Pozadí

Se spuštěním GPT4 LLM od OpenAI byl svědkem potenciál různých modelů AI Text-to-Image Aplikace založené na vyspělých modelech AI se každým dnem zvyšují a poptávka po výpočetních zdrojích, jako jsou GPU, roste.

GPU Utils Článek z roku 2023 pojednávající o situaci nabídky a poptávky GPU Nvidia H100 poukázal na to, že velké podniky zapojené do obchodu s umělou inteligencí mají silnou poptávku po GPU Technologické giganty, jako jsou Meta, Tesla a Google, zakoupily velké množství GPU Nvidia pro budování datových center orientovaných na umělou inteligenci. Meta má asi 21 000 GPU A100, Tesla asi 7 000 A100 a Google má také značné investice do GPU do svých datových center, i když žádná konkrétní čísla nebyla poskytnuta. Poptávka po GPU, zejména H100, stále roste, což je způsobeno potřebou trénovat velké jazykové modely (LLM) a další aplikace umělé inteligence.

Ve stejné době, podle údajů Statista, velikost trhu s umělou inteligencí vzrostla ze 134,8 miliardy v roce 2022 na 241,8 miliardy v roce 2023 a očekává se, že v roce 2030 dosáhne 738,7 miliardy a tržní hodnota cloudových služeb se také zvýšila o přibližně 14 % z 633 miliard, včetně mnoha Část z toho je připisována rychle rostoucí poptávce po výpočetním výkonu GPU na trhu AI.

Pro trh AI, který rychle roste a obsahuje obrovský potenciál, z jakého úhlu můžeme dekonstruovat a prozkoumat související vstupní body investic? Na základě zprávy IBM jsme shrnuli infrastrukturu potřebnou k vytvoření a nasazení aplikací a řešení umělé inteligence. Dá se říci, že infrastruktura AI existuje hlavně pro zpracování a optimalizaci velkého množství datových sad a výpočetních zdrojů, na které se spoléhají pro tréninkové modely, řeší problémy s efektivitou zpracování datových sad, spolehlivostí modelu a škálovatelností aplikací z hardwarových i softwarových aspektů. .

Tréninkové modely a aplikace AI vyžadují velké množství výpočetních zdrojů, preferují cloudová prostředí s nízkou latencí a výpočetní výkon GPU. Softwarová sada také zahrnuje distribuované výpočetní platformy (Apache Spark/Hadoop). Spark distribuuje pracovní postupy, které je třeba zpracovat, do různých velkých výpočetních clusterů a má vestavěný paralelismus a design odolný proti chybám. Přirozený decentralizovaný design blockchainu učinil z distribuovaných uzlů normu a mechanismus konsenzu POW vytvořený BTC stanovil, že těžaři musí soutěžit ve výpočetním výkonu (pracovním zatížení), aby získali výsledky bloků, což vyžaduje stejný výpočetní výkon jako AI There je podobný pracovní postup pro generování problémů s modelem/odvozováním. V důsledku toho začali tradiční výrobci cloudových serverů rozšiřovat nové obchodní modely pronájmem grafických karet a prodejem výpočetního výkonu, jako je pronájem serverů. Výpočetní výkon AI napodobuje myšlenku blockchainu a využívá distribuovaný systémový design, který může využívat nečinné zdroje GPU ke snížení nákladů na výpočetní výkon začínajících podniků.

Úvod do projektu IO.NET

Io.net je poskytovatel distribuovaného výpočetního výkonu v kombinaci s blockchainem Solana, jehož cílem je využívat distribuované výpočetní zdroje (GPU a CPU) k řešení výzev výpočetní náročnosti v oblasti AI a strojového učení. IO řeší problém nedostatku výpočetních zdrojů AI integrací nečinných grafických karet z nezávislých datových center a těžařů kryptoměn v kombinaci s krypto projekty, jako je Filecoin/Render, a sdružováním zdrojů více než 1 milionu GPU.

Na technické úrovni je io.net postaven na ray.io, frameworku pro strojové učení, který implementuje distribuované výpočty a poskytuje aplikacím AI distribuované výpočetní zdroje, od posílení učení a hlubokého učení až po ladění modelů a běh modelů, které vyžadují výpočetní výkon. Kdokoli se může připojit k síti výpočetní energie io jako pracovník nebo vývojář bez dalších oprávnění. Zároveň síť upraví cenu výpočetní síly podle složitosti, naléhavosti a nabídky výpočetních zdrojů výpočetní práce a na základě toho stanoví ceny. dynamika trhu. Na základě charakteristik distribuovaného výpočetního výkonu bude backend io také spojovat poskytovatele GPU s vývojáři na základě typu poptávky GPU, aktuální dostupnosti, umístění a pověsti žadatele.

$IO je nativní token systému io.net a slouží jako prostředek výměny mezi poskytovateli výpočetního výkonu a kupujícími služeb výpočetního výkonu. Použití $IO může snížit poplatky za zpracování objednávek o %2 ve srovnání s $USDC. Současně hraje $IO také důležitou motivační roli při zajišťování normálního provozu sítě: držitelé $IO tokenů mohou dát do zástavy určité množství $IO na uzly a provoz uzlů také vyžaduje zástavu $IO tokenů výnos odpovídající době nečinnosti stroje.

Současná tržní kapitalizace tokenu $IO je přibližně 360 milionů $ a FDV přibližně 3 miliardy $.

$IO Token Economics

Maximální celková zásoba $IO je 800 milionů, z toho 500 milionů bylo alokováno všem stranám během tokenu TGE. Zbývajících 300 milionů tokenů bude postupně uvolňováno během 20 let (částka vydání se bude každý měsíc snižovat o 1,02 %) , klesá přibližně o 12 % ročně). Současný oběh IO je 95 milionů, což se skládá ze 75 milionů uvolněných pro ekologický výzkum a vývoj a budování komunity během TGE a 20 milionů odměn za těžbu od Binance Launchpool.

Odměny pro poskytovatele výpočetního výkonu během testovací sítě IO jsou rozděleny následovně:

  • 1. sezóna (k 25. dubnu) - 17 500 000 IO

  • Sezóna 2 (1. května – 31. května) – 7 500 000 IO

  • Sezóna 3 (1. června – 30. června) – 5 000 000 IO

Kromě odměn za výpočetní výkon testnetu, IO také poskytlo několik airdrops tvůrcům, kteří se podíleli na budování komunity:

  • (první kolo) Komunita / Tvůrce obsahu / Galxe / Discord – 7 500 000 IO

  • Sezóna 3 (1. června – 30. června) Účastníci Discord a Galxe – 2 500 000 IO

Mezi nimi byla během TGE vypuštěna odměna za první čtvrtletí testnetu za výpočetní výkon a první kolo odměn za vytváření komunity/Galxe.

Podle oficiální dokumentace je celková distribuce $IO následující:

mechanismus vypalování tokenů $IO

Io.net provádí zpětný nákup a zničení tokenů $IO podle pevné sady přednastavených postupů Konkrétní množství zpětného odkoupení a zničení závisí na ceně $IO v době provádění. Prostředky použité na zpětný odkup $IO pocházejí z provozního příjmu IOG (Internet GPU - GPU Internet), 0,25% poplatku za rezervaci objednávky od každého z kupujících výpočetní energie a poskytovatelů výpočetní energie v IOG a manipulace ve výši 2% USD poplatek za nákup výpočetní síly.

Analýza konkurenčního produktu

Projekty podobné io.net zahrnují Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI a další decentralizované trhy výpočetní síly, které se zaměřují na řešení výpočetních potřeb modelů AI.

  • Prostřednictvím modelu decentralizovaného trhu využívá Akash Network nečinné distribuované výpočetní zdroje, sdružuje a pronajímá přebytečný výpočetní výkon a reaguje na nerovnováhu nabídky a poptávky prostřednictvím dynamických slev a pobídkových mechanismů, čímž dosahuje efektivní a důvěryhodné alokace zdrojů na základě chytrých kontraktů. nákladově efektivní a decentralizované služby cloud computingu. Umožňuje těžařům Etherea a dalším uživatelům s nedostatečně využívanými zdroji GPU je pronajímat a vytvářet tak tržiště pro cloudové služby. Na tomto trhu jsou služby oceňovány prostřednictvím mechanismu reverzní aukce, kdy kupující mohou nabízet pronájem těchto zdrojů, čímž se ceny stávají méně konkurenceschopnými.

  • Nosana je projekt decentralizovaného trhu s výpočetní energií v ekosystému Solana. Jeho hlavním účelem je využít nevyužité zdroje výpočetního výkonu k vytvoření sítě GPU, která splňuje výpočetní potřeby AI. Projekt využívá programy na Solaně k definování fungování jeho trhu s výpočetní energií a zajištění toho, aby GPU uzly účastnící se sítě plnily své úkoly přiměřeně. V současné době jsou kromě druhé fáze testovacího provozu sítě poskytovány služby výpočetního výkonu pro proces inference modelů LLama 2 a Stable Diffusion.

  • OctaSpace je open source škálovatelná infrastruktura cloudových uzlů pro distribuované výpočty, která umožňuje přístup k distribuovaným počítačům, ukládání dat, službám, VPN a dalším. OctaSpace zahrnuje výpočetní výkon CPU a GPU, obsluhující diskový prostor pro úlohy ML, nástroje AI, zpracování obrazu a vykreslování scén pomocí Blenderu. OctaSpace se spustí v roce 2022 a běží na vlastním blockchainu kompatibilním s EVM na vrstvě 1. Blockchain využívá systém dual-chain, který kombinuje mechanismy konsenzu Proof of Work (PoW) a Proof of Authority (PoA).

  • Clore.AI je distribuovaná superpočítačová platforma GPU, která uživatelům umožňuje získat špičkové zdroje výpočetního výkonu GPU z uzlů, které poskytují výpočetní výkon po celém světě. Podporuje více použití, jako je školení AI, těžba kryptoměn a vykreslování filmů. Platforma poskytuje levné a vysoce výkonné GPU služby a uživatelé mohou získat odměny za token Clore pronájmem GPU. Clore.ai se zaměřuje na bezpečnost, je v souladu s evropským právem a poskytuje výkonné API pro bezproblémovou integraci. Pokud jde o kvalitu projektu, webová stránka Clore.AI je poměrně hrubá a neexistuje žádná podrobná technická dokumentace, která by ověřovala pravost vlastního představení projektu a autentičnost dat. Zůstáváme podezřívaví ohledně zdrojů grafické karty projektu a skutečné úrovně účasti.

Ve srovnání s jinými produkty na trhu decentralizovaných počítačů je io.net v současnosti jediným projektem, ke kterému se může připojit kdokoli, a poskytnout tak výpočetní zdroje bez povolení zahrnuje také zdroje čipů Apple, jako je Macbook M2, Mac Mini a tak dále. Větší dostatek zdrojů GPU a CPU a bohatá konstrukce API umožňují IO podporovat různé výpočetní potřeby AI, jako je dávkové odvození, paralelní školení, ladění hyperparametrů a zesílené učení. Jeho back-end infrastruktura se skládá z řady modulárních vrstev, které umožňují efektivní správu zdrojů a automatizované stanovování cen. Jiné projekty trhu s distribuovanou výpočetní energií jsou většinou pro spolupráci s prostředky podnikových grafických karet a existují určité limity pro účast uživatelů. Proto může mít IO schopnost využívat kryptografický setrvačník ekonomiky tokenů k využití více zdrojů grafické karty.

Následuje srovnání aktuální tržní hodnoty/FDV io.net a konkurenčních produktů:

Recenze a závěr

Zalistování $IO na Binance lze říci, že je to důstojný začátek pro trhový projekt, který od svého počátku přitahoval velkou pozornost. Testovací síť se stala populární v celé síti a postupně ji napadli všichni během zpoždění skutečného test, zpochybňování neprůhledných bodů pravidel. Token byl online během korekce trhu, otevřel se níže a posunul se výše, nakonec se vrátil do relativně racionálního rozsahu ocenění. Nicméně pro účastníky testnetu, kteří přišli kvůli silné investiční řadě io.net, byli někteří spokojeni a někteří byli smutní. Většina uživatelů, kteří si pronajali GPU, ale netrvali na účasti na testnetu každou sezónu, nedosáhla ideálního přebytku, protože oni měli. místo toho čelíme realitě „anti-Lu“. Během testovací sítě io.net rozdělil prize pool každého období do dvou poolů: GPU a vysoce výkonný CPU pro výpočet, resp směnný poměr pro GPU pool během TGE byl v blízké budoucnosti stanoven na 90:1. Během sezóny 2 úředník plně implementoval mechanismus ověřování PoW. Téměř 30 000 zařízení GPU se úspěšně zúčastnilo ověření PoW. Konečný poměr výměny bodů byl 100:1.

Po velmi očekávaném začátku, zda může io.net dosáhnout svého stanoveného cíle, tj. poskytovat různé výpočetní potřeby pro aplikace AI, a jak velká skutečná poptávka zůstane po testovací síti, může dát nejlepší důkaz možná jen čas.

odkaz:

https://docs.io.net/docs

https://blockcrunch.substack.com/p/rndr-akt-ionet-the-complete-guide

https://www.odaily.news/post/5194118

https://www.theblockbeats.info/news/53690

https://www.binance.com/en/research/projects/ionet

https://www.ibm.com/topics/ai-infrastructure

https://gpus.llm-utils.org/nvidia-h100-gpus-supply-and-demand/

https://www.statista.com/statistics/941835/artificial-intelligence-market-size-revenue-comparisons/

https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-cloud-ai-market