifs.
Louez un cluster pendant 10 heures. Une fois votre tâche terminée, les mêmes GPU passent directement à l’inférence LLM.
TechArena s’est entretenu avec Ilkhom Sidikov, de @ionet — @ilkh0m — pour expliquer son fonctionnement.
72
Les États-Unis disposent de 56 GW de capacité de centres de données.
La Chine en a 24 GW, avec 50 GW supplémentaires en projet.
La plupart des nouveaux calculs pour l’IA sont construits dans deux endroits.
Pour tout le monde, la question n’est pas quoi construire. C’est de savoir si vous pouvez obtenir la puissance de calcul.
C’est exactement ce que résout http://io.net.
Les États-Unis disposent de 56 GW de capacité de centres de données.
La Chine en a 24 GW, avec 50 GW supplémentaires en projet.
La plupart des nouveaux calculs pour l’IA sont construits dans deux endroits.
Pour tout le monde, la question n’est pas quoi construire. C’est de savoir si vous pouvez obtenir la puissance de calcul.
C’est exactement ce que résout http://io.net.
La Chine en a 24 GW, avec 50 GW supplémentaires en projet.
La plupart des nouveaux calculs pour l’IA sont construits dans deux endroits.
Pour tout le monde, la question n’est pas quoi construire. C’est de savoir si vous pouvez obtenir la puissance de calcul.
C’est exactement ce que résout http://io.net.
174
Plus de 20 milliards de tokens traités sur OpenRouter en une seule journée.
En juillet, nous en traitions environ 3 milliards par jour.
Les mêmes machines. Plus de résultats.
Voilà à quoi ressemblent l’optimisation et une meilleure pile technologique.
Propulsé par https://io.net.
Plus de 20 milliards de tokens traités sur OpenRouter en une seule journée.
En juillet, nous en traitions environ 3 milliards par jour.
Les mêmes machines. Plus de résultats.
Voilà à quoi ressemblent l’optimisation et une meilleure pile technologique.
Propulsé par https://io.net.
En juillet, nous en traitions environ 3 milliards par jour.
Les mêmes machines. Plus de résultats.
Voilà à quoi ressemblent l’optimisation et une meilleure pile technologique.
Propulsé par https://io.net.
1
82
Les prix des tokens ont baissé d’environ 70 % cette année.
Mais les factures continuent quand même d’augmenter.
L’infrastructure derrière chaque appel de modèle est une décision budgétaire, pas un détail technique.
La solution ?
Acheminer le travail vers le bon modèle, choisir qui l’exécute et reprendre le contrôle sur les coûts.
@ionet et @OpenRouter le rendent possible. Utilisez votre propre clé, gardez votre configuration.
L’IA pour tout le monde, pas seulement pour les plus gros budgets.
https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2026/10/06/ai-costs-too-much-the-reckoning-is-here/
Les prix des tokens ont baissé d’environ 70 % cette année.
Mais les factures continuent quand même d’augmenter.
L’infrastructure derrière chaque appel de modèle est une décision budgétaire, pas un détail technique.
La solution ?
Acheminer le travail vers le bon modèle, choisir qui l’exécute et reprendre le contrôle sur les coûts.
@ionet et @OpenRouter le rendent possible. Utilisez votre propre clé, gardez votre configuration.
L’IA pour tout le monde, pas seulement pour les plus gros budgets.
https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2026/10/06/ai-costs-too-much-the-reckoning-is-here/
Mais les factures continuent quand même d’augmenter.
L’infrastructure derrière chaque appel de modèle est une décision budgétaire, pas un détail technique.
La solution ?
Acheminer le travail vers le bon modèle, choisir qui l’exécute et reprendre le contrôle sur les coûts.
@ionet et @OpenRouter le rendent possible. Utilisez votre propre clé, gardez votre configuration.
L’IA pour tout le monde, pas seulement pour les plus gros budgets.
https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2026/10/06/ai-costs-too-much-the-reckoning-is-here/
77
Altman dit que le monde devrait accepter certaines choses négatives pour les bénéfices de l’IA.
Voici une autre idée.
On n’aurait pas à les accepter si quelques laboratoires et trois « clouds » n’étaient pas les seuls à la faire tourner.
Open Compute signifie moins de compromis.
C’est pour ça que http://io.net est là.
Altman dit que le monde devrait accepter certaines choses négatives pour les bénéfices de l’IA.
Voici une autre idée.
On n’aurait pas à les accepter si quelques laboratoires et trois « clouds » n’étaient pas les seuls à la faire tourner.
Open Compute signifie moins de compromis.
C’est pour ça que http://io.net est là.
Voici une autre idée.
On n’aurait pas à les accepter si quelques laboratoires et trois « clouds » n’étaient pas les seuls à la faire tourner.
Open Compute signifie moins de compromis.
C’est pour ça que http://io.net est là.
83
Vous avez le budget pour le calcul.
Mais vous n’obtiendrez peut-être pas pour autant les GPU.
Lorsque des flottes contractent des prêts d’un milliard de dollars, les prêteurs privilégient les contrats de longue durée plutôt que les startups facturant à l’heure.
Le financement peut décider qui obtient les puces.
Et les développeurs passent à l’arrière de la file.
Pas avec http://io.net.
Vous avez le budget pour le calcul.
Mais vous n’obtiendrez peut-être pas pour autant les GPU.
Lorsque des flottes contractent des prêts d’un milliard de dollars, les prêteurs privilégient les contrats de longue durée plutôt que les startups facturant à l’heure.
Le financement peut décider qui obtient les puces.
Et les développeurs passent à l’arrière de la file.
Pas avec http://io.net.
Mais vous n’obtiendrez peut-être pas pour autant les GPU.
Lorsque des flottes contractent des prêts d’un milliard de dollars, les prêteurs privilégient les contrats de longue durée plutôt que les startups facturant à l’heure.
Le financement peut décider qui obtient les puces.
Et les développeurs passent à l’arrière de la file.
Pas avec http://io.net.
2
91
Plus de 34 M d’heures de calcul fournies.
Contre 33 M en juillet.
Aucun nouveau centre de données nécessaire. Il a suffi de mettre au travail des GPU déjà existants.
@ionet vous permet d’utiliser ce qui existe déjà et de payer une fraction des tarifs des hyperscalers.
Plus de 34 M d’heures de calcul fournies.
Contre 33 M en juillet.
Aucun nouveau centre de données nécessaire. Il a suffi de mettre au travail des GPU déjà existants.
@ionet vous permet d’utiliser ce qui existe déjà et de payer une fraction des tarifs des hyperscalers.
Contre 33 M en juillet.
Aucun nouveau centre de données nécessaire. Il a suffi de mettre au travail des GPU déjà existants.
@ionet vous permet d’utiliser ce qui existe déjà et de payer une fraction des tarifs des hyperscalers.
5
62 % des Américains sont favorables à une pause dans la construction de nouveaux centres de données dédiés à l’IA.
La réponse d’AWS : un article de blog de 3 000 mots.
La meilleure réponse : arrêter de couler du béton.
Des millions de GPU existent déjà. Beaucoup sont inactifs.
Utilisons ce qui est déjà construit avant d’en construire davantage.
C’est ça, https://io.net.
62 % des Américains sont favorables à une pause dans la construction de nouveaux centres de données dédiés à l’IA.
La réponse d’AWS : un article de blog de 3 000 mots.
La meilleure réponse : arrêter de couler du béton.
Des millions de GPU existent déjà. Beaucoup sont inactifs.
Utilisons ce qui est déjà construit avant d’en construire davantage.
C’est ça, https://io.net.
La réponse d’AWS : un article de blog de 3 000 mots.
La meilleure réponse : arrêter de couler du béton.
Des millions de GPU existent déjà. Beaucoup sont inactifs.
Utilisons ce qui est déjà construit avant d’en construire davantage.
C’est ça, https://io.net.
194
Votre agent écrit le code.
Ensuite, il le teste, sélectionne un GPU, déploie le conteneur, le paie, puis l’arrête.
Personne n’a eu besoin de déposer un ticket ou d’être réveillé à 2 h du matin.
Voilà à quoi ressemble l’infrastructure pensée pour les agents.
@ionet Agent Cloud.
https://io.net/blog/why-ai-agents-need-autonomous-compute-infrastructure
Votre agent écrit le code.
Ensuite, il le teste, sélectionne un GPU, déploie le conteneur, le paie, puis l’arrête.
Personne n’a eu besoin de déposer un ticket ou d’être réveillé à 2 h du matin.
Voilà à quoi ressemble l’infrastructure pensée pour les agents.
@ionet Agent Cloud.
https://io.net/blog/why-ai-agents-need-autonomous-compute-infrastructure
Ensuite, il le teste, sélectionne un GPU, déploie le conteneur, le paie, puis l’arrête.
Personne n’a eu besoin de déposer un ticket ou d’être réveillé à 2 h du matin.
Voilà à quoi ressemble l’infrastructure pensée pour les agents.
@ionet Agent Cloud.
https://io.net/blog/why-ai-agents-need-autonomous-compute-infrastructure
1
71
Voir la traduction
Only 13% of companies are on track with their AI initiatives.
Nearly three-quarters see positive returns.
But fewer than a third get past the pilot.
Pilots are cheap. Production is where the compute bill shows up.
That's the gap https://io.net is built for.
Only 13% of companies are on track with their AI initiatives.
Nearly three-quarters see positive returns.
But fewer than a third get past the pilot.
Pilots are cheap. Production is where the compute bill shows up.
That's the gap https://io.net is built for.
Nearly three-quarters see positive returns.
But fewer than a third get past the pilot.
Pilots are cheap. Production is where the compute bill shows up.
That's the gap https://io.net is built for.
68
Les poids ouverts ne signifient pas une infrastructure ouverte.
Exécutez des modèles ouverts sur des GPU de cloud hyperscale et vous ne faites que remplacer un verrouillage par un autre.
C’est le même niveau de prix, les mêmes limites de disponibilité et les mêmes coûts pour partir.
La même charge de travail en 70B. Quatre GPU. Vingt heures par jour :
AWS en à la demande : environ 9 600 $ par mois.
http://io.net : 3 576 $ par mois.
Les modèles ouverts et le calcul ouvert, c’est ce que http://io.net a été construit pour.
Les poids ouverts ne signifient pas une infrastructure ouverte.
Exécutez des modèles ouverts sur des GPU de cloud hyperscale et vous ne faites que remplacer un verrouillage par un autre.
C’est le même niveau de prix, les mêmes limites de disponibilité et les mêmes coûts pour partir.
La même charge de travail en 70B. Quatre GPU. Vingt heures par jour :
AWS en à la demande : environ 9 600 $ par mois.
http://io.net : 3 576 $ par mois.
Les modèles ouverts et le calcul ouvert, c’est ce que http://io.net a été construit pour.
Exécutez des modèles ouverts sur des GPU de cloud hyperscale et vous ne faites que remplacer un verrouillage par un autre.
C’est le même niveau de prix, les mêmes limites de disponibilité et les mêmes coûts pour partir.
La même charge de travail en 70B. Quatre GPU. Vingt heures par jour :
AWS en à la demande : environ 9 600 $ par mois.
http://io.net : 3 576 $ par mois.
Les modèles ouverts et le calcul ouvert, c’est ce que http://io.net a été construit pour.
66
La Maison-Blanche vient de renommer l’IA « Super Intelligence. »
Nouveau nom.
Toujours la pénurie de GPU.
Vous pouvez rebaptiser le modèle. Vous ne pouvez pas rebaptiser les coûts ni les listes d’attente.
Quoi que vous en disiez, ça tourne grâce au calcul. Nous veillons à ce qu’il soit accessible au plus grand nombre, pas seulement à quelques-uns.
La Maison-Blanche vient de renommer l’IA « Super Intelligence. »
Nouveau nom.
Toujours la pénurie de GPU.
Vous pouvez rebaptiser le modèle. Vous ne pouvez pas rebaptiser les coûts ni les listes d’attente.
Quoi que vous en disiez, ça tourne grâce au calcul. Nous veillons à ce qu’il soit accessible au plus grand nombre, pas seulement à quelques-uns.
Nouveau nom.
Toujours la pénurie de GPU.
Vous pouvez rebaptiser le modèle. Vous ne pouvez pas rebaptiser les coûts ni les listes d’attente.
Quoi que vous en disiez, ça tourne grâce au calcul. Nous veillons à ce qu’il soit accessible au plus grand nombre, pas seulement à quelques-uns.
71
31,6 billions de dollars
C’est ce que PwC estime qui sera investi dans les infrastructures d’IA d’ici 2050.
Et vous n’arrivez toujours pas à obtenir un GPU.
La crise de la capacité de calcul de l’IA ne se résume pas à une pénurie de puces.
C’est un problème de coordination.
La capacité est réservée, inutilisée et cloisonnée derrière des cycles d’approvisionnement.
Plus de puces, à elles seules, ne régleront pas le problème. C’est pourquoi @ionet construit une solution différente.
31,6 billions de dollars
C’est ce que PwC estime qui sera investi dans les infrastructures d’IA d’ici 2050.
Et vous n’arrivez toujours pas à obtenir un GPU.
La crise de la capacité de calcul de l’IA ne se résume pas à une pénurie de puces.
C’est un problème de coordination.
La capacité est réservée, inutilisée et cloisonnée derrière des cycles d’approvisionnement.
Plus de puces, à elles seules, ne régleront pas le problème. C’est pourquoi @ionet construit une solution différente.
C’est ce que PwC estime qui sera investi dans les infrastructures d’IA d’ici 2050.
Et vous n’arrivez toujours pas à obtenir un GPU.
La crise de la capacité de calcul de l’IA ne se résume pas à une pénurie de puces.
C’est un problème de coordination.
La capacité est réservée, inutilisée et cloisonnée derrière des cycles d’approvisionnement.
Plus de puces, à elles seules, ne régleront pas le problème. C’est pourquoi @ionet construit une solution différente.
61
Les GPU ne tournent pas sur des prévisions.
2 GW de capacité de data centers américains prévus pour 2026 n’ont même pas encore commencé à être construits.
Et plus de la moitié des serveurs GPU vendus entre 2026 et 2028 pourraient manquer de la puissance nécessaire pour fonctionner.
Les hyperscalers se précipitent pour acheter davantage de puces tout en ayant du mal à mettre en ligne de nouveaux sites.
Il existe une autre option.
@ionet met dès maintenant à disposition du calcul sous-utilisé provenant du monde entier. Pas un jour.
Les GPU ne tournent pas sur des prévisions.
2 GW de capacité de data centers américains prévus pour 2026 n’ont même pas encore commencé à être construits.
Et plus de la moitié des serveurs GPU vendus entre 2026 et 2028 pourraient manquer de la puissance nécessaire pour fonctionner.
Les hyperscalers se précipitent pour acheter davantage de puces tout en ayant du mal à mettre en ligne de nouveaux sites.
Il existe une autre option.
@ionet met dès maintenant à disposition du calcul sous-utilisé provenant du monde entier. Pas un jour.
2 GW de capacité de data centers américains prévus pour 2026 n’ont même pas encore commencé à être construits.
Et plus de la moitié des serveurs GPU vendus entre 2026 et 2028 pourraient manquer de la puissance nécessaire pour fonctionner.
Les hyperscalers se précipitent pour acheter davantage de puces tout en ayant du mal à mettre en ligne de nouveaux sites.
Il existe une autre option.
@ionet met dès maintenant à disposition du calcul sous-utilisé provenant du monde entier. Pas un jour.
61
"Dans cette pièce, il n’y a aucun adulte."
C’est une citation directe d’un membre d’un conseil consultatif de l’UE sur l’IA.
Les gouvernements sont en retard de plusieurs années. Les laboratoires écrivent leurs propres règles.
Mais les équipes qui s’appuient sur ces bases prennent aussi le risque.
La réponse n’attend pas que l’un ou l’autre rattrape son retard. Elle consiste à accroître la participation, l’accès et la transparence.
C’est pour cela qu’a été créé @ionet.
https://www.nytimes.com/2026/09/27/technology/ai-government-regulation.html
"Dans cette pièce, il n’y a aucun adulte."
C’est une citation directe d’un membre d’un conseil consultatif de l’UE sur l’IA.
Les gouvernements sont en retard de plusieurs années. Les laboratoires écrivent leurs propres règles.
Mais les équipes qui s’appuient sur ces bases prennent aussi le risque.
La réponse n’attend pas que l’un ou l’autre rattrape son retard. Elle consiste à accroître la participation, l’accès et la transparence.
C’est pour cela qu’a été créé @ionet.
https://www.nytimes.com/2026/09/27/technology/ai-government-regulation.html
C’est une citation directe d’un membre d’un conseil consultatif de l’UE sur l’IA.
Les gouvernements sont en retard de plusieurs années. Les laboratoires écrivent leurs propres règles.
Mais les équipes qui s’appuient sur ces bases prennent aussi le risque.
La réponse n’attend pas que l’un ou l’autre rattrape son retard. Elle consiste à accroître la participation, l’accès et la transparence.
C’est pour cela qu’a été créé @ionet.
https://www.nytimes.com/2026/09/27/technology/ai-government-regulation.html
78
Coûts de calcul 60% plus bas.
Même résultat, une API unifiée.
C’est @kayos_ai, une startup d’IA qui fait tourner l’ensemble de sa pile d’agents sur io.intelligence.
Auparavant, ils dépensaient 2 500 $/mois par client dans une configuration fragmentée (Groq, Cerebras, Anthropic, OpenAI).
Désormais, c’est 1 000 $/mois, aucune limite de débit, un seul fournisseur.
C’est ce qui se passe quand le calcul n’est plus le goulot d’étranglement.
https://io.net/blog/kayos-case-study
Coûts de calcul 60% plus bas.
Même résultat, une API unifiée.
C’est @kayos_ai, une startup d’IA qui fait tourner l’ensemble de sa pile d’agents sur io.intelligence.
Auparavant, ils dépensaient 2 500 $/mois par client dans une configuration fragmentée (Groq, Cerebras, Anthropic, OpenAI).
Désormais, c’est 1 000 $/mois, aucune limite de débit, un seul fournisseur.
C’est ce qui se passe quand le calcul n’est plus le goulot d’étranglement.
https://io.net/blog/kayos-case-study
Même résultat, une API unifiée.
C’est @kayos_ai, une startup d’IA qui fait tourner l’ensemble de sa pile d’agents sur io.intelligence.
Auparavant, ils dépensaient 2 500 $/mois par client dans une configuration fragmentée (Groq, Cerebras, Anthropic, OpenAI).
Désormais, c’est 1 000 $/mois, aucune limite de débit, un seul fournisseur.
C’est ce qui se passe quand le calcul n’est plus le goulot d’étranglement.
https://io.net/blog/kayos-case-study
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- 2026-10-13 12:00 – 2026-10-15 03:00 UTC
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