io.net は、ML (機械学習) のコンピューティングを提供するように設計された分散型 GPU ネットワークです。独立したデータセンター、暗号通貨マイナー、Filecoin や Render などのプロジェクトから 100 万を超える GPU を組み立てることにより、コンピューティング能力を獲得します。
その目標は、100 万個の GPU を DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク) に結合し、世界中のアイドル状態のネットワーク コンピューティング リソース (現在は主に (GPU) を収集し、人工知能エンジニアに低価格で入手しやすく、より柔軟に適応できるネットワーク コンピューティング リソース サービスを提供します。
ユーザーにとって、これはアイドル状態の GPU リソースの分散型グローバル市場に相当し、人工知能エンジニアやチームはニーズに応じて必要な GPU コンピューティング サービスをカスタマイズして購入できます。
Ahmad Shadid は創設者兼 CEO であり、以前は WhalesTrader の定量システム エンジニアでした。
Garrison Yang は最高戦略責任者兼最高マーケティング責任者であり、以前は Ava Labs の成長戦略担当副社長を務めていました。
Tory Green は最高執行責任者であり、以前は Hum Capital の最高執行責任者および Fox Mobile Group の企業開発および戦略担当ディレクターを務めていました。
Angela Yi は、米国のハーバード大学を卒業したビジネス開発担当副社長で、販売、パートナーシップ、サプライヤー管理などの主要な戦略の計画と実行を担当しています。
2020年にアフマド・シャディッドが機械学習クオンツ取引会社ダーク・ティックのためにGPUコンピューティング・ネットワークを構築したとき、取引戦略が高頻度取引に近かったため、クラウド・サービスの高額なGPUサービス料金が必要となり、大量のコンピューティング能力が必要でした。プロバイダーが彼らにとって問題になりました。
コンピューティング能力に対する膨大な需要と直面した高額なコストにより、彼らは分散型分散コンピューティング リソースに取り組むことを決意し、その後オースティン ソラナ ハッカー ハウスで注目を集めました。そのため、io.netはこのチームに属し、課題を起点として解決策を提案し、事業の導入と拡大を行っていきます。
市場ユーザーが直面する問題:
可用性が限られており、AWS、GCP、Azure などのクラウド サービスを使用してハードウェアにアクセスするには数週間かかることが多く、市場で人気のある GPU モデルが入手できないことがよくあります。
たとえば、GPU ハードウェア、場所、セキュリティ レベル、遅延などに関しては、ユーザーにはほとんど選択肢がありません。
コストの高さ: 高品質の GPU の入手は非常に高価であり、トレーニングと推論に毎月数十万ドルの費用がかかります。
解決策:
十分に活用されていない GPU (独立したデータセンター、暗号マイナー、Filecoin や Render などの暗号プロジェクトなど) を集約し、これらのリソースを DePIN に統合することで、エンジニアはシステム能力で大量のコンピューティングを獲得できます。 。これにより、ML チームは分散 GPU ネットワーク全体で推論とモデル提供のワークフローを構築し、分散コンピューティング ライブラリを利用してトレーニング ジョブを調整およびバッチ処理できるため、データとモデルの並列処理を使用して多くの分散デバイス間でジョブを並列化できます。
さらに、io.net は、高度なハイパーパラメータ調整を備えた分散コンピューティング ライブラリを利用して、最適な結果を確認し、スケジュールを最適化し、検索パターンを簡単に指定します。また、シンプルな API を使用して実稼働グレードの高度に分散された RL (強化学習) ワークロードをサポートするオープンソースの強化学習ライブラリも使用します。
製品構成:
IO Cloud、は、オンデマンドの分散型GPUクラスターの展開と管理を目的としており、IO-SDKとシームレスに統合し、人工知能とPythonアプリケーションを拡張するための包括的なソリューションを提供します。 GPU/CPU リソースの導入と管理を簡素化しながら、無制限のコンピューティング能力を提供します。
IO Worker は、直感的な Web アプリケーションを通じて GPU ノードの操作を効率的に管理するための包括的で使いやすいインターフェイスをユーザーに提供します。製品の範囲には、ユーザー アカウント管理、コンピューティング アクティビティの監視、リアルタイム データ表示、温度と消費電力の追跡、インストール支援、ウォレット管理、セキュリティ対策、収益性の計算に関連する機能が含まれます。
IO Explorerは主に、GPUクラウドのあらゆる側面の包括的な統計データと視覚的な図をユーザーに提供し、ユーザーがio.netネットワークの複雑な詳細をリアルタイムで簡単に監視、分析、理解し、ネットワークを提供できるようにします。アクティビティ、重要な統計、データ ポイントと報酬取引を完全に可視化します。
製品の特徴:
分散型コンピューティングネットワーク: io.net は、分散型コンピューティングモデルを採用して世界中にコンピューティングリソースを分散し、それによってコンピューティングの効率と安定性を向上させます。
低コストのアクセス: 従来の集中型サービスと比較して、io.net クラウドはアクセス コストが低く、より多くの機械学習エンジニアや研究者がコンピューティング リソースを入手できるようになります。
分散クラウドクラスター: このプラットフォームは分散クラウドクラスターを提供し、ユーザーはニーズに応じて適切なコンピューティングリソースを選択し、処理のためにタスクをさまざまなノードに割り当てることができます。
機械学習タスクのサポート: io.net Cloud は、機械学習エンジニアにコンピューティング リソースを提供することに重点を置き、モデル トレーニング、データ処理、その他のタスクをより簡単に実行できるようにします。
io.netホワイトペーパーで公開されている情報によると、プロジェクト製品のロードマップは次のとおりです: 2024年1月から4月までV1.0 が完全にリリースされ、io.net エコシステムを分散化して自己ホストおよび自己複製できるようにすることに特化しました。
公開ニュース情報によると、2024年3月5日、io.netは、Hack VC、Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptosが主導する3,000万米ドルのシリーズA資金調達の完了を発表しました。 Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures、Sandbox Gamesなどが参加した。 【1】この資金調達ラウンド後のio.netの全体的な評価額は10億米ドルであることは注目に値します。
2024年1月から2024年3月までの公式ウェブサイトデータより、総訪問数は521万2000、月間平均訪問数は173万7000、直帰率は18.61%（低）、各地域のユーザーアクセスデータは比較的均一で直接的な訪問と検索訪問の割合は 80% を超えており、これはユーザー データに含まれるダーティ データの割合が高くないことを示している可能性があります。彼らは io.net についての基本的な理解があり、さらに詳しく学び、交流することに意欲を持っています。ウェブサイトと一緒に。
io.net の中核事業は分散型 AI コンピューティング能力に関連しており、その最大の競合相手は AWS、Google Cloud、Microsoft のスマート クラウド ビジネス 従来のクラウド サービスですAzure に代表されるベンダー (Azure に代表される)。 International Data Corporation (IDC)、Inspur Information、清華大学グローバル産業研究所が共同でまとめた「2022-2023年グローバルコンピューティングパワーインデックス評価レポート」によると、世界の人工知能コンピューティング市場は2022年に195億米ドルから成長すると予想されています。 2026 年には 346 億 6,000 万ドルに達します。 【2】
世界の主流クラウドコンピューティングベンダーの売上収益の比較: 2023年のAWSクラウドサービス売上収益は90.8億米ドル、Google Cloud売上収益は33.7億米ドル、Microsoftインテリジェントクラウドビジネス売上収益は96.8億米ドル。 【3】この3社の市場シェアは世界の約66％を占め、同時にこの巨大企業3社の時価総額は1兆ドルを超えます。
クラウド サービス ベンダーの高収入とは対照的に、GPU 使用率を向上させる方法は、焦点の問題。 AI Infrastructure の調査によると、ほとんどの GPU リソースは十分に活用されておらず、約 53% が GPU リソースの 51 ～ 70% が十分に活用されていないと考えており、25% が使用率が 85% に達していると考えており、使用率が 85% に達していると考えられているのはわずか 7% です。 85%以上。 io.net にとって、クラウド コンピューティングに対する膨大な需要と、GPU リソースの有効活用が不十分であるという問題は、直面する市場機会です。
io.net の最大の競争優位性は、生態学的ニッチ優位性または先行者優位性に反映されています。公式データによると、io.net には現在 40,000 個を超える GPU クラスター、5,600 個を超える CPU、69,000 個を超える Wker Node があり、10,000 個の GPU を導入するのにかかる時間は 90 秒未満であり、価格は競合他社よりも 90% 安いです。評価額は10億ドルです。 io.net は、集中型クラウド サービス プロバイダーや許可なしのインスタント オンライン サービスと比較して 1 ～ 2% オフの低価格を顧客に提供するだけでなく、今後の IO トークンを通じて共同で達成を支援するコンピューティング パワー プロバイダーに追加のスタートアップを提供します。 100万個のGPUを接続するという目標。
さらに、他の DePIN コンピューティング プロジェクトと比較して、io.net は GPU コンピューティング機能に重点を置いており、その GPU ネットワークの規模は同様のプロジェクトの 100 倍以上です。 io.net はまた、ブロックチェーン業界で初めて、最先端の ML テクノロジー スタック (Ray クラスター、Kubernetes クラスター、ジャイアント クラスターなど) を GPU DePIN プロジェクトに統合し、大規模に実践しています。 GPU の数だけでなく、テクノロジー アプリケーションとモデル トレーニングの機能でも業界をリードしています。
io.net の継続的な開発により、集中型クラウド サービス プロバイダーと競合するために、ネットワーク全体で GPU 容量を同時 500,000 GPU に増やすことができれば、Web 2 と同様のサービスをより低コストで提供できるようになります。そして、主要な DePIN および AI プレーヤー (Render Network、Filecoin、Solana、Ritual など) との緊密な協力関係を通じて、この分野で中核的な地位を徐々に確立し、分散型 GPU ネットワークのリーダーおよび決済レイヤーになる機会を持ちます。 Web 3xAI エコシステム全体のサービスは活力をもたらします。
io.net は、Web3 と深く統合された新興のコンピューティング リソースの統合および配布プラットフォームであり、関与するビジネスは従来のクラウド サービス ベンダーと高度に重複しているため、次の点で際立っています。テクノロジーと市場は、立地上のリスクと障害に直面しています。
技術的なセキュリティ リスク、 新興プラットフォームとして、io.net は大規模なアプリケーション テストを経験しておらず、悪意のある攻撃を防止して対応する能力も実証していません。対応する経験や実践的な検証がなければ、大量のコンピューティング リソースへのアクセス、配布、管理に直面すると、技術製品によくある互換性、堅牢性、セキュリティなどの問題が発生しやすくなります。そして、ひとたび問題が発生すると、それは io.net にとって致命的なものになる可能性があります。顧客は自分自身のセキュリティと安定性をより懸念しており、それらにお金を払いたくないからです。
市場の拡大は遅く、 io.net は従来のクラウド サービス プロバイダーとの重複が非常に多いため、従来の AWS、Google Cloud、Alicloud などと直接競合する必要があり、さらには 2 位または 3 位のプロバイダーと直接競合する必要があります。 io.net .net はより有利なコストを持っていますが、そのサービス システムとクラス B 顧客向けの市場システムはまだ始まったばかりであり、Web3 業界の既存の市場運営とは大きく異なります。それは市場拡大の観点からであり、プロジェクトの進捗状況は理想的ではなく、プロジェクトの評価とトークンの市場価値のパフォーマンスに直接影響を与える可能性があります。
最新のセキュリティインシデント
4 月 25 日、io.net の創設者兼 CEO の Ahmad Shadid は、io.net メタデータ API でセキュリティ インシデントが発生し、攻撃者がユーザー ID とデバイス ID のアクセス可能なマッピングを悪用し、不正なメタデータが更新されたとツイートしました。この脆弱性は更新されました。 GPU アクセスには影響しませんが、フロントエンドによってユーザーに表示されるメタデータには影響します。 io.net は PII を収集せず、ユーザーやデバイスの機密データを開示しません。
シャディッド氏は、io.netのシステム設計では自己修復が可能であり、誤って変更されたメタデータを復元できるように各デバイスを常に更新していると述べました。この事件を踏まえ、io.net は OKTA のユーザーレベル認証統合の展開を加速しており、今後 6 時間以内に完了する予定です。さらに、io.net は、メタデータの不正な変更を防ぐためのユーザー認証用の Auth0 トークンも開始しました。データベースの回復中、ユーザーは一時的にログインできなくなります。すべての稼働時間記録は影響を受けず、ベンダーのコンピューティング報酬にも影響しません。
io.net トークン経済モデルには、作成時に 5 億 IO の初期供給があり、シード投資家 (12.5%)、シリーズ A 投資家 (10.2%)、およびコア コントリビューター (11.3%)、研究開発および生態系（16%）、コミュニティ（50%）。ネットワークの成長と導入を促進するために IO が発行されるため、20 年間で固定最大供給量 8 億まで増加します。
報酬はデフレ モデルを採用しており、初年度は 8% から始まり、8 億 IO 制限に達するまで毎月 1.02% (年間約 12%) ずつ減少します。初期のサポーターとコア貢献者のシェアは報酬が配布されるにつれて減少し続け、すべての報酬の配布が完了するとコミュニティのシェアは 50% に増加します。 【4】
そのトークンの機能には、IO ワーカーへのインセンティブの割り当て、ネットワークの継続使用に対する AI および ML 導入チームへの報酬、部分的な需要と供給のバランス、IO ワーカー コンピューティング ユニットの価格設定、およびコミュニティ ガバナンスが含まれます。
IO通貨価格の変動によって引き起こされる支払いの問題を回避するために、io.netは米ドルにペッグされた安定通貨IOSDを特別に開発しました。 1IOSD は常に 1 USD と等しくなります。 IOSD は IO を破壊することによってのみ取得できます。さらに、io.net はネットワーク機能を向上させるためのいくつかのメカニズムを検討しています。たとえば、IO ワーカーはネイティブ資産をステーキングすることでレンタルされる確率を高めることができる場合があります。この場合、投資する資産が多ければ多いほど、選ばれる確率は高くなります。さらに、ネイティブ資産をステーキングしている AI エンジニアは、需要の高い GPU へのアクセスを優先できます。
IO トークンは、主に需要側と供給側の 2 つのグループによって使用されます。需要側では、各コンピューティング ジョブの価格は米ドルで設定され、ジョブが完了するまでネットワークが支払いを保持します。完成されました。ノードオペレーターが報酬シェアをUSDとトークンに割り当てると、すべてのUSD金額がノードオペレーターに直接割り当てられ、トークンに割り当てられたシェアはIOコインの燃焼に使用されます。その期間中にコンピューティング報酬として鋳造されたすべての IO コインは、クーポン トークン (コンピューティング ポイント) の米ドル価値に基づいてユーザーに配布されます。
サプライサイドの場合、可用性の報酬とコンピューティングの報酬が含まれます。その中で、ネットワークに送信されたジョブに対して報酬が計算されます。ユーザーは時間設定で「クラスターの展開期間」を選択し、io.net の価格設定オラクルからコストの見積もりを受け取ることができます。可用性の報酬に関しては、ネットワークは小さなテスト ジョブをランダムに送信して、どのノードが定期的に実行され、デマンド側からのジョブを十分に受け入れることができるかを評価します。
供給側と需要側の両方に、報酬や割引を得るためにコンピューティングのパフォーマンスとネットワークへの参加に基づいてポイントを蓄積する評判システムがあることは言及する価値があります。
さらに、io.net は、ステーキング、招待報酬、ネットワーク料金など、環境に優しい成長メカニズムも確立しています。 IO コイン所有者は、IO トークンをノードオペレーターまたはユーザーにステーキングすることを選択できます。ステークが完了すると、ステーカーは参加者が獲得した全報酬の 1 ～ 3% を受け取ります。ユーザーは、新しいネットワーク参加者を招待して、将来の収入の一部を共有することもできます。ネットワーク料金は5％に設定されています。
現在、トラック内のプロジェクトの正確な収益データを取得できないため、評価を正確に行うことができません。これは主に、AI+DePIN プロジェクトでもある Render を通じて実行されます。参考までにプロジェクトと io.net の比較。
写真に示すように、レンダーネットワークは現在AI+にありますWeb3 トラック 分散型 GPU レンダリング ソリューションの主要プロジェクトは、総 GPU リソースが 11,946 で、現在の市場価値は 30 億米ドル (FDV は 50 億米ドル) ですが、io.net の総 GPU リソースは 461,772 で、Render の 38 倍です。 、現在10億と評価されています。 io.net プロジェクトと Render プロジェクトの場合、両方の中核となる重要な機能は分散型 GPU コンピューティング能力です。したがって、主要な比較要素としての GPU 供給の観点から見ると、io.net の市場価値は Render の市場価値を超える可能性が高くなります。少なくとも同等です。
2022 年のレンダー ネットワークのレンダリングされたフレーム数は 9,420,335 で、GMV は 2,457,134 米ドルで、現在、レンダー ネットワークのレンダリングされたフレーム数は 31,643,819 ドルであると推定されます。です約8,253,75 1ドル。
io.net と比較すると、4 か月の GMV は 400,000 です。io.net が 4 か月の GMV の平均速度で成長すると仮定すると、io.net が達成したい場合、12 か月の GMV は 1,200,000 になります。現在の Render Network の GMV は、まだ 6.8 倍の成長の余地があります。上記の分析に基づくと、io.net の市場価値は強気期には 50 億米ドルを超えると予想されます。市場サイクル。
io.net の出現は、分散コンピューティング分野のギャップを埋め、斬新で潜在的なコンピューティング手法をユーザーに提供しました。人工知能や機械学習などの分野の継続的な発展に伴い、コンピューティングリソースの需要も増加しているため、io.netは高い市場可能性と価値を持っています。
その一方で、市場はio.netに10億米ドルという高い評価を与えていますが、その製品は市場でテストされておらず、技術には不確実なリスクがあり、需要と供給を効果的に一致させることができるかどうかは不明です。この関係は、その後の市場価値が新たな高値を更新できるかどうかを決定する重要な変数でもあります。現状から判断すると、io.net プラットフォームは当初、供給側では成果を上げていますが、需要側では十分な力を発揮できておらず、その結果、現在のプラットフォーム全体の GPU リソースが十分に活用されていません。 GPU をより効果的に活用するにはどうすればよいでしょうか? リソースの必要性は、チームが直面しなければならない課題です。
io.netが市場の需要への迅速なアクセスを完了し、運営プロセス中に重大なリスクや技術的問題に遭遇または遭遇しなければ、そのビジネス全体はAI + DePINエンティティのビジネス属性で成長のフライホイールを開始し、 Web3 分野で最も注目を集めるプロジェクト製品です。これは、io.net が同支店にとって質の高い投資対象となることを意味します。引き続き注意深くフォローアップ、観察、検証していきましょう。
参考リソース
【1】https://www.coincarp.com/fundraise/ionet-series-a/
【2】https://medium.com/ybbcapital/promising-sector-preview-the- decentralized-computing-power-market-part-i-368c0621021a
【3】https://www.crn.com/news/cloud/2024/aws-vs-microsoft-vs-google-cloud-earnings-q4- 2023-face-off?page=2
【4】https://www.chaincatcher.com/article/2120813
以上がMIIX Capital: io.net プロジェクト調査レポートの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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