io.net はどのように分散型コンピューティングプラットフォームを構築するか

背景

OpenAIがGPT4 LLMを発表するにつれて、さまざまなAIテキストから画像へのモデルの可能性が証明され、成熟したAIモデルに基づくアプリケーションの増加に伴い、GPUなどの計算リソースの需要が急増しています。
GPU Utilsの2023年の記事では、Nvidia H100 GPUの供給と需要について議論されており、AIビジネスに参入している大企業がGPUに対して強い需要を持っていることが指摘されています。Meta、Tesla、Googleなどのテクノロジー大手は、AI向けのデータセンターを構築するために大量のNvidia GPUを購入しています。Metaは約21,000台のA100 GPUを保有し、Teslaは約7,000台のA100を保有し、Googleのデータセンターにも大量のGPU投資が行われていますが、具体的な数字は提供されていません。大規模言語モデル（LLM）やその他のAIアプリケーションの需要により、GPU（特にH100）の需要は引き続き増加しています。
また、Statistaのデータによれば、AI市場の規模は2022年の1348億ドルから2023年の2418億ドルに成長し、2030年には7387億ドルに達すると予測されています。クラウドサービスの市場価値も6330億ドルから約14%増加しており、その一部はAI市場のGPU計算リソースへの需要の急増に起因しています。
急成長し、巨大な潜在能力を秘めたAI市場に対して、どのような視点から関連する投資の切り口を解体し、掘り下げることができるでしょうか？IBMの報告書に基づき、私たちはAIアプリケーションやソリューションの作成と展開に必要なインフラストラクチャについてまとめました。AIインフラストラクチャは、トレーニングモデルが依存する大量のデータセットと計算リソースを処理し最適化するために存在していると言えます。ハードウェアとソフトウェアの両面からデータセット処理の効率、モデルの信頼性、アプリケーションのスケーラビリティの問題を解決します。

AIトレーニングモデルやアプリケーションで必要とされる大量の計算リソースは、低遅延のクラウド環境とGPUの計算能力を好み、ソフトウェアスタックには分散コンピューティングプラットフォーム（Apache Spark/Hadoop）も含まれています。Sparkは、処理が必要なワークフローを各大型計算クラスターに分散させ、内蔵の並列メカニズムとフォールトトレランス設計を備えています。ブロックチェーンの自然な分散設計思想により、分散ノードが常態化し、BTCが確立したPOWコンセンサスメカニズムは、マイナーが計算能力（作業量）を競ってブロック結果を獲得する必要があることを示しています。これは、AIがモデルを生成/推論するために計算能力を必要とするワークフローと類似しています。そのため、従来のクラウドサーバー業者は新しいビジネスモデルを拡張し、サーバーを貸し出すようにGPUを貸し出し、計算能力を販売しています。そして、ブロックチェーンの考え方を模倣し、AI計算能力は分散システム設計を採用し、未使用のGPUリソースを活用してスタートアップ企業の計算コストを削減することができます。

IO.NET プロジェクト概要

Io.net は、Solanaブロックチェーンを組み合わせた分散計算リソース提供者であり、分散計算リソース（GPU & CPU）を活用してAIおよび機械学習分野の計算ニーズの課題を解決することを目的としています。IOは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからの未使用のGPUを統合し、Filecoin/Renderなどの暗号プロジェクトと連携して、100万以上のGPUリソースを集め、AI計算リソースの不足を解決します。
技術面では、io.netは分散計算を実現する機械学習フレームワークray.ioに基づいて構築されており、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習、モデル調整、モデル実行などの計算リソースを提供します。誰でもworkerまたはdeveloperの役割でioの計算ネットワークに参加でき、追加の許可は不要です。また、ネットワークは計算作業の複雑さ、緊急性、計算リソースの供給状況に応じて計算価格を調整し、市場の動向に基づいて価格を設定します。計算リソースの分散型の特性に基づき、ioのバックエンドはGPUの需要タイプ、現在の可用量、リクエスターの位置と評判に応じて、GPUプロバイダーと開発者をマッチングします。
$IOはio.netシステムのネイティブトークンであり、計算リソース提供者と計算サービス購入者の間で取引の媒介として機能します。$IOを使用すると、$USDCと比較して2%の注文手数料を免除できます。また、$IOはネットワークの正常な運営を確保するための重要なインセンティブとしても機能します：$IOトークンの保有者は、一定量の$IOをノードにステーキングすることができ、ノードの運営も$IOトークンがステーキングされている場合にのみ、マシンの空き時間に対応する収益を得ることができます。
$IOトークンの現在の時価総額は約3.6億ドルで、FDVは約30億ドルです。

IO トークン経済学

$IOの最大供給量は8億枚で、そのうち5億枚はトークンTGE時に各方面に配分され、残りの3億枚は20年以内に徐々に放出されます（放出量は毎月1.02%減少し、年間約12%減少します）。現在のIOの流通量は9500万枚で、TGE時にエコシステム開発とコミュニティ構築のために解除された7500万枚と、Binance Launchpoolの2000万枚のマイニング報酬で構成されています。
IOテストネット期間中の計算リソース提供者の報酬配分は以下の通りです：

• 第1季（4月25日まで） - 17,500,000 IO
• 第2季（5月1日 - 5月31日） - 7,500,000 IO
• 第3季（6月1日 - 6月30日） - 5,000,000 IO

テストネットの計算報酬の他に、IOはコミュニティ構築に参加したクリエイターに対して一部のエアドロップを提供しました：

• （第1回）コミュニティ / コンテンツクリエイター / Galxe / Discord - 7,500,000 IO
• 第3季（6月1日 - 6月30日）DiscordとGalxe参加者 - 2,500,000 IO

第1季のテストネット計算報酬と第1回コミュニティ制作/Galxe報酬はTGE時にエアドロップが完了しています。
公式文書によれば、$IOの全体配分は以下の通りです：

$IO トークン焼却メカニズム

Io.netは、固定された予め設定されたプログラムに基づいて$IOトークンの買い戻しと焼却を実行します。具体的な買い戻しと焼却の数量は、実行時の$IO価格に依存します。$IOの買い戻しに使用される資金は、IOG（The Internet of GPUs - GPUインターネット）の運営収益から来ており、IOG内の計算リソース購入者と提供者からそれぞれ0.25%の注文予約手数料を徴収し、$USDCでの計算リソース購入に対して2%の手数料を徴収します。

競合分析

io.netに類似したプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなど、AIモデルの計算ニーズを解決することに特化した分散計算市場があります。

• Akash Networkは、分散型市場モデルを通じて、未使用の分散計算リソースを利用し、余剰の計算能力を集めて貸し出し、動的な割引とインセンティブメカニズムを通じて供給と需要の不均衡に対応し、スマートコントラクトに基づいて効率的で信頼不要なリソース配分を実現し、安全で経済的かつ分散型のクラウドコンピューティングサービスを提供します。これにより、Ethereumマイナーや他の未活用のGPUリソースを持つユーザーがこれらのリソースを貸し出すことができ、クラウドサービス市場を創出します。この市場では、サービスの価格設定は逆オークションメカニズムによって行われ、買い手はこれらのリソースをレンタルするために入札し、価格競争を促進します。
• NosanaはSolanaエコシステム内の分散型計算市場プロジェクトで、主に未使用の計算リソースを利用してGPUグリッドを形成し、AI推論の計算ニーズを満たすことを目的としています。このプロジェクトは、Solana上のプログラムによってその計算市場の運営状況を定義し、ネットワークに参加するGPUノードが合理的にタスクを完了することを保証します。現在、第二段階のテストネット運営中で、LLama 2およびStable Diffusionモデルの推論プロセスに対する計算サービスを提供しています。
• OctaSpaceは、分散計算、データストレージ、サービス、VPNなどにアクセスできるオープンソースのスケーラブルな分散計算クラウドノードインフラストラクチャです。OctaSpaceはCPUとGPUの計算能力を含み、MLタスク用のディスクスペース、AIツール、画像処理、Blenderでのシーンレンダリングなどのサービスを提供します。OctaSpaceは2022年に開始され、独自のLayer 1 EVM互換ブロックチェーン上で運営されています。このブロックチェーンは、作業量証明（PoW）と権威証明（PoA）コンセンサスメカニズムを組み合わせた二重チェーンシステムを採用しています。
• Clore.AIは、ユーザーが世界中のノードから高性能GPU計算リソースを取得できる分散型GPUスーパーコンピュータプラットフォームです。AIトレーニング、暗号通貨マイニング、映画レンダリングなど、さまざまな用途をサポートしています。このプラットフォームは、低コストで高性能なGPUサービスを提供し、ユーザーはGPUをレンタルすることでCloreトークンの報酬を得ることができます。Clore.aiは安全性に重点を置き、欧州の法律を遵守し、シームレスな統合を実現するための強力なAPIを提供しています。プロジェクトの質に関しては、Clore.AIのウェブサイトはやや粗雑で、プロジェクトの自己紹介の真実性とデータの信頼性を検証する詳細な技術文書がありません。このプロジェクトのGPUリソースと実際の参加度については疑問を持っています。

これらの分散計算市場の他の製品と比較して、io.netは現在、誰でも無制限に計算リソースを提供できる唯一のプロジェクトであり、ユーザーは最低30シリーズのコンシューマGPUを使用してネットワークに参加できます。また、Macbook M2やMac MiniなどのAppleチップリソースも利用可能です。より豊富なGPUおよびCPUリソースと豊富なAPI構築により、IOはバッチ推論、並列トレーニング、ハイパーパラメータ調整、強化学習など、さまざまなAI計算ニーズをサポートできます。そして、そのバックエンドインフラストラクチャは、一連のモジュール化されたレイヤーで構成されており、リソースの効果的な管理と自動化された価格設定を実現します。他の分散計算市場プロジェクトは、主に企業向けのGPUリソースとの協力を行っており、ユーザー参加には一定のハードルがあります。そのため、IOはトークン経済学を利用して、より多くのGPUリソースを引き出す能力を持っている可能性があります。
以下はio.netと競合製品の現在の時価総額/FDVの比較です：

回顧と結論

$IOがBinanceに上場したことは、この注目を集めるプロジェクトにとって、テストネットの盛況と実測の延期に伴う攻撃や疑問の声が高まる中で、ふさわしいスタートの句点を打つこととなりました。トークンは市場の調整期間中に上場し、低開高走で最終的に相対的に理性的な評価範囲に戻りました。しかし、io.netの強力な投資陣に惹かれてテストネットに参加した参加者にとっては、喜びと悲しみが交錯しています。GPUをレンタルしたが、各シーズンのテストネットに参加し続けなかったユーザーは、理想的な超過利益を得ることができず、むしろ「逆に損をする」現実に直面しています。テストネット期間中、io.netは各シーズンの賞金プールをGPUと高性能CPUの2つのプールに分けて計算しました。シーズン1ではハッカー事件が発生し、ポイントの発表が遅れましたが、最終的にTGE時のGPUプールのポイント交換比率は約90：1に決定され、主要なクラウドプラットフォーム業者からGPUをレンタルして参加したユーザーのコストはエアドロップの利益を大きく上回りました。シーズン2では、公式にPoW検証メカニズムが完全に実装され、約3万台のGPUデバイスが成功裏に参加し、PoW検証を通過しました。最終的なポイント交換比率は100：1でした。
注目を集めるスタートの後、io.netがAIアプリケーションに対してさまざまな計算ニーズを提供するという目標を実現できるか、テストネット後にどれだけの真の需要が残るかは、時間が最良の証明を与えてくれるかもしれません。
参考:
https://docs.io.net/docs
https://blockcrunch.substack.com/p/rndr-akt-ionet-the-complete-guide
https://www.odaily.news/post/5194118
https://www.theblockbeats.info/news/53690
https://www.binance.com/en/research/projects/ionet
https://www.ibm.com/topics/ai-infrastructure
https://gpus.llm-utils.org/nvidia-h100-gpus-supply-and-demand/
https://www.statista.com/statistics/941835/artificial-intelligence-market-size-revenue-comparisons/
https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-cloud-ai-market