AIコンピューティングパワー需要激増、io.netはどのように分散化コンピューティングパワープラットフォームを構築するのか？

大規模言語モデルとAI画像生成技術の急速な発展に伴い、GPUなどの高性能コンピューティングリソースへの需要が急激に増加しています。データによると、AI市場の規模は2022年の134.8億ドルから2023年には241.8億ドルに成長し、2030年には738.7億ドルに達すると予想されています。クラウドサービスの時価総額も約14%増加しており、その一因はAI市場のGPUコンピューティングパワーに対する急速な需要増加です。

! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?

この背景の下で、AI関連の投資機会をどのように解体し、掘り下げることができるのでしょうか？関連する報告によれば、AIインフラは主にトレーニングモデルに必要な大量のデータセットとコンピューティングパワーを処理し最適化するためのものです。ハードウェアとソフトウェアの両面から、データ処理の効率、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解決します。

AIの訓練と応用には大量のコンピューティングパワーリソースが必要で、低遅延のクラウド環境とGPUコンピューティングパワーを好みます。ソフトウェア面では分散化計算プラットフォームも含まれています。ブロックチェーンの分散化設計により、分散したノードが常態となり、プルーフ・オブ・ワークメカニズムもAIのコンピューティングパワーの需要に似ています。したがって、従来のクラウドサービスプロバイダーはグラフィックカードリソースを貸し出し始めており、分散システム設計を採用したAIコンピューティングパワープラットフォームは、余剰GPUリソースを利用してスタートアップ企業のコンピューティングコストを削減できます。

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io.netは、Solanaブロックチェーンを組み合わせた分散型コンピューティングパワー提供者であり、分散型GPUおよびCPUリソースを活用してAIおよび機械学習分野の計算需要を解決することを目的としています。io.netは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからの余剰グラフィックカードを統合し、他の暗号プロジェクトと連携して、100万を超えるGPUリソースを集結させています。

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技術的には、io.netは分散型コンピューティングフレームワークray.ioに基づいて構築されており、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習からモデル調整、モデル実行などの段階における分散型コンピューティングリソースを提供します。誰でもworkerまたはdeveloperとしてネットワークに参加でき、追加の許可は必要ありません。ネットワークは計算作業の複雑さ、緊急性、コンピューティングパワーの供給状況に応じて価格を動的に調整します。バックエンドはGPUの需要タイプ、可用性、リクエスターの位置、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。

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$IOはio.netのネイティブトークンで、コンピューティングパワー提供者と購入者の間で取引メディアとして機能します。$IOを使用すると、2%のオーダー手数料が免除されます。$IOはネットワークの正常な運用を確保するためにも重要なインセンティブの役割を果たします: 保有者は$IOをノードにステーキングでき、ノードの運用には$IOをステーキングする必要があり、そうすることで空き時間の利益を得ることができます。

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$IOトークンの総供給量は8億枚で、そのうち5億枚がTGE時に配布され、残りの3億枚は20年内に段階的に減少してリリースされます。現在の流通量は9500万枚で、TGE時にアンロックされた7500万枚とバイナンスLaunchpoolの2000万枚のマイニング報酬で構成されています。

io.netには、トークンの買い戻しと焼却メカニズムがあり、買い戻し資金はプラットフォームが受け取る注文予約料と手数料から来ています。

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io.netに似たプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなどがあります。それに対して、io.netは現在、参加制限のない分散化コンピューティングパワー市場であり、コンシューマー向けGPUがコンピューティング貢献に参加できる唯一のプラットフォームです。io.netは、バッチ推論や並列トレーニングなど、より広範なAI計算ニーズをサポートしています。そのモジュラーなバックエンドアーキテクチャは、リソースの効果的な管理と自動化された価格設定を実現します。

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$IOはBinanceに上場し、この注目のプロジェクトに完璧な句点を打ちました。トークンは市場の調整中に上場し、低開高走の後、理性的な評価に戻りました。しかし、テストネットに参加したが最後まで続かなかった多くのユーザーは理想的な利益を得られず、むしろ「反撸」の現実に直面しています。第1四半期のテストネットではハッカー事件が発生し、ポイントの発表が遅れ、最終的なGPUポイントの交換比率は約90:1となり、GPUの貸し出しコストはエアドロップの利益を大きく上回りました。第2四半期では完全なPoW検証メカニズムが実現し、約30,000台のGPUデバイスが参加し、検証を通過しました。最終的なポイント交換比率は100:1となりました。

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io.netがAIアプリケーションに各段階のコンピューティングパワーのニーズを提供する目標を達成できるかどうか、テストネットの後にどれだけの真のニーズが残るかはまだ時間が必要です。AIアプリケーションの継続的な発展に伴い、分散化コンピューティングパワー市場の展望は期待に値します。