IO.NET の可能性に興味がありますか?

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I. IO.NET とは何ですか?

1/ どのように機能しますか?

  • io.net は GPU の分散ネットワークを提供し、機械学習アプリケーションにスケーラブルで手頃な価格のコンピューティング能力を提供します。

  • ユーザーは世界中のさまざまなソースからの膨大な GPU プールにアクセスできるため、従来のクラウド サービスと比較して、ML ワークロードの実行が簡単かつ安価になります。

  • 主な利点としては、コストの削減、アクセスの高速化、高いセキュリティが挙げられ、グローバルで持続可能な計算リソースをサポートします。

2/ なぜそれほどの可能性があるのでしょうか?

  • 大幅なコスト削減: このプラットフォームは、AWS などの従来のクラウド プロバイダーと比較して最大 90% のコスト削減を実現します。この手頃な価格は、スタートアップ企業や大規模なコンピューティング ニーズを持つ組織にとって非常に魅力的です。

  • グローバル GPU アクセス: io.net は 138 か国以上に GPU アクセスを提供し、幅広く多様な計算リソース ネットワークを確保します。

  • 持続可能なコンピューティング: io.net は、環境に配慮したデータ センターと提携して、持続可能な GPU オプションを提供し、強力なコンピューティング リソースを提供しながら環境の持続可能性をサポートします。

  • 高いセキュリティ基準: io.net は、SOC2 や HIPAA などのコンプライアンス基準に従ってセキュリティを優先し、ユーザーのデータと計算が最高水準で保護されるようにします。

  • 信頼できる支援者: io.net は、Hack VC が主導し、Multicoin Capital、Delphi Digital、Solana Ventures、Aptos などの複数の Tier 1 ベンチャーが参加して 3,000 万ドルを調達しました。

II. ローンチプールとトークンの使用例


1/ ローンチプール情報

  • トークン名: IO.NET (IO)

  • Launchpool トークン報酬: 20,000,000 IO (最大トークン供給量の 4%)

  • 初期流通供給量: 95,000,000 IO (最大トークン供給量の 19%)

  • ファーミング期間: 4日間、ファーミングは2024-06-07 00:00 (UTC) から開始されます。

  • サポートされているプール:

    • BNBをステーク: 報酬として17,000,000 IO (85%)

    • FDUSDをステーク: 報酬として3,000,000 IO (15%)

2/ トークンの使用例

  • 支払い用通貨: $IO トークンは、io.net エコシステム内で GPU リソースをレンタルおよび使用するためのトランザクションを促進するために使用されます。これには、GPU レンタル者による支払いと GPU 所有者の収益が含まれます。

  • ステーキングと報酬: ユーザーは $IO トークンをステーキングしてネットワークを保護し、時間ごとに報酬を獲得できます。これらの報酬は、インフレを抑制するために時間の経過とともに報酬率を下げるディスインフレ モデルに従って分配されます。

  • ガバナンス: ユーザーは $IO を使用して、投票メカニズムを通じて IO.NET の計画や将来に関する意思決定に参加できます。

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III. ローンチプールとトークンの使用例

最近のシリーズ A 資金調達ラウンドで得られた 10 億ドルの FDV に基づき、Render Network や Akash Network などの類似プロジェクトと比較すると、IO.NET の FDV は 25 億ドルから 40 億ドルの範囲になる可能性があります。したがって、初期価格はトークンあたり 5 ドルから 8 ドルの範囲になる可能性があります。

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IV. 私たちの視点

成功の要因:

  1. 強力なコミュニティとユーザーベース:

  • ガバナンスとインセンティブ プログラムを通じてコミュニティを関与させることで、長期的な忠誠心と参加を促進することができます。

  1. 技術の進歩:

  • プラットフォームのインフラストラクチャとサービスの継続的な改善と革新により、より多くのユーザーとサプライヤーを引き付けることができます。

  1. 戦略的パートナーシップ:

  • AI およびブロックチェーン業界の主要企業と提携することで、プラットフォームの信頼性と市場へのリーチを高めることができます。

  1. AIコンピューティングに対する市場の需要:

  • AI および ML コンピューティング能力に対する需要の高まりにより、IO.NET の分散型 GPU ネットワークの採用と利用が促進される可能性があります。


失敗の要因:

  1. 需要不足:

  • GPU リソースに対する十分な需要を生み出せないと、リソースが十分に活用されず、収益性が低下する可能性があります。

  1. 技術的な失敗:

  • ネットワークの安定性、セキュリティ侵害、技術的な欠陥などの問題により、ユーザーの信頼が損なわれ、サービスが中断される可能性があります。

  1. 市場競争:

  • 既存のクラウド プロバイダーやその他の分散コンピューティング プロジェクトとの激しい競争により、IO.NET の市場シェアと成長の可能性が制限される可能性があります。


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