lý lịch
Với sự ra mắt GPT 4 LLM của OpenAI, tiềm năng của nhiều mô hình Chuyển văn bản thành hình ảnh AI khác nhau đã được chứng kiến. Các ứng dụng dựa trên các mô hình AI trưởng thành đang tăng lên từng ngày và nhu cầu về tài nguyên máy tính như GPU cũng tăng lên.
Sử dụng GPU Một bài báo năm 2023 thảo luận về tình hình cung cầu của GPU Nvidia H 100 đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp lớn tham gia kinh doanh AI có nhu cầu lớn về GPU. Các gã khổng lồ công nghệ như Meta, Tesla và Google đã mua một số lượng lớn Nvidia. GPU để xây dựng Trung tâm dữ liệu cho AI. Meta có khoảng 21.000 GPU A100, Tesla có khoảng 7.000 A100 và Google cũng đầu tư GPU đáng kể vào các trung tâm dữ liệu của mình, mặc dù không có con số cụ thể nào được cung cấp. Nhu cầu về GPU, đặc biệt là H 100, tiếp tục tăng do nhu cầu đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các ứng dụng AI khác.
Đồng thời, theo dữ liệu của Statista, quy mô thị trường AI đã tăng từ 134,8 tỷ vào năm 2022 lên 241,8 tỷ vào năm 2023 và dự kiến sẽ đạt 738,7 tỷ vào năm 2030, đồng thời giá trị thị trường của dịch vụ đám mây cũng tăng theo khoảng 14% từ 633 tỷ, trong đó có rất nhiều. Một phần của điều này là do nhu cầu về sức mạnh tính toán GPU ngày càng tăng nhanh trên thị trường AI.
Đối với thị trường AI đang phát triển nhanh chóng với tiềm năng to lớn, chúng ta có thể phân tích và khám phá các điểm đầu tư liên quan từ góc độ nào? Dựa trên báo cáo của IBM, chúng tôi đã tóm tắt cơ sở hạ tầng cần thiết để tạo và triển khai các ứng dụng và giải pháp AI. Có thể nói, cơ sở hạ tầng AI chủ yếu tồn tại để xử lý và tối ưu hóa số lượng lớn tập dữ liệu và tài nguyên tính toán dựa trên các mô hình đào tạo. Nó giải quyết các vấn đề về hiệu quả xử lý tập dữ liệu, độ tin cậy của mô hình và khả năng mở rộng ứng dụng từ cả khía cạnh phần cứng và phần mềm. .
Các mô hình và ứng dụng đào tạo AI yêu cầu một lượng lớn tài nguyên điện toán, ưu tiên môi trường đám mây có độ trễ thấp và sức mạnh tính toán GPU. Nhóm phần mềm cũng bao gồm các nền tảng điện toán phân tán (Apache Spark/Hadoop). Spark phân phối các quy trình công việc cần được xử lý trên các cụm máy tính lớn và có thiết kế song song và khả năng chịu lỗi tích hợp. Thiết kế phi tập trung tự nhiên của chuỗi khối đã biến các nút phân tán thành chuẩn mực và cơ chế đồng thuận POW do BTC tạo ra đã xác định rằng các thợ mỏ cần cạnh tranh về sức mạnh tính toán (khối lượng công việc) để giành được kết quả khối, đòi hỏi sức mạnh tính toán tương tự như AI Ở đó là một quy trình công việc tương tự để tạo ra các vấn đề về mô hình/suy luận. Kết quả là, các nhà sản xuất máy chủ đám mây truyền thống bắt đầu mở rộng các mô hình kinh doanh mới bằng cách cho thuê card đồ họa và bán sức mạnh tính toán như cho thuê máy chủ. Bắt chước ý tưởng về blockchain, sức mạnh tính toán AI áp dụng thiết kế hệ thống phân tán, có thể sử dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi để giảm chi phí năng lượng tính toán của các công ty khởi nghiệp.
Giới thiệu dự án IO.NET
Io.net là nhà cung cấp năng lượng điện toán phân tán kết hợp với chuỗi khối Solana, nhằm mục đích sử dụng tài nguyên điện toán phân tán (GPU CPU) để giải quyết các thách thức về nhu cầu điện toán trong lĩnh vực AI và học máy. IO tích hợp các card đồ họa nhàn rỗi từ các trung tâm dữ liệu độc lập và công cụ khai thác tiền điện tử, đồng thời kết hợp các dự án tiền điện tử như Filecoin/Render để tập hợp tài nguyên của hơn 1 triệu GPU nhằm giải quyết vấn đề thiếu tài nguyên điện toán AI.
Ở cấp độ kỹ thuật, io.net được xây dựng trên ray.io, một khung máy học triển khai điện toán phân tán. Nó cung cấp tài nguyên điện toán phân tán cho các ứng dụng AI yêu cầu sức mạnh tính toán từ học tăng cường và học sâu đến điều chỉnh mô hình và chạy mô hình. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia mạng điện toán của io với tư cách là nhân viên hoặc nhà phát triển mà không cần có quyền bổ sung. Đồng thời, mạng sẽ điều chỉnh giá điện toán theo mức độ phức tạp, cấp bách và nguồn cung cấp tài nguyên máy tính của công việc điện toán và đặt giá dựa trên. động lực thị trường. Dựa trên đặc điểm của sức mạnh tính toán phân tán, phần phụ trợ của io cũng sẽ kết nối các nhà cung cấp GPU với các nhà phát triển dựa trên loại nhu cầu GPU, tính khả dụng hiện tại, vị trí và danh tiếng của người yêu cầu.
$IO là mã thông báo gốc của hệ thống io.net và đóng vai trò là phương tiện trao đổi giữa nhà cung cấp năng lượng điện toán và người mua dịch vụ điện toán. Sử dụng $IO có thể giảm 2% phí xử lý đơn hàng so với $USDC. Đồng thời, $IO cũng đóng một vai trò khuyến khích quan trọng trong việc đảm bảo hoạt động bình thường của mạng: chủ sở hữu mã thông báo $IO có thể cam kết một số lượng $IO nhất định cho các nút và hoạt động của nút cũng yêu cầu phải cam kết mã thông báo $IO. doanh thu tương ứng với thời gian không sử dụng của máy.
Vốn hóa thị trường hiện tại của token $IO là khoảng 360 triệu USD và FDV là khoảng 3 tỷ USD.
Kinh tế mã thông báo $IO
Tổng nguồn cung $IO tối đa là 800 triệu, trong đó 500 triệu được phân bổ cho tất cả các bên khi mã thông báo là TGE. 300 triệu mã thông báo còn lại sẽ được phát hành dần dần trong 20 năm (số tiền phát hành sẽ giảm 1,02% mỗi tháng) khoảng 12%/năm). Số lượng IO lưu hành hiện tại là 95 triệu, bao gồm 75 triệu được mở khóa cho hoạt động RD sinh thái và xây dựng cộng đồng trong TGE và 20 triệu phần thưởng khai thác từ Binance Launchpool.
Phần thưởng dành cho các nhà cung cấp năng lượng điện toán trong mạng thử nghiệm IO được phân bổ như sau:
Mùa 1 (tính đến ngày 25 tháng 4) – 17.500.000 IO
Mùa 2 (1/5 – 31/5) – 7.500.000 IO
Mùa 3 (1 tháng 6 – 30 tháng 6) – 5.000.000 IO
Ngoài phần thưởng về sức mạnh tính toán của testnet, IO còn trao một số airdrop cho những người sáng tạo đã tham gia xây dựng cộng đồng:
(Vòng đầu tiên) Cộng đồng/Người sáng tạo nội dung/Galxe/Discord - 7.500.000 IO
Phần 3 (1/6 - 30/6) Người tham gia Discord và Galxe - 2.500.000 IO
Trong số đó, phần thưởng sức mạnh tính toán testnet quý đầu tiên và vòng tạo cộng đồng/phần thưởng Galxe đầu tiên đã được phát sóng trong TGE.
Theo tài liệu chính thức, việc phân bổ tổng thể $IO như sau:
Cơ chế đốt token $IO
Io.net thực hiện việc mua lại và tiêu hủy mã thông báo $IO theo một bộ quy trình cố định đặt trước. Số lượng mua lại và tiêu hủy cụ thể phụ thuộc vào giá $IO tại thời điểm thực hiện. Số tiền được sử dụng để mua lại $IO đến từ thu nhập hoạt động của IOG (Internet của GPU - GPU Internet), phí đặt hàng 0,25% từ mỗi người mua năng lượng băm và nhà cung cấp năng lượng băm trong IOG và phí xử lý 2% USDC cho mua sức mạnh tính toán.
Phân tích sản phẩm cạnh tranh
Các dự án tương tự io.net bao gồm Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI và các thị trường sức mạnh điện toán phi tập trung khác tập trung vào giải quyết nhu cầu điện toán của các mô hình AI.
Thông qua mô hình thị trường phi tập trung, Akash Network sử dụng các tài nguyên điện toán phân tán nhàn rỗi, tập hợp và cho thuê sức mạnh tính toán dư thừa, đáp ứng sự mất cân bằng cung và cầu thông qua cơ chế khuyến khích và chiết khấu linh hoạt, đồng thời đạt được sự phân bổ tài nguyên hiệu quả, không cần tin cậy dựa trên hợp đồng thông minh. dịch vụ điện toán đám mây phi tập trung và hiệu quả về mặt chi phí. Nó cho phép những người khai thác Ethereum và những người dùng khác có tài nguyên GPU chưa được sử dụng đúng mức có thể cho thuê chúng, tạo ra thị trường cho các dịch vụ đám mây. Ở thị trường này, dịch vụ được định giá thông qua cơ chế đấu giá ngược, trong đó người mua có thể đấu giá để thuê những tài nguyên này, khiến giá trở nên kém cạnh tranh hơn.
Nosana là một dự án thị trường năng lượng điện toán phi tập trung trong hệ sinh thái Solana. Mục đích chính của nó là sử dụng các tài nguyên điện toán nhàn rỗi để hình thành lưới GPU nhằm đáp ứng nhu cầu tính toán của suy luận AI. Dự án sử dụng các chương trình trên Solana để xác định hoạt động của thị trường sức mạnh tính toán của mình và đảm bảo rằng các nút GPU tham gia mạng hoàn thành nhiệm vụ một cách hợp lý. Hiện tại, ngoài giai đoạn vận hành mạng thử nghiệm thứ hai, nó còn cung cấp các dịch vụ sức mạnh tính toán cho quá trình suy luận của các mô hình LLama 2 và Stable Diffusion .
OctaSpace là cơ sở hạ tầng nút đám mây điện toán phân tán có khả năng mở rộng mã nguồn mở, cho phép truy cập vào điện toán phân tán, lưu trữ dữ liệu, dịch vụ, VPN, v.v. OctaSpace bao gồm sức mạnh tính toán của CPU và GPU, phục vụ không gian ổ đĩa cho các tác vụ ML, công cụ AI, xử lý hình ảnh và hiển thị cảnh bằng Blender. OctaSpace ra mắt vào năm 2022 và chạy trên blockchain tương thích EVM Lớp 1 của riêng mình. Blockchain sử dụng hệ thống chuỗi kép kết hợp các cơ chế đồng thuận Proof of Work (PoW) và Proof of Authority (PoA).
Clore.AI là một nền tảng siêu máy tính GPU phân tán cho phép người dùng có được tài nguyên điện toán GPU cao cấp từ các nút cung cấp sức mạnh tính toán trên toàn thế giới. Nó hỗ trợ nhiều mục đích sử dụng như đào tạo AI, khai thác tiền điện tử và kết xuất phim. Nền tảng này cung cấp các dịch vụ GPU hiệu suất cao, chi phí thấp và người dùng có thể nhận được phần thưởng mã thông báo Clore bằng cách thuê GPU. Clore.ai tập trung vào bảo mật, tuân thủ luật pháp Châu Âu và cung cấp API mạnh mẽ để tích hợp liền mạch. Về chất lượng dự án, trang web của Clore.AI tương đối thô. Không có tài liệu kỹ thuật chi tiết nào để xác minh tính xác thực của lời giới thiệu và tính xác thực dữ liệu của dự án. Chúng tôi vẫn nghi ngờ về tài nguyên card đồ họa và mức độ tham gia thực sự của dự án.
So với các sản phẩm khác trong thị trường sức mạnh tính toán phi tập trung, io.net hiện là dự án duy nhất mà bất kỳ ai cũng có thể tham gia để cung cấp tài nguyên sức mạnh tính toán mà không cần được phép. Người dùng có thể sử dụng GPU cấp tiêu dùng tối thiểu 30-series để tham gia vào mạng. Sức mạnh tính toán đóng góp còn bao gồm cả tài nguyên chip của Apple như Macbook M 2 và Mac Mini. Tài nguyên GPU và CPU đầy đủ hơn cũng như cấu trúc API phong phú cho phép IO hỗ trợ các nhu cầu điện toán AI khác nhau, chẳng hạn như suy luận hàng loạt, đào tạo song song, điều chỉnh siêu tham số và học tăng cường. Cơ sở hạ tầng phụ trợ của nó bao gồm một loạt các lớp mô-đun cho phép quản lý tài nguyên hiệu quả và định giá tự động. Các dự án thị trường điện toán phân tán khác chủ yếu là để hợp tác với tài nguyên card đồ họa doanh nghiệp và có những ngưỡng nhất định cho sự tham gia của người dùng. Do đó, IO có thể có khả năng tận dụng nhiều tài nguyên card đồ họa hơn bằng cách sử dụng bánh đà mật mã của kinh tế mã thông báo.
Sau đây là so sánh vốn hóa thị trường/FDV hiện tại của io.net và các sản phẩm cạnh tranh.
Xem xét và kết luận
Việc niêm yết $IO trên Binance có thể nói là một kết thúc xứng đáng cho một dự án bom tấn đã thu hút nhiều sự chú ý kể từ khi bắt đầu. Mạng thử nghiệm đã trở nên phổ biến trên toàn mạng và dần bị mọi người tấn công trong thời gian trì hoãn thực tế. kiểm tra, đặt câu hỏi về các quy tắc điểm mờ. Mã thông báo đã trực tuyến trong quá trình thị trường điều chỉnh, mở thấp hơn và tăng cao hơn, cuối cùng quay trở lại phạm vi định giá tương đối hợp lý. Tuy nhiên, đối với những người tham gia testnet đến vì dòng đầu tư mạnh mẽ của io.net, một số vui và một số buồn. Hầu hết người dùng đã thuê GPU nhưng không nhất quyết tham gia testnet hàng quý đều không nhận được lợi nhuận vượt mức lý tưởng. đúng như dự đoán, thay vào đó, chúng ta phải đối mặt với thực tế “chống Lữ”. Trong mạng thử nghiệm, io.net chia tổng giải thưởng của mỗi kỳ thành hai nhóm: GPU và CPU hiệu suất cao để tính toán riêng. Việc công bố điểm cho mùa 1 đã bị hoãn lại do sự cố hack nhưng cuối cùng vẫn có điểm. tỷ lệ trao đổi cho nhóm GPU trong TGE được xác định trong tương lai gần là 90:1. Chi phí thuê GPU từ các nhà sản xuất nền tảng đám mây lớn vượt xa doanh thu airdrop. Trong mùa 2, chính thức đã triển khai đầy đủ cơ chế xác minh PoW. Gần 3w thiết bị GPU đã tham gia thành công và vượt qua xác minh PoW. Tỷ lệ trao đổi điểm cuối cùng là 100:1.
Sau sự khởi đầu được nhiều người mong đợi, liệu io.net có thể đạt được mục tiêu đã nêu là cung cấp các nhu cầu điện toán khác nhau cho các ứng dụng AI hay không và nhu cầu thực tế còn lại sau mạng thử nghiệm hay không, có lẽ chỉ có thời gian mới có thể đưa ra bằng chứng tốt nhất.
tham khảo:
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
