ส่งต่อชื่อเรื่องเดิม 'io.netรายงานวิจัย: โครงสร้าง DePIN แก้ปัญหาทรัพยากร GPU สามารถเปิดตัวยุคใหม่ของการใช้ AI หรือไม่?

บทนำ

ในยุคดิจิทัลคอมพิวเตอร์, พลังงานคอมพิวเตชันเป็นสิ่งที่สำคัญสำหรับการก้าวหน้าทางเทคโนโลยี มันกำหนดความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการปฏิบัติการผ่านหน่วยความจำ ความเร็วของโปรเซสเซอร์ และจำนวนของโปรเซสเซอร์ ความสามารถนี้กำหนดประสิทธิภาพของอุปกรณ์ในการปฏิบัติงานและความสามารถในการจัดการกระบวนการต่างๆ, ซึ่งจะมีผลต่อประสิทธิภาพและต้นทุน พร้อมกับการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโมเดลการเรียนรู้ลึก, มีการเพิ่มขึ้นของความต้องการใช้พลังงานคอมพิวเตชันที่มีการเร่งด่วน เช่น GPU ทำให้มีการเพิ่มขึ้นขาดดุลทั่วโลก.

หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ซึ่งมักถือว่าเป็น “สมอง” ของคอมพิวเตอร์ ร่วมกับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นส่วนสำคัญในการกำหนดพลังการคำนวณของอุปกรณ์ หน่วยประมวลผลที่ทรงพลังแรงกว่าสามารถประมวลผลการทำงานได้มากขึ้นต่อวินาที ในขณะที่ GPU ช่วยเสริมพลังการคำนวณของ CPU โดยการจัดการงานขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ

แหล่งที่มา:Io.net

เพื่อรองรับความต้องการเพิ่มขึ้นนี้Io.netIo.net предлагает инновационное решение: путем использования недоиспользуемых ресурсов в центрах обработки данных, фермах для майнинга криптовалют и графических процессорах потребителей Io.net стремится создать крупнейший в мире облачный вычислительный ресурс искусственного интеллекта. Эта стратегия обещает обеспечить практически неограниченную вычислительную мощность по доле стоимости традиционных подходов, преодолевая критическую разницу между быстрорастущим спросом на вычислительные ресурсы и ограниченным предложением. Подход Io.net не только стремится облегчить текущую проблему нехватки ресурсов, но и поддерживает постоянное развитие технологии искусственного интеллекта, обеспечивая непрерывное развитие цифровых возможностей.

ภาพรวมของโครงการ

Io.net มุ่งมั่นที่จะเปลี่ยนแปลงวงการคอมพิวเตอร์คลาวด์ผ่านเครือข่าย GPU เบ็ดเสร็จสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องตัดสินใจ โดยการสร้างคลาวด์คอมพิวเตอร์ AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลก Io.net ให้พลิกโฉมการใช้งานของพลังการคำนวณได้ที่มีขนาดใหญ่ สามารถเข้าถึงได้ง่ายและมีราคาที่เป็นไปได้ ท้าทายข้อจำกัดของบริการคอมพิวเตอร์คลาวด์แบบเดิม ผ่านพันธมิตรกับหน่วยงานเช่น Filecoinและเรนเดอร์, และการเปิดตัวโทเคน IO ที่กำลังจะมาถึง, Io.net ช่วยให้วิศวกร AI/ML สามารถปรับขนาดโปรเจกต์ของพวกเขาได้อย่างง่ายในเครือข่าย GPU ที่กว้างใหญ่

แพลตฟอร์มรองรับงานพัฒนา AI ที่สำคัญ เช่น batch inference, parallel training, และ reinforcement learning และได้ถูกปรับแต่งให้เหมาะสมสำหรับภารกิจ Python workloads ด้วยการนำเข้าโทเค็น IO Io.net กำลังเคลื่อนที่ไปสู่เครือข่ายที่ไม่มีประสบการณ์และมีค่าใช้จ่ายอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้เทคโนโลยี DePIN มันสามารถตอบสนองต่อความต้องการที่หลากหลายของแอปพลิเคชันที่ขึ้นอยู่กับ GPU โดยให้สภาพแวดล้อมการคำนวณที่ยืดหยุ่นและควบคุมโดยผู้ใช้ Io.net กำลังตั้งเกณฑ์ใหม่สำหรับการคำนวณคลาวด์แบบดีเซนทรัลไลด์ นำสมัยในฟิลด์นี้

io.net คุณสมบัติ

IO Cloud

The IOCloud มีจุดมุ่งหมายที่จะทำให้การติดตั้งและการจัดการกลุ่ม GPU แบบกระจายง่ายขึ้นโดยให้วิศวกรทางด้านการเรียนรู้ของเครื่องและนักพัฒนาสามารถเข้าถึงทรัพยากร GPU ได้อย่างยืดหยุ่นและหลากหลายโดยไม่ต้องลงทุนในฮาร์ดแวร์มากนัก แพลตฟอร์มนี้มอบประสบการณ์ของผู้ใช้ที่คล้ายกับบริการคลาวด์传统แต่มีข้อดีเพิ่มเติมจากเครือข่ายที่กระจาย

ไฮไลท์:

1. ความสามารถในการขยายขนาดและความประสิทธิภาพทางค่าใช้จ่าย: มุ่งมั่นที่จะเป็นแพลตฟอร์มคลาวด์ GPU ที่มีความมีเสถียรภาพสูงที่สุด โดยมีเป้าหมายที่จะลดต้นทุนโครงการ AI/ML ได้ถึง 90%
2. การรวมระบบกับ IO SDK: เพิ่มประสิทธิภาพของโครงการ AI ผ่านการรวมระบบโดยไม่มีช่องโหว่ โดยสร้างสภาพแวดล้อมทำงานที่มีประสิทธิภาพสูง
3. ครอบคลุมโลก: ใช้การเข้าถึงเช่น CDN เพื่อกระจายทรัพยากร GPU ในทั่วโลก เพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการเรียนรู้ของเครื่องและการสรุปผล
4. รองรับ Framework RAY: ใช้เฟรมเวิร์กการคำนวณแบบกระจาย RAY สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน Python ที่มีประสิทธิภาพ
5. คุณสมบัติพิเศษ: ให้การเข้าถึงส่วนตัวสำหรับปลัักอิน OpenAI ChatGPT ทำให้การติดตั้งกลุ่มของการฝึกอบรมง่ายขึ้น
6. นวัสนาการในการขุดเหรียญดิจิทัล: มีเป้าหมายที่จะนำนวัสนาการที่เปลี่ยนแปลงไปสู่อุตสาหกรรมการขุดเหรียญดิจิทัลโดยการสนับสนุนระบบ ML และ AI

IO Worker

1. IO Workerถูกออกแบบเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานให้เหมาะสมกับการใช้งานของผู้ใช้ใน WebApps โดยรวมถึงการจัดการบัญชีผู้ใช้ การตรวจสอบกิจกรรมแบบเรียลไทม์ การติดตามอุณหภูมิและพลังงาน การสนับสนุนการติดตั้ง การจัดการกระเป๋าเงิน การประเมินความปลอดภัย และการวิเคราะห์ความกำไร มันช่วยให้กระบวนการเรียนรู้ AI เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจและราบรื่นมากขึ้น โดยเชื่อมต่อช่องโหว่ระหว่างความต้องการใช้งานพลังประมวลผล AI และการจัดหาทรัพยากรคอมพิวติ้งที่ไม่ได้ใช้งาน

เน้นหลักคือ:

1. แดชบอร์ดของผู้ใช้งาน: ให้บริการแดชบอร์ดสำหรับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกัน รองรับฟังก์ชันเช่นการลบอุปกรณ์และเปลี่ยนชื่อ
2. หน้ารายละเอียดอุปกรณ์: แสดงการวิเคราะห์อุปกรณ์อย่างครอบคลุม รวมถึงการจราจร เชื่อมต่อสถานะ และประวัติงาน
3. หน้ารายได้และรางวัล: ติดตามรายได้และประวัติการทำงาน พร้อมรายละเอียดของธุรกรรมที่สามารถค้นหาได้บน SOLSCAN
4. หน้าเพิ่มอุปกรณ์: ทำให้กระบวนการเชื่อมต่ออุปกรณ์ง่ายขึ้น สนับสนุนการรวมอุปกรณ์ใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

IO Browser

1. IO Browser ถูกออกแบบมาเป็นแพลตฟอร์มองค์กรสำหรับให้ผู้ใช้ได้สัมผัสถึงข้อมูลลึกลับเกี่ยวกับการทำงานของเครือข่าย io.net คล้ายกับวิศวกรบล็อกเชนที่ให้ความโปร่งใสสำหรับธุรกรรมบล็อกเชน จุดมุ่งหลักของมันคือเพื่อให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบ วิเคราะห์ และเข้าใจข้อมูลที่ละเอียดเกี่ยวกับ GPU คลาวด์ โดยให้ความโปร่งใสสูงสุดเข้าถึงกิจกรรมของเครือข่าย สถิติ และธุรกรรม พร้อมทั้งปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่มีความลับ

ไฮไลท์ประกอบด้วย:

1. หน้าหลักของเบราว์เซอร์: ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับปริมาณการจัดหา ซัพพลายเออร์ที่ตรวจสอบแล้ว จำนวนฮาร์ดแวร์ที่ใช้งาน และราคาตลาดแบบเรียลไทม์
2. หน้า Cluster: แสดงข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับ cluster ที่ถูกติดตั้งในเครือข่ายพร้อมกับข้อมูลเมตริกสดและรายละเอียดการจอง
3. หน้าอุปกรณ์: แสดงรายละเอียดสาธารณะของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับเครือข่าย ให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการติดตามธุรกรรม
4. การตรวจสอบคลัสเตอร์แบบเรียลไทม์: ให้ข้อมูลความสำคัญเกี่ยวกับสถานะของคลัสเตอร์ สุขภาพ และประสิทธิภาพทันที ให้ผู้ใช้มีข้อมูลล่าสุด

โครงสร้างและเทคโนโลยีของ Io.net

IO-SDK: เอ็นจินเป็นเอนจินเทคโนโลยีหลัก

เป็นสาขาของ Ray IO-SDK เป็นมุมฐานของฟังก์ชัน IO.NET มันสนับสนุนการประมวลผลแบบขนาดของงานและการประมวลผลในสภาพแวดล้อมหลากภาษา ความเข้ากันได้สูงกับกรอบการเรียนรู้ของเครื่องที่นำไปใช้กันอย่างแพร่หลาย (ML) ทำให้ IO.NET สามารถตอบสนองต่อความต้องการทางการคำนวณที่หลากหลายได้อย่างยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ การกำหนดค่าเทคโนโลยีนี้ ที่มีระบบเทคนิคที่ถูกกำหนดอย่างดี ทำให้แพลตฟอร์ม IO.NET สามารถตอบสนองต่อความต้องการปัจจุบัน และมีความยืดหยุ่นสำหรับการพัฒนาในอนาคต

โดยอิงจากนี้ Io.net นำเสนอการออกแบบสถาปัตยกรรมหลายชั้น ซึ่งรวมถึง:

ชั้นของอินเทอร์เฟซผู้ใช้: ให้อินเทอร์เฟซด้านหน้าที่มองเห็นได้สำหรับผู้ใช้ รวมถึงเว็บไซต์สาธารณะ พื้นที่ลูกค้า และพื้นที่ผู้ขาย GPU โดยมุ่งเน้นที่จะให้ประสบการณ์ที่ intuitive และ user-friendly

ชั้นความปลอดภัย: รับรองความสมบูรณ์และความปลอดภัยของระบบ โดยรวมกลไกเช่น การป้องกันเครือข่าย การตรวจสอบสิทธิ์ของผู้ใช้ และการบันทึกกิจกรรม

เลเยอร์ API: ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการสื่อสารสำหรับเว็บไซต์ ผู้ขาย และการบริหารจัดการภายใน ในการอ facilitation การแลกเปลี่ยนข้อมูลและการดำเนินงานต่าง ๆ

Backend Layer: ชั้นหลังบ้าน เป็นส่วนสำคัญของระบบ รับผิดชอบการจัดการคลัสเตอร์/GPU การจัดการลูกค้า และการดำเนินงานในการปรับขนาดโดยอัตโนมัติ

ชั้นข้อมูล: รับผิดชอบในการจัดเก็บข้อมูลและการบริหารจัดการ โดยมีการจัดเก็บหลักที่จัดการข้อมูลโครงสร้างและการใช้แคชเพื่อการประมวลผลข้อมูลชั่วคราว

เลเยอร์งาน: จัดการการสื่อสารแบบไม่พร้อม และการดำเนินงานงานเพื่อให้มั่นใจว่าประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลและวงจร

เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐาน: สร้างฐานข้อมูลของระบบ รวมถึง พูลทรัพยากร GPU เครื่องมือการจัดการ และการประมวลผลงาน/การประมวลผลงาน ML ที่มีการติดตั้งโซลูชันการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ

เทคโนโลยีท่อ IO (IO Tunnels)

IO ร่องระบายสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยจากไคลเอ็นต์ไปยังเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ทำให้วิศวกรสามารถทะลุไฟวอลล์และเอ็นเอทีโดยไม่ต้องกำหนดค่าการกาหนดค่าแบบซับเซ็ตไว้สำหรับการเข้าถึงระยะไกล

กระบวนการ: ผู้ทำงาน IO จะเชื่อมต่อก่อนกับเซิร์ฟเวอร์กลาง (เช่นเซิร์ฟเวอร์ io.net) ซึ่งต่อมาเซิร์ฟเวอร์ io.net จะฟังคำขอเชื่อมต่อจากผู้ทำงาน IO และเครื่องจักรวิศวกร โดยใช้เทคโนโลยี reverse tunneling เพื่อส facilitat การแลกเปลี่ยนข้อมูล

แหล่งที่มา:Io.net

แอปพลิเคชันใน io.net:

1. ผ่านเซิร์ฟเวอร์ io.net วิศวกรสามารถเชื่อมต่อกับ IO workers ได้อย่างง่ายๆ โดยไม่ต้องเผชิญกับความท้าทายของการกำหนดค่าเครือข่าย ทำให้สามารถเข้าถึงและจัดการได้จากระยะไกล

ข้อดี:

1. ความสะดวกในการเข้าถึง: การเชื่อมต่อโดยตรงกับ IO workers ช่วยกำจัดอุปสรรคของเครือข่าย
2. ความปลอดภัย: รักษาความปลอดภัยของการสื่อสารและป้องกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
3. ความยืดหยุ่นและความสามารถในการขยายขนาด: จัดการด้วย IO workers หลายตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน

เครือข่าย IO:

The เครือข่าย IOใช้โครงสร้าง VPN เชื่อมต่อเชิงคุณุมัติเพื่อให้การสื่อสารที่ต่ำมากระหว่างโหนด antMiner

ลักษณะของเครือข่าย Mesh VPN:

1. การเชื่อมต่อแบบกระจาย: เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลฮับและสโปก传统 ช่วยให้ VPN เครือข่ายเชื่อมต่อโหนดตรงกัน ปรับปรุงความทนทานต่อข้อบกพร่อง และการกระจายภาระผ่านการส่งข้อมูลหลายทาง
2. ข้อดี: ความต้านทานที่แข็งแกร่งต่อความล้มเหลวของโหนด สเกลเบิลิตีดี ลด latenncy และการจัดสรรการจราจรที่ถูกปรับ

ประโยชน์ต่อ io.net:

1. การเชื่อมต่อโดยตรงลดความล่าช้าในการสื่อสาร ทำให้ประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันดีขึ้น
2. ไม่มีจุดล้มเหลวเดียวทำให้เครือข่ายยังคงทำงานต่อไป แม้แต่โหนดเดียวล้มเหลว
3. เพิ่มความยากลำบากในการติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อป้องกันความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
4. การเพิ่มโหนดใหม่ได้อย่างง่ายโดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของเครือข่าย
5. สะดวกสบายในการแบ่งปันทรัพยากรและการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพระหว่างโหนด

แหล่งที่มา:Io.net

ภาพรวมเศรษฐศาสตร์โทเค็น

โทเค็น $IO คาดว่าจะเปิดตัวในไตรมาสที่สองของปี 2024 เป็นเหรียญ cryptocurrency และโทเค็นโปรโตคอลเหมือนเจ้าของของ io.net มีเป้าหมายที่จะให้บริการสำหรับ AI startups, developers และ GPU suppliers ในนิเวศ IO โดยมีการให้บริการฟังก์ชันต่างๆ เพื่อความสะดวกในกระบวนการชำระเงิน, รางวัลให้ความสำคัญและให้การทำธุรกรรมที่มีประสิทธิภาพของงานคำนวณ

สำหรับธุรกิจเริ่มต้นด้าน AI และผู้พัฒนา

1. Cluster Payments: โทเคน $IO ทำให้กระบวนการชำระเงินสำหรับการติดตั้งคลัสเตอร์และงานคำนวณเป็นไปอย่างง่าย
2. เกตเวย์การพยากรณ์โมเดล: การพยากรณ์โมเดลแต่ละครั้งต้องการการทำธุรกรรมขนาดเล็กใน $IO tokens
3. IOSD Points: โทเค็นยูทิลิตี้ที่ผูกพันกับดอลลาร์สหรัฐ ที่สร้างขึ้นผ่านการเผาไหม้ $IO ใช้สำหรับค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมในเครือข่าย

สำหรับผู้จัดจำหน่าย:

1. รางวัล GPU: ให้รางวัลสำหรับการมีส่วนร่วมของ GPU ซึ่งรวมถึงการชำระเงินสำหรับเวลาเช่าและสิทธิพิเศษสำหรับการเก็บข้อมูลโมเดลบนเครือข่ายขณะเวลาว่าง

Io.net ใช้ระบบโทเค็นคู่ของ $IO และ IOSD ที่ตรึงไว้กับดอลลาร์สหรัฐเพื่อให้แน่ใจว่าต้นทุนการทําธุรกรรมมีเสถียรภาพ การสร้าง IOSD ทําได้โดยการเผาไหม้โทเค็น $IO โดยกระบวนการควบคุมโดยการปล่อยมลพิษสุทธิเพื่อรักษาสมดุลของอุปทาน

Tokenomics and Governance:

1. เศรษฐกิจการเผาและสร้าง: สร้าง $IOSD ผ่านการเผา $IO เพื่อรักษาการส่งเสริมสูงสุดของ $IO เดือนละ และปรับตามการใช้งานของเครือข่าย
2. กลไกการปล่อยก๊าซเรือนกระจาย: ปรับการทำเหรียญ $IO โดยขึ้นอยู่กับการเผาไหม้ IOSD เพื่อให้โปรโตคอลสามารถให้รางวัล $IO ต่อไป
3. กลไกการปกครอง: โทเคน $IO ทำหน้าที่เป็นโทเคนการปกครอง โดยผู้ถือส่วนในการมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจที่สำคัญของเครือข่ายผ่านการสเตกกิ้ง โดยครอบคลุมด้านการตั้งค่าค่าธรรมเนียมและการนำเสนอคุณสมบัติใหม่

ภาพรวมเกี่ยวกับวัตถุประสงค์และหลักการออกแบบ:

1. io.net มีเป้าหมายที่จะเชื่อมต่อทรัพยากร GPU ระดับโลก รองรับงานคำนวณสำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ส่งเสริมการเติบโตของเครือข่ายและการพัฒนาที่สมดุลผ่านกลไกสะสมทรัพย์สินธัมมิติ
2. แจกจ่ายรางวัลให้กับผู้ผลิต GPU และให้คะแนนสะสมสำหรับวิศวกร AI เพื่อกิจกรรมต่อเนื่องบนเครือข่าย
3. Allow token holders to vote on key network decisions, advancing the implementation of decentralized governance structures.
4. เปิดให้ผู้ถือ $IO จำนวนมาก สามารถจ่ายเงินทุนให้กับผู้ดำเนินโหนดหรือผู้ใช้ โดยได้รับส่วนแบ่งของรางวัลของพวกเขา
5. ค่าธรรมเนียม 5% จะถูกเรียกเก็บระหว่างขั้นตอนเริ่มต้นของเครือข่าย โดยมีรายได้ที่ใช้สำหรับกิจกรรมการเผาไหม้โทเค็น $IO หรือให้สิทธิพิเศษเป็นเงินดอลลาร์เพื่อส่งเสริมการขยายของเครือข่ายและเสริมความสนใจของผู้ใช้

การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่แข่งขัน

ในโดเมน Web3, มีการเกิดแอปพลิเคชันหลายรายในตลาดคอมพิวเตอร์ โดยที่เด่น ๆ รวมถึง Akash, เรนเดอร์, Nosana, Clore.ai, Inferx, Aioz, Fluence Labs, และ GPU.NET. ถึงมีการแข่งขันในตลาดอย่างดุเดือด แต่ Io.net ก็ได้รับความสนใจสูงในวงการอย่างรวดเร็ว โดยประมาณมูลค่า 1 พันล้านเหรียญ ด้วยความกรุณาของ 30 ล้านเหรียญเพิ่มขึ้นในรอบทุนชุด A จากสถาบันชั้นนำ เช่น Hack VC, Solana Labs, และแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนเหรียญดิจิตอล OKX ในกลุ่ม DePIN, Io.net ยอดเยี่ยมด้วยเทคโนโลยีกลุ่มผู้นำของตน เทคโนโลยีนวัตกรรมนี้ช่วยให้ Io.net สามารถรวมคอมพิวเตอร์หลายเครื่องเข้าด้วยกันเป็นเครื่องคอมพิวเตอร์ซุปเปอร์เป็นที่สำคัญเท่านั้นบริการที่สามารถสร้างกลุ่มตัวกระจายบนมาตรฐานใหญ่ เพื่อให้ได้ประโยชน์สำคัญสำหรับการพัฒนาโซลูชัน AI ที่ซับซ้อน

ต้นฉบับ:Suyo on X

ในปี 2023, Io.net ได้รับการยอมรับอย่างมากที่งาน Inventions Asia Awards โดดเด่นกว่า 110 โครงการจากทั่วเอเชีย ตั้งแต่ต้นปี 2024, Io.net ได้แสดงการเติบโตและความสนใจที่สำคัญ พร้อมด้วยรายชื่อที่รออยู่มากกว่า 100,000 หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ซึ่งให้บริการเวลาคำนวณมากกว่า 14,000 ชั่วโมง ระบบได้ลงทะเบียน GPU มากกว่า 20,000 หน่วยและสร้างคลัสเตอร์มากกว่า 650 ครั้งอย่างประสบความสำเร็จ

ควรทราบว่าแพลตฟอร์มเช่น Io.net และ Akash มุ่งเน้นในการปฏิรูปการคำนวณคลาวด์แบบเดซีนทราลอยเลชัน แต่พวกเขาเน้นไปที่กลุ่มอุตสาหกรรมที่แตกต่างกัน ในขณะที่เครือข่าย Akash มุ่งเน้นการให้บริการตลาดที่กว้างขวางสำหรับทรัพยากรคลาวด์โดยใช้เทคโนโลยีคอนเทนเนอร์ Io.net มุ่งเน้นการให้บริการคำนวณ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับความต้องการในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่องด้วยความสามารถในการจัดกลุ่มที่เป็นเอกลักษณ์

นอกจากนี้ มูลนิธิเครือข่าย Render Network ได้มั่นสัญญาที่จะจัดสรร300K RNDRจากยอดรวมของ 1.14M RNDR ไปยังผู้ดำเนินงานโหนด GPU ใหม่ ๆ กับ Io.net โดยเป็นพันธมิตรคนแรกในโครงการนี้

พื้นฐานที่ดี

1. Io.net ได้เป็นพันธมิตรกับ Render Network และ Solana โดย Solana ถูกเลือกเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับโครงการ DePIN เนื่องจากความเร็วสูงและค่าธรรมเนียมต่ำ ตามที่ระบุในรายงาน Messari ปี 2024 นอกจากนี้ยังมีความร่วมมือกับ Filecoin ที่เปิดทางให้ผู้ให้บริการเก็บข้อมูลแบบกระจายรายได้ใหม่ในขณะเสริมแอปพลิเคชัน AI ก่อนจะมีความร่วมมือนี้ Io.net ได้รับบริจาคฮาร์ดแวร์จากสมาชิก Filecoin 1500 คน
2. ทีมประกอบด้วย Angela Yi ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทที่ให้คำปรึกษาสำหรับโครงการ Filecoin และศิษย์เก่าจาก Harvard รวมถึง Tory Green โปรแกรมดำเนินการหลักที่มีประสบการณ์กว่า 20 ปีในวงการทุนการลงทุนและตำแหน่งผู้บริหาร
3. Io.net จะก้าวไกลเป็นกำลังที่สำคัญในฟิลด์ DePIN และถือว่าเป็นหนึ่งในการเปิดตัวโครงการที่คาดหวังมากที่สุดในไตรมาสแรก นี่คือโครงการเดียวที่สามารถรวมทรัพยากร GPU จากทั่วโลกเข้าไปยังคลัสเตอร์ที่กระจายได้เป็นเอกลักษณ์ ให้ผู้ใช้ได้รับบริการการเข้าถึงทันที
4. เนื่องจากมูลค่าของทรัพยากรคอมพิวเตอร์ยังคงเพิ่มมากขึ้น Io.net มีเป้าหมายที่จะลดค่าใช้จ่ายในการเช่าความจุ GPU/CPU ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความยืดหยุ่นของ AI และ ML อัตราการเติบโตของความต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นเร็วกว่า อัตราการเติบโตของการ供หา ซึ่งบ่งชี้ถึงช่องว่างที่กว้างขึ้นระหว่างความต้องการและการ供หา
5. คาดว่าจะถึงปี 2030 โดยเฉพาะอย่างยิ่งความต้องการของทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกโมเดล จะกลายเป็นตลาดที่ใหญ่มาก และอาจเป็นส่วนใหญ่ของ GDP ของสหรัฐฯ ถึง 1%

พื้นฐานที่ไม่ดี

1. ตลาดการคำนวณแบบไม่มีศูนย์กำลังเข้าสู่การแข่งขันอย่างมาก โดยมีโครงการที่เจาะจงอย่าง Akash Network และโครงการที่กำลังเจรจาเข้าสู่ตลาดอย่างต่อเนื่อง การแข่งขันรุนแรงอาจส่งผลต่อความสามารถในการรักษาผู้ใช้ของ Io.net
2. มีความท้าทายทางเทคนิคที่สำคัญในการสร้างและบริหารจัดการกลุ่มขนาดใหญ่ที่ไม่มีจุดศูนย์
3. โดยมีความสนใจเพิ่มมากขึ้นในการใช้โซลูชันการคำนวณแบบทำให้กระจาย การใช้งานที่กว้างขวางยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น อัตราการนำมาใช้ที่ช้ากว่าที่คาดหวังระหว่างบริษัทเริ่มต้นด้าน AI นักพัฒนาซอฟต์แวร์ และผู้ผลิต GPU อาจจำกัดการเติบโต
4. การเปลี่ยนแปลงกฎหมายในสกุลเงินดิจิทัลและเครือข่ายที่ไม่centralized รวมถึงการใช้ stablecoin $IOSD อาจดึงดูดความสนใจจากผู้กำกับ
5. ระบบโทเค็นคู่ที่เกี่ยวข้องกับ $IO และ $IOSD อาจเป็นเรื่องที่ซับซ้อนเกินไปสำหรับผู้ใช้

สรุป

io.net พร้อมที่จะส่องแสงในตลาดคอมพิวเตอร์ AI ที่มีความหวัง โดยไม่ได้รับการสนับสนุนเพียงแค่ทีมทางเทคนิคที่มีความคล่องทางเท่านั้น แต่ยังได้รับการสนับสนุนจากหน่วยงานสำคัญ เช่น Multicoin Capital, Solana Ventures, OKX Ventures, Aptos Labs, Delphi Digital, และอื่นๆ โดยดูจากสถานการณ์ปัจจุบันและการเปิดตัวโทเค็นในอนาคต ทางเราเชื่อว่านี่เป็นโครงการที่ควรติดตามอย่างใกล้ชิด แต่เราต้องการเตือนนักลงทุนว่าควรระวังในการดำเนินการ

คำปฏิเสธ：

1. บทความนี้ถูกพิมพ์ใหม่จาก [PIPanewslab]. ส่งต่อชื่อเรื่องต้นฉบับ 'io.net รายงานวิจัย: โหมด DePIN แก้ปัญหาทรัพยากร GPU สามารถเปิดยุคใหม่ของการใช้ AI หรือไม่?'. ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของ ผู้เขียนต้นฉบับ [0xGreythorn]. หากมีข้อติเตียนต่อการพิมพ์ฉบับนี้ โปรดติดต่อเกตเรียนทีม และพวกเขาจะดำเนินการด้วยรวดเร็ว
2. คำปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงอยู่ในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นคำแนะนำในการลงทุนใด ๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นๆ โดยทีม Gate Learn ห้ามมิให้ทำการคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนบทความที่ถูกแปล ยกเว้นที่จะมีการกล่าวถึง