Ortaya çıkan merkezi olmayan protokol platformu io.net yakın zamanda Hack VC liderliğinde Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital gibi birçok üst düzey yatırım şirketinin katılımıyla 30 milyon ABD Dolarına kadar A Serisi finansmanın tamamlandığını duyurdu. Bu finansman eylemi sadece io.net'in pazar potansiyelini göstermekle kalmıyor, aynı zamanda sektörde büyük ilgi görüyor.

Ayrıca io.net "Ignition" programını başlattığından beri GPU madencilerinin sayısı yalnızca on gün içinde 26.000'den 51.000'e çıktı. Bu büyüme oranı, teknolojisinin çekiciliğini ve pratik uygulamaların teşvikini önemli ölçüde yansıtıyor.

Bu arada io.net kurucusu ve CEO'su Ahmad Shadid, IO tokeninin 28 Nisan'da piyasaya sürülmesinin beklendiğini ve bunun kripto para piyasasındaki etkisini daha da genişleteceğini söyledi.

Finansal ve teknik temelin güçlenmesiyle birlikte io.net, blockchain teknolojisi alanında hızla ilgi odağı haline geliyor. Sonraki içerikte io.net'in teknik ayrıntıları ve pazarlama stratejileri daha ayrıntılı olarak incelenecektir.

io.net'in merkezi olmayan bilgi işlem gücü devrimini analiz edin ve yapay zeka bilişiminin gelecekteki eğilimini öngörün

io.net'in iş modelini tartışmadan önce, merkezi olmayan bilgi işlem gücünün yapay zeka hesaplamasında uygulanmasını anlamak çok önemlidir. Yapay zeka teknolojisi, basit CPU tabanlı modellerden karmaşık derin öğrenmeye ve GPU'lara ve TPU'lara dayanan büyük modellere doğru gelişti. Bu süreçte bilgi işlem kaynaklarına olan talep önemli ölçüde arttı.

Karar Ağaçlarından Devlere: Makine Öğrenimi Hesaplama Gereksinimlerinin Evrimi

1.1980'ler-2000'ler: Makine öğrenimi, karar ağaçları ve SVM gibi basit algoritmalara dayanır ve bilgi işlem ihtiyaçları kişisel bilgisayarlar tarafından karşılanabilir.

2. 2006'dan sonra: Derin öğrenmenin yükselişiyle birlikte, özellikle büyük veri kümelerini işlerken GPU'lara olan talep arttı.

3.2018'den günümüze: BERT ve GPT gibi büyük modeller, yüksek performanslı bilgi işlem kümelerine olan talebi daha da artırdı.

io.net: Bilgi işlemin geleceğini yeniden şekillendiriyor, merkezi olmayan GPU ağlarında yeni bir dönem

io.net, merkezi olmayan bir GPU bilgi işlem ağı oluşturarak ve küresel olarak dağıtılmış boş GPU kaynaklarını kullanarak maliyetleri önemli ölçüde azaltır ve bilgi işlem verimliliğini artırır.

1. Maliyet verimliliği:

Geleneksel merkezi bilgi işlem merkezleriyle karşılaştırıldığında io.net'in merkezi olmayan modeli, büyük ölçekli donanım tedariki ve bakımı ihtiyacını azaltarak ilk yatırım ve işletme maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.

2.Teknik uygulama:

Küme bilgi işlem: Ray ve Kubernetes teknolojisini kullanan io.net, kaynak yönetimini ve bilgi işlem görevlerinin tahsisini optimize ederek yürütme verimliliğini artırır.

Gizlilik ve güvenlik: Mesh VPN ve veri akışı gizleme teknolojisi sayesinde, veri aktarımının güvenliği ve gizliliği artırılır.

3. Pazar konumlandırması:

io.net'in hizmet maliyeti, geleneksel bulut hizmet sağlayıcılarına göre %90 daha düşüktür ve saniyeler içinde devreye alınabilir. Bu hızlı yanıt yeteneği, pazarın yüksek verimlilik talebini karşılar.

Sağlanan elastik kaynak kombinasyonu ve anında dağıtım, io.net'e yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında, özellikle de büyük miktarda bilgi işlem kaynağı gerektiren karmaşık görevlerin işlenmesinde önemli bir rekabet avantajı sağlıyor.

Bilgi işlem kaynaklarının merkezi olmayan ve verimli bir şekilde toplanması yoluyla io.net yalnızca maliyetleri ve kaynak kullanımını optimize etmekle kalmaz, aynı zamanda yenilikçi gizlilik koruma teknolojisi aracılığıyla hizmet güvenliğini de geliştirir. Bu rekabet avantajları, io.net'in küresel yapay zeka bilgi işlem güç kaynağı pazarındaki önemli konumunu ve gelişme potansiyelini göstermektedir.

Yapay zeka bilgi işlem modellerinin dönüşümünü ortaya koyuyor: io.net'in merkezi olmayan bilgi işlem gücü alanındaki atılımları ve avantajları

MindChats podcast'inin son bölümünde io.net kurucusu ve CTO Ahmad Shadid, merkezi ve merkezi olmayan yapay zeka arasındaki temel farkları ve bunların avantajlarını derinlemesine tartışıyor. Bu tartışma, merkezi olmayan yapay zekanın bilgi işlem kaynak tahsisini optimize etme, maliyetleri azaltma ve sistem ölçeklenebilirliğini ve esnekliğini geliştirme potansiyelini ortaya koyuyor.

Merkezileştirmeden merkezi olmayan yönetime: Yapay zeka sistemlerinde veri depolama yeniliği

Merkezi yapay zeka sistemleri, verileri merkezi olarak işlemek ve depolamak için büyük veri merkezlerine güvenir. Bu yöntem veri işlemeyi hızlandırıp veri yönetimini basitleştirse de bariz eksiklikleri de vardır:

Yüksek maliyet: Veri merkezlerinin inşası ve bakımı büyük miktarda sermaye gerektirir.

Sınırlı ölçeklenebilirlik: İhtiyaçlar arttıkça mevcut sistemleri ölçeklendirmek karmaşık ve pahalıdır.

Güvenlik riskleri: Merkezi veri depolama, veri sızıntısı riskini artırır.

Geleceğin kilidini açmak: Merkezi olmayan yapay zekanın üç büyük avantajı

Merkezi olmayan yapay zeka, merkezi sistemlerin birçok sınırlamasının üstesinden gelerek, dağıtılmış ağlar aracılığıyla veri işleme ve depolamayı uygular:

Maliyet verimliliği: Büyük fiziksel tesislere olan bağımlılığın azalması, bakım maliyetlerinin azaltılması.

Güçlü ölçeklenebilirlik: Büyük ön yatırımlara gerek kalmadan daha fazla düğüm ekleyerek sistemi kolayca genişletin.

Veri güvenliği: Merkezi olmayan depolama ve şifreleme, merkezi saldırı riskini azaltır.

io.net'in şifresini çözme: Merkezi olmayan bir modelle yapay zeka bilgi işlem ihtiyaçları nasıl optimize edilir

Shadid, io.net'in yapay zeka bilgi işlem ihtiyaçlarını optimize etmek için merkezi olmayan modellerden nasıl yararlandığını açıkladı:

Kaynak toplama: Güçlü bir dağıtılmış bilgi işlem ağı oluşturmak için dünya genelinde boşta olan GPU kaynaklarını entegre edin.

Dinamik kaynak tahsisi: Kaynakları talebe göre dinamik olarak ayarlayın, bilgi işlem verimliliğini artırın ve enerji tüketimini azaltın.

Ekonomik teşvikler: Bireyleri ve kuruluşları bilgi işlem kaynaklarını paylaşmaya ve maliyetleri daha da azaltmaya teşvik etmek için Web3 teşvik mekanizmasını tanıtın.

Gizlilik koruması: Veri güvenliğini sağlamak için gelişmiş şifreleme ve gizlilik teknolojisini kullanın.

Bu tartışma yalnızca merkezi ve merkezi olmayan yapay zeka arasındaki farkları açıklığa kavuşturmakla kalmadı, aynı zamanda io.net'in merkezi olmayan platformu aracılığıyla maliyet, ölçeklenebilirlik ve veri güvenliği zorluklarını nasıl çözdüğünü de gösterdi. io.net'in uygulamaları, merkezi olmayan bilgi işlemin sadece uygulanabilir olduğunu değil aynı zamanda özellikle maliyet verimliliği ve sistem esnekliğini artırma açısından temel yönlerden geleneksel modellerden üstün olduğunu göstermektedir.

io.net, merkezi olmayan bilgi işlem gücü inovasyonunu teşvik ediyor ve pazar ve ekonomik model beklentileri dikkat çekiyor

Io.net ekosisteminde, yerel kripto para birimi IO coini ve protokol tokeni çok önemlidir. Yalnızca AI girişimleri ve geliştiricileri için ödeme sürecini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda özellikle GPU kaynakları elde edebilenlerin bilgi işlem gücü sağlayıcılarının sağlanmasını da sağlar. Adil ekonomik getiriler. IO paralarının kullanıma sunulması, dağıtım ve bilgi işlem maliyetlerini daha şeffaf hale getirirken, katılımcıları boş bilgi işlem kaynaklarına katkıda bulunmaya devam etmeye teşvik ediyor.

io.net, ekosistem içindeki işlemlerin sadece adil değil aynı zamanda verimli olmasını sağlamak için ekonomik modelinin inşasına özel önem vermektedir. Ağ, ücretleri ödemek için ABD dolarına sabitlenmiş IOSD Kredilerini kullanıyor ve her model dağıtımı ve hesaplama görevi, küçük işlemler için IO paraları aracılığıyla ödeniyor. GPU tedarikçileri için, ister doğrudan GPU kiralasınlar ister ağ modeli çıkarımına katılsınlar, IO paraları hak ettikleri getiriyi almalarını sağlar.

Buna ek olarak io.net, madenci donanımını speedtest.net'e benzer şekilde açık ve şeffaf bir kıyaslama aracı aracılığıyla fiyatlandıracak ve adil ve şeffaf bir pazar ortamı sağlayacak tamamen merkezi olmayan bir fiyatlandırma planı sunmayı da planlıyor. Bu fiyatlandırma mekanizması, pazar talebine ve kaynak kullanılabilirliğine uyum sağlamak için donanım performansı, İnternet bant genişliği ve coğrafi farklılıklar dahil olmak üzere çeşitli faktörleri dikkate alacaktır.

Her ne kadar io.net, arz tarafında Akash Network gibi diğer rakiplerini açık ara geride bırakarak devasa bir GPU ağı kurmuş olsa da, talep tarafındaki büyüme henüz emekleme aşamasında ve çip görev yükü düşük. Ancak pazarın büyümesi ve ürün deneyiminin sürekli optimizasyonu ile talebin giderek artması bekleniyor.

Genel olarak io.net, yenilikçi merkezi olmayan bilgi işlem platformu ve ekonomik teşvik mekanizması aracılığıyla yapay zeka girişimlerine ve mühendislerine güçlü bir destek sağlayarak teknolojinin geliştirilmesini ve uygulanmasını teşvik ediyor. Geleceğe baktığımızda, teknoloji olgunlaştıkça ve pazar faaliyetleri arttıkça io.net'in küresel yapay zeka bilgi işlem güç kaynağı pazarında daha önemli bir rol oynaması bekleniyor.