MIIX Capital：io.net プロジェクト研究報告
io.netは、機械学習のための計算リソースを提供する分散型GPUネットワークで、市場価値は10億ドルであり、ブルマーケットサイクルの中で50億ドル以上に達する見込みです。1、プロジェクト状況
1.1 ビジネス概要
io.netは分散型のGPUネットワークで、ML（機械学習）に計算を提供することを目的としています。独立したデータセンター、暗号通貨マイナー、FilecoinやRenderなどのプロジェクトから集めた100万以上のGPUを組み合わせて計算能力を取得します。
その目標は、100万のGPUをDePIN（分散型物理インフラネットワーク）に組み込み、企業向けの分散型計算ネットワークを構築することです。これにより、世界中の未使用のネットワーク計算リソース（現在は主にGPU）を集約し、人工知能エンジニアに対してより低価格で、よりアクセスしやすく、より柔軟に適応できるネットワーク計算リソースサービスを提供します。
ユーザーにとっては、世界中の未使用GPUリソースの市場のようなものであり、人工知能エンジニアやチームがここで自分たちのニーズに応じてカスタマイズして必要なGPU計算サービスを購入できます。
1.2 チーム背景
Ahmad Shadid は創設者兼CEOで、以前はWhalesTraderの量的システムエンジニアでした。
Garrison Yang は最高戦略責任者兼最高マーケティング責任者で、以前はAva Labsの成長と戦略の副社長でした。
Tory Green は最高運営責任者で、以前はHum Capitalの最高運営責任者、Fox Mobile Groupの企業開発と戦略のディレクターでした。
Angela Yi はビジネス開発副社長で、アメリカのハーバード大学を卒業し、販売、パートナーシップ、サプライヤー管理などの重要な戦略を計画し実行する責任があります。
2020年、Ahmad Shadidは機械学習量的取引会社Dark TickのためにGPU計算ネットワークを構築しましたが、取引戦略が高頻度取引に近いため、大量の計算能力が必要でした。クラウドサービスプロバイダーの高額なGPUサービス料金が彼らの課題となりました。
計算能力に対する巨大な需要と直面している高額なコストが、彼らが分散型の計算リソースを構築することを決定する要因となり、その後、Austin Solana Hacker Houseで注目を集めました。したがって、io.netはこのチームが直面している痛点から出発し、解決策を提案し、ビジネスを展開するものです。
1.3 製品/技術
市場ユーザーが直面している問題：
利用可能性が限られており、AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを使用してハードウェアにアクセスするには通常数週間かかり、人気のあるGPUモデルは通常利用できません。
選択肢がほとんどありません。GPUハードウェア、位置、安全レベル、遅延などの面で、ユーザーはほとんど選択肢がありません。
コストが高い：高品質のGPUを取得するのは非常に高価で、毎月数十万ドルをトレーニングと推論に費やしています。
解決策：
未使用のGPU（例えば独立したデータセンター、暗号マイナー、Filecoin、Renderなどの暗号プロジェクト）を集約し、これらのリソースをDePINに統合することで、エンジニアがシステム内で大量の計算能力を得られるようにします。これにより、MLチームは分散型GPUネットワークを通じて推論とモデルサービスのワークフローを構築し、分散型計算ライブラリを活用して、データとモデルの並列性を使用して多くの分散デバイスで並列化されたバッチトレーニングジョブを編成できます。
さらに、io.netは高度なハイパーパラメータ調整を持つ分散型計算ライブラリを利用して、最適な結果を確認し、スケジューリングを最適化し、単純に検索パターンを指定します。また、オープンソースの強化学習ライブラリを使用しており、これは生産レベルの高度に分散されたRL（強化学習）ワークロードとシンプルなAPIをサポートしています。
製品構成：
IO Cloudは、オンデマンドで分散型GPUクラスターを展開および管理することを目的としており、IO-SDKとシームレスに統合され、AIとPythonアプリケーションを拡張するための包括的なソリューションを提供します。無限の計算能力を提供し、GPU/CPUリソースの展開と管理を簡素化します。
IO Workerは、ユーザーに包括的でユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、直感的なウェブアプリケーションを通じてGPUノードの操作を効率的に管理します。この製品の範囲には、ユーザーアカウント管理、計算活動の監視、リアルタイムデータ表示、温度と電力消費の追跡、インストール支援、ウォレット管理、安全対策、収益性計算に関連する機能が含まれます。
IO Explorerは、ユーザーに包括的な統計データとGPUクラウドの各側面の可視化を提供し、ユーザーがio.netネットワークの複雑な詳細を簡単にリアルタイムで監視、分析、理解できるようにし、ネットワーク活動、重要な統計データ、データポイント、報酬取引に対する完全な可視性を提供します。
製品の特徴：
分散型計算ネットワーク：io.netは分散型の計算モデルを採用し、計算リソースを世界中に分散させることで、計算効率と安定性を向上させます。
低コストアクセス：従来の集中型サービスと比較して、io.net Cloudはより低いアクセスコストを提供し、より多くの機械学習エンジニアや研究者が計算リソースを利用できるようにします。
分散型クラウドクラスター：プラットフォームは分散型のクラウドクラスターを提供し、ユーザーは自分のニーズに応じて適切な計算リソースを選択し、タスクを異なるノードに割り当てて処理できます。
機械学習タスクのサポート：io.net Cloudは機械学習エンジニアに計算リソースを提供することに特化しており、モデルのトレーニングやデータ処理などのタスクをより簡単に行えるようにします。
1.4 発展ロードマップ
https://developers.io.net/docs/product-timeline
io.netのホワイトペーパーに基づくと、プロジェクト製品のロードマップは次のとおりです：2024年1月から4月にかけて、V1.0を全面的にリリースし、io.netエコシステムの分散化を目指し、自己ホスティングと自己複製を実現します。
1.5 資金調達情報
公開されたニュース情報によると、2024年3月5日、io.netは3000万ドルのAラウンド資金調達を完了したと発表しました。Hack VCが主導し、Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures、Sandbox Gamesなどが参加しました。【1】注目すべきは、このラウンドの資金調達後、io.netの全体評価額が10億ドルに達したことです。
2、マーケットデータ
2.1 公式ウェブサイト
2024年1月から2024年3月の公式ウェブサイトのデータによると、総訪問者数は5.212M、月平均訪問者数は1.737M、直帰率は18.61%（低い）で、各地域のユーザー訪問データは比較的均一であり、直接訪問と検索訪問の割合は80%を超えています。これは、訪問ユーザーのデータに不正データの割合が少なく、彼らがio.netについて基本的な理解を持ち、さらに詳しく知りたいと考えていることを示唆しています。
2.2 ソーシャルメディアコミュニティ
3、競争分析
3.1 競争状況
io.netのコアビジネスは分散型AI計算能力に関連しており、最大の競合相手はAWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの従来のクラウドサービスプロバイダーです。国際データ会社(IDC)、浪潮信息、清華大学グローバル産業研究院が共同で作成した「2022-2023年グローバル計算能力指数評価報告書」によると、世界の人工知能計算市場規模は2022年の195億ドルから2026年には346.6億ドルに成長すると予測されています。【2】
世界の主要クラウドコンピューティングプロバイダーの売上高を比較すると、2023年のAWSクラウドサービスの売上高は90.8億ドル、Google Cloudの売上高は33.7億ドル、Microsoft Azureの売上高は96.8億ドルです。【3】この3社の市場シェアは世界の約66%を占めており、これらの巨大企業の時価総額はすべて1兆ドル以上です。
https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/
クラウドサービスプロバイダーの高額な収入とは対照的に、GPUの利用率を向上させることが焦点の問題となっています。AIインフラストラクチャの調査によると、ほとんどのGPUリソースが過小評価されて利用されています --- --- 約53%の人が51~70%のGPUリソースが過小評価されていると考え、25%の人が利用率が85%に達していると考え、わずか7%の人が利用率が85%を超えていると考えています。io.netにとって、クラウドコンピューティングに対する巨大な需要とGPUリソースの効果的な利用不足の問題は、市場機会を意味します。
3.2 強みの分析
https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429
io.netの最大の競争優位性は、エコロジーの優位性または先行優位性にあります。公式データによると、現在io.netが保有するGPUクラスターの総量は40Kを超え、CPUの総量は5600を超え、Worker Nodesは69Kを超え、10,000GPUの展開時間は90秒未満で、価格は競合他社より90%安く、評価額は10億ドルです。io.netは、顧客に対して集中型クラウドサービスプロバイダーに比べて1~2割の低価格と許可なしで即時にサービスを提供するだけでなく、計算能力の提供者には今後登場するIOトークンを通じて追加のインセンティブを提供し、100万GPUの接続を達成するために協力しています。
さらに、他のDePIN計算プロジェクトと比較して、io.netはGPU計算能力に特化しており、そのGPUネットワークの規模は同類プロジェクトの100倍以上に達しています。io.netは、最先端のML技術スタック（Rayクラスター、Kubernetesクラスター、大規模クラスターなど）をGPU DePINプロジェクトに統合し、大規模に実践しているブロックチェーン界の最初のプロジェクトでもあり、これによりGPUの数だけでなく、技術の応用とモデルのトレーニング能力においても先行しています。
io.netが成長を続ける中で、GPUの容量を集中型クラウドサービスプロバイダーと競争できる500,000の全ネットワーク同時GPUにまで引き上げることができれば、より低コストでWeb 2に類似したサービスを提供できるようになり、Render Network、Filecoin、Solana、Ritualなどの主要なDePINおよびAIプレーヤーとの緊密な協力関係を通じて、徐々にこの分野でのコアな地位を確立し、分散型GPUネットワークのリーダーおよび決済層となり、全体のWeb 3xAIエコシステムに活力をもたらすことができます。
3.3 リスクと問題
io.netは新興のWeb3と深く結びついた計算リソースの統合と配布プラットフォームであり、従来のクラウドサービスプロバイダーと高度に重複するビジネスを展開しているため、技術的および市場的な位置リスクと障害に直面しています。
技術的安全リスクとして、io.netは新興プラットフォームであり、大規模なアプリケーションテストを経験しておらず、悪意のある攻撃に対する防止および対応能力を示していません。大量の計算リソースの接続、配布、管理に対する経験や実践的な検証が不足しており、技術製品に一般的な互換性、堅牢性、安全性の問題が発生しやすいです。そして、一旦問題が発生すると、io.netにとって致命的な可能性が高く、顧客は自分の安全と安定を重視し、これらに対して支払うことを望まないからです。
市場の拡大が遅いことも、io.netが従来のクラウドサービスプロバイダーと高度に重複しているため、AWS、Google Cloud、Alicloudなどの従来のプロバイダーと直接競争しなければならず、さらには二線または三線のサービスプロバイダーとも直接競争しなければなりません。io.netはより有利なコストを持っていますが、Bクラス顧客向けのサービス体系と市場体系はまだ始まったばかりで、既存のWeb3業界の市場運営とは大きな違いがあります。そのため、現時点では市場拡大の進捗は理想的ではなく、これはプロジェクトの評価額やトークンの市場価値に直接影響を与える可能性があります。
最新のセキュリティ事件
4月25日、io.netの創設者兼CEOであるAhmad Shadidは、io.netのメタデータAPIがセキュリティ事件に遭遇したとツイートしました。攻撃者はユーザーIDからデバイスIDへのアクセス可能なマッピングを利用し、無許可のメタデータが更新されました。この脆弱性はGPUアクセスには影響を与えませんでしたが、フロントエンドがユーザーに表示するメタデータには影響を与えました。io.netはPIIを収集せず、敏感なユーザーやデバイスデータを漏洩することはありません。
Shadidは、io.netのシステム設計が自己修復を可能にし、各デバイスを継続的に更新して、誤った変更のメタデータを回復するのを助けると述べました。この事件を受けて、io.netはOKTAのユーザーレベルの認証統合の展開を加速しており、この展開は今後6時間以内に完了する予定です。さらに、io.netはAuth0トークンを導入してユーザー認証を行い、無許可のメタデータ変更を防止します。データベースの復旧中、ユーザーは一時的にログインできなくなります。すべての正常稼働時間の記録は影響を受けず、供給者の計算報酬にも影響を与えません。
4、トークン評価
4.1 トークンモデル
io.netのトークン経済モデルは、創世時に5億枚のIOの初期供給量を持ち、5つのカテゴリーに分かれています：シード投資家（12.5%）、Aラウンド投資家（10.2%）、コア貢献者（11.3%）、研究開発とエコシステム（16%）、およびコミュニティ（50%）。IOの発行はネットワークの成長と採用を促進し、20年以内に8億枚の固定最大供給量に増加します。
報酬はデフレモデルに基づき、最初の年は8%から始まり、毎月1.02%減少（年間約12%）し、8億枚のIOの上限に達するまで続きます。報酬の発放に伴い、初期のサポーターとコア貢献者のシェアは継続的に減少し、すべての報酬配分が完了した後、コミュニティのシェアは50%に増加します。【4】
そのトークンの機能には、IO Workerへの配分インセンティブの付与、AIおよびMLデプロイチームのネットワークの継続的な使用に対する報酬、需要と供給のバランス、IO Workerの計算単位の価格設定、コミュニティガバナンスなどが含まれます。
io.netは、IOの価格変動による支払い問題を回避するために、特別にIOSDというステーブルコインを開発し、米ドルに連動させています。1IOSDは常に1ドルに等しいです。IOSDはIOを焼却することによってのみ取得できます。さらに、io.netはネットワーク機能を改善するためのいくつかのメカニズムを検討しています。例えば、IO Workersがネイティブ資産を担保にして借用される確率を高めることを許可する可能性があります。この場合、投入した資産が多いほど、選ばれる確率が高くなります。また、ネイティブ資産を担保にした人工知能エンジニアは、高需要のGPUを優先的に使用できます。
4.2 トークンメカニズム
IOトークンは主に需要側と供給側の2つのグループで使用されます。需要側にとって、各計算ジョブは米ドルで価格設定され、ネットワークはジョブが完了するまで支払いを保持します。ノードオペレーターが米ドルとトークンで報酬シェアを設定すると、すべての米ドル額はノードオペレーターに直接配分され、トークンに配分されたシェアはIOトークンを焼却するために使用されます。その後、その期間中に計算報酬として鋳造されたすべてのIOトークンは、そのクーポントークン（計算ポイント）の米ドル価値に基づいてユーザーに配分されます。
供給側にとっては、可用性報酬と計算報酬が含まれます。計算報酬は、ネットワークに提出された作業に対するもので、ユーザーは「時間単位でクラスターを展開する持続時間」の時間の好みを選択し、io.netの価格予測機からコスト見積もりを受け取ります。可用性報酬に関しては、ネットワークは定期的にどのノードが作業を受け入れられるかを評価するために小規模なテスト作業をランダムに提出します。
供給側と需要側の両方に、計算性能やネットワーク参加度に基づいてスコアを蓄積し、報酬や特典を得るための評判システムが設定されています。
さらに、io.netはエコシステムの成長メカニズムを設定しており、ステーキング、招待報酬、ネットワーク手数料が含まれます。IOトークンの保有者は、自分のトークンIOをノードオペレーターやユーザーにステーキングすることを選択できます。一旦ステーキングされると、ステーキング者は参加者が得たすべての報酬の1~3%を受け取ります。ユーザーは新しいネットワーク参加者を招待し、新しい参加者の将来の収入の一部を共有することもできます。ネットワーク手数料は5%に設定されています。
4.3 評価分析
現在、トラック内のプロジェクトの正確な収入データを得ることができないため、正確な評価を行うことはできませんが、ここではio.netと同じAI+DePINプロジェクトであるRenderとの比較を通じて参考にします。
https://x.com/ionet/status/1777397552591294797
https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/render-network-scaling-rendering-for-the-future/
図に示すように、Render Networkは現在AI+Web3トラックにおける分散型GPUレンダリングソリューションのリーダープロジェクトであり、GPUリソースの総量は11946で、現在の時価総額は30億ドル（FDV50億ドル）です。一方、io.netのGPUリソースの総量は461772で、Renderの38倍であり、現在の評価額は10億ドルです。io.netとRenderプロジェクトの両方にとって、両者のコアな能力は分散型GPU計算能力であるため、GPU供給をコアの比較次元として見ると、io.netの上場時の時価総額はRenderを超える可能性が高く、少なくとも同等になるでしょう。
https://stats.renderfoundation.com/
Render Networkの2022年のFrames Renderedは9,420,335で、GMVは2,457,134ドルです。現在、Render NetworkのFrames Renderedは31,643,819であり、これに基づいて全体のGMVは約8,253,751ドルと推定されます。
io.netの4ヶ月間のGMVは400,000であり、io.netが4ヶ月間のGMV400,000の均等な成長を続けると仮定すると、12ヶ月のGMVは1200,000になります。io.netが現在のRender NetworkのGMVに達するには、まだ6.8倍の成長の余地があります。現在のio.netの評価額は10億ドルであり、以上の分析を総合すると、io.netはブルサイクルの中で時価総額が50億ドル以上に達する可能性があります。
5、まとめ
io.netの登場は分散型計算分野の空白を埋め、ユーザーに新しい可能性のある計算方法を提供します。人工知能や機械学習などの分野が継続的に発展する中で、計算リソースに対する需要も増加しているため、io.netには高い市場潜在能力と価値があります。
一方で、市場はすでにio.netに10億ドルの高評価を与えていますが、その製品は市場での検証を受けておらず、技術的な不確実性があり、供給と需要の関係を効果的にマッチングできるかどうかが、今後の時価総額の新高値を決定する重要な変数です。現状では、io.netプラットフォームの供給側の成果は初歩的に現れていますが、需要側ではまだ完全に力を発揮しておらず、現在のプラットフォーム全体のGPUリソースは十分に活用されていません。GPUリソースの需要をより効果的に喚起する方法は、チームが直面しなければならない課題です。
もしio.netが市場側の需要を迅速に取り込むことができ、運営過程で重大なリスクや技術的問題に直面しなければ、AI+DePINの実体ビジネス属性を持つio.netの全体ビジネスは成長のフライホイールを起動し、Web3分野で最も注目されるプロジェクト製品となるでしょう。これは、io.netが優れた投資対象となることを意味します。今後も注視し、慎重に検証していきましょう。
参考リソース
