Encaminhar o Título Original 'MIIX Capital: Relatório de Pesquisa do Projeto io.net'

1. Status do Projeto

1.1 Visão Geral Operacional

io.net é uma rede de GPU descentralizada destinada a fornecer energia de computação para aprendizado de máquina (ML). Ele reúne recursos de computação de mais de 1 milhão de GPUs obtidos em data centers independentes, mineradores de criptomoedas e projetos como Filecoin e Render.

Seu objetivo é combinar esses 1 milhão de GPUs em uma DePIN (Rede de Infraestrutura Física Descentralizada) para criar uma rede de computação distribuída descentralizada de nível empresarial. Ao reunir recursos de computação ociosos globais (principalmente GPUs), oferece aos engenheiros de IA serviços de computação em rede mais acessíveis, acessíveis e flexíveis.

Para os usuários, ele funciona como um mercado descentralizado para recursos de GPU globais inativos, permitindo que engenheiros ou equipes de IA personalizem e comprem os serviços de computação de GPU de que precisam com base em seus requisitos.

1.2 Equipe de Fundo

Ahmad Shadid é o fundador e CEO, anteriormente engenheiro de sistemas quantitativos na WhalesTrader.

Garrison Yang é o Diretor de Estratégia e Diretor de Marketing, anteriormente Vice-Presidente de Crescimento e Estratégia na Ava Labs.

Tory Green é o Diretor de Operações, anteriormente Diretor de Operações da Hum Capital e Diretor de Desenvolvimento Corporativo e Estratégia do Fox Mobile Group.

Angela Yi é a Vice-Presidente de Desenvolvimento de Negócios, formada pela Universidade de Harvard, responsável pelo planejamento e execução de estratégias-chave em vendas, parcerias e gestão de fornecedores.

Em 2020, quando Ahmad Shadid estava construindo uma rede de computação GPU para a empresa Dark Tick de negociação quantitativa de aprendizado de máquina, as estratégias de negociação estavam próximas da negociação de alta frequência, exigindo uma vasta quantidade de poder de computação. O alto custo dos serviços de GPU de provedores de nuvem tornou-se um desafio significativo para eles. A imensa demanda por poder de computação e os altos custos os levaram a buscar recursos de computação distribuída descentralizada. Mais tarde, ganharam atenção na Austin Solana Hacker House. Assim, io.net surgiu dos próprios desafios da equipe, oferecendo uma solução e expandindo seus negócios.

1.3 Produtos/Tecnologia

Os usuários do Gate.io enfrentam vários desafios:

Acesso limitado Acesso a hardware por meio de serviços em nuvem como AWS, GCP ou Azure geralmente leva semanas e modelos populares de GPU estão frequentemente indisponíveis.

Opções limitadas: os usuários têm flexibilidade mínima em termos de hardware de GPU, localização, nível de segurança, latência, etc.

Altos custos: Adquirir GPUs de alta qualidade é custoso, com despesas mensais chegando a centenas de milhares de dólares para treinamento e inferência.

Solução:

io.net aborda esses desafios ao agregar recursos de GPU subutilizados (como data centers independentes, mineradores de criptomoedas e projetos como Filecoin e Render) em DePIN. Essa integração permite que engenheiros acessem uma potência de computação substancial dentro do sistema. Ele permite que equipes de ML construam fluxos de trabalho de serviço de inferência e modelo em redes de GPU distribuídas, utilizando bibliotecas de computação distribuída para orquestrar e treinar em lote trabalhos para paralelização em vários dispositivos distribuídos.

Além disso, io.net utiliza bibliotecas de computação distribuída com ajuste avançado de hiperparâmetros para examinar resultados ótimos, otimizar agendamentos e especificar padrões de pesquisa facilmente. Também emprega uma biblioteca de aprendizado por reforço de código aberto que suporta cargas de trabalho de RL altamente distribuídas de nível de produção e uma API simples.

Componentes do Produto:

IO Cloud: Projetado para implantar e gerenciar clusters de GPU descentralizados sob demanda, integrando-se perfeitamente ao IO-SDK para oferecer uma solução abrangente para escalar aplicativos de IA e Python. Ele fornece poder de computação ilimitado, simplificando ao mesmo tempo a implantação e o gerenciamento de recursos de GPU/CPU.

IO Worker: Oferece aos usuários uma interface abrangente e amigável para gerenciar eficientemente suas operações de nó de GPU por meio de um aplicativo web intuitivo. Os recursos incluem gerenciamento de conta, monitoramento de atividades de computação, exibição de dados em tempo real, rastreamento de temperatura e energia, assistência de instalação, gerenciamento de carteira, medidas de segurança e cálculos de lucratividade.

IO Explorer: Fornece principalmente aos usuários dados estatísticos abrangentes e visualizações de vários aspectos da nuvem de GPU, permitindo que os usuários monitorem, analisem e compreendam facilmente os detalhes complexos da rede io.net. Oferece visibilidade abrangente da atividade de rede, estatísticas-chave, pontos de dados e transações de recompensa.

Recursos do Produto:

Rede de computação descentralizada: io.net adota um modelo de computação descentralizada, distribuindo recursos de computação globalmente para aprimorar eficiência e estabilidade.

Acesso de baixo custo: o io.net Cloud oferece custos de acesso mais baixos em comparação com os serviços centralizados tradicionais, permitindo que mais engenheiros de ML e pesquisadores acessem recursos de computação.

Clusters de nuvem distribuída: A plataforma fornece um cluster de nuvem distribuída onde os usuários podem selecionar recursos de computação adequados de acordo com suas necessidades e distribuir tarefas para diferentes nós para processamento.

Suporte para tarefas de ML: io.net Cloud foca em fornecer recursos computacionais para engenheiros de ML, facilitando o treinamento de modelos, processamento de dados e outras tarefas.

1.4 Roadmap de Desenvolvimento

https://developers.io.net/docs/cronograma-do-produto

De acordo com as informações divulgadas no whitepaper da io.net, o roadmap do produto do projeto é o seguinte: Janeiro-Abril de 2024: Lançamento completo da V1.0, com foco na descentralização do ecossistema io.net para permitir auto-hospedagem e auto-replicação.

1.5 Informações de Financiamento

De acordo com fontes de notícias públicas, em 5 de março de 2024, io.net anunciou a conclusão de uma rodada de financiamento da Série A de US$ 30 milhões. A Hack VC liderou a rodada, com a participação da 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 e outros. [1] Vale ressaltar que, após esta rodada de financiamento, io.net alcançou uma avaliação geral de US$ 1 bilhão.

2. Dados de Mercado

2.1 Site Oficial

De acordo com os dados do site oficial de janeiro de 2024 a março de 2024, o número total de visitas é de 5,212 milhões, com uma média mensal de 1,737 milhão e uma taxa de rejeição de 18,61% (relativamente baixa). As visitas dos usuários estão distribuídas de forma uniforme em várias regiões, e as visitas diretas e as visitas de pesquisa representam mais de 80%. Isso pode indicar que a proporção de dados incorretos nos dados dos visitantes é baixa. Os usuários têm um entendimento básico do io.net e estão dispostos a explorar e interagir ainda mais no site.

2.2 Comunidades de Mídia Social

3. Análise Competitiva

3.1 Paisagem Competitiva

O negócio principal da io.net está intimamente relacionado com o poder de computação descentralizada de IA, tendo como principais concorrentes os provedores tradicionais de serviços de nuvem representados pela AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. De acordo com o "Relatório de Avaliação do Índice Global de Poder de Computação 2022-2023" compilado conjuntamente pela IDC, CCID Consulting e pelo Instituto de Pesquisa da Indústria Global da Universidade Tsinghua, espera-se que o mercado global de computação de inteligência artificial cresça de US$ 19,5 bilhões em 2022 para US$ 34,66 bilhões em 2026. [2]

Comparando a receita de vendas dos principais fornecedores globais de computação em nuvem: Em 2023, a AWS teve uma receita de vendas de serviços em nuvem de $90.8 bilhões, o Google Cloud teve uma receita de vendas de $33.7 bilhões e o Microsoft Azure teve uma receita de vendas de $96.8 bilhões. Essas três empresas juntas detêm cerca de 66% da participação de mercado global. Além disso, o valor de mercado dessas três gigantes empresas está acima de um trilhão de dólares.

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

Em forte contraste com a alta receita dos provedores de serviços de nuvem, melhorar a utilização da GPU tornou-se uma questão central. De acordo com uma pesquisa sobre infraestrutura de IA, a maioria dos recursos de GPU é subutilizada - cerca de 53% dos entrevistados acreditam que de 51 a 70% dos recursos de GPU são subutilizados, 25% estimam taxas de utilização em 85% e apenas 7% acreditam que a utilização excede 85%. Para io.net, a significativa demanda por computação em nuvem e a questão dos recursos de GPU subutilizados apresentam oportunidades de mercado.

3.2 Análise de vantagens

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

A maior vantagem competitiva da io.net reside em sua posição ecológica ou vantagem do primeiro a chegar. De acordo com os dados fornecidos pela fonte oficial, a io.net atualmente possui um cluster de GPUs totalizando mais de 40.000, um total de CPUs superior a 5.600 e mais de 69.000 Nós Trabalhadores. O tempo de implantação de 10.000 GPUs é inferior a 90 segundos, e seus preços são 90% mais baratos em comparação com os concorrentes, com uma avaliação de $1 bilhão.

io.net não apenas oferece aos clientes serviços online de baixo custo e instantâneos em comparação com os provedores de serviços em nuvem centralizados a 1-2% do custo, mas também fornece incentivos de lançamento adicionais para os provedores de poder de computação por meio do próximo token IO, facilitando o objetivo de conectar 1 milhão de GPUs.

Além disso, em comparação com outros projetos de computação DePIN, io.net se concentra na potência de computação da GPU, com sua escala de rede GPU superando projetos semelhantes em mais de 100 vezes. io.net também é o primeiro projeto na indústria de blockchain a integrar pilhas de tecnologia ML de ponta (como clusters Ray, clusters Kubernetes e clusters gigantes) em projetos GPU DePIN e colocá-los em prática em larga escala, colocando-o em uma posição de liderança não apenas em termos de quantidade de GPU, mas também em aplicação de tecnologia e capacidades de treinamento de modelos.

Com o contínuo desenvolvimento do io.net, se puder aumentar a capacidade da GPU para competir com os provedores de serviços em nuvem centralizados em 500.000 GPUs simultâneas, poderá fornecer serviços semelhantes à Web 2 a custos mais baixos. Há também a oportunidade de gradualmente estabelecer sua posição central como líder da rede descentralizada de GPU e camada de liquidação em colaboração com os principais players de DePIN e AI (incluindo Render Network, Filecoin, Solana, Ritual, etc.), trazendo vitalidade para todo o ecossistema Web 3xAI.

3.3 Riscos e Problemas

io.net é uma plataforma emergente de integração e distribuição de recursos computacionais profundamente integrada com Web3. Seus negócios se sobrepõem significativamente com os provedores tradicionais de serviços de nuvem, representando riscos e obstáculos tanto em termos de tecnologia quanto de posicionamento de mercado.

Riscos de segurança técnica: Como uma plataforma nascente, io.net não passou por testes de aplicação em larga escala e carece de capacidades demonstradas para prevenir e responder a ataques maliciosos. Com o grande influxo, distribuição e gerenciamento de recursos computacionais, há uma falta de experiência correspondente ou validação prática, tornando-a suscetível a problemas técnicos comuns, como compatibilidade, robustez e segurança. Quaisquer problemas que surjam podem ser potencialmente fatais para io.net, já que os clientes priorizam sua segurança e estabilidade e não estão dispostos a arcar com as consequências.

Expansão Lenta do Mercado: io.net concorre diretamente com provedores de serviços em nuvem tradicionais como AWS, Google Cloud e Alicloud, bem como provedores de serviços de segundo ou terceiro nível. Apesar de suas vantagens de custo, os sistemas de serviço e mercado da io.net visando clientes da classe B ainda estão em sua infância, apresentando uma diferença significativa das operações de mercado existentes na indústria Web3. Portanto, seu progresso na expansão do mercado pode não ser ideal, impactando diretamente sua valuation do projeto e desempenho no mercado de tokens.

Último Incidente de Segurança

Em 25 de abril, o fundador e CEO da io.net, Ahmad Shadid, twittou sobre um incidente de segurança envolvendo a API de metadados da io.net. Os atacantes exploraram o mapeamento de IDs de usuário para IDs de dispositivo, levando a atualizações não autorizadas de metadados. Embora essa vulnerabilidade não tenha afetado o acesso à GPU, ela impactou os metadados exibidos aos usuários na parte da frente. Shadid afirmou que o design do sistema da io.net permite a autorrecuperação e atualizações contínuas de cada dispositivo para recuperar quaisquer metadados alterados incorretamente. Em resposta a este incidente, a io.net acelerou a implantação da integração de autenticação de identidade em nível de usuário com a OKTA, que deve ser concluída nas próximas 6 horas. Além disso, a io.net introduziu Tokens Auth0 para autenticação de usuário para evitar alterações não autorizadas nos metadados. Durante o período de recuperação do banco de dados, os usuários temporariamente não poderão fazer login. No entanto, todos os registros de tempo de operação normais permanecem inalterados, e este incidente não afetará as recompensas de computação para os fornecedores.

4. Avaliação de Token

4.1 Modelo de Token

A tokenomics do io.net envolvem um fornecimento inicial de 500 milhões de tokens IO distribuídos em cinco categorias: Investidores Iniciais (12,5%), Investidores da Rodada A (10,2%), Contribuidores Principais (11,3%), Pesquisa e Ecossistema (16%) e Comunidade (50%). Com a emissão de tokens IO para incentivar o crescimento e a adoção da rede, o fornecimento total aumentará para um máximo fixo de 800 milhões de tokens ao longo de um período de 20 anos.

O mecanismo de recompensa adota um modelo deflacionário, começando em 8% no primeiro ano e diminuindo 1,02% mensalmente (aproximadamente 12% anualmente) até atingir o limite de 800 milhões de tokens IO. À medida que as recompensas são distribuídas, as participações dos primeiros apoiadores e contribuintes principais continuarão a diminuir, com a participação da comunidade crescendo para 50% assim que todas as alocações de recompensas forem concluídas. [4]

A utilidade do token IO inclui fornecer incentivos para os IO Workers, recompensar equipes de implantação de IA e ML pelo uso contínuo da rede, equilibrar a demanda e a oferta parciais, precificar as unidades de computação do IO Worker e facilitar a governança da comunidade.

Para mitigar problemas de pagamento decorrentes da volatilidade do preço do token IO, a io.net desenvolveu a stablecoin IOSD, vinculada ao dólar dos EUA em uma proporção de 1:1. 1 IOSD sempre equivale a 1 USD, e IOSD só pode ser obtido destruindo tokens IO. Além disso, a io.net está considerando a implementação de mecanismos para aprimorar a funcionalidade da rede. Por exemplo, os Trabalhadores do IO podem aumentar suas chances de serem alugados ao prometer ativos nativos. Nesse cenário, quanto mais ativos eles investirem, maior será sua probabilidade de seleção. Além disso, engenheiros de IA que prometam ativos nativos teriam acesso prioritário a GPUs de alta demanda.

4.2 Mecanismo de Token

O token IO é principalmente usado por dois grupos principais: participantes do lado da demanda e do lado da oferta.

Para os participantes do lado da demanda, cada trabalho de computação é precificado em dólares americanos, e a rede manterá o pagamento até que o trabalho seja concluído. Uma vez que os operadores de nós configuram suas partes de recompensa em dólares americanos e tokens, todos os valores em dólares serão diretamente alocados aos operadores de nós, enquanto a parte alocada aos tokens será usada para queimar tokens IO. Em seguida, durante esse período, todos os tokens IO cunhados como recompensas de computação serão distribuídos aos usuários com base no valor em dólar de seus tokens de cupom (pontos de computação).

Para os participantes do lado da oferta, as recompensas incluem recompensas de disponibilidade e recompensas de computação. As recompensas de computação são para trabalhos enviados para a rede, onde os usuários podem escolher seu tempo de implantação preferido em horas e receber estimativas de custo do oráculo de preços da io.net. As recompensas de disponibilidade envolvem a rede enviando aleatoriamente pequenos trabalhos de teste para avaliar quais nós funcionam regularmente e podem aceitar efetivamente trabalhos do lado da demanda.

Vale ressaltar que tanto os participantes do lado da oferta quanto os participantes do lado da demanda possuem um sistema de reputação em vigor, acumulando pontuações com base no desempenho de computação e na participação na rede para receber recompensas ou descontos.

Além disso, io.net possui mecanismos de crescimento do ecossistema, incluindo staking, recompensas de indicação e taxas de rede. Os detentores de tokens IO podem optar por apostar seus tokens para operadores ou usuários de nós. Uma vez apostados, os apostadores receberão de 1 a 3% de todas as recompensas obtidas pelo participante. Os usuários também podem convidar novos participantes da rede e compartilhar receitas parciais futuras desses novos participantes. As taxas de rede são definidas em 5%.

4.3 Análise de Valoração

Uma vez que atualmente não temos dados precisos de receita de projetos no mesmo setor, não podemos estimar com precisão a valoração. Portanto, nosso principal ponto de referência será uma comparação com Render, um projeto semelhante ao io.net no espaço AI+DePIN, para fornecer algumas ideias para consideração.

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

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

Como mostrado no gráfico, Render Network é atualmente o projeto líder no setor de AI+Web3, focando em soluções de renderização de GPU descentralizadas. Possui um total de 11.946 recursos de GPU e uma valuation de mercado atual de $3 bilhões (valuation totalmente diluída de $5 bilhões). Por outro lado, io.net possui um total de 461.772 recursos de GPU, o que é 38 vezes mais do que Render. Com tanto io.net quanto Render focando em computação de GPU descentralizada como sua capacidade central, é altamente provável que a valuation de mercado da io.net ultrapasse a da Render após a listagem, ou pelo menos seja comparável.

https://stats.renderfoundation.com/

Com base nos dados fornecidos, a Render Network teve um total de Quadros Renderizados de 9.420.335 e um GMV de $2.457.134 em 2022. Atualmente, o total de Quadros Renderizados da Render Network aumentou para 31.643.819, sugerindo um GMV aproximado de $8.253.751.

Em comparação, io.net teve um GMV de $400,000 nos primeiros 4 meses. Supondo que io.net mantenha essa taxa de crescimento, o GMV para 12 meses alcançaria $1,200,000. Se io.net pretende alcançar o GMV atual da Render Network, precisaria crescer aproximadamente 6.8 vezes mais.

Considerando o potencial da io.net, a concorrência de mercado e o impacto de um ciclo de mercado otimista, a io.net tem o potencial de atingir uma avaliação de mercado superior a $5 bilhões durante um ciclo de mercado otimista.

5. Resumo

A emergência do io.net preenche uma lacuna no campo da computação descentralizada, fornecendo aos usuários uma abordagem de computação nova e promissora. Com o desenvolvimento contínuo de áreas como inteligência artificial e aprendizado de máquina, a demanda por recursos de computação está constantemente aumentando, fazendo com que o io.net tenha um alto potencial de mercado e valor.

Por outro lado, embora o mercado tenha dado à io.net uma alta avaliação de $1 bilhão, seu produto ainda não foi testado no mercado e há riscos incertos em termos de tecnologia. Além disso, se ele pode efetivamente corresponder à sua relação de oferta e demanda também é uma variável chave para determinar se seu valor de mercado futuro pode atingir novas alturas. A partir da situação atual, a plataforma io.net mostrou resultados preliminares no lado da oferta, mas não exerceu plenamente seus esforços no lado da demanda, levando a recursos de GPU da plataforma não sendo totalmente utilizados. Como mobilizar de forma mais eficaz a demanda por recursos de GPU é um desafio que a equipe deve enfrentar.

Se io.net puder integrar rapidamente a demanda de mercado e não encontrar grandes riscos ou problemas técnicos durante a operação, com as características comerciais tangíveis do AI+DePIN, seu negócio geral iniciará um impulso de crescimento e se tornará um dos produtos mais proeminentes no campo da Web3. Isso também significa que io.net será um alvo de investimento muito atraente, então continuemos acompanhando, observando e verificando cuidadosamente.

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1. Este artigo é reproduzido do [密客社区].Reencaminhar o título original "MIIX Capital: Relatório de Pesquisa do Projeto io.net". Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [Comunidade Mí Ke]. Se houver objeções a esta reimpressão, entre em contato com o Gate Learnequipe, e eles vão lidar com isso prontamente.
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