Попит на Обчислювальну потужність штучного інтелекту різко зріс, як IO.NET створює децентралізовану платформу обчислювальної потужності?
З появою великої мовної моделі GPT-4 від OpenAI та зростанням різноманітних моделей генерації зображень на основі ШІ, кількість застосувань, що базуються на зрілих AI-моделях, зростає, а попит на обчислювальну потужність, таку як GPU, стрімко зростає.
Звіт, що досліджує попит і пропозицію GPU NVIDIA H100, зазначає, що великі підприємства, які займаються AI-бізнесом, мають сильний попит на GPU. Кілька технологічних гігантів вже придбали велику кількість GPU NVIDIA для створення AI-центрів даних. Наприклад, один гігант соціальних медіа має близько 21000 A100 GPU, один виробник електромобілів має близько 7000 A100, а в дата-центрі одного гіганта пошукових систем також є значні інвестиції в GPU. Під впливом попиту на навчання великих мовних моделей та інших AI-додатків попит на GPU(, особливо на H100), продовжує зростати.
Дані показують, що обсяг ринку ШІ зріс з 134,8 мільярда доларів США у 2022 році до 241,8 мільярда доларів США у 2023 році, а до 2030 року, як очікується, досягне 738,7 мільярда доларів США. Ринкова вартість хмарних послуг також зросла приблизно на 14%, частково через швидке зростання попиту на обчислювальну потужність GPU з боку ринку ШІ.
Для швидко зростаючого та потенційно великого ринку ШІ, з яких аспектів ми можемо розглянути та виявити відповідні інвестиційні можливості? Згідно з авторитетним звітом, інфраструктура ШІ існує переважно для обробки та оптимізації величезних наборів даних і Обчислювальної потужності, на яких покладаються навчальні моделі, вирішуючи питання ефективності обробки даних, надійності моделей та масштабованості застосувань з обох сторін: апаратного та програмного забезпечення.
Моделі та застосування навчання ШІ потребують великої кількості Обчислювальної потужності, надаючи перевагу середовищу хмари з низькою затримкою та GPU потужності, а також містять дистрибутивну обчислювальну платформу в стеку програмного забезпечення. Ці платформи розподіляють робочі процеси на великі обчислювальні кластери та мають вбудовані механізми паралелізму та відмовостійкості. Децентралізований дизайн блокчейну робить дистрибутивні вузли нормою, а механізм консенсусу на основі доказу роботи, заснований на Bitcoin, встановлює необхідність для майнерів змагатися за отримання результатів блокування через Обчислювальну потужність, що має подібний робочий процес до того, як ШІ потребує Обчислювальної потужності для генерації моделей/інференції.
Отже, традиційні постачальники хмарних серверів почали розширювати нові бізнес-моделі, орендуючи графічні процесори, як орендують сервери, і продаючи обчислювальну потужність. Запозичуючи ідеї з блокчейну, обчислювальна потужність AI використовує дистрибутивний дизайн системи, що дозволяє використовувати невикористовувані ресурси GPU та знижувати витрати на обчислювальну потужність для стартапів.
Огляд проекту IO.NET
IO.NET є постачальником дистрибутивної обчислювальної потужності, який об'єднує ресурси відомої публічної блокчейн-мережі і має на меті використання дистрибутивних обчислювальних ресурсів (GPU & CPU) для вирішення викликів обчислювальних потреб у сфері ШІ та машинного навчання. IO об'єднує невикористані графічні процесори з незалежних дата-центрів та криптовалютних майнерів, співпрацюючи з кількома криптопроектами, зібравши понад 1 мільйон GPU ресурсів для вирішення проблеми нестачі обчислювальних ресурсів для ШІ.
З технічної точки зору, IO.NET побудовано на основі реалізації фреймворку машинного навчання для розподілених обчислень, що забезпечує AI-додаткам розподілені обчислювальні ресурси для етапів, що потребують обчислювальної потужності, від посиленого навчання, глибокого навчання до налаштування моделей та виконання моделей. Будь-хто може приєднатися до обчислювальної мережі IO в ролі працівника або розробника без додаткового дозволу. Мережа буде коригувати ціни на обчислювальну потужність залежно від складності обчислювальної роботи, терміновості та доступності обчислювальних ресурсів, встановлюючи ціни відповідно до ринкової динаміки. Виходячи з особливостей розподіленої обчислювальної потужності, бекенд IO також буде підбирати постачальників GPU та розробників залежно від типу потреби в GPU, поточної доступності, місцезнаходження запитувача та його репутації.
$IO є рідним токеном системи IO.NET, який виступає в ролі торгового посередника між постачальниками обчислювальної потужності та покупцями послуг з обчислювальної потужності. Використання $IO замість стабільних монет дозволяє зменшити комісію за замовлення на 2%. Водночас $IO також відіграє важливу роль у забезпеченні正常ного функціонування мережі: власники токенів $IO можуть закладати певну кількість $IO до вузлів, а вузли можуть отримувати відповідний дохід у періоди простою лише за умови наявності закладених токенів $IO.
$IO токен має поточну ринкову вартість близько 360 мільйонів доларів, FDV приблизно 3 мільярди доларів.
Економіка токена $IO
Максимальна загальна пропозиція $IO становить 800 мільйонів монет, з яких 500 мільйонів були розподілені на TGE токена, а залишок у 300 мільйонів монет буде поступово зменшуватися протягом 20 років, з щомісячним зменшенням на 1,02%, що складає приблизно 12% на рік. Поточна обігова кількість IO становить 95 мільйонів монет, з яких 75 мільйонів було розблоковано для екологічних досліджень і розвитку спільноти під час TGE та 20 мільйонів - це винагорода за майнінг від певної платформи.
Розподіл винагород для постачальників обчислювальної потужності під час тестової мережі IO наступний:
Перший квартал( станом на 25 квітня) - 1750 мільйонів IO
2-й квартал ( 1 травня - 31 травня ) - 7,5 мільйона IO
3-й квартал ( з 1 червня по 30 червня ) - 5 мільйонів IO
Крім винагороди за обчислювальну потужність тестової мережі, IO також надав деяким творцям, які брали участь у побудові спільноти, частковий аеродроп:
( перший раунд ) спільнота/контент-креатори/платформа завдань/громада - 7500000 IO
3-й квартал ( з 1 червня по 30 червня ) учасники спільноти та платформи завдань - 2,5 мільйона IO
В першу чергу, нагороди за обчислювальну потужність тестової мережі першого сезону та перший раунд нагород за творчість/завдання спільноти були завершені під час TGE.
Механізм знищення токенів $IO
IO.NET виконує викуп та знищення токенів $IO відповідно до фіксованої програми, конкретна кількість викупу та знищення залежить від ціни $IO на момент виконання. Кошти, використані для викупу $IO, надходять з операційного доходу IOG(The Internet of GPUs - GPU Інтернет), з IOG стягується 0,25% плати за попереднє замовлення від покупців обчислювальної потужності та постачальників обчислювальної потужності, а також 2% комісії за купівлю обчислювальної потужності в стейблкоінах.
Аналіз конкурентів
Проекти, подібні до IO.NET, такі як Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI та інші, зосереджуються на вирішенні потреб у обчислювальній потужності моделей ШІ на децентралізованих платформах.
Akash Network через децентралізовану модель ринку, використовуючи вільні розподілені обчислювальні ресурси, збирає та здає в оренду надмірну обчислювальну потужність, а також через динамічні знижки та механізми стимулювання реагує на дисбаланс між попитом і пропозицією, реалізуючи ефективний, бездоверчий розподіл ресурсів на основі смарт-контрактів, тим самим забезпечуючи безпечні, економічно ефективні та децентралізовані хмарні обчислювальні послуги.
Nosana є проектом децентралізованого ринку обчислювальної потужності в екосистемі відомої блокчейн платформи, основна мета якого полягає в тому, щоб за допомогою невикористаних ресурсів обчислювальної потужності створити GPU-мережу, що задовольняє обчислювальні потреби на етапі AI-інференції. Цей проект визначає роботу свого ринку обчислювальної потужності за допомогою програм на блокчейні та забезпечує, щоб GPU-вузли, що беруть участь у мережі, виконували завдання належним чином.
OctaSpace є відкритою, масштабованою інфраструктурою розподілених обчислювальних хмарних вузлів, що дозволяє доступ до розподілених обчислень, зберігання даних, послуг, VPN тощо. OctaSpace включає в себе обчислювальну потужність CPU та GPU, послуги для ML завдань, дисковий простір, AI інструменти, обробку зображень і використання Blender для рендерингу сцен тощо.
Clore.AI є дистрибутивною GPU суперкомп'ютерною платформою, яка дозволяє користувачам отримувати високоякісні ресурси GPU з вузлів, що надають обчислювальну потужність з усього світу. Вона підтримує різні застосування, такі як навчання ШІ, майнінг криптовалют і рендеринг фільмів. Ця платформа пропонує недорогі та високопродуктивні послуги GPU, користувачі можуть отримувати винагороди у вигляді токенів Clore, орендуючи GPU.
В порівнянні з іншими аналогічними проєктами, IO.NET є єдиним проєктом, до якого може приєднатися будь-хто без обмежень для надання обчислювальної потужності. Користувачі можуть брати участь у внеску в обчислювальну потужність мережі, використовуючи найнижчі 30 серії споживчих GPU, а також ресурси Apple, такі як Macbook M2, Mac Mini тощо. Більш розширені ресурси GPU та CPU, а також багатий API дозволяють IO підтримувати різноманітні вимоги до обчислень AI, такі як пакетне висновування, паралельне навчання, налаштування гіперпараметрів та підкріплене навчання. А його бекенд інфраструктура складається з ряду модульних рівнів, що дозволяє здійснювати ефективне управління ресурсами та автоматизоване ціноутворення.
Огляд та висновки
$IO запустився на відомій торговій платформі, що, безумовно, привернуло увагу з самого початку. Тестова мережа бурхливо розвивалася, а під час затримки реальних випробувань почали виникати сумніви щодо непрозорих правил нарахування балів. Токен з'явився на ринку під час корекції, відкрившись з низької ціни і поступово піднявшись, врешті-решт повернувшись до відносно раціонального цінового діапазону. Однак для учасників тестової мережі, які прийшли через потужний інвестиційний склад IO.NET, одні радуються, а інші сумують. Більшість, хто орендував GPU, але не змогли постійно брати участь у кожному сезоні тестової мережі, не змогли отримати бажаного надприбутку і натомість зіткнулися з реальністю "зворотного відшкодування".
Протягом тестової мережі IO.NET розділить призовий фонд кожного етапу на два пулу: GPU та високопродуктивні CPU для окремого обчислення. У першому сезоні через хакерську атаку оголошення балів було відкладено, але в підсумку на TGE коефіцієнт обміну балів GPU пулу становив майже 90:1, тоді як витрати користувачів на оренду GPU у великих хмарних постачальників значно перевищували прибутки від аірдропу. Протягом другого сезону офіційно було повністю реалізовано механізм перевірки PoW, близько 30 тисяч пристроїв GPU успішно взяли участь і пройшли перевірку PoW, у підсумку коефіцієнт обміну балів становив 100:1.
Після широко обговорюваного старту, чи зможе IO.NET реалізувати свою заявлену мету забезпечити різноманітні обчислювальні потреби для AI-додатків, а також скільки справжніх потреб залишиться після тестової мережі, можливо, лише час зможе надати найкраще підтвердження.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
2
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SurvivorshipBias
· 16год тому
Круто, всі змагаються за GPU
Переглянути оригіналвідповісти на0
Layer2Arbitrageur
· 16год тому
лмао ще одна гра на gpu... ngmi без належної оптимізації затримки, чесно кажучи
IO.NET：створення децентралізованої обчислювальної потужності платформи для задоволення зростаючого попиту на обчислювальну потужність в еру AI
Попит на Обчислювальну потужність штучного інтелекту різко зріс, як IO.NET створює децентралізовану платформу обчислювальної потужності?
З появою великої мовної моделі GPT-4 від OpenAI та зростанням різноманітних моделей генерації зображень на основі ШІ, кількість застосувань, що базуються на зрілих AI-моделях, зростає, а попит на обчислювальну потужність, таку як GPU, стрімко зростає.
Звіт, що досліджує попит і пропозицію GPU NVIDIA H100, зазначає, що великі підприємства, які займаються AI-бізнесом, мають сильний попит на GPU. Кілька технологічних гігантів вже придбали велику кількість GPU NVIDIA для створення AI-центрів даних. Наприклад, один гігант соціальних медіа має близько 21000 A100 GPU, один виробник електромобілів має близько 7000 A100, а в дата-центрі одного гіганта пошукових систем також є значні інвестиції в GPU. Під впливом попиту на навчання великих мовних моделей та інших AI-додатків попит на GPU(, особливо на H100), продовжує зростати.
Дані показують, що обсяг ринку ШІ зріс з 134,8 мільярда доларів США у 2022 році до 241,8 мільярда доларів США у 2023 році, а до 2030 року, як очікується, досягне 738,7 мільярда доларів США. Ринкова вартість хмарних послуг також зросла приблизно на 14%, частково через швидке зростання попиту на обчислювальну потужність GPU з боку ринку ШІ.
Для швидко зростаючого та потенційно великого ринку ШІ, з яких аспектів ми можемо розглянути та виявити відповідні інвестиційні можливості? Згідно з авторитетним звітом, інфраструктура ШІ існує переважно для обробки та оптимізації величезних наборів даних і Обчислювальної потужності, на яких покладаються навчальні моделі, вирішуючи питання ефективності обробки даних, надійності моделей та масштабованості застосувань з обох сторін: апаратного та програмного забезпечення.
Моделі та застосування навчання ШІ потребують великої кількості Обчислювальної потужності, надаючи перевагу середовищу хмари з низькою затримкою та GPU потужності, а також містять дистрибутивну обчислювальну платформу в стеку програмного забезпечення. Ці платформи розподіляють робочі процеси на великі обчислювальні кластери та мають вбудовані механізми паралелізму та відмовостійкості. Децентралізований дизайн блокчейну робить дистрибутивні вузли нормою, а механізм консенсусу на основі доказу роботи, заснований на Bitcoin, встановлює необхідність для майнерів змагатися за отримання результатів блокування через Обчислювальну потужність, що має подібний робочий процес до того, як ШІ потребує Обчислювальної потужності для генерації моделей/інференції.
Отже, традиційні постачальники хмарних серверів почали розширювати нові бізнес-моделі, орендуючи графічні процесори, як орендують сервери, і продаючи обчислювальну потужність. Запозичуючи ідеї з блокчейну, обчислювальна потужність AI використовує дистрибутивний дизайн системи, що дозволяє використовувати невикористовувані ресурси GPU та знижувати витрати на обчислювальну потужність для стартапів.
Огляд проекту IO.NET
IO.NET є постачальником дистрибутивної обчислювальної потужності, який об'єднує ресурси відомої публічної блокчейн-мережі і має на меті використання дистрибутивних обчислювальних ресурсів (GPU & CPU) для вирішення викликів обчислювальних потреб у сфері ШІ та машинного навчання. IO об'єднує невикористані графічні процесори з незалежних дата-центрів та криптовалютних майнерів, співпрацюючи з кількома криптопроектами, зібравши понад 1 мільйон GPU ресурсів для вирішення проблеми нестачі обчислювальних ресурсів для ШІ.
З технічної точки зору, IO.NET побудовано на основі реалізації фреймворку машинного навчання для розподілених обчислень, що забезпечує AI-додаткам розподілені обчислювальні ресурси для етапів, що потребують обчислювальної потужності, від посиленого навчання, глибокого навчання до налаштування моделей та виконання моделей. Будь-хто може приєднатися до обчислювальної мережі IO в ролі працівника або розробника без додаткового дозволу. Мережа буде коригувати ціни на обчислювальну потужність залежно від складності обчислювальної роботи, терміновості та доступності обчислювальних ресурсів, встановлюючи ціни відповідно до ринкової динаміки. Виходячи з особливостей розподіленої обчислювальної потужності, бекенд IO також буде підбирати постачальників GPU та розробників залежно від типу потреби в GPU, поточної доступності, місцезнаходження запитувача та його репутації.
$IO є рідним токеном системи IO.NET, який виступає в ролі торгового посередника між постачальниками обчислювальної потужності та покупцями послуг з обчислювальної потужності. Використання $IO замість стабільних монет дозволяє зменшити комісію за замовлення на 2%. Водночас $IO також відіграє важливу роль у забезпеченні正常ного функціонування мережі: власники токенів $IO можуть закладати певну кількість $IO до вузлів, а вузли можуть отримувати відповідний дохід у періоди простою лише за умови наявності закладених токенів $IO.
$IO токен має поточну ринкову вартість близько 360 мільйонів доларів, FDV приблизно 3 мільярди доларів.
Економіка токена $IO
Максимальна загальна пропозиція $IO становить 800 мільйонів монет, з яких 500 мільйонів були розподілені на TGE токена, а залишок у 300 мільйонів монет буде поступово зменшуватися протягом 20 років, з щомісячним зменшенням на 1,02%, що складає приблизно 12% на рік. Поточна обігова кількість IO становить 95 мільйонів монет, з яких 75 мільйонів було розблоковано для екологічних досліджень і розвитку спільноти під час TGE та 20 мільйонів - це винагорода за майнінг від певної платформи.
Розподіл винагород для постачальників обчислювальної потужності під час тестової мережі IO наступний:
Крім винагороди за обчислювальну потужність тестової мережі, IO також надав деяким творцям, які брали участь у побудові спільноти, частковий аеродроп:
В першу чергу, нагороди за обчислювальну потужність тестової мережі першого сезону та перший раунд нагород за творчість/завдання спільноти були завершені під час TGE.
Механізм знищення токенів $IO
IO.NET виконує викуп та знищення токенів $IO відповідно до фіксованої програми, конкретна кількість викупу та знищення залежить від ціни $IO на момент виконання. Кошти, використані для викупу $IO, надходять з операційного доходу IOG(The Internet of GPUs - GPU Інтернет), з IOG стягується 0,25% плати за попереднє замовлення від покупців обчислювальної потужності та постачальників обчислювальної потужності, а також 2% комісії за купівлю обчислювальної потужності в стейблкоінах.
Аналіз конкурентів
Проекти, подібні до IO.NET, такі як Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI та інші, зосереджуються на вирішенні потреб у обчислювальній потужності моделей ШІ на децентралізованих платформах.
Akash Network через децентралізовану модель ринку, використовуючи вільні розподілені обчислювальні ресурси, збирає та здає в оренду надмірну обчислювальну потужність, а також через динамічні знижки та механізми стимулювання реагує на дисбаланс між попитом і пропозицією, реалізуючи ефективний, бездоверчий розподіл ресурсів на основі смарт-контрактів, тим самим забезпечуючи безпечні, економічно ефективні та децентралізовані хмарні обчислювальні послуги.
Nosana є проектом децентралізованого ринку обчислювальної потужності в екосистемі відомої блокчейн платформи, основна мета якого полягає в тому, щоб за допомогою невикористаних ресурсів обчислювальної потужності створити GPU-мережу, що задовольняє обчислювальні потреби на етапі AI-інференції. Цей проект визначає роботу свого ринку обчислювальної потужності за допомогою програм на блокчейні та забезпечує, щоб GPU-вузли, що беруть участь у мережі, виконували завдання належним чином.
OctaSpace є відкритою, масштабованою інфраструктурою розподілених обчислювальних хмарних вузлів, що дозволяє доступ до розподілених обчислень, зберігання даних, послуг, VPN тощо. OctaSpace включає в себе обчислювальну потужність CPU та GPU, послуги для ML завдань, дисковий простір, AI інструменти, обробку зображень і використання Blender для рендерингу сцен тощо.
Clore.AI є дистрибутивною GPU суперкомп'ютерною платформою, яка дозволяє користувачам отримувати високоякісні ресурси GPU з вузлів, що надають обчислювальну потужність з усього світу. Вона підтримує різні застосування, такі як навчання ШІ, майнінг криптовалют і рендеринг фільмів. Ця платформа пропонує недорогі та високопродуктивні послуги GPU, користувачі можуть отримувати винагороди у вигляді токенів Clore, орендуючи GPU.
В порівнянні з іншими аналогічними проєктами, IO.NET є єдиним проєктом, до якого може приєднатися будь-хто без обмежень для надання обчислювальної потужності. Користувачі можуть брати участь у внеску в обчислювальну потужність мережі, використовуючи найнижчі 30 серії споживчих GPU, а також ресурси Apple, такі як Macbook M2, Mac Mini тощо. Більш розширені ресурси GPU та CPU, а також багатий API дозволяють IO підтримувати різноманітні вимоги до обчислень AI, такі як пакетне висновування, паралельне навчання, налаштування гіперпараметрів та підкріплене навчання. А його бекенд інфраструктура складається з ряду модульних рівнів, що дозволяє здійснювати ефективне управління ресурсами та автоматизоване ціноутворення.
Огляд та висновки
$IO запустився на відомій торговій платформі, що, безумовно, привернуло увагу з самого початку. Тестова мережа бурхливо розвивалася, а під час затримки реальних випробувань почали виникати сумніви щодо непрозорих правил нарахування балів. Токен з'явився на ринку під час корекції, відкрившись з низької ціни і поступово піднявшись, врешті-решт повернувшись до відносно раціонального цінового діапазону. Однак для учасників тестової мережі, які прийшли через потужний інвестиційний склад IO.NET, одні радуються, а інші сумують. Більшість, хто орендував GPU, але не змогли постійно брати участь у кожному сезоні тестової мережі, не змогли отримати бажаного надприбутку і натомість зіткнулися з реальністю "зворотного відшкодування".
Протягом тестової мережі IO.NET розділить призовий фонд кожного етапу на два пулу: GPU та високопродуктивні CPU для окремого обчислення. У першому сезоні через хакерську атаку оголошення балів було відкладено, але в підсумку на TGE коефіцієнт обміну балів GPU пулу становив майже 90:1, тоді як витрати користувачів на оренду GPU у великих хмарних постачальників значно перевищували прибутки від аірдропу. Протягом другого сезону офіційно було повністю реалізовано механізм перевірки PoW, близько 30 тисяч пристроїв GPU успішно взяли участь і пройшли перевірку PoW, у підсумку коефіцієнт обміну балів становив 100:1.
Після широко обговорюваного старту, чи зможе IO.NET реалізувати свою заявлену мету забезпечити різноманітні обчислювальні потреби для AI-додатків, а також скільки справжніх потреб залишиться після тестової мережі, можливо, лише час зможе надати найкраще підтвердження.