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

1. プロジェクトの状況

1.1 オペレーションの概要

io.netは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナー、FilecoinやRenderのようなプロジェクトから集められた100万以上のGPUから計算リソースを組み立て、機械学習（ML）のための計算能力を提供することを目指している分散型GPUネットワークです。

その目標は、これらの100万台のGPUをDePIN（分散型物理インフラストラクチャネットワーク）に組み合わせ、エンタープライズグレードの分散型コンピューティングネットワークを作成することです。グローバルなアイドルコンピューティングリソース（主にGPU）をプールすることで、AIエンジニアにより手頃でアクセスしやすく、柔軟なネットワークコンピューティングサービスを提供しています。

ユーザーにとって、それはアイドルのグローバルGPUリソース用の分散型マーケットプレイスのように機能し、AIエンジニアやチームが要件に基づいて必要なGPUコンピューティングサービスをカスタマイズして購入できるようにします。

1.2 チームの背景

Ahmad Shadidは、設立者兼CEOであり、以前はWhalesTraderの量的システムエンジニアでした。

ギャリソン・ヤンは、かつてAva Labsの成長戦略担当副社長兼戦略担当副社長であり、現在は最高戦略責任者兼最高マーケティング責任者です。

Tory GreenはかつてHum CapitalのCOOであり、Fox Mobile Groupの企業開発および戦略ディレクターを務めていた最高執行責任者です。

Angela Yiは、ハーバード大学を卒業したビジネス開発担当の副社長であり、販売、パートナーシップ、ベンダー管理の重要な戦略の計画と実行を担当しています。

2020年、Ahmad Shadidが機械学習量子取引会社Dark TickのGPUコンピューティングネットワークを構築していたとき、取引戦略はハイフリクエンシートレーディングに近く、膨大な計算能力が必要でした。クラウドプロバイダーからのGPUサービスの高コストは彼らにとって大きな課題となりました。計算能力への巨大な需要と高いコストは、分散型の分散コンピューティングリソースを追求するきっかけとなりました。彼らは後にAustin Solana Hacker Houseで注目されるようになりました。そのため、io.netはチーム自身の課題から生まれ、解決策を提供し、ビジネスを拡大しました。

1.3 製品/テクノロジー

市場利用者はいくつかの課題に直面しています:

限られた利用可能性 AWS、GCP、またはAzureなどのクラウドサービスを介してハードウェアにアクセスする場合、よく利用されるGPUモデルは頻繁に利用できません。

選択肢が限られています：ユーザーはGPUハードウェア、場所、セキュリティレベル、レイテンシなどに関して柔軟性がほとんどありません。

高コスト：高品質のGPUを取得する費用は高く、トレーニングと推論のために月額数十万ドルに達することがあります。

解決策：

io.netは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナー、FilecoinやRenderのようなプロジェクトなど、未使用のGPUリソースをDePINに集約することで、これらの課題に対処しています。 この統合により、エンジニアはシステム内で大規模な計算能力にアクセスすることができます。 これにより、機械学習チームは、分散GPUネットワーク全体で推論およびモデルサービスワークフローを構築し、分散コンピューティングライブラリを利用して複数の分散デバイスで並列化してジョブをオーケストレーションおよびバッチトレーニングすることができます。

Additionally, io.netは、高度なハイパーパラメータチューニングを行う分散コンピューティングライブラリを利用して、最適な結果を調査し、スケジューリングを最適化し、簡単に検索パターンを指定します。また、製品レベルの高度に分散したRLワークロードをサポートするオープンソースの強化学習ライブラリとシンプルなAPIを利用しています。

製品構成要素：

IO Cloud: リソースのデプロイと管理を容易にするために設計された、IO-SDKとシームレスに統合された分散GPUクラスターをオンデマンドで展開するための総合的なソリューションを提供します。AIやPythonアプリケーションのスケーリングを実現します。GPU/CPUリソースの展開と管理を簡素化しながら、無制限の計算パワーを提供します。

IO Worker: ユーザーに包括的で使いやすいインターフェースを提供し、直感的なWebアプリケーションを介してGPUノードの操作を効率的に管理する機能を提供します。機能にはアカウント管理、計算活動の監視、リアルタイムのデータ表示、温度と電力の追跡、インストール支援、ウォレット管理、セキュリティ対策、収益性の計算が含まれています。

IO Explorer: ユーザーに主に GPU クラウドのさまざまな側面の包括的な統計データと可視化を提供し、ユーザーが io.net ネットワークの複雑な詳細を簡単にモニタリング、分析、理解できるようにします。ネットワーク活動、主要統計情報、データポイント、および報酬取引に包括的な可視性を提供します。

製品の特長:

分散コンピューティングネットワーク：io.netは分散コンピューティングモデルを採用し、世界中にコンピューティングリソースを分散配置して効率と安定性を高めています。

Low-cost access: io.net Cloudは、従来の中央集権型サービスと比較して、アクセスコストが低くなっており、より多くのMLエンジニアや研究者がコンピューティングリソースにアクセスできるようになっています。

分散クラウドクラスタ：このプラットフォームは、ユーザーが必要に応じて適切なコンピューティングリソースを選択し、異なるノードにタスクを配布して処理する分散クラウドクラスタを提供します。

MLタスクのサポート: io.net Cloudは、MLエンジニア向けの計算リソースの提供に重点を置き、モデルトレーニングやデータ処理などのタスクをより簡単にします。

1.4 開発ロードマップ

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

io.netのホワイトペーパーで公開された情報によると、プロジェクトの製品ロードマップは以下の通りです：2024年1月から4月：V1.0の完全リリース、io.netエコシステムの分散化を重点に自己ホスティングと自己複製を可能にします。

1.5 資金情報

公共のニュースソースによると、2024年3月5日、io.netは3,000万ドルのシリーズAラウンドの完了を発表しました。 Hack VCがラウンドを主導し、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などが参加しました。[1] このファイナンスラウンドの後、io.netの総評価額は10億ドルに達したことに言及する価値があります。

2. マーケットデータ

2.1 公式ウェブサイト

2024年1月から2024年3月までの公式ウェブサイトのデータによると、訪問者総数は521.2万人で、月平均訪問者数は173.7万人、直帰率は18.61%（比較的低い）です。ユーザーの訪問は各地域に均等に分布しており、直接訪問と検索訪問が80%以上を占めています。これは、訪問者データにおける不正確なデータの割合が低いことを示している可能性があります。ユーザーはio.netに基本的な理解を持ち、ウェブサイトでさらに探求ややり取りを行う意欲があります。

2.2 ソーシャルメディアコミュニティ

3. 競争分析

3.1 競争の構図

io.netの中核ビジネスは、従来のクラウドサービスプロバイダーであるAWS、Google Cloud、Microsoft Azureを代表する従来のクラウドサービスプロバイダーと密接に関連しており、競合他社となっています。清華大学のIDC、CCIDコンサルティング、グローバル産業調査所が共同で編纂した「2022-2023年グローバルコンピューティングパワー指数評価レポート」によると、グローバル人工知能コンピューティング市場は2022年の195億ドルから2026年の3466億ドルに成長すると予想されています。[2]

世界をリードするクラウドコンピューティングベンダーの売上高を比較すると、2023年にAWSはクラウドサービスの売上高が908億ドル、Google Cloudは337億ドル、Microsoft Azureは968億ドルでした。[3] これら3社は世界市場の約66%を占めています。さらに、これら3つの巨大企業の時価総額はすべて1兆ドルを超えています。

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

クラウドサービスプロバイダーの高い収益とは対照的に、GPUの利用率の向上が焦点となっています。AIインフラに関する調査によると、ほとんどのGPUリソースが未使用のままであり、回答者の約53%がGPUリソースの51-70%が未使用であると考えています。25%は利用率を85%と推定し、わずか7%が利用率が85%を超えると信じています。io.netにとって、クラウドコンピューティングへの大きな需要とGPUリソースの未使用の問題は市場の機会を提供しています。

3.2 Advantage Analysis

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

io.netの最大の競争上の利点は、その生態的な位置付け、または初動者の利点にあります。公式情報によると、io.netは現在、GPUクラスターが40,000を超え、CPUが5,600を超え、Worker Nodesが69,000を超えています。10,000のGPUの展開時間は90秒未満であり、競合他社と比較して価格は90%安く、1つの評価は10億ドルです。

io.netは、集中型クラウドサービスプロバイダーと比較して、顧客に低コストで即時のオンラインサービスを提供するだけでなく、コストの1-2%で計算能力プロバイダーに追加のローンチインセンティブを提供し、今後のIOトークンを介して、100万のGPUを接続する目標を促進します。

さらに、他のDePINコンピューティングプロジェクトと比較して、io.netはGPUコンピューティングパワーに焦点を当てており、そのGPUネットワーク規模は類似プロジェクトを100倍以上も上回っています。io.netは、最先端のMLテクノロジースタック（Rayクラスター、Kubernetesクラスター、ジャイアントクラスターなど）をGPU DePINプロジェクトに統合し、大規模な実践に取り組むブロックチェーン業界で初めてのプロジェクトであり、GPUの数量だけでなく、技術アプリケーションやモデルトレーニング能力においてもリーディングポジションにあります。

io.netの持続的な開発により、50万台の同時GPUを持つことができれば、中央集権型クラウドサービスプロバイダーと競争し、低コストでWeb 2に類似したサービスを提供できる可能性があります。また、主要なDePINおよびAIプレイヤー（Render Network、Filecoin、Solana、Ritualなどを含む）と協力して、分散型GPUネットワークのリーダーおよび決済レイヤーとしての中核的な地位を着実に確立する機会もあり、Web 3xAIエコシステム全体に活力をもたらすことができます。

3.3 リスクと問題

io.netは、Web3と深く統合された新興のコンピューティングリソース統合および配信プラットフォームです。そのビジネスは、従来のクラウドサービスプロバイダーと大きく重なっており、技術および市場ポジショニングの両方においてリスクと障害が発生しています。

技術的なセキュリティリスク：新興プラットフォームであるio.netは、大規模なアプリケーションテストを経ておらず、悪意のある攻撃を防ぎ対応する能力も示していません。計算リソースの大量流入、配布、管理が行われる中で、対応する経験や実証が不足しており、互換性、堅牢性、セキュリティなどの一般的な技術的問題に対して脆弱性があります。発生した問題は、顧客がセキュリティと安定性を優先し、その結果を負担することを望まないため、io.netにとって致命的な可能性があります。

市場拡大の遅れ：io.net は、AWS、Google Cloud、Alicloud などの従来のクラウドサービスプロバイダー、および2次または3次のサービスプロバイダーと直接競合しています。コストの利点にもかかわらず、io.net のサービスおよび市場システムは B クラスの顧客をターゲットにしているため、これまでの Web3 インダストリーの市場運営とは大きく異なります。そのため、市場拡大における進捗は理想的でない可能性があり、それはプロジェクトの評価やトークン市場のパフォーマンスに直接影響を与えるかもしれません。

最新のセキュリティインシデント

4月25日、io.netの創設者兼CEOであるAhmad Shadid氏は、io.netのメタデータAPIに関連するセキュリティインシデントについてツイートしました。攻撃者は、ユーザーIDからデバイスIDへのマッピングを悪用し、メタデータの不正な更新を引き起こしました。この脆弱性はGPUアクセスには影響しませんが、フロントエンドのユーザーに表示されるメタデータに影響を与えました。Shadid氏は、io.netのシステム設計により、各デバイスの自己修復と継続的な更新が可能になり、誤って変更されたメタデータを回復できると述べました。このインシデントに対応して、io.net は OKTA とのユーザーレベルの ID 認証統合の展開を加速し、今後 6 時間以内に完了する予定です。さらに、io.net は、不正なメタデータの変更を防ぐために、ユーザー認証に Auth0 トークンを導入しました。データベースの復旧期間中、ユーザーは一時的にログインできなくなります。ただし、通常の稼働時間の記録はすべて影響を受けず、このインシデントはサプライヤーの報酬の計算には影響しません。

4. トークン評価

4.1 トークンモデル

io.netのトークノミクスには、5つのカテゴリーに分散された5億IOトークンの初期供給が関与しています: シード投資家（12.5%）、Aラウンド投資家（10.2%）、コアコントリビューター（11.3%）、リサーチ＆エコシステム（16%）、およびコミュニティ（50%）。IOトークンを発行してネットワークの成長と採用を促進することで、20年間で総供給量が800億トークンの固定最大値まで増加します。

報酬メカニズムは、8%から始まり、毎月1.02%ずつ減少する通貨供給量のデフレモデルを採用しており、最終的には8億IOトークンの上限に達するまで（およそ年12%）減少します。報酬が分配されるにつれ、初期支持者と中核貢献者のシェアは続々と減少し、報酬割り当てが完了するとコミュニティのシェアが50%に成長します。[4]

IOトークンの有用性には、IOワーカーにインセンティブを提供し、継続的なネットワーク利用のためにAIおよびML展開チームに報酬を与え、部分的な需要と供給をバランスさせ、IOワーカーの計算ユニットの価格設定を行い、コミュニティのガバナンスを促進することが含まれます。

IOトークン価格の変動から生じる支払いの問題を緩和するために、io.netは、1:1の比率で米ドルにペッグされたステーブルコインIOSDを開発しました。1 IOSDは常に1米ドルに等しく、IOSDはIOトークンを破壊することでのみ入手できます。さらに、io.netではネットワーク機能を強化するメカニズムの導入を検討しています。たとえば、IOワーカーはネイティブアセットを担保にしてリースされる可能性を高めることが許可されるかもしれません。このシナリオでは、彼らが投資する資産が多ければ多いほど、選択される確率が高くなります。さらに、ネイティブアセットを担保にするAIエンジニアは、需要の高いGPUに優先アクセスすることができます。

4.2 トークンメカニズム

IOトークンは主に需要側と供給側の参加者の2つの主要なグループに使用されています。

需要側の参加者にとって、各コンピューティングジョブは米ドルで価格設定され、ネットワークはジョブが完了するまで支払いを保留します。ノードオペレーターが報酬シェアを米ドルとトークンの両方で構成すると、すべての米ドル金額は直接ノードオペレーターに割り当てられ、トークンに割り当てられた部分はIOトークンを燃やすために使用されます。その間、コンピューティングリワードとして鋳造されたすべてのIOトークンは、クーポントークン（コンピューティングポイント）の米ドル価値に基づいてユーザーに配布されます。

サプライサイドの参加者にとって、報酬には利用可能な報酬とコンピューティング報酬が含まれます。コンピューティング報酬はネットワークに提出されたジョブ向けで、ユーザーは好みの展開時間（時間単位）を選択し、io.netプライシングオラクルからコスト見積もりを受け取ることができます。利用可能な報酬には、ネットワークがランダムに小さなテストジョブを提出し、どのノードが定期的に実行され、需要側からのジョブを効果的に受け入れることができるかを評価することが含まれます。

供給側と需要側の参加者の両方には、計算パフォーマンスとネットワークへの参加に基づいてスコアを蓄積し、報酬や割引を受けるための評判システムがあることを言及する価値があります。

さらに、io.netには、ステーキング、紹介報酬、およびネットワーク手数料を含むエコシステム成長メカニズムがあります。IOトークン保有者は、トークンをノードオペレーターまたはユーザーにステークすることを選択できます。ステーキングされると、ステーカーは参加者が稼いだすべての報酬の1-3%を受け取ります。ユーザーは新しいネットワーク参加者を招待し、これらの新しい参加者から将来の一部の収入を共有することもできます。ネットワーク手数料は5%で設定されています。

4.3 評価分析

同じセクター内のプロジェクトから正確な収益データが不足しているため、評価額を正確に見積もることはできません。したがって、参考にする主なポイントは、AI+DePINスペースのio.netに類似したプロジェクトであるRenderとの比較になります。考慮のための洞察を提供します。

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

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

グラフに示されているように、Render Networkは現在、AI+Web3セクターで最も注目されているプロジェクトであり、分散型GPUレンダリングソリューションに焦点を当てています。合計11,946のGPUリソースを有し、現在の時価総額は30億ドル（完全に希釈された時価総額は50億ドル）です。一方、io.netには461,772のGPUリソースがあり、Renderの38倍のリソース量です。io.netとRenderの両方が分散型GPUコンピューティングを中核能力として注力していることから、リスティング後にはio.netの時価総額がRenderを上回る可能性が高い、あるいは少なくとも同等になるでしょう。

https://stats.renderfoundation.com/

提供されたデータに基づくと、Render Networkは2022年に9,420,335のフレームがレンダリングされ、GMVが$2,457,134でした。現在、Render Networkのフレームレンダリング数は31,643,819に増加しており、GMVは約$8,253,751になっています。

比較すると、io.netは最初の4ヶ月でGMVが$400,000でした。io.netがこの成長率を維持すると仮定すると、12ヶ月間のGMVは$1,200,000に達するでしょう。io.netがRender Networkの現在のGMVを達成しようとする場合、約6.8倍の成長が必要となります。

io.netの潜在能力、市場競争、およびブルマーケットサイクルの影響を考慮すると、io.netはブルマーケットサイクル中に50億ドルを超える市場評価を達成する可能性があります。

5. Summary

io.netの登場は、分散コンピューティング分野の空白を埋め、ユーザーに革新的で有望なコンピューティング手法を提供しています。人工知能や機械学習などの分野の持続的な発展に伴い、コンピューティングリソースへの需要は常に増加しており、io.netには高い市場ポテンシャルと価値があります。

一方、市場はio.netを10億ドルという高い評価を与えていますが、その製品はまだ市場でテストされておらず、技術面で不確実なリスクがあります。さらに、供給と需要の関係を効果的にマッチさせることができるかどうかも、将来の市場価値が新たな高値に達するかどうかを決定する上での鍵となります。現在の状況から、io.netのプラットフォームは供給側で初期の成果を示していますが、需要側では全力を尽くしておらず、プラットフォームの全体的なGPUリソースが十分に活用されていません。GPUリソースの需要をより効果的に活用する方法は、チームが直面する課題です。

If io.net can quickly integrate market demand and encounter no major risks or technical issues during operation, with its AI+DePIN’s tangible business attributes, its overall business will initiate a growth momentum and become one of the most prominent products in the Web3 field. This also means that io.net will be a very attractive investment target, so let’s continue to follow up, observe, and carefully verify.

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