Nhu cầu về khả năng tính toán AI tăng vọt, io.net sẽ xây dựng nền tảng khả năng tính toán phi tập trung như thế nào?

Với sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn và công nghệ tạo hình ảnh AI, nhu cầu đối với các tài nguyên tính toán hiệu suất cao như GPU đã tăng vọt. Dữ liệu cho thấy quy mô thị trường AI đã tăng từ 13,48 tỷ USD vào năm 2022 lên 24,18 tỷ USD vào năm 2023, dự kiến sẽ đạt 73,87 tỷ USD vào năm 2030. Giá trị thị trường dịch vụ đám mây cũng đã tăng khoảng 14%, một phần là do nhu cầu tăng nhanh về khả năng tính toán GPU trong thị trường AI.

Trong bối cảnh này, làm thế nào để giải cấu trúc và khai thác các cơ hội đầu tư liên quan đến AI? Theo các báo cáo liên quan, cơ sở hạ tầng AI chủ yếu nhằm xử lý và tối ưu hóa lượng dữ liệu lớn và khả năng tính toán cần thiết cho việc đào tạo mô hình. Giải quyết vấn đề hiệu quả xử lý dữ liệu, độ tin cậy của mô hình và khả năng mở rộng ứng dụng từ cả phần cứng và phần mềm.

Việc đào tạo và ứng dụng AI cần rất nhiều Khả năng tính toán, ưu tiên môi trường đám mây độ trễ thấp và Khả năng tính toán GPU. Phần mềm cũng bao gồm nền tảng tính toán phân tán. Thiết kế Phi tập trung của blockchain khiến các nút phân tán trở thành điều bình thường, cơ chế chứng minh công việc cũng tương tự như nhu cầu Khả năng tính toán của AI. Do đó, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống bắt đầu cho thuê tài nguyên card đồ họa, trong khi các nền tảng Khả năng tính toán AI được thiết kế theo hệ thống phân tán có thể tận dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi, giảm chi phí Khả năng tính toán cho các công ty khởi nghiệp.

io.net là một nhà cung cấp khả năng tính toán phân tán kết hợp với blockchain Solana, nhằm tận dụng các nguồn tài nguyên GPU và CPU phân tán để giải quyết nhu cầu tính toán trong lĩnh vực AI và học máy. io.net tích hợp các card đồ họa nhàn rỗi từ các trung tâm dữ liệu độc lập và thợ mỏ tiền điện tử, kết hợp với các dự án tiền điện tử khác, tập hợp hơn 1 triệu nguồn GPU.

Về mặt kỹ thuật, io.net được xây dựng trên khung tính toán phân tán ray.io, cung cấp tài nguyên tính toán phân tán cho các ứng dụng AI từ học tăng cường, học sâu đến tối ưu hóa mô hình, vận hành mô hình và các khía cạnh khác. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia mạng lưới với tư cách là worker hoặc developer mà không cần giấy phép bổ sung. Mạng sẽ điều chỉnh giá một cách linh hoạt dựa trên độ phức tạp của công việc tính toán, mức độ khẩn cấp và tình trạng cung cấp khả năng tính toán. Backend sẽ khớp nhà cung cấp GPU với nhà phát triển dựa trên loại nhu cầu GPU, số lượng có sẵn, vị trí của người yêu cầu và uy tín.

$IO là token gốc của io.net, đóng vai trò là phương tiện giao dịch giữa người cung cấp và người mua khả năng tính toán. Sử dụng $IO có thể giảm 2% phí giao dịch. $IO cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo mạng hoạt động bình thường: người nắm giữ có thể đặt cọc $IO vào nút, nút hoạt động cần phải đặt cọc $IO để có thể nhận được lợi nhuận từ thời gian rảnh.

Tổng nguồn cung của đồng $IO là 800 triệu đồng, trong đó 500 triệu đồng được phân phối tại TGE, 300 triệu đồng còn lại sẽ được phát hành dần trong 20 năm. Hiện tại, lượng lưu hành là 95 triệu đồng, gồm 75 triệu đồng được mở khóa từ TGE và 20 triệu đồng từ phần thưởng khai thác của Binance Launchpool.

io.net có cơ chế mua lại và tiêu hủy token, nguồn vốn mua lại đến từ phí đặt hàng và phí giao dịch mà nền tảng thu.

Các dự án tương tự như io.net bao gồm Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI, v.v. So với chúng, io.net là thị trường khả năng tính toán phi tập trung duy nhất hiện nay không có rào cản tham gia, hỗ trợ GPU tiêu dùng tham gia vào việc đóng góp khả năng tính toán. io.net hỗ trợ nhu cầu tính toán AI rộng hơn, chẳng hạn như suy diễn hàng loạt, huấn luyện song song, v.v. Kiến trúc backend mô-đun của nó có thể thực hiện quản lý tài nguyên hiệu quả và định giá tự động.

$IO ra mắt trên Binance đánh dấu một dấu chấm tròn cho dự án được chú ý này. Đồng token ra mắt trong thời gian thị trường điều chỉnh, mở cửa thấp và sau đó tăng lên trước khi trở về giá trị hợp lý. Tuy nhiên, nhiều người dùng đã tham gia mạng thử nghiệm nhưng không kiên trì đến cùng lại không đạt được lợi nhuận như mong đợi, mà còn đối mặt với thực tế "phản lỗ". Sự cố hacker xảy ra trong mùa thử nghiệm thứ nhất dẫn đến việc công bố điểm số bị trì hoãn, cuối cùng tỷ lệ đổi điểm GPU khoảng 90:1, chi phí tham gia thuê GPU vượt xa lợi ích từ airdrop. Mùa thử nghiệm thứ hai đã thực hiện cơ chế xác minh PoW hoàn chỉnh, gần 30,000 thiết bị GPU đã tham gia và qua xác minh, cuối cùng tỷ lệ đổi điểm là 100:1.

io.net có thể đạt được mục tiêu cung cấp nhu cầu tính toán cho từng giai đoạn của ứng dụng AI hay không, còn lại bao nhiêu nhu cầu thực sự sau mạng thử nghiệm, vẫn cần thời gian để xác minh. Với sự phát triển liên tục của ứng dụng AI, triển vọng của thị trường khả năng tính toán phi tập trung là điều đáng mong đợi.