대화 io.net 최고 운영 책임자: AWS 클라우드 서비스와 경쟁하고 더 편리한 분산형 GPU 제공 (에어드랍 상호작용 튜토리얼 포함)

작성자: AYLO

편집: 심조 TechFlow

오늘 저는 여러분에게 매우 기대되는 또 다른 프로젝트에 대한 인터뷰를 가져왔습니다.

이 프로젝트는 현재 인기 있는 몇 가지 수직 분야를 포함합니다: AI + DePin + Solana. io.net Cloud는 기계 학습 엔지니어가 중앙 집중식 서비스보다 훨씬 낮은 비용으로 분산 클라우드 클러스터에 접근할 수 있도록 허용하는 첨단 분산 컴퓨팅 네트워크입니다. 저는 최고 운영 책임자 Tory Green와 대화를 나누어 더 많은 정보를 얻었습니다. IO 토큰은 곧 Solana에서 출시될 예정이며, 이 기사를 꼭 읽어보시길 강력히 권장합니다. 또한 에어드랍에 참여하는 방법에 대한 정보도 포함할 것입니다(기사 끝부분에). 저는 io.net의 개인 투자자로서 그들의 플랫폼을 확신하고 있으며, 그들의 GPU 클러스터 솔루션은 정말 독특합니다.

io.net 소개

• GPU에서의 ML(기계 학습) 훈련을 위한 분산형 AWS
• 즉시, 허가 없이 전 세계 GPU 및 CPU 네트워크에 접근 가능, 현재 운영 중
• 그들은 25,000개의 노드를 보유하고 있습니다
• GPU 클라우드 클러스터를 결합하는 혁신적인 기술
• 대규모 AI 스타트업의 계산 비용을 90% 절감할 수 있습니다
• Render 및 Filecoin과 통합
• Solana 기반

그들은 방금 3천만 달러의 자금을 조달했다고 발표했으며, 이 분야의 가장 큰 후원자들을 끌어모았습니다.

사람들이 io.net에 주목해야 하는 이유는 무엇인가요?

우리는 다른 암호화 프로젝트와 경쟁할 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅과도 경쟁해야 합니다. 고객에게 제공하는 주요 장점 중 하나는 가격이 현저히 낮아 최대 90%까지 저렴하다는 것입니다. 우리가 진정으로 제공하는 것은 소비자의 선택이며, 이것이 진정으로 흥미로운 부분입니다. 네, 우리의 플랫폼에서 90% 저렴한 가격으로 GPU를 얻을 수 있으며, 꼭 시도해 보시길 강력히 권장합니다. 저렴한 완전 분산형 소비자 GPU에 접근할 수 있습니다. 그러나 고성능이 필요하다면 A100과 같은 최고급 하드웨어를 사용하여 AWS와 유사한 경험을 재구성할 수 있으며, 아마도 30% 저렴할 것입니다. 하지만 여전히 AWS보다 저렴합니다. 특정 산업, 예를 들어 헤지펀드와 같은 경우에는 AWS보다 더 나은 성능을 제공하기도 합니다.

우리의 주요 고객 중 한 곳에는 우리가 제공하는 서비스가 AWS보다 70% 저렴하며, 그들이 다른 곳에서 받은 서비스보다 40% 저렴합니다. 우리의 플랫폼은 사용자 친화적이며 허가가 필요하지 않습니다. AWS는 상업 계획과 같은 세부 사항이 필요할 수 있습니다. 누구나 가입하여 즉시 클러스터를 시작할 수 있으며, AWS는 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다.

분산형 경쟁자와 비교할 때, Akash와 같은 플랫폼에서 클러스터를 얻으려고 시도하면 즉시 완료되지 않는다는 것을 알게 될 것입니다. 그들은 여행사와 같아서 데이터 센터에 전화를 걸어 사용 가능한 GPU를 찾는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 여기서는 즉시, 더 저렴하며 허가가 필요 없습니다. 우리는 Web3의 정신을 구현하고 AWS와 GCP를 이기고자 합니다.

2024년의 로드맵은 어떤 모습인가요?

비즈니스 로드맵과 기술 로드맵으로 나뉩니다. 비즈니스 관점에서 TGE가 곧 다가옵니다. 우리는 올해 정상 회의를 개최할 계획이며, 그때 많은 제품 관련 내용을 발표할 것입니다. 우리의 초점은 네트워크 구축을 계속하는 데 있습니다. 모든 TGE의 흥분에도 불구하고, 우리는 진정한 기업이며 AWS의 합법적인 경쟁자라고 생각합니다.

우리는 판매 팀을 지속적으로 강화할 것입니다. 우리는 Chainlink와 Polygon과 같은 회사를 본받아 아마존과 구글과 같은 회사에서 고위 판매 책임자를 채용하여 세계적 수준의 판매 팀을 구축하고자 합니다. 이는 AI 고객을 유치하고 Hugging Face 및 Prettybase와 같은 실체와 협력 관계를 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

우리의 초기 고객층은 막대한 AI 계산 비용에 직면한 대형 AI 스타트업입니다. 저는 베이 지역의 한 기술 CFO 팀의 일원으로, 그곳에서 가장 큰 문제 중 하나는 높은 AI 계산 비용입니다. 한 A 라운드 SaaS 스타트업은 AI 계산에 매달 70만 달러를 지출하고 있으며, 이는 지속 가능하지 않습니다. 우리의 목표는 그들과 같은 기업의 비용을 상당히 줄이는 것입니다.

이러한 초기 고객에게 개념이 유효하다는 것을 증명하면 인접 시장을 연구할 것입니다. 우리 네트워크에는 SOC 기준을 충족하는 두 개의 GPU가 있으며, 우리는 대형 기술 회사나 JP모건, 프로cter & gamble과 같은 기업을 목표로 할 수 있습니다. 그들은 확실히 자체 내부 AI 부서를 가지고 있습니다. 우리의 기술은 최대 50만 개의 GPU 클러스터를 지원할 수 있으며, 이는 AWS나 GCP보다 용량 면에서 우위를 점할 수 있는 가능성이 있습니다. 왜냐하면 그들은 한 장소에 그렇게 많은 GPU를 실제로 배치할 수 없기 때문입니다. 이는 OpenAI와 같은 중요한 AI 프로젝트를 끌어들일 수 있습니다, 미래 버전의 GPT를 위해서요. 그러나 시장을 구축하려면 수요와 공급의 균형이 필요합니다; 현재 우리는 네트워크에 25,000개의 GPU가 있으며, 대기자 명단에는 20만 개가 있습니다. 시간이 지남에 따라 우리의 목표는 증가하는 수요를 충족하기 위해 네트워크를 확장하는 것입니다. 이것이 비즈니스 로드맵입니다.

기술 측면에서 볼 때, 분명히 해야 할 일이 많습니다. 현재 우리는 Ray를 지원하며 Kubernetes도 지원하고 있으며, 우리는 적극적으로 개발 중입니다. 하지만 제가 언급했듯이, 우리는 제품 확장을 고려하고 있습니다. AI의 작동 방식을 고려할 때, 예를 들어 ChatGPT를 사용할 때, 그것은 애플리케이션이며, ChatGPT는 모델 위에 구축되어 있고, 그 모델은 GPT-3이며, GPT-3는 GPU에서 모든 추론을 실행합니다. 우리는 결국 GPU에서 시작하여 전체 스택을 구축할 수 있습니다.

우리는 또한 Filecoin과 협력하고 있으며, 이러한 파트너 데이터 센터는 이미 많은 CPU와 저장소를 보유하고 있으므로 모델 저장을 시작할 수 있습니다. 이는 우리가 계산, 모델 저장 및 애플리케이션 구축을 위한 SDK를 제공할 수 있게 하여 완전한 분산형 AI 생태계를 생성할 수 있게 합니다. 거의 분산형 애플리케이션 스토어와 같습니다.

토큰은 네트워크에서 어떤 역할을 하나요?

높은 수준에서 이것은 네트워크에서 계산을 지불하는 데 사용되는 유틸리티 토큰입니다. 이것이 가장 간단한 설명입니다. 또한 웹사이트 bc8.ai를 확인해 보시길 권장합니다.

우리가 구축한 개념 증명으로, stable diffusion 클론 버전이며, 현재 체인 위에서 완전히 운영되는 유일한 AI dApp이라고 믿습니다. 사용자는 Solana를 사용하여 소액 거래를 통해 이미지를 생성할 수 있습니다. 각 거래는 이미지를 생성하는 네 개의 주요 이해관계자에게 보상됩니다: 애플리케이션 생성자, 모델 생성자, 우리 및 사용된 GPU가 보상을 받습니다. 현재 우리는 사람들이 무료로 사용할 수 있도록 하고 있으며, 우리는 애플리케이션 소유자이자 모델 소유자이기도 하지만, 이는 더 많은 개념 증명이지 실제 비즈니스는 아닙니다.

우리는 네트워크를 확장하여 다른 사람들이 모델을 호스팅하고 완전한 분산형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 할 계획입니다. IO 토큰은 우리의 모델에 전력을 공급할 뿐만 아니라 생성된 모든 모델에도 전력을 공급할 것입니다. 토큰 경제학은 여전히 최종 확정 중이며, 아마도 4월쯤 발표될 것입니다.

왜 Solana를 선택했나요?

원본 비디오 링크

저는 두 가지 이유가 있다고 생각합니다. 첫째, 우리는 이 커뮤니티를 정말 좋아합니다. 둘째, 솔직히 말해서, 우리를 지원할 수 있는 유일한 블록체인입니다. 비용 분석을 살펴보면, 누군가 추론을 수행할 때마다 약 다섯 개의 거래가 발생합니다. 당신은 추론을 하고, 그 후 모든 이해관계자에게 지불합니다. 따라서 우리가 비용 분석을 수행하고 60, 70, 100,000 거래가 발생할 때, 모든 거래는 1/100 센트 또는 1/10 센트여야 합니다. 우리의 거래량을 고려할 때, Solana는 실제로 우리의 유일한 선택입니다. 게다가 그들은 파트너로서 많은 도움을 주었고, 커뮤니티도 매우 강력합니다. 이는 거의 당연한 선택이었습니다.

당신은 시장 규모가 얼마나 된다고 생각하나요?

저는 이것이 예측할 수 없다고 생각합니다. 우리는 1조와 같은 숫자를 제시했지만, 그렇게 하더라도 그 전체 범위를 완전히 이해하기는 여전히 어렵습니다. 예를 들어, Gartner와 같은 회사의 예측에 따르면, 2030년까지 모델 훈련이 GDP의 1%를 차지할 수 있으며, 이는 약 3000억 달러에 해당합니다. 이 통계는 상대적으로 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 Nvidia의 CEO가 AI 시장의 10%만이 훈련에 사용된다고 언급했을 때, 우리의 관점은 변화합니다. 만약 추론과 훈련이 합쳐져 3000억 달러의 시장을 대표한다면, 전체 AI GPU 시장은 단순히 서비스 계산만으로도 3조 달러의 시장이 될 수 있습니다. 그리고 Kathy Wood는 전체 AI 시장이 80조 달러에 이를 수 있다고 예측했습니다. 이는 시장의 잠재적 규모가 우리의 이해를 초월한다는 것을 보여줍니다.

당신은 io.net 발전의 최대 장애물이 무엇이라고 생각하나요?

시장을 구축하는 것은 매우 어렵습니다. 암호화 분야에서는 조금 더 쉬울 수 있지만 여전히 도전이 있습니다. 예를 들어, 우리의 대부분의 고객은 A100을 요구합니다. 이는 최고급 기업형 GPU로, 각 비용이 약 30,000 달러이며 공급이 부족합니다. 현재 이들은 매우 찾기 어렵습니다. 우리의 판매 팀은 이러한 GPU를 찾기 위해 노력하고 있으며, 이는 큰 도전입니다. 왜냐하면 이들은 수요가 많고 비용이 비쌉니다.

우리는 또한 3090을 많이 보유하고 있으며, 이는 더 소비자 제품으로 수요가 그렇게 높지 않습니다. 이는 우리의 전략을 조정하고 이러한 유형의 GPU를 찾는 고객을 찾아야 함을 의미합니다. 그러나 모든 시장에서 이러한 상황을 발견할 수 있으며, 우리는 적절한 인력을 고용하고 효과적인 마케팅 전략을 구현하여 이 문제를 해결하고 있습니다.

전략적 관점에서 볼 때, 제가 언급했듯이, 우려되는 점은 우리가 현재 서로 다른 지리적 위치에서 분산형 클러스터를 구축할 수 있는 유일한 플랫폼이라는 것입니다. 이는 현재 우리의 방어선입니다. 단기적으로 우리는 상당한 경쟁 우위를 가지고 있으며, 이는 중기적으로도 연장될 것이라고 생각합니다. Render와 같은 협력자에게는, 그들이 우리의 네트워크를 활용하고 95%의 가치를 유지할 수 있다면, 우리의 모델을 복제하려고 시도하는 것은 의미가 없습니다.

팀은 이 기능을 개발하는 데 약 2년이 걸렸습니다. 따라서 이는 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 미래에는 다른 사람들이 이 방법을 생각해낼 가능성이 항상 있습니다. 그때까지 우리는 충분한 방어선을 구축하기를 희망합니다. 우리는 25,000개의 GPU를 보유한 가장 큰 분산형 GPU 네트워크이며, Akash는 300개, Render는 몇 천 개에 불과합니다.

우리의 목표는 10만 개의 GPU와 500명의 고객 수준에 도달하여 Facebook과 유사한 네트워크 효과를 창출하는 것입니다. 문제는 "당신은 어디로 갈 수 있나요?"입니다. 우리의 목표는 GPU 계산이 필요한 모든 사람에게 선택의 플랫폼이 되는 것입니다. Uber가 차량 공유 서비스를 지배하고 Airbnb가 숙박 서비스를 지배하는 것처럼요. 핵심은 신속하게 행동하여 시장에서 우리의 위치를 확보하고 분산형 GPU 계산의 대명사가 되는 것입니다.

IO 에어드랍을 받으려면 어떻게 해야 하나요?

IO 에어드랍 자격을 얻는 두 가지 주요 방법이 있습니다:

그들은 「Ignition」라는 Galaxe 캠페인을 진행하고 있습니다. 당신은 단지 작업을 완료하면 됩니다. 이는 당신이 인간임을 증명해야 하며, Galaxe 여권을 발급받는 방법이 좋습니다. 이는 위조될 수 없습니다.

io.net에 당신의 GPU/CPU를 제공하세요. 단지 문서에 명시된 지침을 따르세요. 기술에 대해 잘 모르더라도 약 10-15분 안에 완료할 수 있으며, 이는 상당히 간단합니다.