Platform protokol terdesentralisasi yang sedang berkembang, io.net, baru-baru ini mengumumkan penyelesaian pembiayaan Seri A hingga US$30 juta, dipimpin oleh Hack VC, dengan partisipasi banyak perusahaan investasi terkemuka termasuk Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital, dll. Tindakan pendanaan ini tidak hanya menunjukkan potensi pasar io.net, namun juga menarik perhatian luas di industri.

Selain itu, sejak io.net meluncurkan program “Ignition”, jumlah penambang GPU telah melonjak dari 26.000 menjadi 51.000 hanya dalam sepuluh hari. Tingkat pertumbuhan ini secara signifikan mencerminkan daya tarik teknologi dan promosi penerapan praktisnya.

Sementara itu, pendiri dan CEO io.net Ahmad Shadid mengatakan bahwa token IO diperkirakan akan diluncurkan pada 28 April, yang akan semakin memperluas pengaruhnya di pasar mata uang kripto.

Dengan penguatan landasan finansial dan teknis, io.net dengan cepat menjadi fokus perhatian di bidang teknologi blockchain. Konten selanjutnya akan mengeksplorasi lebih jauh detail teknis dan strategi pemasaran io.net.

Analisis revolusi daya komputasi terdesentralisasi io.net dan ramalkan tren komputasi AI di masa depan

Sebelum membahas model bisnis io.net, penting untuk memahami penerapan daya komputasi terdesentralisasi dalam komputasi AI. Teknologi AI telah berkembang dari model berbasis CPU yang sederhana menjadi pembelajaran mendalam yang kompleks dan model besar yang mengandalkan GPU dan TPU. Dalam prosesnya, permintaan akan sumber daya komputasi telah meningkat secara dramatis.

Dari Pohon Keputusan Menjadi Raksasa: Evolusi Persyaratan Komputasi Pembelajaran Mesin

1980an-2000an: Pembelajaran mesin bergantung pada algoritma sederhana seperti pohon keputusan dan SVM, dan kebutuhan komputasi dapat dipenuhi oleh komputer pribadi.

2. Setelah tahun 2006: Dengan maraknya pembelajaran mendalam, permintaan akan GPU meningkat, terutama saat memproses kumpulan data yang besar.

3.2018 hingga sekarang: Model besar seperti BERT dan GPT semakin mendorong permintaan akan cluster komputasi berkinerja tinggi.

io.net: Membentuk kembali masa depan komputasi, era baru jaringan GPU terdesentralisasi

io.net secara signifikan mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi komputasi dengan membangun jaringan komputasi GPU terdesentralisasi dan memanfaatkan sumber daya GPU menganggur yang didistribusikan secara global.

1. Efisiensi biaya:

Dibandingkan dengan pusat komputasi terpusat tradisional, model desentralisasi io.net mengurangi kebutuhan pengadaan dan pemeliharaan perangkat keras berskala besar, sehingga secara signifikan mengurangi investasi awal dan biaya pengoperasian.

2. Implementasi teknis:

Komputasi cluster: Menggunakan teknologi Ray dan Kubernetes, io.net mengoptimalkan manajemen sumber daya dan alokasi tugas komputasi, sehingga meningkatkan efisiensi eksekusi.

Privasi dan keamanan: Melalui VPN mesh dan teknologi kebingungan aliran data, keamanan dan perlindungan privasi transmisi data ditingkatkan.

3. Penentuan posisi pasar:

Biaya layanan io.net 90% lebih rendah dibandingkan penyedia layanan cloud tradisional, dan dapat diterapkan dalam hitungan detik. Kemampuan respons cepat ini memenuhi tingginya permintaan pasar akan efisiensi.

Kombinasi sumber daya elastis dan penerapan instan yang disediakan memberi io.net keunggulan kompetitif yang signifikan di bidang AI dan pembelajaran mesin, terutama dalam pemrosesan tugas-tugas kompleks yang memerlukan sumber daya komputasi dalam jumlah besar.

Melalui agregasi sumber daya komputasi yang terdesentralisasi dan efisien, io.net tidak hanya mengoptimalkan biaya dan pemanfaatan sumber daya, namun juga meningkatkan keamanan layanan melalui teknologi perlindungan privasi yang inovatif. Keunggulan kompetitif ini menunjukkan posisi penting dan potensi pengembangan io.net di pasar pasokan daya komputasi AI global.

Mengungkap transformasi model komputasi AI: terobosan dan keunggulan io.net di bidang daya komputasi terdesentralisasi

Dalam episode terbaru podcast MindChats, pendiri dan CTO io.net Ahmad Shadid membahas secara mendalam perbedaan mendasar antara AI terpusat dan terdesentralisasi serta kelebihannya masing-masing. Diskusi ini mengungkapkan potensi AI yang terdesentralisasi dalam mengoptimalkan alokasi sumber daya komputasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan skalabilitas dan fleksibilitas sistem.

Dari sentralisasi ke desentralisasi: Inovasi penyimpanan data dalam sistem AI

Sistem AI terpusat mengandalkan pusat data besar untuk memproses dan menyimpan data secara terpusat. Meskipun metode ini mempercepat pemrosesan data dan menyederhanakan pengelolaan data, metode ini juga memiliki kelemahan yang jelas:

Biaya tinggi: Membangun dan memelihara pusat data memerlukan modal yang sangat besar.

Skalabilitas terbatas: Menskalakan sistem yang ada seiring dengan meningkatnya kebutuhan adalah hal yang rumit dan mahal.

Risiko keamanan: Penyimpanan data terpusat meningkatkan risiko kebocoran data.

Membuka masa depan: Tiga keuntungan utama AI yang terdesentralisasi

AI terdesentralisasi mengimplementasikan pemrosesan dan penyimpanan data melalui jaringan terdistribusi, mengatasi banyak keterbatasan sistem terpusat:

Efisiensi biaya: Mengurangi ketergantungan pada fasilitas fisik yang besar, mengurangi biaya pemeliharaan.

Skalabilitas yang kuat: Perluas sistem secara mudah dengan menambahkan lebih banyak node tanpa investasi awal yang besar.

Keamanan data: Penyimpanan dan enkripsi terdesentralisasi mengurangi risiko serangan terpusat.

Mendekripsi io.net: Cara mengoptimalkan kebutuhan komputasi AI dengan model terdesentralisasi

Shadid menjelaskan bagaimana io.net memanfaatkan model terdesentralisasi untuk mengoptimalkan kebutuhan komputasi AI:

Agregasi sumber daya: Integrasikan sumber daya GPU yang menganggur di seluruh dunia untuk membentuk jaringan komputasi terdistribusi yang kuat.

Alokasi sumber daya dinamis: Menyesuaikan sumber daya secara dinamis sesuai permintaan, meningkatkan efisiensi komputasi, dan mengurangi konsumsi energi.

Insentif ekonomi: Memperkenalkan mekanisme insentif Web3 untuk mendorong individu dan perusahaan berbagi sumber daya komputasi dan mengurangi biaya lebih lanjut.

Perlindungan privasi: Gunakan enkripsi canggih dan teknologi privasi untuk memastikan keamanan data.

Diskusi ini tidak hanya memperjelas perbedaan antara AI terpusat dan terdesentralisasi, namun juga menunjukkan bagaimana io.net memecahkan tantangan biaya, skalabilitas, dan keamanan data melalui platform desentralisasinya. Praktik io.net menunjukkan bahwa komputasi terdesentralisasi tidak hanya layak dilakukan, namun juga lebih unggul dibandingkan model tradisional dalam aspek-aspek utama, terutama dalam meningkatkan efisiensi biaya dan fleksibilitas sistem.

io.net mempromosikan inovasi daya komputasi yang terdesentralisasi, dan prospek pasar serta model ekonominya menarik perhatian

Dalam ekosistem io.net, koin IO cryptocurrency asli dan token protokolnya sangat penting. Ini tidak hanya menyederhanakan proses pembayaran untuk startup dan pengembang AI, tetapi juga memastikan penyediaan penyedia daya komputasi, terutama sumber daya GPU keuntungan ekonomi yang adil. Pengenalan koin IO membuat biaya penerapan dan komputasi menjadi lebih transparan, sekaligus memberikan insentif kepada peserta untuk terus menyumbangkan sumber daya komputasi yang menganggur.

io.net memberikan perhatian khusus pada pembangunan model ekonominya untuk memastikan bahwa transaksi dalam ekosistem tidak hanya adil tetapi juga efisien. Jaringan ini menggunakan Kredit IOSD yang dipatok ke dolar AS untuk menyelesaikan biaya, dan setiap penerapan model dan tugas penghitungan dibayar melalui koin IO untuk transaksi kecil. Untuk pemasok GPU, baik mereka menyewa GPU secara langsung atau berpartisipasi dalam inferensi model jaringan, koin IO memastikan bahwa mereka menerima pengembalian yang layak mereka terima.

Selain itu, io.net juga berencana untuk memperkenalkan skema penetapan harga yang sepenuhnya terdesentralisasi, yang akan menentukan harga perangkat keras penambang melalui alat pembandingan yang terbuka dan transparan, mirip dengan speedtest.net, untuk memastikan lingkungan pasar yang adil dan transparan. Mekanisme penetapan harga ini akan mempertimbangkan berbagai faktor, termasuk kinerja perangkat keras, bandwidth Internet, dan perbedaan geografis, untuk beradaptasi dengan permintaan pasar dan ketersediaan sumber daya.

Meskipun io.net telah membangun jaringan GPU yang besar di sisi pasokan, jauh melampaui pesaing lain seperti Akash Network, pertumbuhan di sisi permintaan masih dalam tahap awal, dan beban tugas chip rendah. Namun, dengan pengembangan pasar dan optimalisasi pengalaman produk secara terus-menerus, permintaan diperkirakan akan meningkat secara bertahap.

Secara keseluruhan, io.net memberikan dukungan kuat kepada startup dan insinyur AI melalui platform komputasi terdesentralisasi yang inovatif dan mekanisme insentif ekonomi, yang mendorong pengembangan dan penerapan teknologi. Di masa depan, seiring dengan semakin matangnya teknologi dan meningkatnya aktivitas pasar, io.net diperkirakan akan memainkan peran yang lebih penting dalam pasar pasokan daya komputasi AI global.