io.net の AB 面を貫通する：過小評価された AI 計算力生産性革命？

執筆：LFG Labs

もし io.net のコアな背景が「草の根」であるとしたら、あなたはどう思いますか？

3000 万ドルの資金調達を行い、Hack VC、Multicoin Capital、Delphi Digital、Solana Lab などのトップキャピタルから注目を集めていることは、決して「地に足がついている」とは言えません。特に GPU 計算能力や AI 革命のラベルが重なると、高尚な代名詞となります。

しかし、喧騒のコミュニティの議論の中で、重要な手がかりがしばしば見落とされます。特に、io.net が世界の計算力ネットワークにもたらす可能性のある深い変革についてです------AWS、Azure、GCP の「エリート化」した位置付けとは異なり、io.net は本質的に平民化の道を歩んでいます：

見落とされている「中間層+ロングテール」の計算力需要を補完し、余剰の GPU リソースを集め、企業向けの分散型計算ネットワークを構築し、より広範な中小企業の AI イノベーションに増分/既存の計算力リソースを提供し、低コストで高い弾力性を持って世界の AI イノベーションの「生産力の再解放」を実現します。

AI の波の背後にある見落とされた計算力生産関係の潜流

今の AI の波や未来のデジタル経済時代のコアな生産力資源とは何でしょうか？

疑いもなく、計算力です。

Precedence Research のデータによれば、世界の人工知能ハードウェア市場は、2033 年までに 4735.3 億ドルを超えると予測され、年平均成長率 (CAGR) は 24.3% に達する見込みです。

予測データを除いても、増分と既存の論理的な観点から見ると、未来の計算力市場の発展過程において、長期的に存在する二つの主要な矛盾が明らかになります：

• 増分の側面では、指数関数的なトレンドでの計算力需要の増加が、線形トレンドでの計算力供給の増加を大きく上回ることが必然です；

• 既存の側面では、トップ効果の下で計算力が「絞り込まれ」、中間層とロングテールのプレイヤーは資源が不足し、大量の分散型 GPU リソースが余剰となり、供給と需要の双方が深刻にミスマッチしています；

増分の側面：計算力需要は供給を大きく上回る

まずは増分の側面です。AIGC 大モデルの急速な膨張に加え、医療、教育、スマートドライビングなど、爆発的な初期段階にある無数の AI シーンが急速に展開しています。これらはすべて大量の計算リソースを必要とします。したがって、現在の市場における GPU 計算リソースのギャップは、持続的に存在するだけでなく、ますます拡大しています。

つまり、供給と需要の観点から見ると、近い将来、計算力に対する市場の需要は供給を大きく上回り、需要曲線は短期間で指数関数的に上昇することが確実です。

供給側は物理法則や現実の生産要因に制約されているため、プロセス技術の向上や大規模な工場の建設による生産能力の拡大は、せいぜい線形的な成長しか実現できません。これにより、AI の発展における計算力のボトルネックは長期的に存在し続けることになります。

既存の側面：中間層とロングテールのプレイヤーの供給と需要の深刻なミスマッチ

一方で、計算力リソースが限られ、深刻な成長のボトルネックに直面している中、アマゾン ウェブ サービス (AWS)、マイクロソフト Azure、グーグル クラウド プラットフォーム (GCP) の三社が合計で 60% 以上のクラウドコンピューティング市場を占めており、明らかに売り手市場にあります。

彼らは高性能 GPU チップを蓄積し、大量の計算力リソースを独占しています。一方で、中間層とロングテールの中小計算力需要者は交渉権を持たず、高い資金コスト、KYC の参入障壁、賃貸の不当条項など多くの問題に直面しています。さらに、伝統的なクラウドサービスの巨人は、収益性の観点から「中間層+ロングテール」ユーザーの差別化されたビジネスニーズを無視しがちです（例えば、より短い時間、より即時、より小規模な賃貸ニーズなど）。

しかし実際には、クラウドサービスの巨人の計算力ネットワークの外では、大量の GPU 計算力が無駄に放置されています。例えば、世界には数十万の第三者独立インターネットデータセンター (IDC) があり、トレーニングタスクの小規模なリソース浪費が発生しています。さらには、暗号マイニングファームや Filecoin、Render、Aethir などの暗号プロジェクトの大量の計算力が余剰となっています。

io.net の公式推定によれば、現在アメリカだけで IDC のグラフィックカードの余剰率は 60% を超えており、これは非常に皮肉な供給と需要のミスマッチの逆説を生み出しています：数万の中小型データセンターや暗号マイニングファームなどの運営者の過半数の計算力リソースが日常的に無駄にされ、有効な収益を生み出せない一方で、中間層とロングテールの AI 起業家は高コスト、高障壁のクラウド巨人の計算力サービスに苦しみ、さらに多様なイノベーションニーズが満たされない状況です。

干ばつの中で干からび、洪水の中で溺れる。この二つの基本的前提を明確にすれば、実際には現在の世界の AI 発展と計算力市場の核心的矛盾がどこにあるのかを見抜くことができます------一方では AI イノベーションが至る所にあり、計算力需要が膨張し続けている一方で、「中間層+ロングテール」の計算力需要と余剰の GPU リソースが効果的に満たされず、現在の計算力市場の外に漂っています。

この問題は、AI 起業家の増大する計算力需要と遅れた計算力の成長との矛盾だけでなく、広範な「中間層+ロングテール」の AI 起業家、計算力運営者と不均衡かつ不十分な供給と需要のミスマッチとの矛盾でもあるため、中央集権的なクラウドサービスプロバイダーの解決能力の範囲を超えています。

そのため、市場は新たな解決策を求めています。想像してみてください。もしこれらの計算力を持つ運営者が、空いているときに計算力を柔軟に貸し出すことができれば、低コストで AWS に似た計算クラスターを得ることができるのではないでしょうか？

新たにこのような大規模な計算力データネットワークを構築することは非常に高価であり、これが中間層とロングテールの余剰計算力リソースや中小型 AI 起業家に特化した計算力マッチングプラットフォームの誕生を促進します。これにより、これらの散発的な余剰計算力リソースを動員し、中小モデルのトレーニングや大モデルの医療、法律、金融などの細分化されたシーンに特化したマッチングを行います。

中間層とロングテールの多様な計算力需要を満たすだけでなく、中央集権的なクラウド巨人を中心とした計算力サービスの構造に対するミスマッチを補完します：

• 大量の計算力リソースを持つクラウドサービス巨人は、大モデルのトレーニングや高性能計算などの「急難危重な需要」を担当します；

• io.net のような分散型クラウド計算力市場は、中小モデルの計算、大モデルの微調整、推論デプロイなど、より多様な「柔軟で低コストな需要」を担当します；

実際には、コスト効率と計算力の質の間のより包括的な動的バランス供給曲線を提供することになります。これは、市場がリソースの最適配置を図る経済学的論理にも合致します。

したがって、io.net のような分散型計算力ネットワークは本質的に「AI+Crypto」を融合させた解決策であり、分散型協力フレームワークとトークンインセンティブの基本的経済手段を組み合わせて、潜在能力が大きいが流浪状態にある中間層とロングテールの AI 市場の需要を満たし、中小 AI チームが必要な GPU 計算サービスをカスタマイズして購入できるようにし、世界の計算力市場と AI 発展の「生産力の再解放」を実現します。

つまり、io.net は AWS、Azure、GCP の直接的な競争相手ではなく、むしろそれらと協力して世界の計算リソースの配置を最適化し、市場のパイを共に大きくする「ミスマッチ補完の仲間」であり、異なるレベルの「コスト効率と計算力の質」の需要を担当する戦線に過ぎません。

さらに、io.net が「中間層+ロングテール」の供給と需要の両方のプレイヤーを集約することで、現存するトップ三社のクラウド巨人と同等の市場シェアを再構築する可能性も否定できません。

io.net：世界の GPU 計算力のマッチング取引プラットフォーム

io.net が Web3 の分散型協力とトークンインセンティブに基づいて中間層の計算力市場の生産関係を再構築しているため、私たちはその中に Uber や滴滴などの共有経済の影を垣間見ることができます。つまり、GPU 計算力に特化したマッチング取引プラットフォームのようなものです。

ご存知の通り、Uber や滴滴が登場する前は、広義において「即座に呼べる」タクシー体験は存在しませんでした。なぜなら、数台のプライベートカーは巨大で無秩序な余剰車両ネットワークであり、タクシーを呼びたい場合は、路上で手を挙げて待つか、各都市のタクシーセンターに調整を依頼するしかなく、時間がかかり、不確実性が高く、売り手が強い市場であり、ほとんどの普通の人々には優しくありませんでした。

これは実際、現在の計算力市場の供給と需要の双方の真実を反映しています。前述のように、中間層とロングテールの中小計算力需要者は交渉権を持たず、高い資金コスト、KYC の参入障壁、賃貸の不当条項など多くの問題に直面しています。

では、具体的に io.net はどのように「世界の GPU 計算力の集散地+マッチング市場」としての位置付けを実現しているのでしょうか？また、中間層とロングテールのユーザーが計算力リソースを得るためには、どのようなシステムアーキテクチャと機能サービスが必要なのでしょうか？

柔軟で低コストなマッチングプラットフォーム

io.net の最大の特性は、軽資産の計算力マッチングプラットフォームです。

つまり、Uber や滴滴と同様に、自身はリスクの高い GPU ハードウェアなどの重資産の実際の運営には関与せず、中間層とロングテールの小売計算力（多くは AWS などの大規模クラウドで二等計算力と見なされる）供給を結びつけ、マッチングを通じて、元々余剰状態にあった計算力リソース（プライベートカー）と計算力を急募する中間層とロングテールの AI ニーズ（タクシー利用者）を活性化します。

io.net は一方で中小型 IDC、マイニングファーム、暗号プロジェクトなど数千の余剰 GPU（プライベートカー）をつなぎ、もう一方で数億の中小企業の計算力ニーズ（タクシー利用者）をつなぎ、io.net がマッチングプラットフォームとして中間調整を行います。これは、無数の買い注文と売り注文を一つ一つマッチングするブローカーのようなものです。

これにより、余剰の計算力を集め、低コストでより柔軟な展開構成形式を用いて、起業家がより個性的な中小 AI モデルをトレーニングするのを助け、リソースの利用率を大幅に向上させます。その中の利点は明らかです。市場が冷え込んでいても熱くなっていても、リソースのミスマッチが存在する限り、マッチングプラットフォームの需要は最も旺盛です：

• 供給側では、中小型 IDC、マイニングファーム、暗号プロジェクトなどの余剰計算力リソース供給者は、io.net と接続するだけで、特別な BD 部門を設立する必要もなく、計算力規模が小さいために AWS などに値引きして売ることを余儀なくされることもなく、逆に余剰計算力を非常に低い摩擦コストで市場価格、さらにはそれ以上の価格で適切な中小計算力顧客にマッチングすることができ、収益を得ることができます；

• 需要側では、元々 AWS などの大規模クラウドの前で交渉権を持たなかった中小計算力需要者も、io.net というリソースパイプラインを通じて、より小規模で許可不要、待機不要、KYC 不要、展開時間がより柔軟な計算力を接続し、自分が必要とするチップを自由に選択し、組み合わせて「クラスター」を構成し、個性的な計算タスクを完了することができます；

中間層とロングテールの計算力供給者と需要者は、AWS などの大規模クラウドの前で似たような交渉権の弱さや自主権の低さなどの痛点を抱えていますが、io.net は中間層とロングテールの供給と需要を活性化し、供給と需要の双方が AWS などの大規模クラウドよりも優れた価格とより柔軟な構成形式で取引を完了できるようなマッチングプラットフォームを提供します。

この観点から見ると、淘宝などのプラットフォームに類似して、初期に低品質の計算力が出現するのはプラットフォーム経済が避けられない発展の法則ですが、io.net は供給側と需要側の両方に対して評判システムを設定し、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、報酬や割引を得ることができます。

非中央集権型 GPU クラスター

次に、io.net は小売型の供給者と需要者の間のマッチングプラットフォームですが、現在の大モデルなどの計算力シーンでは、複数の GPU が共同で計算を行う必要があります------このマッチングプラットフォームがどれだけの余剰 GPU リソースを集約できるかだけでなく、プラットフォーム上の分散した計算力同士の結びつきがどれだけ緊密であるかも重要です。

つまり、異なる地域、異なる規模の中小型計算力を包含するこの分散型ネットワークは、「分散しているが集中している」計算力アーキテクチャを実現する必要があります：異なるシーンの柔軟な計算ニーズに応じて、複数の分散型 GPU を同じフレームワークに配置してトレーニングを行い、異なる GPU のコミュニケーションと協力が非常に迅速であることを確保し、少なくとも使用に耐えうる低遅延などの特性を実現する必要があります。

これは、特定の非中央集権型クラウド計算力プロジェクトが同一のデータセンターの GPU の使用に制限される困難とは全く異なります。背後の技術実現は、io.net の製品群の「三つの馬車」に関わっています：IO Cloud、IO Worker、IO Explorer。

• IO Cloud の基本業務モジュールはクラスター（Clusters）であり、計算タスクを自動的に調整して完了できる GPU グループです。人工知能エンジニアは、自分のニーズに応じて希望するクラスターをカスタマイズでき、IO-SDK とシームレスに統合され、AI や Python アプリケーションの拡張に対する包括的なソリューションを提供します；

• IO Worker は、供給者と需要者が Web アプリケーション上で供給操作を効果的に管理できるユーザーフレンドリーな UI インターフェースを提供します。範囲は、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、温度と消費電力の追跡、インストール支援、ウォレット管理、安全対策、利益計算に関連する機能を含みます；

• 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図を提供します。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することで、ユーザーが io.net ネットワークの各データの詳細を簡単に監視、分析、理解できるようにします；

これらの機能構造により、io.net は計算力供給者が余剰の計算リソースを簡単に共有できるようにし、参入障壁を大幅に低下させ、需要者も長期契約を結ぶ必要がなく、伝統的なクラウドサービスでよく見られる長い待機時間を我慢することなく、迅速に必要な GPU を持つクラスターを構築し、強力な計算力と最適化されたサーバー応答などのサービスを得ることができます。

軽量で弾力的な需要シーン

さらに具体的に言うと、io.net と AWS などの大規模クラウドのミスマッチサービスシーンは、主に大規模クラウドがコストパフォーマンスを持たない軽量で弾力的な需要に集中しています。ここで考えられるのは、中小 AI 起業プロジェクトの細分化されたモデルのトレーニングや大モデルの微調整などの多様なシーンです。

さらに、皆が見落としがちな普遍的な適用シーンもあります：モデル推論。

ご存知の通り、GPT などの大モデルの初期トレーニングには、数万の高性能 GPU が必要で、超強力な計算と膨大なデータを用いて長時間の高品質な計算を行います。これは AWS、GCP などの大規模クラウドの絶対的な強みの領域です。

しかし、トレーニングが完了した後、主要な計算力の需要は細水長流のモデル推論に変わります。この段階では、計算力の需要はトレーニング段階を大きく上回ります------既にトレーニングされたモデルを基に推論を行うのは、私たち普通のユーザーと GPT などのモデルとの日常的な対話のシーンであり、実際には AI 計算の 80%-90% を占めています。

興味深いことに、推論プロセス全体の計算力はより平坦で、数十の GPU で数分で答えを得ることができ、ネットワークの遅延や同時処理の要求も低くなります。また、ほとんどの AI 企業は自社の大モデルを単独でトレーニングすることはなく、GPT などの少数のトップモデルを中心に最適化や微調整を行うことを選択します。これらのシーンは、io.net の分散型余剰計算力リソースに自然に適しています。

少数派の高強度で高基準のアプリケーションシーンを除けば、より広範で日常的な軽量シーンも開発が急務の未開の地です。見た目は非常に断片的ですが、市場シェアはさらに大きいです------美銀の最新レポートによれば、高性能計算はデータセンターの総可用市場 (TAM) の中でわずか 5% のシェアしか占めていません。

簡単に言えば、AWS や GCP などが使えないのではなく、io.net の方がコストパフォーマンスが優れているのです。

Web2 BD の勝負手

もちろん最後に、io.net のような分散型計算力リソース向けのプラットフォームのコア競争力は BD 能力にあります。これが勝負の鍵です。

NVIDIA の高性能チップが GPU ブローカーという奇跡を生み出したことを除けば、実際に多くの中小型 IDC などの計算力運営者が抱える最大の問題は、「酒香も巷子深し」ということです。

この観点から見ると、io.net は同じ分野のプロジェクトが再現できない独自の競争優位性を持っています------シリコンバレーに直接駐在する Web2 BD チームがあり、彼らは計算力市場のビジネス分野に多年にわたり浸透してきたベテランです。中小型顧客の多様なシーンを理解しているだけでなく、多くの Web2 顧客の最終的なニーズを把握しています。

io.net の公式発表によれば、現在 20～30 社の Web2 企業が計算力の購入/賃貸の意向を示しており、より低コストで柔軟な計算力サービスを試すことに意欲的です（中には AWS では計算力を得られない場合もあります）。試行錯誤を行い、単一の顧客が少なくとも数百から数千の GPU を必要とすることもあります（毎月数十万ドルの計算力注文に相当します）。

この需要側の真の最終的な支払い意欲は、本質的により多くの余剰計算力リソースが供給側に自発的に流入することを引き寄せ、Web2 と Web3 の破圈を最も早く実現し、先発のネットワーク規模効果を形成することが最も容易になります。

トークン化された計算力エコシステムの決済層の可能性

前述のように、io.net は Web3 の分散型協力とトークンインセンティブに基づいて中間層の計算力市場を再構築しており、後者は主に IO と IOSD の二つのトークンモデルを採用しています：

1. トークン IO の効用には、計算力の賃貸料の支払い、IO Worker への配分インセンティブの付与、AI と ML デプロイチームへのネットワークの継続的な使用の報酬、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；

2. ステーブルコイン IOSD は、米ドルに連動しており、IO を焼却することでのみ取得でき、io.net プラットフォームに安定した価値の保存と取引媒体を提供することを目的としています；

さらに、io.net は供給側が IO を担保にして貸し出される確率を高めることをサポートし、需要側も IO を担保にして高性能 GPU を優先的に使用できるようにし、担保機能を中心に完全なエコシステムを開発して、計算力エコシステムから生じる増分価値を捕捉することを可能にします。

これは実際にもう一つの問題を引き起こします。io.net が大量の余剰計算力リソースを集約しているのであれば、さらに一歩進んで、Crypto の計算力トークン化のプレイを直接結びつけ、GPU により大きなオンチェーン金融の可能性を与えることができるでしょうか？

例えば、io.net は将来的に巨大な計算力ネットワークに基づいて、計算力専用のブロックチェーンを構築し、許可不要、参入障壁のないトークン化された基盤インフラサービスを提供することで、誰でも、どのデバイスでも直接計算力をトークン化できるようにすることが可能です（例えば、A100 や H100 を標準化されたトークンや NFT に変換するなど）。これにより、取引、ステーキング、貸し出し、融資、レバレッジが可能になります。

これはユーザーに広大な GPU 計算力のオンチェーン市場を創出し、世界中のユーザーと資金が自由かつ効率的に GPU 計算力市場に参入できるようにします。私たちは、計算力に関するオンチェーン金融市場がどのような想像の余地を持つかを垣間見るために、二つのシーンを簡単に想像できます。

1. 証券型計算力トークン

例えば、io.net 上のある計算力運営者が数枚の A100 または H100 グラフィックカードを持っているとしますが、資金が必要であるか、早めに利益を確保したい場合、彼は io.net 上でこれらのグラフィックカードに対応する計算力の価値を NFT または FT にパッケージ化することができます------このトークンは、対応するグラフィックカードの未来の一年（または特定の期間）の計算力キャッシュフローの割引を表し、IO で価格設定できます。

ほとんどの普通の投資家は AI 計算力を直接購入、保有、運営する機会がないため、このようなトークンは市場のトレーダーに未来の計算力価格の上下を賭ける機会を提供します。大量の計算力を持ちながらキャッシュフローが厳しい運営者も資金レバレッジを得て、実際のニーズに応じて柔軟に流動性を現金化することができます。

この間、トークンの背後にあるグラフィックカードは io.net が運営サービスを提供し、後続の計算力から得られるキャッシュフローは比例分配（トークン保有者が 0.9、運営ノードが 0.1）されます。

また、標準化されたトークンであるため、他のトークンと同様に CEX や DEX で自由に流通取引が可能です。これにより、リアルタイムの計算力価格設定が形成され、GPU 計算力が真にグローバルな流動性を持つ資源に変換されます。

2. 債券型計算力トークン

さらに、高性能グラフィックカードを購入するために債券型トークンを発行して資金を集め、ネットワークの計算力を増加させることもできます。この場合、債券の元本はグラフィックカード自体の価値に相当し、債券の利息は将来のグラフィックカードの計算力を賃貸することで得られるキャッシュフロー収入となります。これは、グラフィックカードの潜在的な計算力の賃貸価値と将来の収益がトークンの市場価値を意味し、トークンを保有することで実際の RWA 収益を得ることができます。

これは、世界中のユーザーに広大な GPU 計算力市場を創出し、世界中のユーザーと資金が自由かつ効率的に GPU 計算力市場に参入できるようにし、高い参入障壁や資金の心配をせずに、実際のグラフィックカードとさまざまな非中央集権的な金融商品を完全に結びつけ、後続のより多くの豊富なユーザー向けの付帯サービスの基盤を築くことができます。

さらに重要なのは、全プロセスが IO を主要な取引/流通通貨として行われるため、io.net/IO は世界の計算力エコシステムの決済層/決済通貨となる可能性があり、計算力のトークン化に基づくオンチェーン金融市場の展望は、io.net の非中央集権型計算力ネットワークの物語と同様の評価空間を再構築することができるでしょう。

小結

全体として、Web3 は新しい生産関係として、自然に新しい生産力を代表する AI に適合します。これは技術と生産関係の能力の同時進歩でもあります。この観点から見ると、io.net のコアロジックは、「Web3+トークン経済」の経済基盤構造を採用して、従来のクラウドサービスの巨人、中間層とロングテールの計算力ユーザー、世界の余剰ネットワーク計算リソースとの間の生産関係を変えることです：

AI 計算力の供給と需要の現実的な痛点に対する解決策を提供し、「中間層+ロングテール」の GPU 計算力リソースとユーザー需要を包含し、サービスする二者間市場を構築し、計算力リソースの供給と配置を最適化し、特に中小型 AI イノベーションの生産力の大解放をもたらします。

そのビジョンは間違いなく壮大であり、成功すれば、グローバルな GPU 計算力エコシステムのコアなマッチング基盤インフラと価値決済層となる可能性が高く、最高の評価プレミアムを得ることができ、非常に大きな想像の余地がありますが、同時に挑戦も伴います。