io.net은 어떻게 탈중앙화 연산 플랫폼으로 구축되었나요?

출처:Trustless Labs 

배경

OpenAI의 GPT4 LLM이 출시되면서 다양한 AI 텍스트 이미지 변환 모델의 잠재력이 입증되었고, 성숙한 AI 모델을 기반으로 하는 애플리케이션이 증가하면서 GPU와 같은 연산 자원에 대한 수요도 증가했습니다. .

GPU Utils 2023Nvidia H100 GPU의 공급과 수요를 살펴보는 기사에서는 AI 비즈니스에 참여하는 대기업의 GPU 수요가 높으며, Meta, Tesla, Google과 같은 거대 기술 기업이 Nvidia를 대량으로 구매하고 있다고 언급했습니다. Meta는 약 21,000개의 A100 GPU를, Tesla는 약 7,000개의 A100을 보유하고 있으며, 구체적인 수치는 제공되지 않았지만 Google의 데이터센터에도 상당한 GPU 투자가 이루어지고 있습니다. GPU, 특히 H100에 대한 수요는 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 애플리케이션을 학습해야 하는 필요성에 힘입어 계속 증가하고 있습니다.

한편, Statista에 따르면 AI 시장 규모는 2022년 1,348억 달러에서 2023년 2,418억 달러로 성장했으며 2030년에는 7,387억 달러에 달할 것으로 예상되며 클라우드 서비스의 시장 가치도 6,330억 달러에서 약 14% 성장했으며, 그 중 AI 시장에서 GPU 연산에 대한 수요가 급증한 것이 주요 원인으로 꼽힙니다.

빠르게 성장하고 있는 잠재력이 높은 AI 시장을 분석하고 투자하기 위한 진입점은 무엇일까요? IBM 보고서에 따르면 AI 애플리케이션과 솔루션을 개발하고 배포하는 데 필요한 인프라를 정리했습니다. AI 인프라는 주로 학습 모델이 의존하는 대규모 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스를 처리하고 최적화하기 위해 존재하며, 데이터 세트 처리 효율성, 모델 안정성 및 애플리케이션 확장성의 하드웨어 및 소프트웨어 측면을 모두 다룬다고 할 수 있습니다.

AI 훈련 모델 및 애플리케이션에 필요한 많은 양의 연산 리소스, 지연 시간이 짧은 클라우드 환경 및 연산용 GPU 선호, 소프트웨어 스택 측면에서 분산 컴퓨팅 플랫폼 포함(Apache Spark/Hadoop).Spark는 처리해야 하는 워크플로우를 다음과 같이 분산하여 이를 수행합니다. 병렬 처리 메커니즘과 내결함성 설계가 내장된 다양한 대규모 컴퓨팅 클러스터로 분산시킵니다. 블록체인의 자연스러운 탈중앙화 설계는 분산 노드를 표준으로 만들고, BTC가 만든 작업 증명 합의 메커니즘은 채굴자들이 연산 능력(작업량)을 통해 블록 결과를 놓고 경쟁해야 할 필요성을 설정하는데, 이는 모델/추론 문제를 생성하는 데 연산 능력이 필요한 AI의 워크플로와 유사합니다. 따라서 기존 클라우드 서버 공급업체는 서버와 같은 그래픽 카드를 대여하고 연산 능력을 판매하는 새로운 비즈니스 모델을 확장하기 시작했습니다. 블록체인의 아이디어를 모방한 AI 컴퓨팅 파워는 유휴 GPU 자원을 활용할 수 있는 분산 시스템으로 설계되어 스타트업의 컴퓨팅 파워 비용을 절감할 수 있습니다.

IO.NET 프로젝트 프로필

Io.net은 솔라나 블록체인을 통합한 분산 연산 제공자로서 분산 연산 자원(GPU & CPU)을 활용하여 Io는 독립 데이터 센터와 암호화폐 채굴자의 유휴 그래픽 카드를 통합하고, 파일코인/렌더와 같은 암호화폐 프로젝트와 협력하며, 100만 개 이상의 GPU 자원을 통합하여 AI 컴퓨팅 자원 부족 문제를 해결함으로써 이를 달성합니다.

기술적으로 io.net은 분산 컴퓨팅을 위한 머신러닝 프레임워크인 ray.io를 기반으로 구축되어 강화 학습, 딥 러닝부터 모델 튜닝, 모델 실행 및 기타 컴퓨팅 성능이 필요한 AI 애플리케이션에 분산 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 누구나 별도의 라이선스 없이 작업자 또는 개발자 역할로 io의 연산 네트워크에 참여할 수 있으며, 네트워크는 연산 작업의 복잡성, 긴급성 정도, 연산 자원의 공급에 따라 시장의 가격 역학에 따라 연산 가격을 조정합니다. 또한, io의 백엔드는 산술의 분산된 특성에 따라 GPU 수요 유형, 현재 가용성, 요청자의 위치 및 평판을 기반으로 GPU 공급자와 개발자를 매칭합니다.

$IO는 io.net 시스템의 기본 토큰으로, 연산 능력 제공자와 연산 서비스 구매자 간의 교환 매체 역할을 하며, $IO를 사용하면 주문 처리 수수료가 $USDC에 비해 %2 절감될 수 있습니다. 동시에 $IO는 네트워크가 제대로 작동하도록 하는 데 중요한 인센티브 역할을 합니다. $IO 토큰 보유자는 노드에 일정량의 $IO를 담보할 수 있으며, 노드는 담보된 $IO 토큰으로 가동되어야만 기계의 유휴 기간에 해당하는 수익을 얻을 수 있습니다.

현재 $IO 토큰의 시가총액은 약 3억 6천만 달러이며, FDV는 약 30억 달러입니다.

$IO 토큰 경제학

$IO의 최대 총 공급량은 8억 개이며, 이 중 5억 개는 토큰 TGE 당시 당사자들에게 분배되었습니다. 나머지 3억 개의 토큰은 20년에 걸쳐 매월 1.02%씩, 즉 매년 약 12%씩 감소하는 방식으로 발행될 예정입니다. 현재 IO 유통량은 9,500만 개이며, 이는 TGE 당시 생태 연구 개발 및 커뮤니티 구축을 위해 잠금 해제된 7,500만 개와 코인세이프 런치풀의 채굴 보상 2,000만 개로 구성되어 있습니다.

IO 테스트 네트워크 기간 동안 연산 제공자에 대한 보상은 다음과 같이 분배되었습니다:

• 1분기(4월 25일 기준) - -. 6월 30일) - 5,000,000 IO

테스트넷 파워 보너스 외에도 커뮤니티 구축에 참여한 크리에이터에게 에어드랍의 일부를 지급하고 있습니다 :

• (1차) 커뮤니티/콘텐츠 크리에이터/갈크세/디스코드 - 7,500,000 IO

• 시즌 3 (6월 1일 - 6월 30일) 디스코드 및 갈크스 참가자 - 2,500,000 IO

시즌 1 테스트넷 컴퓨팅 보상과 커뮤니티 생성/갈크스 보상의 첫 라운드가 TGE에서 에어드랍된 곳입니다.

공식 문서에 따르면, $IO의 전체 배분은 다음과 같습니다:

$IO 토큰 소멸 메커니즘

Io.net은 미리 정해진 일련의 절차에 따라 $IO 토큰의 매입 및 소멸을 수행하며, 실행 시점의 $IO 가격에 따라 매입 및 소멸되는 정확한 수량의 $IO 토큰이 결정됩니다. $IO 환매에 사용되는 자금은 IOG(GPU 인터넷 - GPU 인터넷)의 운영 수익, IOG의 산술 구매자와 산술 공급자로부터 각각 0.25%의 주문 예약 수수료, $USDC로 이루어진 산술 구매에 대한 2%의 취급 수수료에서 파생됩니다.

경쟁 분석

io.net과 유사한 프로젝트로는 아카시, 노사나, 옥타스페이스, 코어.AI 등이 있으며, 이들은 탈중앙화된 중앙 연산 시장에서 AI 모델의 계산 요구를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 중앙화된 산술 시장에서 AI 모델의 연산 요구를 해결하는 데 집중하고 있습니다.

• 아카시 네트워크는 미사용 분산 컴퓨팅 자원을 활용하고, 초과 컴퓨팅 파워를 풀링 및 임대하며, 동적 할인과 인센티브를 통해 수요-공급 불균형에 대응하는 분산화된 마켓플레이스 모델을 사용합니다. 수요와 공급의 불균형을 해결하고 스마트 컨트랙트를 기반으로 효율적이고 신뢰가 필요 없는 자원 할당을 가능하게 하여 안전하고 비용 효율적인 탈중앙화 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공합니다. 이를 통해 이더리움 채굴자와 활용도가 낮은 GPU 리소스를 보유한 다른 사용자가 이를 임대하여 클라우드 서비스를 위한 마켓플레이스를 만들 수 있습니다. 이 마켓플레이스에서는 구매자가 이러한 리소스를 임대하기 위해 입찰할 수 있는 역경매 메커니즘을 통해 서비스 가격이 책정되어 경쟁적으로 가격을 낮출 수 있습니다.

• 노사나는 솔라나 생태계의 탈중앙화된 산술 마켓플레이스로, 유휴 산술 자원을 사용해 GPU 그리드를 형성함으로써 AI 추론의 계산 요구를 충족하는 것을 주요 목적으로 합니다. 이 프로젝트는 산술 시장의 운영을 정의하고 네트워크에 참여하는 GPU 노드가 합리적인 방식으로 작업을 완료하도록 보장하는 Solana의 프로그램을 기반으로 합니다. 현재 테스트 네트워크의 두 번째 단계가 실행 중이며, LLama 2와 안정적 확산 모델 추론 프로세스를 위한 컴퓨팅 파워를 제공하고 있습니다.

• OctaSpace는 확장 가능한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 클라우드 노드 인프라로 분산 컴퓨팅, 데이터 스토리지, 서비스, VPN 등에 액세스할 수 있습니다. OctaSpace에는 CPU 및 GPU 연산이 포함되어 있으며, ML 작업을 위한 디스크 공간을 제공합니다, 옥타스페이스에는 CPU 및 GPU 연산 능력, ML 작업을 위한 서비스를 위한 디스크 공간, AI 도구, 이미지 처리, 블렌더를 사용한 장면 렌더링 등이 포함됩니다. 옥타스페이스는 2022년에 출시되며 자체 레이어 1 EVM 호환 블록체인에서 실행됩니다. 블록체인은 작업 증명(PoW)과 권한 증명(PoA) 합의 메커니즘을 결합한 이중 체인 시스템을 사용합니다.

• Clore.AI는 사용자가 전 세계적으로 컴퓨팅 성능을 제공하는 노드에서 하이엔드 GPU 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있는 분산형 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼입니다. AI는 사용자가 컴퓨팅 성능을 제공하는 전 세계의 노드에서 하이엔드 GPU 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있는 분산형 GPU 슈퍼컴퓨팅 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 저비용의 고성능 GPU 서비스를 제공하며, 사용자는 GPU 대여에 대한 보상을 Clore 토큰으로 받습니다. clore.ai는 보안에 중점을 두고 유럽 법률을 준수하며 원활한 통합을 위한 강력한 API를 제공합니다. 프로젝트 품질 측면에서 볼 때, 프로젝트의 자체 프로필과 데이터의 진위 여부를 확인할 수 있는 자세한 기술 문서가 없는 Clore.AI의 웹 페이지는 거칠기 때문에 프로젝트의 그래픽 리소스와 실제 참여 수준에 대해서는 회의적인 시각을 유지하고 있습니다.

탈중앙화 연산 시장의 다른 제품과 비교했을 때 io.net은 최소 30대의 소비자 GPU가 네트워크에 기여해야만 연산 자원을 제공할 수 있는, 누구나 참여할 수 있는 유일한 프로젝트이며 맥북 M2, 맥 미니, 맥북 M2와 같은 다른 프로젝트도 네트워크에 기여할 수 있는 프로젝트입니다. Macbook M2, Mac Mini 및 기타 Apple 칩. 보다 풍부한 GPU 및 CPU 리소스와 풍부한 API 빌드를 통해 IO는 배치 추론, 병렬 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 강화 학습과 같은 다양한 AI 컴퓨팅 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 반면에 백엔드 인프라는 효율적인 관리와 자동화된 리소스 가격 책정을 가능하게 하는 일련의 모듈식 계층으로 구성되어 있습니다. 다른 분산 연산 마켓플레이스 프로젝트는 대부분 기업 그래픽 리소스와 협업하는 데 초점을 맞추고 있으며, 사용자 참여에 대한 특정 임계값이 있습니다. 따라서 IO는 토큰 이코노미의 암호 화폐 플라이휠을 사용하여 더 많은 그래픽 카드 리소스를 확보할 수 있습니다.

이것은 io.net과 경쟁사의 현재 시가총액/FDV를 비교한 것입니다:

리뷰 및 결론

$IO의 코인세이프 출시는 테스트 네트워크의 불투명한 규칙에 의문을 제기하는 베타 확장판의 군중들의 점진적인 공격과 함께 오픈 이후 많은 관심을 받고 있는 중량급 프로젝트의 가치 있는 시작이라고 할 수 있습니다. 가치 있는 오프닝 문장을 그렸습니다. 토큰은 시장이 하락하는 동안 온라인에 올랐고, 낮은 가격으로 시작하여 결국 비교적 합리적인 가치 범위로 돌아갔습니다. 그러나 강력한 투자 라인업 때문에 io.net을 찾은 테스트 네트워크 참여자들에게는 기쁜 사람도 있고 슬픈 사람도 있었으며, GPU를 대여했지만 매 분기 테스트 네트워크 참여를 고집하지 않은 대부분의 사용자는 기대했던 초과 수익을 얻지 못한 대신 '안티 저킹'이라는 현실에 직면하게 되었습니다. 테스트 기간 동안 io.net은 상금을 GPU와 고성능 CPU의 두 풀로 나누었는데, 시즌 1은 해킹 사고로 인해 지연되었지만 최종 TGE에서 GPU 풀의 포인트 비율이 거의 90:1로 결정되었고 주요 클라우드 플랫폼 벤더로부터 GPU를 임대하는 비용이 에어드랍을 통한 수익보다 훨씬 많았습니다. 시즌 2에서는 PoW 검증을 완전히 구현하고 PoW 검증을 정식으로 구현했습니다. PoW 검증 메커니즘의 공식 구현이 완료되어 약 3w의 GPU 장치가 성공적으로 참여하여 PoW 검증을 통과했으며 최종 포인트 교환 비율은 100:1이었습니다.

많은 기대를 모았던 시작 이후 io.net은 광범위한 세션 컴퓨팅 요구를 가진 AI 앱에 제공한다는 목표를 달성할 수 있을까요, 그리고 테스트 네트워크 이후에도 많은 수요가 남을까요? io.net 테스트 후 실제 수요가 얼마나 남을지는 시간이 지나야 알 수 있습니다.