저자: MIIX Capital 출처: medium
1.1 프로젝트 현황
< h2 style="text-align: 왼쪽;">1.1 사업 개요
io.net은 ML(머신러닝)을 위한 계산을 제공하도록 설계된 탈중앙화 GPU 네트워크입니다. 컴퓨팅 파워는 독립 데이터 센터, 암호화폐 채굴자 및 Filecoin 또는 Render와 같은 프로젝트에서 1백만 개 이상의 GPU를 조립하여 액세스합니다.
이 프로젝트의 목표는 현재 대부분 GPU인 전 세계의 미사용 네트워크 컴퓨팅 자원을 모아 AI 엔지니어에게 보다 저렴하고 접근 가능하며 유연한 컴퓨팅을 제공하는 엔터프라이즈급 분산형 분산 컴퓨팅 네트워크를 만들기 위해 1백만 개의 GPU를 DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Network)에 조립하는 것입니다.
인공지능 엔지니어: 뉴욕 타임즈
사용자 입장에서는 AI 엔지니어나 팀이 필요한 GPU 컴퓨팅 서비스를 맞춤 설정하고 구매할 수 있는 분산화된 글로벌 유휴 GPU 리소스 바자회와 같습니다.
1.2 팀 배경

아흐마드 샤디드는 설립자 겸 CEO이며, 이전에 WhalesTrader의 정량 시스템 엔지니어로 근무했습니다.
개리슨 양은 최고 전략 책임자 겸 최고 마케팅 책임자이며, 이전에는 Ava Labs의 성장 및 전략 담당 부사장이었습니다.
Tory Green은 최고 운영 책임자이며, 이전에 Hum Capital의 최고 운영 책임자 및 Fox Mobile Group의 기업 개발 및 전략 담당 이사였습니다.
Angela Yi는 비즈니스 개발 담당 부사장으로 하버드 대학교를 졸업했으며 영업, 파트너십 및 공급업체 관리를 위한 주요 전략을 계획하고 실행하는 업무를 담당하고 있습니다.
2020년에 머신러닝 퀀트 트레이딩 회사인 Dark Tick의 GPU 컴퓨팅 네트워크를 구축할 때, 거래 전략이 고빈도 거래에 가깝기 때문에 많은 양의 연산이 필요했기 때문에 클라우드 서비스 공급업체의 높은 GPU 서비스 비용이 문제가 되었습니다.
컴퓨팅 파워에 대한 엄청난 수요와 높은 비용으로 인해 이들은 탈중앙화된 분산 컴퓨팅 리소스를 사용하기로 결정했고, 이후 오스틴 솔라나 해커 하우스에서 주목을 받게 되었습니다. 따라서 io.net은 그들이 직면한 문제에서 시작하여 해결책을 마련하고 사업을 시작하고 확장한 팀에 속합니다.
1.3 제품/기술

시장에서 사용자가 직면한 문제 :
AWS, GCP 또는 Azure와 같은 클라우드 서비스 액세스로 인한 가용성 제한. 하드웨어에 액세스하는 데 몇 주가 걸리고 시중의 인기 있는 GPU 모델을 사용할 수 없는 경우가 많습니다.
GPU 하드웨어, 위치, 보안 수준, 지연 시간 등 선택의 폭이 매우 좁습니다.
높은 비용: 좋은 품질의 GPU를 구입하려면 훈련과 추론에 매달 수십만 달러가 들 정도로 비용이 많이 듭니다.
해결 방법:
활용도가 낮은 GPU(예: 독립형 데이터센터, 암호화폐 채굴자, Filecoin, Render 등과 같은 암호화폐 프로젝트)를 통합하면 이러한 리소스를 다음과 같이 통합할 수 있습니다. DePIN을 통해 엔지니어는 시스템에 많은 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 ML 팀은 분산 GPU 네트워크에서 추론 및 모델 제공 워크플로를 구축하고, 분산 컴퓨팅 라이브러리를 활용하여 작업을 예약하고 일괄 훈련하여 데이터 및 모델 병렬화를 통해 여러 분산 장치에서 병렬화할 수 있습니다.
또한 io.net은 고급 하이퍼파라미터 튜닝 기능을 갖춘 분산 컴퓨팅 라이브러리를 활용하여 최상의 결과를 확인하고, 스케줄링을 최적화하며, 검색 패턴을 간단히 지정할 수 있습니다. 또한 오픈 소스 강화 학습 라이브러리를 사용하여 프로덕션 등급의 고도로 분산된 RL(강화 학습) 워크로드와 간단한 API를 지원합니다.
제품 구성 요소:
IO Cloud는 배포 및 관리하도록 설계되었습니다. 온디맨드 분산형 GPU 클러스터를 배포하고 관리하도록 설계된 IO Cloud는 IO-SDK와 원활하게 통합되어 AI 및 Python 애플리케이션 확장을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. GPU/CPU 리소스의 배포와 관리를 간소화하면서 컴퓨팅 성능을 무제한으로 사용할 수 있습니다.
IO Worker는 사용자에게 직관적인 웹 애플리케이션을 통해 GPU 노드 운영을 효율적으로 관리할 수 있는 포괄적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 이 제품의 범위에는 사용자 계정 관리, 컴퓨팅 활동 모니터링, 실시간 데이터 표시, 온도 및 전력 소비 추적, 설치 지원, 지갑 관리, 보안 조치 및 수익성 계산과 관련된 기능이 포함됩니다.
IO Explorer는 사용자에게 GPU 클라우드의 모든 측면에 대한 포괄적인 통계와 시각적 그래프를 제공하는 데 중점을 두며, 사용자가 io.net 네트워크의 복잡한 부분을 즉시 모니터링, 분석 및 이해할 수 있도록 하여 네트워크 활동, 중요한 통계, 데이터 포인트 및 보상 거래에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.
제품 특징:
분산형 컴퓨팅 네트워크: io.net은 전 세계적으로 컴퓨팅 자원을 분산하는 분산형 컴퓨팅 모델을 채택하여 컴퓨팅 효율성과 안정성을 향상시킵니다.
저렴한 액세스: io.net Cloud는 기존의 중앙 집중식 서비스보다 저렴한 액세스 비용을 제공하여 더 많은 머신 러닝 엔지니어와 연구자가 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있도록 합니다.
분산형 클라우드 클러스터: 이 플랫폼은 사용자가 필요에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택하고 처리를 위해 여러 노드에 작업을 할당할 수 있는 분산형 클라우드 클러스터를 제공합니다.
머신 러닝 작업 지원: io.net Cloud는 머신 러닝 엔지니어가 모델 학습, 데이터 처리 등의 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 컴퓨팅 리소스를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.
1.4 개발 로드맵

https://developers.io.net/docs/product-timeline
io.net 백서에 게시된 정보에 따르면 프로젝트 제품의 로드맵은 2024년 1월~4월에 io.net 생태계를 탈중앙화하여 자체 호스팅 및 자체 복제가 가능한 v1.0을 정식 출시하는 것입니다.
1.5 자금 조달 정보

공식 뉴스 정보에 따르면 2024년 3월 5일, io.net은 Hack VC, Multicoin. 캐피탈, 6번째 남자 벤처스, M13, 델파이 디지털, 솔라나 랩스, 앱토스 랩스, 포사이트 벤처스, 롱해시, 세븐엑스, 아크스트림, 애니모카 브랜드, 지속 캐피탈, MH 벤처스, 샌드박스 게임즈 등이 참여합니다. [1] 특히, 이번 라운드에서 io.net은 총 10억 달러의 가치를 인정받았습니다.
2. 시장 데이터
2.1 공식 웹사이트


2024년 1월부터 2024년 3월까지 공식 웹사이트 데이터에서 총 방문 횟수는 521만 2,000회입니다. 월 평균 방문 수는 173만 7천 7백만 건, 이탈률은 18.61%(낮음)이며, 각 지역의 사용자 방문 데이터가 더 균일하고 직접 방문 및 검색 방문 비율이 80% 이상으로 방문 사용자 데이터에서 더티 데이터의 비율이 너무 높지 않고, io.net에 대해 기본적으로 이해하고 있으며 웹 사이트에서 더 많이 배우고 상호 작용할 의향이 있음을 나타낼 수 있습니다.
2.2 소셜 미디어 커뮤니티

3. 경쟁 분석
3.1 경쟁 환경
io.net의 핵심 사업은 분산형 AI 연산과 관련이 있으며, 가장 큰 경쟁자는 AWS, Google Cloud로 대표되는 전통적인 클라우드 서비스 공급업체와 Microsoft의 지능형 클라우드 사업(Azure로 대표됨)입니다. IDC(International Data Corporation), Wave Information, 칭화대학교 글로벌 산업 연구소가 공동으로 작성한 2022-2023년 글로벌 산술 지수 평가 보고서에 따르면 전 세계 AI 컴퓨팅 시장 규모는 2022년 195억 달러에서 2026년 346억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. [2]
세계의 주요 클라우드 컴퓨팅 공급업체의 판매 수익을 비교하면 2023년 AWS 클라우드 서비스의 판매 수익은 90억 8천만 달러, Google Cloud의 판매 수익은 33억 7천만 달러, Microsoft의 지능형 클라우드 비즈니스의 판매 수익은 96억 8천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. [3] 이 세 기업의 글로벌 시장 점유율은 약 66%에 달하며, 이 세 거대 기업의 시가총액은 모두 1조 달러가 넘습니다.

https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/
클라우드 서비스 공급업체와 대조적으로 높은 매출과는 대조적으로 GPU 활용도를 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대한 질문이 초점이 되고 있습니다. AI 인프라스트럭처의 설문조사에 따르면 약 53%가 GPU 리소스의 51~70%가 활용률이 낮다고 생각하고, 25%는 활용률이 85%까지, 7%만이 85% 이상이라고 생각하는 등 대부분의 GPU 리소스가 활용률이 낮다고 생각하는 것으로 나타났습니다. 클라우드 컴퓨팅에 대한 엄청난 수요와 GPU 리소스의 효과적인 저활용은 io.net에게 시장 기회입니다.
3.2 강점 분석

https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429
io.net의 가장 큰 경쟁 우위는 생태적 이점 또는 선점자 우위입니다. 공식 데이터에 따르면 io.net은 4만 개 이상의 GPU 클러스터, 5,600개 이상의 CPU, 69,000개 이상의 워커 노드, 10,000개의 GPU를 90대 미만에 배치했으며 경쟁사보다 90% 저렴하고 10억 달러의 가치를 보유하고 있습니다. io.net은 고객에게 더 낮은 가격을 제공하고 추가 비용을 지불할 필요가 없을 뿐만 아니라 중앙화된 클라우드 공급자에 비해 고객이 원하는 대로 클라우드를 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. io.net은 고객에게 중앙화된 클라우드 제공업체보다 1~2% 할인된 가격과 라이선스 없이 즉각적인 온보딩을 제공할 뿐만 아니라, 곧 출시될 IO 토큰을 통해 전력 공급자에게 추가적인 스타트업 인센티브를 제공하여 100만 개의 GPU 연결이라는 목표를 달성하는 데 도움을 줄 것입니다.
또한 io.net은 GPU 컴퓨팅 파워에 중점을 두어 GPU 네트워크 규모 면에서 다른 DePIN 컴퓨팅 프로젝트보다 100배 이상 앞서 있습니다. io.net은 블록체인 업계 최초로 최첨단 ML 기술 스택(예: 레이 클러스터)을 통합한 곳이기도 합니다, io.net은 또한 블록체인 커뮤니티에서 최초로 레이 클러스터, 쿠버네티스 클러스터, 메가 클러스터와 같은 최첨단 ML 기술 스택을 GPU 디핀 프로젝트에 통합하여 대규모로 실행에 옮겼으며, 이는 GPU 수뿐만 아니라 기술 채택 및 모델 훈련 능력 측면에서도 선두에 서게 되었습니다.
io.net이 계속 발전함에 따라 중앙화된 클라우드 제공업체와 경쟁하기 위해 네트워크 전체에서 GPU 용량을 50만 개의 동시 GPU로 늘릴 수 있게 되면 다음과 같은 주요 DePIN 및 AI 플레이어와 제휴하여 훨씬 저렴한 비용으로 웹 2와 유사한 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다. 렌더 네트워크, 파일코인, 솔라나, 리추얼 등), 점차 탈중앙화 GPU 네트워크의 리더이자 결제 레이어로 자리매김하여 전체 웹 3xAI 생태계에 활기를 불어넣을 것입니다.
3.3 위험 및 이슈
io.net은 Web3와 깊이 통합된 컴퓨팅 자원 통합 및 배포를 위한 신흥 플랫폼으로, 관련 비즈니스가 기존 클라우드 서비스 공급업체와 매우 겹치기 때문에 기술적으로나 시장성 면에서나 위험에 노출되어 있습니다. 기술과 시장 모두에서 위치적 위험과 장애물에 노출되어 있습니다.
기술적인 보안 위험, 신생 플랫폼인 io.net은 대규모 애플리케이션 테스트를 경험하지 않았으며 악의적인 공격을 예방하고 대응할 수 있는 기능이 반영되어 있지 않습니다. 엄청난 양의 산술 리소스 액세스, 배포 및 관리에 직면하고 해당 경험이나 실제 검증이없는 상황에서 기술 제품 공통 호환성, 견고성, 보안 및 기타 문제가 나타나기 쉽습니다. 그리고 일단 문제가 발생하면 고객이 자신의 보안과 안정성에 대해 더 우려하고 이에 대한 비용을 기꺼이 지불하지 않기 때문에 io.net에 치명적일 수 있습니다.
시장 확장이 느리고, io.net과 기존 클라우드 서비스 공급업체의 영역이 매우 겹치기 때문에 io.net이 더 유리한 비용에도 불구하고 기존 AWS, Google Cloud, Alicloud 등과 직접 경쟁해야 하며 심지어 2, 3위 공급업체와도 경쟁해야 합니다. io.net이 더 유리한 비용을 가지고 있지만, B급 고객을 위한 서비스 시스템과 시장 시스템은 이제 막 시작 단계로 기존 웹3.0 업계의 시장 운영과 매우 다르기 때문에 현재로서는 시장 확장 진행 측면에서 이상적이지 않으며, 이는 프로젝트의 가치 평가와 토큰의 시장 가치 성과에 직접적인 영향을 미칠 가능성이 높습니다.
최신 보안 사고
4월 25일 io.net의 창립자이자 CEO인 아마드 샤디드(Ahmad Shadid)는 트윗을 통해 "약간 바보 같았다"고 말했습니다. io.net 메타데이터 API에서 공격자가 사용자 ID와 디바이스 ID의 접근 가능한 매핑을 악용하여 무단으로 메타데이터를 업데이트하는 보안 사고가 발생했다는 트윗을 올렸습니다. io.net은 어떠한 PII도 수집하지 않으며 민감한 사용자 또는 디바이스 데이터도 공개하지 않습니다.
샤디드는 io.net 시스템이 자체 복구가 가능하도록 설계되어 각 디바이스를 지속적으로 업데이트하여 잘못 변경된 메타데이터를 복구할 수 있도록 지원한다고 말했습니다. 이번 사건을 계기로 io.net은 OKTA의 사용자 수준 인증 통합 배포를 가속화했으며, 향후 6시간 이내에 완료될 예정입니다. 또한, io.net은 무단 메타데이터 변경을 차단하기 위해 사용자 인증을 위한 Auth0 토큰을 출시하고 있습니다. 데이터베이스 복구가 진행되는 동안 사용자는 일시적으로 로그인할 수 없습니다. 모든 가동 시간 기록은 영향을 받지 않으며, 벤더 보상 계산에는 영향을 미치지 않습니다.
4. 토큰 가치
4.1 토큰 모델

io.net 토큰 이코노미 모델은 생성 당시 은 시드 투자자(12.5%), 시리즈 A 투자자(10.2%), 핵심 기여자(11.3%), R&D 및 생태계(16%), 커뮤니티(50%)의 다섯 가지 카테고리에서 5억 개의 IO를 초기 공급할 예정입니다. IO는 네트워크 성장과 채택을 장려하기 위해 발행되며, 20년에 걸쳐 최대 8억 개까지 고정적으로 공급될 예정입니다.
보상은 디플레이션 모델을 사용하여 첫해에 8%에서 시작하여 8억 IO 한도에 도달할 때까지 매월 1.02%(연간 최대 12%) 감소하는 방식으로 모델링됩니다. 초기 서포터와 핵심 기여자의 몫은 보상이 분배됨에 따라 계속 감소하고, 모든 보상이 분배된 후에는 커뮤니티의 몫이 50%로 증가하게 됩니다.
토큰 유틸리티에는 IO 워커 배포에 대한 인센티브, AI 및 ML 배포 팀의 지속적인 네트워크 사용에 대한 보상, 일부 수요와 공급의 균형 조정, IO 워커 컴퓨팅 유닛의 가격 책정, 커뮤니티 거버넌스 등이 포함됩니다.
io.net은 IO 가격 변동으로 인한 결제 문제를 피하기 위해 미국 달러에 고정된 스테이블코인 IOSD를 개발했습니다. 1 IOSD는 항상 1달러와 같으며 IOSD는 IO를 파괴해야만 획득할 수 있습니다. 또한 io.net은 네트워크 기능을 개선하기 위해 몇 가지 메커니즘을 고려하고 있습니다. 예를 들어, IO 워커가 네이티브 자산을 담보로 임대될 확률을 높일 수 있도록 허용할 수 있습니다. 이 경우, 더 많은 자산을 담보로 제공할수록 선택될 확률이 높아집니다. 또한 네이티브 자산을 담보로 제공하는 AI 엔지니어에게는 수요가 많은 GPU를 우선적으로 제공할 수 있습니다.
4.2 토큰 메커니즘
IO 토큰은 수요 측면과 공급 측면의 두 가지 주요 그룹에 사용되며, 수요 측면의 경우 각 컴퓨팅 작업의 가격은 USD로 책정되며 네트워크는 작업이 완료될 때까지 지불을 유지합니다. 노드 운영자가 USD와 토큰으로 보상 몫을 할당하면 모든 USD 금액은 노드 운영자에게 직접 분배되고 토큰에 할당된 몫은 IO 코인을 소각하는 데 사용됩니다. 해당 기간 동안 컴퓨트 보상으로 발행된 모든 IO 코인은 쿠폰 토큰(컴퓨트 크레딧)의 달러 가치에 따라 사용자에게 분배됩니다.
공급자의 경우, 여기에는 가용성 보상과 계산 보상이 포함됩니다. 컴퓨팅 보상은 네트워크에 제출된 작업에 대한 것으로, 사용자는 "클러스터 배포 기간(시간)"이라는 시간 기본 설정을 선택하고 io.net 가격 예측기로부터 비용 견적을 받을 수 있습니다. 가용성 인센티브 측면에서 네트워크는 소규모 테스트 작업을 무작위로 제출하여 어떤 노드가 정기적으로 실행되고 수요 측에서 작업을 수락할 수 있는지를 평가합니다.
공급 측면과 수요 측면 모두에 계산 성능과 네트워크 참여도에 따라 점수를 누적하여 보상이나 할인을 받을 수 있는 평판 시스템이 설정되어 있다는 점도 주목할 필요가 있습니다.
이 외에도 io.net에는 플레징, 초대 보상, 네트워크 수수료 등의 생태적 성장 메커니즘이 있습니다. IO 코인 보유자는 자신의 토큰을 노드 운영자나 사용자들에게 플레징할 수 있는 옵션이 있습니다. 토큰을 담보로 제공하면 담보 제공자는 참여자가 획득한 모든 보상의 1~3%를 받게 됩니다. 또한 사용자는 새로운 참가자를 네트워크에 초대하고 새로운 참가자의 향후 수익의 일부를 공유할 수 있습니다. 네트워크 수수료는 5%로 설정되어 있습니다.
4.3 밸류에이션 분석
트랙에 포함된 프로젝트 중 정확한 수익 데이터를 확보할 수 없어 정확한 가치 평가를 할 수 없기 때문에 io.net의 AI+ 프로젝트인 Render를 통해 살펴보도록 하겠습니다. 비교를 위해 DePIN의 프로젝트 Render를 참고하시기 바랍니다.

https://x.com/ionet/status/1777397552591294797


https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/ 렌더 네트워크 확장 렌더링 미래/
그림에서 볼 수 있듯이 렌더 네트워크는 현재 AI+Web3 트랙에서 탈중앙화 GPU 렌더링 솔루션의 선두 프로젝트입니다. 총 GPU 리소스는 11,946개이며 현재 시가 총액은 30억 달러(FDV 50억 달러)이고, io.net의 총 GPU 리소스는 461,772개로 Render의 38배에 달하며 현재 10억 달러의 가치를 지니고 있습니다. io.net과 렌더 프로젝트의 핵심 핵심 기능은 모두 탈중앙화 GPU 연산이므로, 핵심 비교 기준인 GPU 공급량으로 볼 때 io.net의 상장 시장 가치는 렌더를 능가하거나 적어도 비교할 수 없을 것으로 보입니다.

https://stats.renderfoundation.com/
렌더 네트워크의 2022년 렌더링된 프레임은 9,420,335개였으며. GMV는 $2,457,134이며, 현재 렌더 네트워크의 렌더링된 프레임 수는 31,643,819개로 전체 GMV는 약 $8,253,751로 추산됩니다.
이를 io.net의 4개월 GMV인 400,000과 대조하고, io.net이 평균 4개월 GMV 400,000의 성장률로 성장하고 12개월 GMV가 1,200,000이라고 가정하면 io.net이 Render Network의 GMV에 도달하면 6.8배의 증가가 있을 것으로 추정할 수 있습니다. io.net이 현재 렌더 네트워크의 GMV에 도달한다면 여전히 6.8배의 성장 여지가 있습니다. io.net의 현재 가치는 10억 달러이며, 위의 분석에 따르면 상승장 주기에는 시가총액이 50억 달러 이상에 달할 것으로 예상됩니다.
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5. 요약
io.net의 등장은 탈중앙화 컴퓨팅 분야의 공백을 메우고 사용자에게 새롭고 유망한 컴퓨팅 방식을 제공합니다. 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 분야가 계속 성장함에 따라 컴퓨팅 리소스에 대한 수요도 증가하여 io.net은 높은 시장 잠재력과 가치를 지니고 있습니다.
반면, 시장에서 io.net의 가치를 10억 달러로 높게 평가하고 있지만, 아직 시장에서 검증되지 않았고 기술의 위험성에 대한 불확실성이 있으며 수요와 공급을 효과적으로 맞출 수 있는지 여부가 향후 사상 최고 시가총액 달성 여부를 결정하는 핵심 변수로 작용하고 있습니다. 현재 상황으로 볼 때, io.net 플랫폼의 공급 측면에서는 초기 결과가 나타났지만 수요 측면에서는 완전히 출시되지 않아 플랫폼의 전체 GPU 자원이 완전히 활용되지 않았으며, 팀의 GPU 자원에 대한 수요를 어떻게 더 효과적으로 동원할 수 있는지가 직면해야 할 과제입니다.
io.net이 빠른 액세스에 대한 시장 측의 수요를 충족시킬 수 있고 운영 과정에서 큰 위험과 기술적 문제가 발생하거나 나타나지 않는다면, AI + DePIN 실체 사업 속성으로 전체 사업이 플라이휠의 성장을 시작하여 웹3 분야에서 가장 주목받는 프로젝트 제품이 될 것이며, 또한 다음과 같습니다. 이것은 또한 io.net이 하위 공장 품질 투자 대상이 될 것이며, 계속해서 관찰과 신중한 검증을 계속할 것임을 의미합니다.