Развивающаяся платформа децентрализованных протоколов io.net недавно объявила о завершении финансирования серии A на сумму до 30 миллионов долларов США под руководством Hack VC с участием многих ведущих инвестиционных компаний, включая Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital и т. д. Эта финансовая акция не только демонстрирует рыночный потенциал io.net, но и привлекает широкое внимание в отрасли.

Кроме того, с тех пор, как io.net запустил свою программу «Ignition», количество майнеров на GPU выросло с 26 000 до 51 000 всего за десять дней. Такие темпы роста в значительной степени отражают привлекательность технологии и продвижение ее практического применения.

Между тем, основатель и генеральный директор io.net Ахмад Шадид заявил, что запуск токена IO ожидается 28 апреля, что еще больше расширит его влияние на рынке криптовалют.

Благодаря укреплению финансовой и технической базы io.net быстро становится в центре внимания в области технологии блокчейн. Последующий контент будет более подробно изучать технические детали и маркетинговые стратегии io.net.

Проанализируйте революцию децентрализованных вычислительных мощностей io.net и предскажите будущие тенденции вычислений с использованием искусственного интеллекта.

Прежде чем обсуждать бизнес-модель io.net, важно понять применение децентрализованных вычислительных мощностей в вычислениях ИИ. Технология искусственного интеллекта развивалась от простых моделей на базе ЦП до сложных моделей глубокого обучения и больших моделей, основанных на графических процессорах и TPU. При этом спрос на вычислительные ресурсы резко возрос.

От деревьев решений к гигантам: эволюция требований машинного обучения к вычислениям

1.1980-2000-е годы: Машинное обучение опирается на простые алгоритмы, такие как деревья решений и SVM, а вычислительные потребности могут быть удовлетворены с помощью персональных компьютеров.

2. После 2006 года: с развитием глубокого обучения спрос на графические процессоры увеличился, особенно при обработке больших наборов данных.

С 3.2018 по настоящее время: Большие модели, такие как BERT и GPT, еще больше увеличили спрос на высокопроизводительные вычислительные кластеры.

io.net: Изменение будущего вычислений, новая эра децентрализованных сетей графических процессоров

io.net значительно снижает затраты и повышает эффективность вычислений за счет создания децентрализованной вычислительной сети графических процессоров и использования глобально распределенных простаивающих ресурсов графических процессоров.

1. Экономическая эффективность:

По сравнению с традиционными централизованными вычислительными центрами децентрализованная модель io.net снижает потребность в крупномасштабных закупках и обслуживании оборудования, что значительно снижает первоначальные инвестиции и эксплуатационные расходы.

2.Техническая реализация:

Кластерные вычисления. Используя технологии Ray и Kubernetes, io.net оптимизирует управление ресурсами и распределение вычислительных задач, повышая эффективность выполнения.

Конфиденциальность и безопасность. Благодаря ячеистой VPN и технологии запутывания потока данных повышается безопасность и защита конфиденциальности передачи данных.

3. Позиционирование на рынке:

Стоимость услуг io.net на 90% ниже, чем у традиционных поставщиков облачных услуг, и ее можно развернуть за считанные секунды. Такая возможность быстрого реагирования отвечает высоким требованиям рынка к эффективности.

Гибкая комбинация ресурсов и мгновенное развертывание дают io.net значительное конкурентное преимущество в области искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно при обработке сложных задач, требующих больших объемов вычислительных ресурсов.

Благодаря децентрализованному и эффективному объединению вычислительных ресурсов io.net не только оптимизирует затраты и использование ресурсов, но также повышает безопасность услуг за счет инновационной технологии защиты конфиденциальности. Эти конкурентные преимущества указывают на важную позицию и потенциал развития io.net на мировом рынке источников питания для вычислений с использованием искусственного интеллекта.

Раскрытие трансформации вычислительных моделей искусственного интеллекта: прорывы и преимущества io.net в области децентрализованных вычислительных мощностей

В последнем выпуске подкаста MindChats основатель и технический директор io.net Ахмад Шадид подробно обсуждает фундаментальные различия между централизованным и децентрализованным ИИ и их соответствующие преимущества. Это обсуждение раскрывает потенциал децентрализованного ИИ в оптимизации распределения вычислительных ресурсов, сокращении затрат и улучшении масштабируемости и гибкости системы.

От централизации к децентрализации: инновации в хранении данных в системах искусственного интеллекта

Централизованные системы искусственного интеллекта полагаются на крупные центры обработки данных для централизованной обработки и хранения данных. Хотя этот метод ускоряет обработку данных и упрощает управление ими, он также имеет очевидные недостатки:

Высокая стоимость. Строительство и обслуживание центров обработки данных требует огромных капиталовложений.

Ограниченная масштабируемость. Масштабирование существующих систем по мере роста потребностей является сложным и дорогостоящим процессом.

Риски безопасности. Централизованное хранение данных увеличивает риск утечки данных.

Открывая будущее: три основных преимущества децентрализованного ИИ

Децентрализованный ИИ реализует обработку и хранение данных через распределенные сети, преодолевая многие ограничения централизованных систем:

Экономическая эффективность: снижение зависимости от крупных физических объектов, снижение затрат на техническое обслуживание.

Мощная масштабируемость: легко расширяйте систему, добавляя дополнительные узлы без больших первоначальных инвестиций.

Безопасность данных: децентрализованное хранение и шифрование снижают риск централизованных атак.

Расшифровка io.net: как оптимизировать вычислительные потребности ИИ с помощью децентрализованной модели

Шадид объяснил, как io.net использует децентрализованные модели для оптимизации потребностей вычислений ИИ:

Агрегация ресурсов. Интегрируйте простаивающие ресурсы графических процессоров по всему миру, чтобы сформировать мощную распределенную вычислительную сеть.

Динамическое распределение ресурсов. Динамически настраивайте ресурсы в соответствии с потребностями, повышайте эффективность вычислений и снижайте потребление энергии.

Экономические стимулы: внедрить механизм стимулирования Web3, чтобы побудить отдельных лиц и предприятия совместно использовать вычислительные ресурсы и еще больше снизить затраты.

Защита конфиденциальности: используйте передовые технологии шифрования и конфиденциальности для обеспечения безопасности данных.

Это обсуждение не только прояснило различия между централизованным и децентрализованным ИИ, но и продемонстрировало, как io.net решает проблемы стоимости, масштабируемости и безопасности данных с помощью своей децентрализованной платформы. Практика io.net показывает, что децентрализованные вычисления не только осуществимы, но и превосходят традиционные модели в ключевых аспектах, особенно в повышении экономической эффективности и гибкости системы.

io.net продвигает инновации в области децентрализованных вычислительных мощностей, а перспективы его рынка и экономической модели привлекают внимание.

В экосистеме io.net решающее значение имеют собственная криптовалютная монета IO и ее токен протокола. Она не только упрощает процесс оплаты для стартапов и разработчиков искусственного интеллекта, но также обеспечивает предоставление поставщиков вычислительной мощности, особенно ресурсов графического процессора. справедливая экономическая отдача. Внедрение монет IO делает затраты на развертывание и вычисления более прозрачными, одновременно стимулируя участников продолжать вносить свой вклад в простаивающие вычислительные ресурсы.

io.net уделяет особое внимание построению своей экономической модели, чтобы гарантировать, что транзакции внутри экосистемы будут не только справедливыми, но и эффективными. Сеть использует кредиты IOSD, привязанные к доллару США, для расчета комиссий, а каждая задача по развертыванию и расчету модели оплачивается монетами IO для небольших транзакций. Для поставщиков графических процессоров, независимо от того, арендуют ли они графические процессоры напрямую или участвуют в построении сетевых моделей, монеты IO гарантируют получение заслуженной прибыли.

Кроме того, io.net также планирует ввести полностью децентрализованную схему ценообразования, которая будет оценивать оборудование для майнинга с помощью открытого и прозрачного инструмента сравнительного анализа, аналогичного Speedtest.net, обеспечивая справедливую и прозрачную рыночную среду. Этот механизм ценообразования будет учитывать множество факторов, включая производительность оборудования, пропускную способность Интернета и географические различия, чтобы адаптироваться к рыночному спросу и доступности ресурсов.

Хотя io.net создала огромную сеть поставок графических процессоров, намного превосходящую других конкурентов, таких как Akash Network, рост спроса все еще находится в зачаточном состоянии, а нагрузка на чипы невелика. Однако ожидается, что благодаря развитию рынка и постоянной оптимизации качества продукции спрос будет постепенно увеличиваться.

В целом, io.net оказывает мощную поддержку стартапам и инженерам в области искусственного интеллекта посредством своей инновационной децентрализованной вычислительной платформы и механизма экономического стимулирования, способствуя разработке и применению технологий. В будущем ожидается, что по мере развития технологии и роста рыночной активности io.net будет играть более важную роль на мировом рынке источников питания для вычислений с использованием искусственного интеллекта.