AIコンピューティングパワー需要激増、io.netが分散化コンピューティングパワー市場に新しい視点をもたらす

人工知能技術の急速な発展、特にOpenAIがGPT-4などの大規模言語モデルを導入した後、GPUなどの高性能計算リソースへの需要が急激に増加しました。一部の研究データによると、AI市場の規模は2022年の134.8億ドルから2023年の241.8億ドルに成長し、2030年には738.7億ドルに達すると予測されています。この急速な成長はクラウドサービス市場の価値の上昇をもたらし、その大部分はAI市場のGPUコンピューティングパワーへの切実な需要に起因しています。

! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?

このような背景の中で、既存の計算リソースを効率的に活用することが重要な問題となっています。従来の集中型クラウドサービスモデルは挑戦に直面しており、ブロックチェーンの分散化の考え方を参考にして、余剰のGPUリソースを統合するための分散システム設計を利用した新しいモデルが登場しました。これにより、スタートアップ企業のコンピューティングパワーコストを削減できるだけでなく、全体のリソース利用率も向上させることができます。

io.netプロジェクトは、このような背景の中で誕生しました。Solanaブロックチェーン技術を組み合わせた分散型コンピューティングパワー提供プラットフォームとして、io.netは独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからの未使用のGPUリソースを統合することで、AIや機械学習分野の増大する計算需要を解決することを目的としています。このプロジェクトは、100万を超えるGPUリソースを集めており、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習、モデルの調整、モデルの実行などの複数のプロセスに分散計算サポートを提供しています。

! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?

io.netの技術アーキテクチャは、分散計算を実現する機械学習フレームワークray.ioに基づいて構築されています。誰でもworkerまたはdeveloperとしてioのコンピューティングパワーネットワークに参加でき、追加の許可は不要です。システムは、計算作業の複雑さ、緊急度、コンピューティングパワーリソースの供給状況に応じて価格を動的に調整し、市場化された価格設定メカニズムを実現します。

! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?

$IOはio.netシステムのネイティブトークンであり、コンピューティングパワー取引において重要な役割を果たします。$IOを使用して取引を行うと、2%の注文手数料が免除されます。また、$IOはステーキングメカニズムを通じてネットワークの正常な運営を確保し、保有者はステーキングを通じて相応の利益を得ることができます。

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トークンエコノミクスにおいて、$IOの最大供給量は8億枚で、そのうち5億枚はトークン生成イベント(TGE)で配分され、残りの3億枚は20年以内に徐々に解放されます。現在の$IOの流通量は9500万枚で、市場価値は約3.6億ドル、完全希薄化時の評価額(FDV)は約30億ドルです。

! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?

io.netはトークンの買い戻しと焼却メカニズムを設けており、買い戻し資金はプラットフォームの運営収益から来ています。これには、注文予約費用や$USDCを使用したコンピューティングパワー購入の手数料が含まれます。このメカニズムは、$IOの価値の安定を維持するのに役立ちます。

! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?

Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなどの他の同様のプロジェクトと比較して、io.netの独自性は、そのアクセス制限のない参加メカニズムにあります。ユーザーは最低30系のコンシューマ向けGPUを使用してネットワークのコンピューティングパワーに貢献でき、Macbook M2やMac MiniなどのAppleチップ資源も含まれます。このオープン性により、io.netはより多くのコンピューティングパワーリソースを引き付ける潜在能力があり、さまざまなAI計算ニーズに対してより包括的なサポートを提供することができます。

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io.netはローンチ初期に注目を集めましたが、いくつかの課題にも直面しています。例えば、テストネット期間中に発生したハッキング事件やポイントルールの論争などの問題です。しかし、プロジェクトの継続的な改善と市場の徐々に理性的な進展に伴い、io.netは分散化コンピューティングパワー市場で重要な地位を占めることが期待されています。

未来、io.netはその壮大な目標を達成し、AIアプリケーションに全方位のコンピューティングパワーを提供できるかどうかは、時間の検証を必要とします。しかし疑う余地はなく、この分散化コンピューティングパワー市場のモデルは、AI時代のコンピューティングパワーの需要を解決するための新しい考え方と可能性をもたらしました。

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