배경
OpenAI의 GPT 4 LLM 출시로 다양한 AI Text-to-Image 모델의 잠재력이 입증되었으며, 성숙한 AI 모델을 기반으로 한 애플리케이션이 날로 증가하고 GPU와 같은 컴퓨팅 리소스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
GPU 유틸리티 Nvidia H 100 GPU의 수급 상황을 다룬 2023년 기사에서는 AI 사업에 종사하는 대기업이 GPU에 대한 수요가 높다고 지적했습니다. Meta, Tesla, Google 등 거대 기술 기업이 Nvidia를 대량 구매했습니다. AI용 데이터센터 구축을 위한 GPU. Meta에는 약 21,000개의 A100 GPU가 있고 Tesla에는 약 7,000개의 A100이 있으며 Google도 데이터 센터에 상당한 GPU 투자를 하고 있지만 구체적인 수치는 제공되지 않았습니다. GPU, 특히 H 100에 대한 수요는 LLM(대형 언어 모델) 및 기타 AI 애플리케이션 교육에 대한 필요성으로 인해 계속 증가하고 있습니다.
동시에 Statista 데이터에 따르면 AI 시장 규모는 2022년 1,348억 달러에서 2023년 2,418억 달러로 성장했으며, 2030년에는 7,387억 달러에 이를 것으로 예상되며, 클라우드 서비스의 시장 가치도 이는 6330억에서 약 14%에 달하며, 그 중 많은 부분이 AI 시장에서 GPU 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 급격히 증가하고 있기 때문입니다.
엄청난 잠재력을 갖고 빠르게 성장하고 있는 AI 시장에 대해 우리는 어떤 각도에서 관련 투자 진입점을 해체하고 탐색할 수 있는가? IBM 보고서를 기반으로 AI 애플리케이션과 솔루션을 생성하고 배포하는 데 필요한 인프라를 요약했습니다. AI 인프라는 주로 훈련 모델에 의존하는 수많은 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스를 처리하고 최적화하기 위해 존재한다고 할 수 있습니다. 이는 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서 데이터 세트 처리 효율성, 모델 신뢰성 및 애플리케이션 확장성 문제를 해결합니다. .
AI 훈련 모델 및 애플리케이션에는 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 지연 시간이 짧은 클라우드 환경과 GPU 컴퓨팅 성능을 선호합니다. 소프트웨어 스택에는 분산 컴퓨팅 플랫폼(Apache Spark/Hadoop)도 포함되어 있습니다. Spark는 대규모 컴퓨팅 클러스터에 걸쳐 처리해야 하는 워크플로를 분산하며 병렬성과 내결함성 설계가 내장되어 있습니다. 블록체인의 자연스러운 분산 설계는 분산 노드를 표준으로 만들었고, BTC가 만든 POW 합의 메커니즘은 채굴자가 블록 결과를 얻기 위해 컴퓨팅 파워(워크로드)에서 경쟁해야 하며, 이는 AI와 동일한 컴퓨팅 파워가 필요하다는 것을 확립했습니다. 모델/추론 문제를 생성하는 유사한 작업 흐름입니다. 이에 따라 전통적인 클라우드 서버 제조업체들은 그래픽 카드를 임대하고, 서버를 임대하는 것처럼 컴퓨팅 파워를 판매하는 방식으로 새로운 비즈니스 모델을 확장하기 시작했습니다. 그리고 블록체인의 아이디어를 모방한 AI 컴퓨팅 파워는 유휴 GPU 리소스를 사용하여 스타트업의 컴퓨팅 파워 비용을 줄일 수 있는 분산 시스템 설계를 채택합니다.
IO.NET 프로젝트 소개
Io.net 은 Solana 블록체인과 결합된 분산 컴퓨팅 파워 제공업체로, 분산 컴퓨팅 리소스(GPU 및 CPU)를 사용하여 AI 및 기계 학습 분야의 컴퓨팅 수요 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. IO는 독립 데이터 센터와 암호화폐 채굴기의 유휴 그래픽 카드를 통합하고 Filecoin/Render와 같은 암호화폐 프로젝트를 결합하여 100만 개 이상의 GPU 리소스를 풀링하여 AI 컴퓨팅 리소스 부족 문제를 해결합니다.
기술 수준에서 io.net은 분산 컴퓨팅을 구현하는 기계 학습 프레임워크인 ray.io를 기반으로 구축되었으며, 강화 학습 및 딥 러닝부터 모델 튜닝 및 모델 실행에 이르기까지 컴퓨팅 성능이 필요한 AI 애플리케이션을 위한 분산 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 누구나 추가 권한 없이 작업자 또는 개발자로 io의 컴퓨팅 파워 네트워크에 참여할 수 있습니다. 동시에 네트워크는 컴퓨팅 작업의 컴퓨팅 리소스의 복잡성, 긴급성 및 공급에 따라 컴퓨팅 파워 가격을 조정하고 가격을 설정합니다. 시장 역학. 분산 컴퓨팅 성능의 특성을 기반으로 io의 백엔드는 GPU 수요 유형, 현재 가용성, 요청자의 위치 및 평판을 기반으로 GPU 제공업체와 개발자를 연결합니다.
$IO는 io.net 시스템의 기본 토큰이며 컴퓨팅 전력 공급자와 컴퓨팅 전력 서비스 구매자 간의 교환 매체 역할을 합니다. $IO를 사용하면 $USDC에 비해 주문 처리 수수료를 2% 줄일 수 있습니다. 동시에 $IO는 네트워크의 정상적인 작동을 보장하는 데 중요한 인센티브 역할도 합니다. $IO 토큰 보유자는 노드에 일정량의 $IO를 약속할 수 있으며 노드 운영에도 $IO 토큰을 약속해야 합니다. 기계의 유휴 기간에 해당하는 수익.
$IO 토큰의 현재 시가총액은 약 3억 6천만 달러이고, FDV는 약 30억 달러입니다.
$IO 토큰 경제
$IO의 최대 총 공급량은 8억 개이며, 그 중 5억 개는 토큰이 TGE일 때 모든 당사자에게 할당되었습니다. 나머지 3억 개 토큰은 20년에 걸쳐 점진적으로 출시됩니다(출시 금액은 매월 1.02%씩 감소합니다). , 매년 약 12%씩 감소합니다). 현재 IO 유통량은 9,500만 개이며, 이는 TGE 기간 동안 생태학적 RD 및 커뮤니티 구축을 위해 잠금 해제된 7,500만 개와 바이낸스 런치풀의 채굴 보상 2,000만 개로 구성됩니다.
IO 테스트 네트워크 동안 컴퓨팅 전력 공급자에 대한 보상은 다음과 같이 분배됩니다.
시즌 1(4월 25일 기준) – 17,500,000 IO
시즌 2(5월 1일~5월 31일) – 7,500,000 IO
시즌 3(6월 1일 – 6월 30일) – 5,000,000 IO
테스트넷 컴퓨팅 성능 보상 외에도 IO는 커뮤니티 구축에 참여한 제작자에게 에어드랍을 제공했습니다.
(1차) 커뮤니티/콘텐츠 제작자/Galxe/Discord - 7,500,000 IO
시즌 3(6월 1일 - 6월 30일) Discord 및 Galxe 참가자 - 2,500,000 IO
그 중 1분기 테스트넷 컴퓨팅 파워 보상과 1차 커뮤니티 생성/Galxe 보상이 TGE 기간 동안 에어드랍되었습니다.
공식 문서에 따르면 $IO의 전체 할당은 다음과 같습니다.
$IO 토큰 소각 메커니즘
Io.net은 미리 설정된 고정된 절차에 따라 $IO 토큰의 환매 및 파기를 실행합니다. 구체적인 환매 및 파기 수량은 실행 당시의 $IO 가격에 따라 다릅니다. $IO를 재구매하는 데 사용되는 자금은 IOG(The Internet of GPUs - GPU Internet)의 영업 수입, IOG의 각 해시 파워 구매자 및 해시 파워 공급자의 주문 예약 수수료 0.25%, $USDC 2% 처리 수수료에서 나옵니다. 컴퓨팅 파워 구매.
경쟁제품 분석
io.net과 유사한 프로젝트에는 Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI 및 AI 모델의 컴퓨팅 요구 사항을 해결하는 데 초점을 맞춘 기타 분산형 컴퓨팅 파워 시장이 포함됩니다.
분산형 시장 모델을 통해 Akash 네트워크는 유휴 분산 컴퓨팅 리소스를 활용하고 초과 컴퓨팅 성능을 풀링 및 임대하며 동적 할인 및 인센티브 메커니즘을 통해 공급 및 수요 불균형에 대응하여 스마트 계약을 기반으로 효율적이고 신뢰할 수 없는 리소스 할당을 달성합니다. 비용 효율적이고 분산된 클라우드 컴퓨팅 서비스. GPU 리소스를 충분히 활용하지 못하는 이더리움 채굴자와 기타 사용자가 이를 임대하여 클라우드 서비스를 위한 시장을 만들 수 있습니다. 이 시장에서 서비스 가격은 구매자가 이러한 자원을 임대하기 위해 입찰할 수 있는 역경매 메커니즘을 통해 가격이 책정되므로 가격 경쟁력이 떨어집니다.
Nosana는 솔라나 생태계의 분산형 컴퓨팅 파워 시장 프로젝트입니다. 주요 목적은 AI 추론의 컴퓨팅 요구를 충족하기 위해 유휴 컴퓨팅 리소스를 사용하여 GPU 그리드를 형성하는 것입니다. 이 프로젝트는 솔라나의 프로그램을 사용하여 컴퓨팅 파워 시장의 운영을 정의하고 네트워크에 참여하는 GPU 노드가 합리적으로 작업을 완료하도록 보장합니다. 현재는 테스트 네트워크 운영 2단계 외에도 LLama 2 및 Stable Diffusion 모델의 추론 프로세스를 위한 컴퓨팅 파워 서비스를 제공하고 있습니다.
OctaSpace는 분산 컴퓨팅, 데이터 스토리지, 서비스, VPN 등에 대한 액세스를 허용하는 오픈 소스 확장형 분산 컴퓨팅 클라우드 노드 인프라입니다. OctaSpace에는 ML 작업, AI 도구, 이미지 처리 및 Blender를 사용한 렌더링 장면을 위한 디스크 공간을 제공하는 CPU 및 GPU 컴퓨팅 성능이 포함되어 있습니다. OctaSpace는 2022년에 출시되며 자체 레이어 1 EVM 호환 블록체인에서 실행됩니다. 블록체인은 작업 증명(PoW)과 권한 증명(PoA) 합의 메커니즘을 결합한 이중 체인 시스템을 사용합니다.
Clore.AI는 사용자가 전 세계에 컴퓨팅 성능을 제공하는 노드에서 고급 GPU 컴퓨팅 리소스를 얻을 수 있는 분산형 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼입니다. AI 훈련, 암호화폐 채굴, 영화 렌더링 등 다양한 용도를 지원합니다. 플랫폼은 저비용, 고성능 GPU 서비스를 제공하며, 사용자는 GPU를 임대하여 Clore 토큰 보상을 얻을 수 있습니다. Clore.ai는 보안에 중점을 두고 유럽 법률을 준수하며 원활한 통합을 위한 강력한 API를 제공합니다. 프로젝트 품질 측면에서 보면 Clore.AI의 웹페이지에는 프로젝트 자체 소개의 진위 여부와 데이터 진위 여부를 확인할 수 있는 자세한 기술 문서가 없습니다.
분산형 컴퓨팅 파워 시장의 다른 제품과 비교할 때, io.net은 현재 누구나 허가 없이 컴퓨팅 파워 리소스를 제공하기 위해 참여할 수 있는 유일한 프로젝트입니다. 사용자는 최소 30 시리즈 소비자급 GPU를 사용하여 네트워크에 참여할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능 기여에는 Macbook M 2 및 Mac Mini와 같은 Apple 칩 리소스도 포함됩니다. 보다 충분한 GPU 및 CPU 리소스와 풍부한 API 구성을 통해 IO는 배치 추론, 병렬 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝 및 강화 학습과 같은 다양한 AI 컴퓨팅 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 백엔드 인프라는 리소스의 효과적인 관리와 자동화된 가격 책정을 가능하게 하는 일련의 모듈식 레이어로 구성됩니다. 기타 분산 컴퓨팅 파워 시장 프로젝트는 대부분 엔터프라이즈 그래픽 카드 리소스와의 협력을 위한 것이며 사용자 참여에 대한 특정 임계값이 있습니다. 따라서 IO는 토큰 경제의 암호화 플라이휠을 사용하여 더 많은 그래픽 카드 리소스를 활용할 수 있는 능력을 가질 수 있습니다.
다음은 io.net과 경쟁 제품의 현재 시가총액/FDV를 비교한 것입니다.
검토 및 결론
$IO의 바이낸스 상장은 초기부터 많은 관심을 받았던 블록버스터 프로젝트의 가치 있는 시작이라고 할 수 있습니다. 테스트 네트워크는 네트워크 전체에서 인기를 얻었으며 실제 출시가 지연되는 동안 점차 모든 사람들의 공격을 받았습니다. 테스트하여 불투명 포인트 규칙에 대해 질문합니다. 토큰은 시장 조정 중에 온라인에 접속하여 낮게 시가를 설정하고 높게 이동하여 결국 상대적으로 합리적인 평가 범위로 돌아왔습니다. 하지만 io.net의 탄탄한 투자 라인업 때문에 찾아온 테스트넷 참가자들에게는 기쁘기도 하고, 아쉽기도 했습니다. GPU를 임대했지만 매 시즌 테스트넷 참여를 고집하지 않았던 대부분의 사용자들은 이상적인 초과 수익을 얻지 못했습니다. 예상대로 우리는 반루(anti-Lu)의 현실에 직면하게 된다. 테스트 네트워크에서 io.net은 각 기간의 상금 풀을 GPU와 고성능 CPU의 두 풀로 나누어 별도로 계산했습니다. 해킹 사건으로 인해 시즌 1 포인트 발표가 연기되었지만 결국 포인트가 지급되었습니다. TGE 동안 GPU 풀의 교환 비율은 가까운 미래에 90:1로 결정되었습니다. 주요 클라우드 플랫폼 제조업체에서 GPU를 임대하는 데 드는 사용자 비용은 에어드롭 수익을 훨씬 초과합니다. 시즌 2 동안 공식적으로 PoW 검증 메커니즘을 완전히 구현했습니다. 약 3w GPU 장치가 성공적으로 참여하여 최종 포인트 교환 비율은 100:1이었습니다.
많은 기대를 모은 시작 이후 io.net이 AI 애플리케이션에 대한 다양한 컴퓨팅 요구 사항을 제공한다는 목표를 달성할 수 있는지, 테스트 네트워크 이후 실제 수요가 얼마나 남아 있는지 여부는 아마도 시간만이 최선의 증거를 제공할 수 있을 것입니다.
인용하다:
https://blockcrunch.substack.com/p/rndr-akt-ionet-the-complete-guide
https://www.daily.news/post/5194118
https://www.theblockbeats.info/news/53690
https://www.binance.com/en/research/projects/ionet
https://www.ibm.com/topics/ai-infrastructure
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
