เมื่อเร็ว ๆ นี้ io.net แพลตฟอร์มโปรโตคอลแบบกระจายอำนาจที่เกิดขึ้นใหม่ ได้ประกาศเสร็จสิ้นการระดมทุน Series A มูลค่าสูงถึง 30 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งนำโดย Hack VC โดยมีบริษัทการลงทุนชั้นนำมากมายเข้าร่วม เช่น Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital เป็นต้น การดำเนินการทางการเงินนี้ไม่เพียงแต่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพทางการตลาดของ io.net เท่านั้น แต่ยังดึงดูดความสนใจอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมอีกด้วย

นอกจากนี้ ตั้งแต่ io.net เปิดตัวโปรแกรม “Ignition” จำนวนผู้ขุด GPU ก็เพิ่มขึ้นจาก 26,000 เป็น 51,000 ในเวลาเพียงสิบวัน อัตราการเติบโตนี้สะท้อนถึงความน่าดึงดูดใจของเทคโนโลยีและการส่งเสริมการใช้งานจริงอย่างมีนัยสำคัญ

ในขณะเดียวกัน Ahmad Shadid ผู้ก่อตั้งและซีอีโอ io.net กล่าวว่าโทเค็น IO คาดว่าจะเปิดตัวในวันที่ 28 เมษายน ซึ่งจะขยายอิทธิพลในตลาดสกุลเงินดิจิทัลต่อไป

ด้วยการเสริมความแข็งแกร่งของรากฐานทางการเงินและทางเทคนิค io.net จึงกลายเป็นจุดสนใจในด้านเทคโนโลยีบล็อกเชนอย่างรวดเร็ว เนื้อหาที่ตามมาจะสำรวจรายละเอียดทางเทคนิคและกลยุทธ์การตลาดของ io.net เพิ่มเติม

วิเคราะห์การปฏิวัติพลังการประมวลผลแบบกระจายอำนาจของ io.net และคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตของการประมวลผล AI

ก่อนที่จะพูดคุยถึงโมเดลธุรกิจของ io.net สิ่งสำคัญคือต้องทำความเข้าใจการประยุกต์ใช้พลังการประมวลผลแบบกระจายอำนาจในการประมวลผล AI เทคโนโลยี AI ได้พัฒนาจากโมเดลที่ใช้ CPU แบบธรรมดาไปจนถึงการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนและโมเดลขนาดใหญ่ที่ต้องอาศัย GPU และ TPU ในกระบวนการนี้ ความต้องการทรัพยากรการประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างมาก

จากแผนผังการตัดสินใจไปจนถึงยักษ์ใหญ่: วิวัฒนาการของข้อกำหนดด้านคอมพิวเตอร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

1.1980-2000: การเรียนรู้ของเครื่องอาศัยอัลกอริธึมง่ายๆ เช่น แผนผังการตัดสินใจและ SVM และคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลสามารถตอบสนองความต้องการด้านการประมวลผลได้

2. หลังปี 2006: ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกที่เพิ่มขึ้น ความต้องการ GPU จึงเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่

3.2018 ถึงปัจจุบัน: โมเดลขนาดใหญ่ เช่น BERT และ GPT ได้ผลักดันความต้องการคลัสเตอร์การประมวลผลประสิทธิภาพสูงเพิ่มเติม

io.net: พลิกโฉมอนาคตของการประมวลผล ยุคใหม่ของเครือข่าย GPU แบบกระจายอำนาจ

io.net ช่วยลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลได้อย่างมากโดยการสร้างเครือข่ายการประมวลผล GPU แบบกระจายอำนาจ และใช้ทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานซึ่งกระจายอยู่ทั่วโลก

1. ประสิทธิภาพด้านต้นทุน:

เมื่อเปรียบเทียบกับศูนย์คอมพิวเตอร์แบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิม โมเดลแบบกระจายอำนาจของ io.net ช่วยลดความจำเป็นในการจัดซื้อและบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์ขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยลดการลงทุนเริ่มแรกและต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมาก

2. การใช้งานทางเทคนิค:

การประมวลผลแบบคลัสเตอร์: ด้วยการใช้เทคโนโลยี Ray และ Kubernetes ทำให้ io.net เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรและการจัดสรรงานการประมวลผล ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินการ

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: ด้วย mesh VPN และเทคโนโลยีการทำให้งงงวยการไหลของข้อมูล ความปลอดภัยและการปกป้องความเป็นส่วนตัวของการรับส่งข้อมูลจึงได้รับการปรับปรุง

3. การวางตำแหน่งทางการตลาด:

ต้นทุนการบริการของ io.net ต่ำกว่าผู้ให้บริการคลาวด์แบบเดิมถึง 90% และสามารถใช้งานได้ภายในไม่กี่วินาที ความสามารถในการตอบสนองที่รวดเร็วนี้ตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพที่สูงของตลาด

การผสมผสานทรัพยากรที่ยืดหยุ่นและการปรับใช้ทันทีทำให้ io.net มีข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประมวลผลงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก

ด้วยการรวบรวมทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่กระจายอำนาจและมีประสิทธิภาพ io.net ไม่เพียงเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและการใช้ทรัพยากร แต่ยังปรับปรุงความปลอดภัยของบริการผ่านเทคโนโลยีป้องกันความเป็นส่วนตัวที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ความได้เปรียบในการแข่งขันเหล่านี้บ่งชี้ถึงตำแหน่งที่สำคัญและศักยภาพการพัฒนาของ io.net ในตลาดแหล่งจ่ายไฟประมวลผล AI ระดับโลก

เผยการเปลี่ยนแปลงของโมเดลการประมวลผล AI: ความก้าวหน้าและข้อได้เปรียบของ io.net ในด้านพลังการประมวลผลแบบกระจายอำนาจ

ในตอนล่าสุดของพอดแคสต์ MindChats ผู้ก่อตั้ง io.net และ CTO Ahmad Shadid พูดคุยอย่างเจาะลึกถึงความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง AI แบบรวมศูนย์และแบบกระจายอำนาจ และข้อดีที่เกี่ยวข้อง การอภิปรายนี้เผยให้เห็นถึงศักยภาพของ AI แบบกระจายอำนาจในการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรการประมวลผล การลดต้นทุน และปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของระบบ

จากการรวมศูนย์สู่การกระจายอำนาจ: นวัตกรรมการจัดเก็บข้อมูลในระบบ AI

ระบบ AI แบบรวมศูนย์อาศัยศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลจากส่วนกลาง แม้ว่าวิธีนี้จะช่วยเร่งการประมวลผลข้อมูลและลดความยุ่งยากในการจัดการข้อมูล แต่ก็มีข้อบกพร่องที่ชัดเจนเช่นกัน:

ต้นทุนสูง: การสร้างและบำรุงรักษาศูนย์ข้อมูลต้องใช้เงินทุนจำนวนมาก

ความสามารถในการปรับขนาดที่จำกัด: การปรับขนาดระบบที่มีอยู่ตามความต้องการที่เพิ่มขึ้นนั้นซับซ้อนและมีราคาแพง

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย: การจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์เพิ่มความเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูล

การปลดล็อกอนาคต: ข้อดีหลักสามประการของ AI แบบกระจายอำนาจ

AI แบบกระจายอำนาจใช้การประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลผ่านเครือข่ายแบบกระจาย เอาชนะข้อจำกัดหลายประการของระบบแบบรวมศูนย์:

ประสิทธิภาพต้นทุน: ลดการพึ่งพาสิ่งอำนวยความสะดวกทางกายภาพขนาดใหญ่ ลดต้นทุนการบำรุงรักษา

ความสามารถในการปรับขนาดอันทรงพลัง: ขยายระบบได้อย่างง่ายดายโดยการเพิ่มโหนดมากขึ้นโดยไม่ต้องลงทุนล่วงหน้าจำนวนมาก

ความปลอดภัยของข้อมูล: พื้นที่จัดเก็บและการเข้ารหัสแบบกระจายอำนาจช่วยลดความเสี่ยงของการโจมตีแบบรวมศูนย์

การถอดรหัส io.net: วิธีเพิ่มประสิทธิภาพความต้องการการประมวลผล AI ด้วยโมเดลการกระจายอำนาจ

Shadid อธิบายว่า io.net ใช้ประโยชน์จากโมเดลการกระจายอำนาจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความต้องการด้านการประมวลผล AI ได้อย่างไร:

การรวมทรัพยากร: ผสานรวมทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานทั่วโลกเพื่อสร้างเครือข่ายการประมวลผลแบบกระจายที่มีประสิทธิภาพ

การจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก: ปรับทรัพยากรแบบไดนามิกตามความต้องการ ปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผล และลดการใช้พลังงาน

สิ่งจูงใจทางเศรษฐกิจ: แนะนำกลไกสิ่งจูงใจ Web3 เพื่อส่งเสริมให้บุคคลและองค์กรแบ่งปันทรัพยากรคอมพิวเตอร์และลดต้นทุนเพิ่มเติม

การปกป้องความเป็นส่วนตัว: ใช้การเข้ารหัสขั้นสูงและเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวเพื่อรับรองความปลอดภัยของข้อมูล

การสนทนานี้ไม่เพียงแต่ชี้แจงความแตกต่างระหว่าง AI แบบรวมศูนย์และแบบกระจายอำนาจเท่านั้น แต่ยังแสดงให้เห็นว่า io.net แก้ปัญหาความท้าทายด้านต้นทุน ความสามารถในการปรับขนาด และความปลอดภัยของข้อมูลผ่านแพลตฟอร์มแบบกระจายอำนาจได้อย่างไร แนวทางปฏิบัติของ io.net แสดงให้เห็นว่าการคำนวณแบบกระจายอำนาจไม่เพียงแต่เป็นไปได้เท่านั้น แต่ยังเหนือกว่าโมเดลแบบดั้งเดิมในแง่มุมที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการปรับปรุงประสิทธิภาพด้านต้นทุนและความยืดหยุ่นของระบบ

io.net ส่งเสริมนวัตกรรมพลังการประมวลผลแบบกระจายอำนาจ และแนวโน้มตลาดและโมเดลเศรษฐกิจดึงดูดความสนใจ

ในระบบนิเวศ io.net เหรียญ IO สกุลเงินดิจิทัลดั้งเดิมและโทเค็นโปรโตคอลมีความสำคัญไม่เพียงแต่ทำให้กระบวนการชำระเงินง่ายขึ้นสำหรับสตาร์ทอัพและนักพัฒนา AI เท่านั้น แต่ยังรับประกันการจัดหาผู้ให้บริการพลังการประมวลผล โดยเฉพาะทรัพยากร GPU ผลตอบแทนทางเศรษฐกิจที่ยุติธรรม การเปิดตัวเหรียญ IO ทำให้ค่าใช้จ่ายในการปรับใช้และการประมวลผลมีความโปร่งใสมากขึ้น ในขณะเดียวกันก็จูงใจให้ผู้เข้าร่วมสนับสนุนทรัพยากรการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานต่อไป

io.net ให้ความสนใจเป็นพิเศษกับการสร้างโมเดลทางเศรษฐกิจเพื่อให้แน่ใจว่าธุรกรรมภายในระบบนิเวศไม่เพียงแต่ยุติธรรมเท่านั้น แต่ยังมีประสิทธิภาพอีกด้วย เครือข่ายใช้เครดิต IOSD ที่ผูกกับดอลลาร์สหรัฐเพื่อชำระค่าธรรมเนียม และงานการปรับใช้งานและการคำนวณทุกโมเดลจะชำระผ่านเหรียญ IO สำหรับธุรกรรมเล็กๆ สำหรับซัพพลายเออร์ GPU ไม่ว่าพวกเขาจะเช่า GPU โดยตรงหรือมีส่วนร่วมในการอนุมานโมเดลเครือข่าย เหรียญ IO ช่วยให้มั่นใจว่าพวกเขาได้รับผลตอบแทนที่สมควรได้รับ

นอกจากนี้ io.net ยังวางแผนที่จะแนะนำรูปแบบการกำหนดราคาแบบกระจายอำนาจโดยสมบูรณ์ ซึ่งจะกำหนดราคาฮาร์ดแวร์ของนักขุดผ่านเครื่องมือเปรียบเทียบที่เปิดกว้างและโปร่งใส คล้ายกับ speedtest.net เพื่อให้มั่นใจว่าสภาพแวดล้อมของตลาดที่ยุติธรรมและโปร่งใส กลไกการกำหนดราคานี้จะพิจารณาปัจจัยหลายประการ รวมถึงประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ แบนด์วิธอินเทอร์เน็ต และความแตกต่างทางภูมิศาสตร์ เพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการของตลาดและความพร้อมของทรัพยากร

แม้ว่า io.net ได้สร้างเครือข่าย GPU ขนาดใหญ่ในด้านอุปทาน ซึ่งเหนือกว่าคู่แข่งรายอื่นๆ เช่น Akash Network มาก แต่การเติบโตในด้านอุปสงค์ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และภาระงานชิปยังต่ำ อย่างไรก็ตาม ด้วยการเติบโตของตลาดและการเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง ความต้องการจึงคาดว่าจะค่อยๆ เพิ่มขึ้น

โดยรวมแล้ว io.net ให้การสนับสนุนอย่างแข็งแกร่งแก่สตาร์ทอัพและวิศวกรด้าน AI ผ่านแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์แบบกระจายอำนาจที่เป็นนวัตกรรมใหม่และกลไกแรงจูงใจทางเศรษฐกิจ ซึ่งส่งเสริมการพัฒนาและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี เมื่อมองไปสู่อนาคต เมื่อเทคโนโลยีเติบโตเต็มที่และกิจกรรมทางการตลาดเพิ่มขึ้น io.net คาดว่าจะมีบทบาทสำคัญในตลาดแหล่งจ่ายไฟประมวลผล AI ทั่วโลก