La demande de puissance de calcul AI explose, comment IO.NET construit-elle une plateforme décentralisée de puissance de calcul ?
Avec le lancement du modèle de langage GPT-4 par OpenAI et l'émergence de divers modèles de génération d'images par IA, les applications basées sur des modèles d'IA matures se multiplient, augmentant ainsi la demande en ressources de puissance de calcul telles que les GPU.
Un rapport sur l'offre et la demande des GPU NVIDIA H100 indique que les grandes entreprises impliquées dans les affaires d'IA ont une forte demande pour les GPU. Plusieurs géants de la technologie ont acheté un grand nombre de GPU NVIDIA pour construire des centres de données d'IA. Par exemple, un géant des médias sociaux possède environ 21 000 GPU A100, une entreprise de véhicules électriques possède environ 7 000 A100, et le centre de données d'un géant des moteurs de recherche a également investi massivement dans les GPU. La demande pour les GPU(, en particulier le H100), continue de croître en raison des besoins liés à l'entraînement de modèles de langage de grande taille et d'autres applications d'IA.
Les données montrent que la taille du marché de l'IA est passée de 134,8 milliards de dollars en 2022 à 241,8 milliards de dollars en 2023, et devrait atteindre 738,7 milliards de dollars d'ici 2030. La valeur du marché des services cloud a également augmenté d'environ 14 %, en partie en raison de la forte demande de la part du marché de l'IA pour la Puissance de calcul des GPU.
Pour le marché de l'IA en pleine croissance et à fort potentiel, quels angles pouvons-nous explorer pour décomposer et découvrir des opportunités d'investissement pertinentes ? Selon un rapport d'autorité, l'infrastructure de l'IA existe principalement pour traiter et optimiser les vastes ensembles de données et les ressources de puissance de calcul nécessaires à l'entraînement des modèles, en abordant les problèmes d'efficacité du traitement des données, de fiabilité des modèles et d'évolutivité des applications, tant du côté matériel que logiciel.
Les modèles d'entraînement IA et les applications nécessitent une grande quantité de Puissance de calcul, préférant des environnements cloud à faible latence et la Puissance de calcul GPU, tout en incluant également des plateformes de calcul distribué dans la pile logicielle. Ces plateformes dispersent les flux de travail dans de grands clusters de calcul et disposent de mécanismes de parallélisme intégrés et de conceptions tolérantes aux pannes. La conception Décentralisation de la blockchain rend les nœuds distribués normaux, et le mécanisme de consensus par preuve de travail établi par Bitcoin a fixé que les mineurs doivent rivaliser par Puissance de calcul pour gagner des résultats de blocs, ce qui a un flux de travail similaire à celui de l'IA qui nécessite de la Puissance de calcul pour générer des modèles/raisonner des problèmes.
Ainsi, les fournisseurs traditionnels de serveurs cloud ont commencé à élargir leurs nouveaux modèles commerciaux, en louant des cartes graphiques comme ils le font pour les serveurs, et en vendant de la Puissance de calcul. En s'inspirant de la pensée blockchain, la Puissance de calcul AI adopte une conception de système distribué, pouvant utiliser des ressources GPU inutilisées pour réduire les coûts de Puissance de calcul des startups.
Présentation du projet IO.NET
IO.NET est un fournisseur de puissance de calcul décentralisé qui combine une célèbre chaîne de blocs, visant à répondre aux défis des besoins en calcul dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique en utilisant des ressources de puissance de calcul distribuées (GPU & CPU). IO, en intégrant les cartes graphiques inutilisées de centres de données indépendants et de mineurs de crypto-monnaies, s'associe à plusieurs projets de crypto-monnaies pour rassembler plus d'un million de ressources GPU afin de résoudre le problème de pénurie de ressources de calcul pour l'IA.
Sur le plan technique, IO.NET est construit sur un cadre d'apprentissage automatique pour réaliser des calculs distribués, fournissant des ressources de calcul distribuées nécessaires pour les applications d'IA, allant de l'apprentissage par renforcement, de l'apprentissage profond à l'optimisation de modèles et à l'exécution de modèles. Tout le monde peut rejoindre le réseau de puissance de calcul d'IO en tant que travailleur ou développeur sans autorisation supplémentaire. Le réseau ajustera les prix de la puissance de calcul en fonction de la complexité du travail de calcul, de l'urgence et de la disponibilité des ressources de puissance de calcul, fixant les prix en fonction des dynamiques du marché. En raison des caractéristiques de la puissance de calcul distribuée, l'arrière-plan d'IO associera également les fournisseurs de GPU aux développeurs en fonction du type de demande de GPU, de la disponibilité actuelle, de l'emplacement du demandeur et de sa réputation.
$IO est le jeton natif du système IO.NET, agissant comme un moyen d'échange entre les fournisseurs de puissance de calcul et les acheteurs de services de puissance de calcul. L'utilisation de $IO par rapport aux stablecoins permet de réduire de 2% les frais de commande. En outre, $IO joue également un rôle important d'incitation pour garantir le bon fonctionnement du réseau : les détenteurs de jetons $IO peuvent miser une certaine quantité de $IO sur des nœuds, et le fonctionnement des nœuds nécessite également qu'il y ait des jetons $IO misés pour pouvoir obtenir les revenus correspondants aux périodes de disponibilité des machines.
La capitalisation boursière actuelle du jeton $IO est d'environ 360 millions de dollars, et la FDV est d'environ 3 milliards de dollars.
$IO économie des tokens
La quantité totale maximale de $IO est de 800 millions de pièces, dont 500 millions ont été distribuées lors de la TGE du jeton, les 300 millions restants seront progressivement libérés sur une période de 20 ans, avec une réduction mensuelle de 1,02 % de la quantité libérée (, soit environ 12 % par an ). La circulation actuelle de IO est de 95 millions de pièces, composée de 75 millions déverrouillés pour la recherche écologique et la construction communautaire lors de la TGE et de 20 millions de récompenses de minage d'une plateforme.
La répartition des récompenses pour les fournisseurs de puissance de calcul pendant la période de test du réseau IO est la suivante :
Saison 1 ( jusqu'au 25 avril ) - 17,5 millions IO
Q2 ( du 1er mai au 31 mai ) - 7,5 millions d'IO
3ème trimestre ( du 1er juin au 30 juin ) - 5 millions IO
En plus des récompenses de puissance de calcul du réseau de test, IO a également accordé une partie des airdrops aux créateurs qui participent à la construction de la communauté :
( première ronde ) communauté/contenu créateur/plateforme de tâches/communauté - 7500000 IO
3ème trimestre ( du 1er juin au 30 juin ) participants à la plateforme de communauté et de tâches - 2,5 millions IO
Les récompenses de puissance de calcul du testnet de la première saison et les récompenses de création/mission de la première phase de la communauté ont été airdropées lors du TGE.
Mécanisme de destruction des jetons $IO
IO.NET exécute le rachat et la destruction des jetons $IO selon un ensemble de programmes prédéfinis, la quantité spécifique rachetée et détruite dépendant du prix du $IO au moment de l'exécution. Les fonds utilisés pour racheter le $IO proviennent des bénéfices d'exploitation de IOG(The Internet of GPUs - GPU互联网), avec une commission de réservation de 0,25 % prélevée sur les acheteurs et fournisseurs de Puissance de calcul dans IOG, ainsi qu'une commission de 2 % pour l'achat de Puissance de calcul en stablecoins.
Analyse des concurrents
Des projets similaires à IO.NET incluent Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI, qui se concentrent sur la résolution des besoins en calcul des modèles d'IA sur le marché décentralisé de la puissance de calcul.
Akash Network utilise un modèle de marché décentralisé pour rassembler et louer des capacités de calcul excédentaires en tirant parti des ressources de calcul distribuées inutilisées, et fait face aux déséquilibres entre l'offre et la demande grâce à des remises dynamiques et des mécanismes d'incitation, réalisant une allocation de ressources efficace et sans confiance basée sur des contrats intelligents, offrant ainsi des services de cloud computing sécurisés, économiques et décentralisés.
Nosana est un projet de marché de puissance de calcul décentralisé dans l'écosystème d'une célèbre blockchain, dont l'intention principale est de former une grille GPU en utilisant des ressources de puissance de calcul inutilisées pour répondre aux besoins de calcul dans le processus d'inférence de l'IA. Ce projet définit le fonctionnement de son marché de puissance de calcul par le biais de programmes en chaîne et garantit que les nœuds GPU participant au réseau accomplissent les tâches de manière appropriée.
OctaSpace est une infrastructure de nœuds de cloud de calcul distribué open source et évolutif, permettant l'accès au calcul distribué, au stockage de données, aux services, aux VPN, etc. OctaSpace comprend la puissance de calcul CPU et GPU, des espaces disque pour les tâches ML, des outils IA, le traitement d'images et l'utilisation de Blender pour le rendu de scènes, etc.
Clore.AI est une plateforme de supercalcul distribué par GPU, permettant aux utilisateurs d'accéder à des ressources GPU haut de gamme à partir de nœuds fournissant de la puissance de calcul à l'échelle mondiale. Elle prend en charge diverses utilisations telles que l'entraînement de l'IA, le minage de cryptomonnaies et le rendu de films. La plateforme offre des services GPU à faible coût et haute performance, et les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en tokens Clore en louant des GPU.
Comparé à d'autres projets similaires, IO.NET est actuellement le seul projet auquel tout le monde peut participer sans autorisation en fournissant des ressources de Puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent participer à la contribution de Puissance de calcul du réseau avec des GPU de consommation de niveau 30, ainsi que des ressources de puces Apple telles que Macbook M2 et Mac Mini. Des ressources GPU et CPU plus abondantes et une construction d'API riche permettent à IO de prendre en charge divers besoins de calcul AI, tels que l'inférence par lots, l'entraînement parallèle, l'optimisation des hyperparamètres et l'apprentissage par renforcement. Son infrastructure backend est constituée d'une série de couches modulaires, permettant une gestion efficace des ressources et une tarification automatisée.
Récapitulation et conclusion
Le lancement de $IO sur une certaine plateforme de trading connue a sans doute attiré beaucoup d'attention dès le départ. Le testnet a connu un immense succès en ligne, mais avec le report des tests, il a progressivement été remis en question par le public en raison de l'opacité des règles de points. Ce projet de grande envergure a donc commencé sur une note qui lui est due. Le jeton a été lancé pendant une correction du marché, avec un démarrage bas puis une montée, pour finalement revenir à une fourchette d'évaluation relativement rationnelle. Cependant, pour les participants au testnet attirés par l'impressionnante équipe d'investissement de IO.NET, certaines personnes sont heureuses tandis que d'autres le sont moins. La plupart des utilisateurs qui ont loué des GPU mais n'ont pas persisté à participer à chaque saison du testnet n'ont pas réussi à obtenir les rendements extraordinaires espérés, mais se retrouvent plutôt confrontés à la réalité de "l'arbitrage inversé".
Pendant la période de test, IO.NET a divisé le pool de récompenses de chaque session en deux pools, l'un pour la Puissance de calcul GPU et l'autre pour le CPU haute performance, afin de les calculer séparément. La première saison a connu un retard dans la publication des points en raison d'un événement de piratage, mais finalement, lors du TGE, le ratio d'échange des points du pool GPU a été fixé à près de 90:1, et les coûts pour les utilisateurs louant des GPU auprès des grands fournisseurs de cloud dépassaient de loin les bénéfices des airdrops. Pendant la deuxième saison, l'équipe officielle a pleinement mis en œuvre le mécanisme de vérification PoW, près de 30 000 appareils GPU ont réussi à participer et à passer la vérification PoW, et le ratio d'échange des points final était de 100:1.
Après le début très attendu, IO.NET pourra-t-il réaliser son objectif déclaré de fournir divers besoins de calcul pour les applications d'IA ? Après le test du réseau, combien de véritables besoins restent encore ? Peut-être que seul le temps pourra apporter la meilleure preuve.
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SurvivorshipBias
· Il y a 19h
La folie s'est emparée de tout le monde, tout le monde se bat pour des GPU.
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Layer2Arbitrageur
· Il y a 20h
mdr un autre jeu de GPU... ngmi sans une bonne optimisation de latence à vrai dire
IO.NET : créer une plateforme de Puissance de calcul décentralisée pour répondre à l'explosion de la demande en Puissance de calcul à l'ère de l'IA.
La demande de puissance de calcul AI explose, comment IO.NET construit-elle une plateforme décentralisée de puissance de calcul ?
Avec le lancement du modèle de langage GPT-4 par OpenAI et l'émergence de divers modèles de génération d'images par IA, les applications basées sur des modèles d'IA matures se multiplient, augmentant ainsi la demande en ressources de puissance de calcul telles que les GPU.
Un rapport sur l'offre et la demande des GPU NVIDIA H100 indique que les grandes entreprises impliquées dans les affaires d'IA ont une forte demande pour les GPU. Plusieurs géants de la technologie ont acheté un grand nombre de GPU NVIDIA pour construire des centres de données d'IA. Par exemple, un géant des médias sociaux possède environ 21 000 GPU A100, une entreprise de véhicules électriques possède environ 7 000 A100, et le centre de données d'un géant des moteurs de recherche a également investi massivement dans les GPU. La demande pour les GPU(, en particulier le H100), continue de croître en raison des besoins liés à l'entraînement de modèles de langage de grande taille et d'autres applications d'IA.
Les données montrent que la taille du marché de l'IA est passée de 134,8 milliards de dollars en 2022 à 241,8 milliards de dollars en 2023, et devrait atteindre 738,7 milliards de dollars d'ici 2030. La valeur du marché des services cloud a également augmenté d'environ 14 %, en partie en raison de la forte demande de la part du marché de l'IA pour la Puissance de calcul des GPU.
Pour le marché de l'IA en pleine croissance et à fort potentiel, quels angles pouvons-nous explorer pour décomposer et découvrir des opportunités d'investissement pertinentes ? Selon un rapport d'autorité, l'infrastructure de l'IA existe principalement pour traiter et optimiser les vastes ensembles de données et les ressources de puissance de calcul nécessaires à l'entraînement des modèles, en abordant les problèmes d'efficacité du traitement des données, de fiabilité des modèles et d'évolutivité des applications, tant du côté matériel que logiciel.
Les modèles d'entraînement IA et les applications nécessitent une grande quantité de Puissance de calcul, préférant des environnements cloud à faible latence et la Puissance de calcul GPU, tout en incluant également des plateformes de calcul distribué dans la pile logicielle. Ces plateformes dispersent les flux de travail dans de grands clusters de calcul et disposent de mécanismes de parallélisme intégrés et de conceptions tolérantes aux pannes. La conception Décentralisation de la blockchain rend les nœuds distribués normaux, et le mécanisme de consensus par preuve de travail établi par Bitcoin a fixé que les mineurs doivent rivaliser par Puissance de calcul pour gagner des résultats de blocs, ce qui a un flux de travail similaire à celui de l'IA qui nécessite de la Puissance de calcul pour générer des modèles/raisonner des problèmes.
Ainsi, les fournisseurs traditionnels de serveurs cloud ont commencé à élargir leurs nouveaux modèles commerciaux, en louant des cartes graphiques comme ils le font pour les serveurs, et en vendant de la Puissance de calcul. En s'inspirant de la pensée blockchain, la Puissance de calcul AI adopte une conception de système distribué, pouvant utiliser des ressources GPU inutilisées pour réduire les coûts de Puissance de calcul des startups.
Présentation du projet IO.NET
IO.NET est un fournisseur de puissance de calcul décentralisé qui combine une célèbre chaîne de blocs, visant à répondre aux défis des besoins en calcul dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique en utilisant des ressources de puissance de calcul distribuées (GPU & CPU). IO, en intégrant les cartes graphiques inutilisées de centres de données indépendants et de mineurs de crypto-monnaies, s'associe à plusieurs projets de crypto-monnaies pour rassembler plus d'un million de ressources GPU afin de résoudre le problème de pénurie de ressources de calcul pour l'IA.
Sur le plan technique, IO.NET est construit sur un cadre d'apprentissage automatique pour réaliser des calculs distribués, fournissant des ressources de calcul distribuées nécessaires pour les applications d'IA, allant de l'apprentissage par renforcement, de l'apprentissage profond à l'optimisation de modèles et à l'exécution de modèles. Tout le monde peut rejoindre le réseau de puissance de calcul d'IO en tant que travailleur ou développeur sans autorisation supplémentaire. Le réseau ajustera les prix de la puissance de calcul en fonction de la complexité du travail de calcul, de l'urgence et de la disponibilité des ressources de puissance de calcul, fixant les prix en fonction des dynamiques du marché. En raison des caractéristiques de la puissance de calcul distribuée, l'arrière-plan d'IO associera également les fournisseurs de GPU aux développeurs en fonction du type de demande de GPU, de la disponibilité actuelle, de l'emplacement du demandeur et de sa réputation.
$IO est le jeton natif du système IO.NET, agissant comme un moyen d'échange entre les fournisseurs de puissance de calcul et les acheteurs de services de puissance de calcul. L'utilisation de $IO par rapport aux stablecoins permet de réduire de 2% les frais de commande. En outre, $IO joue également un rôle important d'incitation pour garantir le bon fonctionnement du réseau : les détenteurs de jetons $IO peuvent miser une certaine quantité de $IO sur des nœuds, et le fonctionnement des nœuds nécessite également qu'il y ait des jetons $IO misés pour pouvoir obtenir les revenus correspondants aux périodes de disponibilité des machines.
La capitalisation boursière actuelle du jeton $IO est d'environ 360 millions de dollars, et la FDV est d'environ 3 milliards de dollars.
$IO économie des tokens
La quantité totale maximale de $IO est de 800 millions de pièces, dont 500 millions ont été distribuées lors de la TGE du jeton, les 300 millions restants seront progressivement libérés sur une période de 20 ans, avec une réduction mensuelle de 1,02 % de la quantité libérée (, soit environ 12 % par an ). La circulation actuelle de IO est de 95 millions de pièces, composée de 75 millions déverrouillés pour la recherche écologique et la construction communautaire lors de la TGE et de 20 millions de récompenses de minage d'une plateforme.
La répartition des récompenses pour les fournisseurs de puissance de calcul pendant la période de test du réseau IO est la suivante :
En plus des récompenses de puissance de calcul du réseau de test, IO a également accordé une partie des airdrops aux créateurs qui participent à la construction de la communauté :
Les récompenses de puissance de calcul du testnet de la première saison et les récompenses de création/mission de la première phase de la communauté ont été airdropées lors du TGE.
Mécanisme de destruction des jetons $IO
IO.NET exécute le rachat et la destruction des jetons $IO selon un ensemble de programmes prédéfinis, la quantité spécifique rachetée et détruite dépendant du prix du $IO au moment de l'exécution. Les fonds utilisés pour racheter le $IO proviennent des bénéfices d'exploitation de IOG(The Internet of GPUs - GPU互联网), avec une commission de réservation de 0,25 % prélevée sur les acheteurs et fournisseurs de Puissance de calcul dans IOG, ainsi qu'une commission de 2 % pour l'achat de Puissance de calcul en stablecoins.
Analyse des concurrents
Des projets similaires à IO.NET incluent Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI, qui se concentrent sur la résolution des besoins en calcul des modèles d'IA sur le marché décentralisé de la puissance de calcul.
Akash Network utilise un modèle de marché décentralisé pour rassembler et louer des capacités de calcul excédentaires en tirant parti des ressources de calcul distribuées inutilisées, et fait face aux déséquilibres entre l'offre et la demande grâce à des remises dynamiques et des mécanismes d'incitation, réalisant une allocation de ressources efficace et sans confiance basée sur des contrats intelligents, offrant ainsi des services de cloud computing sécurisés, économiques et décentralisés.
Nosana est un projet de marché de puissance de calcul décentralisé dans l'écosystème d'une célèbre blockchain, dont l'intention principale est de former une grille GPU en utilisant des ressources de puissance de calcul inutilisées pour répondre aux besoins de calcul dans le processus d'inférence de l'IA. Ce projet définit le fonctionnement de son marché de puissance de calcul par le biais de programmes en chaîne et garantit que les nœuds GPU participant au réseau accomplissent les tâches de manière appropriée.
OctaSpace est une infrastructure de nœuds de cloud de calcul distribué open source et évolutif, permettant l'accès au calcul distribué, au stockage de données, aux services, aux VPN, etc. OctaSpace comprend la puissance de calcul CPU et GPU, des espaces disque pour les tâches ML, des outils IA, le traitement d'images et l'utilisation de Blender pour le rendu de scènes, etc.
Clore.AI est une plateforme de supercalcul distribué par GPU, permettant aux utilisateurs d'accéder à des ressources GPU haut de gamme à partir de nœuds fournissant de la puissance de calcul à l'échelle mondiale. Elle prend en charge diverses utilisations telles que l'entraînement de l'IA, le minage de cryptomonnaies et le rendu de films. La plateforme offre des services GPU à faible coût et haute performance, et les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en tokens Clore en louant des GPU.
Comparé à d'autres projets similaires, IO.NET est actuellement le seul projet auquel tout le monde peut participer sans autorisation en fournissant des ressources de Puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent participer à la contribution de Puissance de calcul du réseau avec des GPU de consommation de niveau 30, ainsi que des ressources de puces Apple telles que Macbook M2 et Mac Mini. Des ressources GPU et CPU plus abondantes et une construction d'API riche permettent à IO de prendre en charge divers besoins de calcul AI, tels que l'inférence par lots, l'entraînement parallèle, l'optimisation des hyperparamètres et l'apprentissage par renforcement. Son infrastructure backend est constituée d'une série de couches modulaires, permettant une gestion efficace des ressources et une tarification automatisée.
Récapitulation et conclusion
Le lancement de $IO sur une certaine plateforme de trading connue a sans doute attiré beaucoup d'attention dès le départ. Le testnet a connu un immense succès en ligne, mais avec le report des tests, il a progressivement été remis en question par le public en raison de l'opacité des règles de points. Ce projet de grande envergure a donc commencé sur une note qui lui est due. Le jeton a été lancé pendant une correction du marché, avec un démarrage bas puis une montée, pour finalement revenir à une fourchette d'évaluation relativement rationnelle. Cependant, pour les participants au testnet attirés par l'impressionnante équipe d'investissement de IO.NET, certaines personnes sont heureuses tandis que d'autres le sont moins. La plupart des utilisateurs qui ont loué des GPU mais n'ont pas persisté à participer à chaque saison du testnet n'ont pas réussi à obtenir les rendements extraordinaires espérés, mais se retrouvent plutôt confrontés à la réalité de "l'arbitrage inversé".
Pendant la période de test, IO.NET a divisé le pool de récompenses de chaque session en deux pools, l'un pour la Puissance de calcul GPU et l'autre pour le CPU haute performance, afin de les calculer séparément. La première saison a connu un retard dans la publication des points en raison d'un événement de piratage, mais finalement, lors du TGE, le ratio d'échange des points du pool GPU a été fixé à près de 90:1, et les coûts pour les utilisateurs louant des GPU auprès des grands fournisseurs de cloud dépassaient de loin les bénéfices des airdrops. Pendant la deuxième saison, l'équipe officielle a pleinement mis en œuvre le mécanisme de vérification PoW, près de 30 000 appareils GPU ont réussi à participer et à passer la vérification PoW, et le ratio d'échange des points final était de 100:1.
Après le début très attendu, IO.NET pourra-t-il réaliser son objectif déclaré de fournir divers besoins de calcul pour les applications d'IA ? Après le test du réseau, combien de véritables besoins restent encore ? Peut-être que seul le temps pourra apporter la meilleure preuve.