この急成長し、潜在能力の大きい AI 市場に直面して、私たちはどのように関連する投資機会を解体し、掘り下げることができるのでしょうか？AI インフラストラクチャは、主にトレーニングモデルに必要な大量のデータセットとコンピューティングパワーを処理し、最適化するために存在し、ハードウェアとソフトウェアの両面からデータ処理の効率、モデルの信頼性、アプリケーションのスケーラビリティの問題を解決します。
これらの去中心化コンピューティングパワー市場の他の製品と比較して、io.net は現在誰でも無制限に参加してコンピューティングパワーリソースを提供できる唯一のプロジェクトです。ユーザーは最低 30 系消費級 GPU を使用してネットワークにコンピューティングの貢献を行うことができ、Macbook M2 や Mac Mini などの Apple チップリソースも利用可能です。より豊富な GPU と CPU リソース、そして豊富な API 構築により、IO はバッチ推論、並列トレーニング、ハイパーパラメータ調整、強化学習など、さまざまな AI 計算ニーズをサポートすることができます。そのバックエンドインフラストラクチャは一連のモジュール化レイヤーで構成されており、リソースの効果的な管理と自動化された価格設定を実現します。他の分散型コンピューティングパワー市場プロジェクトは、主に企業向けのグラフィックスカードリソースとの協力を目的としており、ユーザー参加には一定のハードルがあります。したがって、IO はトークン経済学を利用した暗号のフライホイールによって、より多くのグラフィックスカードリソースを引き出す能力を持っている可能性があります。
io.netはAIコンピューティングパワーの需要改革をリードできるか？分散化プラットフォームの展望と課題分析
AI コンピューティングパワー需要激増、分散化コンピューティングパワープラットフォーム io.net は業界変革をリードできるか？
OpenAIがGPT-4などの大型言語モデルを発表し、さまざまなAI画像生成モデルの台頭に伴い、成熟したAIモデルに基づくアプリケーションがますます増加しており、GPUなどのコンピューティングパワーリソースの需要が高まっています。
データプラットフォームの統計によると、2023年のAI市場規模は241.8億ドルに成長し、2030年には738.7億ドルに達すると予測されています。クラウドサービスの市場価値は前年同期比で約14%増加しており、これはAI市場によるGPUコンピューティングパワーの需要の急増に部分的に起因しています。
この急成長し、潜在能力の大きい AI 市場に直面して、私たちはどのように関連する投資機会を解体し、掘り下げることができるのでしょうか？AI インフラストラクチャは、主にトレーニングモデルに必要な大量のデータセットとコンピューティングパワーを処理し、最適化するために存在し、ハードウェアとソフトウェアの両面からデータ処理の効率、モデルの信頼性、アプリケーションのスケーラビリティの問題を解決します。
AIのトレーニングモデルとアプリケーションには大量のコンピューティングパワーリソースが必要で、低遅延のクラウド環境とGPUコンピューティングパワーを好みます。ソフトウェアスタックの面でも分散化計算プラットフォームが含まれています。ブロックチェーンの分散化設計により、分散ノードが常態化し、ビットコインの創立したプルーフ・オブ・ワークメカニズムが、マイナーがコンピューティングパワーを競ってブロック報酬を獲得することを確立しました。これはAIがモデルを生成/推論するためにコンピューティングパワーを必要とすることと類似しています。したがって、従来のクラウドサーバー企業は新しいビジネスモデルを拡張し始めています。サーバーを貸し出すようにGPUを貸し出し、コンピューティングパワーを販売するのです。そして、ブロックチェーンの考え方を参考にして、AIコンピューティングパワーは分散システム設計を採用し、余剰のGPUリソースを活用してスタートアップ企業のコンピューティングコストを削減できます。
! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?
io.net プロジェクト概要
io.net は、Solana ブロックチェーンを組み合わせた分散型コンピューティングパワーの提供者であり、分散型のコンピューティングリソース（GPU と CPU）を活用して AI と機械学習分野の計算ニーズの課題を解決することを目的としています。このプロジェクトは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからの余剰グラフィックカードを統合し、他の暗号プロジェクトと連携することで、AI 計算リソースの不足問題を解決するために 100 万以上の GPU リソースを集めました。
技術面では、io.netは分散型計算を実現する機械学習フレームワークray.ioに基づいて構築されており、AIアプリケーションに強化学習、深層学習からモデル調整、モデル実行などの算力関連の分散型計算リソースを提供します。誰でもworkerまたはdeveloperの役割でioの算力ネットワークに参加することができ、追加の許可は必要ありません。ネットワークは計算作業の複雑さ、緊急性、算力リソースの供給状況に応じて算力価格を調整し、市場の動的な価格設定を実現します。算力分散型の特徴に基づき、ioのバックエンドはGPUの需要タイプ、現在の可用量、リクエスターの位置と評判に基づいてGPUプロバイダーと開発者をマッチングします。
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$IO は io.net システムのネイティブトークンで、コンピューティングパワー提供者とコンピューティングパワーサービス購入者の間で取引媒体として機能します。$USDC と比較して $IO を使用すると、2% の注文手数料を免除できます。同時に $IO はネットワークの正常な運用を確保するためにも重要なインセンティブの役割を果たします：$IO トークン保有者は一定数量の $IO をノードにステーキングすることができ、ノードが稼働するためには $IO トークンがステーキングされている必要があり、その場合にマシンの空き時間に対応する利益を得ることができます。
$IO トークンの現在の時価総額は約 3.6 億ドルで、FDV は約 30 億ドルです。
$IO トークンエコノミクス
$IOの最大供給量は8億枚で、そのうち5億枚はトークンTGE時に各方面に対応して配分され、残りの3億枚は20年間にわたって段階的に減少してリリースされます（リリース量は毎月1.02%減少し、年間で約12%減少します）。現在のIOの流通量は9500万枚で、そのうちTGE時にエコシステム開発とコミュニティ構築のために解除された7500万枚と、ある取引プラットフォームのLaunchpoolからの2000万枚のマイニング報酬で構成されています。
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IO テストネット期間中のコンピューティングパワー提供者の報酬配分は以下の通りです：
テストネットのコンピューティングパワー報酬に加えて、IOはコミュニティ構築に参加したクリエイターに一部のエアドロップを提供しました：
その中で、第一四半期のテストネットのコンピューティングパワー報酬と最初のコミュニティ制作/Galxe報酬は、TGE時にエアドロップが完了しました。
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$IO トークン焼却メカニズム
io.net は、固定された事前設定プログラムに基づいて $IO トークンの買い戻しと焼却を実行します。具体的な買い戻しと焼却の数量は、実行時の $IO 価格に依存します。$IO の買い戻しに使用される資金は、IOG（The Internet of GPUs - GPU インターネット）の運営収益から来ており、IOG のコンピューティングパワー購入者とコンピューティングパワー提供者からそれぞれ 0.25% の注文予約手数料を徴収し、$USDC を使用したコンピューティングパワー購入に対して 2% の手数料を徴収します。
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競合分析
io.net に似たプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AI など、AI モデルの計算ニーズを解決することに特化した分散化コンピューティングパワー市場があります。
これらの去中心化コンピューティングパワー市場の他の製品と比較して、io.net は現在誰でも無制限に参加してコンピューティングパワーリソースを提供できる唯一のプロジェクトです。ユーザーは最低 30 系消費級 GPU を使用してネットワークにコンピューティングの貢献を行うことができ、Macbook M2 や Mac Mini などの Apple チップリソースも利用可能です。より豊富な GPU と CPU リソース、そして豊富な API 構築により、IO はバッチ推論、並列トレーニング、ハイパーパラメータ調整、強化学習など、さまざまな AI 計算ニーズをサポートすることができます。そのバックエンドインフラストラクチャは一連のモジュール化レイヤーで構成されており、リソースの効果的な管理と自動化された価格設定を実現します。他の分散型コンピューティングパワー市場プロジェクトは、主に企業向けのグラフィックスカードリソースとの協力を目的としており、ユーザー参加には一定のハードルがあります。したがって、IO はトークン経済学を利用した暗号のフライホイールによって、より多くのグラフィックスカードリソースを引き出す能力を持っている可能性があります。
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振り返りと結論
$IO の上場は某取引プラットフォームにおいて注目されるスタートとなり、テストネットの盛況や実測の延期に伴う攻撃や疑問が相次ぐ中、ポイントルールの不透明さが問題視される重厚なプロジェクトにふさわしいスタートの句点を打ちました。トークンは市場の調整期間に上場し、低開高走して最終的には相対的に理性的な評価範囲に戻りました。しかし、io.net の強力な投資陣に引き寄せられたテストネット参加者にとっては、喜ぶ者と悲しむ者が半々で、大部分は GPU をレンタルしたものの、毎シーズンのテストネットに参加し続けなかったユーザーは期待通りの超過利益を得られず、逆に「反撸」という現実に直面しています。テストネットの期間中、io.net は毎期の賞金プールを GPU と高性能 CPU の2つのプールに分けてそれぞれ計算します。シーズン1ではハッカー事件が発生しポイントの発表が遅れましたが、最終的に TGE 時の GPU プールのポイント交換比率は約 90：1 に決定され、主要なクラウドプラットフォームのプロバイダーから GPU をレンタルして参加したユーザーのコストはエアドロップの利益を大きく上回りました。シーズン2の期間中、公式は完全に PoW 検証メカニズムを実現し、約 3 万台の GPU デバイスが成功裏に参加し PoW 検証を通過し、最終的なポイント交換比率は 100：1 となりました。
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万众の注目を集めるオープニングの後、io.net は AI アプリケーションに様々な段階のコンピューティングパワーを提供するという目標を実現できるのか、テストネット後にどれだけの真の需要が残るのか、恐らく時間だけが最良の証明を与えることができるだろう。
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