io.net peut-il mener la transformation de la demande de puissance de calcul AI ? Analyse des perspectives et des défis des plateformes de décentralisation.
La demande de Puissance de calcul AI augmente, la plateforme décentralisée io.net peut-elle mener la transformation de l'industrie ?
Avec le lancement de GPT-4 par OpenAI et l'émergence de divers modèles de génération d'images par IA, les applications basées sur des modèles d'IA matures se multiplient, entraînant une demande croissante en ressources de puissance de calcul telles que les GPU.
Selon les statistiques de la plateforme de données, la taille du marché de l'IA a atteint 24,18 milliards de dollars en 2023, et devrait atteindre 73,87 milliards de dollars d'ici 2030. La valeur du marché des services cloud a augmenté d'environ 14 % par rapport à l'année précédente, en partie en raison de la demande croissante en puissance de calcul GPU sur le marché de l'IA.
Face à ce marché de l'IA en pleine croissance et à fort potentiel, comment pouvons-nous décomposer et exploiter les opportunités d'investissement connexes ? L'infrastructure IA existe principalement pour traiter et optimiser les vastes ensembles de données et les ressources de puissance de calcul nécessaires à l'entraînement des modèles, en abordant les problèmes d'efficacité du traitement des données, de fiabilité des modèles et de scalabilité des applications tant du point de vue matériel que logiciel.
Les modèles et applications d'entraînement en IA nécessitent d'importantes ressources de puissance de calcul, privilégiant des environnements cloud à faible latence et une puissance de calcul GPU. La pile logicielle inclut également des plateformes de calcul distribué. Le design décentralisé de la blockchain rend les nœuds distribués normaux, et le mécanisme de preuve de travail établi par Bitcoin a établi que les mineurs gagnent des récompenses de bloc en compétitionnant par la puissance de calcul, ce qui présente des similitudes avec la nécessité d'IA d'utiliser de la puissance de calcul pour générer des modèles / résoudre des problèmes. Par conséquent, les fournisseurs de serveurs cloud traditionnels commencent à élargir leurs nouveaux modèles commerciaux, comme louer des cartes graphiques tout comme ils louent des serveurs, et vendre de la puissance de calcul. En s'inspirant de l'idée de la blockchain, la puissance de calcul IA adopte un design de système distribué, permettant d'exploiter les ressources GPU inactives et de réduire les coûts de puissance de calcul des startups.
Présentation du projet io.net
io.net est un fournisseur de puissance de calcul décentralisé qui combine la blockchain Solana, visant à tirer parti des ressources de puissance de calcul distribuées (GPU et CPU) pour relever les défis des besoins de calcul dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce projet intègre les cartes graphiques inactives provenant de centres de données indépendants et de mineurs de cryptomonnaie, en s'associant à d'autres projets cryptographiques, pour rassembler plus d'un million de ressources GPU afin de résoudre le problème de pénurie de ressources de calcul pour l'IA.
Sur le plan technique, io.net est construit sur le cadre d'apprentissage automatique ray.io, qui réalise le calcul distribué, fournissant des ressources de calcul distribuées pour les applications d'IA, allant de l'apprentissage par renforcement, de l'apprentissage profond à l'optimisation de modèles et à l'exécution de modèles, etc. Toute personne peut rejoindre le réseau de puissance de calcul d'io en tant que worker ou developer sans autorisation supplémentaire. Le réseau ajustera le prix de la puissance de calcul en fonction de la complexité du travail de calcul, de l'urgence et de l'offre de ressources de puissance de calcul, réalisant ainsi une tarification dynamique du marché. En raison des caractéristiques distribuées de la puissance de calcul, le backend d'io associera les fournisseurs de GPU aux développeurs en fonction du type de demande de GPU, de la disponibilité actuelle, de la position du demandeur et de sa réputation.
$IO est le jeton natif du système io.net, servant de moyen d'échange entre les fournisseurs de puissance de calcul et les acheteurs de services de puissance de calcul. L'utilisation de $IO par rapport à $USDC permet de réduire les frais de commande de 2 %. En outre, $IO joue également un rôle incitatif important pour garantir le bon fonctionnement du réseau : les détenteurs de jetons $IO peuvent mettre en jeu une certaine quantité de $IO sur des nœuds, et les nœuds doivent également avoir des jetons $IO mis en jeu pour pouvoir obtenir les revenus correspondants aux périodes d'inactivité des machines.
La capitalisation boursière actuelle du jeton $IO est d'environ 360 millions de dollars, avec une FDV d'environ 3 milliards de dollars.
$IO économie des tokens
La fourniture totale maximale de $IO est de 800 millions de jetons, dont 500 millions ont été alloués lors du TGE du jeton, tandis que les 300 millions restants seront progressivement libérés sur une période de 20 ans (la quantité libérée diminuera de 1,02 % par mois, soit environ 12 % par an). La circulation actuelle de IO est de 95 millions de jetons, composée de 75 millions déverrouillés pour la recherche écologique et la construction de la communauté lors du TGE, et de 20 millions de récompenses de minage de Launchpool d'une certaine plateforme.
La distribution des récompenses pour les fournisseurs de puissance de calcul pendant la période de test du réseau IO est la suivante :
Saison 1 (jusqu'au 25 avril) - 17,5 millions IO
Saison 2 (1er mai - 31 mai) - 7,5 millions IO
Saison 3 (1er juin - 30 juin) - 5 millions IO
En plus des récompenses de puissance de calcul du réseau de test, IO a également accordé une partie des airdrops aux créateurs participant à la construction de la communauté :
(première ronde) communauté / créateur de contenu / Galxe / Discord - 7,5 millions IO
Saison 3 (1er juin - 30 juin) Participants Discord et Galxe - 2,5 millions IO
Les récompenses de puissance de calcul du testnet de la première saison et les récompenses de la première ronde de création communautaire/Galxe ont été airdropées lors du TGE.
Mécanisme de destruction des jetons $IO
io.net exécute le rachat et la destruction des tokens $IO selon un programme prédéfini fixe, la quantité spécifique de rachat et de destruction dépendant du prix des $IO au moment de l'exécution. Les fonds utilisés pour le rachat des $IO proviennent des revenus d'exploitation de IOG (The Internet of GPUs - Internet des GPU), qui prélève des frais de réservation de commande de 0,25 % auprès des acheteurs de puissance de calcul et des fournisseurs de puissance de calcul, ainsi qu'un frais de 2 % pour l'achat de puissance de calcul en $USDC.
Analyse de la concurrence
Des projets similaires à io.net incluent Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI, qui se concentrent sur la résolution des besoins en calcul des modèles d'IA sur le marché décentralisé de la puissance de calcul.
Comparé à d'autres produits appartenant au même marché de la puissance de calcul décentralisée, io.net est actuellement le seul projet auquel tout le monde peut participer sans conditions d'accès pour fournir des ressources de puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent contribuer à la puissance du réseau avec des GPU de niveau consommateur à partir de 30 € et disposent également de ressources de puces Apple telles que Macbook M2 et Mac Mini. Des ressources GPU et CPU plus abondantes ainsi qu'une construction API riche permettent à IO de soutenir divers besoins de calcul AI, tels que l'inférence par lots, l'entraînement parallèle, l'optimisation des hyperparamètres et l'apprentissage par renforcement. Son infrastructure backend est composée d'une série de couches modulaires, permettant une gestion efficace des ressources et une tarification automatisée. D'autres projets de marché de puissance de calcul distribuée se concentrent principalement sur la collaboration pour des ressources de GPU destinées aux entreprises, ce qui implique certaines barrières pour la participation des utilisateurs. Ainsi, IO pourrait avoir la capacité d'utiliser l'économie des tokens pour mobiliser davantage de ressources GPU.
Récapitulation et conclusion
Le lancement de $IO sur une plateforme de trading a suscité beaucoup d'attention dès le départ. L'engouement du réseau de test sur l'ensemble du web et les attaques et doutes croissants concernant la transparence des règles de points dans ce projet lourd ont marqué un point de départ mérité. Le jeton a été lancé pendant la correction du marché, avec une ouverture basse et une montée, pour finalement revenir dans une fourchette d'évaluation relativement rationnelle. Cependant, pour les participants au réseau de test attirés par le puissant éventail d'investissements de io.net, certains sont heureux tandis que d'autres le sont moins. La plupart des utilisateurs ayant loué des GPU mais n'ayant pas persisté à participer à chaque saison du réseau de test n'ont pas obtenu les rendements exceptionnels escomptés, et font face à la réalité du "retrait". Pendant la période du réseau de test, io.net a divisé chaque pool de récompense en deux : un pour les GPU et un pour les CPU haute performance, afin de les calculer séparément. Pour la saison 1, en raison d'un incident de piratage, la publication des points a été retardée, mais finalement, lors du TGE, le ratio d'échange des points du pool GPU a été fixé à près de 90:1, rendant le coût pour les utilisateurs ayant loué des GPU sur les grandes plateformes cloud largement supérieur aux bénéfices des airdrops. Pendant la saison 2, l'équipe officielle a mis en œuvre de manière complète le mécanisme de validation PoW, avec près de 30 000 dispositifs GPU participant avec succès et validant via PoW, le ratio d'échange des points final étant de 100:1.
Après un début très attendu, io.net pourra-t-il réaliser son objectif déclaré de fournir divers besoins en calcul pour les applications d'IA ? Combien de véritables besoins subsisteront après le test du réseau ? Peut-être que seul le temps pourra apporter la meilleure preuve.
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GateUser-c799715c
· 07-20 02:40
C'est vraiment une machine à retirer des sol.
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0xLuckbox
· 07-20 02:08
même si le gpu est bon, les gens ordinaires ne peuvent pas se le permettre.
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0xLostKey
· 07-19 14:33
La prochaine fois, ne misez pas sur sol...
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AirdropHunterWang
· 07-17 03:39
On a l'impression de pouvoir couper les coupons à nouveau.
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PanicSeller
· 07-17 03:37
Pourquoi cette chose peut-elle forcément gagner ?
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0xSherlock
· 07-17 03:36
Amusez-vous, vous ne perdrez pas.
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GhostWalletSleuth
· 07-17 03:33
Ce n'est rien d'autre qu'un changement de peau pour le mining GPU !
io.net peut-il mener la transformation de la demande de puissance de calcul AI ? Analyse des perspectives et des défis des plateformes de décentralisation.
La demande de Puissance de calcul AI augmente, la plateforme décentralisée io.net peut-elle mener la transformation de l'industrie ?
Avec le lancement de GPT-4 par OpenAI et l'émergence de divers modèles de génération d'images par IA, les applications basées sur des modèles d'IA matures se multiplient, entraînant une demande croissante en ressources de puissance de calcul telles que les GPU.
Selon les statistiques de la plateforme de données, la taille du marché de l'IA a atteint 24,18 milliards de dollars en 2023, et devrait atteindre 73,87 milliards de dollars d'ici 2030. La valeur du marché des services cloud a augmenté d'environ 14 % par rapport à l'année précédente, en partie en raison de la demande croissante en puissance de calcul GPU sur le marché de l'IA.
Face à ce marché de l'IA en pleine croissance et à fort potentiel, comment pouvons-nous décomposer et exploiter les opportunités d'investissement connexes ? L'infrastructure IA existe principalement pour traiter et optimiser les vastes ensembles de données et les ressources de puissance de calcul nécessaires à l'entraînement des modèles, en abordant les problèmes d'efficacité du traitement des données, de fiabilité des modèles et de scalabilité des applications tant du point de vue matériel que logiciel.
Les modèles et applications d'entraînement en IA nécessitent d'importantes ressources de puissance de calcul, privilégiant des environnements cloud à faible latence et une puissance de calcul GPU. La pile logicielle inclut également des plateformes de calcul distribué. Le design décentralisé de la blockchain rend les nœuds distribués normaux, et le mécanisme de preuve de travail établi par Bitcoin a établi que les mineurs gagnent des récompenses de bloc en compétitionnant par la puissance de calcul, ce qui présente des similitudes avec la nécessité d'IA d'utiliser de la puissance de calcul pour générer des modèles / résoudre des problèmes. Par conséquent, les fournisseurs de serveurs cloud traditionnels commencent à élargir leurs nouveaux modèles commerciaux, comme louer des cartes graphiques tout comme ils louent des serveurs, et vendre de la puissance de calcul. En s'inspirant de l'idée de la blockchain, la puissance de calcul IA adopte un design de système distribué, permettant d'exploiter les ressources GPU inactives et de réduire les coûts de puissance de calcul des startups.
Présentation du projet io.net
io.net est un fournisseur de puissance de calcul décentralisé qui combine la blockchain Solana, visant à tirer parti des ressources de puissance de calcul distribuées (GPU et CPU) pour relever les défis des besoins de calcul dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce projet intègre les cartes graphiques inactives provenant de centres de données indépendants et de mineurs de cryptomonnaie, en s'associant à d'autres projets cryptographiques, pour rassembler plus d'un million de ressources GPU afin de résoudre le problème de pénurie de ressources de calcul pour l'IA.
Sur le plan technique, io.net est construit sur le cadre d'apprentissage automatique ray.io, qui réalise le calcul distribué, fournissant des ressources de calcul distribuées pour les applications d'IA, allant de l'apprentissage par renforcement, de l'apprentissage profond à l'optimisation de modèles et à l'exécution de modèles, etc. Toute personne peut rejoindre le réseau de puissance de calcul d'io en tant que worker ou developer sans autorisation supplémentaire. Le réseau ajustera le prix de la puissance de calcul en fonction de la complexité du travail de calcul, de l'urgence et de l'offre de ressources de puissance de calcul, réalisant ainsi une tarification dynamique du marché. En raison des caractéristiques distribuées de la puissance de calcul, le backend d'io associera les fournisseurs de GPU aux développeurs en fonction du type de demande de GPU, de la disponibilité actuelle, de la position du demandeur et de sa réputation.
$IO est le jeton natif du système io.net, servant de moyen d'échange entre les fournisseurs de puissance de calcul et les acheteurs de services de puissance de calcul. L'utilisation de $IO par rapport à $USDC permet de réduire les frais de commande de 2 %. En outre, $IO joue également un rôle incitatif important pour garantir le bon fonctionnement du réseau : les détenteurs de jetons $IO peuvent mettre en jeu une certaine quantité de $IO sur des nœuds, et les nœuds doivent également avoir des jetons $IO mis en jeu pour pouvoir obtenir les revenus correspondants aux périodes d'inactivité des machines.
La capitalisation boursière actuelle du jeton $IO est d'environ 360 millions de dollars, avec une FDV d'environ 3 milliards de dollars.
$IO économie des tokens
La fourniture totale maximale de $IO est de 800 millions de jetons, dont 500 millions ont été alloués lors du TGE du jeton, tandis que les 300 millions restants seront progressivement libérés sur une période de 20 ans (la quantité libérée diminuera de 1,02 % par mois, soit environ 12 % par an). La circulation actuelle de IO est de 95 millions de jetons, composée de 75 millions déverrouillés pour la recherche écologique et la construction de la communauté lors du TGE, et de 20 millions de récompenses de minage de Launchpool d'une certaine plateforme.
La distribution des récompenses pour les fournisseurs de puissance de calcul pendant la période de test du réseau IO est la suivante :
En plus des récompenses de puissance de calcul du réseau de test, IO a également accordé une partie des airdrops aux créateurs participant à la construction de la communauté :
Les récompenses de puissance de calcul du testnet de la première saison et les récompenses de la première ronde de création communautaire/Galxe ont été airdropées lors du TGE.
Mécanisme de destruction des jetons $IO
io.net exécute le rachat et la destruction des tokens $IO selon un programme prédéfini fixe, la quantité spécifique de rachat et de destruction dépendant du prix des $IO au moment de l'exécution. Les fonds utilisés pour le rachat des $IO proviennent des revenus d'exploitation de IOG (The Internet of GPUs - Internet des GPU), qui prélève des frais de réservation de commande de 0,25 % auprès des acheteurs de puissance de calcul et des fournisseurs de puissance de calcul, ainsi qu'un frais de 2 % pour l'achat de puissance de calcul en $USDC.
Analyse de la concurrence
Des projets similaires à io.net incluent Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI, qui se concentrent sur la résolution des besoins en calcul des modèles d'IA sur le marché décentralisé de la puissance de calcul.
Comparé à d'autres produits appartenant au même marché de la puissance de calcul décentralisée, io.net est actuellement le seul projet auquel tout le monde peut participer sans conditions d'accès pour fournir des ressources de puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent contribuer à la puissance du réseau avec des GPU de niveau consommateur à partir de 30 € et disposent également de ressources de puces Apple telles que Macbook M2 et Mac Mini. Des ressources GPU et CPU plus abondantes ainsi qu'une construction API riche permettent à IO de soutenir divers besoins de calcul AI, tels que l'inférence par lots, l'entraînement parallèle, l'optimisation des hyperparamètres et l'apprentissage par renforcement. Son infrastructure backend est composée d'une série de couches modulaires, permettant une gestion efficace des ressources et une tarification automatisée. D'autres projets de marché de puissance de calcul distribuée se concentrent principalement sur la collaboration pour des ressources de GPU destinées aux entreprises, ce qui implique certaines barrières pour la participation des utilisateurs. Ainsi, IO pourrait avoir la capacité d'utiliser l'économie des tokens pour mobiliser davantage de ressources GPU.
Récapitulation et conclusion
Le lancement de $IO sur une plateforme de trading a suscité beaucoup d'attention dès le départ. L'engouement du réseau de test sur l'ensemble du web et les attaques et doutes croissants concernant la transparence des règles de points dans ce projet lourd ont marqué un point de départ mérité. Le jeton a été lancé pendant la correction du marché, avec une ouverture basse et une montée, pour finalement revenir dans une fourchette d'évaluation relativement rationnelle. Cependant, pour les participants au réseau de test attirés par le puissant éventail d'investissements de io.net, certains sont heureux tandis que d'autres le sont moins. La plupart des utilisateurs ayant loué des GPU mais n'ayant pas persisté à participer à chaque saison du réseau de test n'ont pas obtenu les rendements exceptionnels escomptés, et font face à la réalité du "retrait". Pendant la période du réseau de test, io.net a divisé chaque pool de récompense en deux : un pour les GPU et un pour les CPU haute performance, afin de les calculer séparément. Pour la saison 1, en raison d'un incident de piratage, la publication des points a été retardée, mais finalement, lors du TGE, le ratio d'échange des points du pool GPU a été fixé à près de 90:1, rendant le coût pour les utilisateurs ayant loué des GPU sur les grandes plateformes cloud largement supérieur aux bénéfices des airdrops. Pendant la saison 2, l'équipe officielle a mis en œuvre de manière complète le mécanisme de validation PoW, avec près de 30 000 dispositifs GPU participant avec succès et validant via PoW, le ratio d'échange des points final étant de 100:1.
Après un début très attendu, io.net pourra-t-il réaliser son objectif déclaré de fournir divers besoins en calcul pour les applications d'IA ? Combien de véritables besoins subsisteront après le test du réseau ? Peut-être que seul le temps pourra apporter la meilleure preuve.