io.net能否成爲AI算力需求激增下的解決之道

2025-07-10 08:06:43

AI 算力需求激增，去中心化算力平台 io.net 能否攻克難題？

隨着 OpenAI 推出 GPT-4 大語言模型以及各種 AI 圖像生成模型的興起，基於成熟 AI 模型的應用日益增多，對 GPU 等算力資源的需求水漲船高。

一篇探討 Nvidia H100 GPU 供需情況的文章指出，涉足 AI 業務的大型企業對 GPU 有着強烈需求。多家科技巨頭都購買了大量 Nvidia GPU 用於構建 AI 數據中心。受訓練大型語言模型和其他 AI 應用的需求推動，對 GPU（尤其是 H100）的需求持續增長。

數據顯示，AI 市場規模從 2022 年的 1348 億美元增長到 2023 年的 2418 億美元，預計 2030 年將達到 7387 億美元。雲服務市值也增長了約 14%，部分原因是 AI 市場對 GPU 算力需求的迅速增長。

對於這個快速成長且蘊含巨大潛力的 AI 市場，我們可以從哪些角度去解構並挖掘投資機會呢？根據某報告，AI 基礎設施主要是爲了處理並優化訓練模型所依靠的大量數據集和算力資源而存在的，從硬件和軟件兩方面解決數據集處理效率、模型可靠性和應用可擴展性的問題。

AI 訓練模型和應用需要用到大量算力資源，偏好低延遲的雲環境和 GPU 算力，在軟件方面也包含了分布式計算平台。區塊鏈的去中心化設計使得分布式節點成爲常態，且比特幣創立的工作量證明共識機制確立了礦工需要通過算力競爭來贏取出塊結果，這與 AI 同需算力來生成模型/推理問題有着類似的工作流。於是傳統的雲服務器廠商開始擴展新的業務模式，像出租服務器一樣出租顯卡，販售算力。而模仿區塊鏈的思路，AI 算力採用分布式系統設計，可以利用閒置的 GPU 資源，降低創業公司的算力成本。

io.net 項目簡介

io.net 是一個結合了 Solana 區塊鏈的分布式算力提供商，旨在利用分布式算力資源（GPU 和 CPU）來解決 AI 和機器學習領域的計算需求挑戰。該項目通過集成來自獨立數據中心和加密貨幣礦工的閒置顯卡，聯合多個加密項目，匯聚了 100 多萬個 GPU 的資源來解決 AI 計算資源短缺的問題。

技術層面，io.net 基於實現分布式計算的機器學習框架構建，爲 AI 應用提供從強化學習、深度學習到模型調優、模型運行等需要算力環節的分布式計算資源。任何人都可以以 worker 或 developer 的角色加入 io 的算力網路而無需額外許可。網路會根據計算工作的復雜性、緊急程度和算力資源供應情況調整算力價格，根據市場動態定價。基於算力分布式的特點，io 的後端也會根據 GPU 需求類型、當前可用量、請求者的位置和聲譽，將 GPU 提供商與開發人員進行配對。

$IO 是 io.net 系統的原生代幣，在算力提供者和算力服務購買者之間充當交易媒介，使用 $IO 與穩定幣相比可以減免 2% 的訂單手續費。同時 $IO 對確保網路的正常運作也起到重要的激勵作用：$IO 代幣持有人可以質押一定數量的 $IO 到節點，節點運行也需要在有 $IO 代幣質押的情況下才能獲得機器空閒時期對應的收益。

$IO 代幣當前市值約爲 3.6 億美元，完全稀釋估值約爲 30 億美元。

$IO 代幣經濟學

$IO 的最大總供應量爲 8 億枚，其中 5 億枚在代幣生成事件時就進行了各方對應的分配，剩餘 3 億枚代幣會在 20 年內逐步遞減釋放（釋放量每月遞減 1.02%，約爲每年遞減 12%）。當前 IO 流通量爲 9500 萬枚，其中由生成事件時爲生態研發和社區建設解鎖的 7500 萬和某交易平台 2000 萬的挖礦獎勵組成。

IO 測試網期間算力提供者的獎勵分配如下：

第 1 季（截至 4 月 25 日） - 1750 萬 IO
第 2 季（5 月 1 日 - 5 月 31 日） - 750 萬 IO
第 3 季（6 月 1 日 - 6 月 30 日） - 500 萬 IO

除測試網算力獎勵之外，IO 還給予了參與構建社區的創作者部分空投：

（首輪）社區 / 內容創作者 / 任務平台 / 社交平台 - 750 萬 IO
第 3 季（6 月 1 日 - 6 月 30 日）社交平台和任務平台參與者 - 250 萬 IO

其中第一季測試網算力獎勵和首輪社區創作/任務平台獎勵在代幣生成時已完成空投。

$IO 代幣銷毀機制

io.net 根據一套固定的預設程序執行 $IO 代幣的回購與銷毀，具體的回購與銷毀數量取決於執行時的 $IO 價格。用於回購 $IO 的資金來自 IOG(The Internet of GPUs - GPU 互聯網)的運營收益，從 IOG 中的算力購買者和算力提供商中各收取 0.25% 的訂單預定費用，以及用穩定幣進行算力購買的 2% 手續費。

競品分析

與 io.net 類似的項目有多個專注於解決 AI 模型計算需求的去中心化算力市場。

這些項目大多通過去中心化的市場模型，利用閒置的分布式計算資源，匯集和出租多餘的計算能力。它們允許礦工和其他擁有未充分利用的 GPU 資源的用戶將這些資源租賃出去，從而創建一個雲服務市場。在這個市場中，服務的定價通常通過反向拍賣機制進行，買家可以出價租用這些資源，推動價格競爭性降低。

和同屬去中心算力市場賽道中的其他產品相比，io.net 是目前唯一一個任何人都可以無準入加入提供算力資源的項目，用戶可以使用最低 30 系消費級 GPU 參與網路的算力貢獻，也有諸如 Macbook M2，Mac Mini 等 Apple 芯片資源。更充足的 GPU 和 CPU 資源和豐富的 API 構建使 IO 能夠支持各種 AI 計算需求，如批量推理、並行訓練、超參數調優以及強化學習等。而其後端基礎設施則是由一系列模塊化層構成的，能夠實現資源的有效管理和自動化定價。其他的分布式算力市場項目多爲面向企業的顯卡資源進行合作，用戶參與存在一定門檻。因此 IO 可能具備使用代幣經濟學的加密飛輪撬動更多顯卡資源的能力。

回顧與結語

$IO 上線某交易平台可謂是給這個開局就備受關注，測試網的火爆全網以及在實測延期中漸漸被衆人攻擊、質疑積分規則不透明的重磅項目畫上了一個配得的開局句號。代幣在市場回調期間上線，低開高走，最終回歸相對理性的估值區間。但對於因 io.net 強大的投資陣容慕名而來的測試網參與者，幾家歡喜幾家愁，大部分租賃了 GPU 但沒有堅持參與每一季測試網的用戶並沒如願獲得理想的超額收益，反而面臨"反擼"的現實。測試網期間，io.net 將每一期的獎池分爲 GPU 和高性能 CPU 兩個 pool 來分別計算，第一季由於出現黑客事件積分公布推遲，但最終代幣生成時 GPU 池的積分兌換比例確定在近 90：1，在各大雲平台廠商處租 GPU 參與的用戶成本遠遠超過空投收益。第二季期間官方完整的實現了工作量證明驗證機制，近 3 萬個 GPU 設備成功參與並通過驗證，最終積分兌換比例爲 100：1。