1. プロジェクトの状況
1.1 事業概要
io.net は、ML (機械学習) のコンピューティングを提供するために設計された分散型 GPU ネットワークです。独立したデータセンター、暗号通貨マイナー、Filecoin や Render などのプロジェクトから 100 万個を超える GPU を組み立てることにより、コンピューティング能力を獲得します。
その目標は、100 万個の GPU を DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク) に結合し、世界中のアイドル状態のネットワーク コンピューティング リソース (現在は主に GPU) を収集することでエンタープライズ レベルの分散型分散コンピューティング ネットワークを構築し、人工知能エンジニアに低コストのパフォーマンスを提供することです。価格が安く、入手しやすく、より柔軟に適応できるネットワーク コンピューティング リソース サービス。
ユーザーにとって、これはアイドル状態の GPU リソースの分散型グローバル市場に相当し、人工知能エンジニアやチームはニーズに応じて必要な GPU コンピューティング サービスをカスタマイズして購入できます。
1.2 チームの背景
Ahmad Shadid は創設者兼 CEO であり、以前は WhalesTrader で定量システム エンジニアを務めていました。
Garrison Yang は最高戦略責任者兼最高マーケティング責任者であり、以前は Ava Labs の成長および戦略担当副社長を務めていました。
Tory Greenは最高執行責任者であり、以前は Hum Capital の最高執行責任者であり、Fox Mobile Group の企業開発および戦略のディレクターを務めていました。
アンジェラ・イーは、米国のハーバード大学を卒業したビジネス開発担当副社長で、販売、パートナーシップ、サプライヤー管理などの主要な戦略の計画と実行を担当しています。
2020 年にアフマド シャディッド氏が機械学習クオンツ取引会社 Dark Tick のために GPU コンピューティング ネットワークを構築したとき、取引戦略が高頻度取引に近かったため、大量のコンピューティング パワーが必要となり、クラウド サービス プロバイダーの GPU サービス料金が高額になりました。彼らにとっては問題だ。
コンピューティング能力に対する膨大な需要と直面した高額なコストにより、彼らは分散型分散コンピューティング リソースに取り組むことを決定し、後にオースティン ソラナ ハッカー ハウスで注目を集めました。そのため、io.netはこのチームに属し、課題を起点として解決策を提案し、事業の導入と拡大を行っていきます。
1.3 製品・技術
市場ユーザーが直面する問題:
可用性は限られており、AWS、GCP、Azure などのクラウド サービスを使用してハードウェアにアクセスするには数週間かかることが多く、市場で人気のある GPU モデルは入手できないことがよくあります。
たとえば、GPU ハードウェア、場所、セキュリティ レベル、遅延などに関しては、選択肢がほとんどありません。
高コスト: 高品質の GPU の入手は非常に高価であり、トレーニングと推論に毎月数十万ドルの費用がかかります。
解決：
十分に活用されていない GPU (独立したデータセンター、暗号マイナー、Filecoin や Render などの暗号プロジェクトなど) を集約し、これらのリソースを DePIN に統合することで、エンジニアはシステム内で大量のコンピューティング能力を得ることができます。これにより、ML チームは分散 GPU ネットワーク全体で推論とモデル提供のワークフローを構築し、分散コンピューティング ライブラリを活用してトレーニング ジョブを調整およびバッチ処理できるため、データとモデルの並列処理を使用して多くの分散デバイス間でジョブを並列化できます。
さらに、io.net は、高度なハイパーパラメータ調整を備えた分散コンピューティング ライブラリを利用して、最適な結果を確認し、スケジュールを最適化し、検索パターンを簡単に指定します。また、本番グレードの高度に分散された RL (強化学習) ワークロードとシンプルな API をサポートするオープンソースの強化学習ライブラリも使用します。
製品構成:
IO Cloud は、分散型 GPU クラスターをオンデマンドで展開および管理するように設計されており、IO-SDK とシームレスに統合して、人工知能と Python アプリケーションをスケーリングするための包括的なソリューションを提供します。 GPU/CPU リソースの導入と管理を簡素化しながら、無制限のコンピューティング能力を提供します。
IO Worker は、直感的な Web アプリケーションを通じて GPU ノードの操作を効率的に管理するための包括的で使いやすいインターフェイスをユーザーに提供します。製品の範囲には、ユーザー アカウント管理、コンピューティング アクティビティの監視、リアルタイム データ表示、温度と消費電力の追跡、インストール支援、ウォレット管理、セキュリティ対策、収益性の計算に関連する機能が含まれます。
IO Explorer は主に、GPU クラウドのあらゆる側面の包括的な統計データと視覚的な図をユーザーに提供し、ユーザーが io.net ネットワークの複雑な詳細をリアルタイムで簡単に監視、分析、理解できるようにし、ネットワーク アクティビティ、重要な統計、データポイントと報酬トランザクションを完全に可視化します。
特徴：
分散型コンピューティング ネットワーク: io.net は、分散型コンピューティング モデルを採用して世界中にコンピューティング リソースを分散し、それによってコンピューティングの効率と安定性を向上させます。
低コストのアクセス: 従来の集中型サービスと比較して、io.net クラウドはアクセス コストが低く、より多くの機械学習エンジニアや研究者がコンピューティング リソースを入手できるようになります。
分散クラウド クラスター: このプラットフォームは分散クラウド クラスターを提供し、ユーザーはニーズに応じて適切なコンピューティング リソースを選択し、処理のためにタスクをさまざまなノードに割り当てることができます。
機械学習タスクのサポート: io.net Cloud は、機械学習エンジニアにコンピューティング リソースを提供することに重点を置き、モデル トレーニング、データ処理、その他のタスクをより簡単に実行できるようにします。
1.4 開発ロードマップ
https://developers.io.net/docs/product-timeline
io.net ホワイトペーパーで公開されている情報によると、プロジェクト製品のロードマップは次のとおりです。2024年 1 月から 4 月に V1.0 が完全にリリースされ、io.net エコシステムの分散化に取り組み、自己実現を可能にします。 -ホスティングとセルフサービスコピー。
1.5 資金調達情報
公開ニュース情報によると、2024 年 3 月 5 日、io.net は、Hack VC、Multicoin Capital、6th Man Ventures、M 13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs が主導する 3,000 万米ドルのシリーズ A 資金調達の完了を発表しました。 、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures、Sandbox Gamesなどが参加した。 [1] この資金調達ラウンド後の io.net の全体的な評価額は 10 億米ドルであることは注目に値します。
2. 市場データ
2.1 公式ウェブサイト
2024年1月から2024年3月までの公式ウェブサイトのデータから判断すると、総訪問数は521万2000、月間平均訪問数は173万7000、直帰率は18.61%（低）、各地域のユーザーアクセスデータは比較的均一です。 、直接アクセスと検索訪問が 80% 以上を占めており、ユーザー データに含まれるダーティ データの割合が高くないことを示している可能性があります。彼らは io.net についての基本的な理解があり、さらに学習して対話することに意欲的です。ウェブサイト。
2.2 ソーシャルメディアコミュニティ
3. 競合分析
3.1 競争環境
io.net の中核事業は、分散型 AI コンピューティング能力に関連しており、その最大の競合相手は、AWS、Google Cloud、および Microsoft のインテリジェント クラウド ビジネス (Azure に代表される) に代表される従来のクラウド サービス ベンダーです。 International Data Corporation (IDC)、Inspur Information、清華大学グローバル産業研究所が共同でまとめた「2022-2023年グローバルコンピューティングパワーインデックス評価レポート」によると、世界の人工知能コンピューティング市場は2022年に195億米ドルから成長すると予想されています。 2026 年には 346 億 6,000 万ドルに達します。 【 2 】
世界の主流クラウド コンピューティング ベンダーの売上収益を比較すると、2023 年の AWS クラウド サービスの売上収益は 90 億 8000 万ドル、Google Cloud の売上収益は 33 億 7000 万ドル、Microsoft インテリジェント クラウド ビジネスの売上収益は 96 億 8000 万ドルです。 [3]この 3 社の市場シェアは世界の約 66% を占め、同時にこれら 3 つの巨大企業の市場価値は 1 兆米ドルを超えています。
https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/
クラウド サービス ベンダーの高収益とは対照的に、GPU の使用率をいかに向上させるかが焦点となっています。 AI Infrastructure の調査によると、ほとんどの GPU リソースは十分に活用されておらず、約 53% が GPU リソースの 51 ～ 70% が十分に活用されていないと考えており、25% は使用率が 85% に達していると考えており、使用率が 85% に達していると考えられているのはわずか 7% です。 85%以上。 io.net にとって、クラウド コンピューティングに対する膨大な需要と、GPU リソースの有効活用が不十分であるという問題は、直面する市場機会です。
3.2 利点の分析
https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429
io.net の最大の競争優位性は、その生態学的ニッチ優位性または先行者優位性に反映されています。公式データによると、io.net には現在 40,000 個を超える GPU クラスター、5,600 個を超える CPU、69,000 個を超える Wker Node があり、10,000 個の GPU をデプロイする時間は 90 秒未満で、価格は 90% 安くなります。競合他社の価値は10億ドル。 io.net は、集中型クラウド サービス プロバイダーや許可なしのインスタント オンライン サービスと比較して 1 ～ 2% オフの低価格を顧客に提供するだけでなく、今後の IO トークンを通じて共同で達成を支援するコンピューティング パワー プロバイダーに追加のスタートアップを提供します。 100万個のGPUを接続するという目標。
さらに、他の DePIN コンピューティング プロジェクトと比較して、io.net は GPU コンピューティング機能に重点を置いており、その GPU ネットワークの規模は同様のプロジェクトの 100 倍以上です。 io.net はまた、ブロックチェーン業界で初めて、最先端の ML テクノロジー スタック (Ray クラスター、Kubernetes クラスター、ジャイアント クラスターなど) を GPU DePIN プロジェクトに統合し、大規模に実践しています。 GPU の数だけでなく、テクノロジー アプリケーションとモデル トレーニング機能でも最大数を誇ります。
io.net の継続的な開発により、中央集中型のクラウド サービス プロバイダーと競合するために、ネットワーク全体で GPU 容量を 500,000 個の同時 GPU に増やすことができれば、Web 2 と同様のサービスをより低コストで提供できるようになります。主要な DePIN および AI プレーヤー (Render Network、Filecoin、Solana、Ritual など) との緊密な協力関係を通じて、この分野で中核的な地位を徐々に確立し、分散型 GPU ネットワークのリーダーおよび決済レイヤーとなり、次のようなサービスを提供する機会Web 3 xAI エコシステム全体が活力をもたらします。
3.3 リスクと問題点
io.net は、Web3 と緊密に統合された新興のコンピューティング リソース統合および配布プラットフォームであり、関与するビジネスは従来のクラウド サービス ベンダーと高度に重複しているため、技術面と市場面の両方で立場上のリスクと障害に直面しています。
技術的なセキュリティ リスク: io.net は新興プラットフォームとして、大規模なアプリケーション テストを経験しておらず、悪意のある攻撃を防止して対応する能力を実証していません。対応する経験や実践的な検証なしに、膨大なコンピューティング能力リソースへのアクセス、配布、管理に直面すると、技術製品によくある互換性、堅牢性、セキュリティなどの問題が発生しやすくなります。そして、ひとたび問題が発生すると、それは io.net にとって致命的なものとなる可能性があります。顧客は自分自身のセキュリティと安定性をより重視しており、それらにお金を払いたくないからです。
市場の拡大は遅く、io.net は従来のクラウド サービス プロバイダーと高度に重複しています。つまり、従来の AWS、Google Cloud、Alicloud などと直接競合する必要があり、さらには 2 位または 3 位のプロバイダーと直接競合する必要があります。 io.net は、より有利なコストを持っていますが、そのサービス システムとクラス B 顧客向けの市場システムはまだ始まったばかりであり、Web3 業界の既存の市場運営とは大きく異なります。市場の拡大は理想的ではありません。これは、プロジェクトの評価とトークンの市場価値のパフォーマンスに直接影響を与える可能性があります。
最新のセキュリティインシデント
4 月 25 日、io.net の創設者兼 CEO の Ahmad Shadid は、io.net メタデータ API でセキュリティ インシデントが発生し、攻撃者がユーザー ID からデバイス ID へのアクセス可能なマッピングを悪用した結果、不正なメタデータが更新されたとツイートしましたが、この脆弱性は影響しません。 GPU アクセスには影響しますが、フロントエンドによってユーザーに表示されるメタデータには影響します。 io.net は PII を収集せず、ユーザーやデバイスの機密データを開示しません。
Shadid氏によると、io.netシステムは自己修復機能を備えており、誤って変更されたメタデータを復元できるように各デバイスを常に更新するように設計されているという。この事件を踏まえ、io.net は OKTA のユーザーレベル認証統合の展開を加速しており、今後 6 時間以内に完了する予定です。さらに、io.net は、メタデータの不正な変更を防ぐために、ユーザー認証用の Auth 0 Token も開始しました。データベースの回復中、ユーザーは一時的にログインできなくなります。すべての稼働時間記録は影響を受けず、ベンダーのコンピューティング報酬にも影響しません。
4. トークンの評価
4.1 トークンモデル
io.net トークンの経済モデルには、作成時に 5 億 IO の初期供給があり、シード投資家 (12.5%)、シリーズ A 投資家 (10.2%)、コア コントリビューター (11.3%)、研究開発、エコシステムの 5 つのカテゴリーに分類されます。 （16%）、コミュニティ（50%）。 IO はネットワークの成長と導入を促進するために発行されるため、20 年間で固定最大供給量 8 億まで増加します。
報酬はデフレ モデルを採用しており、初年度は 8% から始まり、上限の 8 億 IO に達するまで毎月 1.02% (年間約 12%) ずつ減少します。報酬が配布されるにつれて、初期のサポーターとコア貢献者のシェアは減少し続け、すべての報酬の配布が完了した後、コミュニティのシェアは 50% に増加します。 【4】
そのトークン機能には、IO ワーカーへのインセンティブの割り当て、ネットワークの継続使用に対する AI および ML 導入チームへの報酬、部分的な需要と供給のバランス、IO ワーカー コンピューティング ユニットの価格設定、およびコミュニティ ガバナンスが含まれます。
IO 通貨の価格変動によって引き起こされる支払いの問題を回避するために、io.net は米ドルにペッグされた安定通貨 IOSD を特別に開発しました。 1 IOSD は常に 1 USD と等しくなります。 IOSD は IO を破壊することによってのみ取得できます。さらに、io.net はネットワーク機能を向上させるためのいくつかのメカニズムを検討しています。たとえば、IO ワーカーはネイティブ資産をステーキングすることでレンタルされる確率を高めることができる場合があります。この場合、投資する資産が多ければ多いほど、選ばれる確率は高くなります。さらに、ネイティブ資産を利用する AI エンジニアは、需要の高い GPU へのアクセスを優先できます。
4.2 トークンのメカニズム
IO トークンは、主に需要側と供給側の 2 つのグループで使用されます。需要側では、各コンピューティング ジョブの価格は米ドルで設定され、ジョブが完了するまでネットワークが支払いを保持します。ノードオペレーターが報酬シェアをUSDとトークンに割り当てると、すべてのUSD金額がノードオペレーターに直接割り当てられ、トークンに割り当てられたシェアはIOコインの燃焼に使用されます。その期間中にコンピューティング報酬として鋳造されたすべての IO コインは、クーポン トークン (コンピューティング ポイント) のドル価値に基づいてユーザーに配布されます。
サプライヤーの場合、これには可用性ボーナスとコンピューティング ボーナスが含まれます。その中で、計算された報酬は、ネットワークに送信されたジョブに対してのものであり、ユーザーは時間設定で「クラスター展開の期間」を選択し、io.net の価格設定オラクルからコストの見積もりを受け取ることができます。可用性の報酬に関しては、ネットワークは小さなテスト ジョブをランダムに送信して、どのノードが定期的に実行され、デマンド側からのジョブを十分に受け入れることができるかを評価します。
供給側と需要側の両方に、報酬や割引を得るためにコンピューティングのパフォーマンスとネットワークへの参加に基づいてポイントを蓄積する評判システムがあることは言及する価値があります。
さらに、io.net は、ステーキング、招待報酬、ネットワーク料金などのエコロジカルな成長メカニズムも確立しています。 IO コイン所有者は、トークン IO をノード オペレーターまたはユーザーに誓約することを選択できます。ステーキングが完了すると、ステーカーは参加者が獲得した全報酬の 1 ～ 3% を受け取ります。ユーザーは、新しいネットワーク参加者を招待して、将来の収入の一部を共有することもできます。ネットワーク利用料は5％を予定しております。
4.3 評価分析
現在、トラック内のプロジェクトの正確な収益データを取得できないため、正確に見積もることはできません。ここでは主に io.net の AI+DePIN プロジェクト Render と比較します。
https://x.com/ionet/status/1777397552591294797
https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/render-network-scaling-rendering-for-the-future/
図に示すように、Render Network は現在、AI+Web3 トラックにおける分散型 GPU レンダリング ソリューションの主要プロジェクトであり、合計 11,946 個の GPU リソースと現在の市場価値は 30 億米ドル (FDV は 50 億米ドル) です。 .net の総 GPU リソースは 461,772 で、これは Render の 38 倍で、現在の評価額は 10 億です。 io.net プロジェクトと Render プロジェクトの場合、両方の中核となる重要な機能は分散型 GPU コンピューティング能力です。したがって、主要な比較要素としての GPU 供給の観点から見ると、io.net の市場価値は Render の市場価値を超える可能性が高くなります。少なくとも同等です。
https://stats.renderfoundation.com/
2022 年の Render Network の Frames Rendered は 9,420,335、GMV は 2,457,134 US ドルです。これより、Render Network の Rendered Frames Rendered は約 8,253,751 US ドルと推定されます。
io.net と比較すると、4 か月の GMV は 400,000 です。io.net が 4 か月の GM V4 00,000 の平均速度で成長すると仮定すると、io.net が達成したい場合、12 か月の GMV は 1200,000 になります。現在の Render Network の GMV はまだ 6.8 倍の成長の余地があり、io.net の価値は現在 10 億米ドルと評価されており、強気相場サイクル中に io.net の市場価値は 50 億米ドル以上に達すると予想されます。
5. まとめ
io.net の出現は、分散型コンピューティング分野のギャップを埋め、斬新で潜在的なコンピューティング手法をユーザーに提供します。人工知能や機械学習などの分野が発展するにつれて、コンピューティングリソースの需要も増加しているため、io.netは高い市場可能性と価値を持っています。
一方で、市場はio.netに10億ドルという高い評価を与えているが、その製品は市場でテストされておらず、需要と供給の関係を効果的にマッチングできるかどうかには不確実なリスクもある。重要な変数は、その後の市場価値が新たな高値を更新できるかどうかです。現状から判断すると、io.net プラットフォームは当初、供給側では成果を上げていますが、需要側では十分な力を発揮できておらず、その結果、現在のプラットフォーム全体の GPU リソースが十分に活用されていません。 GPU をより効果的に活用するにはどうすればよいでしょうか? リソースの必要性は、チームが直面しなければならない課題です。
io.net が運営中に大きなリスクや技術的問題に遭遇することなく市場の需要に迅速に対応できれば、そのビジネス全体が AI+DePIN エンティティのビジネス属性で成長のフライホイールを開始し、Web3 分野で最も注目を集めるプロジェクト製品になるでしょう。 、これは、io.net がそのブランチにとって質の高い投資対象になることを意味します。今後も注意深くフォローアップ、観察、検証していきましょう。
参考リソース
【 1 】 https://www.coincarp.com/fundraise/ionet-series-a/
【4】 https://www.chaincatcher.com/article/2120813
上記の意見はすべて参考用であり、投資アドバイスとしては機能しません。異議がある場合は、修正のためにご連絡ください。
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