overview
io.netとは？
io.netは、io.netによって開発された分散型GPUクラウドネットワークツールであり、AIチーム、開発者、機械学習エンジニアがAIおよび機械学習ワークロード向けにオンデマンドで費用対効果の高いGPUクラスターにアクセスできるようにします。独立したデータセンターやクリプトマイナーを含む世界中のソースから利用されていないGPUコンピューティングパワーを集約し、モデルトレーニングや推論などのタスクに手頃な価格の処理を提供します。
AIツールSleeping Giant
io.net レビュー
io.netは、AIおよび機械学習ワークロード向けにオンデマンドでGPUクラスターへのアクセスを提供する分散型GPUクラウドネットワークです。
shipped 2026年8月25日freemium
Domain rating70Monthly visits10K/mo
注目ポイント
1io.netは、2026年4月7日現在、世界中で10,000以上のノードを統合しており、450 petaFLOPSのGPUコンピューティングリソースに相当します。
2このプラットフォームは、集中型クラウドプロバイダーよりも大幅に低い価格でGPUクラスターを提供しており、H100インスタンスは27.88ドル/時間、A100は5.17ドル/時間で利用可能です。
3IO Mesh Technologyにより、レイテンシが47%削減され、分散型AIワークロードのリアルタイム処理が向上しました。
42026年6月11日に開始されたIncentive Dynamic Engine (IDE)は、支払い後のネットワーク収益の少なくとも50%をIOトークンでバーンすることを約束しています。
Stork Quadrant
Sleeping Giant· 33/100
Has a real moat but invisible to agents. Add an MCP and you'd climb.
“io.net's core value is aggregating real, distributed GPU hardware into rentable clusters — an LLM cannot conjure compute. The network moat is real but fragile: liquidity on both sides (GPU suppliers and ML buyers) is hard to build and easy to lose if a better aggregator shows up or hyperscalers drop prices. The coordination layer — matching idle GPUs to burst workloads across thousands of nodes — is genuinely hard to replicate without the rails. But decentralized GPU networks are a crowded bet and the brand is not sticky.”
Defensibility · 51/100
- Physical-world coupling
- Regulatory moat
- Network liquidity
- Proprietary refreshing data
- High-trust catastrophic workflows
- Multi-party coordination
- Brand / community / taste
An LLM alone could replace
- Recommend GPU configurations for a given ML workload
- Estimate compute costs across cloud providers
- Write infrastructure-as-code for spinning up GPU clusters on AWS or GCP
- Explain tradeoffs between training vs inference hardware
Agent-Readiness · 10/100
- Verified MCP
- Listed on agent surfaces
- Usage-based pricing
- Headless agent auth
- Public OpenAPI— https://docs.io.net/openapi.json
- Active changelog
- llms.txt— https://io.net/llms.txt
How to defend
Lock in the supply side with long-term revenue sharing that makes GPU owners prefer io.net over Vast.ai or direct listing. Then build proprietary scheduling and reliability data — uptime records, node reputation scores — that make buyers trust the network over raw spot markets.
- Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
- Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
- Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
- Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
- Publish a public changelog and ship in the last 90 days — silence reads as abandonment (+10).
io.net について
料金プラン
Standard Pricing
$2.60/hr
- • GPU Access
- • No hidden fees
H100
$27.88/hr
- • 8x H100 cards, 80GB VRAM
V100
$9.83/hr
- • 4x V100 cards, 32GB VRAM
RTXPro6000
$28.64/hr
- • 8x RTXPro6000 cards, 96GB VRAM
A100
$5.17/hr
- • 4x A100 cards, 80GB VRAM
コスト例
- • 1 H100 cluster: ~$27.88
- • 1 RTXPro6000: ~$28.64
仕様
APIドキュメント
API提供状況
はい、公開API
features
io.netの主な機能
io.netは、効率的で費用対効果の高いAIおよび機械学習操作を促進するために設計された堅牢な機能セットを提供します。このプラットフォームは、GPUリソースへの即時アクセスと透明な運用メトリクスを重視しています。
- オンデマンドコンピューティングのための待機リストなしで即座にGPUにアクセスできます。
- H100、V100、A100を含む様々なGPUタイプの透明な料金モデル。
- 分散型AIモデルのトレーニングと推論のための柔軟なスケーリングオプション。
- 多様なグローバルソースからGPUを集約する分散型インフラストラクチャ。
- 分散型ワークロードにおけるレイテンシを削減するIO Mesh Technology（47%改善）。
- Intel TDXやNVIDIA H200チップなどのハードウェアの安全な検証のためのConfidential Compute API。
- リアルタイム追跡と自動支払いのためのTotal Network Earnings (TNE)。
- オーケストレーションとフォールトトレランスを備えた汎用Pythonワークロードのサポート。
use cases
io.netを利用すべきユーザー
io.netは、主に集中的なAIおよび機械学習開発に従事する専門家や組織向けに設計されており、集中型クラウドプロバイダーの典型的な遅延なしに、コンピューティングコストを最適化し、高性能GPUリソースにアクセスしたいと考えています。
- AIチームおよび開発者: 大規模な分散型AIモデルトレーニングとハイパーパラメータチューニングの展開に。
- 機械学習エンジニア: 分散型GPUネットワーク全体でモデル推論ワークフローを構築し、提供するために。
- スタートアップおよびエンタープライズ: 大規模なAI/MLワークロードおよび強化学習シミュレーションのためのGPUクラスターへの費用対効果の高いアクセスに。
- 研究者: 競争力のある料金で、かなりのGPUパワーを必要とする高性能コンピューティングタスクに。
how to use
io.netの利用方法
io.netの利用を開始するには、通常、プラットフォームに登録し、希望するGPUクラスターの仕様を設定し、AI/MLワークロードを展開します。プラットフォームはWebインターフェースを介してアクセスでき、プログラムによるアクセス用のAPIドキュメントも提供されています。
- 1io.netプラットフォームでアカウントを登録します。
- 2トークンベースの支払いのためにWeb3ウォレットを接続します。
- 3希望するGPUタイプ（例：H100、A100）とクラスター構成を選択します。
- 4プラットフォームのスケジューラーを使用して、分散型モデルトレーニングや推論などのAI/MLワークロードを展開します。
- 5ダッシュボードを通じてクラスターのパフォーマンスとリソース使用率を監視します。
- 6APIを利用して、プログラムによる制御と既存のワークフローへの統合を行います。
pricing
io.netの料金とプラン
io.netはフリーミアムおよび従量課金制のビジネスモデルで運営されており、さまざまなGPUタイプを時間単位料金で提供しています。料金は透明性があり、集中型クラウドプロバイダーと競争力があるように設計されており、異なるハードウェア構成に特化した料金が設定されています。
- 標準料金: $2.60/時
- H100: $27.88/時
- V100: $9.83/時
- RTXPro6000: $28.64/時
- A100: $5.17/時
Pros
- +Offers significant cost savings (30-50%) compared to centralized cloud providers like AWS EC2 P4d instances.
- +Provides on-demand access to a large pool of GPU resources (450 petaFLOPS as of April 2026).
- +Supports quick cluster spin-up (under two minutes) on the Solana blockchain.
- +Features IO Mesh Technology, reducing latency by 47% for distributed AI workloads.
- +Includes a Confidential Compute API for secure verification of hardware, enhancing data and model protection.
- +Transparent pricing and Total Network Earnings (TNE) system for clear cost tracking.
Cons
- −Occasional variations in node performance, such as slower disk I/O or older drivers, have been reported.
- −The dashboard is still under development, potentially impacting user experience.
- −Web3 elements (wallet setup, gas fees, token payments) may present complexity for traditional developers.
- −Some independent reviews characterize it as a centralized GPU marketplace with a token incentive layer rather than a fully decentralized protocol due to centralized orchestration and closed-source core software.
- −Reliability can vary depending on the aggregated decentralized sources, potentially impacting critical long-running workloads.
類似ツール
io.netと競合他社
io.netは、集中型クラウドプロバイダーと他の分散型コンピューティングネットワークの両方に対する分散型で費用対効果の高い代替手段として位置づけられており、AI/MLワークロード向けの即時アクセスと競争力のある価格設定を強調しています。
1
A peer-to-peer marketplace where individuals and data centers rent out unused GPU capacity, often resulting in the lowest prices.
Vast.ai typically offers significantly lower prices than io.net due to its competitive marketplace model, but reliability can vary as it depends on individual hosts, and instances can be preempted, which might impact long-running or critical AI/ML workloads.
2
Provides a developer-centric cloud for on-demand GPUs and serverless inference, with both community (peer-to-peer) and secure (data center) cloud options.
RunPod offers more predictable reliability and a stronger focus on developer tools and templates compared to purely decentralized marketplaces, but its secure cloud options may not always match the absolute lowest, highly variable prices found on io.net's fully decentralized network.
3
A decentralized supercloud that allows users to buy and sell computing resources, including GPUs, for general-purpose computing and AI training.
While also decentralized, Akash Network is a more general-purpose cloud offering a broader range of compute resources (CPU, storage, GPU) rather than being as laser-focused solely on GPU clusters for AI/ML as io.net.
4
SaladCloud↗
Leverages a large distributed network of consumer GPUs to provide scalable and budget-friendly compute for AI/ML inference, batch processing, and other workloads.
SaladCloud focuses on aggregating consumer-grade GPUs, which can offer extremely low prices, but may have different performance characteristics and less emphasis on enterprise-grade multi-node AI training orchestration compared to io.net's aggregation of data center and crypto farm GPUs.
5
CLORE.AI↗
A decentralized GPU cloud marketplace specifically for AI training, inference, and rendering, allowing users to rent GPUs from various hosts.
CLORE.AI operates as a decentralized GPU marketplace similar to io.net, but it primarily uses cryptocurrency for payments (Bitcoin or CLORE tokens), which might introduce a different workflow or barrier to entry for some users.
Storkでもっと
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