マルチコインパートナー：GPUインターネットを読む io.net

プレス：2024年3月6日、Solana eco DePINプロトコルのio.netは3000万ドルのシリーズA資金調達の完了を発表した。io.netは調達した資金で世界最大の分散型GPUネットワークを構築し、マルチコインキャピタルの参加を得てAIコンピューティング不足問題を解決するという。マルチコインキャピタルのパートナーであるシェイヨン・セングプタ氏がio.netに投資した理由について記事を書いている。マルチコインキャピタルのパートナーであるシェイヨン・セングプタが、io.netに投資した理由について記事を書いた。 翻訳：Golden Finance xiaozou.

AI（人工知能）ワークロード向け分散コンピューティングのマーケットプレイスとして業界をリードするio.netへの投資を発表できることを嬉しく思います。当社はio.netのシードラウンドを主導し、シリーズAラウンドに参加しました。現在、io.netはMulticoin、Hack VC、6th Man Ventures、Modular Capital、そして強力なコネクションを持つ大規模なエンジェル投資家から3000万ドルの資金調達に成功し、オンデマンドのプロダクション・コンピューティングのためのマーケットプレイスを構築しています。

io.netの創設者であるAhmad Shadid氏と初めて会ったのは、2023年4月のAustin Solana Hacker Houseで、MLワークロードのためのコンピューティングリソースへのアクセスを民主化するという彼の焦点にすぐに興味をそそられました。

それ以来、io.netチームは光の速さでこのアイデアを実行してきた。今日、このネットワークは数万の分散GPUを集約し、AI企業に57,000時間以上の計算時間を提供しています。私たちは、次の10年のAIルネッサンスを推進する彼らと一緒に仕事ができることに興奮しています。

1、世界的なコンピュート不足

AIコンピュートに対する需要は驚異的なスピードで伸びており、その需要は飽くことがありません。AIワークロードのデータセンターの収益は2023年に1000億ドルを超えるため、最も保守的なシナリオであっても、AI需要はチップの供給を上回っています。

この種のハードウェアを収容できる新しいデータセンターは、高金利で資本不足の時代に多額の先行投資を必要とします。問題の核心は、NVidia A100やH100のような先進的なチップは生産が限られているということです。GPUの性能は向上し続け、コストは着実に低下していますが、物理的な製造プロセスのスピードは十分ではなく、原材料、コンポーネント、および生産能力の不足が開発のペースを制限しています。

AIの未来は明るいものの、その物理的な足跡は拡大しており、スペース、電力、最先端機器の必要性から、世界中で予算が制約されています。io.netは、現在のサプライチェーンによって開発ペースが制限されない世界を作る道を開きます。

io.netは、DePIN理論の典型的な例です。トークンのインセンティブを利用することで、供給側のリソースを獲得・保持するコストを構造的に削減し、最終的に最終消費者のコストを削減します。このネットワークは、多数の異種GPUをAI開発者や企業の共有プールに集めている。

このようなリソースの集約は貴重ですが、AIワークロードは、集中型のエンタープライズグレードのハードウェアから分散型ネットワークに自動的にスケールするわけではありません。暗号の歴史では、分散コンピューティングネットワークを構築する試みがいくつかありましたが、そのほとんどは意味のある需要側の量を生み出すことができませんでした。

異種ハードウェア(メモリ、帯域幅、ストレージ構成が異なる)間でのワークロードの調整とスケジューリングは、簡単な作業ではありません。私たちは、io.netチームが、エンドユーザーにとって有益で費用対効果の高い、このハードウェア集約を実現するための、現在の市場で最も実用的なソリューションを持っていると信じています。

2、クラスタリングへの道を開く

コンピューティングの歴史の中で、ソフトウェアフレームワークとデザインパターンは、市場で利用可能なハードウェア構成を中心に形作られてきました。AI開発のためのフレームワークやライブラリのほとんどは、集中型のハードウェアリソースに大きく依存していますが、過去10年間で、地理的に分散したハードウェアにワークロードを分散させることに大きな進歩が見られました。

io.netは世界中から潜在的なハードウェアを集め、カスタムネットワーキングレイヤーとコーディネーションレイヤーを展開し、それらをオンラインにすることで、超スケーラブルなGPUのインターネットを作り出します。このネットワークは、Ray、Ludwig、Kubernetes、およびその他のさまざまなオープンソースの分散コンピューティングフレームワークを活用し、機械学習エンジニアリングおよびオペレーションチームが、GPUネットワーク上でわずかな調整を行うだけでワークロードを拡張できるようにします。

MLチームは、オンデマンドでクラスタを起動し、これらのライブラリを使用してオーケストレーション、スケジューリング、フォールトトレランス、スケーリングを処理することで、io.net GPU上でワークロードを並列化できます。たとえば、モーショングラフィックデザイナーのグループが自宅のGPUをネットワークに提供する場合、io.netは、世界中のどこでも画像拡散モデル開発者が集団コンピューティングリソースにアクセスできるようなクラスタを構築することができます。

BC8.aiは、完全にio.netハードウェア上で訓練されたStable Diffusionの微調整された変種で、良い例です。io.netのブラウザは、リアルタイムで推論を表示し、ネットワークの貢献者に支払いを行います。

各推論はチェーン上に記録され、トレーサビリティを提供する。この特定の画像生成は、6つのコンシューマーグレードのゲーミングGPU RTX 4090によって行われます。

今日、マイニングファーム、十分に利用されていないデータセンター、およびRender Networkのコンシューマーノード全体で、ネットワーク上に数千ものデバイスがあります。新たなGPU供給を生み出すことに加え、io.netは通常、従来のクラウドプロバイダーとコスト面で競争できるよう、より安価なリソースを提供することができます。

GPUのオーケストレーションとオーバーヘッドをプロトコルにアウトソーシングすることで、コスト削減を実現しています。一方、クラウドプロバイダーは、スタッフの人件費、ハードウェアのメンテナンス、データセンターのオーバーヘッドもあるため、インフラストラクチャーのコストは高くなります。コンシューマのクラスタリングとマイニングの機会費用は、ハイパースケールサブジェクトの許容範囲よりもかなり低いため、io.net上のリソースのリアルタイム価格は、上昇し続けるクラウド料金よりも低く、構造的な裁定取引が行われています。

3, GPUインターネットの構築

Io.netは、市場の供給側と需要側との直接的な関係を確立しながら、資産の少ないフットプリントを維持し、任意の顧客にサービスを提供するための限界コストを実質的にゼロにするというユニークな利点があります。また、市場の供給側と需要側との直接的な関係を確立しながらも、資産の少ないフットプリントを維持し、任意の顧客にサービスを提供する際の限界コストを事実上ゼロにするというユニークな利点があります。

私たちは、世界規模でAIを構築し、加速させているアーマド氏と彼のチームと協力できることに興奮しています。計算負荷の高いアプリケーションを構築している場合は、サインアップしてio.netのリソースにアクセスすることができます。使っていないGPUがある場合は、それをネットワークに提供してポイントを得ることもできます。