著者: LFG Labs
初版発行日: 2024 年 6 月 3 日
元のリンク: https://www.chaincatcher.com/article/2127297
io.net の中心的な背景が「草の根」だとしたら、あなたはどう思いますか?
3,000万米ドルの資金調達を行い、Hack VC、Multicoin Capital、Delphi Digital、Solana Labなどのトップキャピタルの支持を得ています。どう見ても「堅実」ではありません。 、特に GPU コンピューティングパワー/AI 革命というラベルが付いている場合、それはすべてハイエンドの代名詞です。
しかし、コミュニティでの議論の喧騒の中で、重要な手がかり、特に AWS、Azure、GCP の「エリート」の位置付けとは異なる、io.net がグローバル コンピューティング ネットワークにもたらす可能性のある重大な変化は見落とされることがよくあります。 net.net は基本的に民間ルートを採用しています。
無視されている「ウエスト + ロングテール」のコンピューティング能力ニーズを分散して補完し、アイドル状態の GPU リソースを収集し、エンタープライズ レベルの分散型分散コンピューティング ネットワークを構築し、より多くの増分/ストック コンピューティング能力リソースをより広範囲に強化する 中小規模向けの AI イノベーション低コストと高い柔軟性を活用して、世界規模の AI イノベーションによる「生産性の再解放」を実現します。
AIの波の背後で無視されてきたコンピューティング能力の生産関係の底流
この AI の波と将来のデジタル経済時代の中核となる生産性リソースは何でしょうか?
計算能力については疑いの余地がありません。
Precedence Research によると、世界の人工知能ハードウェア市場は 24.3% の年平均成長率 (CAGR) で成長し、2033 年までに 4,735 億 3,000 万ドルを超えると予想されています。
予測データを脇に置いて、増分と在庫という論理的な観点から将来を見据えたとしても、コンピューティングパワー市場の将来の発展過程においては、2 つの主要な矛盾が長期にわたって存在する運命にあることが明らかにわかります。
増分面では、コンピューティング パワーの需要側の増加における指数関数的な傾向は、コンピューティング パワーの供給側の増加における直線的な傾向よりもはるかに大きくなることが運命づけられています。
ストック次元では、ヘッド効果によりコンピューティングパワーが「ピンチ」になり、ウエストプレーヤーやロングテールプレーヤーは食べるものがありませんが、多数の分散GPUリソースがアイドル状態となり、需要と供給の間に深刻な不一致が生じます。 ;
増分次元: コンピューティング電力の需要が供給をはるかに上回っています。
1 つ目は、AIGC の大規模モデルの急速な拡大に加えて、医療、教育、インテリジェント運転など、感染拡大の初期段階にある無数の AI シナリオが急速に普及していることです。これらのシナリオはすべて大規模なコンピューティングを必要とします。したがって、現在の市場では、GPU コンピューティング リソースのギャップは存在し続けるだけでなく、さらに拡大し続けるでしょう。
言い換えれば、需要と供給の観点から見ると、予見可能な将来、コンピューティングパワーに対する市場の需要は供給をはるかに上回っているはずであり、需要曲線は依然として短期的には指数関数的な上昇傾向を示すでしょう。
供給側では、物理法則と実際の生産要素の制限により、プロセスの改善であれ、生産能力を拡大するための大規模な工場建設であれ、せいぜい直線的な成長しか達成できず、コンピューティングパワーを確保する運命にあります。 AI開発のボトルネックは長期にわたって存在するだろう。
在庫状況: ウエスト プレーヤーとロングテール プレーヤーの間では、需要と供給の間に深刻な不一致があります。
同時に、コンピューティング リソースが限られており、成長の深刻なボトルネックに直面しているため、Amazon Cloud Technology (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) は合わせてクラウド コンピューティングのシェアの 60% 以上を占めており、明らかに劣勢にあります。売り手市場のポジション。
彼らは高性能の GPU チップを買いだめし、大量のコンピューティング リソースを独占しています。しかし、ミドルテールおよびロングテールの中小規模のコンピューティング能力需要者は、交渉力がないだけでなく、高パフォーマンスなどの多くの問題に直面しなければなりません。さらに、資本コスト、KYC 参入障壁、およびリース条件など、従来の収益率を理由に、クラウド サービス大手は必然的に「ウエスト + ロングテール」ユーザーの差別化されたビジネス ニーズ (短期、より即時、小規模のレンタル ニーズなど) を無視します。 、など）。
しかし実際には、クラウド サービス大手のコンピューティング パワー ネットワークの外では、大量の GPU コンピューティング パワーがアイドル状態で役に立たず、たとえば世界中に何十万ものサードパーティの独立したインターネット データ センター (IDC) が存在します。マイニング ファームや Filecoin、Render、Aethir などの暗号化プロジェクトの膨大なコンピューティング能力が、暗号化を含むトレーニング タスクのためにわずかに無駄になります。
io.net の公式推定によると、現在の IDC グラフィックス カードのアイドル率は米国だけでも 60% 以上に達しており、これが需要と供給の不一致という皮肉なパラドックスを生み出しています。市場運営者やその他の運営者のコンピューティング能力リソースの半分以上が日常的に浪費されており、効果的な収益をもたらすことができません。しかし、腰とロングテールの AI 起業家は高い状況に耐えています。クラウド大手のコンピューティングパワーサービスのコストと敷居が高く、イノベーションに対するニーズはさらに多様化しています。
干ばつは干ばつにつながり、水浸しは死につながります。これら 2 つの基本的な前提が明確になると、現在の世界的な AI 開発と、一方では AI イノベーションの間の核となる矛盾が実際に一目でわかります。一方、「ウエスト + ロングテール」のコンピューティング パワー ニーズとアイドル状態の GPU リソースは効果的に満たすことができず、現在のコンピューティング パワー市場の外側にあります。
この問題は、AI 起業家のコンピューティング能力需要の増大とコンピューティング能力の逆成長との間の矛盾だけでなく、膨大な数の「ウエスト + ロングテール」AI 起業家の間での需要と供給の不均衡と不適切なミスマッチでもあります。電力事業者間の競合は、集中型クラウド サービス プロバイダーの解決能力をはるかに超えています。
このため、市場のニーズも新たなソリューションを求めています。想像してみてください。コンピューティング能力を持つこれらの事業者が、空いたときにコンピューティング能力を柔軟にレンタルすることを選択できれば、AWS と同様のコンピューティング クラスターを低コストで入手できるでしょうか?
このような大規模なコンピューティング能力を備えた新しいデータ ネットワークを構築するのは非常に高価であることを知っておくことが重要です。これにより、特にミドルエンドおよびテールエンド、および中小規模の AI のアイドル状態のコンピューティング能力リソースをターゲットとしたコンピューティング能力マッチング プラットフォームが誕生しました。起業家は、これらの分散したアイドル状態のコンピューティング能力リソースを動員し、特に医療、法律、金融などの細分化されたシナリオにおける中小規模のモデルのトレーニングと大規模なモデルに適合します。
これは、ミドルエンドとテールエンドの多様なコンピューティング能力のニーズを満たすことができるだけでなく、集中型のクラウド大手が支配する既存のコンピューティング能力サービス パターンを間違って補完するものにもなります。
膨大なコンピューティング リソースを持つクラウド サービスの巨人は、大規模モデルのトレーニングやハイパフォーマンス コンピューティングなどの「緊急かつ危険なニーズ」を担当しています。
io.net などの分散型クラウド コンピューティング市場は、中小規模のモデル計算、大規模モデルの微調整、推論展開など、より多様化した「柔軟で低コストのニーズ」を担っています。
実際、これは費用対効果とコンピューティング能力の品質の間でより包括的で動的にバランスの取れた需要と供給の曲線を提供することであり、これはリソース配分の市場最適化の経済論理にもより一致しています。
したがって、io.net などの分散コンピューティング ネットワークは、本質的には「AI + 暗号」を統合したソリューションです。つまり、分散コラボレーション フレームワークと、トークン インセンティブという基本的な経済手段を組み合わせて、大きな可能性を秘めているものの、ミッドテール AI 市場の需要により、中小規模の AI チームは、大手クラウドでは提供できない必要な GPU コンピューティング サービスをニーズに応じてカスタマイズして購入することができ、グローバル コンピューティングの「生産性の再解放」を実現します。電力市場とAI開発。
つまり、率直に言って、io.net は AWS、Azure、GCP の直接の競合相手ではなく、世界的なコンピューティング リソースの割り当てを最適化し、市場のパイを共同で拡大するために協力する「追放された同志」です。さまざまなレベルでの「コスト」を負担するだけであり、「効率とコンピューティング能力の品質」に対する要求の最前線にすぎません。
io.net が「ウエスト + ロングテール」の需要と供給のプレーヤーを集約することで、既存のクラウド大手 3 社の規模に匹敵する市場シェアを生み出す可能性も排除できません。
io.net: グローバルな GPU コンピューティング能力のマッチングおよび取引プラットフォーム
io.net は、ミドルおよびテール コンピューティング市場の生産関係を再構築するための Web3 分散コラボレーション + トークン インセンティブに基づいているため、実際には、そこに Uber や Didi などのシェアリング エコノミーの影が見えます。 Uber、Didi Didi の GPU コンピューティング能力のマッチングおよび取引プラットフォームへ。
誰もが知っているように、Uber や Didi が存在しない前は、広義の意味で、ユーザーが「電話してすぐに利用できる」というタクシー配車体験は存在していませんでした。なぜなら、数台の自家用車が巨大で無秩序な放置車両ネットワークだったからです。タクシーに乗るには、道端で手を振って待つか、各都市の対応するタクシーセンター会社に配車を申し込むしか方法がありませんが、時間もかかるし不確実性も高く、売り手市場でもあり、多くの人にとって不親切です。普通の人々。
実際、これは、コンピューティング電力市場全体の現在の供給側と需要側を正確に表しているものでもあります。前述したように、ウエストおよびロングテールの中小規模のコンピューティング電力需要当事者には、交渉力がないだけではありません。しかし、高い資本コスト、KYC参入障壁、リース条件など多くの問題にも直面しなければなりません。
具体的に見てみると、io.net は「グローバル GPU コンピューティングパワーディストリビューションセンター + マッチングマーケット」としての位置付けをどのように実現しているのか、あるいはミッドテールユーザーやロングテールユーザーがコンピューティングパワーを獲得するためにはどのようなシステムアーキテクチャと機能サービスが必要なのか。リソース？
柔軟かつ低コストのマッチングプラットフォーム
io.net の最大の特徴は、資産の少ないコンピューティング能力をマッチングするプラットフォームです。
つまり、Uber や Didi のように、GPU ハードウェアなどの高リスクの大型資産の実際の運用には関与せず、ミッドテールおよびロングテールの小売コンピューティング能力 (その多くは第 2 クラスのコンピューティングとみなされる) を使用します。 ) の供給により、これまで遊休状態だったコンピューティング リソース (自家用車) と、コンピューティング パワーが緊急に必要とされているミドルテールの AI 需要 (タクシーを呼ぶ人) が活性化されます。
io.net の一端は、中小規模の IDC、マイニング ファーム、暗号化プロジェクトなどの数千台のアイドル状態の GPU (自家用車) に接続され、もう一端は、数億台の計算能力ニーズに接続されています。 io.net .net は、無数の売買注文を 1 つずつマッチングするブローカーのように、中間スケジュールのマッチング プラットフォームとして機能します。
これにより、起業家は、アイドル状態のコンピューティング能力を収集し、低コストでより柔軟な展開構成を使用して、よりパーソナライズされた中小規模の AI モデルをトレーニングすることができ、リソース利用率が大幅に向上します。市場が寒すぎても暑すぎても、その利点は明らかです。リソースの不一致がある限り、一致するプラットフォームの需要が最も強くなります。
供給側では、中小規模の IDC、鉱山、暗号化プロジェクトなどのアイドル状態のコンピューティング電力リソースのサプライヤーは、io.net と接続するだけで済みます。BD 部門を設立する必要も、その必要もありません。逆に、遊休のコンピューティング能力は、市場価格または非常に低い摩擦でより高い価格で、適切な中小規模のコンピューティング能力の顧客に直接マッチングすることができます。コストがかかり、それによって利益が得られます。
需要側では、もともとAWSのような大規模なクラウドの前では交渉力のなかった中小規模のコンピューティングパワー需要者も、io.netのリソースパイプラインを利用して、許可を必要としない小規模なコンピューティングパワーに接続できるようになります。 、待機する必要がなく、KYC も必要なく、導入時間がより柔軟になります。「クラスター」を形成するために必要なチップを自由に選択して組み合わせて、パーソナライズされたコンピューティング タスクを完了できます。
ミッドテールのコンピューティングパワーの供給側と需要側は、AWS のような大きなクラウドに直面して弱い交渉力や自律性の低さなど、同様の課題を抱えています。io.net は中期および長期の需要と供給を活性化します。 -tail は、供給側と需要側の両方が AWS などの大きなクラウドよりも有利な価格と柔軟な構成でトランザクションを完了できるマッチング プラットフォームを提供します。
この観点から、タオバオなどのプラットフォームと同様に、貧弱なコンピューティング能力の初期の出現も、プラットフォーム経済によって排除できない発展の法則であり、io.net も供給側または需要側の評判システムを確立しました。 、コンピューティングのパフォーマンスとネットワークへの参加に基づいて、ポイントを蓄積し、特典や割引を獲得します。
分散型 GPU クラスター
第 2 に、io.net は小売の供給側と需要側の間のマッチング プラットフォームですが、大規模モデルなどの現在のコンピューティング シナリオでは、一緒に計算を実行するために複数のグラフィックス カードが必要です。これは、マッチング プラットフォームがリソースを集約できるアイドル状態の GPU の数に依存するだけでなく、プラットフォーム上の分散コンピューティング能力がどの程度緊密に接続されているかによって異なります。
言い換えれば、さまざまな地域およびさまざまな規模の中小規模のコンピューティング能力をカバーするこの分散ネットワークは、「分散型だが集中型」のコンピューティング能力アーキテクチャを実装する必要があります。さまざまなシナリオの柔軟なコンピューティング ニーズに応じて、複数の分散型 GPU を配置できます。同じフレームワークの下でトレーニングし、少なくとも使用に十分な低遅延などの機能を実現するには、異なる GPU 間の通信とコラボレーションが非常に高速である必要があります。
これは、同じコンピュータ ルーム内の GPU の使用にのみ制限される一部の分散型クラウド コンピューティング プロジェクトのジレンマとはまったく異なります。その背後にある技術実装には、io.net 製品ポートフォリオの「トロイカ」である IO クラウドが関係します。 IO ワーカー、IO エクスプローラー。
IO Cloud の基本的なビジネス モジュールは、人工知能エンジニアが独自のニーズに応じて必要なクラスターをカスタマイズして提供できる GPU グループです。 AI および Python アプリケーションを拡張して包括的なソリューションを提供します。
IO Worker は、サプライヤーとバイヤーの両方が、ユーザー アカウント管理、コンピューティング アクティビティの監視、リアルタイム データ表示、温度と電力消費の追跡、設置支援、ウォレット 管理、セキュリティ対策、収益計算に関する機能。
IO Explorer は主に、GPU クラウドのあらゆる側面の包括的な統計と視覚化をユーザーに提供します。ネットワークアクティビティ、重要な統計、データポイント、報酬トランザクションを完全に可視化することで、ユーザーはio.netネットワークのあらゆる詳細を簡単に監視、分析、理解できるようになります。
上記の機能アーキテクチャにより、io.net を使用すると、コンピューティング パワー サプライヤーはアイドル状態のコンピューティング リソースを簡単に共有できるため、需要側は長期契約を結ぶ必要がなく、従来のクラウド サービスによく見られる長い待ち時間に耐えることができます。必要な GPU を備えたクラスターを迅速にセットアップし、スーパーコンピューティング能力や最適化されたサーバー応答などのサービスを取得できます。
軽量で弾力的な需要シナリオ
より具体的に言うと、io.net や AWS などの大きなクラウドの不整合なサービス シナリオについて話すとき、それらは主に、費用対効果の低いいくつかの大きなクラウドの軽量で柔軟なニーズに焦点を当てているモデルを考えることができます。ここには、中小規模の AI 起業プロジェクト、大規模モデルの微調整、その他の多様なシナリオなど、細分化された分野でのトレーニングが含まれます。
さらに、見落とされがちですが、普遍的に適用できるシナリオ、モデル推論があります。
周知のとおり、GPT などの大規模モデルの初期トレーニングには、長期にわたる高品質の計算のために数万個の高性能 GPU、スーパー コンピューティング パワー、大量のデータを使用する必要があります。これは絶対的な利点でもあります。 AWSやGCPなどの大きなクラウドのこと。
しかし、トレーニング後、コンピューティング能力に対する主な要求は、長期的なモデル推論になります。この段階でのコンピューティング能力に対する要求も、トレーニング段階 (トレーニングされたモデルに基づく推論) よりもはるかに高くなります。これは、私たちが通常行っていることです。 GPT などのモデルとユーザー間の日常的な対話と対話のシナリオが AI コンピューティングのシェアの 80% ～ 90% を占めます。
興味深いのは、推論プロセスの全体的な計算能力が遅くなり、答えを得るのに数十の GPU と数分しかかからない可能性があり、同時に、ほとんどの AI のネットワーク遅延と同時実行性の要件が低いことです。企業は、独自の大規模モデルを個別にトレーニングせず、GPT などのいくつかの主要な大規模モデルを中心に最適化および微調整することのみを選択する可能性があります。これらのシナリオは、当然、io.net の分散アイドル コンピューティング リソースに適しています。
少数派の高強度かつ高水準のアプリケーション シナリオに加えて、より広範で日常的な軽量シナリオも緊急に開発する必要がある未開の地です。それらは細分化されているように見えるかもしれませんが、市場シェアはさらに大きいといいます。バンク・オブ・アメリカの最新レポートによると、ハイパフォーマンス コンピューティングはデータセンターの利用可能な市場全体 (TAM) のほんの一部にすぎず、約 5% を占めるにすぎません。
つまり、AWS や GCP などが手頃な価格ではないのではなく、io.net の方が費用対効果が高いということです。
Web2 BD 優勝者
もちろん、最終的には、io.net やその他の分散コンピューティング リソース プラットフォームの中核的な競争力は BD 機能にあり、これが主要な勝者となります。
NVIDIA の高性能チップがグラフィックス カード ブローカーを生み出したという奇跡に加え、多くの中小規模の IDC やその他のコンピューティング パワー オペレーターを悩ませている最大の問題は、「ワインは美味しいが路地が暗い」ということです。
この観点から見ると、io.net には、同じコースのプロジェクトでは再現するのが難しい独自の競争上の利点があります。シリコン バレーに直接拠点を置く Web2 BD チームがあり、彼らは全員、ビジネス分野にどっぷりと浸かったベテランです。 Pao は、長年にわたりコンピューティング パワー市場の中心的存在であり、中小規模の顧客の多様なシナリオを理解しているだけでなく、多くの Web2 顧客の端末ニーズも理解しています。
io.net の公式開示によると、現在 20 ～ 30 社の Web2 企業がコンピューティング パワーを購入/リースする意向を表明しており、より低コストでより柔軟なコンピューティング パワー サービスを提供するために試行錯誤することもいとわない (一部の企業はそうでない場合もある) AWS で待つことができるかどうか（コンピューティング能力）、試行錯誤を繰り返す必要があり、各顧客は少なくとも数百枚または数千枚のグラフィックス カードを必要とします (1 か月あたりのコンピューティング能力の注文で数十万ドルに相当)。
この種の実際の端末の需要側での支払い意欲は、基本的に、より多くの遊休コンピューティング リソースを引き寄せ、積極的に供給側に注ぎ込むことになり、Web2 と Web3 の循環を断ち切り、先行者ネットワークのスケール効果を形成する主導権を握りやすくなります。 。
トークン化されたコンピューティングパワーのエコロジー決済層が可能
上で述べたように、io.net は Web3 分散コラボレーション + トークン インセンティブに基づいており、ミドルおよびテールのコンピューティング市場を再形成します。このうち、後者は主に IO と IOSD のデュアル トークン モデルを採用しています。
トークン IO のユーティリティには、コンピューティング パワーのレンタル料金の支払い、IO ワーカーへの割り当てインセンティブの付与、ネットワークの継続使用に対する AI および ML 導入チームへの報酬、部分的な需要と供給のバランス、IO ワーカー コンピューティング ユニットの価格設定、コミュニティ ガバナンスなどが含まれます。
米ドルに固定されたステーブルコイン IOSD は、IO を焼くことによってのみ取得でき、io.net プラットフォームに安定した価値のストレージおよびトランザクション媒体を提供することを目的としています。
さらに、io.net は、IO を抵当にすることで供給側をサポートし、レンタルされる可能性を高めることも検討しています。需要側も高性能 GPU の使用を優先するために IO を抵当に入れ、それによって完全なエコシステムを開発できるようになります。コンピューティングパワーエコシステム全体の増分価値を獲得するためのモーゲージ機能。
これは実際、別の疑問を引き起こします。io.net は膨大なアイドル状態のコンピューティング リソースを収集しているため、さらに一歩進んで、それを Crypto のコンピューティング パワーのトークン化手法と直接組み合わせて、GPU にさらに大きなオンチェーンの財務的可能性を与えることができるでしょうか。
たとえば、将来的には、io.net が巨大なコンピューティング パワー ネットワークに基づいてコンピューティング パワー専用のチェーンを構築し、許可や参入障壁なしでトークンベースのインフラストラクチャ サービスを提供することにより、誰でも、どのデバイスでも直接アクセスできるようになる可能性があります。コンピューティング能力を譲渡し（A100 と H100 を標準化されたトークンまたは NFT に変換するなど）、それによって取引、ステーキング、融資、融資、レバレッジを可能にします。
これは、世界中のユーザーと資金が自由かつ効率的に参入できる、GPU コンピューティング能力のための巨大なオンチェーン市場を作成することに相当します。将来のオンチェーン金融を垣間見るには、2 つのシナリオが考えられます。市場にはどのような想像力があるでしょうか?
1.セキュリティコンピューティングパワートークン
たとえば、io.net の特定のコンピューティング パワー オペレータが A100 または H100 グラフィックス カードを複数所有しているが、現時点で経済的ニーズがあるか、事前にお金を節約したい場合、これらのグラフィックス カードの対応するコンピューティング パワーを io でリストできます。 .net. 価値は NFT または FT としてパッケージ化されます。トークンは、翌年 (または一定期間) の対応するグラフィックス カードの計算能力の割引キャッシュ フローを表し、IO で価格設定できます。
ほとんどの一般投資家には AI コンピューティング能力を直接購入、保有、運用する機会がないため、このタイプのトークンは市場トレーダーに、資金が乏しい事業者に将来のコンピューティング能力価格の上昇と下落を推測する機会を提供します。フローは財務レバレッジも獲得しており、いつでもどこでも実際のニーズに応じた柔軟な流動性を実現できます。
この期間中、トークンの背後にあるグラフィックス カードは io.net によって操作され、対応するコンピューティング能力から得られるその後のキャッシュ フローは比例的に分配されます (トークン所有者は 0.9 を受け取り、運営ノードは 0.1 を受け取ります)。
また、標準化されたトークンであるため、他のトークンと同様に CEX または DEX で自由に流通および取引することができ、これにより、自由なエントリーとエグジットによるリアルタイムのコンピューティング能力の価格設定がさらに形成され、GPU のコンピューティング能力が真にグローバルなリソースに変換されます。流動性。
2. ボンドコンピューティングパワートークン
さらに、ネットワークのコンピューティング能力を高めるために債券トークンを発行して、高性能グラフィックス カードを購入するための資金を調達することもできます。債券の元本はグラフィックス カード機器自体の価値に相当し、債券の利子はグラフィックス カード機器からのキャッシュ フロー収入となります。将来的にグラフィックス カードのコンピューティング パワーをリースすること。つまり、グラフィックス カードの潜在的なコンピューティング パワーのレンタル価値と将来の収入がトークンの市場価値になることを意味します。トークンを保有することで、実際の RWA 収入を得ることができます。
これは、世界中のユーザーと資金が高いことを心配することなく、GPU コンピューティング能力市場に自由かつ効率的に参入できる、巨大な GPU コンピューティング能力市場を創出することに相当します。これにより、実際のグラフィックス カードとさまざまな機能がさらに組み合わされます。分散型金融商品の完全な統合により、将来的にユーザー向けにさらに充実したサポート サービスを提供するための基盤が築かれました。
さらに重要なのは、プロセス全体で IO が主要な取引/流通通貨として使用されるため、io.net/IO が世界のコンピューティング パワー エコシステム全体の決済レイヤー/決済通貨になることが期待されており、コンピューティング パワーのトークン化をめぐるこのチェーンが将来の金融市場は、io.net の分散型コンピューティング パワー ネットワークの物語と同様の評価空間をほぼ再現することができます。
まとめ
一般に、Web3 は新しいタイプの生産関係として AI に適応しており、これはテクノロジーと生産関係の機能の同時進化でもあります。この観点から見ると、IO の核となるロジックです。 net はまさに、「「Web3+ トークン エコノミー」の経済インフラは、従来のクラウド サービスの巨人、ミディアムおよびロングテールのコンピューティング パワー ユーザー、および世界のアイドル状態のネットワーク コンピューティング リソースの間の生産関係を変えるでしょう。
AI コンピューティングの電力供給と需要の真の問題点に対するソリューションを提供し、「ウエスト + ロングテール」GPU コンピューティング リソースとユーザー ニーズをカバーして提供する両面市場を構築し、コンピューティング電力リソースの供給と割り当てを最適化し、世界的な AI 開発、特に中小規模の AI イノベーションの生産性が大幅に解放されます。
このビジョンが成功すれば、おそらく世界の GPU コンピューティング エコシステムの中核となるマッチング インフラストラクチャと価値決済層となるでしょう。これは非常に想像力に富んだものであることは間違いありません。課題がいっぱい。
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