fondo

Con el lanzamiento de GPT 4 LLM por parte de OpenAI, se ha visto el potencial de varios modelos de texto a imagen de IA. Las aplicaciones basadas en modelos de IA maduros aumentan día a día y la demanda de recursos informáticos como las GPU.

GPU Utils Un artículo de 2023 que analiza la situación de la oferta y la demanda de la GPU Nvidia H 100 señaló que las grandes empresas involucradas en el negocio de la inteligencia artificial tienen una fuerte demanda de GPU. Gigantes tecnológicos como Meta, Tesla y Google han comprado una gran cantidad de. GPU Nvidia para construir centros de datos para IA. Meta tiene alrededor de 21.000 GPU A 100, Tesla tiene alrededor de 7.000 A 100 y Google también tiene una importante inversión en GPU en sus centros de datos, aunque no se proporcionaron cifras específicas. La demanda de GPU, especialmente la H 100, continúa creciendo, impulsada por la necesidad de entrenar modelos de lenguajes grandes (LLM) y otras aplicaciones de inteligencia artificial.

Al mismo tiempo, según datos de Statista, el tamaño del mercado de la IA ha crecido de 134,8 mil millones en 2022 a 241,8 mil millones en 2023, y se espera que alcance 738,7 mil millones en 2030, y el valor de mercado de los servicios en la nube también ha aumentado en Aproximadamente el 14% de 633 mil millones, entre los cuales hay muchos. Parte de esto se atribuye al rápido crecimiento de la demanda de potencia informática de GPU en el mercado de la IA.

Para el mercado de la IA que está creciendo rápidamente y contiene un enorme potencial, ¿desde qué ángulo podemos deconstruir y explorar puntos de entrada de inversión relacionados? Basándonos en un informe de IBM, resumimos la infraestructura necesaria para crear e implementar aplicaciones y soluciones de inteligencia artificial. Se puede decir que la infraestructura de IA existe principalmente para procesar y optimizar la gran cantidad de conjuntos de datos y recursos informáticos que se utilizan para entrenar modelos. Resuelve los problemas de eficiencia del procesamiento de conjuntos de datos, confiabilidad del modelo y escalabilidad de las aplicaciones tanto desde el punto de vista del hardware como del software. .

Los modelos y aplicaciones de entrenamiento de IA requieren una gran cantidad de recursos informáticos, prefiriendo entornos de nube de baja latencia y potencia informática de GPU. La pila de software también incluye plataformas informáticas distribuidas (Apache Spark/Hadoop). Spark distribuye los flujos de trabajo que deben procesarse entre grandes clústeres informáticos y tiene paralelismo incorporado y diseño tolerante a fallas. El diseño descentralizado natural de la cadena de bloques ha convertido los nodos distribuidos en la norma, y ​​el mecanismo de consenso POW creado por BTC ha establecido que los mineros necesitan competir en potencia informática (carga de trabajo) para obtener los resultados del bloque, lo que requiere la misma potencia informática que la IA. es un flujo de trabajo similar para generar problemas de modelo/inferencia. Como resultado, los fabricantes tradicionales de servidores en la nube comenzaron a expandir nuevos modelos de negocios alquilando tarjetas gráficas y vendiendo potencia informática como si fueran servidores. E imitando la idea de blockchain, la potencia informática de la IA adopta un diseño de sistema distribuido, que puede utilizar recursos de GPU inactivos para reducir el costo de la potencia informática de las nuevas empresas.

Introducción al proyecto IO.NET

Io.net es un proveedor de potencia informática distribuida combinado con la cadena de bloques Solana, cuyo objetivo es utilizar recursos informáticos distribuidos (GPU CPU) para resolver los desafíos de la demanda informática en los campos de la IA y el aprendizaje automático. IO integra tarjetas gráficas inactivas de centros de datos independientes y mineros de criptomonedas, y combina proyectos criptográficos como Filecoin/Render para agrupar los recursos de más de 1 millón de GPU para resolver el problema de la escasez de recursos informáticos de IA.

A nivel técnico, io.net se basa en ray.io, un marco de aprendizaje automático que implementa computación distribuida. Proporciona recursos informáticos distribuidos para aplicaciones de IA que requieren potencia informática desde el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo hasta el ajuste y la ejecución de modelos. Cualquiera puede unirse a la red de potencia informática de io como trabajador o desarrollador sin permisos adicionales. Al mismo tiempo, la red ajustará el precio de la potencia informática de acuerdo con la complejidad, urgencia y suministro de recursos informáticos del trabajo informático, y le fijará el precio en función. dinámica del mercado. Según las características de la potencia informática distribuida, el backend de io también conectará a los proveedores de GPU con los desarrolladores según el tipo de demanda de GPU, la disponibilidad actual, la ubicación y la reputación del solicitante.

$IO es el token nativo del sistema io.net y sirve como medio de intercambio entre proveedores de potencia informática y compradores de servicios de potencia informática. El uso de $IO puede reducir las tarifas de gestión de pedidos en un 2 % en comparación con $USDC. Al mismo tiempo, $IO también desempeña un importante papel de incentivo para garantizar el funcionamiento normal de la red: los poseedores de tokens $IO pueden prometer una cierta cantidad de $IO a los nodos, y la operación del nodo también requiere que se prometan tokens $IO. ingresos correspondientes al período de inactividad de la máquina.

La capitalización de mercado actual del token $IO es de aproximadamente $360 millones y el FDV es de aproximadamente $3 mil millones.

Economía del token $IO

El suministro total máximo de $IO es de 800 millones, de los cuales 500 millones se asignaron a todas las partes cuando el token era TGE. Los 300 millones de tokens restantes se liberarán gradualmente durante 20 años (la cantidad liberada disminuye en un 1,02% cada mes). aproximadamente el 12% anual). La circulación actual de IO es de 95 millones, que se compone de 75 millones desbloqueados para I+D ecológico y construcción de comunidades durante TGE y 20 millones de recompensas mineras de Binance Launchpool.

Las recompensas para los proveedores de potencia informática durante la red de prueba IO se distribuyen de la siguiente manera:

  • Temporada 1 (a partir del 25 de abril): 17.500.000 IO

  • Temporada 2 (1 de mayo - 31 de mayo) - 7.500.000 IO

  • Temporada 3 (1 de junio - 30 de junio) - 5.000.000 IO

Además de probar las recompensas por la potencia informática de la red, IO también ofreció algunos lanzamientos aéreos a los creadores que participaron en la construcción de la comunidad:

  • (Primera ronda) Comunidad / Creador de Contenido / Galxe / Discord - 7.500.000 IO

  • Temporada 3 (1 de junio - 30 de junio) Participantes de Discord y Galxe: 2.500.000 IO

Entre ellos, la recompensa por la potencia informática de la red de prueba del primer trimestre y la primera ronda de recompensas por creación de comunidad/Galxe se lanzaron durante el TGE.

Según la documentación oficial, la distribución general de $IO es la siguiente:

Mecanismo de destrucción de tokens $IO

Io.net ejecuta la recompra y destrucción de tokens $IO de acuerdo con un conjunto fijo de procedimientos preestablecidos. Las cantidades específicas de recompra y destrucción dependen del precio de $IO en el momento de la ejecución. Los fondos utilizados para recomprar $IO provienen de los ingresos operativos de IOG (El Internet de las GPU - GPU Internet). Se cobra una tarifa de reserva de pedido del 0,25% a cada uno de los compradores y proveedores de energía informática en IOG, y se cobra $USDC. utilizado. Tarifa de gestión del 2% para la compra de potencia informática.

Análisis de productos competitivos.

Proyectos similares a io.net incluyen Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI y otros mercados de potencia informática descentralizada que se centran en resolver las necesidades informáticas de los modelos de IA.

  • A través de un modelo de mercado descentralizado, Akash Network utiliza recursos informáticos distribuidos inactivos, agrupa y alquila el exceso de potencia informática y responde a los desequilibrios de la oferta y la demanda mediante descuentos dinámicos y mecanismos de incentivos, logrando una asignación de recursos eficiente y sin confianza basada en contratos inteligentes. servicios de computación en la nube rentables y descentralizados. Permite a los mineros de Ethereum y a otros usuarios con recursos de GPU infrautilizados alquilarlos, creando un mercado para servicios en la nube. En este mercado, los precios de los servicios se fijan a través de un mecanismo de subasta inversa, donde los compradores pueden ofertar para alquilar estos recursos, lo que hace que los precios se vuelvan menos competitivos.

  • Nosana es un proyecto de mercado de potencia informática descentralizado en el ecosistema de Solana. Su objetivo principal es utilizar recursos de potencia informática inactivos para formar una red de GPU para satisfacer las necesidades informáticas de la inferencia de IA. El proyecto utiliza programas en Solana para definir el funcionamiento de su mercado de potencia informática y garantizar que los nodos GPU que participan en la red completen las tareas de manera razonable. Actualmente, además de la segunda fase de operación de la red de prueba, proporciona servicios de potencia informática para el proceso de inferencia del modelo LLama 2 y Difusión Estable.

  • OctaSpace es una infraestructura de nodo de nube de computación distribuida escalable de código abierto que permite el acceso a computación distribuida, almacenamiento de datos, servicios, VPN y más. OctaSpace incluye potencia informática de CPU y GPU, y ofrece espacio en disco para tareas de aprendizaje automático, herramientas de inteligencia artificial, procesamiento de imágenes y renderizado de escenas con Blender. OctaSpace se lanzará en 2022 y se ejecutará en su propia cadena de bloques compatible con EVM de capa 1. La cadena de bloques utiliza un sistema de doble cadena que combina mecanismos de consenso de Prueba de trabajo (PoW) y Prueba de autoridad (PoA).

  • Clore.AI es una plataforma de supercomputación GPU distribuida que permite a los usuarios obtener recursos de potencia informática GPU de alta gama de nodos que proporcionan potencia informática en todo el mundo. Admite múltiples usos, como entrenamiento de inteligencia artificial, minería de criptomonedas y renderizado de películas. La plataforma proporciona servicios de GPU de alto rendimiento y bajo costo, y los usuarios pueden obtener recompensas de tokens Clore alquilando GPU. Clore.ai se centra en la seguridad, cumple con la legislación europea y proporciona una API potente para una integración perfecta. En términos de calidad del proyecto, la página web de Clore.AI es relativamente tosca y no existe documentación técnica detallada para verificar la autenticidad de la autopresentación y la autenticidad de los datos del proyecto. Seguimos sospechando de los recursos de la tarjeta gráfica del proyecto y del verdadero nivel de participación.

En comparación con otros productos en el mercado de potencia informática descentralizada, io.net es actualmente el único proyecto al que cualquiera puede unirse para proporcionar recursos de potencia informática sin permiso. Los usuarios pueden utilizar un mínimo de 30 GPU de nivel de consumidor para participar en la red. La contribución de la potencia informática también incluye los recursos de chips de Apple, como Macbook M2 y Mac Mini. Recursos más suficientes de GPU y CPU y una rica construcción de API permiten que IO admita diversas necesidades informáticas de IA, como inferencia por lotes, entrenamiento paralelo, ajuste de hiperparámetros y aprendizaje por refuerzo. Su infraestructura back-end está compuesta por una serie de capas modulares que permiten una gestión eficaz de los recursos y fijación de precios automatizada. Otros proyectos del mercado de potencia informática distribuida son principalmente para la cooperación con recursos de tarjetas gráficas empresariales, y existen ciertos umbrales para la participación de los usuarios. Por lo tanto, IO puede tener la capacidad de utilizar el volante criptográfico de la economía de tokens para aprovechar más recursos de la tarjeta gráfica.

La siguiente es una comparación del valor de mercado actual/FDV de io.net y los productos de la competencia.

Revisión y conclusión

Se puede decir que la inclusión de $IO en Binance es un comienzo digno para un proyecto de gran éxito que ha atraído mucha atención desde su inicio. La red de prueba se ha vuelto popular en toda la red y gradualmente ha sido atacada por todos durante el retraso de la actual. prueba, cuestionando las reglas de los puntos opacos. El token se puso en línea durante la corrección del mercado, abrió a la baja y subió, y finalmente volvió a un rango de valoración relativamente racional. Sin embargo, para los participantes de la testnet que vinieron debido a la sólida línea de inversión de io.net, algunos estaban contentos y otros tristes. La mayoría de los usuarios que alquilaron GPU pero no insistieron en participar en la testnet cada temporada no obtuvieron el exceso de retorno ideal. Como era de esperarse, nos enfrentamos a la realidad de los “anti-Lu”. Durante la red de prueba, io.net dividió el premio acumulado de cada período en dos grupos: GPU y CPU de alto rendimiento para calcularlos por separado. El anuncio de los puntos para la temporada 1 se pospuso debido al incidente de piratería, pero al final los puntos. La relación de intercambio para el grupo de GPU durante TGE se determinó en un futuro próximo de 90:1. El costo para el usuario de alquilar GPU de los principales fabricantes de plataformas en la nube supera con creces los ingresos por lanzamiento aéreo. Durante la temporada 2, el funcionario implementó completamente el mecanismo de verificación PoW. Casi 3w dispositivos GPU participaron con éxito y pasaron la verificación PoW. La proporción de intercambio de puntos final fue de 100:1.

Después del tan esperado comienzo, si io.net puede lograr su objetivo declarado de satisfacer diversas necesidades informáticas para aplicaciones de IA y cuánta demanda real queda después de la red de prueba, tal vez solo el tiempo pueda dar la mejor prueba.

referencia:

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