jakiro
Quelle: Vertrauenslose Labors
Hintergrund
Als OpenAI GPT4 LLM startet, wurde das Potenzial verschiedener KI-Text-zu-Image-Modelle beobachtet.
In einem Artikel in GPU -Utils wurde das Angebot und die Nachfrage von NVIDIA H100 GPUs erörtert, in denen die in der KI -Geschäfts beteiligten Unternehmen eine starke Nachfrage nach GPUs haben. für AI.META hat etwa 21.000 A100 GPUs, Tesla hat etwa 7.000 A100 und das Rechenzentrum von Google hat auch eine große Menge an GPU -Investitionen, obwohl keine spezifische Anzahl bereitgestellt wird.Die Bedürfnisse des Trainings von LLM (LLM) und anderen KI -Anwendungen sind für die GPU (insbesondere H100) weiter gewachsen.
Gleichzeitig hat sich der KI -Markt nach den Daten von Statista von 134,8 Mrd. im Jahr 2022 auf 241,8 Milliarden im Jahr 2023 gestiegen und wird voraussichtlich im Jahr 2030 738,7 Milliarden erreichen, und der Marktwert der Cloud -Dienste wird um ca. 14 steigen %von 633 Milliarden.
Welche Perspektive können wir für den schnell wachsenden und riesigen potenziellen KI -Markt dekonstruieren und den damit verbundenen Einstiegspunkt ausgraben?Laut einem IBM -Bericht fassen wir die Infrastruktur zusammen, die für die Erstellung und Bereitstellung von Anwendungen und Lösungen für künstliche Intelligenz erforderlich ist.Es kann gesagt werden, dass die KI -Infrastruktur hauptsächlich darum geht, die große Menge an Datensätzen und Rechenressourcen auf das Trainingsmodell zu bewältigen und zu optimieren. Anwendungsskalierbarkeit sind Essenz gelöst
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Eine große Menge an Rechenleistungsressourcen, die im KI -Trainingsmodell und den Anwendungen, die Cloud -Umgebung mit niedrigem Zahlen und die Rechenleistung der GPU benötigt werden, enthalten auch eine verteilte Computerplattform (Apache Spark/Hadoop) in Bezug auf den Software -Stapel.Spark hat einen bauten parallelen Mechanismus und ein fehlertolerantes Design, indem die Workflows verteilt werden, die in verschiedene große Computercluster verarbeitet werden müssen.Die natürliche dezentrale Designidee der Blockchain macht verteilte Knoten zur Norm, und der von BTC erstellte POW -Konsensmechanismus hat das Ergebnis der Bergleute festgelegt, die den Wettbewerb der Rechenleistung (Arbeitsbelastung) verwenden müssen sind ähnliche Workflows, um Modell-/Argumentationsprobleme zu generieren.Daher begannen herkömmliche Hersteller von Cloud -Server, neue Geschäftsmodelle auf Grafikkarten wie Mietserver zu mieten und Computerleistung zu verkaufen.Bei der Idee, die Blockchain imitieren zu können, verwendet die AI -Computerleistung ein verteiltes Systemdesign, mit dem die GPU -Ressourcen in den Leerlauf verwendet werden können, um die Rechenleistung für Start -up -Unternehmen zu senken.
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IO.NET -Projektprofil
IO.NET ist ein verteilter Rechenleistungsprovierer, der Solana Blockchain für die Verwendung verteilter Computerleistungsressourcen (GPU & amp; CPU) kombiniert, um die Herausforderungen der Computerbedürfnisse im Bereich KI und maschinelles Lernen zu lösen.IO sammelte mehr als 1 Million GPU -Ressourcen, um das Problem der AI -Computerressourcen zu lösen, indem es Leerlaufgrafikkarten von unabhängigen Rechenzentren und Kryptowährungsminen integrierte und mit Filecoin/Render und anderen Kryptoprojekten kombiniert.
Auf technischer Ebene basiert IO.NET auf Ray.io, einem Rahmen für das maschinelle Lernen des verteilten Computers, und bietet verteilte Rechenressourcen für KI -Anwendungen vom erweiterten Lernen, Deep -Lernen bis hin zu Modellabstimmungen und Modellbetrieb.Jeder kann das Rechenleistung von IO mit der Rolle des Arbeiters oder des Entwicklers ohne zusätzliche Erlaubnis hinzufügen. Preisgestaltung.Basierend auf den Merkmalen der Rechenleistungsverteilung wird das Back -Ende von IO auch dem GPU -Anbieter und den Entwicklern entsprechend dem GPU -Bedarfstyp, dem aktuellen verfügbaren Betrag sowie der Position und dem Ruf der Anfrage übereinstimmen.
$ IO ist die native Währung des IO.NET -Systems.Gleichzeitig spielt $ IO auch eine wichtige Anreizrolle, um den normalen Betrieb des Netzwerks zu gewährleisten: Der $ IO -Token -Inhaber kann eine bestimmte Anzahl von $ IO an den Knoten versprechen, und der Knotenbetrieb muss auch mit dem erhalten werden $ IO Token -Versprechen, bevor er während der freien Maschinenzeit entsprechende Einkünfte erzielt.
Der aktuelle Marktwert von $ IO -Token beträgt etwa 360 Millionen US -Dollar und FDV rund 3 Milliarden US -Dollar.
$ Io Token Economics
Der maximale Gesamtversorgung von IO beträgt 800 Millionen US -Dollar, von denen die 500 Millionen von allen Parteien bei der Token tge zugewiesen werden.Die derzeitige IO -Kreislauf beträgt 95 Millionen, wo die Bergbau -Belohnungszusammensetzung von 75 Millionen und die von ökologischen Forschung und Entwicklung und Gemeindekonstruktion in Tege entschlossenen 20 Millionen Launchpool 20 Millionen entspannt.
Die Belohnungsverteilung von Rechenleistungspartnern während des IO -Testnetzwerks lautet wie folgt:
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Staffel 1 (ab dem 25. April) -17.500.000 IO
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Staffel 2 (1. Mai -31. Mai) -7.500.000 IO
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Staffel 3 (1. Juni -30. Juni) -5.000.000 IO
Zusätzlich zum Testen der Rechenleistungspreis gab IO auch einige Airdrops, die am Bau der Community teilnahmen:
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(Erste Runde) Community / Content Creator / Galxe / Discord -7.500.000 IO
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Staffel 3 (1. Juni -30. Juni) Die Teilnehmer von Zwietracht und Galxe -2.500.000 IO
Unter ihnen wurden im Airdrop der erste Quartal -Test -Netzwerk -Computing -Belohnung und die erste Runde der Community Creation/Galxe Awards abgeschlossen.
Nach dem offiziellen Dokument lautet die Gesamtzuweisung von $ IO wie folgt:
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$ Io Token Zerstörungsmechanismus
IO.NET führt den Rückkauf und die Zerstörung der $ IO -Token auf der Grundlage einer festen Reihe von voreingestellten Programmen durch.Die zum Rückkauf von $ IO verwendeten Fonds stammen aus dem Betriebseinkommen von IOG (dem Internet des GPU -GPU -Internets). die Gebühr für die Rechenleistung.
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Konkurrenzproduktanalyse
Zu den Projekten wie IO.NET gehören Akash, Nosana, Octaspace, Clore.ai usw. Der Schwerpunkt auf dem dezentralen Rechenleistungmarkt, der sich auf die Berechnung von AI -Modellen konzentriert.
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Das Akash -Netzwerk verwendet ein dezentrales Marktmodell, um überschüssige Rechenressourcen zu verwenden, um überschüssige Computerfunktionen zu sammeln und zu mieten, und auf Ungleichgewichte von Angebot und Nachfrage durch dynamische Rabatte und Incentive -Mechanismen zu reagieren, um sichere, wirtschaftliche und effiziente und dezentrale Cloud -Computerdienste zu ermöglichen. .Es ermöglicht Ethereum Miners und andere Benutzer mit nicht verwendeten GPU -Ressourcen, diese Ressourcen auszubleiben, um einen Cloud -Service -Markt zu erstellen.In diesem Markt werden die Preisgestaltung von Dienstleistungen durch den Reverse -Auktionsmechanismus durchgeführt.
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Nosana ist ein dezentrales Computermarktprojekt im Solana -Ökosystem.Dieses Projekt wird durch das Programm auf Solana definiert, um den Betrieb des Computerstrommarktes zu definieren und sicherzustellen, dass der am Netzwerk teilnehmende GPU -Knoten die Aufgabe vernünftigerweise abgeschlossen hat.Zusätzlich zum Testnetzwerkbetrieb in der zweiten Stufe bietet es Rechenleistung Services für Lama 2 und stabile Diffusionsmodell -Argumentationsprozesse.
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OctaPace ist eine Open -Source -Infrastruktur für verteilte Computer -Computing -Cloud -Knoten, die den Zugriff auf verteilte Computer, Datenspeicher, Service, VPN usw. ermöglichen.OctaPace umfasst CPU- und GPU -Computerleistung, Serviceraum für ML -Aufgaben, KI -Tools, Bildverarbeitung und Verwendung von Mixer zum Rendern von Szenarien.Octaspace wurde im Jahr 2022 auf den Markt gebracht und läuft auf einer eigenen EVM -Kompatiblen von Layer 1 EVM.Die Blockchain nimmt ein Dual -Chain -System an, das den Konsensmechanismus des Workload Certificate (POW) und des maßgeblichen Beweises (POA) kombiniert.
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Clore.ai ist eine verteilte GPU -Supercomputing -Plattform, mit der Benutzer mit hohen GPU -Rechenressourcen von GPU -Rechenressourcen von Knoten erhalten können, die weltweit Rechenleistung bereitstellen.Es unterstützt KI -Training, Kryptowährungsabbau und Filmrendern.Die Plattform bietet GPU -Dienste mit niedrigem und hohen Leistungsleistungen und Benutzer können die CLORE -Token -Belohnung über die Leasing -GPU erhalten.Clore.ai konzentriert sich auf die Sicherheit, bleibt das europäische Recht und stellt eine starke API an, um eine nahtlose Integration zu erreichen.In Bezug auf die Projektqualität ist die Webseite von Clore.
Im Vergleich zu anderen Produkten auf dem dezentralen Rechenleistungspunkt ist IO.net derzeit der einzige, der dem Projekt ohne Zulassung beizutragen kann, um Rechenressourcen bereitzustellen. Power verfügt auch über Apple -Chip -Ressourcen wie MacBook M2, Mac Mini.Mehr ausreichende GPU- und CPU -Ressourcen und eine reiche API -Konstruktion ermöglichen IO, verschiedene AI -Computerbedürfnisse wie das Argumentieren von Stapeln, parallele Training, Super -digitale Anpassung und Stärkung des Lernens zu unterstützen.Die terminale Infrastruktur besteht aus einer Reihe modularer Schichten, die ein effektives Management und eine automatisierte Ressourcenpreise erzielen können.Andere Projekte für verteilte Computerleistung sind hauptsächlich mit Enterprise -Grafikressourcen zusammengearbeitet, und es gibt bestimmte Schwellenwerte, an denen Benutzer teilnehmen können.Daher kann IO die Möglichkeit haben, das verschlüsselte Schwungrad zu verwenden, um die Token -Ökonomie zu verwenden, um mehr Grafikkartenressourcen zu erstellen.
Das Folgende ist der Vergleich des aktuellen Marktwerts/der FDV von IO.NET und konkurrierenden Produkten:
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Überprüfung und Schlussfolgerung
Der $ IO Online Binance kann als Beginn des Starts beschrieben werden.Die Token wurden während der Markterfassungszeit eingeführt, eröffnet und schließlich in den Bewertungsbereich relativ rationaler Rationalität zurückgekehrt.Für die Teilnehmer des Testnetzwerks, die aus der starken Investitionsaufstellung von IO.NET stammen, haben mehrere Personen, die glücklich und glücklich waren, die meisten von ihnen geleast, aber nicht auf der Teilnahme an jedem Viertel -Testnetzwerk bestanden. Anti -现 „.Während des Testnetzes teilte IO.NET jede Ausgabe der Preisträger in zwei GPU -Pools und eine Hochleistungs -CPU, um separat zu berechnen. Die Teilnahme an GPUs in großen Cloud -Plattform -Herstellern übersteigt das Einkommen von Airdrops bei weitem.Während der zweiten Staffel wurde der offizielle POW -Überprüfungsmechanismus offiziell erfüllt.
Nach dem mit Spannung erwarteten Start, ob IO.nt die Ziele der Bereitstellung verschiedener Links für AI -Anwendungen erreichen kann, wie viel reale Anforderungen nach dem Testnetzwerk bleiben, kann nur die Zeit den besten Beweis liefern.
