Permintaan Daya Komputasi AI Meningkat Pesat, Bagaimana IO.NET Membangun platform Daya Komputasi Desentralisasi?
Dengan diluncurkannya model bahasa besar GPT-4 oleh OpenAI dan munculnya berbagai model generasi gambar AI, aplikasi yang berbasis pada model AI yang matang semakin banyak, dan permintaan akan sumber daya daya komputasi seperti GPU meningkat pesat.
Sebuah laporan yang membahas tentang pasokan dan permintaan GPU NVIDIA H100 menunjukkan bahwa perusahaan besar yang terlibat dalam bisnis AI memiliki permintaan yang kuat terhadap GPU. Beberapa raksasa teknologi telah membeli sejumlah besar GPU NVIDIA untuk membangun pusat data AI. Misalnya, salah satu raksasa media sosial memiliki sekitar 21000 GPU A100, sebuah perusahaan mobil listrik memiliki sekitar 7000 A100, dan pusat data salah satu raksasa mesin pencari juga memiliki investasi GPU yang besar. Didorong oleh permintaan untuk model bahasa besar yang dilatih dan aplikasi AI lainnya, permintaan untuk GPU( terutama H100) terus meningkat.
Data menunjukkan bahwa ukuran pasar AI tumbuh dari 134,8 miliar dolar AS pada tahun 2022 menjadi 241,8 miliar dolar AS pada tahun 2023, dan diperkirakan akan mencapai 738,7 miliar dolar AS pada tahun 2030. Nilai pasar layanan cloud juga meningkat sekitar 14%, sebagian disebabkan oleh permintaan yang cepat dari pasar AI terhadap daya komputasi GPU.
Untuk pasar AI yang tumbuh cepat dan memiliki potensi besar, dari sudut mana kita dapat mengurai dan menggali peluang investasi terkait? Menurut sebuah laporan resmi, infrastruktur AI ada untuk menangani dan mengoptimalkan sejumlah besar dataset dan Daya Komputasi yang diperlukan untuk melatih model, dengan memecahkan masalah efisiensi pemrosesan data, keandalan model, dan skalabilitas aplikasi dari sisi perangkat keras dan perangkat lunak.
Model dan aplikasi pelatihan AI memerlukan banyak Daya Komputasi, lebih menyukai lingkungan cloud dengan latensi rendah dan Daya Komputasi GPU, serta mencakup platform komputasi terdistribusi dalam tumpukan perangkat lunak. Platform ini mendistribusikan alur kerja ke dalam kluster komputasi besar, dengan mekanisme paralel bawaan dan desain toleransi kesalahan. Desain desentralisasi blockchain menjadikan node terdistribusi sebagai hal yang biasa, dan mekanisme konsensus bukti kerja yang didirikan oleh Bitcoin menetapkan bahwa penambang perlu bersaing melalui Daya Komputasi untuk memenangkan hasil pemblokiran, yang memiliki alur kerja serupa dengan kebutuhan Daya Komputasi AI untuk menghasilkan model/memecahkan masalah.
Maka penyedia layanan server cloud tradisional mulai memperluas model bisnis baru, menyewakan kartu grafis seperti menyewakan server, dan menjual Daya Komputasi. Dengan mengadopsi pemikiran dari blockchain, Daya Komputasi AI menggunakan desain sistem terdistribusi, yang dapat memanfaatkan sumber daya GPU yang tidak terpakai, sehingga mengurangi biaya Daya Komputasi bagi perusahaan rintisan.
Deskripsi Proyek IO.NET
IO.NET adalah penyedia daya komputasi terdistribusi yang menggabungkan dengan salah satu blockchain terkenal, bertujuan untuk memanfaatkan sumber daya daya komputasi terdistribusi (GPU & CPU) untuk mengatasi tantangan permintaan komputasi di bidang AI dan pembelajaran mesin. IO mengintegrasikan kartu grafis yang tidak terpakai dari pusat data independen dan penambang cryptocurrency, bekerja sama dengan berbagai proyek cryptocurrency, mengumpulkan lebih dari satu juta sumber daya GPU untuk mengatasi masalah kekurangan sumber daya komputasi AI.
Dalam aspek teknis, IO.NET dibangun berdasarkan kerangka kerja pembelajaran mesin yang mengimplementasikan Daya Komputasi terdistribusi, menyediakan sumber daya komputasi terdistribusi yang diperlukan untuk aplikasi AI mulai dari pembelajaran penguatan, pembelajaran mendalam hingga penyetelan model, dan pelaksanaan model. Siapa pun dapat bergabung dengan jaringan Daya Komputasi IO sebagai worker atau developer tanpa izin tambahan. Jaringan akan menyesuaikan harga Daya Komputasi berdasarkan kompleksitas pekerjaan komputasi, tingkat urgensi, dan ketersediaan sumber daya Daya Komputasi, dengan penetapan harga berdasarkan dinamika pasar. Berdasarkan karakteristik Daya Komputasi terdistribusi, backend IO juga akan mencocokkan penyedia GPU dengan pengembang berdasarkan jenis permintaan GPU, jumlah yang tersedia saat ini, lokasi pemohon, dan reputasi.
$IO adalah token asli dari sistem IO.NET, yang bertindak sebagai media transaksi antara penyedia Daya Komputasi dan pembeli layanan Daya Komputasi. Menggunakan $IO dibandingkan dengan stablecoin dapat mengurangi biaya pesanan sebesar 2%. Selain itu, $IO juga memainkan peran penting dalam memastikan operasi jaringan yang normal: pemegang token $IO dapat mempertaruhkan sejumlah $IO ke node, dan node juga perlu memiliki taruhan token $IO untuk mendapatkan pendapatan yang sesuai selama waktu mesin tidak terpakai.
Nilai pasar saat ini dari token $IO sekitar 360 juta USD, FDV sekitar 3 miliar USD.
Ekonomi Token $IO
Total pasokan maksimum $IO adalah 800 juta keping, di mana 500 juta keping telah didistribusikan sesuai dengan berbagai pihak pada saat TGE token, sisa 300 juta keping token akan dirilis secara bertahap selama 20 tahun dengan pengurangan 1,02% setiap bulan, sekitar pengurangan 12% per tahun. Saat ini, sirkulasi IO adalah 95 juta keping, yang terdiri dari 75 juta yang dibuka untuk pengembangan ekosistem dan pembangunan komunitas pada saat TGE dan 20 juta sebagai imbalan penambangan dari platform tertentu.
Distribusi hadiah untuk penyedia daya komputasi selama periode jaringan uji IO adalah sebagai berikut:
Kuartal 1 ( hingga 25 April ) - 17,5 juta IO
Kuartal 2 ( 1 Mei - 31 Mei ) - 7.5 juta IO
Kuartal 3 ( 1 Juni - 30 Juni ) - 5 juta IO
Selain hadiah Daya Komputasi di testnet, IO juga memberikan sebagian airdrop kepada kreator yang berpartisipasi dalam membangun komunitas:
( putaran pertama ) komunitas/kreator konten/platform tugas/komunitas - 7500000 IO
Kuartal 3 ( 1 Juni - 30 Juni ) peserta platform komunitas dan tugas - 2,5 juta IO
Di antaranya, hadiah daya komputasi untuk jaringan pengujian musim pertama dan hadiah kreasi/tugas komunitas putaran pertama telah diselesaikan airdrop pada TGE.
Mekanisme Pembakaran Token $IO
IO.NET melakukan pembelian kembali dan penghancuran token $IO berdasarkan serangkaian program preset tetap, jumlah spesifik pembelian kembali dan penghancuran tergantung pada harga $IO saat pelaksanaan. Dana yang digunakan untuk membeli kembali $IO berasal dari pendapatan operasional IOG(The Internet of GPUs - GPU互联网), dengan memungut biaya pemesanan sebesar 0,25% dari pembeli daya komputasi dan penyedia daya komputasi di IOG, serta biaya transaksi 2% untuk pembelian daya komputasi menggunakan stablecoin.
Analisis Pesaing
Proyek yang mirip dengan IO.NET termasuk Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI dan lain-lain yang fokus pada penyelesaian kebutuhan komputasi model AI di pasar daya komputasi desentralisasi.
Akash Network melalui model pasar desentralisasi, memanfaatkan sumber daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, mengumpulkan dan menyewakan kapasitas komputasi yang berlebih, serta mengatasi ketidakseimbangan penawaran dan permintaan melalui diskon dinamis dan mekanisme insentif, berdasarkan kontrak pintar untuk mencapai distribusi sumber daya yang efisien dan tanpa kepercayaan, sehingga menyediakan layanan komputasi awan yang aman, ekonomis, dan terdesentralisasi.
Nosana adalah proyek pasar daya komputasi desentralisasi dalam ekosistem blockchain terkenal, dengan tujuan utama memanfaatkan sumber daya daya komputasi yang tidak terpakai untuk membentuk jaringan GPU, memenuhi kebutuhan komputasi dalam tahap inferensi AI. Proyek ini menggunakan program di atas rantai untuk mendefinisikan kondisi operasi pasar daya komputasi dan memastikan bahwa node GPU yang berpartisipasi dalam jaringan menyelesaikan tugas dengan wajar.
OctaSpace adalah infrastruktur node cloud komputasi terdistribusi yang dapat diperluas dan bersifat open source, memungkinkan akses ke komputasi terdistribusi, penyimpanan data, layanan, VPN, dan lainnya. OctaSpace mencakup daya komputasi CPU dan GPU, layanan untuk ruang disk tugas ML, alat AI, pemrosesan gambar, dan penggunaan Blender untuk merender adegan, dll.
Clore.AI adalah sebuah platform superkomputer GPU terdistribusi yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan sumber daya GPU kelas atas dari node-node yang menyediakan Daya Komputasi di seluruh dunia. Ini mendukung berbagai penggunaan seperti pelatihan AI, penambangan cryptocurrency, dan rendering film. Platform ini menawarkan layanan GPU berkinerja tinggi dengan biaya rendah, dan pengguna dapat memperoleh imbalan token Clore dengan menyewa GPU.
Dibandingkan dengan proyek sejenis lainnya, IO.NET adalah satu-satunya proyek saat ini yang dapat diakses oleh siapa saja untuk menyediakan Daya Komputasi tanpa batasan. Pengguna dapat berpartisipasi dalam kontribusi Daya Komputasi jaringan dengan GPU kelas konsumen mulai dari 30 seri, serta sumber daya chip Apple seperti Macbook M2 dan Mac Mini. Dengan sumber daya GPU dan CPU yang lebih melimpah serta pembangunan API yang kaya, IO dapat mendukung berbagai kebutuhan komputasi AI, seperti inferensi batch, pelatihan paralel, penyesuaian hyperparameter, dan pembelajaran penguatan. Infrastruktur backend-nya terdiri dari serangkaian lapisan modular yang memungkinkan manajemen sumber daya yang efektif dan penetapan harga otomatis.
Tinjauan dan Kesimpulan
$IO diluncurkan di suatu platform perdagangan terkenal yang dapat dikatakan menarik perhatian sejak awal, dengan jaringan pengujian yang ramai di seluruh internet dan secara bertahap diragukan oleh banyak orang karena aturan poin yang tidak transparan dalam proyek berat ini. Token diluncurkan selama penyesuaian pasar, dibuka rendah tetapi naik tinggi, akhirnya kembali ke kisaran valuasi yang relatif rasional. Namun, bagi peserta jaringan pengujian yang datang karena jajaran investasi kuat IO.NET, beberapa merasakan kebahagiaan dan beberapa merasakan kesedihan; sebagian besar yang menyewa GPU tetapi tidak berpartisipasi dalam setiap musim jaringan pengujian tidak mendapatkan keuntungan berlebih yang diharapkan, malah menghadapi kenyataan "anti-lifting".
Selama periode testnet, IO.NET membagi setiap putaran hadiah menjadi dua pool, yaitu GPU dan CPU berkinerja tinggi untuk menghitung secara terpisah. Pada musim pertama, karena adanya insiden peretasan, pengumuman poin tertunda, tetapi akhirnya pada saat TGE, rasio penukaran poin pool GPU ditentukan hampir 90:1, sementara biaya pengguna yang menyewa GPU di berbagai penyedia platform cloud jauh melebihi keuntungan airdrop. Selama musim kedua, pihak resmi berhasil mengimplementasikan mekanisme verifikasi PoW secara lengkap, dengan hampir 30 ribu perangkat GPU berhasil berpartisipasi dan melalui verifikasi PoW, dan akhirnya rasio penukaran poin adalah 100:1.
Setelah pembukaan yang menjadi sorotan banyak orang, apakah IO.NET dapat memenuhi tujuan yang diklaimnya untuk menyediakan berbagai kebutuhan komputasi untuk aplikasi AI, dan berapa banyak kebutuhan nyata yang masih ada setelah jaringan pengujian, mungkin hanya waktu yang bisa memberikan bukti terbaik.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
2
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SurvivorshipBias
· 16jam yang lalu
Gila, semua orang berebut GPU.
Lihat AsliBalas0
Layer2Arbitrageur
· 16jam yang lalu
lmao permainan gpu lainnya... ngmi tanpa optimasi latensi yang tepat jujur saja
IO.NET: Membangun platform Daya Komputasi Desentralisasi untuk menghadapi lonjakan permintaan Daya Komputasi di era AI
Permintaan Daya Komputasi AI Meningkat Pesat, Bagaimana IO.NET Membangun platform Daya Komputasi Desentralisasi?
Dengan diluncurkannya model bahasa besar GPT-4 oleh OpenAI dan munculnya berbagai model generasi gambar AI, aplikasi yang berbasis pada model AI yang matang semakin banyak, dan permintaan akan sumber daya daya komputasi seperti GPU meningkat pesat.
Sebuah laporan yang membahas tentang pasokan dan permintaan GPU NVIDIA H100 menunjukkan bahwa perusahaan besar yang terlibat dalam bisnis AI memiliki permintaan yang kuat terhadap GPU. Beberapa raksasa teknologi telah membeli sejumlah besar GPU NVIDIA untuk membangun pusat data AI. Misalnya, salah satu raksasa media sosial memiliki sekitar 21000 GPU A100, sebuah perusahaan mobil listrik memiliki sekitar 7000 A100, dan pusat data salah satu raksasa mesin pencari juga memiliki investasi GPU yang besar. Didorong oleh permintaan untuk model bahasa besar yang dilatih dan aplikasi AI lainnya, permintaan untuk GPU( terutama H100) terus meningkat.
Data menunjukkan bahwa ukuran pasar AI tumbuh dari 134,8 miliar dolar AS pada tahun 2022 menjadi 241,8 miliar dolar AS pada tahun 2023, dan diperkirakan akan mencapai 738,7 miliar dolar AS pada tahun 2030. Nilai pasar layanan cloud juga meningkat sekitar 14%, sebagian disebabkan oleh permintaan yang cepat dari pasar AI terhadap daya komputasi GPU.
Untuk pasar AI yang tumbuh cepat dan memiliki potensi besar, dari sudut mana kita dapat mengurai dan menggali peluang investasi terkait? Menurut sebuah laporan resmi, infrastruktur AI ada untuk menangani dan mengoptimalkan sejumlah besar dataset dan Daya Komputasi yang diperlukan untuk melatih model, dengan memecahkan masalah efisiensi pemrosesan data, keandalan model, dan skalabilitas aplikasi dari sisi perangkat keras dan perangkat lunak.
Model dan aplikasi pelatihan AI memerlukan banyak Daya Komputasi, lebih menyukai lingkungan cloud dengan latensi rendah dan Daya Komputasi GPU, serta mencakup platform komputasi terdistribusi dalam tumpukan perangkat lunak. Platform ini mendistribusikan alur kerja ke dalam kluster komputasi besar, dengan mekanisme paralel bawaan dan desain toleransi kesalahan. Desain desentralisasi blockchain menjadikan node terdistribusi sebagai hal yang biasa, dan mekanisme konsensus bukti kerja yang didirikan oleh Bitcoin menetapkan bahwa penambang perlu bersaing melalui Daya Komputasi untuk memenangkan hasil pemblokiran, yang memiliki alur kerja serupa dengan kebutuhan Daya Komputasi AI untuk menghasilkan model/memecahkan masalah.
Maka penyedia layanan server cloud tradisional mulai memperluas model bisnis baru, menyewakan kartu grafis seperti menyewakan server, dan menjual Daya Komputasi. Dengan mengadopsi pemikiran dari blockchain, Daya Komputasi AI menggunakan desain sistem terdistribusi, yang dapat memanfaatkan sumber daya GPU yang tidak terpakai, sehingga mengurangi biaya Daya Komputasi bagi perusahaan rintisan.
Deskripsi Proyek IO.NET
IO.NET adalah penyedia daya komputasi terdistribusi yang menggabungkan dengan salah satu blockchain terkenal, bertujuan untuk memanfaatkan sumber daya daya komputasi terdistribusi (GPU & CPU) untuk mengatasi tantangan permintaan komputasi di bidang AI dan pembelajaran mesin. IO mengintegrasikan kartu grafis yang tidak terpakai dari pusat data independen dan penambang cryptocurrency, bekerja sama dengan berbagai proyek cryptocurrency, mengumpulkan lebih dari satu juta sumber daya GPU untuk mengatasi masalah kekurangan sumber daya komputasi AI.
Dalam aspek teknis, IO.NET dibangun berdasarkan kerangka kerja pembelajaran mesin yang mengimplementasikan Daya Komputasi terdistribusi, menyediakan sumber daya komputasi terdistribusi yang diperlukan untuk aplikasi AI mulai dari pembelajaran penguatan, pembelajaran mendalam hingga penyetelan model, dan pelaksanaan model. Siapa pun dapat bergabung dengan jaringan Daya Komputasi IO sebagai worker atau developer tanpa izin tambahan. Jaringan akan menyesuaikan harga Daya Komputasi berdasarkan kompleksitas pekerjaan komputasi, tingkat urgensi, dan ketersediaan sumber daya Daya Komputasi, dengan penetapan harga berdasarkan dinamika pasar. Berdasarkan karakteristik Daya Komputasi terdistribusi, backend IO juga akan mencocokkan penyedia GPU dengan pengembang berdasarkan jenis permintaan GPU, jumlah yang tersedia saat ini, lokasi pemohon, dan reputasi.
$IO adalah token asli dari sistem IO.NET, yang bertindak sebagai media transaksi antara penyedia Daya Komputasi dan pembeli layanan Daya Komputasi. Menggunakan $IO dibandingkan dengan stablecoin dapat mengurangi biaya pesanan sebesar 2%. Selain itu, $IO juga memainkan peran penting dalam memastikan operasi jaringan yang normal: pemegang token $IO dapat mempertaruhkan sejumlah $IO ke node, dan node juga perlu memiliki taruhan token $IO untuk mendapatkan pendapatan yang sesuai selama waktu mesin tidak terpakai.
Nilai pasar saat ini dari token $IO sekitar 360 juta USD, FDV sekitar 3 miliar USD.
Ekonomi Token $IO
Total pasokan maksimum $IO adalah 800 juta keping, di mana 500 juta keping telah didistribusikan sesuai dengan berbagai pihak pada saat TGE token, sisa 300 juta keping token akan dirilis secara bertahap selama 20 tahun dengan pengurangan 1,02% setiap bulan, sekitar pengurangan 12% per tahun. Saat ini, sirkulasi IO adalah 95 juta keping, yang terdiri dari 75 juta yang dibuka untuk pengembangan ekosistem dan pembangunan komunitas pada saat TGE dan 20 juta sebagai imbalan penambangan dari platform tertentu.
Distribusi hadiah untuk penyedia daya komputasi selama periode jaringan uji IO adalah sebagai berikut:
Selain hadiah Daya Komputasi di testnet, IO juga memberikan sebagian airdrop kepada kreator yang berpartisipasi dalam membangun komunitas:
Di antaranya, hadiah daya komputasi untuk jaringan pengujian musim pertama dan hadiah kreasi/tugas komunitas putaran pertama telah diselesaikan airdrop pada TGE.
Mekanisme Pembakaran Token $IO
IO.NET melakukan pembelian kembali dan penghancuran token $IO berdasarkan serangkaian program preset tetap, jumlah spesifik pembelian kembali dan penghancuran tergantung pada harga $IO saat pelaksanaan. Dana yang digunakan untuk membeli kembali $IO berasal dari pendapatan operasional IOG(The Internet of GPUs - GPU互联网), dengan memungut biaya pemesanan sebesar 0,25% dari pembeli daya komputasi dan penyedia daya komputasi di IOG, serta biaya transaksi 2% untuk pembelian daya komputasi menggunakan stablecoin.
Analisis Pesaing
Proyek yang mirip dengan IO.NET termasuk Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI dan lain-lain yang fokus pada penyelesaian kebutuhan komputasi model AI di pasar daya komputasi desentralisasi.
Akash Network melalui model pasar desentralisasi, memanfaatkan sumber daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, mengumpulkan dan menyewakan kapasitas komputasi yang berlebih, serta mengatasi ketidakseimbangan penawaran dan permintaan melalui diskon dinamis dan mekanisme insentif, berdasarkan kontrak pintar untuk mencapai distribusi sumber daya yang efisien dan tanpa kepercayaan, sehingga menyediakan layanan komputasi awan yang aman, ekonomis, dan terdesentralisasi.
Nosana adalah proyek pasar daya komputasi desentralisasi dalam ekosistem blockchain terkenal, dengan tujuan utama memanfaatkan sumber daya daya komputasi yang tidak terpakai untuk membentuk jaringan GPU, memenuhi kebutuhan komputasi dalam tahap inferensi AI. Proyek ini menggunakan program di atas rantai untuk mendefinisikan kondisi operasi pasar daya komputasi dan memastikan bahwa node GPU yang berpartisipasi dalam jaringan menyelesaikan tugas dengan wajar.
OctaSpace adalah infrastruktur node cloud komputasi terdistribusi yang dapat diperluas dan bersifat open source, memungkinkan akses ke komputasi terdistribusi, penyimpanan data, layanan, VPN, dan lainnya. OctaSpace mencakup daya komputasi CPU dan GPU, layanan untuk ruang disk tugas ML, alat AI, pemrosesan gambar, dan penggunaan Blender untuk merender adegan, dll.
Clore.AI adalah sebuah platform superkomputer GPU terdistribusi yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan sumber daya GPU kelas atas dari node-node yang menyediakan Daya Komputasi di seluruh dunia. Ini mendukung berbagai penggunaan seperti pelatihan AI, penambangan cryptocurrency, dan rendering film. Platform ini menawarkan layanan GPU berkinerja tinggi dengan biaya rendah, dan pengguna dapat memperoleh imbalan token Clore dengan menyewa GPU.
Dibandingkan dengan proyek sejenis lainnya, IO.NET adalah satu-satunya proyek saat ini yang dapat diakses oleh siapa saja untuk menyediakan Daya Komputasi tanpa batasan. Pengguna dapat berpartisipasi dalam kontribusi Daya Komputasi jaringan dengan GPU kelas konsumen mulai dari 30 seri, serta sumber daya chip Apple seperti Macbook M2 dan Mac Mini. Dengan sumber daya GPU dan CPU yang lebih melimpah serta pembangunan API yang kaya, IO dapat mendukung berbagai kebutuhan komputasi AI, seperti inferensi batch, pelatihan paralel, penyesuaian hyperparameter, dan pembelajaran penguatan. Infrastruktur backend-nya terdiri dari serangkaian lapisan modular yang memungkinkan manajemen sumber daya yang efektif dan penetapan harga otomatis.
Tinjauan dan Kesimpulan
$IO diluncurkan di suatu platform perdagangan terkenal yang dapat dikatakan menarik perhatian sejak awal, dengan jaringan pengujian yang ramai di seluruh internet dan secara bertahap diragukan oleh banyak orang karena aturan poin yang tidak transparan dalam proyek berat ini. Token diluncurkan selama penyesuaian pasar, dibuka rendah tetapi naik tinggi, akhirnya kembali ke kisaran valuasi yang relatif rasional. Namun, bagi peserta jaringan pengujian yang datang karena jajaran investasi kuat IO.NET, beberapa merasakan kebahagiaan dan beberapa merasakan kesedihan; sebagian besar yang menyewa GPU tetapi tidak berpartisipasi dalam setiap musim jaringan pengujian tidak mendapatkan keuntungan berlebih yang diharapkan, malah menghadapi kenyataan "anti-lifting".
Selama periode testnet, IO.NET membagi setiap putaran hadiah menjadi dua pool, yaitu GPU dan CPU berkinerja tinggi untuk menghitung secara terpisah. Pada musim pertama, karena adanya insiden peretasan, pengumuman poin tertunda, tetapi akhirnya pada saat TGE, rasio penukaran poin pool GPU ditentukan hampir 90:1, sementara biaya pengguna yang menyewa GPU di berbagai penyedia platform cloud jauh melebihi keuntungan airdrop. Selama musim kedua, pihak resmi berhasil mengimplementasikan mekanisme verifikasi PoW secara lengkap, dengan hampir 30 ribu perangkat GPU berhasil berpartisipasi dan melalui verifikasi PoW, dan akhirnya rasio penukaran poin adalah 100:1.
Setelah pembukaan yang menjadi sorotan banyak orang, apakah IO.NET dapat memenuhi tujuan yang diklaimnya untuk menyediakan berbagai kebutuhan komputasi untuk aplikasi AI, dan berapa banyak kebutuhan nyata yang masih ada setelah jaringan pengujian, mungkin hanya waktu yang bisa memberikan bukti terbaik.