พื้นหลัง
ด้วยการเปิดตัว GPT 4 LLM โดย OpenAI ศักยภาพของโมเดลการแปลงข้อความเป็นรูปภาพ AI ต่างๆ ได้รับการเห็น แอปพลิเคชันที่ใช้โมเดล AI ที่เป็นผู้ใหญ่นั้นเพิ่มขึ้นทุกวัน และความต้องการทรัพยากรการประมวลผล เช่น GPU ก็เพิ่มขึ้น
การใช้ GPU บทความปี 2023 ที่พูดคุยเกี่ยวกับสถานการณ์อุปสงค์และอุปทานของ Nvidia H 100 GPU ชี้ให้เห็นว่าองค์กรขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ AI มีความต้องการ GPU ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเช่น Meta, Tesla และ Google ได้ซื้อ Nvidia จำนวนมาก GPU สำหรับการสร้างศูนย์ข้อมูลสำหรับ AI Meta มี GPU A100 ประมาณ 21,000 ตัว Tesla มี A100 ประมาณ 7,000 ตัว และ Google ก็มีการลงทุน GPU จำนวนมากในศูนย์ข้อมูลของตน แม้ว่าจะไม่ได้ระบุตัวเลขเฉพาะก็ตาม ความต้องการ GPU โดยเฉพาะ H 100 ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยได้แรงหนุนจากความจำเป็นในการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ
ขณะเดียวกัน จากข้อมูลของ Statista ขนาดตลาด AI เพิ่มขึ้นจาก 134.8 พันล้านในปี 2565 เป็น 241.8 พันล้านในปี 2566 และคาดว่าจะสูงถึง 738.7 พันล้านในปี 2573 และมูลค่าตลาดของบริการคลาวด์ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ประมาณ 14% จาก 633 พันล้าน ซึ่งมีหลายส่วนมาจากความต้องการพลังประมวลผล GPU ในตลาด AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว
สำหรับตลาด AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็วและมีศักยภาพมหาศาล เราจะถอดรหัสและสำรวจจุดเริ่มต้นการลงทุนที่เกี่ยวข้องจากมุมไหนได้บ้าง ตามรายงานของ IBM เราได้สรุปโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันและโซลูชัน AI อาจกล่าวได้ว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI นั้นมีไว้เพื่อประมวลผลและเพิ่มประสิทธิภาพชุดข้อมูลจำนวนมากและทรัพยากรการประมวลผลที่ใช้สำหรับโมเดลการฝึกอบรม โดยจะช่วยแก้ปัญหาประสิทธิภาพการประมวลผลชุดข้อมูล ความน่าเชื่อถือของโมเดล และความสามารถในการปรับขนาดแอปพลิเคชันจากทั้งด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ .
โมเดลการฝึกอบรม AI และแอปพลิเคชันต้องการทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก โดยเลือกใช้สภาพแวดล้อมคลาวด์ที่มีความหน่วงต่ำและพลังการประมวลผล GPU Spark กระจายเวิร์กโฟลว์ที่ต้องประมวลผลทั่วทั้งคลัสเตอร์การประมวลผลขนาดใหญ่ และมีการออกแบบแบบขนานและทนทานต่อข้อผิดพลาดในตัว การออกแบบการกระจายอำนาจตามธรรมชาติของบล็อกเชนทำให้โหนดแบบกระจายกลายเป็นบรรทัดฐาน และกลไกฉันทามติของ POW ที่สร้างโดย BTC ได้กำหนดว่านักขุดจำเป็นต้องแข่งขันในพลังการประมวลผล (ปริมาณงาน) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์บล็อก ซึ่งต้องใช้พลังการประมวลผลเดียวกันกับ AI ที่นั่น เป็นขั้นตอนการทำงานที่คล้ายกันสำหรับการสร้างโมเดล/ปัญหาการอนุมาน ด้วยเหตุนี้ ผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์คลาวด์แบบดั้งเดิมจึงเริ่มขยายโมเดลธุรกิจใหม่ด้วยการให้เช่ากราฟิกการ์ดและขายพลังการประมวลผล เช่น การให้เช่าเซิร์ฟเวอร์ เลียนแบบแนวคิดของบล็อกเชน พลังการประมวลผลของ AI ใช้การออกแบบระบบแบบกระจาย ซึ่งสามารถใช้ทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อลดต้นทุนด้านพลังงานการประมวลผลของสตาร์ทอัพ
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับโครงการ IO.NET
Io.net เป็นผู้ให้บริการพลังการประมวลผลแบบกระจายที่รวมกับบล็อกเชน Solana โดยมีเป้าหมายเพื่อใช้ทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจาย (GPU และ CPU) เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านความต้องการการประมวลผลในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง IO ผสานรวมกราฟิกการ์ดที่ไม่ได้ใช้งานจากศูนย์ข้อมูลอิสระและเครื่องมือขุดสกุลเงินดิจิทัล และรวมโครงการเข้ารหัสลับ เช่น Filecoin/Render เพื่อรวบรวมทรัพยากรของ GPU มากกว่า 1 ล้านตัวเพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนทรัพยากรการประมวลผล AI
ในระดับเทคนิค io.net สร้างขึ้นบน ray.io ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้การประมวลผลแบบกระจาย โดยให้ทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจายสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องการพลังการประมวลผลจากการเรียนรู้เสริมและการเรียนรู้เชิงลึกไปจนถึงการปรับแต่งโมเดลและการรันโมเดล ใครๆ ก็สามารถเข้าร่วมเครือข่ายพลังประมวลผลของ io ในฐานะผู้ปฏิบัติงานหรือนักพัฒนาได้โดยไม่ต้องได้รับอนุญาตเพิ่มเติม ขณะเดียวกัน เครือข่ายจะปรับราคาพลังประมวลผลตามความซับซ้อน ความเร่งด่วน และการจัดหาทรัพยากรการประมวลผลของงานประมวลผล และกำหนดราคาตาม การเปลี่ยนแปลงของตลาด ตามลักษณะของพลังการประมวลผลแบบกระจาย แบ็กเอนด์ของ io จะจับคู่ผู้ให้บริการ GPU กับนักพัฒนาโดยพิจารณาจากประเภทของความต้องการ GPU ความพร้อมใช้งานในปัจจุบัน ตำแหน่ง และชื่อเสียงของผู้ร้องขอ
$IO เป็นโทเค็นดั้งเดิมของระบบ io.net และทำหน้าที่เป็นสื่อกลางในการแลกเปลี่ยนระหว่างผู้ให้บริการพลังงานประมวลผลและผู้ซื้อบริการพลังงานคอมพิวเตอร์ การใช้ $IO สามารถลดค่าธรรมเนียมการจัดการคำสั่งซื้อได้ 2% เมื่อเทียบกับ $USDC ในเวลาเดียวกัน $IO ยังมีบทบาทสำคัญในการรับประกันการทำงานปกติของเครือข่าย: ผู้ถือโทเค็น $IO สามารถจำนำ $IO ให้กับโหนดจำนวนหนึ่งได้ และการดำเนินการของโหนดยังต้องใช้โทเค็น $IO อีกด้วย รายได้ที่สอดคล้องกับช่วงว่างของเครื่อง
มูลค่าตลาดปัจจุบันของโทเค็น $IO อยู่ที่ประมาณ 360 ล้านดอลลาร์ และ FDV อยู่ที่ประมาณ 3 พันล้านดอลลาร์
เศรษฐศาสตร์โทเค็น $IO
อุปทานรวมสูงสุดของ $IO คือ 800 ล้าน โดย 500 ล้านจะถูกจัดสรรให้กับทุกฝ่ายเมื่อโทเค็นเป็น TGE ส่วนที่เหลืออีก 300 ล้านโทเค็นจะค่อยๆ ปล่อยออกมาในระยะเวลา 20 ปี (จำนวนที่เผยแพร่จะลดลง 1.02% ทุกเดือน) ซึ่งลดลงประมาณ 12% ต่อปี) การหมุนเวียน IO ในปัจจุบันอยู่ที่ 95 ล้าน ซึ่งประกอบด้วย 75 ล้านการปลดล็อคสำหรับการวิจัยและพัฒนาเชิงนิเวศน์และการสร้างชุมชนในช่วง TGE และรางวัลการขุด 20 ล้านรางวัลจาก Binance Launchpool
รางวัลสำหรับผู้ให้บริการพลังประมวลผลระหว่างเครือข่ายทดสอบ IO มีการกระจายดังนี้:
ซีซั่น 1 (ณ วันที่ 25 เมษายน) – 17,500,000 IO
ซีซั่น 2 (1 พฤษภาคม – 31 พฤษภาคม) – 7,500,000 IO
ซีซั่น 3 (1 มิถุนายน – 30 มิถุนายน) – 5,000,000 IO
นอกเหนือจากรางวัลพลังประมวลผลเทสเน็ตแล้ว IO ยังมอบการแจกอากาศให้กับผู้สร้างที่เข้าร่วมในการสร้างชุมชนด้วย:
(รอบแรก) ชุมชน/ผู้สร้างเนื้อหา/Galxe/Discord - 7, 500, 000 IO
ซีซั่น 3 (1 มิถุนายน - 30 มิถุนายน) ผู้เข้าร่วม Discord และ Galxe - 2,500,000 IO
ในบรรดารางวัลเหล่านั้น รางวัลพลังประมวลผลทดสอบเครือข่ายทดสอบไตรมาสแรก และรางวัลการสร้างชุมชนรอบแรก/รางวัล Galxe ได้รับการเผยแพร่ในช่วง TGE
ตามเอกสารอย่างเป็นทางการ การจัดสรรโดยรวมของ $IO เป็นดังนี้:
กลไกการเบิร์นโทเค็น $IO
Io.net ดำเนินการซื้อคืนและทำลายโทเค็น $IO ตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ปริมาณการซื้อคืนและการทำลายเฉพาะนั้นขึ้นอยู่กับราคา $IO ณ เวลาที่ดำเนินการ เงินที่ใช้ในการซื้อคืน $IO มาจากรายได้จากการดำเนินงานของ IOG (อินเทอร์เน็ตของ GPU - อินเทอร์เน็ต GPU) ค่าธรรมเนียมการจองคำสั่งซื้อ 0.25% จากผู้ซื้อพลังงานแฮชแต่ละรายและผู้ให้บริการพลังงานแฮชใน IOG และค่าธรรมเนียมการจัดการ $USDC 2% สำหรับ การซื้อพลังคอมพิวเตอร์
การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์คู่แข่ง
โครงการที่คล้ายกับ io.net ได้แก่ Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI และตลาดพลังงานการประมวลผลแบบกระจายอำนาจอื่นๆ ที่มุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ของโมเดล AI
ด้วยโมเดลตลาดแบบกระจายอำนาจ Akash Network ใช้ทรัพยากรการประมวลผลแบบกระจายที่ไม่ได้ใช้งาน พูล และเช่าพลังการประมวลผลส่วนเกิน และตอบสนองต่อความไม่สมดุลของอุปสงค์และอุปทานผ่านกลไกส่วนลดแบบไดนามิกและแรงจูงใจ บรรลุการจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพและไร้ความน่าเชื่อถือตามสัญญาอัจฉริยะ ซึ่งมอบความปลอดภัย บริการคลาวด์คอมพิวติ้งที่คุ้มค่าและกระจายอำนาจ ช่วยให้ผู้ขุด Ethereum และผู้ใช้รายอื่นที่มีทรัพยากร GPU ใช้งานน้อยสามารถเช่าได้ ทำให้เกิดตลาดสำหรับบริการคลาวด์ ในตลาดนี้ บริการจะถูกกำหนดราคาผ่านกลไกการประมูลแบบย้อนกลับ ซึ่งผู้ซื้อสามารถเสนอราคาเพื่อเช่าทรัพยากรเหล่านี้ ซึ่งจะทำให้ราคามีการแข่งขันน้อยลง
Nosana เป็นโครงการตลาดพลังงานการประมวลผลแบบกระจายอำนาจในระบบนิเวศของ Solana วัตถุประสงค์หลักคือการใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อสร้างกริด GPU เพื่อตอบสนองความต้องการด้านการประมวลผลของการอนุมาน AI โปรเจ็กต์นี้ใช้โปรแกรมบน Solana เพื่อกำหนดการทำงานของตลาดพลังงานการประมวลผลและรับรองว่าโหนด GPU ที่เข้าร่วมในเครือข่ายจะทำงานได้อย่างสมเหตุสมผล ปัจจุบัน นอกเหนือจากการดำเนินการทดสอบเครือข่ายระยะที่สองแล้ว ยังให้บริการด้านพลังงานการประมวลผลสำหรับกระบวนการอนุมานของโมเดล LLama 2 และ Stable Diffusion
OctaSpace เป็นโครงสร้างพื้นฐานโหนดคลาวด์การประมวลผลแบบกระจายแบบโอเพ่นซอร์สที่ปรับขนาดได้ ซึ่งช่วยให้สามารถเข้าถึงการประมวลผลแบบกระจาย พื้นที่จัดเก็บข้อมูล บริการ VPN และอื่นๆ อีกมากมาย OctaSpace รวมพลังการประมวลผลของ CPU และ GPU ที่ให้บริการพื้นที่ดิสก์สำหรับงาน ML, เครื่องมือ AI, การประมวลผลภาพ และการเรนเดอร์ฉากโดยใช้ Blender OctaSpace เปิดตัวในปี 2022 และทำงานบนบล็อกเชนที่เข้ากันได้กับ Layer 1 EVM ของตัวเอง บล็อกเชนใช้ระบบลูกโซ่คู่ที่รวมกลไกฉันทามติ Proof-of-Work (PoW) และ Proof-of-Authority (PoA)
Clore.AI เป็นแพลตฟอร์มซูเปอร์คอมพิวเตอร์ GPU แบบกระจายที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับทรัพยากรการประมวลผล GPU ระดับไฮเอนด์จากโหนดที่ให้พลังการประมวลผลทั่วโลก รองรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การฝึกอบรม AI การขุดสกุลเงินดิจิทัล และการเรนเดอร์ภาพยนตร์ แพลตฟอร์มดังกล่าวให้บริการ GPU ประสิทธิภาพสูงที่มีต้นทุนต่ำ และผู้ใช้สามารถรับรางวัลโทเค็น Clore ได้โดยการเช่า GPU Clore.ai มุ่งเน้นไปที่ความปลอดภัย ปฏิบัติตามกฎหมายยุโรป และมอบ API ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการบูรณาการที่ราบรื่น ในแง่ของคุณภาพของโครงการ หน้าเว็บของ Clore.AI ค่อนข้างหยาบ ไม่มีเอกสารทางเทคนิคโดยละเอียดเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการแนะนำตนเองและความถูกต้องของข้อมูลของโครงการ เรายังคงสงสัยทรัพยากรกราฟิกการ์ดของโครงการและระดับการมีส่วนร่วมที่แท้จริง
เมื่อเปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ในตลาดพลังงานการประมวลผลแบบกระจายอำนาจ ปัจจุบัน io.net เป็นโครงการเดียวที่ทุกคนสามารถเข้าร่วมเพื่อจัดหาทรัพยากรพลังงานการประมวลผลโดยไม่ได้รับอนุญาต ผู้ใช้สามารถใช้ GPU ระดับผู้บริโภคขั้นต่ำ 30 ซีรีส์เพื่อเข้าร่วมในเครือข่าย การสนับสนุนพลังการประมวลผลยังรวมถึงทรัพยากรชิป Apple เช่น Macbook M 2 และ Mac Mini ทรัพยากร GPU และ CPU ที่เพียงพอมากขึ้น และการสร้าง API ที่สมบูรณ์ทำให้ IO สามารถรองรับความต้องการการประมวลผล AI ที่หลากหลาย เช่น การอนุมานแบบแบตช์ การฝึกอบรมแบบขนาน การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โครงสร้างพื้นฐานแบ็คเอนด์ประกอบด้วยชุดชั้นโมดูลาร์ที่ช่วยให้สามารถจัดการทรัพยากรและราคาอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงการตลาดพลังงานการประมวลผลแบบกระจายอื่นๆ ส่วนใหญ่จะให้ความร่วมมือกับทรัพยากรกราฟิกการ์ดระดับองค์กร และมีเกณฑ์บางประการสำหรับการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ดังนั้น IO อาจมีความสามารถในการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรการ์ดกราฟิกมากขึ้นโดยใช้มู่เล่เข้ารหัสของเศรษฐศาสตร์โทเค็น
ต่อไปนี้เป็นการเปรียบเทียบมูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดปัจจุบัน/FDV ของ io.net และผลิตภัณฑ์คู่แข่ง
ทบทวนและสรุป
รายชื่อ $IO บน Binance อาจกล่าวได้ว่าเป็นจุดสิ้นสุดที่คุ้มค่าสำหรับโปรเจ็กต์บล็อกบัสเตอร์ที่ดึงดูดความสนใจอย่างมากตั้งแต่เริ่มต้น เครือข่ายทดสอบได้รับความนิยมทั่วทั้งเครือข่ายและค่อยๆ ถูกโจมตีโดยทุกคนในช่วงที่เกิดความล่าช้าของจริง ทดสอบโดยตั้งคำถามถึงกฎจุดทึบ โทเค็นออนไลน์ระหว่างการปรับฐานของตลาด เปิดต่ำลงและขยับสูงขึ้น ในที่สุดก็กลับไปสู่ช่วงการประเมินมูลค่าที่ค่อนข้างสมเหตุสมผล อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้เข้าร่วม testnet ที่เข้ามาเนื่องจากกลุ่มการลงทุนที่แข็งแกร่งของ io.net บางคนมีความสุขและบางคนก็เสียใจ ผู้ใช้ส่วนใหญ่ที่เช่า GPU แต่ไม่ได้ยืนกรานที่จะเข้าร่วมใน testnet ทุกไตรมาสไม่ได้รับผลตอบแทนส่วนเกินที่เหมาะสม ตามที่คาดไว้ แต่กลับต้องเผชิญกับความเป็นจริงของ “การต่อต้านหลู” ระหว่างการทดสอบเครือข่าย io.net แบ่งเงินรางวัลของแต่ละช่วงออกเป็นสองกลุ่ม ได้แก่ GPU และ CPU ประสิทธิภาพสูงเพื่อคำนวณแยกกัน การประกาศคะแนนสำหรับฤดูกาลที่ 1 ถูกเลื่อนออกไปเนื่องจากเหตุการณ์การแฮ็ก แต่ในท้ายที่สุดคะแนน อัตราส่วนการแลกเปลี่ยนสำหรับกลุ่ม GPU ในช่วง TGE ถูกกำหนดไว้ในอนาคตอันใกล้นี้ ต้นทุนผู้ใช้ในการเช่า GPU จากผู้ผลิตแพลตฟอร์มคลาวด์รายใหญ่นั้นสูงกว่ารายได้จากการออกอากาศ ในช่วงฤดูกาลที่ 2 อย่างเป็นทางการได้นำกลไกการตรวจสอบ PoW มาใช้อย่างเต็มที่ อุปกรณ์ GPU เกือบ 3w ได้เข้าร่วมและผ่านการตรวจสอบ PoW เรียบร้อยแล้ว อัตราการแลกเปลี่ยนคะแนนสุดท้ายคือ 100:1
หลังจากที่เริ่มต้นตามที่คาดหวังไว้มาก ไม่ว่า io.net จะสามารถบรรลุเป้าหมายที่ระบุไว้ในการจัดหาความต้องการด้านการประมวลผลที่หลากหลายสำหรับแอปพลิเคชัน AI และปริมาณความต้องการที่แท้จริงที่เหลืออยู่หลังจากเครือข่ายทดสอบหรือไม่ บางทีอาจมีเพียงเวลาเท่านั้นที่สามารถพิสูจน์ได้ดีที่สุด
อ้างถึง:
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-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
