La demande de Puissance de calcul AI explose, la plateforme de Puissance de calcul Décentralisation io.net peut-elle surmonter les défis ?
Avec le lancement du modèle de langage GPT-4 par OpenAI et l'émergence de divers modèles de génération d'images AI, les applications basées sur des modèles AI matures se multiplient, entraînant une demande croissante de ressources de puissance de calcul telles que les GPU.
Un article examinant la situation de l'offre et de la demande des GPU Nvidia H100 souligne que les grandes entreprises impliquées dans l'activité d'IA ont une forte demande pour les GPU. Plusieurs géants de la technologie ont acheté d'importantes quantités de GPU Nvidia pour construire des centres de données d'IA. La demande pour les GPU (en particulier les H100) continue d'augmenter, poussée par la nécessité de former de grands modèles de langage et d'autres applications d'IA.
Les données montrent que la taille du marché de l'IA est passée de 134,8 milliards de dollars en 2022 à 241,8 milliards de dollars en 2023, et devrait atteindre 738,7 milliards de dollars d'ici 2030. La valeur du marché des services cloud a également augmenté d'environ 14 %, en partie à cause de la demande croissante de puissance de calcul GPU sur le marché de l'IA.
Pour ce marché de l'IA en pleine croissance et riche en potentiel, sous quels angles pouvons-nous décomposer et explorer les opportunités d'investissement ? Selon un rapport, l'infrastructure de l'IA existe principalement pour traiter et optimiser les vastes ensembles de données et les ressources de puissance de calcul nécessaires à l'entraînement des modèles, en abordant les problèmes d'efficacité de traitement des ensembles de données, de fiabilité des modèles et d'évolutivité des applications, tant du côté matériel que logiciel.
Les modèles et applications d'entraînement de l'IA nécessitent une grande quantité de ressources de puissance de calcul, préférant un environnement cloud à faible latence et une puissance de calcul GPU, tout en incluant également des plateformes de calcul distribué dans le logiciel. La conception décentralisée de la blockchain rend les nœuds distribués normaux, et le mécanisme de consensus par preuve de travail établi par la création de Bitcoin a établi que les mineurs doivent rivaliser par la puissance de calcul pour gagner des résultats de bloc, ce qui a un flux de travail similaire à celui de l'IA nécessitant de la puissance de calcul pour générer des modèles / inférer des problèmes. Ainsi, les fournisseurs de serveurs cloud traditionnels commencent à élargir de nouveaux modèles commerciaux, louant des cartes graphiques comme ils louent des serveurs, et vendant de la puissance de calcul. En imitant l'esprit de la blockchain, la puissance de calcul de l'IA adopte une conception de système distribué, pouvant utiliser des ressources GPU inutilisées, réduisant ainsi le coût de la puissance de calcul pour les startups.
Présentation du projet io.net
io.net est un fournisseur de puissance de calcul décentralisé qui combine la blockchain Solana, visant à utiliser des ressources de puissance de calcul distribuées (GPU et CPU) pour relever les défis des besoins en calcul dans les domaines de l'IA et de l'apprentissage automatique. Le projet intègre des cartes graphiques inactives provenant de centres de données indépendants et de mineurs de cryptomonnaies, unissant plusieurs projets cryptographiques, rassemblant plus d'un million de ressources GPU pour résoudre le problème de pénurie de ressources de calcul pour l'IA.
D'un point de vue technique, io.net est construit sur un cadre d'apprentissage machine permettant d'implémenter le calcul distribué, fournissant des ressources de calcul distribué nécessaires aux applications d'IA, allant de l'apprentissage par renforcement, de l'apprentissage profond à l'optimisation de modèles et à l'exécution de modèles. Tout le monde peut rejoindre le réseau de puissance de calcul d'io en tant que travailleur ou développeur sans autorisation supplémentaire. Le réseau ajustera le prix de la puissance de calcul en fonction de la complexité des travaux de calcul, de l'urgence et de la disponibilité des ressources de puissance de calcul, en se basant sur la dynamique du marché. En raison des caractéristiques distribuées de la puissance de calcul, le backend d'io associera également les fournisseurs de GPU avec les développeurs en fonction du type de demande de GPU, de la quantité actuellement disponible, de la position et de la réputation du demandeur.
$IO est le jeton natif du système io.net, servant de moyen d'échange entre les fournisseurs de puissance de calcul et les acheteurs de services de puissance de calcul. L'utilisation de $IO permet de réduire de 2 % les frais de commande par rapport aux stablecoins. En même temps, $IO joue également un rôle d'incitation important pour assurer le bon fonctionnement du réseau : les détenteurs de jetons $IO peuvent staker une certaine quantité de $IO sur les nœuds, et les nœuds doivent également avoir des jetons $IO stakés pour pouvoir obtenir les revenus correspondants aux périodes de disponibilité des machines.
La capitalisation boursière actuelle du jeton $IO est d'environ 360 millions de dollars, avec une valorisation entièrement diluée d'environ 3 milliards de dollars.
$IO économie des tokens
L'offre totale maximale de $IO est de 800 millions de jetons, dont 500 millions ont été distribués lors de l'événement de génération de jetons, et les 300 millions restants seront progressivement libérés sur une période de 20 ans (la quantité libérée diminuant de 1,02 % par mois, soit environ 12 % par an). Actuellement, l'offre en circulation d'IO est de 95 millions de jetons, composée de 75 millions débloqués pour la recherche écologique et le développement communautaire lors de l'événement de génération et de 20 millions de récompenses de minage d'une certaine plateforme.
La répartition des récompenses pour les fournisseurs de puissance de calcul pendant la période de test du réseau IO est la suivante :
Saison 1 (jusqu'au 25 avril) - 17,5 millions IO
Saison 2 (1er mai - 31 mai) - 7,5 millions IO
Saison 3 (1er juin - 30 juin) - 5 millions IO
En plus des récompenses de puissance de calcul du réseau de test, IO a également accordé une partie de l'airdrop aux créateurs qui participent à la construction de la communauté :
(première ronde) communauté / créateurs de contenu / plateforme de tâches / plateforme sociale - 7,5 millions IO
Saison 3 (1er juin - 30 juin) participants de la plateforme sociale et de la plateforme de tâches - 2,5 millions IO
La récompense de puissance de calcul du testnet de la première saison et la récompense de la première ronde de création de la communauté/plateforme de tâches ont été distribuées lors de la génération des jetons.
Mécanisme de destruction de jetons $IO
io.net exécute le rachat et la destruction des jetons $IO selon un programme préétabli fixe, la quantité spécifique de rachat et de destruction dépend du prix du $IO au moment de l'exécution. Les fonds utilisés pour racheter le $IO proviennent des revenus d'exploitation de IOG(The Internet of GPUs - GPU 互联网), prélevant des frais de réservation de 0,25 % auprès des acheteurs et fournisseurs de puissance de calcul dans IOG, ainsi qu'une commission de 2 % pour les achats de puissance de calcul effectués avec des stablecoins.
Analyse de la concurrence
Il existe plusieurs projets similaires à io.net qui se concentrent sur la résolution des besoins en calcul des modèles d'IA sur le marché décentralisé de la puissance de calcul.
La plupart de ces projets utilisent un modèle de marché décentralisé pour exploiter les ressources de calcul distribuées inutilisées et rassembler et louer la puissance de calcul excédentaire. Ils permettent aux mineurs et à d'autres utilisateurs disposant de ressources GPU sous-utilisées de louer ces ressources, créant ainsi un marché des services cloud. Dans ce marché, la tarification des services se fait généralement par un mécanisme d'enchères inversées, où les acheteurs peuvent enchérir pour louer ces ressources, favorisant ainsi une concurrence qui fait baisser les prix.
Comparé à d'autres produits appartenant au même marché de la Puissance de calcul décentralisée, io.net est actuellement le seul projet auquel tout le monde peut participer sans conditions d'entrée pour fournir des ressources de Puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent contribuer à la Puissance de calcul du réseau en utilisant des GPU de niveau consommation à partir de 30 $. Ils peuvent également utiliser des ressources de puces Apple telles que Macbook M2, Mac Mini, etc. Des ressources GPU et CPU plus abondantes, ainsi qu'une construction API riche, permettent à IO de répondre à divers besoins de calcul AI, tels que l'inférence par lots, l'entraînement parallèle, l'optimisation des hyperparamètres et l'apprentissage par renforcement, entre autres. De plus, son infrastructure backend est composée d'une série de couches modulaires qui permettent une gestion efficace des ressources et une tarification automatisée. D'autres projets de marché de Puissance de calcul décentralisée sont principalement axés sur la collaboration autour des ressources de cartes graphiques destinées aux entreprises, ce qui impose un certain seuil d'entrée pour les utilisateurs. Par conséquent, IO pourrait avoir la capacité d'utiliser l'économie des jetons pour tirer parti d'un plus grand nombre de ressources de cartes graphiques.
Récapitulation et conclusion
Le lancement de $IO sur une certaine plateforme de trading a suscité une attention considérable dès le départ, et l'engouement du test net sur l'ensemble du réseau ainsi que les attaques et les doutes croissants concernant le manque de transparence des règles de points pendant le report des tests ont conclu un projet phare avec un début mérité. Le jeton a été lancé pendant la période de correction du marché, avec un démarrage bas et une montée, revenant finalement à une fourchette de valorisation relativement raisonnable. Cependant, pour les participants au test net attirés par la puissante équipe d'investissement d'io.net, certains étaient contents tandis que d'autres étaient déçus. La plupart des utilisateurs ayant loué des GPU mais n'ayant pas persisté à participer à chaque saison du test net n'ont pas réussi à obtenir les rendements exceptionnels espérés, se retrouvant plutôt confrontés à la réalité du "contre-productive". Pendant la période du test net, io.net a divisé chaque période de prix en deux pools, GPU et CPU haute performance, pour les calculer séparément. Lors de la première saison, en raison d'un incident de piratage, la publication des points a été retardée, mais lors de la génération finale des jetons, le taux d'échange des points du pool GPU a été fixé à près de 90:1, le coût des utilisateurs ayant loué des GPU auprès des principaux fournisseurs de cloud dépassant de loin les bénéfices des airdrops. Pendant la deuxième saison, l'équipe a mis en œuvre de manière complète le mécanisme de validation par preuve de travail, avec près de 30 000 dispositifs GPU participant et validés avec succès, le taux d'échange final des points étant de 100:1.
Après un début très attendu, io.net pourra-t-il réaliser son objectif déclaré de fournir divers besoins de calcul pour les applications AI ? Combien de véritables besoins subsisteront après le test du réseau ? Peut-être que seul le temps pourra en donner la meilleure preuve.
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MoneyBurnerSociety
· 07-12 23:19
Ne parlons pas des pigeons dans la Communauté, il faut aussi regarder combien d'argent est dépensé dans l'IA. Les professionnels de la perte d'argent préparent des pièges pour tout le monde.
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OldLeekConfession
· 07-10 08:32
entrer dans une position, c'est tout. On peut acheter autant de billets qu'on veut.
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HodlNerd
· 07-10 08:30
fascinant... la courbe de demande de GPU reflète parfaitement les cycles de minage de BTC en 2017
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fren.eth
· 07-10 08:15
Encore un projet qui veut prendre les gens pour des idiots~
io.net peut-il devenir la solution face à l'augmentation de la demande en puissance de calcul pour l'IA
La demande de Puissance de calcul AI explose, la plateforme de Puissance de calcul Décentralisation io.net peut-elle surmonter les défis ?
Avec le lancement du modèle de langage GPT-4 par OpenAI et l'émergence de divers modèles de génération d'images AI, les applications basées sur des modèles AI matures se multiplient, entraînant une demande croissante de ressources de puissance de calcul telles que les GPU.
Un article examinant la situation de l'offre et de la demande des GPU Nvidia H100 souligne que les grandes entreprises impliquées dans l'activité d'IA ont une forte demande pour les GPU. Plusieurs géants de la technologie ont acheté d'importantes quantités de GPU Nvidia pour construire des centres de données d'IA. La demande pour les GPU (en particulier les H100) continue d'augmenter, poussée par la nécessité de former de grands modèles de langage et d'autres applications d'IA.
Les données montrent que la taille du marché de l'IA est passée de 134,8 milliards de dollars en 2022 à 241,8 milliards de dollars en 2023, et devrait atteindre 738,7 milliards de dollars d'ici 2030. La valeur du marché des services cloud a également augmenté d'environ 14 %, en partie à cause de la demande croissante de puissance de calcul GPU sur le marché de l'IA.
Pour ce marché de l'IA en pleine croissance et riche en potentiel, sous quels angles pouvons-nous décomposer et explorer les opportunités d'investissement ? Selon un rapport, l'infrastructure de l'IA existe principalement pour traiter et optimiser les vastes ensembles de données et les ressources de puissance de calcul nécessaires à l'entraînement des modèles, en abordant les problèmes d'efficacité de traitement des ensembles de données, de fiabilité des modèles et d'évolutivité des applications, tant du côté matériel que logiciel.
Les modèles et applications d'entraînement de l'IA nécessitent une grande quantité de ressources de puissance de calcul, préférant un environnement cloud à faible latence et une puissance de calcul GPU, tout en incluant également des plateformes de calcul distribué dans le logiciel. La conception décentralisée de la blockchain rend les nœuds distribués normaux, et le mécanisme de consensus par preuve de travail établi par la création de Bitcoin a établi que les mineurs doivent rivaliser par la puissance de calcul pour gagner des résultats de bloc, ce qui a un flux de travail similaire à celui de l'IA nécessitant de la puissance de calcul pour générer des modèles / inférer des problèmes. Ainsi, les fournisseurs de serveurs cloud traditionnels commencent à élargir de nouveaux modèles commerciaux, louant des cartes graphiques comme ils louent des serveurs, et vendant de la puissance de calcul. En imitant l'esprit de la blockchain, la puissance de calcul de l'IA adopte une conception de système distribué, pouvant utiliser des ressources GPU inutilisées, réduisant ainsi le coût de la puissance de calcul pour les startups.
Présentation du projet io.net
io.net est un fournisseur de puissance de calcul décentralisé qui combine la blockchain Solana, visant à utiliser des ressources de puissance de calcul distribuées (GPU et CPU) pour relever les défis des besoins en calcul dans les domaines de l'IA et de l'apprentissage automatique. Le projet intègre des cartes graphiques inactives provenant de centres de données indépendants et de mineurs de cryptomonnaies, unissant plusieurs projets cryptographiques, rassemblant plus d'un million de ressources GPU pour résoudre le problème de pénurie de ressources de calcul pour l'IA.
D'un point de vue technique, io.net est construit sur un cadre d'apprentissage machine permettant d'implémenter le calcul distribué, fournissant des ressources de calcul distribué nécessaires aux applications d'IA, allant de l'apprentissage par renforcement, de l'apprentissage profond à l'optimisation de modèles et à l'exécution de modèles. Tout le monde peut rejoindre le réseau de puissance de calcul d'io en tant que travailleur ou développeur sans autorisation supplémentaire. Le réseau ajustera le prix de la puissance de calcul en fonction de la complexité des travaux de calcul, de l'urgence et de la disponibilité des ressources de puissance de calcul, en se basant sur la dynamique du marché. En raison des caractéristiques distribuées de la puissance de calcul, le backend d'io associera également les fournisseurs de GPU avec les développeurs en fonction du type de demande de GPU, de la quantité actuellement disponible, de la position et de la réputation du demandeur.
$IO est le jeton natif du système io.net, servant de moyen d'échange entre les fournisseurs de puissance de calcul et les acheteurs de services de puissance de calcul. L'utilisation de $IO permet de réduire de 2 % les frais de commande par rapport aux stablecoins. En même temps, $IO joue également un rôle d'incitation important pour assurer le bon fonctionnement du réseau : les détenteurs de jetons $IO peuvent staker une certaine quantité de $IO sur les nœuds, et les nœuds doivent également avoir des jetons $IO stakés pour pouvoir obtenir les revenus correspondants aux périodes de disponibilité des machines.
La capitalisation boursière actuelle du jeton $IO est d'environ 360 millions de dollars, avec une valorisation entièrement diluée d'environ 3 milliards de dollars.
$IO économie des tokens
L'offre totale maximale de $IO est de 800 millions de jetons, dont 500 millions ont été distribués lors de l'événement de génération de jetons, et les 300 millions restants seront progressivement libérés sur une période de 20 ans (la quantité libérée diminuant de 1,02 % par mois, soit environ 12 % par an). Actuellement, l'offre en circulation d'IO est de 95 millions de jetons, composée de 75 millions débloqués pour la recherche écologique et le développement communautaire lors de l'événement de génération et de 20 millions de récompenses de minage d'une certaine plateforme.
La répartition des récompenses pour les fournisseurs de puissance de calcul pendant la période de test du réseau IO est la suivante :
En plus des récompenses de puissance de calcul du réseau de test, IO a également accordé une partie de l'airdrop aux créateurs qui participent à la construction de la communauté :
La récompense de puissance de calcul du testnet de la première saison et la récompense de la première ronde de création de la communauté/plateforme de tâches ont été distribuées lors de la génération des jetons.
Mécanisme de destruction de jetons $IO
io.net exécute le rachat et la destruction des jetons $IO selon un programme préétabli fixe, la quantité spécifique de rachat et de destruction dépend du prix du $IO au moment de l'exécution. Les fonds utilisés pour racheter le $IO proviennent des revenus d'exploitation de IOG(The Internet of GPUs - GPU 互联网), prélevant des frais de réservation de 0,25 % auprès des acheteurs et fournisseurs de puissance de calcul dans IOG, ainsi qu'une commission de 2 % pour les achats de puissance de calcul effectués avec des stablecoins.
Analyse de la concurrence
Il existe plusieurs projets similaires à io.net qui se concentrent sur la résolution des besoins en calcul des modèles d'IA sur le marché décentralisé de la puissance de calcul.
La plupart de ces projets utilisent un modèle de marché décentralisé pour exploiter les ressources de calcul distribuées inutilisées et rassembler et louer la puissance de calcul excédentaire. Ils permettent aux mineurs et à d'autres utilisateurs disposant de ressources GPU sous-utilisées de louer ces ressources, créant ainsi un marché des services cloud. Dans ce marché, la tarification des services se fait généralement par un mécanisme d'enchères inversées, où les acheteurs peuvent enchérir pour louer ces ressources, favorisant ainsi une concurrence qui fait baisser les prix.
Comparé à d'autres produits appartenant au même marché de la Puissance de calcul décentralisée, io.net est actuellement le seul projet auquel tout le monde peut participer sans conditions d'entrée pour fournir des ressources de Puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent contribuer à la Puissance de calcul du réseau en utilisant des GPU de niveau consommation à partir de 30 $. Ils peuvent également utiliser des ressources de puces Apple telles que Macbook M2, Mac Mini, etc. Des ressources GPU et CPU plus abondantes, ainsi qu'une construction API riche, permettent à IO de répondre à divers besoins de calcul AI, tels que l'inférence par lots, l'entraînement parallèle, l'optimisation des hyperparamètres et l'apprentissage par renforcement, entre autres. De plus, son infrastructure backend est composée d'une série de couches modulaires qui permettent une gestion efficace des ressources et une tarification automatisée. D'autres projets de marché de Puissance de calcul décentralisée sont principalement axés sur la collaboration autour des ressources de cartes graphiques destinées aux entreprises, ce qui impose un certain seuil d'entrée pour les utilisateurs. Par conséquent, IO pourrait avoir la capacité d'utiliser l'économie des jetons pour tirer parti d'un plus grand nombre de ressources de cartes graphiques.
Récapitulation et conclusion
Le lancement de $IO sur une certaine plateforme de trading a suscité une attention considérable dès le départ, et l'engouement du test net sur l'ensemble du réseau ainsi que les attaques et les doutes croissants concernant le manque de transparence des règles de points pendant le report des tests ont conclu un projet phare avec un début mérité. Le jeton a été lancé pendant la période de correction du marché, avec un démarrage bas et une montée, revenant finalement à une fourchette de valorisation relativement raisonnable. Cependant, pour les participants au test net attirés par la puissante équipe d'investissement d'io.net, certains étaient contents tandis que d'autres étaient déçus. La plupart des utilisateurs ayant loué des GPU mais n'ayant pas persisté à participer à chaque saison du test net n'ont pas réussi à obtenir les rendements exceptionnels espérés, se retrouvant plutôt confrontés à la réalité du "contre-productive". Pendant la période du test net, io.net a divisé chaque période de prix en deux pools, GPU et CPU haute performance, pour les calculer séparément. Lors de la première saison, en raison d'un incident de piratage, la publication des points a été retardée, mais lors de la génération finale des jetons, le taux d'échange des points du pool GPU a été fixé à près de 90:1, le coût des utilisateurs ayant loué des GPU auprès des principaux fournisseurs de cloud dépassant de loin les bénéfices des airdrops. Pendant la deuxième saison, l'équipe a mis en œuvre de manière complète le mécanisme de validation par preuve de travail, avec près de 30 000 dispositifs GPU participant et validés avec succès, le taux d'échange final des points étant de 100:1.
Après un début très attendu, io.net pourra-t-il réaliser son objectif déclaré de fournir divers besoins de calcul pour les applications AI ? Combien de véritables besoins subsisteront après le test du réseau ? Peut-être que seul le temps pourra en donner la meilleure preuve.