AI コンピューティングパワー需要激増、分散化コンピューティングパワープラットフォーム io.net は難題を克服できるか？

OpenAIがGPT-4大規模言語モデルを発表し、さまざまなAI画像生成モデルの台頭に伴い、成熟したAIモデルに基づくアプリケーションが増加し、GPUなどのコンピューティングパワーの需要が高まっています。

Nvidia H100 GPUの供給と需要に関する記事では、AIビジネスに関与する大企業がGPUに対して強い需要を持っていることが指摘されています。多くのテクノロジー大手がAIデータセンターを構築するために大量のNvidia GPUを購入しています。トレーニングされた大規模言語モデルやその他のAIアプリケーションに対する需要の影響で、GPU（特にH100）の需要は引き続き増加しています。

データによると、AI市場の規模は2022年の1348億ドルから2023年の2418億ドルに成長し、2030年には7387億ドルに達すると予測されています。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市場によるGPUコンピューティングパワーの急速な需要の増加です。

急成長し、巨大な潜在能力を秘めたAI市場について、私たちはどのような視点から投資機会を解体し、掘り下げることができるでしょうか？ある報告書によると、AIインフラストラクチャは、トレーニングモデルが依存する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・最適化するために存在し、ハードウェアとソフトウェアの両面からデータセット処理の効率、モデルの信頼性、および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トレーニングモデルとアプリケーション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あり、低遅延のクラウド環境とGPUコンピューティングパワーが好まれ、ソフトウェア面でも分散化計算プラットフォームが含まれます。ブロックチェーンの分散化設計により、分散ノードが常態となり、ビットコインが確立したプルーフ・オブ・ワーク合意メカニズムにより、マイナーはコンピューティングパワーを通じてブロック生成結果を競う必要があります。これはAIがモデル生成/推論問題に必要なコンピューティングパワーを持つという点で類似したワークフローを持ちます。したがって、従来のクラウドサーバー業者は新しいビジネスモデルを拡張し、サーバーをレンタルするようにGPUをレンタルし、コンピューティングパワーを販売しています。そして、ブロックチェーンの考え方を模倣し、AIコンピューティングパワーは分散システム設計を採用し、遊休のGPUリソースを活用してスタートアップのコンピューティングコストを削減できます。

! 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?

io.net プロジェクト概要

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の提供者であり、分散型コンピューティングパワーリソース（GPU と CPU）を活用して AI と機械学習分野の計算ニーズの課題を解決することを目的としています。このプロジェクトは、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、複数の暗号プロジェクトと連携して、AI 計算リソースの不足問題を解決するために 100 万以上の GPU リソースを集めています。

技術的な側面では、io.netは分散コンピューティングを実現する機械学習フレームワークに基づいて構築されており、AIアプリケーションに強化学習、深層学習からモデル調整、モデル実行などの算力の要素に必要な分散計算リソースを提供します。誰でもworkerまたはdeveloperの役割でioの算力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、緊急度、算力リソースの供給状況に応じて算力価格を調整し、市場の動向に基づいて価格を設定します。算力の分散型特性に基づき、ioのバックエンドはGPUの需要タイプ、現在の可用量、リクエスターの位置と評判に応じて、GPUプロバイダーと開発者をマッチングします。

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$IO は io.net システムのネイティブトークンであり、コンピューティングパワー提供者とコンピューティングパワーサービス購入者の間で取引媒介として機能します。$IO を使用すると、ステーブルコインと比較して 2% の注文手数料を免除できます。同時に、$IO はネットワークの正常な運用を確保するために重要なインセンティブの役割も担っています：$IO トークン保有者は、一定数量の $IO をノードにステーキングすることができ、ノードの運営には $IO トークンのステーキングが必要であり、その条件で機械の空き時間に対応する収益を得ることができます。

$IO トークンの現在の市場価値は約 3.6 億ドルで、完全希薄化評価は約 30 億ドルです。

$IO トークンエコノミクス

$IOの最大総供給量は8億枚で、そのうち5億枚はトークン生成イベントで各方面に対応した配分が行われ、残りの3億枚のトークンは20年内に段階的に減少して放出されます（放出量は毎月1.02%ずつ減少し、年間で約12%減少します）。現在のIOの流通量は9500万枚で、そのうち生成イベント時にエコシステム開発とコミュニティ構築のためにロック解除された7500万枚と、ある取引プラットフォームの2000万枚のマイニング報酬で構成されています。

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IOテストネット期間のコンピューティングパワー提供者の報酬配分は以下の通りです:

• シーズン1(4月25日現在) - 1750万IO
• シーズン2(5月1日〜5月31日)-750万IO
• シーズン3(6月1日 - 6月30日) - 5,000,000 IO

テストネットのコンピューティングパワー報酬に加えて、IOはコミュニティ構築に参加したクリエイターに一部のエアドロップを提供しました：

• （初回）コミュニティ / コンテンツクリエイター / タスクプラットフォーム / ソーシャルプラットフォーム - 750 万 IO
• 第3四半期（6月1日 - 6月30日）ソーシャルプラットフォームとタスクプラットフォームの参加者 - 250万IO

その中で、第1四半期のテストネットのコンピューティングパワー報酬と最初のコミュニティ創作/タスクプラットフォーム報酬は、トークン生成時にすでにエアドロップが完了しています。

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$IO トークン焼却メカニズム

io.net は、一連の固定されたプリセットプログラムに基づいて $IO トークンの買い戻しと焼却を実行し、具体的な買い戻しと焼却の数量は実行時の $IO 価格に依存します。 $IO の買い戻しに使用される資金は、IOG(The Internet of GPUs - GPU インターネット) の運営収益から来ており、IOG のコンピューティングパワー購入者およびコンピューティングパワー提供者からそれぞれ 0.25% の注文予約手数料を徴収し、安定コインでのコンピューティングパワー購入に対して 2% の手数料を取ります。

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競合分析

io.net に似たプロジェクトはいくつかあり、AI モデルの計算ニーズを解決する分散化コンピューティングパワー市場に焦点を当てています。

これらのプロジェクトは主に分散化された市場モデルを通じて、未使用の分散型コンピューティングリソースを活用し、余剰のコンピューティングパワーを集めて賃貸します。これにより、マイナーや他の未活用のGPUリソースを持つユーザーがこれらのリソースを貸し出すことができ、クラウドサービス市場を形成します。この市場では、サービスの価格設定が通常逆オークション方式で行われ、バイヤーはこれらのリソースを賃貸するために入札を行い、価格競争を促進します。

他の去中心化コンピューティングパワー市場の製品と比較して、io.net は現在、誰でも無制限に参加してコンピューティングパワー資源を提供できる唯一のプロジェクトです。ユーザーは最低30系の消費者向けGPUを使用してネットワークにコンピューティング貢献を行うことができ、Macbook M2、Mac MiniなどのAppleチップリソースも利用可能です。より豊富なGPUとCPUリソース、豊富なAPIの構築により、IOはバッチ推論、並列トレーニング、ハイパーパラメータのチューニング、強化学習など、さまざまなAI計算ニーズをサポートできます。また、そのバックエンドインフラストラクチャは、一連のモジュール化された層により構成され、資源の効果的な管理と自動価格設定を実現します。他の分散型コンピューティングパワー市場プロジェクトは、主に企業向けのグラフィックカード資源との協力が行われており、ユーザーの参加には一定のハードルがあります。したがって、IOはトークンエコノミクスを使用して暗号的なフライホイールでより多くのグラフィックカード資源を引き出す能力を持つ可能性があります。

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振り返りと結論

$IO の取引プラットフォームへの上場は、このスタート時点で注目を集めており、テストネットの盛況が全ネットに広がり、実測の延期中に徐々に多くの人々から攻撃され、ポイントルールの不透明さが疑問視されるという重要なプロジェクトに相応しいスタートの句点が打たれました。トークンは市場の調整期間に上場し、低開高走し、最終的には比較的合理的な評価範囲に戻りました。しかし、io.net の強力な投資陣に引き寄せられたテストネット参加者にとって、喜ぶ者と悲しむ者がいます。大部分は GPU をレンタルしましたが、毎期のテストネットに参加し続けたユーザーは理想的な超過利益を得られず、逆に「反撸」の現実に直面しました。テストネット期間中、io.net は毎期の賞金プールを GPU と高性能 CPU の 2 つのプールに分けてそれぞれ計算しました。第1期はハッカー事件が発生し、ポイントの発表が遅れましたが、最終的にトークン生成時の GPU プールのポイント交換比率は約 90:1 に決定されました。各大手クラウドプラットフォーム事業者から GPU をレンタルして参加したユーザーのコストはエアドロップの利益を大きく超えていました。第2期には公式が作業量証明検証メカニズムを完全に実装し、約 3 万台の GPU デバイスが成功裏に参加し、検証を通過し、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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万众の注目を集めた開幕後、io.net は AI アプリケーションにさまざまな段階のコンピューティングパワーを提供するという目標を達成できるのか、テストネットの後にはどれだけの真の需要が残るのか、時間だけが最良の証明を与えてくれるかもしれません。

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