AIコンピューティングパワー需要上昇が分散化コンピューティングパワープラットフォームの興起を促す

大規模な言語モデルとAI画像生成モデルの急速な発展に伴い、GPUなどのコンピューティングパワーリソースへの需要が急増しています。データによると、2023年のAI市場規模は241.8億ドルに達し、2030年には738.7億ドルに上昇すると予測されています。クラウドサービスの市場価値も約14%増加しており、その一部はAI市場におけるGPUコンピューティングパワーの需要の急速な増加に起因しています。

AIインフラは、トレーニングモデルに必要な大量のデータセットとコンピューティングパワーを処理し最適化するために存在し、ハードウェアとソフトウェアの両面からデータ処理の効率、モデルの信頼性、アプリケーションのスケーラビリティの問題を解決します。AIのトレーニングとアプリケーションには大量のコンピューティングパワーが必要で、低遅延のクラウド環境とGPUコンピューティングパワーを好み、ソフトウェアスタックには分散化計算プラットフォームも含まれます。

ブロックチェーンの分散化設計により、分散ノードが常態となり、プルーフ・オブ・ワークメカニズムはコンピューティングパワーを競って報酬を得るモデルを確立しました。これはAIがモデル/推論を生成するためにコンピューティングパワーを必要とすることに似ています。そのため、一部のプロジェクトは分散システム設計を利用してAIのコンピューティングパワーを提供し、スタートアップのコンピューティングパワーコストを削減することを探求し始めました。

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IO.NETプロジェクトの概要

IO.NETは、Solanaブロックチェーンを組み合わせた分散化コンピューティングパワーの提供者であり、分散化されたGPUおよびCPUリソースを利用してAIおよび機械学習分野の計算ニーズの課題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多くのリソースを結集し、AI計算リソースの不足問題を解決するために100万以上のGPUを集めました。

IO.NETは分散型コンピューティングフレームワークRayに基づいて構築されており、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習からモデル調整、実行などの各段階の分散型コンピューティングリソースを提供します。誰でもコンピューティングパワーの提供者または開発者としてネットワークに参加できます。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の供給状況に応じて価格を動的に調整します。

$IOはIO.NETのネイティブトークンであり、コンピューティングパワーの取引において媒介として機能します。$IOを使用することで、2%の注文手数料が免除されます。$IOはまた、ステーキングメカニズムを通じてネットワークの正常な運営を促進します。現在の$IOの時価総額は約3.6億ドルで、FDVは約30億ドルです。

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$IOトークンエコノミクス

$IOの最大総供給量は8億枚で、そのうち5億枚はTGE時に配布され、残りの3億枚は20年以内に徐々に解放されます。現在の流通量は9500万枚で、エコシステムの研究開発とコミュニティ構築のために解放された7500万枚、およびバイナンスのLaunchpoolマイニング報酬の2000万枚を含みます。

IOテストネット期間中に算力提供者には段階的な報酬配分があります。また、コミュニティクリエイターには一部エアドロップも提供されました。公式文書によると、$IOの総配分にはエコシステム(40%)、プライベートセール(20%)、チーム(15%)、コミュニティ報酬(15%)、アドバイザー(5%)、財団準備(5%)などが含まれています。

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$IOトークン焼却メカニズム

IO.NETは固定の$IO買い戻しおよび焼却プログラムを実行し、具体的な数量は実行時の$IO価格に依存します。買い戻し資金はプラットフォームの運営収益から来ており、注文予約費用やUSDCで支払われる手数料を含みます。

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競合分析

IO.NETに似た分散化コンピューティングパワー市場プロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなどがあります。それに対して、IO.NETは現在唯一の参入障壁のないプロジェクトで、一般ユーザーもコンピューティングパワーリソースを提供できます。IO.NETは、バッチ推論や並列トレーニングなど、より広範なAI計算ニーズをサポートしています。そのモジュラーなバックエンドインフラストラクチャは、リソースの効率的な管理と自動化された価格設定を実現します。

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プロジェクトの展望

$IOがバイナンスに上場したことでプロジェクトに良いスタートを切りました。しかし、テストネットの参加者の収益は期待以下であり、一部の議論を引き起こしました。今後、IO.NETがその壮大な目標を達成し、AIアプリケーションの様々なコンピューティングニーズを満たすことができるかどうかは、時間が証明することになります。重要なのは、真の需要を留保し、持続可能なエコシステムを構築できるかどうかです。