背景
OpenAI による GPT 4 LLM のリリースにより、さまざまな AI Text-to-Image モデルの可能性が実証され、成熟した AI モデルに基づくアプリケーションが日に日に増加し、GPU などのコンピューティング リソースの需要が高まっています。
GPU ユーティリティ Nvidia H 100 GPU の需給状況について論じた 2023 年の記事では、AI ビジネスに携わる大企業が GPU に対して強い需要を持っていると指摘しており、Meta、Tesla、Google などのテクノロジー大手が大量の Nvidia を購入しています。 AI 用のデータセンターを構築するための GPU。具体的な数字は示されていないが、Meta は約 21,000 基の A100 GPU、Tesla は約 7,000 基の A100 を保有しており、Google も自社のデータセンターに多額の GPU 投資を行っています。大規模言語モデル (LLM) やその他の AI アプリケーションをトレーニングする必要性により、GPU、特に H 100 の需要が増加し続けています。
同時に、Statistaのデータによると、AI市場規模は2022年の1,348億から2023年には2,418億に成長し、2030年には7,387億に達すると予想されており、クラウドサービスの市場価値も100%増加しています。 6,330 億から約 14% であり、その中には AI 市場における GPU コンピューティング能力に対する需要が急速に高まっていることがその一部と考えられます。
大きな可能性を秘め、急速に成長する AI 市場について、関連する投資のエントリーポイントをどのような角度から分解して探索できるでしょうか? IBM のレポートに基づいて、AI アプリケーションとソリューションの作成と導入に必要なインフラストラクチャをまとめました。 AI インフラストラクチャは主に、モデルのトレーニングに依存する大量のデータセットとコンピューティング リソースを処理し、最適化するために存在し、データセットの処理効率、モデルの信頼性、アプリケーションのスケーラビリティの問題をハードウェアとソフトウェアの両方の側面から解決すると言えます。 。
AI トレーニング モデルとアプリケーションには大量のコンピューティング リソースが必要であり、低遅延のクラウド環境と GPU コンピューティング能力が望まれます。ソフトウェア スタックには分散コンピューティング プラットフォーム (Apache Spark/Hadoop) も含まれます。 Spark は、処理する必要があるワークフローを大規模なコンピューティング クラスター全体に分散し、並列処理とフォールト トレラント設計が組み込まれています。ブロックチェーンの自然な分散設計により、分散ノードが標準となり、BTC によって作成された POW コンセンサス メカニズムにより、マイナーはブロックの結果を獲得するために計算能力 (ワークロード) で競争する必要があり、それには AI と同じ計算能力が必要であることが確立されました。は、モデル/推論問題を生成するための同様のワークフローです。その結果、従来のクラウドサーバーメーカーは、グラフィックスカードをレンタルしたり、サーバーをレンタルするようにコンピューティングパワーを販売したりすることで、新しいビジネスモデルを拡大し始めました。そして、ブロックチェーンのアイデアを模倣して、AI コンピューティング能力は分散システム設計を採用しており、アイドル状態の GPU リソースを使用してスタートアップのコンピューティング能力コストを削減できます。
IO.NETプロジェクトの紹介
Io.net は、Solana ブロックチェーンと組み合わせた分散コンピューティング パワー プロバイダーであり、分散コンピューティング リソース (GPU および CPU) を使用して AI および機械学習の分野におけるコンピューティング需要の課題を解決することを目指しています。 IO は、独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからのアイドル状態のグラフィックス カードを統合し、Filecoin/Render などの暗号プロジェクトを組み合わせて 100 万個を超える GPU のリソースをプールして、AI コンピューティング リソース不足の問題を解決します。
技術レベルでは、io.net は分散コンピューティングを実装する機械学習フレームワークである ray.io 上に構築されており、強化学習や深層学習からモデルのチューニングやモデルの実行まで、コンピューティング能力を必要とする AI アプリケーションに分散コンピューティング リソースを提供します。誰でも追加の許可なしで労働者または開発者として io のコンピューティング パワー ネットワークに参加できます。同時に、ネットワークはコンピューティング作業の複雑さ、緊急性、およびコンピューティング リソースの供給に応じてコンピューティング パワーの価格を調整し、それに基づいて価格を設定します。市場のダイナミクス。分散コンピューティング能力の特性に基づいて、io のバックエンドは、GPU 需要の種類、現在の可用性、場所、リクエスターの評判に基づいて GPU プロバイダーと開発者をマッチングします。
$IO は io.net システムのネイティブ トークンであり、コンピューティング パワー プロバイダーとコンピューティング パワー サービス購入者間の交換媒体として機能します。$IO を使用すると、$USDC と比較して注文手数料を 2% 削減できます。同時に、$IO はネットワークの正常な動作を確保する上で重要なインセンティブの役割も果たします。$IO トークン所有者はノードに一定量の $IO をプレッジでき、ノードの動作には $IO トークンのプレッジも必要です。マシンのアイドル期間に相当する収益。
$IO トークンの現在の時価総額は約 3 億 6,000 万ドル、FDV は約 30 億ドルです。
$IO トークンの経済学
$IO の最大総供給量は 8 億で、そのうち 5 億はトークンが TGE だったときにすべての当事者に割り当てられ、残りの 3 億トークンは 20 年間かけて段階的にリリースされます (リリース額は毎月 1.02% ずつ減少します)。 、年間約 12%)。現在の IO 流通量は 9,500 万で、これは TGE 中にエコロジー研究開発とコミュニティ構築のためにロック解除された 7,500 万、Binance Launchpool からのマイニング報酬 2,000 万で構成されています。
IO テスト ネットワーク中のコンピューティング パワー プロバイダーへの報酬は次のように分配されます。
シーズン 1 (4 月 25 日現在) – 17,500,000 IO
シーズン 2 (5 月 1 日～5 月 31 日) – 7,500,000 IO
シーズン 3 (6 月 1 日 – 6 月 30 日) – 5,000,000 IO
テストネットのコンピューティング能力に対する報酬に加えて、IO はコミュニティの構築に参加したクリエイターにいくつかのエアドロップも与えました。
(第 1 ラウンド) コミュニティ/コンテンツ クリエイター/Galxe/Discord - 7,500,000 IO
シーズン 3 (6 月 1 日から 6 月 30 日まで) Discord と Galxe の参加者 - 2,500,000 IO
その中で、第 1 四半期のテストネット コンピューティング パワー報酬とコミュニティ作成/Galxe 報酬の第 1 ラウンドが TGE 中にエアドロップされました。
公式ドキュメントによると、$IO の全体的な割り当ては次のとおりです。
$IO トークン書き込みメカニズム
Io.net は、事前に設定された一定の手順に従って $IO トークンの買い戻しと破棄を実行します。具体的な買い戻しと破棄の数量は、実行時の $IO 価格によって異なります。 $IO の買い戻しに使用される資金は、IOG (GPU のインターネット - GPU インターネット) の営業収入、IOG の各ハッシュ パワー購入者およびハッシュ パワー プロバイダーからの 0.25% の注文予約手数料、および $USDC の 2% の手数料から得られます。コンピューティング能力を購入する。
競合製品の分析
io.net と同様のプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AI、および AI モデルのコンピューティング ニーズの解決に焦点を当てたその他の分散型コンピューティング電力市場が含まれます。
Akash Network は、分散型市場モデルを通じて、アイドル状態の分散コンピューティング リソースを利用し、余剰のコンピューティング パワーをプールしてリースし、動的な割引とインセンティブ メカニズムを通じて需要と供給の不均衡に対応し、スマート コントラクトに基づいた効率的でトラストレスなリソース割り当てを実現します。費用対効果の高い分散型クラウド コンピューティング サービス。これにより、十分に活用されていない GPU リソースを持つイーサリアム マイナーやその他のユーザーがそれらをレンタルできるようになり、クラウド サービスの市場が形成されます。この市場では、サービスの価格は逆オークション メカニズムを通じて決定され、購入者はこれらのリソースをレンタルするために入札できるため、価格の競争力が低下します。
Nosana は、Solana エコシステムにおける分散型コンピューティング電力市場プロジェクトであり、その主な目的は、AI 推論のコンピューティング ニーズを満たすために、アイドル状態のコンピューティング リソースを使用して GPU グリッドを形成することです。このプロジェクトは、Solana 上のプログラムを使用してコンピューティング能力市場の運営を定義し、ネットワークに参加している GPU ノードがタスクを合理的に完了できるようにします。現在、テストネットワーク運用の第2フェーズに加えて、 LLama 2と安定拡散モデルの推論プロセスのためのコンピューティングパワーサービスを提供しています。
OctaSpace は、分散コンピューティング、データ ストレージ、サービス、VPN などへのアクセスを可能にする、オープンソースのスケーラブルな分散コンピューティング クラウド ノード インフラストラクチャです。 OctaSpace には CPU と GPU のコンピューティング能力が含まれており、ML タスク、AI ツール、画像処理、Blender を使用したシーンのレンダリングのためのディスク領域を提供します。 OctaSpace は 2022 年に開始され、独自のレイヤー 1 EVM 互換ブロックチェーン上で実行されます。ブロックチェーンは、Proof of Work (PoW) と Proof of Authority (PoA) コンセンサス メカニズムを組み合わせたデュアル チェーン システムを使用します。
Clore.AI は、ユーザーが世界中のコンピューティング能力を提供するノードからハイエンド GPU コンピューティング リソースを取得できるようにする分散 GPU スーパーコンピューティング プラットフォームです。 AI トレーニング、仮想通貨マイニング、ムービー レンダリングなどの複数の用途をサポートします。このプラットフォームは低コストで高性能な GPU サービスを提供し、ユーザーは GPU をレンタルすることで Clore トークンの報酬を得ることができます。 Clore.ai はセキュリティに重点を置き、欧州の法律を遵守し、シームレスな統合のための強力な API を提供します。プロジェクトの品質に関しては、Clore.AI の Web ページは比較的粗雑です。プロジェクトの自己紹介とデータの信頼性を検証するための詳細な技術文書はありません。プロジェクトのグラフィック カード リソースと実際の参加レベルには依然として疑問があります。
分散型コンピューティングパワー市場の他の製品と比較すると、io.net は現在、誰でも許可なくコンピューティングパワーリソースを提供できる唯一のプロジェクトであり、ユーザーは最小 30 シリーズのコンシューマーグレードの GPU を使用してネットワークに参加できます。コンピューティング能力の貢献には、Macbook M 2 や Mac Mini などの Apple チップ リソースも含まれます。より十分な GPU および CPU リソースと豊富な API 構築により、IO はバッチ推論、並列トレーニング、ハイパーパラメーター調整、強化学習などのさまざまな AI コンピューティング ニーズをサポートできます。そのバックエンド インフラストラクチャは、リソースの効果的な管理と自動価格設定を可能にする一連のモジュラー レイヤーで構成されています。 他の分散コンピューティング電力市場プロジェクトは、主にエンタープライズ グラフィックス カード リソースとの連携を目的としており、ユーザーの参加には一定の基準があります。したがって、IO はトークンエコノミクスの暗号化フライホイールを使用して、より多くのグラフィックス カード リソースを活用できる可能性があります。
以下は、io.netと競合製品の現在の時価総額/FDVの比較です。
レビューと結論
Binance への $IO の上場は、開始当初から多くの注目を集めてきた大ヒットプロジェクトにとって、価値のあるスタートと言えるでしょう。テストネットワークはネットワーク全体で人気を博し、実際の公開が遅れる間に徐々に皆から攻撃を受けてきました。不透明点のルールに疑問を呈するテスト。トークンは市場の調整中にオンラインになり、安値で始まり、高値に移動し、最終的には比較的合理的な評価範囲に戻りました。しかし、io.net の強力な投資ラインナップを理由に参加したテストネット参加者にとって、GPU をレンタルしたものの四半期ごとのテストネットへの参加に固執しなかったユーザーのほとんどは、理想的な超過収益を得ることができませんでした。予想通り、我々は「反ルー」という現実に直面することになる。テストネットワーク中、 io.net は各期間の賞金プールを GPU と高性能 CPU の 2 つのプールに分けて別々に計算しました。ハッキング事件のためシーズン 1 のポイント発表は延期されましたが、最終的にポイントが発表されました。 TGE 中の GPU プールの交換比率は、近い将来、主要なクラウド プラットフォーム メーカーから GPU をレンタルするユーザーのコストがエアドロップの収益をはるかに超えると決定されました。シーズン 2 では、公式が PoW 検証メカニズムを完全に実装し、ほぼ 3w の GPU デバイスが参加し、最終的なポイント交換率は 100:1 でした。
待望の開始後、io.net が AI アプリケーションにさまざまなコンピューティング ニーズを提供するという既定の目標を達成できるかどうか、テスト ネットワーク後に実際の需要がどれだけ残っているかは、おそらく時間だけが最良の証拠を与えることができます。
参照する：
https://blockcrunch.substack.com/p/rndr-akt-ionet-the-complete-guide
https://www.odaily.news/post/5194118
https://www.theblockbeats.info/news/53690
https://www.binance.com/en/research/projects/ionet
https://www.ibm.com/topics/ai-infrastructor
https://gpus.llm-utils.org/nvidia-h100-gpus-supply-and-demand/
https://www.statista.com/statistics/941835/artificial-intelligence-market-size-revenue-comparisons/
https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-cloud-ai-market
