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1. io.net Introduction de l'arrière-plan

1. La demande en calcul d'intelligence artificielle augmente de manière exponentielle. La demande de calcul d'intelligence artificielle augmente à un rythme stupéfiant, et la demande est insatiable. D'ici 2023, les revenus des centres de données de charge de travail d'IA dépasseront les 100 milliards de dollars américains, et même dans les cas les plus conservateurs, la demande en intelligence artificielle dépasse toujours l'offre de puces.

Pendant les périodes de taux d'intérêt élevés et de capitaux rares, de nouveaux centres de données capables d'accommoder un tel matériel nécessitent beaucoup d'investissements initiaux. Le problème clé est que des puces avancées telles que NVidia A100 et H100 ont des contraintes de production. Bien que les performances des GPU s'améliorent constamment et que les coûts diminuent régulièrement, le processus de fabrication physique n'accélère pas assez rapidement, et les pénuries de matières premières, de composants et de capacités de production ont limité le rythme de développement.

1. La contradiction des ressources matérielles centralisées est de plus en plus évidente. Dans l'histoire de l'informatique, les cadres logiciels et les modèles de conception se forgent autour de la configuration matérielle disponible sur le marché. La plupart des cadres et bibliothèques utilisés pour le développement de l'intelligence artificielle dépendent fortement des ressources matérielles centralisées, mais au cours de la dernière décennie, des progrès significatifs ont été réalisés dans la répartition des charges de travail sur des ressources matérielles réparties géographiquement.

2. Le mode de charge matérielle distribuée présente des avantages évidents

(1) Le matériel n'est pas soumis aux restrictions actuelles de la chaîne d'approvisionnement;

(2) Exploiter pleinement les ressources GPU existantes;

(3) Les charges distribuées réduisent la dépendance centralisée.

1. Il devient de plus en plus le point de mire des tendances récentes en matière d'investissement sur le marché.

DePIN est rapidement devenu populaire comme l'un des récits clés, en particulier sur Solana. Avec des projets comme Render et Helium qui progressent significativement, les projets liés à DePIN et à l'IA méritent d'être étudiés. En plus d'un grand nombre de projets d'IA récemment émergents en tant que mèmes, il y a aussi de sérieux prétendants sur le marché tels que Bittensor, Render, Arkham, etc. du dernier tour, et le plus populaire récemment estio.net!

Sous les nouveaux sommets continus du BTC, le secteur de l'IA est revenu en force après une semaine de consolidation. Sur une échelle de temps de près de six mois, les jetons de divers projets du secteur de l'IA ont continué à augmenter, et WLD, RNDR, AGIX, FET, et d'autres jetons ont augmenté plusieurs fois. Et ce mois-ci, à partir du début de février, un grand nombre de nouveaux projets avec des augmentations de jetons de plus de cinq fois, voire des dizaines de fois, sont apparus dans le secteur de l'IA en moins de deux semaines.

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2. Introduction au projet io.net

io.net est un réseau informatique décentralisé qui prend en charge le développement, l'exécution et la mise à l'échelle des applications ML sur la blockchain Solana. Il combine un million de GPU pour former le plus grand cluster de GPU au monde.DePIN.io.netagrège des ressources sous-utilisées telles que des centres de données indépendants, des mineurs de crypto-monnaie et des GPU de projets de crypto-monnaie comme Filecoin et Render pour résoudre ce problème. Ces ressources sont combinées dans un réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN), permettant aux ingénieurs d'accéder à une puissance de calcul substantielle dans un système accessible, personnalisable, rentable et facile à mettre en œuvre.

3. Chemin pratique deio.net

io.net est un exemple classique de la théorie DePIN : elle utilise un mécanisme d'incitation par jeton pour réduire structurellement le coût d'acquisition et de rétention des ressources des fournisseurs, et finalement réduire le coût pour le consommateur final. Le réseau agrège un grand nombre de GPU hétérogènes dans un pool partagé pour être utilisé par les développeurs et les entreprises en intelligence artificielle. Aujourd'hui, ce réseau inclut des milliers de GPU provenant de centres de données, de mines et de dispositifs grand public.

io.net exploite le potentiel du matériel potentiel dans le monde entier, déployant un réseau personnalisé et une couche de coordination sur celui-ci pour créer un Internet GPU en ligne hautement évolutif. Le réseau utilise Ray, Ludwig, Kubernetes et une variété d'autres cadres de calcul distribué open-source, permettant aux équipes d'ingénierie et d'opérations en apprentissage automatique de faire de légères ajustements sur le réseau GPU pour mettre à l'échelle leurs charges de travail. Des clusters peuvent être lancés à la demande pour gérer les charges de travail en parallèle sur les GPU io.net, et ces bibliothèques sont utilisées pour la coordination, la planification, la tolérance aux pannes et la mise à l'échelle.

4. Avantages uniques de io.net

io.net a un avantage unique dans le maintien d'actifs légers et la réduction du coût marginal de service à presque zéro pour tout client établi, tout en établissant une relation directe avec l'offre et la demande sur le marché. Ils sont dans une position favorable pour servir des milliers de nouvelles entreprises qui ont besoin d'utiliser des GPU pour construire des produits compétitifs avec lesquels tout le monde interagira à l'avenir.

5. Principales caractéristiques de la plateforme io.net

1. Réseau Informatique Décentralisé : io.net utilise un mode de calcul décentralisé, distribuant des ressources informatiques à l'échelle mondiale pour améliorer l'efficacité et la stabilité des calculs.

2. Accès à faible coût : Comparé aux services centralisés traditionnels, io.net Cloud offre des coûts d'accès plus bas, permettant à davantage d'ingénieurs et de chercheurs en apprentissage automatique d'obtenir des ressources informatiques.

3. Cluster de cloud distribué : la plateforme propose un cluster de cloud distribué. Les utilisateurs peuvent sélectionner les ressources de calcul appropriées en fonction de leurs besoins et attribuer des tâches à différents nœuds pour le traitement.

4. Prise en charge des tâches d'apprentissage automatique : io.net Cloud s'engage à fournir des ressources de calcul aux ingénieurs en apprentissage automatique, facilitant ainsi l'exécution de tâches telles que la formation de modèles et le traitement des données.

6. Comment obtenir des largages aériens

1. Fournir de la puissance de calcul GPU (minage machine).

2. Une autre façon est de fournir une puissance de calcul CPU pour gagner des points. Selon le fondateur du projet, io.net sera lancé le 28 avril de cette année. Les règles spécifiques des points n'ont pas encore été rendues publiques, et les récompenses en points ne peuvent pas être vérifiées pour le moment, car il est actuellement à l'étape de minage aveugle.

7. Progrès de la technologie io.net

Actuellement, io.net a fait des progrès significatifs:

• C'est un AWS décentralisé pour la formation en ML (Machine Learning) sur des GPU.
• Il offre un accès instantané et sans permission à un réseau mondial de GPU et de CPU, qui est déjà en ligne.
• Ils ont 25 000 nœuds ; leur technologie révolutionnaire peut regrouper les clouds GPU ensemble.
• Il peut économiser 90% du coût de calcul pour les startups d'IA à grande échelle.
• Il est intégré avec Render et Filecoin.
• Il est basé sur Solana.

8. Plan de phase io.net

• io.net lancera la première phase du programme de récompense en points le 1er mars, prévoyant de lancer les jetons IO d'ici la fin avril. Ce plan s'appelle Ignition et durera jusqu'au 28 avril. Le plan récompensera les points en fonction du GPU fourni par l'utilisateur au réseau.
• Lorsqu'on lui a demandé si les points de récompense seront convertis en jeton natif IO de io.net, le fondateur et PDG de io.net, Ahmad Shadid, a refusé de commenter, mais il a déclaré que le jeton devrait être lancé le 28 avril.
• io.net a déclaré que le programme de récompenses Ignition à venir est la première étape pourio.netdécentraliser et transférer la gouvernance à la communauté.

9. Équipe Fondatrice de io.net

Investisseurs de 10.io.net

11. Situation de financement de io.net

Le 6 mars 2024, le protocole DePIN de Solana io.net a annoncé l'achèvement d'une ronde de financement de série A de 30 millions de dollars. io.net a déclaré que les fonds levés seront utilisés pour construire le plus grand réseau GPU décentralisé au monde et répondre à la pénurie de calculs d'IA. Multicoin Capital a participé à l'investissement. Shayon Sengupta, partenaire de Multicoin Capital, a écrit un article expliquant pourquoi il a investi dans io.net.

Actuellement, l'annonce officielle ne révèle que les investisseurs de la série A. L'investissement principal a été réalisé le 5 mars, levant 30 millions de dollars avec une valorisation de 1 milliard de dollars. Les investisseurs incluent : Hack VC*, Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Foresight Ventures, Animoca Brands, Continue Capital, Solana Ventures, Aptos, LongHash Ventures, SevenX Ventures, ArkStream Capital, MH Ventures, OKX Ventures, Amber Group, Modular Capital, Mo Shaikh, Avery Ching, Yat Siu, Jin Kang, Anatoly Yakovenko et Sebastien Borget.

12. Brève revue du projet io.net

(1) En termes de philosophie de la plateforme : io.net est un réseau informatique décentralisé avancé, offrant aux ingénieurs en apprentissage automatique un moyen d'accéder à des grappes cloud distribuées à un coût relativement faible. Le lancement de cette plateforme offre aux utilisateurs plus de choix, leur permettant de calculer et de traiter les données de manière plus économique et efficace.

(2) En termes de valeur d'investissement: L'émergence de io.net comble un vide dans le domaine de l'informatique décentralisée, offrant aux utilisateurs un moyen de calcul novateur et potentiellement puissant. Alors que les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique continuent de se développer, la demande de ressources informatiques augmente également, doncio.neta un fort potentiel de marché et de valeur.

(3) En termes de force institutionnelle : De nombreuses institutions de premier plan sont impliquées, notamment des leaders de l'industrie renommés ayant participé à ce financement, tels que le fondateur de Solana Anatoly Yakovenk, le fondateur de Aptos Mo Shaikh et Avery Ching, Yat Siu d'Animoca Brands, Sebastien Borget de Sandbox, et Jin Kang de Perlone Capital.

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