фон

С запуском GPT 4 LLM от OpenAI стал очевидным потенциал различных моделей преобразования текста в изображение с помощью искусственного интеллекта. Приложения, основанные на зрелых моделях искусственного интеллекта, растут с каждым днем, а спрос на вычислительные ресурсы, такие как графические процессоры, растет.

GPU Utils В статье 2023 года, в которой обсуждается ситуация со спросом и предложением на графические процессоры Nvidia H 100, отмечается, что крупные предприятия, занимающиеся бизнесом в области искусственного интеллекта, имеют большой спрос на графические процессоры. Технологические гиганты, такие как Meta, Tesla и Google, приобрели большое количество графических процессоров. Графические процессоры Nvidia для создания центров обработки данных для искусственного интеллекта. У Meta около 21 000 графических процессоров A 100, у Tesla — около 7 000 A 100, а Google также инвестирует значительные средства в графические процессоры в своих центрах обработки данных, хотя конкретные цифры не были предоставлены. Спрос на графические процессоры, особенно на H 100, продолжает расти, обусловленный необходимостью обучения больших языковых моделей (LLM) и других приложений искусственного интеллекта.

В то же время, по данным Statista, объем рынка ИИ вырос со 134,8 млрд в 2022 году до 241,8 млрд в 2023 году и, как ожидается, достигнет 738,7 млрд в 2030 году, а рыночная стоимость облачных сервисов также увеличилась на примерно 14% из 633 миллиардов, среди которых много. Частично это связано с быстро растущим спросом на вычислительные мощности графических процессоров на рынке искусственного интеллекта.

Для рынка искусственного интеллекта, который быстро растет и содержит огромный потенциал, под каким углом мы можем деконструировать и исследовать соответствующие точки входа для инвестиций? На основе отчета IBM мы обобщили инфраструктуру, необходимую для создания и развертывания приложений и решений искусственного интеллекта. Можно сказать, что инфраструктура искусственного интеллекта в основном существует для обработки и оптимизации большого количества наборов данных и вычислительных ресурсов, используемых для обучения моделей. Она решает проблемы эффективности обработки наборов данных, надежности модели и масштабируемости приложений как с аппаратного, так и с программного обеспечения. .

Модели и приложения для обучения ИИ требуют большого количества вычислительных ресурсов, предпочитая облачные среды с малой задержкой и вычислительную мощность графического процессора. Программный стек также включает платформы распределенных вычислений (Apache Spark/Hadoop). Spark распределяет рабочие процессы, которые необходимо обработать, между большими вычислительными кластерами и имеет встроенные возможности параллелизма и отказоустойчивости. Естественный децентрализованный дизайн блокчейна сделал распределенные узлы нормой, а механизм консенсуса POW, созданный BTC, установил, что майнерам необходимо конкурировать в вычислительной мощности (рабочей нагрузке), чтобы получить результаты блока, что требует той же вычислительной мощности, что и ИИ. — аналогичный рабочий процесс для создания задач модели/вывода. В результате традиционные производители облачных серверов начали расширять новые бизнес-модели, сдавая в аренду видеокарты и продавая вычислительные мощности аналогично сдаче в аренду серверов. Имитируя идею блокчейна, вычислительная мощность ИИ использует дизайн распределенной системы, которая может использовать простаивающие ресурсы графического процессора для снижения затрат на вычислительную мощность стартапов.

Введение в проект IO.NET

Io.net — это поставщик распределенных вычислительных мощностей в сочетании с блокчейном Solana, целью которого является использование распределенных вычислительных ресурсов (GPU CPU) для решения проблем спроса на вычисления в области искусственного интеллекта и машинного обучения. IO объединяет простаивающие видеокарты из независимых центров обработки данных и майнеров криптовалюты, а также объединяет криптопроекты, такие как Filecoin/Render, для объединения ресурсов более чем 1 миллиона графических процессоров для решения проблемы нехватки вычислительных ресурсов ИИ.

На техническом уровне io.net построен на ray.io, платформе машинного обучения, реализующей распределенные вычисления. Она предоставляет распределенные вычислительные ресурсы для приложений искусственного интеллекта, которым требуются вычислительные мощности от обучения с подкреплением и глубокого обучения для настройки и запуска моделей. Любой желающий может присоединиться к вычислительной сети io в качестве работника или разработчика без дополнительных разрешений. В то же время сеть будет корректировать цену вычислительной мощности в зависимости от сложности, срочности и наличия вычислительных ресурсов для вычислительной работы, а также устанавливать цену на ее основе. динамика рынка. Основываясь на характеристиках распределенной вычислительной мощности, серверная часть io также будет сопоставлять поставщиков графических процессоров с разработчиками в зависимости от типа спроса на графические процессоры, текущей доступности, местоположения и репутации запрашивающей стороны.

$IO — это собственный токен системы io.net, который служит средством обмена между поставщиками вычислительной мощности и покупателями услуг вычислительной мощности. Использование $IO может снизить комиссию за обработку заказов на 2% по сравнению с $USDC. В то же время $IO также играет важную стимулирующую роль в обеспечении нормальной работы сети: держатели токенов $IO могут закладывать определенное количество $IO в узлы, а для работы узла также требуется залог токенов $IO. доход, соответствующий периоду простоя машины.

Текущая рыночная капитализация токена $IO составляет примерно 360 миллионов долларов, а FDV — примерно 3 миллиарда долларов.

Экономика токена $IO

Максимальный общий объем выпуска составляет 800 миллионов долларов США, из которых 500 миллионов были распределены между всеми сторонами, когда токен был TGE. Остальные 300 миллионов токенов будут выпускаться постепенно в течение 20 лет (объем выпуска уменьшается на 1,02% каждый месяц). около 12% в год). Текущий тираж IO составляет 95 миллионов, из которых 75 миллионов разблокированы для экологических исследований и разработок и создания сообщества во время TGE, а также 20 миллионов вознаграждений за майнинг от Binance Launchpool.

Награды для поставщиков вычислительной мощности во время тестовой сети ввода-вывода распределяются следующим образом:

  • 1 сезон (по состоянию на 25 апреля) — 17 500 000 IO

  • Сезон 2 (1–31 мая) – 7 500 000 IO

  • Сезон 3 (1–30 июня) – 5 000 000 IO

Помимо тестирования вознаграждений за вычислительную мощность сети, IO также предоставил несколько раздач создателям, которые участвовали в создании сообщества:

  • (Первый раунд) Сообщество / Создатель контента / Galxe / Discord — 7 500 000 IO

  • Сезон 3 (1 июня — 30 июня) Участники Discord и Galxe — 2 500 000 IO

Среди них награда за вычислительную мощность сети за первый квартал и награды за первый раунд создания сообщества/Galxe, которые были разыграны во время TGE.

Согласно официальной документации, общее распределение $IO выглядит следующим образом:

Механизм уничтожения токена $IO

Io.net выполняет выкуп и уничтожение токенов $IO в соответствии с фиксированным набором предустановленных процедур. Конкретные количества выкупа и уничтожения зависят от цены $IO на момент исполнения. Средства, используемые для выкупа $IO, поступают из операционного дохода IOG (Интернет графических процессоров — GPU Internet). Комиссия за резервирование заказа в размере 0,25% взимается с каждого покупателя вычислительной мощности и поставщика вычислительной мощности в IOG, а $USDC взимается с каждого покупателя вычислительной мощности и поставщика вычислительной мощности в IOG. использовано 2% комиссионного сбора за покупку вычислительной мощности.

Анализ конкурентной продукции

Проекты, подобные io.net, включают Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI и другие децентрализованные рынки вычислительной мощности, которые фокусируются на решении вычислительных потребностей моделей искусственного интеллекта.

  • Благодаря децентрализованной рыночной модели Akash Network использует простаивающие распределенные вычислительные ресурсы, объединяет и сдает в аренду избыточную вычислительную мощность и реагирует на дисбаланс спроса и предложения с помощью динамических скидок и механизмов стимулирования, достигая эффективного и надежного распределения ресурсов на основе смарт-контрактов. экономически эффективные и децентрализованные услуги облачных вычислений. Это позволяет майнерам Ethereum и другим пользователям с недостаточно используемыми ресурсами графического процессора сдавать их в аренду, создавая рынок для облачных услуг. На этом рынке цены на услуги устанавливаются через механизм обратного аукциона, где покупатели могут предлагать цену за аренду этих ресурсов, что приводит к снижению конкурентоспособности цен.

  • Nosana — это проект децентрализованного рынка вычислительных мощностей в экосистеме Solana. Его основная цель — использовать простаивающие ресурсы вычислительной мощности для формирования сетки графических процессоров для удовлетворения вычислительных потребностей вывода ИИ. Проект использует программы на Solana для определения работы рынка вычислительной мощности и обеспечения того, чтобы узлы GPU, участвующие в сети, выполняли задачи разумно. В настоящее время, в дополнение ко второму этапу эксплуатации тестовой сети, он предоставляет услуги вычислительной мощности для процесса вывода моделей LLama 2 и Stable Diffusion.

  • OctaSpace — это масштабируемая облачная инфраструктура распределенных вычислений с открытым исходным кодом, которая обеспечивает доступ к распределенным вычислениям, хранилищу данных, сервисам, VPN и многому другому. OctaSpace включает в себя вычислительную мощность процессора и графического процессора, предоставляя дисковое пространство для задач машинного обучения, инструментов искусственного интеллекта, обработки изображений и рендеринга сцен с помощью Blender. OctaSpace будет запущен в 2022 году и будет работать на собственном блокчейне первого уровня, совместимом с EVM. Блокчейн использует систему двойной цепочки, которая сочетает в себе механизмы консенсуса Proof of Work (PoW) и Proof of Authority (PoA).

  • Clore.AI — это распределенная суперкомпьютерная платформа с графическими процессорами, которая позволяет пользователям получать высокопроизводительные ресурсы вычислительной мощности графических процессоров из узлов, обеспечивающих вычислительную мощность по всему миру. Он поддерживает множество применений, таких как обучение искусственному интеллекту, майнинг криптовалют и рендеринг фильмов. Платформа предоставляет недорогие высокопроизводительные услуги графических процессоров, и пользователи могут получать вознаграждение в токенах Clore, арендуя графические процессоры. Clore.ai уделяет особое внимание безопасности, соответствует европейскому законодательству и предоставляет мощный API для бесшовной интеграции. С точки зрения качества проекта, веб-страница Clore.AI является относительно грубой, и на ней нет подробной технической документации, подтверждающей подлинность представления проекта и достоверность данных. Мы по-прежнему с подозрением относимся к ресурсам видеокарты проекта и истинному уровню участия.

По сравнению с другими продуктами на рынке децентрализованных вычислительных мощностей, io.net в настоящее время является единственным проектом, к которому каждый может присоединиться и предоставлять ресурсы вычислительной мощности без разрешения. Пользователи могут использовать как минимум графические процессоры потребительского уровня 30-й серии для участия в сети. вклад вычислительной мощности также включает в себя ресурсы чипов Apple, такие как Macbook M2 и Mac Mini. Более достаточные ресурсы графического процессора и процессора, а также богатая конструкция API позволяют IO поддерживать различные вычислительные потребности ИИ, такие как пакетный вывод, параллельное обучение, настройка гиперпараметров и обучение с подкреплением. Его внутренняя инфраструктура состоит из ряда модульных уровней, которые обеспечивают эффективное управление ресурсами и автоматическое ценообразование. Другие проекты рынка распределенных вычислительных мощностей в основном предназначены для сотрудничества с ресурсами корпоративных видеокарт, и существуют определенные пороговые значения для участия пользователей. Таким образом, IO может иметь возможность использовать криптографический маховик экономики токенов для использования большего количества ресурсов видеокарты.

Ниже приводится сравнение текущей рыночной стоимости/FDV io.net и конкурирующих продуктов.

Обзор и заключение

Листинг $IO на Binance можно назвать достойным стартом для проекта-блокбастера, который с самого начала привлек большое внимание. Тестовая сеть стала популярной во всей сети и постепенно подвергалась атакам всех желающих во время задержки фактической реализации. тест, ставящий под сомнение правила непрозрачных очков. Токен вышел в онлайн во время коррекции рынка, открылся ниже и поднялся выше, в конечном итоге вернувшись в относительно рациональный диапазон оценки. Однако среди участников тестовой сети, пришедших из-за сильного инвестиционного состава io.net, некоторые были счастливы, а некоторые огорчены. Большинство пользователей, которые арендовали графические процессоры, но не настаивали на участии в тестовой сети каждый сезон, не получили идеальной дополнительной прибыли. как и ожидалось, вместо этого мы столкнулись с реальностью «анти-Лу». Во время тестовой сети io.net разделил призовой фонд каждого периода на два пула: GPU и высокопроизводительный CPU для расчета отдельно. Объявление очков за 1 сезон было отложено из-за инцидента со взломом, но в итоге очки были начислены. Коэффициент обмена для пула графических процессоров во время TGE в ближайшем будущем будет определен как 90:1. Стоимость аренды графических процессоров у крупных производителей облачных платформ значительно превышает доход от airdrop. Во втором сезоне чиновник полностью реализовал механизм проверки PoW. Почти 3w GPU-устройства успешно приняли участие и прошли проверку PoW. Итоговый коэффициент обмена очков составил 100:1.

После долгожданного старта, сможет ли io.net достичь заявленной цели по обеспечению различных вычислительных потребностей для приложений ИИ и какой реальный спрос останется после тестовой сети, возможно, только время может дать лучшее подтверждение.

ссылка:

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