Forward the Original Title ‘io.net研报：DePIN模式解决GPU资源困境，能否开启AI应用新时代？’

紹介

デジタル時代において、計算能力は技術の進歩にとって極めて重要です。これはコンピュータがメモリ、プロセッサの速度、およびプロセッサの数を通じて操作を実行する能力を定義します。この能力はデバイスがタスクを実行する効率や複数のプロセスを処理する能力を決定し、その結果、パフォーマンスとコストに影響を与えます。人工知能（AI）やディープラーニングモデルの台頭に伴い、GPUなどの高速計算能力への需要が急増しています。世界中での不足.

コンピューターの「脳」とされる中央処理装置（CPU）と、グラフィックス処理装置（GPU）は、デバイスの計算能力を決定する上で重要な役割を果たします。より強力なCPUは、1秒あたりの操作をより多く処理でき、GPUは並列タスクを効率的に処理することでCPUの計算能力を向上させます。

ソース：Io.net

この成長する需要に対処するために、Io.net 革新的な解決策を提案します: データセンター、仮想通貨マイニングファーム、および消費者向けGPUの未使用リソースを活用することで、Io.netは世界最大のAIコンピューティングクラウドを構築することを目指しています。 この戦略は従来のアプローチに比べてほんの一部のコストでほぼ無制限の計算能力を提供することを約束し、急速に増加する計算リソースの需要と限られた供給との重要なギャップを埋めることを約束します。 Io.netのアプローチは、現在のリソース不足の問題を緩和するだけでなく、AI技術の持続的な発展を支援し、デジタル能力の持続的な進化を確実にします。

プロジェクト概要

Io.netは、機械学習に特化した分散型GPUネットワークを通じてクラウドコンピューティング分野を革新することを約束しています。Io.netは、世界最大のAIコンピューティングクラウドを構築することにより、拡張可能でアクセスしやすく、費用対効果の高いコンピューティングパワーを提供し、従来のクラウドサービスの限界に挑戦しています。[Gate]などの団体との提携を通じて、Io.netは...Filecoinそしてレンダー, また、近日公開予定のIOトークンのローンチ、Io.netは、AI/MLエンジニアが広範囲なGPUネットワーク内でプロジェクトを簡単にスケーリングできるようにします。

このプラットフォームは、バッチ推論、並列トレーニング、強化学習などの主要なAI開発タスクをサポートしており、Pythonワークロードに最適化されています。IOトークンの導入により、Io.netは完全な運用可能でコスト効果の高い分散型ネットワークに向けて進化しています。DePINテクノロジーを活用することで、GPU依存アプリケーションの多様なニーズに対応し、柔軟でユーザーが制御可能なコンピューティング環境を提供します。Io.netは、分散型クラウドコンピューティングの新たな基準を設定し、この分野でのイノベーションの波をリードしています。

io.netの機能

IO Cloud

ザ IOCloudは、分散GPUクラスターの展開と管理を簡素化し、機械学習エンジニアや開発者に、大規模かつ柔軟なGPUリソースへのアクセスを可能にするプラットフォームを提供します。このプラットフォームは、従来のクラウドサービスに似たユーザーエクスペリエンスを提供しますが、分散ネットワークの追加メリットもあります。

ハイライト：

1. スケーラビリティとコスト効率：最もコスト効率の良いGPUクラウドプラットフォームになることを約束し、AI / MLプロジェクトのコストを最大90％削減することを目指しています。
2. IO SDKとの統合: 統合を通じてAIプロジェクトのパフォーマンスを向上させ、統一された高性能環境を構築します。
3. グローバルカバレッジ：GPUリソースをグローバルに配布するCDNのようなアプローチを利用し、機械学習サービスと推論を最適化します。
4. RAYフレームワークのサポート：スケーラブルなPythonアプリケーション開発のためにRAY分散コンピューティングフレームワークを利用します。
5. 独占的な機能: OpenAI ChatGPTプラグインへのプライベートアクセスを提供し、トレーニングクラスターの展開を簡素化します。
6. Cryptomining Innovation: MLおよびAIエコシステムをサポートすることで、暗号マイニング業界に革命的なイノベーションをもたらすことを目指しています。

IOワーカー

1. IO ワーカーWebAppsのユーザーアカウント管理、リアルタイムな活動モニタリング、温度および電力の追跡、設置サポート、ウォレット管理、セキュリティ評価、および収益性分析を含む、ユーザーの供給操作を最適化するよう設計されています。AI処理能力の需要と未使用のコンピューティングリソースの供給とのギャップを埋めることにより、より経済的に効率的でスムーズなAI学習プロセスを促進します。

ハイライトは次の通りです:

1. ワーカーダッシュボード：接続されたデバイスのリアルタイムモニタリングのためのダッシュボードを提供し、デバイスの削除や名前の変更などの機能をサポートします。
2. デバイスの詳細ページ：トラフィック、接続状態、ジョブ履歴など、デバイスの包括的な分析を表示します。
3. 収益と報酬ページ：収益とジョブ履歴を追跡し、トランザクションの詳細はSOLSCANでクエリ可能です。
4. 新しいデバイスページを追加：デバイス接続プロセスを簡略化し、新しいデバイスの迅速かつ簡単な統合をサポートします。

IOブラウザ

1. IO Browserは、io.netネットワークの運用についてユーザーに詳細な洞察を提供する包括的なプラットフォームとして設計されており、ブロックチェーンエクスプローラーがブロックチェーン取引の透明性を提供するのと同様です。その主な目標は、ユーザーがGPUクラウドに関する詳細情報を監視、分析、理解し、ネットワークのアクティビティ、統計、取引に完全に透明性を確保しながら、機密情報のプライバシーを保護することです。

ハイライトには、次のようなものがあります:

1. ブラウザのホームページ：供給量、検証済みサプライヤー、アクティブなハードウェア数、およびリアルタイムの市場価格に関する洞察を提供します。
2. クラスターページ：ネットワーク内で展開されたクラスターに関する公開情報と、リアルタイムのメトリクス、予約の詳細を表示します。
3. デバイスページ：ネットワークに接続されたデバイスの公開詳細を表示し、リアルタイムのデータと取引追跡を提供します。
4. リアルタイムクラスターモニタリング：クラスターの状態、健康状態、およびパフォーマンスに対する即座の洞察を提供し、ユーザーが最新情報を持っていることを確認します。

Io.netのアーキテクチャとテクノロジー

IO-SDK: コアテクノロジーエンジン

Rayの一部として、IO-SDKはIO.NETの機能の基盤を形成しています。それは、タスクの並列実行と複数言語環境での処理をサポートしています。主要な機械学習（ML）フレームワークとの高い互換性により、IO.NETは柔軟かつ効率的に多様な計算ニーズを満たすことができます。この技術構成は、細かく定義された技術システムによって補完され、IO.NETプラットフォームが現在の要求を満たすだけでなく、将来の開発にも適応性を持つことを確実にします。

これに基づいて、Io.netは、多層アーキテクチャ設計を採用しています。具体的には：

ユーザーインターフェースレイヤー：ユーザー向けの視覚的なフロントエンドインターフェースを提供し、一般のウェブサイト、クライアントエリア、GPUベンダーエリアを含む、直感的で使いやすい体験を提供することを目指しています。

セキュリティレイヤー：ネットワーク保護、ユーザー認証、アクティビティの記録などのメカニズムを統合し、システムの整合性とセキュリティを確保します。

API Layer: ウェブサイト、ベンダー、および内部管理のコミュニケーションハブとして機能し、データ交換およびさまざまな操作の実行を容易にします。

バックエンドレイヤー：システムの中核を形成し、クラスター/GPU管理、クライアントとのやり取り、自動スケーリング操作を担当します。

データベースレイヤー：データの保管と管理を担当し、主要なストレージは構造化されたデータを処理し、キャッシングは一時的なデータ処理に使用されます。

タスクレイヤー：非同期通信とタスク実行を管理し、データ処理と循環の効率を確保します。

インフラストラクチャレイヤー：システムの基盤を形成し、GPUリソースプール、オーケストレーションツール、タスク実行/MLタスク処理を含む。強力なモニタリングソリューションを備えています。

IOトンネリングテクノロジー（IOトンネル）

IO トンネルクライアントからリモートサーバーへの安全な接続を確立し、エンジニアがリモートアクセスのための複雑な構成なしにファイアウォールやNATをバイパスできるようにします。

ワークフロー: IOワーカーはまず中間サーバー（つまり、io.netサーバー）と接続を確立します。その後、io.netサーバーはIOワーカーやエンジニアリングマシンからの接続要求を受け付け、リバーストンネリング技術を介してデータの交換を容易にします。

ソース:Io.net

io.netのアプリケーション：

1. io.netサーバーを介して、エンジニアはネットワーク構成の課題に直面することなく、IOワーカーに簡単に接続し、リモートアクセスと管理を可能にすることができます。

利点:

1. アクセスの利便性：IOワーカーへの直接接続により、ネットワーク障壁がなくなります。
2. セキュリティ：通信セキュリティを確保し、データプライバシーを保護します。
3. スケーラビリティと柔軟性：異なる環境で複数のIOワーカーを効率的に管理します。

IOネットワーク:

The IOネットワークantMinerノード間での超低遅延通信を提供するために、メッシュVPNアーキテクチャを利用しています。

メッシュVPNネットワークの特性:

1. 分散接続：従来のハブアンドスポークモデルと比較して、メッシュVPNはノード間の直接接続を可能にし、複数経路データ転送を通じて冗長性、障害耐性、負荷分散を向上させます。
2. 利点：ノードの障害に対する強い抵抗力、優れたスケーラビリティ、低レイテンシー、およびトラフィック割り当ての最適化。

io.netへの利点:

1. 直接接続は通信の遅延を減らし、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
2. 単一障害点がないため、ネットワークは単一のノードが失敗しても動作を続けます。
3. データの追跡と分析の難易度を高めることで、ユーザーのプライバシー保護を強化します。
4. ネットワークのパフォーマンスに影響を与えることなく、新しいノードを簡単に追加できます。
5. ノード間のリソース共有と効率的な処理を容易にします。

ソース:Io.net

トークンエコノミクスの概要

2024年第2四半期に、io.netのネイティブ暗号通貨およびプロトコルトークンとしてリリースされると期待される$IOトークンは、IOエコシステム内でAIスタートアップ、開発者、およびGPUサプライヤーにサービスを提供し、支払いプロセスを簡素化し、貢献を報酬し、計算タスクの効率的な取引を促進するための機能を提供します。

AIスタートアップや開発者向け：

1. クラスタ支払い：$IO トークンは、クラスタ展開や計算タスクの支払いプロセスを簡素化します。
2. モデル推論ゲートウェイ：各モデル推論には$IOトークンでマイクロトランザクションが必要です。
3. IOSD Points: 米ドルにペッグされたユーティリティトークンであり、$IO トークンの焼却を通じて生成され、ネットワーク取引手数料に使用されます。

サプライヤー向け：

1. GPU報酬：GPUの貢献に対する報酬を提供し、レンタル時間の支払いやネットワーク上でのモデル推論のホスティングに対するインセンティブを提供します。

Io.netは、安定した取引コストを確保するために、米ドルにペッグされた$IOとIOSDの二重トークンシステムを採用しています。IOSDの生成は、$IOトークンの焼却を通じて行われ、供給バランスを維持するためにネットエミッションによってプロセスが制御されています。

トークノミクスとガバナンス：

1. Burn-and-Mint Economics: $IOを燃やすことにより$IOSDを生成し、ネットワーク利用に基づいて調整された$IOの月次静的供給を維持します。
2. ネット排出メカニズム：IOSDの焼却に基づいて$IOトークンの鋳造を調整し、プロトコルが引き続き$IOリワードを提供できるようにします。
3. ガバナンスメカニズム：$IOトークンはガバナンストークンとして機能し、保有者はステーキングを通じて手数料設定や新機能の導入などの重要なネットワーク決定に影響を与えます。

目標と設計原則の概要：

1. io.netは、グローバルなGPUリソースを接続し、人工知能（AI）や機械学習（ML）のための計算タスクをサポートし、ネイティブアセットインセンティブメカニズムを通じてネットワークの成長とバランスの取れた開発を推進することを目指しています。
2. GPUサプライヤーに報酬を配布し、AIエンジニアがネットワーク上での継続的な活動に対して忠誠ポイントを提供します。
3. トークン保有者に重要なネットワーク決定に投票させ、分散型ガバナンス構造の実装を推進します。
4. $IOトークン保有者がノードオペレータやユーザに投資をステーキングできるようにし、報酬配当を受け取ることができます。
5. ネットワークの初期段階では、5%の手数料が課され、その収益は$IOトークンの焼却活動やUSDのインセンティブ提供に使用され、ネットワークの拡大とユーザーの参加の促進を目指しています。

競合製品分析

Web3ドメインでは、主要なものに、計算市場における多数のアプリケーションが現れています。Akash, レンダー、ノサナ, Clore.ai, Inferx, Aioz, Fluence Labs、そしてGPU.NET. 激しい市場競争にもかかわらず、Io.netは素早く業界で高い注目を集め、推定評価額が30億ドルに達することを可能にしました。raised突出しています。この革新的な機能により、Io.netは複数のコンピュータを強力なスーパーコンピュータに結合させることができます。のみ大規模な分散クラスターを構築できるサービスは、複雑なAIソリューションの開発に重要な利点を提供します。

ソース:Suyo on X

2023年、Io.netはアジア発明家賞で110件を超えるプロジェクトの中で目立ち、大きな認知を受けました。2024年初頭から、Io.netは示しました 成長とエンゲージメントが著しく、10万枚以上のGPU待ちリストを提供し、1万4000時間以上のコンピューティングサービスを提供しています。ネットワークは2万枚以上のGPUを登録し、650以上のクラスタを構築しました。

Io.netやAkashなどのプラットフォームは、伝統的なクラウドコンピューティングを分散型で改革することに専念していますが、異なる産業セグメントに焦点を当てています。Akashネットワークはコンテナ技術を使用してクラウドリソースの幅広いマーケットプレイスを提供しますが、Io.netはAIや機械学習のニーズに対応する高性能GPUコンピューティングサービスを提供し、ユニークなクラスター機能に焦点を当てています。

さらに、Render Network Foundationは割り当てることを誓約しました300K RNDR1.14M RNDRのうち、新しいGPUノードオペレーターにIo.netが最初のパートナーとしてこの取り組みに参加しました。

ブルシュファンダメンタル

1. Io.netは、Render NetworkとSolanaとの強力なパートナーシップを築いています。DePINプロジェクトの理想的な選択肢として選ばれた後者は、高いスループットと低い手数料を備えており、Messariの2024年のレポートでも反映されています。また、Filecoinと協力し、分散型ストレージプロバイダーに新たな収益源を開拓しながら、AIアプリケーションを強化しています。この協力の前に、Io.netはすでに1500人のFilecoinメンバーからハードウェアの寄付を受けていました。
2. チームには、Filecoinプロジェクトのコンサルティング会社の共同設立者であり、ハーバードの卒業生であるアンジェラ・イーと、ベンチャーキャピタルと幹部職で20年以上の経験を持つ最高運営責任者であるトリー・グリーンが含まれています。
3. Io.netは、DePIN分野で重要な力となる見込みであり、最初の四半期の最も期待されるプロジェクトの1つと見なされています。世界中のGPUリソースを統合された分散クラスタにまとめ上げ、ユーザーに即座のアクセスサービスを提供する唯一のプロジェクトです。
4. コンピューティングリソースの価値が増加し続ける中、Io.netはAIやMLのスケーラビリティに不可欠なGPU/CPU容量のリースコストを削減することを目指しています。コンピューティングリソースの需要増加率が供給増加率を上回っており、需要と供給の間にますます広がるギャップが示されています。
5. 2030年までに、特にモデルトレーニングに必要なコンピューティングリソースの需要が大きくなり、米国のGDPの1%を占める可能性があります。

ベアリッシュなファンダメンタル

1. 分散コンピューティング市場はますます競争が激しくなり、Akash Networkのような成熟したプロジェクトや新興プロジェクトが市場に次々と参入しています。激しい競争はIo.netのユーザー獲得能力に影響を与える可能性があります。
2. 分散クラスターの大規模な作成と管理には、重要な技術的課題があります。
3. 分散コンピューティングソリューションへの関心が高まっているにもかかわらず、広範な採用はまだ初期段階にあります。 AIスタートアップ、開発者、およびGPUサプライヤーの採用率が期待よりも遅いことは、成長を制限する可能性があります。
4. 暗号通貨や分散型ネットワークの法的変更、および$IOSDステーブルコインの使用は、規制当局の注目を集める可能性があります。
5. ユーザーにとっては、$IOと$IOSDを巡るデュアルトークンシステムは複雑すぎるかもしれません。

結論

io.netは、優れた技術チームだけでなく、Multicoin Capital、Solana Ventures、OKX Ventures、Aptos Labs、Delphi Digitalなどの著名な企業に支えられて、有望なAIコンピューティング市場で輝くことになるでしょう。現在の状況と今後のトークン発行を考えると、このプロジェクトは注意深くモニタリングする価値があると考えていますが、投資家には常に注意して進めるように念を押します。

免責事項：

1. この記事は[から転載されていますパニュースラブ]. オリジナルタイトル‘io.net研報：DePIN模式解决GPU资源困境，能否开启AI应用新时代？’.すべての著作権はオリジナルの作者[0xGreythorn]に帰属します. If there are objections to this reprint, please contact the ゲート レンチームが promptly て対処します。
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