La plate-forme de protocole décentralisée émergente io.net a récemment annoncé la finalisation d'un financement de série A pouvant atteindre 30 millions de dollars américains, dirigé par Hack VC, avec la participation de nombreuses sociétés d'investissement de premier plan, notamment Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital, etc. Cette action de financement démontre non seulement le potentiel commercial d'io.net, mais attire également une large attention dans l'industrie.

De plus, depuis que io.net a lancé son programme « Ignition », le nombre de mineurs de GPU est passé de 26 000 à 51 000 en seulement dix jours. Ce taux de croissance reflète de manière significative l'attractivité de sa technologie et la promotion d'applications pratiques.

Pendant ce temps, le fondateur et PDG d'io.net, Ahmad Shadid, a déclaré que le jeton IO devrait être lancé le 28 avril, ce qui élargira encore son influence sur le marché des crypto-monnaies.

Avec le renforcement des bases financières et techniques, io.net devient rapidement le centre d'attention dans le domaine de la technologie blockchain. Le contenu ultérieur explorera davantage les détails techniques et les stratégies marketing de io.net.

Analysez la révolution de la puissance de calcul décentralisée d'io.net et prévoyez la tendance future de l'informatique IA

Avant de discuter du modèle économique d’io.net, il est essentiel de comprendre l’application de la puissance de calcul décentralisée dans l’informatique IA. La technologie de l'IA est passée de simples modèles basés sur des processeurs à des modèles complexes d'apprentissage en profondeur et à de grands modèles reposant sur des GPU et des TPU. Au cours du processus, la demande en ressources informatiques a considérablement augmenté.

Des arbres de décision aux géants : l'évolution des exigences informatiques de l'apprentissage automatique

1. Années 1980-2000 : L'apprentissage automatique repose sur des algorithmes simples tels que des arbres de décision et SVM, et les besoins informatiques peuvent être satisfaits par des ordinateurs personnels.

2. Après 2006 : avec l'essor du deep learning, la demande de GPU a augmenté, en particulier lors du traitement de grands ensembles de données.

3.2018 à aujourd'hui : les grands modèles tels que BERT et GPT ont encore accru la demande de clusters de calcul haute performance.

io.net : Remodeler l'avenir de l'informatique, une nouvelle ère de réseaux GPU décentralisés

io.net réduit considérablement les coûts et améliore l'efficacité informatique en créant un réseau informatique GPU décentralisé et en utilisant des ressources GPU inutilisées distribuées à l'échelle mondiale.

1. Rentabilité :

Comparé aux centres informatiques centralisés traditionnels, le modèle décentralisé d'io.net réduit le besoin d'achat et de maintenance de matériel à grande échelle, réduisant ainsi considérablement l'investissement initial et les coûts d'exploitation.

2.Mise en œuvre technique :

Informatique en cluster : grâce à la technologie Ray et Kubernetes, io.net optimise la gestion des ressources et l'allocation des tâches informatiques, améliorant ainsi l'efficacité d'exécution.

Confidentialité et sécurité : grâce au VPN maillé et à la technologie d'obscurcissement des flux de données, la sécurité et la protection de la confidentialité de la transmission de données sont améliorées.

3. Positionnement sur le marché :

Le coût du service d'io.net est 90 % inférieur à celui des fournisseurs de services cloud traditionnels et il peut être déployé en quelques secondes. Cette capacité de réponse rapide répond à la forte demande d'efficacité du marché.

La combinaison élastique de ressources et le déploiement instantané fournis confèrent à io.net un avantage concurrentiel significatif dans les domaines de l'IA et de l'apprentissage automatique, notamment dans le traitement de tâches complexes nécessitant de grandes quantités de ressources informatiques.

Grâce à l'agrégation décentralisée et efficace des ressources informatiques, io.net optimise non seulement les coûts et l'utilisation des ressources, mais améliore également la sécurité des services grâce à une technologie innovante de protection de la vie privée. Ces avantages concurrentiels indiquent la position importante et le potentiel de développement d’io.net sur le marché mondial de l’alimentation électrique pour calcul d’IA.

Révéler la transformation des modèles informatiques de l'IA : les avancées et les avantages d'io.net dans le domaine de la puissance de calcul décentralisée

Dans le dernier épisode du podcast MindChats, le fondateur et CTO d'io.net, Ahmad Shadid, discute en profondeur des différences fondamentales entre l'IA centralisée et décentralisée et de leurs avantages respectifs. Cette discussion révèle le potentiel de l’IA décentralisée pour optimiser l’allocation des ressources informatiques, réduire les coûts et améliorer l’évolutivité et la flexibilité du système.

De la centralisation à la décentralisation : innovation en matière de stockage de données dans les systèmes d'IA

Les systèmes d’IA centralisés s’appuient sur de grands centres de données pour traiter et stocker les données de manière centralisée. Bien que cette méthode accélère le traitement des données et simplifie la gestion des données, elle présente également des inconvénients évidents :

Coût élevé : la construction et la maintenance de centres de données nécessitent d’énormes capitaux.

Évolutivité limitée : faire évoluer les systèmes existants à mesure que les besoins augmentent est complexe et coûteux.

Risques de sécurité : le stockage centralisé des données augmente le risque de fuite de données.

Ouvrir l'avenir : trois avantages majeurs de l'IA décentralisée

L'IA décentralisée met en œuvre le traitement et le stockage des données via des réseaux distribués, surmontant ainsi de nombreuses limitations des systèmes centralisés :

Rentabilité : dépendance réduite à l'égard de grandes installations physiques, réduisant ainsi les coûts de maintenance.

Évolutivité puissante : étendez facilement le système en ajoutant davantage de nœuds sans investissements initiaux importants.

Sécurité des données : le stockage décentralisé et le cryptage réduisent le risque d'attaques centralisées.

Décrypter io.net : Comment optimiser les besoins informatiques de l'IA avec un modèle décentralisé

Shadid a expliqué comment io.net exploite des modèles décentralisés pour optimiser les besoins informatiques de l'IA :

Agrégation de ressources : intégrez les ressources GPU inutilisées dans le monde entier pour former un puissant réseau informatique distribué.

Allocation dynamique des ressources : ajustez dynamiquement les ressources en fonction de la demande, améliorez l'efficacité informatique et réduisez la consommation d'énergie.

Incitations économiques : introduire le mécanisme d'incitation Web3 pour encourager les individus et les entreprises à partager les ressources informatiques et à réduire davantage les coûts.

Protection de la confidentialité : utilisez une technologie avancée de cryptage et de confidentialité pour garantir la sécurité des données.

Cette discussion a non seulement clarifié les différences entre l'IA centralisée et décentralisée, mais a également démontré comment io.net résout les défis de coût, d'évolutivité et de sécurité des données grâce à sa plateforme décentralisée. La pratique d’io.net montre que l’informatique décentralisée est non seulement réalisable, mais également supérieure aux modèles traditionnels dans des aspects clés, notamment en termes d’amélioration de la rentabilité et de la flexibilité du système.

io.net promeut l'innovation en matière de puissance de calcul décentralisée et ses perspectives de marché et de modèle économique attirent l'attention

Dans l'écosystème io.net, la pièce IO de crypto-monnaie native et son jeton de protocole sont cruciaux. Ils simplifient non seulement le processus de paiement pour les startups et les développeurs d'IA, mais garantissent également la fourniture de puissance de calcul aux fournisseurs, en particulier aux ressources GPU. des rendements économiques équitables. L’introduction des pièces IO rend les coûts de déploiement et de calcul plus transparents, tout en incitant les participants à continuer à contribuer à leurs ressources informatiques inutilisées.

io.net accorde une attention particulière à la construction de son modèle économique pour garantir que les transactions au sein de l'écosystème soient non seulement équitables mais aussi efficaces. Le réseau utilise des crédits IOSD liés au dollar américain pour régler les frais, et chaque tâche de déploiement et de calcul de modèle est payée via des pièces IO pour de petites transactions. Pour les fournisseurs de GPU, qu’ils louent directement des GPU ou participent à l’inférence de modèle de réseau, les pièces IO garantissent qu’ils reçoivent les retours qu’ils méritent.

En outre, io.net prévoit également d'introduire un système de tarification entièrement décentralisé, qui fixera le prix du matériel des mineurs via un outil d'analyse comparative ouvert et transparent, similaire à speedtest.net, garantissant ainsi un environnement de marché équitable et transparent. Ce mécanisme de tarification prendra en compte divers facteurs, notamment les performances du matériel, la bande passante Internet et les différences géographiques, afin de s'adapter à la demande du marché et à la disponibilité des ressources.

Bien que io.net ait établi un énorme réseau de GPU du côté de l'offre, dépassant de loin d'autres concurrents tels que Akash Network, la croissance du côté de la demande en est encore à ses balbutiements et la charge de travail des puces est faible. Cependant, avec le développement du marché et l'optimisation continue de l'expérience produit, la demande devrait augmenter progressivement.

Dans l'ensemble, io.net fournit un soutien important aux startups et aux ingénieurs en IA grâce à sa plate-forme informatique décentralisée innovante et à son mécanisme d'incitation économique, favorisant le développement et l'application de la technologie. À l’avenir, à mesure que la technologie évolue et que l’activité du marché augmente, io.net devrait jouer un rôle plus important sur le marché mondial de l’alimentation électrique pour l’IA.