Teruskan Judul Asli 'Laporan Riset io.net: Solusi Mode DePIN untuk Kesenjangan Sumber Daya GPU, Bisakah Membuka Era Baru Aplikasi AI?'

Pengenalan

Di era digital, daya komputasi sangat penting bagi kemajuan teknologi. Ini menentukan kemampuan komputer untuk menjalankan operasi melalui memori, kecepatan pemrosesan, dan jumlah prosesor. Kemampuan ini menentukan efisiensi perangkat dalam menjalankan tugas dan kemampuannya untuk menangani beberapa proses, sehingga memengaruhi kinerja dan biaya. Dengan munculnya kecerdasan buatan (AI) dan model pembelajaran mendalam, terjadi lonjakan permintaan akan daya komputasi yang dipercepat seperti GPU, yang mengakibatkankekurangan di seluruh dunia.

Unit pemrosesan pusat (CPU), sering dianggap sebagai “otak” dari komputer, bersama dengan unit pemrosesan grafis (GPU), memainkan peran penting dalam menentukan kekuatan komputasi perangkat. CPU yang lebih kuat dapat memproses lebih banyak operasi per detik, sementara GPU meningkatkan kekuatan komputasi CPU dengan menangani tugas-tugas paralel secara efisien.

Sumber:Io.net

Untuk mengatasi permintaan yang semakin meningkat, Io.netmengusulkan solusi inovatif: dengan memanfaatkan sumber daya yang belum digunakan sepenuhnya di pusat data, pertanian penambangan kriptocurrency, dan GPU konsumen, Io.net bertujuan membangun awan komputasi AI terbesar di dunia. Strategi ini menjanjikan untuk memberikan kekuatan komputasi yang hampir tak terbatas dengan sebagian kecil biaya pendekatan tradisional, menjembatani kesenjangan kritis antara permintaan sumber daya komputasi yang berkembang dengan cepat dan pasokan terbatas. Pendekatan Io.net tidak hanya bertujuan untuk mengurangi masalah kekurangan sumber daya saat ini tetapi juga mendukung pengembangan teknologi AI yang berkelanjutan, memastikan kemajuan terus menerus kemampuan digital.

Ikhtisar proyek

Io.net berkomitmen untuk merevolusi bidang komputasi awan melalui jaringan GPU terdesentralisasi yang dirancang khusus untuk pembelajaran mesin. Dengan mendirikan awan komputasi AI terbesar di dunia, Io.net menawarkan kekuatan komputasi yang dapat diskalakan, dapat diakses, dan hemat biaya, menantang batasan layanan awan tradisional. Melalui kemitraan dengan entitas seperti FilecoindanRender, serta peluncuran token IO yang akan datang, Io.net memungkinkan insinyur AI/ML untuk dengan mudah meningkatkan proyek-proyek mereka dalam jaringan GPU yang luas.

Platform mendukung tugas pengembangan kecerdasan buatan kunci seperti inferensi batch, pelatihan paralel, dan pembelajaran penguatan, dan telah dioptimalkan untuk beban kerja Python. Dengan diperkenalkannya token IO, Io.net akan beralih ke jaringan terdesentralisasi yang sepenuhnya operasional dan hemat biaya. Dengan memanfaatkan teknologi DePIN, itu dapat memenuhi berbagai kebutuhan aplikasi yang bergantung pada GPU, menyediakan lingkungan komputasi yang fleksibel dan terkendali pengguna. Io.net menetapkan standar baru untuk komputasi awan terdesentralisasi, memimpin gelombang inovasi dalam bidang ini.

io.net fitur

IO Cloud

The IOCloud bertujuan untuk menyederhanakan penyebaran dan manajemen klaster GPU terdesentralisasi, menyediakan insinyur pembelajaran mesin dan pengembang dengan platform yang dapat diskalakan dan fleksibel untuk mengakses sumber daya GPU tanpa memerlukan investasi hardware yang signifikan. Platform ini menawarkan pengalaman pengguna yang mirip dengan layanan cloud tradisional namun dengan keuntungan tambahan dari jaringan terdesentralisasi.

Sorotan:

1. Skalabilitas dan Efisiensi Biaya: Berkomitmen untuk menjadi platform cloud GPU yang paling efisien biaya, bertujuan untuk mengurangi biaya proyek AI/ML hingga 90%.
2. Integrasi dengan IO SDK: Meningkatkan kinerja proyek kecerdasan buatan melalui integrasi yang mulus, membangun lingkungan kinerja tinggi yang terpadu.
3. Cakupan Global: Menggunakan pendekatan mirip CDN untuk mendistribusikan sumber daya GPU secara global, mengoptimalkan layanan pembelajaran mesin dan inferensi.
4. Dukungan untuk Kerangka Kerja RAY: Memanfaatkan kerangka komputasi terdistribusi RAY untuk pengembangan aplikasi Python yang dapat diskalakan.
5. Fitur Eksklusif: Memberikan akses pribadi ke plugin OpenAI ChatGPT, menyederhanakan implementasi klaster pelatihan.
6. Inovasi Cryptomining: Bertujuan untuk membawa inovasi revolusioner ke industri cryptomining dengan mendukung ekosistem ML dan AI.

Pekerja IO

1. Pekerja IODirancang untuk mengoptimalkan operasi pasokan pengguna dalam WebApps, termasuk manajemen akun pengguna, pemantauan aktivitas real-time, pelacakan suhu dan daya, dukungan instalasi, manajemen dompet, penilaian keamanan, dan analisis profitabilitas. Ini memfasilitasi proses pembelajaran AI yang lebih efisien secara ekonomi dan lancar dengan menyatukan kesenjangan antara permintaan kekuatan pemrosesan AI dan pasokan sumber daya komputasi yang tidak terpakai.

Sorotan termasuk:

1. Dasbor Pekerja: Menyediakan dasbor untuk pemantauan waktu nyata perangkat yang terhubung, mendukung fungsi seperti penghapusan perangkat dan penggantian nama.
2. Halaman Detail Perangkat: Menampilkan analitik komprehensif dari perangkat, termasuk lalu lintas, status koneksi, dan riwayat pekerjaan.
3. Halaman Penghasilan dan Hadiah: Melacak penghasilan dan riwayat pekerjaan, dengan detail transaksi yang tersedia untuk pertanyaan di SOLSCAN.
4. Halaman Tambah Perangkat Baru: Menyederhanakan proses koneksi perangkat, mendukung integrasi perangkat baru dengan cepat dan mudah.

Browser IO

1. IO Browser dirancang sebagai platform komprehensif untuk memberikan pengguna wawasan mendalam tentang operasi jaringan io.net, mirip dengan cara blockchain explorer memberikan transparansi untuk transaksi blockchain. Tujuan utamanya adalah memungkinkan pengguna untuk memantau, menganalisis, dan memahami informasi terperinci tentang awan GPU, memastikan visibilitas lengkap ke dalam aktivitas jaringan, statistik, dan transaksi sambil melindungi privasi informasi sensitif.

Sorotan termasuk:

1. Beranda Browser: Memberikan wawasan tentang volume pasokan, pemasok terverifikasi, jumlah perangkat keras aktif, dan harga pasar real-time.
2. Halaman Cluster: Menampilkan informasi publik tentang cluster yang dikerahkan dalam jaringan, bersama dengan metrik real-time dan detail reservasi.
3. Halaman Perangkat: Menampilkan rincian publik perangkat yang terhubung ke jaringan, menyediakan data real-time dan pelacakan transaksi.
4. Pemantauan Kluster Real-time: Memberikan wawasan instan tentang status kluster, kesehatan, dan kinerja, memastikan pengguna memiliki informasi terbaru.

Arsitektur dan teknologi Io.net

IO-SDK: Mesin Teknologi Inti

Sebagai cabang dari Ray, IO-SDK membentuk sudut batu dari fungsionalitas IO.NET. Ini mendukung eksekusi paralel tugas dan pemrosesan dalam lingkungan multi-bahasa. Kompatibilitas tinggi dengan kerangka kerja pembelajaran mesin (ML) utama memungkinkan IO.NET untuk memenuhi kebutuhan komputasi yang beragam dengan fleksibel dan efisien. Konfigurasi teknologi ini, dilengkapi dengan sistem teknis yang terdefinisi dengan baik, memastikan bahwa platform IO.NET dapat memenuhi tuntutan saat ini sambil juga memiliki adaptabilitas untuk pengembangan di masa depan.

Berdasarkan hal ini, Io.net mengadopsi desain arsitektur berlapis-lapis, termasuk:

Layer Antarmuka Pengguna: Menyediakan antarmuka frontend visual untuk pengguna, termasuk situs web publik, area klien, dan area vendor GPU, bertujuan untuk memberikan pengalaman yang intuitif dan ramah pengguna.

Lapisan Keamanan: Memastikan integritas dan keamanan sistem, mengintegrasikan mekanisme seperti perlindungan jaringan, otentikasi pengguna, dan pencatatan aktivitas.

Lapisan API: Berfungsi sebagai pusat komunikasi untuk situs web, vendor, dan manajemen internal, memfasilitasi pertukaran data dan pelaksanaan berbagai operasi.

Lapisan Backend: Membentuk inti dari sistem, bertanggung jawab untuk menangani manajemen cluster/GPU, interaksi klien, dan operasi penskalaan otomatis.

Lapisan Database: Bertanggung jawab atas penyimpanan dan pengelolaan data, dengan penanganan penyimpanan utama yang menangani data terstruktur dan caching yang digunakan untuk pemrosesan data sementara.

Task Layer: Mengelola komunikasi asinkron dan eksekusi tugas untuk memastikan efisiensi pemrosesan data dan sirkulasi.

Lapisan Infrastruktur: Membentuk dasar sistem, termasuk kolam sumber daya GPU, alat orkestrasi, dan pemrosesan tugas/tugas ML, dilengkapi dengan solusi pemantauan yang kuat.

Teknologi Terowongan IO (Terowongan IO)

Tunnel IOmembangun koneksi aman dari klien ke server remote, memungkinkan insinyur untuk melewati firewall dan NAT tanpa konfigurasi yang rumit untuk akses remote.

Alur kerja: Pekerja IO pertama-tama membangun koneksi dengan server perantara (yaitu server io.net). Selanjutnya, server io.net mendengarkan permintaan koneksi dari pekerja IO dan mesin insinyur, memfasilitasi pertukaran data melalui teknologi terowongan balik.

Sumber:Io.net

Aplikasi di io.net:

1. Melalui server io.net, insinyur dapat dengan mudah terhubung ke pekerja IO tanpa menghadapi tantangan konfigurasi jaringan, memungkinkan akses dan manajemen jarak jauh.

Keuntungan:

1. Kemudahan Akses: Koneksi langsung ke pekerja IO menghilangkan hambatan jaringan.
2. Keamanan: Memastikan keamanan komunikasi dan melindungi privasi data.
3. Skalabilitas dan Fleksibilitas: Mengelola pekerja IO multipel secara efisien di lingkungan yang berbeda.

Jaringan IO:

The Jaringan IOmenggunakan arsitektur VPN jala-jala untuk menyediakan komunikasi ultra-low-latency antara node antMiner.

Karakteristik Jaringan VPN Mesh:

1. Konektivitas Terdesentralisasi: Dibandingkan dengan model pusat-dan-cabang tradisional, VPN jaringan bersih memungkinkan koneksi langsung antara node, meningkatkan redundansi, toleransi kesalahan, dan distribusi beban melalui transmisi data multipath.
2. Kelebihan: Resistensi yang kuat terhadap kegagalan node, skalabilitas yang baik, pengurangan laten, dan alokasi lalu lintas yang dioptimalkan.

Manfaat untuk io.net:

1. Koneksi langsung mengurangi latensi komunikasi, meningkatkan kinerja aplikasi.
2. Tidak ada titik kegagalan tunggal memastikan jaringan terus beroperasi bahkan jika satu node gagal.
3. Meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan meningkatkan kesulitan pelacakan dan analisis data.
4. Penambahan node baru dengan mudah tanpa memengaruhi kinerja jaringan.
5. Memfasilitasi berbagi sumber daya dan pemrosesan yang efisien antara node.

Sumber:Io.net

Gambaran Ekonomi Token

Token $IO diperkirakan akan dirilis pada kuartal kedua tahun 2024 sebagai kriptocurrency asli dan token protokol dari io.net, bertujuan untuk melayani startup AI, pengembang, dan pemasok GPU dalam ekosistem IO, menyediakan berbagai fungsi untuk menyederhanakan proses pembayaran, memberikan imbalan kontribusi, dan memfasilitasi transaksi komputasi yang efisien.

Untuk startup dan pengembang kecerdasan buatan:

1. Pembayaran Cluster: token $IO menyederhanakan proses pembayaran untuk penyebaran cluster dan tugas komputasi.
2. Gerbang Inferensi Model: Setiap inferensi model memerlukan mikrotransaksi dalam token $IO.
3. Poin IOSD: Token utilitas yang terikat dengan dolar AS, dihasilkan melalui pembakaran token $IO, digunakan untuk biaya transaksi jaringan.

Untuk pemasok:

1. Hadiah GPU: Memberikan hadiah untuk kontribusi GPU, termasuk pembayaran untuk waktu sewa dan insentif untuk menjalankan inferensi model di jaringan selama waktu tidak digunakan.

Io.net mengadopsi sistem dual-token dari $IO dan IOSD yang dipatok ke dolar AS untuk memastikan biaya transaksi stabil. Generasi IOSD dicapai melalui pembakaran token $IO, dengan proses yang dikendalikan oleh emisi bersih untuk menjaga keseimbangan pasokan.

Tokenomics dan Tata Kelola:

1. Ekonomi Burn-and-Mint: Menghasilkan $IOSD melalui pembakaran $IO, menjaga pasokan statis bulanan $IO, disesuaikan berdasarkan penggunaan jaringan.
2. Mekanisme Emisi Bersih: Menyesuaikan pencetakan token $IO berdasarkan pembakaran IOSD, memungkinkan protokol untuk terus memberikan imbalan $IO.
3. Mekanisme Tata Kelola: Token $IO berfungsi sebagai token tata kelola, dengan pemegangnya memengaruhi keputusan jaringan kritis melalui staking, mencakup aspek seperti pengaturan biaya dan pengenalan fitur baru.

Gambaran Umum Tujuan dan Prinsip Desain:

1. io.net bertujuan untuk menghubungkan sumber daya GPU global, mendukung tugas komputasi untuk kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), mendorong pertumbuhan jaringan dan pengembangan seimbang melalui mekanisme insentif aset asli.
2. Bagikan hadiah kepada pemasok GPU dan berikan poin loyalitas untuk aktivitas terus-menerus insinyur AI di jaringan.
3. Memungkinkan pemegang token untuk memberikan suara dalam keputusan jaringan utama, memajukan implementasi struktur tata kelola terdesentralisasi.
4. Mengaktifkan pemegang token $IO untuk melakukan staking investasi kepada operator node atau pengguna, mendapatkan bagian imbalan mereka.
5. Biaya 5% akan dikenakan selama tahap awal jaringan, dengan hasil digunakan untuk kegiatan pembakaran token $IO atau memberikan insentif USD, bertujuan untuk mempromosikan ekspansi jaringan dan meningkatkan partisipasi pengguna.

Analisis produk kompetitif

Di ranah Web3, banyak aplikasi di pasar komputasi sedang muncul, dengan yang menonjol termasuk Akash, Menyajikan, Nosana, Clore.ai, Inferx, Aioz, Fluence Labs, dan GPU.NETMeskipun persaingan pasar yang sengit, Io.net telah dengan cepat mendapatkan perhatian tinggi di industri, dengan estimasi valuasi sebesar $1 miliar, berkat investasi $30 juta ditinggikandi putaran pendanaan Seri A-nya dari lembaga-lembaga terkemuka seperti Hack VC, Solana Labs, dan platform pertukaran kripto OKX. Di bidang DePIN, Io.net menonjol dengan teknologi kluster unggulnya. Fitur inovatif ini memungkinkan Io.net menyatukan beberapa komputer menjadi superkomputer yang kuat, menjadikannyahanyalayanan yang mampu membangun cluster terdesentralisasi dalam skala besar, memberikan keunggulan penting untuk pengembangan solusi AI kompleks.

Sumber:Suyo di X

Pada tahun 2023, Io.net menerima pengakuan signifikan di Inventions Asia Awards, menonjol di antara lebih dari 110 proyek dari seluruh Asia. Sejak awal 2024, Io.net telah diperlihatkan pertumbuhan dan keterlibatan yang signifikan, dengan daftar tunggu lebih dari 100.000 GPU, menyediakan lebih dari 14.000 jam layanan komputasi. Jaringan telah mendaftarkan lebih dari 20.000 GPU dan berhasil membangun lebih dari 650 klaster.

Perlu dicatat bahwa platform seperti Io.net dan Akash bertujuan untuk memperbarui komputasi cloud tradisional secara terdesentralisasi, tetapi mereka fokus pada segmen industri yang berbeda. Sementara jaringan Akash menyediakan pasar luas untuk sumber daya cloud menggunakan teknologi kontainer, Io.net fokus pada menyediakan layanan komputasi GPU berkinerja tinggi untuk kebutuhan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, dengan kemampuan cluster yang unik.

Selain itu, Yayasan Jaringan Render telah berjanji untuk mengalokasikan 300K RNDR dari total 1,14M RNDR-nya ke operator node GPU baru, dengan Io.net menjadi mitra pertama dalam inisiatif ini.

Fundamental bullish

1. Io.net telah menjalin kemitraan yang kuat dengan Render Network dan Solana, yang terakhir dipilih sebagai pilihan ideal untuk proyek DePIN karena throughput tinggi dan biaya rendah, sebagaimana tercermin dalam laporan Messari 2024. Io.net juga telah berkolaborasi dengan Filecoin, membuka arus pendapatan baru bagi penyedia penyimpanan terdesentralisasi sambil meningkatkan aplikasi kecerdasan buatan. Sebelum kolaborasi ini, Io.net telah menerima sumbangan perangkat keras dari 1500 anggota Filecoin.
2. Tim ini termasuk Angela Yi, seorang salah satu pendiri dari sebuah firma konsultan untuk proyek Filecoin dan lulusan Harvard, serta Tory Green, Pejabat Operasional Utama dengan pengalaman lebih dari 20 tahun di modal ventura dan posisi eksekutif.
3. Io.net siap menjadi kekuatan signifikan dalam bidang DePIN dan dianggap sebagai salah satu peluncuran proyek paling dinantikan pada kuartal pertama. Ini adalah satu-satunya proyek yang mampu menggabungkan sumber daya GPU dari seluruh dunia ke dalam sebuah klaster terdistribusi yang terpadu, memberikan layanan akses instan kepada pengguna.
4. Saat nilai sumber daya komputasi terus meningkat, Io.net bertujuan untuk mengurangi biaya sewa kapasitas GPU/CPU, yang sangat penting untuk skalabilitas AI dan ML. Tingkat pertumbuhan permintaan sumber daya komputasi melebihi tingkat pertumbuhan pasokan, menunjukkan kesenjangan yang semakin melebar antara permintaan dan pasokan.
5. Diperkirakan bahwa pada tahun 2030, terutama permintaan akan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk pelatihan model, akan menjadi pasar besar, berpotensi mencapai 1% dari GDP AS.

Fundamen yang beruang

1. Pasar komputasi terdesentralisasi menjadi semakin kompetitif, dengan proyek-proyek matang seperti Jaringan Akash dan proyek-proyek yang sedang muncul terus-menerus memasuki pasar. Persaingan yang intens mungkin memengaruhi kemampuan Io.net untuk mempertahankan pengguna.
2. Terdapat tantangan teknis yang signifikan dalam penciptaan dan manajemen klaster terdesentralisasi dalam skala besar.
3. Meskipun minat terus tumbuh dalam solusi komputasi terdesentralisasi, adopsi yang luas masih berada dalam tahap awal. Tingkat adopsi yang lebih lambat dari yang diharapkan di kalangan startup AI, pengembang, dan pemasok GPU dapat membatasi pertumbuhan.
4. Perubahan hukum dalam cryptocurrency dan jaringan terdesentralisasi, serta penggunaan stablecoin $IOSD, mungkin menarik perhatian regulatori.
5. Sistem dual-token yang melibatkan $IO dan $IOSD mungkin terlalu kompleks bagi pengguna.

Kesimpulan

io.net siap bersinar di pasar komputasi AI yang menjanjikan, didukung bukan hanya oleh tim teknis yang terampil tetapi juga oleh entitas terkemuka seperti Multicoin Capital, Solana Ventures, OKX Ventures, Aptos Labs, Delphi Digital, dan lainnya. Mengingat situasi saat ini dan penawaran token yang akan datang, kami percaya bahwa ini adalah proyek yang layak untuk dipantau secara cermat, namun kami selalu mengingatkan para investor untuk berhati-hati.

Sanggahan:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [Panewslab]. Meneruskan judul asli 'io.net研报：DePIN模式解决GPU资源困境，能否开启AI应用新时代？'. Semua hak cipta milik penulis asli [0xGreythorn]Jika ada keberatan terkait pencetakan ulang ini, silakan hubungi Gate Belajartim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan opini yang terdapat dalam artikel ini semata-mata merupakan milik penulis dan tidak merupakan nasihat investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.