Forward the Original Title’MIIX Capital: io.net项目研究报告’

1. Estado del Proyecto

1.1 Visión general operativa

io.net es una red de GPU descentralizada que tiene como objetivo proporcionar potencia informática para el aprendizaje automático (ML). Reúne recursos informáticos de más de 1 millón de GPU obtenidos de centros de datos independientes, mineros de criptomonedas y proyectos como Filecoin y Render.

Su objetivo es combinar estos 1 millón de GPUs en una DePIN (Red de Infraestructura Física Descentralizada) para crear una red informática distribuida descentralizada de calidad empresarial. Al reunir recursos informáticos inactivos a nivel mundial (principalmente GPUs), ofrece a los ingenieros de IA servicios de computación en red más asequibles, accesibles y flexibles.

Para los usuarios, funciona como un mercado descentralizado para recursos de GPU globales inactivos, permitiendo a ingenieros de IA o equipos personalizar y comprar los servicios de computación GPU que necesitan en función de sus requisitos.

1.2 Antecedentes del equipo

Ahmad Shadid es el fundador y CEO, anteriormente ingeniero de sistemas cuantitativos en WhalesTrader.

Garrison Yang es el Director de Estrategia y Director de Marketing, anteriormente Vicepresidente de Crecimiento y Estrategia en Ava Labs.

Tory Green es el Director de Operaciones, anteriormente Director de Operaciones de Hum Capital y Director de Desarrollo Corporativo y Estrategia en Fox Mobile Group.

Angela Yi es la Vicepresidenta de Desarrollo de Negocios, graduada de la Universidad de Harvard, responsable de planificar y ejecutar estrategias clave en ventas, alianzas y gestión de proveedores.

En 2020, cuando Ahmad Shadid estaba construyendo una red de computación GPU para la empresa Dark Tick de comercio cuantitativo de aprendizaje automático, las estrategias comerciales estaban cerca del comercio de alta frecuencia, lo que requería una gran cantidad de potencia de cálculo. El alto costo de los servicios de GPU de los proveedores de la nube se convirtió en un desafío significativo para ellos. La inmensa demanda de potencia de cálculo y los altos costos los llevaron a buscar recursos de computación distribuida descentralizada. Más tarde, llamaron la atención en la Casa Hacker de Austin Solana. Así, io.net surgió de los propios desafíos del equipo, ofreciendo una solución y expandiendo su negocio.

1.3 Productos/Tecnología

Los usuarios del mercado enfrentan varios desafíos:

Disponibilidad limitada Acceder al hardware a través de servicios en la nube como AWS, GCP o Azure a menudo lleva semanas, y los modelos populares de GPU suelen estar frecuentemente no disponibles.

Opciones limitadas: los usuarios tienen una flexibilidad mínima en cuanto a hardware de GPU, ubicación, nivel de seguridad, latencia, etc.

Altos costos: Adquirir GPUs de alta calidad es costoso, con gastos mensuales que alcanzan cientos de miles de dólares para entrenamiento e inferencia.

Solución:

io.net aborda estos desafíos mediante la agregación de recursos de GPU subutilizados (como centros de datos independientes, mineros de criptomonedas y proyectos como Filecoin y Render) en DePIN. Esta integración permite a los ingenieros acceder a una potencia informática sustancial dentro del sistema. Permite a los equipos de ML construir flujos de trabajo de servicios de inferencia y modelos en redes de GPU distribuidas, utilizando bibliotecas de computación distribuida para orquestar y entrenar por lotes trabajos para la paralelización en múltiples dispositivos distribuidos.

Además, io.net utiliza bibliotecas de computación distribuida con sintonización avanzada de hiperparámetros para examinar resultados óptimos, optimizar la programación y especificar patrones de búsqueda fácilmente. También emplea una biblioteca de aprendizaje por refuerzo de código abierto que admite cargas de trabajo de RL altamente distribuidas de grado de producción y una API simple.

Componentes del producto:

IO Cloud: Diseñado para implementar y gestionar clústeres descentralizados de GPU bajo demanda, integrándose sin problemas con IO-SDK para ofrecer una solución integral para escalar aplicaciones de IA y Python. Proporciona potencia de cálculo ilimitada al tiempo que simplifica la implementación y gestión de recursos de GPU/CPU.

IO Worker: Ofrece a los usuarios una interfaz completa y fácil de usar para administrar eficientemente sus operaciones de nodos GPU a través de una aplicación web intuitiva. Las características incluyen gestión de cuentas, monitoreo de actividades de computación, visualización de datos en tiempo real, seguimiento de temperatura y energía, asistencia en la instalación, gestión de billetera, medidas de seguridad y cálculos de rentabilidad.

IO Explorer: Principalmente proporciona a los usuarios datos estadísticos completos y visualizaciones de varios aspectos de la nube GPU, lo que permite a los usuarios monitorear, analizar y comprender fácilmente los detalles complejos de la red io.net. Ofrece una visibilidad integral de la actividad de la red, estadísticas clave, puntos de datos y transacciones de recompensa.

Características del producto:

Red descentralizada de computación: io.net adopta un modelo de computación descentralizada, distribuyendo recursos computacionales a nivel mundial para mejorar la eficiencia y estabilidad.

Acceso económico: io.net Cloud ofrece costos de acceso más bajos en comparación con los servicios centralizados tradicionales, lo que permite que más ingenieros y investigadores de ML accedan a recursos informáticos.

Clústeres de nube distribuida: La plataforma proporciona un clúster de nube distribuida donde los usuarios pueden seleccionar recursos informáticos adecuados según sus necesidades y distribuir tareas a diferentes nodos para su procesamiento.

Soporte para tareas de ML: io.net Cloud se centra en proporcionar recursos informáticos para ingenieros de ML, facilitando un entrenamiento de modelos más sencillo, procesamiento de datos y otras tareas.

1.4 Hoja de Ruta de Desarrollo

https://developers.io.net/docs/product-timeline

Según la información revelada en el libro blanco de io.net, la hoja de ruta del proyecto es la siguiente: Enero-Abril de 2024: Lanzamiento completo de V1.0, centrándose en descentralizar el ecosistema de io.net para permitir el autohospedaje y la autorreplicación.

1.5 Información de Financiamiento

Según fuentes de noticias públicas, el 5 de marzo de 2024, io.net anunció la finalización de una ronda de financiación de la Serie A de $30 millones. Hack VC lideró la ronda, con la participación de Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures, Sandbox Games y otros. [1] Cabe destacar que después de esta ronda de financiación, io.net alcanzó una valoración total de $1 mil millones.

2. Datos del mercado

2.1 Sitio web oficial

Según los datos del sitio web oficial de enero de 2024 a marzo de 2024, el número total de visitas es de 5.212 millones, con una visita mensual promedio de 1.737 millones y una tasa de rebote del 18,61% (relativamente baja). Las visitas de los usuarios están distribuidas de manera uniforme en varias regiones, y las visitas directas y las visitas de búsqueda representan más del 80%. Esto puede indicar que la proporción de datos incorrectos en los datos de visitantes es baja. Los usuarios tienen un conocimiento básico de io.net y están dispuestos a explorar e interactuar más en el sitio web.

2.2 Comunidades en Redes Sociales

3. Análisis competitivo

3.1 Paisaje Competitivo

El negocio principal de io.net está estrechamente relacionado con la potencia informática de IA descentralizada, siendo sus principales competidores los proveedores tradicionales de servicios en la nube representados por AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. Según el “Informe de Evaluación del Índice de Potencia Informática Global 2022-2023” compilado conjuntamente por IDC, CCID Consulting y el Instituto de Investigación de la Industria Global de la Universidad Tsinghua, se espera que el mercado global de informática de inteligencia artificial crezca de $19.5 mil millones en 2022 a $34.66 mil millones en 2026.

Comparando los ingresos por ventas de los principales proveedores globales de computación en la nube: En 2023, AWS tuvo ingresos por servicios en la nube de $90.8 mil millones, Google Cloud tuvo ingresos por ventas de $33.7 mil millones y Microsoft Azure tuvo ingresos por ventas de $96.8 mil millones. Estas tres compañías juntas poseen alrededor del 66% del mercado global. Además, el valor de mercado de estas tres gigantes empresas está por encima del billón de dólares.

https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/

En marcado contraste con los altos ingresos de los proveedores de servicios en la nube, mejorar la utilización de la GPU se ha convertido en un problema focal. Según una encuesta sobre infraestructura de IA, la mayoría de los recursos de GPU no se utilizan en su totalidad: alrededor del 53% de los encuestados cree que se subutiliza el 51-70% de los recursos de GPU, el 25% estima tasas de utilización en un 85%, y solo el 7% cree que la utilización supera el 85%. Para io.net, la gran demanda de computación en la nube y el problema de recursos de GPU subutilizados presentan oportunidades de mercado.

3.2 Análisis de Ventajas

https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429

La mayor ventaja competitiva de io.net radica en su posicionamiento ecológico o ventaja del pionero. Según los datos proporcionados por la fuente oficial, io.net posee actualmente un clúster de GPU que supera las 40,000, un total de CPU que supera las 5,600 y más de 69,000 nodos trabajadores. El tiempo de implementación para 10,000 GPU es inferior a 90 segundos, y sus precios son un 90% más baratos en comparación con los competidores, con una valoración de $1 billion.

io.net no solo ofrece a los clientes servicios en línea de bajo costo e instantáneos en comparación con los proveedores de servicios en la nube centralizados a un 1-2% del costo, sino que también proporciona incentivos de lanzamiento adicionales para los proveedores de potencia informática a través del próximo token IO, facilitando el objetivo de conectar 1 millón de GPUs.

Además, en comparación con otros proyectos de computación DePIN, io.net se enfoca en la potencia de cálculo de la GPU, con su escala de red de GPU superando a proyectos similares en más de 100 veces. io.net también es el primer proyecto en la industria blockchain en integrar pilas de tecnología ML de última generación (como clústeres Ray, clústeres Kubernetes y clústeres gigantes) en proyectos GPU DePIN y ponerlos en práctica a gran escala, colocándolo en una posición líder no solo en términos de cantidad de GPU, sino también en aplicación tecnológica y capacidades de entrenamiento de modelos.

Con el continuo desarrollo de io.net, si puede aumentar la capacidad de GPU para competir con proveedores de servicios en la nube centralizados en 500,000 GPUs concurrentes, puede proporcionar servicios similares a Web 2 a costos más bajos. También existe la oportunidad de establecer gradualmente su posición central como líder de la red de GPU descentralizada y capa de liquidación en colaboración con importantes actores de DePIN y AI (incluyendo Render Network, Filecoin, Solana, Ritual, etc.), aportando vitalidad a todo el ecosistema Web 3xAI.

3.3 Riesgos y Problemas

io.net es una plataforma emergente de integración y distribución de recursos informáticos profundamente integrada con Web3. Su negocio se superpone significativamente con los proveedores tradicionales de servicios en la nube, lo que plantea riesgos y obstáculos tanto en términos de tecnología como de posicionamiento en el mercado.

Riesgos de seguridad técnica: Como plataforma incipiente, io.net no ha sido sometido a pruebas de aplicación a gran escala y carece de capacidades demostradas para prevenir y responder a ataques maliciosos. Con la masiva afluencia, distribución y gestión de recursos computacionales, existe una falta de experiencia o validación práctica correspondiente, lo que la hace susceptible a problemas técnicos comunes como la compatibilidad, robustez y seguridad. Cualquier problema que surja podría ser potencialmente fatal para io.net, ya que los clientes priorizan su seguridad y estabilidad y no están dispuestos a asumir las consecuencias.

Expansión lenta del mercado: io.net compite directamente con proveedores tradicionales de servicios en la nube como AWS, Google Cloud y Alicloud, así como con proveedores de servicios de segundo o tercer nivel. A pesar de sus ventajas en costos, los sistemas de servicio y mercado de io.net dirigidos a clientes de clase B todavía están en pañales, lo que representa una diferencia significativa con respecto a las operaciones de mercado existentes en la industria Web3. Por lo tanto, su progreso en la expansión del mercado puede no ser ideal, lo que impacta directamente en la valoración del proyecto y el rendimiento en el mercado de tokens.

Último Incidente de Seguridad

El 25 de abril, el fundador y CEO de io.net, Ahmad Shadid, tuiteó sobre un incidente de seguridad que involucra la API de metadatos de io.net. Los atacantes explotaron la correspondencia de los IDs de usuario a los IDs de dispositivo, lo que llevó a actualizaciones no autorizadas de metadatos. Si bien esta vulnerabilidad no afectó el acceso a la GPU, sí impactó en los metadatos mostrados a los usuarios en el front-end. Shadid afirmó que el diseño del sistema de io.net permite la auto-sanación y actualizaciones continuas en cada dispositivo para recuperar cualquier metadato cambiado incorrectamente. En respuesta a este incidente, io.net aceleró la implementación de la integración de autenticación de identidad a nivel de usuario con OKTA, lo cual se espera completar en las próximas 6 horas. Además, io.net introdujo Tokens de Auth0 para la autenticación de usuarios para prevenir cambios no autorizados en los metadatos. Durante el período de recuperación de la base de datos, los usuarios no podrán iniciar sesión temporalmente. Sin embargo, todos los registros de tiempo de funcionamiento normales permanecen sin verse afectados y este incidente no afectará las recompensas de computación para los proveedores.

4. Valoración de tokens

4.1 Modelo de Token

La tokenómica de io.net implica un suministro inicial de 500 millones de tokens IO distribuidos en cinco categorías: Inversores Iniciales (12.5%), Inversores de la Serie A (10.2%), Colaboradores Principales (11.3%), Investigación y Ecosistema (16%) y Comunidad (50%). Con la emisión de tokens IO para incentivar el crecimiento y la adopción de la red, el suministro total aumentará a un máximo fijo de 800 millones de tokens en un período de 20 años.

El mecanismo de recompensa adopta un modelo deflacionario, comenzando en un 8% en el primer año y disminuyendo en un 1.02% mensualmente (aproximadamente un 12% anual) hasta alcanzar el límite de 800 millones de tokens IO. A medida que se distribuyen las recompensas, las participaciones de los primeros partidarios y los principales contribuyentes seguirán disminuyendo, y la participación de la comunidad crecerá hasta alcanzar el 50% una vez completadas todas las asignaciones de recompensas. [4]

La utilidad del token IO incluye proporcionar incentivos para los IO Workers, recompensar a los equipos de implementación de IA y ML por el uso continuo de la red, equilibrar la demanda y la oferta parciales, fijar los precios de las unidades de computación de IO Worker y facilitar la gobernanza de la comunidad.

Para mitigar los problemas de pago derivados de la volatilidad del precio del token IO, io.net ha desarrollado la criptomoneda estable IOSD, anclada al dólar estadounidense en una proporción de 1:1. 1 IOSD siempre equivale a 1 USD, y IOSD solo se puede obtener destruyendo tokens IO. Además, io.net está considerando implementar mecanismos para mejorar la funcionalidad de la red. Por ejemplo, los Trabajadores de IO podrán aumentar sus posibilidades de ser arrendados al ofrecer activos nativos en garantía. En este escenario, cuanto más activos inviertan, mayor será su probabilidad de selección. Además, los ingenieros de IA que ofrezcan activos nativos tendrían acceso prioritario a las GPU de alta demanda.

4.2 Mecanismo de Token

El token IO se utiliza principalmente para dos grupos principales: participantes del lado de la demanda y del lado de la oferta.

Para los participantes del lado de la demanda, cada trabajo de computación tiene un precio en dólares estadounidenses, y la red retendrá el pago hasta que se complete el trabajo. Una vez que los operadores de nodos configuren sus participaciones de recompensa tanto en dólares estadounidenses como en tokens, todas las cantidades en dólares estadounidenses se asignarán directamente a los operadores de nodos, mientras que la parte asignada a tokens se utilizará para quemar tokens IO. Luego, durante ese período, todos los tokens IO acuñados como recompensas de computación se distribuirán a los usuarios en función del valor en dólares de sus tokens de cupón (puntos de computación).

Para los participantes del lado de la oferta, las recompensas incluyen recompensas de disponibilidad y recompensas de computación. Las recompensas de computación son para trabajos enviados a la red, donde los usuarios pueden elegir su tiempo de implementación preferido en horas y recibir estimaciones de costos del oráculo de precios de io.net. Las recompensas de disponibilidad implican que la red envía aleatoriamente pequeños trabajos de prueba para evaluar qué nodos se ejecutan regularmente y pueden aceptar efectivamente trabajos desde el lado de la demanda.

Vale la pena mencionar que tanto los participantes del lado de la oferta como del lado de la demanda tienen un sistema de reputación en su lugar, acumulando puntajes basados en el rendimiento computacional y la participación en la red para recibir recompensas o descuentos.

Además, io.net tiene mecanismos de crecimiento del ecosistema, incluyendo staking, recompensas por referencia y tarifas de red. Los poseedores de tokens IO pueden optar por apostar sus tokens a operadores de nodos o usuarios. Una vez apostados, los apostadores recibirán del 1 al 3% de todas las recompensas obtenidas por el participante. Los usuarios también pueden invitar a nuevos participantes en la red y compartir ingresos parciales futuros de estos nuevos participantes. Las tarifas de red se establecen en un 5%.

4.3 Análisis de valoración

Dado que actualmente carecemos de datos precisos sobre ingresos de proyectos dentro del mismo sector, no podemos estimar con precisión la valoración. Por lo tanto, nuestro principal punto de referencia será una comparación con Render, un proyecto similar a io.net en el espacio de AI+DePIN, para ofrecer algunas ideas para su consideración.

https://x.com/ionet/status/1777397552591294797

https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/render-network-scaling-rendering-for-the-future/

Como se muestra en el gráfico, Render Network es actualmente el proyecto líder en el sector de AI+Web3, centrándose en soluciones de renderizado de GPU descentralizadas. Tiene un total de 11,946 recursos de GPU y una valoración de mercado actual de $3 mil millones (valoración totalmente diluida de $5 mil millones). Por otro lado, io.net tiene un total de 461,772 recursos de GPU, que es 38 veces más que Render. Con io.net y Render enfocándose en la computación de GPU descentralizada como su capacidad central, es muy probable que la valoración de mercado de io.net supere la de Render al momento de la cotización, o al menos sea comparable.

https://stats.renderfoundation.com/

Basado en los datos proporcionados, Render Network tuvo un recuento de Cuadros Renderizados de 9,420,335 y un GMV de $2,457,134 en 2022. Actualmente, el recuento de Cuadros Renderizados de Render Network ha aumentado a 31,643,819, lo que sugiere un GMV aproximado de $8,253,751.

En comparación, io.net tuvo un GMV de $400,000 en los primeros 4 meses. Suponiendo que io.net mantenga esta tasa de crecimiento, el GMV para 12 meses alcanzaría $1,200,000. Si io.net tiene como objetivo alcanzar el GMV actual de Render Network, necesitaría crecer aproximadamente 6.8 veces más.

Teniendo en cuenta el potencial de io.net, la competencia del mercado y el impacto de un ciclo alcista del mercado, io.net tiene el potencial de alcanzar una valoración de mercado de más de $5 mil millones durante un ciclo alcista del mercado.

5. Resumen

La aparición de io.net llena un vacío en el campo de la computación descentralizada, brindando a los usuarios un enfoque novedoso y prometedor de computación. Con el continuo desarrollo de campos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la demanda de recursos informáticos está aumentando constantemente, lo que hace que io.net tenga un alto potencial de mercado y valor.

Por otro lado, aunque el mercado ha dado a io.net una alta valoración de $1 mil millones, su producto aún no ha sido probado en el mercado, y hay riesgos inciertos en términos de tecnología. Además, si puede igualar efectivamente su relación oferta-demanda también es una variable clave para determinar si su valor de mercado futuro puede alcanzar nuevos máximos. Desde la situación actual, la plataforma de io.net ha mostrado resultados preliminares en el lado de la oferta, pero no ha ejercido plenamente sus esfuerzos en el lado de la demanda, lo que lleva a que los recursos de GPU en general de la plataforma no se utilicen completamente. Cómo movilizar de manera más efectiva la demanda de recursos de GPU es un desafío al que el equipo debe enfrentarse.

Si io.net puede integrar rápidamente la demanda del mercado y no encontrar grandes riesgos ni problemas técnicos durante la operación, con las atributos comerciales tangibles de su AI+DePIN, su negocio en general iniciará un impulso de crecimiento y se convertirá en uno de los productos más destacados en el campo de Web3. Esto también significa que io.net será un objetivo de inversión muy atractivo, así que sigamos siguiendo, observando y verificando cuidadosamente.

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