Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI ИнструментSleeping Giant

Обзор io.net

io.net — это децентрализованная облачная сеть GPU, которая предоставляет по запросу доступ к кластерам GPU для рабочих нагрузок AI и машинного обучения.

shipped 25 авг. 2026 г.freemium
Domain rating70Monthly visits10K/mo
io.net — product screenshot

Почему это важно

1По состоянию на 7 апреля 2026 года io.net объединяет более 10 000 активных узлов по всему миру, что составляет 450 петаФЛОПС вычислительных ресурсов GPU.
2Платформа предлагает кластеры GPU по ценам значительно ниже, чем у централизованных облачных провайдеров, с экземплярами H100 по цене $27.88/час и A100 по цене $5.17/час.
3Технология IO Mesh сократила задержку на 47%, улучшив обработку в реальном времени для распределенных рабочих нагрузок AI.
4Incentive Dynamic Engine (IDE), запущенный 11 июня 2026 года, обязуется сжигать не менее 50% сетевого дохода после выплат в токенах IO.

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.”

— Claude Sonnet 4.6, scored 2026-08-25

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).
How this score is computed →See the full quadrantHow to defend

О io.net

Бизнес-модель
Usage-Based (Pay Per Use)
Оплата по факту использования
$0.49 to $28.64 per hour
Платформы
Web
Целевая аудитория
AI teams and developers

Тарифные планы

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

Примеры затрат

  • • 1 H100 cluster: ~$27.88
  • • 1 RTXPro6000: ~$28.64
API Docs

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое io.net?

io.net — это децентрализованный инструмент облачной сети GPU, разработанный io.net, который позволяет командам AI, разработчикам и инженерам машинного обучения получать по запросу доступ к экономичным кластерам GPU для рабочих нагрузок AI и машинного обучения. Он агрегирует недоиспользуемую вычислительную мощность GPU из глобальных источников, включая независимые центры обработки данных и криптомайнеров, для обеспечения доступной обработки задач, таких как обучение моделей и инференс.

features

Ключевые особенности io.net

io.net предоставляет надежный набор функций, разработанных для обеспечения эффективных и экономичных операций AI и машинного обучения. Платформа делает акцент на немедленном доступе к ресурсам GPU и прозрачных операционных метриках.

  • Немедленный доступ к GPU без списков ожидания для вычислений по запросу.
  • Прозрачные модели ценообразования для различных типов GPU, включая H100, V100 и A100.
  • Гибкие возможности масштабирования для распределенного обучения и инференса моделей AI.
  • Децентрализованная инфраструктура, агрегирующая GPU из различных глобальных источников.
  • Технология IO Mesh для снижения задержки (улучшение на 47%) в распределенных рабочих нагрузках.
  • Confidential Compute API для безопасной проверки оборудования, такого как чипы Intel TDX и NVIDIA H200.
  • Total Network Earnings (TNE) для отслеживания в реальном времени и автоматических платежей.
  • Поддержка рабочих нагрузок Python общего назначения с оркестрацией и отказоустойчивостью.

use cases

Кому следует использовать io.net?

io.net в первую очередь предназначен для профессионалов и организаций, занимающихся интенсивной разработкой AI и машинного обучения, стремящихся оптимизировать затраты на вычисления и получить доступ к высокопроизводительным ресурсам GPU без типичных задержек централизованных облачных провайдеров.

  • Команды и разработчики AI: Для развертывания крупномасштабного распределенного обучения моделей AI и настройки гиперпараметров.
  • Инженеры машинного обучения: Для создания и обслуживания рабочих процессов инференса моделей в распределенной сети GPU.
  • Стартапы и предприятия: Для экономичного доступа к кластерам GPU для больших рабочих нагрузок AI/ML и симуляций обучения с подкреплением.
  • Исследователи: Для высокопроизводительных вычислительных задач, требующих значительной мощности GPU по конкурентоспособным ценам.

how to use

Как использовать io.net

Чтобы начать использовать io.net, пользователи обычно регистрируются на платформе, настраивают желаемые спецификации кластера GPU и развертывают свои рабочие нагрузки AI/ML. Платформа доступна через веб-интерфейс и предлагает документацию API для программного доступа.

  • 1Зарегистрируйте аккаунт на платформе io.net.
  • 2Подключите кошелек Web3 для платежей на основе токенов.
  • 3Выберите желаемые типы GPU (например, H100, A100) и конфигурации кластера.
  • 4Разверните рабочие нагрузки AI/ML, такие как распределенное обучение моделей или инференс, используя планировщик платформы.
  • 5Отслеживайте производительность кластера и использование ресурсов через панель управления.
  • 6Используйте API для программного управления и интеграции в существующие рабочие процессы.

pricing

Цены и планы io.net

io.net работает по бизнес-модели freemium и на основе использования, предлагая различные типы GPU по почасовым ставкам. Цены прозрачны и разработаны, чтобы быть конкурентоспособными с централизованными облачными провайдерами, с конкретными тарифами для различных аппаратных конфигураций.

  • Стандартная цена: $2.60/час
  • H100: $27.88/час
  • V100: $9.83/час
  • RTXPro6000: $28.64/час
  • A100: $5.17/час

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.

Похожие инструменты

io.net против конкурентов

io.net позиционирует себя как децентрализованная, экономичная альтернатива как централизованным облачным провайдерам, так и другим децентрализованным вычислительным сетям, делая акцент на немедленном доступе и конкурентоспособных ценах для рабочих нагрузок AI/ML.

1
Vast.aiOn Stork

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
RunPodOn Stork

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
Akash NetworkOn Stork

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
SaladCloudOn Stork

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.

Ещё на Stork

Похожие ИИ-инструменты

Другие инструменты этой категории, подобранные по общим тегам

LLMfitEverUpwardSymageDocsThe Future of AIOrqonixAIHeirLoupe
Посетить io.net↗

Featured in articles