ソース:Trustless Labs
背景
OpenAIのGPT4 LLMの開始により、さまざまなAI Text-to-Imageモデルの可能性が目撃され、成熟したAIモデルに基づくアプリケーションの増加により、GPUなどの計算リソースに対する需要が高まっています。
GPUユーティリティ2023Nvidia H100 GPUの需給を探る記事では、AIビジネスに携わる大企業がGPUに対する強い需要を持っており、Meta、Tesla、Googleなどのハイテク大手が大量のNvidia製GPUを購入していると指摘しています。Metaは約21,000基のA100 GPUを、Teslaは約7,000基のA100 GPUを、Googleのデータセンターも、具体的な数字は示されなかったが、かなりのGPU投資を行っている。GPU、特にH100の需要は、大規模な言語モデル(LLM)やその他のAIアプリケーションを訓練する必要性によって増加し続けています。
一方、Statistaによると、AIの市場規模は2022年の1,348億ドルから2023年には2,418億ドルに成長し、2030年には7,387億ドルに達すると予想されています。クラウドサービスの市場価値も6,330億ドルから約14%成長しましたが、そのうちの少なくとも1つは、AI市場におけるGPU演算の需要が急速に高まっていることに起因しています。
急成長し、大きな可能性を秘めたAI市場を分解し、投資するためのエントリーポイントは何でしょうか?IBMのレポートによると、AIアプリケーションやソリューションの作成と展開に必要なインフラをまとめました。AIインフラストラクチャは主に、学習モデルが依存する大規模なデータセットとコンピューティングリソースを処理し最適化するために存在し、データセット処理の効率性、モデルの信頼性、アプリケーションのスケーラビリティなど、ハードウェアとソフトウェアの両方の側面に対処していると言えます。
AIのトレーニングモデルやアプリケーションに必要な大量の演算リソース、低レイテンシのクラウド環境と演算用GPUの選好、そしてソフトウェアスタック(Apache Spark/Hadoop)の観点から分散コンピューティングプラットフォームが含まれています。Sparkは、並列処理メカニズムとフォールトトレラント設計を組み込んださまざまな大規模計算クラスタに、処理が必要なワークフローを分散させることでこれを実現する。ブロックチェーンはもともと非中央集権的な設計であるため、分散ノードが当たり前であり、BTCが生み出したPOWコンセンサス・メカニズムは、マイナーが演算能力(ワークロード)を通じてブロックの結果を競う必要性を確立している。これは、モデル/推論問題を生成するために演算能力を必要とするAIのワークフローに似ている。そこで従来のクラウドサーバーベンダーは、グラフィックスカードをサーバーのようにレンタルし、演算能力を販売するという新しいビジネスモデルを展開し始めた。ブロックチェーンのアイデアを真似て、AIコンピューティングパワーは、スタートアップ企業のコンピューティングパワーのコストを削減するために、遊休GPUリソースを利用できる分散システムとして設計されている。
IO.NETプロジェクトプロフィール
Io.netは、Solanaブロックチェーンを組み込んだ分散型演算プロバイダーであり、分散型演算リソース(GPU & CPU)を活用することを目指している。Ioは、独立したデータセンターや暗号通貨採掘者の遊休グラフィックカードを統合し、Filecoin/Renderのような暗号プロジェクトと協力し、AIコンピューティングリソースの不足に対処するために100万以上のGPUのリソースを集約することでこれを達成します。
技術的には、io.netは分散コンピューティングのための機械学習フレームワークであるray.io上に構築されており、強化学習、深層学習からモデルチューニング、モデル実行など、コンピューティングパワーを必要とするAIアプリケーションのための分散コンピューティングリソースを提供している。ioの演算ネットワークには、追加ライセンスなしで誰でもワーカーや開発者の役割で参加でき、ネットワークは演算作業の複雑さ、緊急度、演算リソースの供給に応じて、価格設定の市場力学に従って演算の価格を調整する。ioのバックエンドは、演算の分散された性質に基づき、GPUプロバイダーと開発者を、GPU需要の種類、現在の利用可能性、要求者の場所と評判に基づいてマッチングする。
$IOはio.netシステムのネイティブトークンで、演算能力の提供者と演算サービスの購入者の間の交換媒体として機能し、$IOを使用することで、$USDCと比較して注文処理手数料を%2削減することができます。同時に、$IOはネットワークが適切に機能するための重要なインセンティブ的役割も果たしている。$IOトークンの保有者は一定額の$IOをノードに誓約することができ、ノードはマシンのアイドル期間に対応する収益を得るために誓約された$IOトークンで稼働する必要がある。
現在の$IOトークンの時価総額は約3億6000万ドルで、FDVは約30億ドルです。
$IOトークンの経済学
$IOの最大総供給量は8億ドルで、そのうち5億ドルはトークンTGE時に関係者に分配されました。残りの3億トークンは、20年間(毎月1.02%、年間約12%)かけて少しずつ放出される。現在のIOの流通量は9,500万枚で、その内訳は、TGE時に生態系の研究開発とコミュニティ構築のためにアンロックされた7,500万枚と、CoinSafe Launchpoolからのマイニング報酬2,000万枚です。
IOテストネットワーク期間中の演算プロバイダーの報酬は、以下のように分配されました:
テストネットパワーボーナスに加えて、IOはコミュニティ構築に携わるクリエイターにもエアドロップの一部を提供しています:
シーズン1のTestnet Computing Rewardとコミュニティ作成/Galxe Rewardの第1ラウンドがTGEでエアドロップされた場所。
公式ドキュメントによると、$IOの全体的な配分は以下のようになっています:
$IO トークン破棄の仕組み
Io.netは、あらかじめ決められた一定の手順に従って$IOトークンの買い戻しと破棄を行い、買い戻しと破棄を行う正確な$IOトークンの数は、実行時の$IOの価格によって異なります。IOの買い戻しに使われる資金は、IOG(The Internet of GPUs - GPU Internet)の営業収入、IOGの演算購入者と演算提供者のそれぞれから0.25%の注文予約手数料、および$USDCで演算購入した場合の2%の手数料から得られます。
競合分析
io.netに似たプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなどがあり、分散化された中央集権的算術市場におけるAIモデルの計算ニーズの解決に注力しています。中央集権的な算術市場において、AIモデルの計算ニーズを解決することに注力している。
アカッシュ・ネットワークは、未使用の分散コンピューティング・リソースを活用し、余剰のコンピューティング・パワーをプールして貸し出し、動的な割引やインセンティブを通じて需給の不均衡に対応する分散型マーケットプレイス・モデルを使用しています。需要と供給の不均衡に対処し、スマートコントラクトに基づく効率的で信頼性のないリソース割り当てを可能にすることで、安全でコスト効率の高い分散型クラウドコンピューティングサービスを提供します。イーサリアムのマイナーやGPUリソースを使用していない他のユーザーがそれらをリースすることを可能にし、クラウドサービスのためのマーケットプレイスを作成します。このマーケットプレイスでは、サービスは逆オークションメカニズムによって価格設定され、買い手はこれらのリソースを借りるために入札することができ、価格を競争的に引き下げることができます。
Nosanaは、Solanaエコシステム内の分散型演算マーケットプレイスで、アイドル演算リソースを使用してGPUグリッドを形成し、AI推論の計算ニーズを満たすことを主な目的としています。このプロジェクトは、演算市場の運用を定義し、ネットワークに参加するGPUノードが合理的な方法でタスクを完了することを保証するSolana上のプログラムに基づいています。現在、テストネットワークの第2段階が稼働しており、LLama 2とStable Diffusionモデルの推論プロセスに計算能力を提供している。
OctaSpaceは、分散コンピューティング、データストレージ、サービス、VPNなどへのアクセスを可能にする、オープンソースのスケーラブルな分散コンピューティングクラウドノードインフラストラクチャです。 OctaSpaceには、CPUとGPU演算、MLタスク用のディスクスペースが含まれています、OctaSpaceには、CPUとGPUの演算能力、MLタスク、AIツール、画像処理、Blenderを使ったシーンのレンダリングなどのサービス用のディスクスペースが含まれる。OctaSpaceは2022年にローンチし、独自のレイヤー1 EVM準拠のブロックチェーン上で稼働する。ブロックチェーンは、プルーフ・オブ・ワーク(PoW)とプルーフ・オブ・オーソリティー(PoA)のコンセンサスメカニズムを組み合わせたデュアルチェーンシステムを採用している。
Clore.AIは分散型GPUスーパーコンピューティング・プラットフォームであり、ユーザーは世界中のコンピューティング・パワーを提供するノードからハイエンドのGPUコンピューティング・リソースにアクセスすることができます。Clore.AIは分散型GPUスーパーコンピューティング・プラットフォームで、ユーザーは世界中の計算能力を提供するノードからハイエンドのGPUコンピューティング・リソースにアクセスできます。clore.aiはセキュリティに重点を置き、欧州法に準拠し、シームレスな統合のための堅牢なAPIを提供しています。プロジェクトの質という点では、Clore.AIのウェブページは粗く、プロジェクトの自己プロフィールとデータの信憑性を確認するための詳細な技術文書がないため、プロジェクトのグラフィックリソースと真の参加レベルについては懐疑的なままです。
分散型演算市場の他の製品と比較すると、io.netは演算リソースを提供するアクセス権がなくても誰でも参加できる唯一のプロジェクトで、最低30台のコンシューマーGPUがネットワークに貢献しており、Macbook M2、Mac Mini、MacBook M2などネットワークに貢献できる他のプロジェクトもあります。Macbook M2、Mac Mini、その他のアップル製チップ。より豊富なGPUとCPUリソースと豊富なAPIビルドにより、IOはバッチ推論、並列トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、強化学習など、様々なAIコンピューティングニーズをサポートすることができる。一方、そのバックエンドインフラストラクチャは、リソースの効率的な管理と自動価格設定を可能にする一連のモジュールレイヤーで構成されている。 他の分散演算マーケットプレイスプロジェクトは、ほとんどが企業のグラフィックスリソースとのコラボレーションを目的としており、ユーザーの参加には一定の閾値がある。そのため、IOはトークンエコノミクスの暗号フライホイールを使用して、より多くのグラフィックスカードリソースをこじ開ける能力を持っているかもしれません。
以下は、io.netと競合の現在の時価総額/FDVの比較です:
レビューと結論
$IOのCoinSafeでのローンチは、テストネットワークがインターネット上で炎上したり、ベータ版拡張でクラウドから徐々に攻撃され、ポイントの不透明なルールに疑問を投げかけるなど、オープン以来多くの注目を集めてきたヘビー級プロジェクトの価値あるスタートと考えることができます。は価値ある冒頭文を描いた。トークンは市場の引き下げ時にオンライン化され、低位でスタートし、最終的には比較的合理的な評価レンジに戻った。しかし、その強力な投資ラインナップに惹かれてio.netにやってきたテストネットワークの参加者にとっては、嬉しいこともあれば悲しいこともあり、GPUは借りたものの、毎期テストネットワークへの参加にこだわらなかったユーザーのほとんどは、期待したような超過リターンを得ることはできず、代わりに「アンチジャーキング」という現実に直面することになった。テスト期間中、io.netは賞金プールをGPUと高性能CPUの2つのプールに分けた。シーズン1はハッキング事件のために延期されたが、最終TGE中のGPUプールのポイント比率はほぼ90:1と決定され、主要クラウドプラットフォームベンダーからのGPUレンタル費用はエアドロップからの収入をはるかに上回った。シーズン2ではPoW検証の完全実装が正式に実施された。PoW検証メカニズムの正式実装が完了し、約3wのGPUデバイスが参加に成功し、PoW検証を通過し、最終的なポイント交換比率は100:1となりました。
待望のスタートを切ったio.netは、AIアプリに幅広いセッションコンピューティングニーズを提供するという公言の目標を達成できるのか、また、テストネットワークの後に多くのものが残るのか。io.netのテスト後にどれだけの実需が残っているかは、時間が経ってみなければわからない。