Desenvolvimentos mais recentes sobre Io.net em 2025

A Io.net experimentou um crescimento e desenvolvimento significativos em 2025, solidificando sua posição no mercado de computação descentralizada. As seguintes atualizações destacam os principais avanços e mudanças estratégicas dentro da plataforma:

Expansão de Mercado e Desempenho

• Crescimento da Rede: A rede Io.net se expandiu para mais de 10.000 nós ativos globalmente, representando um aumento de 215% em comparação ao final de 2024
• Poder de Computação: Os recursos totais de computação GPU disponíveis na plataforma atingiram 450 petaFLOPS, tornando-se a maior rede de computação GPU descentralizada.
• Volume de Transação: A plataforma agora processa mais de $12 milhões em transações de recursos computacionais mensalmente

Parcerias Estratégicas

A Io.net formou várias alianças estratégicas para aprimorar seu ecossistema:

Avanços Técnicos

• Tecnologia IO Mesh: A introdução da rede em malha reduziu a latência em 47%, melhorando drasticamente as capacidades de processamento em tempo real para cargas de trabalho de IA distribuídas.
• Alocação Inteligente de Recursos: Novos algoritmos otimizam a distribuição de recursos de GPU com base nos requisitos de carga de trabalho, aumentando a eficiência em 38%
• Integração de Armazenamento a Frio: Implementada integração perfeita com soluções de armazenamento descentralizado, permitindo fluxos de trabalho mais complexos para gerenciamento de grandes conjuntos de dados
• Atualizações do Protocolo de Segurança: Sistemas de criptografia de ponta a ponta aprimorados e autenticação em múltiplas camadas agora protegem todas as transferências de dados

Aprimoramentos do Modelo Econômico

A estrutura tokenômica foi refinada com:

• Modelo de Preços Dinâmico: Implementação de preços responsivos à demanda que se ajustam com base nas taxas de utilização da rede
• Mecanismos de Staking: Novas opções de staking permitindo que os detentores de tokens participem da governança e ganhem recompensas com as taxas da rede
• Incentivos para ProvedoresEstrutura de recompensas em camadas para provedores de recursos computacionais com base na qualidade do hardware e métricas de tempo de atividade

Impacto da Indústria

O desenvolvimento da infraestrutura da Io.net contribuiu significativamente para a indústria de IA ao:

• Reduzindo os custos de treinamento de IA em uma média de 72% em comparação com provedores de nuvem centralizados
• Permitindo o acesso a computação de alto desempenho para equipes de pesquisa menores e startups
• Apoiar modelos de IA cada vez mais complexos por meio de uma arquitetura de computação distribuída
• Estabelecendo novos padrões para infraestrutura de IA descentralizada

À medida que o Io.net continua a evoluir em 2025, a plataforma demonstra como a infraestrutura descentralizada pode atender efetivamente às crescentes demandas da computação de IA. A trajetória de crescimento da plataforma indica um impulso sustentado na construção de um ecossistema de computação mais acessível, eficiente e democratizado para o desenvolvimento de IA em todo o mundo.

Introdução

Na era digital, a potência de computação se tornou um elemento essencial do progresso tecnológico. Ela define os recursos que os computadores precisam para processar operações, incluindo memória, velocidade do processador e o número de processadores. Esses recursos afetam diretamente o desempenho e o custo dos dispositivos, especialmente quando lidam com múltiplos programas simultaneamente. Com a ampla adoção de tecnologias de inteligência artificial e aprendizado profundo, a demanda por recursos de computação de alto desempenho, como GPUs, disparou, levando a uma escassez global de oferta.

A Unidade Central de Processamento (CPU) desempenha um papel fundamental como o núcleo de um computador, enquanto a Unidade de Processamento Gráfico (GPU) aumenta significativamente a eficiência computacional ao lidar com tarefas em paralelo. Uma CPU mais poderosa pode processar operações mais rápido, e a GPU apoia efetivamente as crescentes demandas computacionais.

O que é Io.net?

Fonte: io.net

Io.net é um projeto DePIN baseado em Solana, focado em fornecer poder de computação GPU para empresas de IA e aprendizado de máquina, tornando a computação mais escalável, acessível e eficiente.

Modelos modernos de IA estão se tornando cada vez maiores, e o treinamento e a inferência não são mais tarefas simples que podem ser realizadas em um único dispositivo. Muitas vezes, é necessário o uso de computação paralela e distribuída, aproveitando as poderosas capacidades em vários sistemas e núcleos para otimizar o desempenho computacional ou expandir para acomodar conjuntos de dados e modelos maiores. Coordenar a rede de GPU como um recurso computacional é crucial nesse processo.

Histórico da equipe e financiamento

Histórico da Equipe

A equipe central da Io.net originalmente se especializou em negociação quantitativa. Até junho de 2022, eles se concentraram no desenvolvimento de sistemas de negociação quantitativa em nível institucional, abrangendo ações e criptomoedas. À medida que a demanda por poder computacional nos sistemas de backend aumentou, a equipe começou a explorar as possibilidades de computação descentralizada, focando, em última análise, na solução de problemas específicos relacionados à redução do custo dos serviços de computação em GPU.

• Fundador e CEO: Ahmad Shadid, que trabalhou em quant e engenharia financeira. Antes do Io.net, ele foi um voluntário na Fundação Ethereum.
• CMO e Chief Strategy Officer: Garrison Yang, que se juntou à Io.net em março deste ano, anteriormente atuou como VP de Estratégia e Crescimento na Avalanche e se formou na Universidade da Califórnia, Santa Barbara.
• COO: Tory Green, o COO da Io.net, anteriormente atuou como COO na Hum Capital e Diretor de Desenvolvimento de Negócios e Estratégia no Fox Mobile Group, e é graduado em Stanford.

De acordo com as informações do LinkedIn da Io.net, a equipe está sediada em Nova York, EUA, com uma filial em São Francisco, e atualmente possui mais de 50 membros na equipe.

Situação de Financiamento

A Io.net completou uma rodada de financiamento da Série A de $30 milhões liderada pela Hack VC, com a participação de outras instituições notáveis como Multicoin Capital, Delphi Digital, Animoca Brands, OKX, Aptos Labs e Solana Labs. Além disso, os fundadores da Solana, Aptos e Animoca Brands também participaram dessa rodada como investidores individuais. Notavelmente, após o investimento da Aptos Foundation, o projeto BC8.AI, inicialmente estabelecido na Solana, mudou-se para a plataforma L1 igualmente eficiente, Aptos.

Abordando a Escassez de Recursos de Computação

Nos últimos anos, os rápidos avanços em IA alimentaram um aumento na demanda por chips de computação, com aplicações de IA dobrando suas necessidades de poder computacional a cada três meses e quase dez vezes a cada 18 meses. Esse crescimento exponencial colocou uma pressão na cadeia de suprimentos global, que ainda luta para se recuperar das interrupções causadas pela pandemia. Nuvens públicas geralmente têm acesso prioritário a mais GPUs, tornando desafiador para pequenas empresas e instituições de pesquisa obter recursos computacionais, como:

• Altos Custos: O uso de GPUs de alto desempenho é muito caro, facilmente alcançando centenas de milhares por mês para treinamento e inferência.
• Questões de Qualidade: Os usuários têm pouca escolha em relação à qualidade, nível de segurança, atraso computacional e outras opções de hardware de GPU e devem se contentar com o que está disponível.
• Restrições de Uso: Ao utilizar serviços em nuvem como AWS, GCP ou Microsoft Azure, o acesso geralmente leva semanas, e GPUs de alto desempenho muitas vezes estão indisponíveis.

A Io.net aborda esse problema agregando recursos computacionais subutilizados (como centros de computação de dados independentes, mineradores de criptomoedas, Filecoin, Render e outras redes de projetos cripto) de GPUs em excesso. Esses recursos computacionais formam uma rede de computação descentralizada, permitindo que engenheiros obtenham imensa potência computacional em um sistema de fácil acesso, personalizável e econômico.

Fonte: io.net

Produtos Io.net Construídos para Quatro Funcionalidades Principais

• Inferência em Lote e Serviços de Modelos: Dados em lote podem ser processados em paralelo exportando a arquitetura e os pesos de modelos treinados para armazenamento de objetos compartilhados. Io.net permite que equipes de aprendizado de máquina estabeleçam fluxos de trabalho de inferência e serviços de modelos em redes de GPU distribuídas.
• Treinamento Paralelo: as limitações de memória de CPU/GPU e os fluxos de trabalho de processamento sequencial criam gargalos significativos ao treinar modelos em um único dispositivo. O Io.net utiliza bibliotecas de computação distribuída para orquestrar e agrupar trabalhos de treinamento, permitindo a paralelização de dados e modelos em muitos dispositivos distribuídos.
• Ajuste de Hiperparâmetros Paralelo: Experimentos de ajuste de hiperparâmetros são inerentemente paralelos. A Io.net utiliza uma biblioteca de computação distribuída com capacidades avançadas de ajuste de hiperparâmetros para encontrar os melhores resultados, otimizar o agendamento e definir padrões de busca.
• Aprendizado por Reforço: Io.net utiliza uma biblioteca de aprendizado por reforço de código aberto que suporta cargas de trabalho de RL altamente distribuídas em nível de produção e um conjunto de APIs simples.

Produtos Io.net

IO Cloud

IO Cloud gerencia clusters de GPU dispersos, oferecendo acesso a recursos flexíveis e escaláveis sem a necessidade de investimentos em hardware caros e gerenciamento de infraestrutura. A utilização de uma rede de nós descentralizada proporciona aos engenheiros de aprendizado de máquina uma experiência semelhante à de qualquer provedor de nuvem. Integrado de forma contínua via IO-SDK, oferece soluções para aplicações de IA e Python e simplifica a implantação e o gerenciamento de recursos de GPU/CPU, adaptando-se às necessidades em mudança.

Destaques:

• Cobertura Global: Utilizando uma abordagem semelhante a CDN, distribui globalmente recursos de GPU para otimizar serviços de aprendizado de máquina e inferência.
• Escalabilidade e Eficiência de Custos: Comprometido em ser a plataforma de nuvem GPU mais econômica, projeta-se que reduzirá os custos de projetos de IA/ML em até 90%.
• Integração com IO SDK: Melhora o desempenho de projetos de IA por meio de integração perfeita, criando um ambiente unificado de alto desempenho.
• Recursos Exclusivos: Fornece acesso privado ao plugin OpenAI ChatGPT, simplificando a implantação de clusters de treinamento.
• Suporte para o RAY Framework: Utiliza o framework de computação distribuída RAY para o desenvolvimento escalável de aplicações em Python.
• Inovação na Mineração de Criptomoedas: Visa revolucionar a indústria de mineração de criptomoedas apoiando os ecossistemas de ML e IA.

Trabalhador de IO

Projetado para otimizar as operações de suprimento em WebApps, o IO Worker inclui gerenciamento de contas de usuário, monitoramento de atividades em tempo real, rastreamento de temperatura e consumo de energia, suporte à instalação, gerenciamento de carteira, avaliação de segurança e análise de lucratividade. Ele fecha a lacuna entre as demandas de poder de processamento de IA e a oferta de recursos de computação subutilizados, facilitando um processo de aprendizado de IA mais econômico e suave.

Destaques:

• Página Inicial do Trabalhador: Fornece um painel para monitoramento em tempo real de dispositivos conectados, suportando funções como exclusão e renomeação de dispositivos.
• Página de Detalhes do Dispositivo: Oferece uma análise abrangente dos dispositivos, incluindo tráfego, status de conexão e histórico de operações.
• Página de Adição de Dispositivo: Simplifica o processo de conexão de dispositivos, suportando a integração rápida e fácil de novos dispositivos.
• Página de Ganhos e Recompensas: Acompanha ganhos e histórico de operações com detalhes de transações disponíveis no Solscan.

IO Explorer

O IO Explorer tem como objetivo fornecer uma janela para o funcionamento da rede, oferecendo aos usuários estatísticas abrangentes e insights operacionais sobre todos os aspectos da nuvem GPU. Assim como o Solscan ou exploradores de blockchain fornecem visibilidade sobre transações de blockchain, o IO Explorer traz um nível semelhante de transparência para operações impulsionadas por GPU, permitindo que os usuários monitorem, analisem e compreendam os detalhes da nuvem GPU, garantindo total visibilidade das atividades da rede, estatísticas e transações, enquanto protege a privacidade das informações sensíveis.

Destaques:

• Página do Dispositivo: Exibe detalhes públicos dos dispositivos conectados à rede, fornecendo dados em tempo real e rastreamento de transações.
• Página Inicial do Navegador: Oferece insights sobre volume de suprimento, fornecedores verificados, números de hardware ativos e preços de mercado em tempo real.
• Página de Clusters: Mostra informações públicas sobre clusters implantados na rede, juntamente com métricas em tempo real e detalhes de reserva.
• Monitoramento de Clusters em Tempo Real: Fornece insights imediatos sobre o status, saúde e desempenho dos clusters, garantindo que os usuários tenham as informações mais recentes.

Arquitetura de IO

Como um ramo do Ray, o IO-SDK forma a base das capacidades do Io.net, apoiando a execução paralela de tarefas e lidando com ambientes multilíngues. Sua compatibilidade com as principais estruturas de aprendizado de máquina (ML) permite que o Io.net atenda de forma flexível e eficiente a diversas demandas computacionais. Essa configuração técnica, apoiada por um sistema técnico bem definido, garante que a plataforma Io.net possa atender às necessidades atuais e se adaptar a futuros desenvolvimentos.

Arquitetura em Múltiplas Camadas:

• Camada de Interface do Usuário: Fornece uma interface visual front-end para os usuários, incluindo sites públicos, áreas de clientes e zonas de fornecedores de GPU, para oferecer uma experiência intuitiva e amigável.
• Camada de Segurança: Garante a integridade e a segurança do sistema, incorporando mecanismos como defesa de rede, autenticação de usuários e registro de atividades.
• Camada de API: Como o centro de comunicação para sites, fornecedores e gestão interna, facilita a troca de dados e operações.
• Camada de Backend: Forma o núcleo do sistema e é responsável por gerenciar clusters/GPU, interações com clientes e escalabilidade automática.
• Camada de Banco de Dados: Gerencia o armazenamento e a gestão de dados, com armazenamento principal para dados estruturados e cache para manipulação de dados temporários.
• Camada de Tarefas: Gerencia a comunicação assíncrona e a execução de tarefas, garantindo um processamento e fluxo de dados eficientes.
• Camada de Infraestrutura: Constitui a base do sistema, incluindo o pool de recursos de GPU, ferramentas de orquestração e processamento de tarefas de execução/ML, equipada com uma solução de monitoramento robusta.

Túneis IO

Os Túneis IO facilitam conexões seguras de clientes a servidores remotos, permitindo que engenheiros contornem firewalls e NAT sem configurações complexas, possibilitando o acesso remoto.

Fluxo de trabalho: os IO Workers primeiro estabelecem uma conexão com um servidor intermediário (ou seja, o servidor io.net). O servidor io.net então escuta solicitações de conexão dos IO Workers e das máquinas dos engenheiros, facilitando a troca de dados por meio da tecnologia de túnel reverso.

(Fonte da Imagem: io.net, 2024.4.11)

Aplicativo em io.net: Os engenheiros podem se conectar facilmente aos IO Workers através do servidor io.net, superando desafios de configuração de rede para alcançar acesso e gerenciamento remoto.

Vantagens:

• Acessibilidade: A conexão direta com os IO Workers elimina barreiras de rede.
• Segurança: Garante a segurança da comunicação, protegendo a privacidade dos dados.
• Escalabilidade e Flexibilidade: Gerencia eficientemente múltiplos Trabalhadores de IO em diferentes ambientes.

Rede IO

A IO Network utiliza uma arquitetura de VPN em malha para fornecer comunicação de ultra-baixa latência entre os nós antMiner.

Recursos da Rede VPN Mesh: Conexões Descentralizadas: Ao contrário dos modelos tradicionais de hub-and-spoke, a VPN mesh permite conexões diretas entre nós, melhorando a redundância, a tolerância a falhas e a distribuição de carga.

Vantagens para io.net:

• Conexões diretas reduzem atrasos de comunicação, melhorando o desempenho do aplicativo.
• Nenhum ponto único de falha garante que a rede continue a operar mesmo que um nó individual falhe.
• Aumenta a proteção da privacidade do usuário ao aumentar a complexidade do rastreamento e análise de dados.
• Integração fácil de novos nós sem afetar o desempenho da rede.
• Facilita o compartilhamento de recursos e o processamento eficiente entre os nós.

Fonte: io.net

Comparação de Plataformas de Computação Descentralizada

Akash e Render Network

Tanto Akash quanto Render Network são redes de computação descentralizadas que permitem que os usuários comprem e vendam recursos de computação. Akash opera como um mercado aberto, oferecendo recursos de CPU, GPU e armazenamento, onde os usuários podem definir preços e condições, e os provedores fazem lances para executar tarefas. Em contraste, Render utiliza um algoritmo de precificação dinâmica focado em serviços de renderização de GPU, com recursos fornecidos por provedores de hardware e preços ajustados com base nas condições de mercado. Render não é um mercado aberto, mas utiliza um algoritmo de precificação em múltiplos níveis para conectar compradores de serviços com usuários.

Io.net e Bittensor

A Io.net se concentra em tarefas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, utilizando uma rede de computação descentralizada para aproveitar o poder de computação de GPU espalhado pelo mundo e colaborando com redes como Render para lidar com tarefas de IA e aprendizado de máquina. Suas principais distinções residem em seu foco em tarefas de IA e aprendizado de máquina e em sua ênfase na utilização de clusters de GPU.

Bittensor é um projeto de blockchain focado em IA que visa criar um mercado descentralizado de aprendizado de máquina que compete com projetos centralizados. Usando uma estrutura de subnet, ele se concentra em várias tarefas relacionadas à IA, como redes de IA de prompt de texto e geração de imagens de IA. Mineradores no ecossistema Bittensor fornecem recursos de computação e hospedam modelos de aprendizado de máquina, computando para tarefas de IA off-chain e competindo para oferecer os melhores resultados para os usuários.

Fonte: TokenInsight

Conclusão

Io.net está prestes a impactar significativamente o promissor mercado de computação em IA, apoiada por uma equipe técnica experiente e forte suporte de entidades conhecidas como Multicoin Capital, Solana Ventures, OKX Ventures, Aptos Labs e Delphi Digital. Como o primeiro e único DePIN de GPU, io.net oferece uma plataforma que conecta provedores de poder computacional a usuários, demonstrando sua poderosa funcionalidade e eficiência na entrega de fluxos de trabalho de treinamento e inferência de rede GPU distribuída para equipes de aprendizado de máquina.