#需求 المتزايد لقوة الحوسبة AI ، هل يمكن أن تتغلب منصة القوة الحوسبة اللامركزية io.net على المشكلة؟
مع إطلاق OpenAI لنموذج اللغة الكبير GPT-4 وظهور نماذج توليد الصور بالذكاء الاصطناعي المختلفة، تزداد التطبيقات المعتمدة على نماذج الذكاء الاصطناعي الناضجة، مما يزيد من الطلب على موارد قوة الحوسبة مثل GPU.
مقالة تتناول حالة العرض والطلب على معالج Nvidia H100 GPU تشير إلى أن الشركات الكبيرة التي تتعامل في مجال الذكاء الاصطناعي لديها طلب قوي على وحدات معالجة الرسوميات. قامت العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى بشراء كميات كبيرة من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia لبناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. مدفوعة بالطلب على نماذج اللغة الكبيرة المدربة وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يستمر الطلب على وحدات معالجة الرسوميات (لا سيما H100) في الازدياد.
تشير البيانات إلى أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي نما من 134.8 مليار دولار أمريكي في عام 2022 إلى 241.8 مليار دولار أمريكي في عام 2023، ومن المتوقع أن يصل إلى 738.7 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030. كما زادت القيمة السوقية لخدمات السحاب بنحو 14٪، ويرجع جزء من ذلك إلى الزيادة السريعة في الطلب على قوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) من قبل سوق الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة لسوق الذكاء الاصطناعي سريع النمو والذي يحتوي على إمكانيات هائلة، من أي زوايا يمكننا تفكيك واستكشاف فرص الاستثمار؟ وفقًا لتقرير معين، تم إنشاء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي لمعالجة وتحسين كميات كبيرة من مجموعات البيانات و قوة الحوسبة اللازمة لتدريب النماذج، حيث يتم التعامل مع كفاءة معالجة مجموعات البيانات وموثوقية النماذج وقابلية توسيع التطبيقات من جانب الأجهزة والبرامج.
تتطلب نماذج وتطبيقات تدريب الذكاء الاصطناعي استخدام كميات كبيرة من قوة الحوسبة، مع تفضيل بيئات سحابية ذات زمن استجابة منخفض وقوة حوسبة GPU، كما تشمل البرامج أيضًا منصة حسابات موزعة. يجعل التصميم اللامركزي للبلوكشين من العقد الموزعة أمرًا شائعًا، وقد أسس آلية توافق إثبات العمل التي أنشأها البيتكوين الحاجة إلى أن يتنافس المعدنون من خلال قوة الحوسبة لكسب نتائج الكتل، مما يشبه سير العمل حيث يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى قوة الحوسبة لإنشاء النموذج/استنتاج المشكلات. وبالتالي، بدأت شركات خوادم السحابة التقليدية في توسيع نماذج أعمال جديدة، مثل تأجير بطاقات الرسوم مثل تأجير الخوادم، وبيع قوة الحوسبة. وبتقليد فكرة البلوكشين، تعتمد قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي تصميم نظام موزع يمكنه الاستفادة من موارد GPU غير المستخدمة، مما يقلل من تكلفة قوة الحوسبة للشركات الناشئة.
io.net مقدمة المشروع
io.net هي مزود قوة الحوسبة الموزعة الذي يجمع بين سلسلة الكتل Solana، تهدف إلى استغلال موارد قوة الحوسبة الموزعة (GPU و CPU) لتلبية تحديات متطلبات الحوسبة في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يقوم المشروع من خلال تكامل بطاقات الرسوم غير المستخدمة من مراكز البيانات المستقلة وعمال مناجم العملات المشفرة، بجمع أكثر من مليون GPU لحل مشكلة نقص موارد الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
من الناحية التقنية، يعتمد io.net على بناء إطار عمل التعلم الآلي لتحقيق الحوسبة الموزعة، ويوفر موارد الحوسبة الموزعة اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من التعلم المعزز، التعلم العميق، إلى تحسين النموذج، وتشغيل النموذج. يمكن لأي شخص الانضمام إلى شبكة قوة الحوسبة الخاصة بـ io كعامل أو مطور دون الحاجة إلى إذن إضافي. ستقوم الشبكة بضبط أسعار الحوسبة بناءً على تعقيد العمل الحسابي، وأهمية الأمر، وتوافر موارد الحوسبة، وستقوم بتسعيرها بناءً على ديناميكيات السوق. استنادًا إلى الخصائص الموزعة لقوة الحوسبة، ستقوم البنية التحتية لـ io أيضًا بمطابقة مزودي GPU مع المطورين بناءً على نوع الطلب على GPU، والكمية المتاحة حاليًا، وموقع طالب الخدمة، وسمعته.
$IO هو الرمز الأصلي لنظام io.net ، ويعمل كوسيط للتداول بين مزودي قوة الحوسبة ومشتري خدمات قوة الحوسبة. باستخدام $IO مقارنة بالعملات المستقرة يمكن تقليل رسوم الطلب بنسبة 2%. في الوقت نفسه ، يلعب $IO دورًا محفزًا هامًا في ضمان التشغيل السليم للشبكة: يمكن لحاملي رموز $IO رهن كمية معينة من $IO إلى العقد ، كما تحتاج العقدة إلى وجود رموز $IO مرهونة للحصول على العائدات المقابلة لفترات فراغ الآلة.
قيمة سوق $IO الحالية حوالي 3.6 مليون دولار، وتقدير القيمة المخففة بالكامل حوالي 30 مليون دولار.
$IO اقتصاديات الرموز
$IO الحد الأقصى للإمداد الكلي هو 800 مليون قطعة، تم تخصيص 500 مليون قطعة منها في حدث إنشاء الرموز، بينما سيتم تحرير 300 مليون قطعة المتبقية تدريجياً على مدار 20 عاماً (حيث يتم تقليل كمية التحرير بنسبة 1.02% شهرياً، أي ما يعادل تقليصها بنسبة 12% سنوياً). حالياً، كمية تداول IO هي 95 مليون قطعة، والتي تتكون من 75 مليون قطعة تم فتحها لأبحاث النظام البيئي وبناء المجتمع أثناء حدث الإنشاء، و 20 مليون قطعة كمكافآت تعدين من منصة معينة.
التوزيع المكافآت لمزودي قوة الحوسبة خلال فترة شبكة اختبار IO هو كما يلي:
الموسم 1 (حتى 25 أبريل) - 1750 مليون IO
الموسم الثاني (1 مايو - 31 مايو) - 7500000 IO
الموسم الثالث (1 يونيو - 30 يونيو) - 5000000 IO
بجانب مكافآت قوة الحوسبة في شبكة الاختبار، تقدم IO أيضًا جزءًا من الإطلاقات للمبدعين الذين يشاركون في بناء المجتمع:
(الجولة الأولى) مجتمع / منشئي المحتوى / منصة المهام / منصة اجتماعية - 750 مليون IO
الموسم الثالث (1 يونيو - 30 يونيو) المشاركين في المنصة الاجتماعية ومنصة المهام - 2500000 IO
تم الانتهاء من توزيع مكافآت قوة الحوسبة لشبكة الاختبار في الربع الأول ومكافآت إنشاء المجتمع / منصة المهام في وقت إنشاء الرموز.
آلية حرق رموز $IO
io.net تقوم بتنفيذ إعادة شراء وحرق رمز $IO بناءً على مجموعة ثابتة من البرامج المحددة مسبقًا، وتعتمد الكمية المحددة لإعادة الشراء والحرق على سعر $IO في وقت التنفيذ. تأتي الأموال المستخدمة لإعادة شراء $IO من عائدات التشغيل لـ IOG(The Internet of GPUs - GPU الإنترنت)، حيث يتم تحصيل رسوم حجز قدرها 0.25% من المشترين ومقدمي قوة الحوسبة في IOG، بالإضافة إلى 2% رسوم معالجة لعمليات شراء قوة الحوسبة باستخدام العملات المستقرة.
تحليل المنافسين
توجد عدة مشاريع مشابهة لـ io.net تركز على حل احتياجات حساب نماذج الذكاء الاصطناعي في سوق قوة الحوسبة اللامركزية.
تستفيد معظم هذه المشاريع من نموذج السوق اللامركزي، حيث تستخدم موارد الحوسبة الموزعة غير المستغلة لتجميع وتأجير القدرة الحاسوبية الزائدة. تسمح للمعدنين والمستخدمين الآخرين الذين يمتلكون موارد GPU غير المستغلة بتأجير هذه الموارد، مما يخلق سوق خدمات سحابية. في هذا السوق، يتم تحديد أسعار الخدمات عادةً من خلال آلية المزاد العكسي، حيث يمكن للمشترين تقديم عطاءات لاستئجار هذه الموارد، مما يدفع الأسعار للانخفاض بشكل تنافسي.
مقارنةً بالمنتجات الأخرى التي تنتمي إلى سوق قوة الحوسبة اللامركزية، فإن io.net هو المشروع الوحيد حاليًا الذي يمكن لأي شخص الانضمام إليه بدون قيود لتوفير موارد قوة الحوسبة. يمكن للمستخدمين المشاركة في مساهمة قوة الحوسبة للشبكة باستخدام GPU من فئة المستهلك بقيمة تبدأ من 30 يوان، بالإضافة إلى موارد من شرائح Apple مثل Macbook M2 وMac Mini. توفر موارد GPU وCPU الأكثر وفرة وبنية API الغنية لـ IO القدرة على دعم احتياجات الحوسبة المختلفة للذكاء الاصطناعي، مثل الاستدلال الجماعي، والتدريب المتوازي، وضبط المعلمات الفائقة، والتعلم المعزز، وغيرها. بينما تتكون البنية التحتية الخلفية لها من سلسلة من الطبقات المعيارية، مما يتيح الإدارة الفعالة للموارد والتسعير الآلي. العديد من مشاريع سوق قوة الحوسبة الموزعة الأخرى تركز بشكل أساسي على التعاون في موارد بطاقات الرسوميات الموجهة نحو الشركات، مما يضع بعض القيود على مشاركة المستخدمين. لذلك، قد تمتلك IO القدرة على استخدام اقتصاديات الرموز لتحريك المزيد من موارد بطاقات الرسوميات.
مراجعة وخاتمة
$IO إطلاقه على منصة تداول معينة يعتبر بمثابة نقطة انطلاق مثيرة للاهتمام، حيث أصبحت شبكة الاختبار محط اهتمام الجميع، ومع تأجيل التجارب العملية بدأ الناس في مهاجمة المشروع الضخم وطرح تساؤلات حول عدم شفافية قواعد النقاط. تم إطلاق الرمز المميز خلال تصحيح السوق، حيث بدأ بسعر منخفض وارتفع تدريجياً، ليعود في النهاية إلى نطاق تقييم منطقي نسبياً. ولكن بالنسبة للمشاركين في شبكة الاختبار الذين جاؤوا بسبب التشكيلة الاستثمارية القوية لـ io.net، كانت هناك أفراح وأحزان، حيث لم يتمكن معظم المستخدمين الذين استأجروا GPU ولكنهم لم يشاركوا في كل جولة من شبكة الاختبار من تحقيق العوائد الزائدة المثالية، بل واجهوا الواقع "الذي يعاكس الأرباح". خلال فترة شبكة الاختبار، قامت io.net بتقسيم كل جولة من جولات الجائزة إلى مجموعتين: GPU و CPU عالية الأداء لحساب النقاط بشكل منفصل. في الجولة الأولى، بسبب حدوث حادث اختراق، تم تأجيل نشر النقاط، ولكن عند توليد الرموز في النهاية، تم تحديد نسبة تبادل النقاط في مجموعة GPU تقريباً عند 90:1، وتجاوزت تكاليف المستخدمين الذين استأجروا GPU للمشاركة في مختلف منصات السحابة العائدات الناتجة عن الإطلاق. خلال الجولة الثانية، نفذ الفريق الرسمي آلية التحقق من إثبات العمل بشكل كامل، حيث شارك حوالي 30 ألف جهاز GPU بنجاح وتم التحقق منها، وكانت نسبة تبادل النقاط النهائية 100:1.
بعد الافتتاح الذي لفت انتباه الجميع، هل يمكن لـ io.net تحقيق هدفه المتمثل في توفير متطلبات الحوسبة لمختلف مراحل تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟ بعد الشبكة التجريبية، كم من الطلب الحقيقي لا يزال موجودًا؟ ربما فقط الوقت هو الذي يمكن أن يقدم أفضل دليل.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
4
مشاركة
تعليق
0/400
MoneyBurnerSociety
· 07-12 23:19
لا تقل إن مجتمع السلسلة يُستغل بغباء، يجب أن نرى كيف تحرق الذكاء الاصطناعي الأموال. الأشخاص المحترفون في خسارة المال يجهزون الفخاخ للجميع.
شاهد النسخة الأصليةرد0
OldLeekConfession
· 07-10 08:32
ادخل مركز就完事了 能买几张是几张
شاهد النسخة الأصليةرد0
HodlNerd
· 07-10 08:30
رائع... منحنى الطلب على وحدة معالجة الرسومات يعكس تمامًا دورات تعدين البيتكوين في عام 2017
هل يمكن أن تصبح io.net حلاً مع تزايد الطلب على قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي؟
#需求 المتزايد لقوة الحوسبة AI ، هل يمكن أن تتغلب منصة القوة الحوسبة اللامركزية io.net على المشكلة؟
مع إطلاق OpenAI لنموذج اللغة الكبير GPT-4 وظهور نماذج توليد الصور بالذكاء الاصطناعي المختلفة، تزداد التطبيقات المعتمدة على نماذج الذكاء الاصطناعي الناضجة، مما يزيد من الطلب على موارد قوة الحوسبة مثل GPU.
مقالة تتناول حالة العرض والطلب على معالج Nvidia H100 GPU تشير إلى أن الشركات الكبيرة التي تتعامل في مجال الذكاء الاصطناعي لديها طلب قوي على وحدات معالجة الرسوميات. قامت العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى بشراء كميات كبيرة من وحدات معالجة الرسوميات Nvidia لبناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. مدفوعة بالطلب على نماذج اللغة الكبيرة المدربة وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يستمر الطلب على وحدات معالجة الرسوميات (لا سيما H100) في الازدياد.
تشير البيانات إلى أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي نما من 134.8 مليار دولار أمريكي في عام 2022 إلى 241.8 مليار دولار أمريكي في عام 2023، ومن المتوقع أن يصل إلى 738.7 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030. كما زادت القيمة السوقية لخدمات السحاب بنحو 14٪، ويرجع جزء من ذلك إلى الزيادة السريعة في الطلب على قوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) من قبل سوق الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة لسوق الذكاء الاصطناعي سريع النمو والذي يحتوي على إمكانيات هائلة، من أي زوايا يمكننا تفكيك واستكشاف فرص الاستثمار؟ وفقًا لتقرير معين، تم إنشاء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي لمعالجة وتحسين كميات كبيرة من مجموعات البيانات و قوة الحوسبة اللازمة لتدريب النماذج، حيث يتم التعامل مع كفاءة معالجة مجموعات البيانات وموثوقية النماذج وقابلية توسيع التطبيقات من جانب الأجهزة والبرامج.
تتطلب نماذج وتطبيقات تدريب الذكاء الاصطناعي استخدام كميات كبيرة من قوة الحوسبة، مع تفضيل بيئات سحابية ذات زمن استجابة منخفض وقوة حوسبة GPU، كما تشمل البرامج أيضًا منصة حسابات موزعة. يجعل التصميم اللامركزي للبلوكشين من العقد الموزعة أمرًا شائعًا، وقد أسس آلية توافق إثبات العمل التي أنشأها البيتكوين الحاجة إلى أن يتنافس المعدنون من خلال قوة الحوسبة لكسب نتائج الكتل، مما يشبه سير العمل حيث يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى قوة الحوسبة لإنشاء النموذج/استنتاج المشكلات. وبالتالي، بدأت شركات خوادم السحابة التقليدية في توسيع نماذج أعمال جديدة، مثل تأجير بطاقات الرسوم مثل تأجير الخوادم، وبيع قوة الحوسبة. وبتقليد فكرة البلوكشين، تعتمد قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي تصميم نظام موزع يمكنه الاستفادة من موارد GPU غير المستخدمة، مما يقلل من تكلفة قوة الحوسبة للشركات الناشئة.
io.net مقدمة المشروع
io.net هي مزود قوة الحوسبة الموزعة الذي يجمع بين سلسلة الكتل Solana، تهدف إلى استغلال موارد قوة الحوسبة الموزعة (GPU و CPU) لتلبية تحديات متطلبات الحوسبة في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يقوم المشروع من خلال تكامل بطاقات الرسوم غير المستخدمة من مراكز البيانات المستقلة وعمال مناجم العملات المشفرة، بجمع أكثر من مليون GPU لحل مشكلة نقص موارد الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
من الناحية التقنية، يعتمد io.net على بناء إطار عمل التعلم الآلي لتحقيق الحوسبة الموزعة، ويوفر موارد الحوسبة الموزعة اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من التعلم المعزز، التعلم العميق، إلى تحسين النموذج، وتشغيل النموذج. يمكن لأي شخص الانضمام إلى شبكة قوة الحوسبة الخاصة بـ io كعامل أو مطور دون الحاجة إلى إذن إضافي. ستقوم الشبكة بضبط أسعار الحوسبة بناءً على تعقيد العمل الحسابي، وأهمية الأمر، وتوافر موارد الحوسبة، وستقوم بتسعيرها بناءً على ديناميكيات السوق. استنادًا إلى الخصائص الموزعة لقوة الحوسبة، ستقوم البنية التحتية لـ io أيضًا بمطابقة مزودي GPU مع المطورين بناءً على نوع الطلب على GPU، والكمية المتاحة حاليًا، وموقع طالب الخدمة، وسمعته.
$IO هو الرمز الأصلي لنظام io.net ، ويعمل كوسيط للتداول بين مزودي قوة الحوسبة ومشتري خدمات قوة الحوسبة. باستخدام $IO مقارنة بالعملات المستقرة يمكن تقليل رسوم الطلب بنسبة 2%. في الوقت نفسه ، يلعب $IO دورًا محفزًا هامًا في ضمان التشغيل السليم للشبكة: يمكن لحاملي رموز $IO رهن كمية معينة من $IO إلى العقد ، كما تحتاج العقدة إلى وجود رموز $IO مرهونة للحصول على العائدات المقابلة لفترات فراغ الآلة.
قيمة سوق $IO الحالية حوالي 3.6 مليون دولار، وتقدير القيمة المخففة بالكامل حوالي 30 مليون دولار.
$IO اقتصاديات الرموز
$IO الحد الأقصى للإمداد الكلي هو 800 مليون قطعة، تم تخصيص 500 مليون قطعة منها في حدث إنشاء الرموز، بينما سيتم تحرير 300 مليون قطعة المتبقية تدريجياً على مدار 20 عاماً (حيث يتم تقليل كمية التحرير بنسبة 1.02% شهرياً، أي ما يعادل تقليصها بنسبة 12% سنوياً). حالياً، كمية تداول IO هي 95 مليون قطعة، والتي تتكون من 75 مليون قطعة تم فتحها لأبحاث النظام البيئي وبناء المجتمع أثناء حدث الإنشاء، و 20 مليون قطعة كمكافآت تعدين من منصة معينة.
التوزيع المكافآت لمزودي قوة الحوسبة خلال فترة شبكة اختبار IO هو كما يلي:
بجانب مكافآت قوة الحوسبة في شبكة الاختبار، تقدم IO أيضًا جزءًا من الإطلاقات للمبدعين الذين يشاركون في بناء المجتمع:
تم الانتهاء من توزيع مكافآت قوة الحوسبة لشبكة الاختبار في الربع الأول ومكافآت إنشاء المجتمع / منصة المهام في وقت إنشاء الرموز.
آلية حرق رموز $IO
io.net تقوم بتنفيذ إعادة شراء وحرق رمز $IO بناءً على مجموعة ثابتة من البرامج المحددة مسبقًا، وتعتمد الكمية المحددة لإعادة الشراء والحرق على سعر $IO في وقت التنفيذ. تأتي الأموال المستخدمة لإعادة شراء $IO من عائدات التشغيل لـ IOG(The Internet of GPUs - GPU الإنترنت)، حيث يتم تحصيل رسوم حجز قدرها 0.25% من المشترين ومقدمي قوة الحوسبة في IOG، بالإضافة إلى 2% رسوم معالجة لعمليات شراء قوة الحوسبة باستخدام العملات المستقرة.
تحليل المنافسين
توجد عدة مشاريع مشابهة لـ io.net تركز على حل احتياجات حساب نماذج الذكاء الاصطناعي في سوق قوة الحوسبة اللامركزية.
تستفيد معظم هذه المشاريع من نموذج السوق اللامركزي، حيث تستخدم موارد الحوسبة الموزعة غير المستغلة لتجميع وتأجير القدرة الحاسوبية الزائدة. تسمح للمعدنين والمستخدمين الآخرين الذين يمتلكون موارد GPU غير المستغلة بتأجير هذه الموارد، مما يخلق سوق خدمات سحابية. في هذا السوق، يتم تحديد أسعار الخدمات عادةً من خلال آلية المزاد العكسي، حيث يمكن للمشترين تقديم عطاءات لاستئجار هذه الموارد، مما يدفع الأسعار للانخفاض بشكل تنافسي.
مقارنةً بالمنتجات الأخرى التي تنتمي إلى سوق قوة الحوسبة اللامركزية، فإن io.net هو المشروع الوحيد حاليًا الذي يمكن لأي شخص الانضمام إليه بدون قيود لتوفير موارد قوة الحوسبة. يمكن للمستخدمين المشاركة في مساهمة قوة الحوسبة للشبكة باستخدام GPU من فئة المستهلك بقيمة تبدأ من 30 يوان، بالإضافة إلى موارد من شرائح Apple مثل Macbook M2 وMac Mini. توفر موارد GPU وCPU الأكثر وفرة وبنية API الغنية لـ IO القدرة على دعم احتياجات الحوسبة المختلفة للذكاء الاصطناعي، مثل الاستدلال الجماعي، والتدريب المتوازي، وضبط المعلمات الفائقة، والتعلم المعزز، وغيرها. بينما تتكون البنية التحتية الخلفية لها من سلسلة من الطبقات المعيارية، مما يتيح الإدارة الفعالة للموارد والتسعير الآلي. العديد من مشاريع سوق قوة الحوسبة الموزعة الأخرى تركز بشكل أساسي على التعاون في موارد بطاقات الرسوميات الموجهة نحو الشركات، مما يضع بعض القيود على مشاركة المستخدمين. لذلك، قد تمتلك IO القدرة على استخدام اقتصاديات الرموز لتحريك المزيد من موارد بطاقات الرسوميات.
مراجعة وخاتمة
$IO إطلاقه على منصة تداول معينة يعتبر بمثابة نقطة انطلاق مثيرة للاهتمام، حيث أصبحت شبكة الاختبار محط اهتمام الجميع، ومع تأجيل التجارب العملية بدأ الناس في مهاجمة المشروع الضخم وطرح تساؤلات حول عدم شفافية قواعد النقاط. تم إطلاق الرمز المميز خلال تصحيح السوق، حيث بدأ بسعر منخفض وارتفع تدريجياً، ليعود في النهاية إلى نطاق تقييم منطقي نسبياً. ولكن بالنسبة للمشاركين في شبكة الاختبار الذين جاؤوا بسبب التشكيلة الاستثمارية القوية لـ io.net، كانت هناك أفراح وأحزان، حيث لم يتمكن معظم المستخدمين الذين استأجروا GPU ولكنهم لم يشاركوا في كل جولة من شبكة الاختبار من تحقيق العوائد الزائدة المثالية، بل واجهوا الواقع "الذي يعاكس الأرباح". خلال فترة شبكة الاختبار، قامت io.net بتقسيم كل جولة من جولات الجائزة إلى مجموعتين: GPU و CPU عالية الأداء لحساب النقاط بشكل منفصل. في الجولة الأولى، بسبب حدوث حادث اختراق، تم تأجيل نشر النقاط، ولكن عند توليد الرموز في النهاية، تم تحديد نسبة تبادل النقاط في مجموعة GPU تقريباً عند 90:1، وتجاوزت تكاليف المستخدمين الذين استأجروا GPU للمشاركة في مختلف منصات السحابة العائدات الناتجة عن الإطلاق. خلال الجولة الثانية، نفذ الفريق الرسمي آلية التحقق من إثبات العمل بشكل كامل، حيث شارك حوالي 30 ألف جهاز GPU بنجاح وتم التحقق منها، وكانت نسبة تبادل النقاط النهائية 100:1.
بعد الافتتاح الذي لفت انتباه الجميع، هل يمكن لـ io.net تحقيق هدفه المتمثل في توفير متطلبات الحوسبة لمختلف مراحل تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟ بعد الشبكة التجريبية، كم من الطلب الحقيقي لا يزال موجودًا؟ ربما فقط الوقت هو الذي يمكن أن يقدم أفضل دليل.