io.net의 AB 면을 관통하다: 저평가된 AI 연산력 생산성 혁명?

작성자: LFG Labs

io.net의 핵심 색깔이 "풀뿌리"라면, 당신은 어떻게 생각하나요?

3000만 달러의 자금을 조달하고 Hack VC, Multicoin Capital, Delphi Digital, Solana Lab 등 최고의 자본의 주목을 받는 것은 결코 "접지"된 모습이 아닙니다. 특히 GPU 연산력/AI 혁명의 태그가 겹쳐지면, 이는 모두 고급스러움의 대명사입니다.

그러나 소란스러운 커뮤니티의 논의 속에서, 중요한 단서들은 종종 간과되곤 합니다. 특히 io.net이 전 세계 연산력 네트워크에 가져올 수 있는 깊은 변화는------AWS, Azure, GCP의 "엘리트화"와는 다르게, io.net은 본질적으로 평민화의 길을 걷고 있습니다:

간과된 "중간+긴 꼬리" 연산력 수요를 보완하고, 유휴 GPU 자원을 집결시켜, 기업급의 탈중앙화 분산 컴퓨팅 네트워크를 구축하여, 더 많은 증분/존재하는 연산력 자원을 보다 광범위한 중소형 사용자들의 AI 혁신에 힘을 실어주며, 저비용, 고유연성으로 전 세계 AI 혁신의 "생산력 재해방"을 실현합니다.

AI 물결 뒤에 간과된 연산력 생산 관계의 잠재적 흐름

이번 AI 물결과 미래 디지털 경제 시대의 핵심 생산력 자원은 무엇일까요?

의심할 여지 없이, 연산력입니다.

Precedence Research의 데이터에 따르면, 전 세계 인공지능 하드웨어 시장은 24.3%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 2033년에는 4735억 3천만 달러를 초과할 것입니다.

예측 데이터를 제쳐두고, 증분과 존재하는 자원의 논리적 관점에서 바라보면, 우리는 미래 연산력 시장 발전 과정에서 두 가지 주요 모순이 장기적으로 존재할 것임을 명확히 알 수 있습니다:

• 증분 차원에서, 기하급수적으로 증가하는 연산력 수요는 선형적으로 증가하는 연산력 공급을 훨씬 초과할 것입니다;

• 존재하는 자원 차원에서, 헤드 효과 아래에서 연산력이 "꼭지"를 찍히고, 중간 및 긴 꼬리 플레이어는 자원이 부족하지만, 대량의 분산 GPU 자원은 유휴 상태로 남아 공급과 수요가 심각하게 불일치합니다;

증분 차원: 연산력 수요가 공급을 훨씬 초과

먼저 증분 차원에서, AIGC 대모델의 급속한 팽창 외에도, 의료, 교육, 자율주행 등 수많은 초기 폭발 단계에 있는 AI 장면들이 빠르게 펼쳐지고 있으며, 이는 모두 막대한 계산 자원을 필요로 합니다. 따라서 현재 시장에서 GPU 연산력 자원의 격차는 지속적으로 존재할 뿐만 아니라, 계속해서 확대되고 있습니다.

즉, 공급과 수요의 관점에서 볼 때, 가까운 미래에 시장의 연산력 수요는 공급을 훨씬 초과할 것이며, 수요 곡선은 단기적으로 기하급수적으로 상승하는 추세를 보일 것입니다.

공급 측은 물리적 법칙과 현실적인 생산 요소에 제한을 받기 때문에, 공정 기술의 향상이나 대규모 공장 건설로 인한 생산 능력 확장도 최대한 선형 성장만 가능하므로, AI 발전의 연산력 병목 현상은 장기적으로 존재할 수밖에 없습니다.

존재하는 자원 차원: 중간 및 긴 꼬리 플레이어의 공급과 수요 심각한 불일치

동시에, 연산력 자원이 제한적이고 심각한 성장 병목 현상에 직면한 상황에서, 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 Azure, 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 세 곳이 합쳐서 60% 이상의 클라우드 컴퓨팅 시장 점유율을 차지하고 있어, 명백한 판매자 시장에 있습니다.

이들은 고성능 GPU 칩을 쌓아두고 대량의 연산력 자원을 독점하고 있으며, 중간 및 긴 꼬리의 중소 연산력 수요자는 가격 협상권이 없을 뿐만 아니라, 높은 자금 비용, KYC 진입 장벽, 임대 계약의 불공정 조항 등 여러 문제에 직면해야 합니다. 또한 전통적인 클라우드 서비스 대기업은 수익 비율을 고려하여 "중간+긴 꼬리" 사용자의 차별화된 비즈니스 요구를 간과하기 쉽습니다(예: 더 짧은 시간, 더 즉각적이고, 더 작은 규모의 임대 수요 등).

하지만 실제로 클라우드 서비스 대기업의 연산력 네트워크 외부에서 대량의 GPU 연산력이 유휴 상태로 남아 있습니다. 예를 들어, 전 세계에는 수십만 개의 제3자 독립 인터넷 데이터 센터(IDC)가 있으며, 훈련 작업에서 자원 낭비가 발생하고, 심지어 암호화 채굴장과 Filecoin, Render, Aethir 등 암호화 프로젝트의 대량 연산력이 유휴 상태로 남아 있습니다.

io.net의 공식 추정에 따르면, 현재 미국의 IDC 그래픽 카드 유휴율은 60% 이상에 달하며, 이는 상당히 아이러니한 공급과 수요 불일치의 역설을 만들어냅니다: 수만 개의 중소형 데이터 센터, 암호화 채굴장 등 운영자의 절반 이상의 연산력 자원이 일상적으로 낭비되고 있어 효과적인 수익을 창출하지 못하지만, 중간 및 긴 꼬리의 AI 창업자들은 높은 비용과 높은 진입 장벽의 클라우드 대기업 연산력 서비스에 시달리고 있으며, 더욱 다양한 혁신 요구는 충족되지 못하고 있습니다.

가뭄에 죽고, 홍수에 죽는 상황에서, 이 두 가지 기본 전제를 명확히 하면, 우리는 현재 전 세계 AI 발전과 연산력 시장의 핵심 모순이 어디에 있는지를 한눈에 볼 수 있습니다------한편으로는 AI 혁신이 넘쳐나고 연산력 수요가 계속해서 팽창하고 있는 반면, 다른 한편으로는 "중간+긴 꼬리"의 연산력 수요와 유휴 GPU 자원이 효과적으로 충족되지 못하고 있으며, 현재의 연산력 시장 외부에 방치되어 있습니다.

이 문제는 단지 AI 창업자들의 증가하는 연산력 수요와 낙후된 연산력 증가 간의 모순일 뿐만 아니라, 광범위한 "중간+긴 꼬리" AI 창업자, 연산력 운영자와 불균형하고 불충분한 공급과 수요의 불일치 간의 모순이므로, 중앙집중형 클라우드 서비스 제공자의 해결 능력을 훨씬 초과합니다.

그렇기 때문에 시장의 필요는 새로운 해결책을 요구하고 있습니다. 상상해보세요, 만약 이러한 연산력을 보유한 운영자들이 유휴 시간에 연산력을 임대할 수 있다면, 저비용으로 AWS와 유사한 계산 클러스터를 얻을 수 있을까요?

새로운 대규모 연산력 데이터 네트워크를 구축하는 것은 극히 비쌉니다. 이는 중간 및 긴 꼬리의 유휴 연산력 자원과 중소형 AI 창업자를 위한 연산력 매칭 플랫폼을 탄생시켜, 이러한 분산된 유휴 연산력 자원을 조정하고, 의료, 법률, 금융 등 세분화된 장면에서 중소 모델 훈련 및 대모델을 위한 전문 매칭을 가능하게 합니다.

중간 및 긴 꼬리의 다양한 연산력 수요를 충족할 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 중앙집중형 클라우드 대기업 중심의 연산력 서비스 구조를 보완하는 역할을 합니다:

• 대량의 연산력 자원을 보유한 클라우드 서비스 대기업은 대모델 훈련, 고성능 계산 등 "긴급하고 어려운 요구"를 담당합니다;

• io.net과 같은 탈중앙화 클라우드 연산력 시장은 중소 모델 계산, 대모델 미세 조정, 추론 배포 등 더 다양한 "유연하고 저비용 요구"를 담당합니다;

사실 이는 비용 효율성과 연산력 품질 간의 더 포괄적인 동적 균형 공급과 수요 곡선을 제공하는 것입니다. 이는 시장의 자원 최적화 배치의 경제학적 논리에 더 부합합니다.

따라서 io.net과 같은 분산 연산력 네트워크는 본질적으로 "AI+Crypto"의 솔루션으로, 즉 분산 협력 프레임워크와 토큰 인센티브의 기본 경제 수단을 결합하여, 잠재력이 크지만 유배 상태에 있는 중간 및 긴 꼬리 AI 시장 수요를 충족하고, 중소 AI 팀이 필요에 따라 대형 클라우드에서 제공할 수 없는 GPU 계산 서비스를 맞춤형으로 조합하고 구매할 수 있도록 하여, 전 세계 연산력 시장과 AI 발전의 "생산력 재해방"을 실현합니다.

결국 io.net은 AWS, Azure, GCP의 직접적인 경쟁자가 아니라, 오히려 그들과 함께 전 세계 연산력 자원 배치를 최적화하고 시장의 파이를 함께 키우는 "보완 전우"입니다. 단지 서로 다른 수준의 "비용 효율성&연산력 품질" 요구를 담당하는 전선일 뿐입니다.

심지어 io.net이 "중간+긴 꼬리"의 공급과 수요 양측 플레이어를 집결시켜, 현재의 세 대 클라우드 대기업과 견줄 만한 시장 점유율을 재창출할 가능성도 배제할 수 없습니다.

io.net: 전 세계 GPU 연산력의 매칭 거래 플랫폼

io.net이 Web3 분산 협력 + 토큰 인센티브를 기반으로 중간 및 긴 꼬리 연산력 시장의 생산 관계를 재구성하고 있기 때문에, 우리는 그 안에서 Uber, Didi와 같은 공유 경제의 그림자를 엿볼 수 있습니다. 즉, GPU 연산력을 위한 매칭 거래 플랫폼과 유사합니다.

잘 알려진 바와 같이, Uber와 Didi가 등장하기 전에는 광범위한 의미에서 사용자 "즉시 호출 가능"의 택시 경험이 존재하지 않았습니다. 왜냐하면 여러 대의 개인 차량은 거대한 무질서한 유휴 차량 네트워크이기 때문입니다. 당신이 택시를 부르려면, 길가에서 손을 흔들거나 각 도시의 택시 센터 회사에 요청해야 했습니다. 이는 시간 소모가 크고 불확실성이 높으며, 판매자 중심의 시장으로 대부분의 일반인에게는 불친절했습니다.

이는 현재 전체 연산력 시장의 공급과 수요 양측의 진짜 모습이기도 합니다. 위에서 언급했듯이, 중간 및 긴 꼬리의 중소 연산력 수요자는 가격 협상권이 없을 뿐만 아니라, 높은 자금 비용, KYC 진입 장벽, 임대 계약의 불공정 조항 등 여러 문제에 직면해야 합니다.

그렇다면 io.net은 "전 세계 GPU 연산력 집합지 + 매칭 시장"의 위치를 어떻게 실현하고, 중간 및 긴 꼬리 사용자가 연산력 자원을 얻기 위해 어떤 시스템 구조와 기능 서비스를 필요로 할까요?

유연하고 저비용의 매칭 플랫폼

io.net의 가장 큰 속성은 경량 자산의 연산력 매칭 플랫폼입니다.

즉, Uber와 Didi와 마찬가지로, 실제로 위험이 매우 높은 GPU 하드웨어와 같은 중량 자산의 운영에 관여하지 않고, 중간 및 긴 꼬리의 소매 연산력(많은 경우 AWS와 같은 대형 클라우드에서 이차 연산력으로 간주됨) 공급을 연결하여, 매칭을 통해 원래 유휴 상태에 있던 연산력 자원(개인 차량)과 연산력이 필요한 중간 및 긴 꼬리 AI 수요(택시 승객)를 활성화합니다.

io.net의 한쪽 끝은 중소형 IDC, 채굴장, 암호화 프로젝트 등 수천 개의 유휴 GPU(개인 차량)와 연결되고, 다른 쪽 끝은 수억 개의 중소형 회사의 연산력 수요(택시 승객)와 연결됩니다. 그런 다음 io.net은 매칭 플랫폼으로서 중간 조정을 수행합니다. 이는 마치 중개인이 수많은 매수 및 매도 주문을 일일이 매칭하는 것과 같습니다.

이렇게 유휴 연산력을 집결시켜 저렴한 비용과 더 유연한 배치 구성 형태로 창업자가 더 개인화된 중소 AI 모델을 훈련할 수 있도록 도와주며, 자원의 활용도를 크게 높입니다. 이 과정에서의 장점은 분명합니다. 시장이 과열되든 과냉각되든, 자원 불일치가 존재하는 한 매칭 플랫폼의 수요는 가장 활발합니다:

• 공급 측에서, 중소형 IDC, 채굴장, 암호화 프로젝트 등 유휴 연산력 자원 공급자는 io.net과 연결하기만 하면 됩니다. 전문 BD 부서를 따로 설립할 필요도 없고, 연산력 규모가 작아 AWS 등에 강제로 할인 판매할 필요도 없으며, 반대로 유휴 연산력을 매우 낮은 마찰 비용으로 시장 가격 또는 그 이상의 가격으로 적합한 중소 연산력 고객에게 매칭할 수 있습니다. 이를 통해 수익을 얻을 수 있습니다;

• 수요 측에서, 원래 AWS 등 대형 클라우드 앞에서 가격 협상권이 없던 중소 연산력 수요자는 io.net이라는 자원 파이프라인을 통해, 더 작은 규모, 허가 필요 없음, 대기 필요 없음, KYC 필요 없음, 배치 시간이 더 유연한 연산력을 연결하여, 자유롭게 자신이 필요한 칩을 선택하고 조합하여 "클러스터"를 구성하고 개인화된 계산 작업을 완료할 수 있습니다.

본래 중간 및 긴 꼬리의 연산력 공급자와 수요자는 AWS 등 대형 클라우드 앞에서 유사한 가격 협상권 약화, 자율성 저하 등의 문제를 겪고 있습니다. io.net은 중간 및 긴 꼬리의 공급과 수요를 활성화하여, 공급과 수요 양측이 AWS 등 대형 클라우드보다 더 나은 가격과 더 유연한 구성 형태로 거래를 완료할 수 있는 매칭 플랫폼을 제공합니다.

이 관점에서 보면, 타오바오와 같은 플랫폼과 유사하게, 초기에는 열악한 연산력이 플랫폼 경제에서 피할 수 없는 발전 규칙이기도 하며, io.net은 공급자와 수요자 모두를 위해 평판 시스템을 설정하여, 계산 성능과 네트워크 참여도를 기반으로 점수를 누적하고 보상이나 할인을 받을 수 있도록 합니다.

탈중앙화 GPU 클러스터

둘째로, io.net은 소매형 공급자와 수요자 간의 매칭 플랫폼이지만, 현재 대모델 등 연산력 장면은 여러 개의 그래픽 카드가 함께 계산을 수행해야 합니다.------즉, 이 매칭 플랫폼이 얼마나 많은 유휴 GPU 자원을 집결할 수 있는지뿐만 아니라, 플랫폼에서 분산된 연산력 간의 연결이 얼마나 긴밀한지도 중요합니다.

즉, 서로 다른 지역과 규모의 중소형 연산력을 포함하는 이 분산 네트워크는 "분산되지만 집중된" 연산력 구조를 실현해야 합니다: 다양한 장면의 유연한 계산 요구에 따라 여러 개의 분산 GPU를 동일한 프레임워크 아래에서 훈련시키고, 서로 다른 GPU 간의 소통과 협력이 매우 신속하게 이루어져야 하며, 최소한 사용 가능한 낮은 지연 등의 특성을 확보해야 합니다.

이는 특정 탈중앙화 클라우드 연산력 프로젝트가 동일한 데이터 센터 GPU 사용의 제약에 갇힐 수 있는 상황과는 완전히 다릅니다. 그 뒤에 있는 기술 구현은 io.net 제품 조합의 "세 마리 말"에 관련됩니다: IO Cloud, IO Worker, IO Explorer.

• IO Cloud의 기본 비즈니스 모듈은 클러스터(Clusters)로, 계산 작업을 자율적으로 조정하여 완료할 수 있는 GPU 그룹입니다. 인공지능 엔지니어는 자신의 요구에 따라 원하는 클러스터를 사용자 정의할 수 있으며, IO-SDK와 원활하게 통합되어 AI 및 Python 애플리케이션을 확장하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다;

• IO Worker는 사용자 친화적인 UI 인터페이스를 제공하여 공급자와 수요자가 웹 애플리케이션에서 공급 작업을 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다. 여기에는 사용자 계정 관리, 계산 활동 모니터링, 실시간 데이터 표시, 온도 및 전력 소비 추적, 설치 지원, 지갑 관리, 보안 조치 및 수익 계산과 관련된 기능이 포함됩니다;

• IO Explorer는 사용자에게 포괄적인 통계 데이터와 GPU 클라우드의 각 측면에 대한 시각화를 제공합니다. 네트워크 활동, 중요한 통계 데이터, 데이터 포인트 및 보상 거래에 대한 완전한 가시성을 제공하여 사용자가 io.net 네트워크의 각 데이터 세부 사항을 쉽게 모니터링, 분석 및 이해할 수 있도록 합니다;

이러한 기능 구조 덕분에 io.net은 연산력 공급자가 유휴 계산 자원을 쉽게 공유할 수 있도록 하여 진입 장벽을 크게 낮추고, 수요자는 장기 계약을 체결하거나 전통적인 클라우드 서비스에서 흔히 발생하는 긴 대기 시간을 견디지 않고도 필요한 GPU를 갖춘 클러스터를 신속하게 구성하여 강력한 연산력과 최적화된 서버 응답 등의 서비스를 받을 수 있습니다.

경량화된 유연한 수요 장면

좀 더 구체적으로, io.net과 AWS 등 대형 클라우드의 보완 서비스 장면은 주로 대형 클라우드가 비용 효율성이 떨어지는 경량화된 유연한 수요에 집중되어 있습니다. 여기에는 중소 AI 창업 프로젝트의 세분화된 모델 훈련, 대모델 미세 조정 등 다양한 장면이 포함됩니다.

또한, 사람들이 쉽게 간과할 수 있는 일반적인 적용 장면이 하나 있습니다: 모델 추론.

잘 알려진 바와 같이, GPT 등 대모델의 초기 훈련은 수천 개의 고성능 GPU를 통해 초강력 연산력과 대량의 데이터를 사용하여 오랜 시간 동안 고품질 계산을 수행해야 하며, 이는 AWS, GCP 등 대형 클라우드의 절대적인 강점 분야입니다.

하지만 훈련이 완료된 후, 주요 연산력 수요는 세세하게 지속되는 모델 추론으로 변합니다. 이 단계에서의 연산력 수요는 훈련 단계보다 훨씬 더 높습니다------이미 훈련된 모델을 기반으로 한 추론은 우리가 일반 사용자와 GPT 등 모델 간의 일상적인 대화 상호작용 장면을 포함하며, 이는 AI 계산의 80%-90%를 차지합니다.

흥미롭게도, 추론 과정의 전체 연산력은 더 평탄하며, 아마도 수십 개의 GPU로 몇 분 안에 답을 도출할 수 있으며, 네트워크 지연 및 동시성에 대한 요구가 더 낮습니다. 동시에, 대부분의 AI 회사는 아마도 자신의 대모델을 단독으로 훈련하지 않고, 오히려 GPT 등 소수의 헤드 대모델을 중심으로 최적화 및 미세 조정을 선택할 것입니다. 이러한 장면은 자연스럽게 io.net의 분산 유휴 연산력 자원에 적합합니다.

소수의 고강도 고기준 응용 장면 외에도, 더 광범위하고 일상적인 경량화된 장면은 개발이 시급한 미개척지입니다. 이는 매우 단편적으로 보이지만, 시장 점유율은 심지어 더 클 수 있습니다------미국 은행의 최신 보고서에 따르면, 고성능 계산은 데이터 센터의 총 가용 시장(TAM)에서 매우 작은 부분만 차지하며, 약 5%의 점유율에 불과합니다.

간단히 말해, AWS, GCP 등이 사용할 수 없는 것이 아니라, io.net이 더 비용 효율적이라는 것입니다.

Web2 BD의 승패

물론 마지막으로, io.net과 같은 분산 연산력 자원 플랫폼의 핵심 경쟁력은 BD 능력에 있습니다. 이것이 바로 결정적인 승패의 열쇠입니다.

엔비디아의 고성능 칩이 그래픽 카드 중개인을 탄생시킨 것 외에도, 많은 중소 IDC 등 연산력 운영자들이 겪고 있는 가장 큰 문제는 "술이 향기롭더라도 골목이 깊으면"이라는 것입니다.

따라서 이 관점에서 보면, io.net은 같은 분야의 프로젝트가 쉽게 복제할 수 없는 독점 경쟁 우위를 차지하고 있습니다------실리콘밸리에 직접 주재하는 Web2 BD 팀이 있으며, 이들은 연산력 시장 비즈니스 분야에서 다년간 경험을 쌓은 전문가들입니다. 이들은 중소형 고객의 다양한 장면을 이해할 뿐만 아니라, 많은 Web2 고객의 최종 요구를 파악하고 있습니다.

io.net의 공식 발표에 따르면, 현재 20~30개의 Web2 회사가 연산력 구매/임대 의사를 표명했으며, 더 낮은 비용과 더 유연한 연산력 서비스를 위해 시도하거나 실험해 보려 하고 있습니다(일부는 AWS에서 연산력을 전혀 얻지 못할 수도 있습니다). 실험을 통해 각 고객은 최소 몇 백에서 천 개의 그래픽 카드(매달 수십만 달러의 연산력 주문에 해당)를 필요로 합니다.

이러한 수요 측의 실제 최종 지불 의사는 본질적으로 더 많은 유휴 연산력 자원이 공급 측에서 자발적으로 유입되도록 유도하며, 이는 Web2와 Web3의 경계를 허물고, 선발 네트워크 규모 효과를 형성하는 데 가장 용이합니다.

토큰화된 연산력 생태계 결제층 가능성

앞서 언급한 바와 같이, io.net은 Web3 분산 협력 + 토큰 인센티브를 기반으로 중간 및 긴 꼬리 연산력 시장을 재구성하고 있으며, 후자는 주로 IO와 IOSD의 이중 토큰 모델을 채택하고 있습니다:

1. 토큰 IO는 연산력 임대 비용 지불, IO Worker에 대한 인센티브 분배, AI 및 ML 배포 팀의 지속적인 네트워크 사용 보상, 일부 수요와 공급의 균형, IO Worker 계산 단위 가격 책정 및 커뮤니티 거버넌스 등을 포함합니다;

2. 안정화된 통화 IOSD는 달러와 연동되며, IO를 소각하여 얻을 수 있으며, io.net 플랫폼에 안정적인 가치 저장 및 거래 매체를 제공하는 것을 목표로 합니다;

또한 io.net은 공급자가 IO를 담보로 제공하여 임대될 확률을 높일 수 있도록 지원하고, 수요자는 IO를 담보로 제공하여 고성능 GPU를 우선적으로 사용할 수 있도록 하여, 담보 기능을 중심으로 완전한 생태계를 개발하여 전체 연산력 생태계에서 발생하는 증분 가치를 포착할 수 있도록 합니다.

이는 또 다른 질문을 제기합니다.既然 io.net은 방대한 유휴 연산력 자원을 집결하고 있다면, 더 나아가 Crypto의 연산력 토큰화 방식과 결합하여 GPU에 더 큰 체인 상 금융 가능성을 부여할 수 있을까요?

예를 들어, io.net은 미래에 방대한 연산력 네트워크를 기반으로 연산력 전용 체인을 구축하고, 허가 없이, 진입 장벽이 없는 토큰화된 인프라 서비스 제공을 통해 누구나, 어떤 장치도 직접 연산력을 토큰화할 수 있도록 할 수 있습니다(예: A100, H100을 표준화된 토큰이나 NFT로 변환하여 거래, 스테이킹, 대출, 차입 및 레버리지 가능).

이는 사용자에게 광범위한 GPU 연산력 체인 상 시장을 창출하며, 전 세계의 사용자와 자본이 자유롭고 효율적으로 GPU 연산력 시장에 진입할 수 있도록 합니다. 우리는 두 가지 장면을 간단히 상상하여, 연산력을 중심으로 한 체인 상 금융 시장이 어떤 상상 공간을 가질 수 있는지 엿볼 수 있습니다.

1. 증권형 연산력 토큰

예를 들어, io.net의 어떤 연산력 운영자가 여러 개의 A100 또는 H100 그래픽 카드를 보유하고 있지만, 현재 자금이 필요하거나 미리 수익을 실현하고 싶다면, io.net에서 이 부분의 그래픽 카드에 해당하는 연산력 가치를 NFT 또는 FT로 패키징할 수 있습니다.------이 토큰은 해당 그래픽 카드의 향후 1년(또는 특정 기간) 연산력 현금 흐름의 할인 가치를 나타내며, IO로 가격이 책정될 수 있습니다.

대부분의 일반 투자자는 AI 연산력을 직접 구매, 보유, 운영할 기회가 없기 때문에, 이러한 유형의 토큰은 시장 거래자에게 향후 일정 기간 동안 연산력 가격의 상승과 하락을 예측할 기회를 제공합니다. 많은 연산력을 보유하고 있지만 현금 흐름이 긴급한 운영자는 언제 어디서나 실제 수요에 따라 유연하게 유동성을 실현할 수 있는 자금을 확보할 수 있습니다.

이 기간 동안 해당 토큰 뒤의 그래픽 카드는 io.net이 운영 서비스를 제공하며, 이후 해당 연산력으로 얻은 현금 흐름은 비율에 따라 나누어집니다(토큰 보유자는 0.9, 운영 노드는 0.1).

또한 표준화된 토큰이기 때문에, 다른 토큰과 마찬가지로 CEX 또는 DEX에서 자유롭게 거래될 수 있으며, 이는 실시간 연산력 가격 책정을 형성하여 GPU 연산력을 진정으로 글로벌 유동성을 갖춘 자원으로 전환합니다.

2. 채권형 연산력 토큰

또한, 채권형 토큰을 발행하여 고성능 그래픽 카드를 구매하고 네트워크 연산력을 증가시킬 수 있습니다. 이 경우 채권 원금은 그래픽 카드 장비 자체의 가치에 해당하며, 채권 이자는 향후 그래픽 카드 연산력을 임대하여 얻는 현금 흐름 수입입니다. 이는 그래픽 카드의 잠재적 연산력 임대 가치와 미래 수익이 토큰의 시장 가치가 되며, 토큰을 보유하면 실제 RWA 수익을 얻을 수 있습니다.

이는 전 세계 사용자에게 광범위한 GPU 연산력 시장을 창출하며, 전 세계의 사용자와 자본이 GPU 연산력 시장에 자유롭고 효율적으로 진입할 수 있도록 하여, 높은 진입 장벽과 자금 문제를 걱정할 필요 없이, 실제 그래픽 카드와 다양한 탈중앙화 금융 제품을 완전히 연결하여, 후속적으로 더 많은 사용자 맞춤형 서비스의 기초를 마련합니다.

더욱 중요한 것은, 전체 과정이 IO를 주요 거래/유통 통화로 사용하여 io.net/IO가 전 세계 연산력 생태계의 결제층/결제 통화가 될 가능성이 있으며, 연산력 토큰화의 체인 상 금융 시장의 비전은 거의 io.net 탈중앙화 연산력 네트워크 서사와 유사한 가치 평가 공간을 재창출할 수 있습니다.

요약

전반적으로 Web3는 새로운 생산 관계로서, 본질적으로 새로운 생산력을 대표하는 AI에 적합합니다. 이는 기술과 생산 관계의 능력이 동시에 발전하는 것을 의미합니다. 이러한 관점에서 io.net의 핵심 논리는 "Web3+토큰 경제"의 경제적 기반 구조를 채택하여, 전통적인 클라우드 서비스 대기업, 중간 및 긴 꼬리 연산력 사용자, 전 세계의 유휴 네트워크 계산 자원 간의 생산 관계를 변화시키는 것입니다:

AI 연산력 공급과 수요의 현실적인 문제에 대한 해결책을 제공하고, "중간+긴 꼬리" GPU 연산력 자원 및 사용자 수요를 포괄하고 서비스하는 양면 시장을 구축하여, 연산력 자원의 공급과 배치를 최적화하고, 전 세계 AI 발전, 특히 중소형 AI 혁신의 생산력 대해방을 가져옵니다.

그 비전은 분명히 거대하며, 성공할 경우 전 세계 GPU 연산력 생태계의 핵심 매칭 기반 시설 및 가치 결제층이 될 가능성이 높으며, 최고의 가치 평가 프리미엄을 얻을 것으로 예상되지만, 분명히 도전이 따릅니다.