在数字时代，计算能力是技术进步的基础，它通过内存、处理器速度和处理器数量来定义计算机执行操作的能力。这种能力决定了设备在执行任务时的效率，以及它处理多个进程的能力，影响着性能和成本。随着人工智能和深度学习模型的普及，对增加计算能力的需求也随之增加，尤其是对图形处理单元（GPU）的需求，导致全球供应短缺。
中央处理器（CPU）通常被视为计算机的大脑，与图形处理器（GPU）一起在确定设备的计算能力方面起着至关重要的作用。更强大的 CPU 可以每秒处理更多的操作，而 GPU 通过更高效地处理并行任务来增强 CPU 的能力。
针对这一日益增长的需求，Io.net 提出了一种创新的解决方案：通过利用数据中心、加密农场和消费级 GPU 等未充分利用的资源，建立全球最大的人工智能计算云。这一举措承诺以传统成本的一小部分提供几乎无限的计算能力，填补了日益增长的计算资源需求与有限供应之间的关键缺口。Io.net 的方法不仅旨在缓解当前的短缺问题，而且支持人工智能技术的持续发展，确保数字能力的不断提升。
1、Io.net 项目概述
Io.net 旨在通过其分散式 GPU 网络彻底改变云计算，专为机器学习而设计。通过构建最大的人工智能计算云，Io.net 提供可扩展、可访问和价格合理的计算能力，挑战传统云服务的限制。通过与 Filecoin 和 Render 等实体的合作，以及即将推出的 IOToken，Io.net 使 AI/ML 工程师能够轻松地在庞大的 GPU 网络中扩展其项目。
该平台支持诸如批量推理、并行训练和强化学习等关键的 AI 开发任务，针对 Python 工作负载进行了优化。随着 IOToken 的推出，Io.net 正在朝着一个完全运作、成本效益高的分散式网络迈进。利用 DePIN 技术，它服务于广泛的依赖于 GPU 的应用程序，提供灵活的、用户可控的计算环境。Io.net 似乎正在为分散式云计算设立新的标准，引领该领域的创新。
2、Io.net 特点
1）IO 云
IO 云旨在简化分散式 GPU 集群的部署和管理，为 ML 工程师和开发人员提供可扩展和灵活的 GPU 资源访问，无需进行沉重的硬件投资。该平台提供了一种类似传统云服务的体验，但具有分散式网络的优势。
亮点：
可扩展性和价格合理性：旨在成为最具成本效益的 GPU 云，将 AI/ML 项目成本降低高达 90%。
与 IO SDK 集成：通过无缝集成增强 AI 项目性能，创建统一的高性能环境。
全球覆盖：将 GPU 资源分发到全球各地，优化 ML 服务和推理，类似于 CDN。
RAY 框架支持：使用 RAY 分布式计算框架进行可扩展的 Python 应用程序开发。
独家特色：提供对 OpenAI ChatGPT 插件的专用访问，以便轻松部署训练集群。
加密挖矿创新：力求通过支持 ML 和 AI 生态系统来革新加密挖矿。
2）IO Worker
IO Worker 旨在为 WebApp 用户简化和优化供应操作。这包括用户账户管理、实时活动监控、温度和电力消耗跟踪、安装支持、钱包管理、安全性和盈利能力分析。
它填补了对 AI 处理能力的需求和未使用计算资源供应之间的差距，促进了更具成本效益和流畅的 AI 学习过程。
亮点：
工作人员主页：提供连接设备的实时监控仪表板，具有删除和重命名设备等功能。
设备详情页：显示全面的设备分析，包括流量、连接状态和作业历史。
收益与奖励页面：跟踪收益和作业历史，交易细节可在 SOLSCAN 上访问。
添加新设备页面：简化设备连接过程，支持快速和简单的集成。
3）IO Explorer
IO Explorer 被设计为一个综合平台，为用户提供对 io.net 网络运营的深入洞察，类似于区块链浏览器为区块链交易提供透明度。其主要目标是使用户能够监视、分析和了解 GPU 云的详细信息，确保对网络活动、统计数据和交易的完全可见性，同时保护敏感信息的隐私。
亮点：
浏览器主页：提供对供应情况、验证的供应商、活跃硬件数量和实时市场定价的洞察。
集群页面：显示部署在网络上的集群的公共信息，以及实时指标和预订详情。
设备页面：显示连接到网络的设备的公共详细信息，提供实时数据和交易跟踪。
实时集群监控：即时提供集群状态、健康状况和性能的洞察，确保用户拥有最新信息。
4）Io.net 架构与技术
IO-SDK：核心技术
IO-SDK 是 Ray 的一个分支，通过允许任务并行运行和处理不同的编程语言，支撑了 Io.net 的功能。它与主要的机器学习框架配合良好，使 Io.net 在各种计算需求下具备了灵活性和效率。这种设置，再加上一组明确定义的技术，确保 Io.net Portal 能够满足当今的需求并适应未来的变化。
话虽如此，Io.net 采用了多层次的架构，包括：
用户界面：作为用户的视觉前端，包括公共网站、客户区域和 GPU 供应商区域。它旨在直观且用户友好。
安全层：确保系统的完整性和安全性，包括网络保护、用户认证和活动日志记录。
API 层：网站、供应商和内部管理之间的通信中心，促进数据交换和操作。
后端层：系统的核心，处理集群 /GPU 管理、客户交互和自动扩展等操作。
数据库层：存储和管理数据，主要存储结构化数据，对临时数据进行缓存。
任务层：管理异步通信和任务，确保有效的执行和数据流动。
基础设施层：作为基础，包括 GPU 池、编排工具和执行 / 机器学习任务，提供强大的监控解决方案。
5）IO 隧道
反向隧道技术创建了从客户端到远程服务器的安全连接，使工程师能够绕过防火墙和 NAT，实现远程访问，无需复杂的配置。
工作流程：一个 IO Worker 连接到一个中间服务器（io.net 服务器）。然后，io.net 服务器监听来自 IO Worker 和工程师机器的连接，通过反向隧道促进数据交换。
在 io.net 中的应用：
工程师通过 io.net 服务器连接到 IO Worker，简化了远程访问和管理，无需处理网络配置挑战。
优势：
便捷访问：直接访问 IO Worker，消除了网络障碍。
安全性：确保通信的保护，保持数据隐私。
可扩展性和灵活性：有效地管理不同环境中的多个 IO Worker。
6）IO 网络
IO 网络采用网状 VPN 架构，为 antMiner 节点之间提供超低延迟的通信。
网状 VPN 网络：
去中心化连接：与传统的集线器 – 分支模型不同，网状 VPN 将节点直接连接到彼此，促进了增强的冗余、容错性和负载分配的多条数据路径。
优势：对节点故障具有强大的抵抗力，可扩展性强，延迟降低，流量分配更均衡。
对 io.net 的好处：
直接连接降低了延迟，优化了应用性能。
没有单点故障，即使个别节点失败，网络仍然可以正常运行。
通过增加数据跟踪和分析的难度，提高了用户隐私。
轻松添加新节点，不会影响性能。
在节点之间实现了资源共享和处理的高效率。
3、Token 经济学
IO 币定于 2024 年第二季度推出，作为 io.net 的本地加密货币和协议 Token，为 IO 生态系统中的人工智能初创企业、开发人员和 GPU 供应商提供各种功能，旨在简化支付、奖励贡献，并促进高效的计算作业交易。
对于人工智能初创企业和开发人员：
集群支付：IO 币简化了集群部署和计算作业的支付流程。
模型推理网关：在 io.net 上的每次模型推理都需要使用 IO 币进行微交易。
IOSD 积分：通过销毁 IO 币获得的与美元挂钩的实用型 Token，用于网络上的交易费用。
对于供应商：
GPU 奖励：对 GPU 贡献提供奖励，包括支付租用时间和奖励空闲时间用于网络上托管模型的推理。
io.net 还采用 IO 和与美元挂钩的 IOSD 的双 Token 系统，以确保稳定的交易成本。IOSD 是通过销毁 IO 币而生成的，这个过程由净排放监督，以维持供应平衡。
1）Token 经济学和治理
销毁和铸造经济学：通过销毁 IO 币来生产 IOSD，使 IO 币的供应量每月保持不变，并根据网络使用情况进行调整。
净排放：允许协议永久维持 IO 奖励，根据用于生成 IOSD 的 IO 销毁进行铸币调整。
治理：IO 币充当治理 Token，持有者影响网络决策，包括费用结构和功能添加。
2）目标与设计原则
io.net 连接全球 GPU，用于 AI 和 ML 工作负载，通过本地资产激励网络增长和平衡发展。
向 GPU 提供商分发奖励，并为持续使用网络的 AI 工程师提供忠诚度积分。
允许持有者对关键网络决策进行投票，促进去中心化治理。
允许 IO 币持有者对节点运营商或用户进行投票，获得他们奖励的一部分。
网络启动时采用 5% 的费用，用于 IO 币销毁或美元奖励，支持网络增长和用户参与。
3）竞争对手
在 Web3 领域，已经有许多计算市场，其中一些知名的包括 Akash、Render、Nosana、Clore.ai、Inferx、Aioz、Fluence Labs 和 GPU.NET。尽管如此，Io.net 已经迅速引起了广泛的关注，在一轮 A 轮融资中从包括 Hack VC、Solana Labs 和加密货币交易平台 OKX 在内的投资者那里筹集了 3000 万美元后，已经估值达到了 10 亿美元。
在 DePIN 领域，使 Io.net 与众不同的是其卓越的集群技术。这一创新特性使 Io.net 能够将多台计算机合并为一台强大的超级计算机。目前，Io.net 是唯一能够大规模形成分散式集群的服务，为开发复杂的人工智能解决方案提供了关键优势。
此外，在 2023 年，Io.net 荣获了亚洲发明奖，在来自亚洲各地的 110 多项发明中脱颖而出。自 2024 年初以来，Io.net 显示出了令人印象深刻的增长和参与度，表现在等待列表超过 10 万个 GPU，提供超过 14,000 小时的计算时间，在其网络上注册超过 20,000 个 GPU，并成功建立了超过 650 个集群。
值得一提的是，尽管 Io.net 和 Akash 等平台都致力于用分散式方法革新传统的云计算，但它们在该领域的不同细分市场中有所不同。Akash Network 提供了一个广泛的云资源市场，使用容器技术，而 Io.net 专注于为人工智能和机器学习提供高性能 GPU 计算，具有独特的集群能力。
此外，Render Network Foundation 已承诺向新的 GPU 节点运营商分配 30 万个 RNDR 中的一部分，总数为 114 万个，将 Io.net 作为其最初的合作伙伴。
4、看涨的基本因素
Io.net 已与 Render Network 和 Solana 等强大的合作伙伴建立了牢固的伙伴关系，后者因其高吞吐量和低费用而被选择，使其成为 Messari 2024 年报告中 DePIN 项目的理想选择。它还与 Filecoin 合作，为分散式存储提供商提供新的收入途径，并增强人工智能应用。在此合作之前，Io.net 已收到来自 1500 名 Filecoin 成员的硬件捐赠。
团队包括哈佛校友 Angela Yi，她曾共同创办一家咨询公司，为 Filecoin 项目提供帮助，以及 Tory Green，拥有 20 多年的风险投资和高管职位经验的首席运营官。
Io.net 注定将成为 DePIN 行业的重要参与者，被认为是 2024 年第一季度最受期待的发布之一。
它是唯一一个将来自各个地点的 GPU 聚合到统一的分布式集群中，为用户提供即时访问的项目。
随着计算资源变得和石油一样宝贵，Io.net 旨在降低租用 GPU/CPU 计算能力的成本，这对于人工智能和机器学习的可扩展性至关重要。对计算能力的需求激增，但供应量没有跟上步伐，这表明了一个不断扩大的差距。
预计到 2030 年，对计算资源的需求，特别是用于模型训练的需求，将变得巨大，有可能占据美国国内生产总值的 1%。
5、看跌基本因素
去中心化计算市场日益拥挤，已经有像 Akash Network 这样的老牌参与者和不断涌现的新项目进入该领域。激烈的竞争可能会影响 Io.net 保留用户的能力。
在规模化创建和管理去中心化集群的复杂性涉及重大技术挑战。
尽管对去中心化计算解决方案的兴趣正在增长，但普及程度仍处于早期阶段。人工智能初创企业、开发人员和 GPU 供应商采用速度低于预期可能会限制增长。
加密货币和分散式网络法律的变化可能存在风险。此外，使用 $IOSD 稳定币可能会引起监管机构的注意。
涉及 $IO 和 $IOSD 的双 Token 系统可能会让用户难以理解。
6、总结
io.net 已准备好充分利用利润丰厚的人工智能计算市场，拥有一支技术娴熟的团队，并得到了诸如 Mult1C0in Capital、Solana Ventures、OKX Ventures、Aptos Labs、Delphi Digital 等知名实体的强大支持。考虑到目前的情况和即将到来的 Token 发行，我们认为这是一个值得密切关注的项目，但请务必谨慎应对这个行业。
（声明：请读者严格遵守所在地法律法规，本文不代表任何投资建议）
