撰文:AYLO

編譯:深潮TechFlow

對話io.net COO:作為去中心化GPU平台,為何Solana是我們唯一的選擇? (附空投互動教學)

使用BC8.AI 生成,這是一個由io.net 提供支援的平台

今天我帶給大家另一個我非常看好的項目的訪談。

這個項目涵蓋了一些當前熱門的垂直領域:AI + DePin + Solana。

io.net Cloud 是一個先進的去中心化運算網絡,允許機器學習工程師以比中心化服務小得多的成本存取分散式雲端叢集。

我與營運長Tory Green 進行了交流,以獲取更多資訊。

IO 代幣將在Solana 上很快啟動,我強烈建議你閱讀這篇文章。我還將包含如何參與空投的資訊(在文章末尾)。

我是io.net 的私人投資者,堅信他們的平台,因為他們的GPU 叢集解決方案確實是獨一無二的。

io.net 簡介

對話io.net COO:作為去中心化GPU平台,為何Solana是我們唯一的選擇? (附空投互動教學)

  • 用於GPU 上的ML(機器學習)訓練的去中心化AWS
  • 即時、無需許可地訪問一個全球GPU 和CPU 網絡,目前已經上線
  • 他們擁有25000 個節點
  • 革命性的技術,可將GPU 雲端叢集在一起
  • 可以為大規模AI 新創公司節省90% 的計算成本
  • 整合了Render 和Filecoin
  • 基於Solana

他們剛剛宣布了3000 萬美元的融資,吸引了該領域最大的支持者。

對話io.net COO:作為去中心化GPU平台,為何Solana是我們唯一的選擇? (附空投互動教學)

為什麼人們應該關注io.net?

我們不僅要與其他加密項目競爭,還要與雲端運算競爭。我們提供給客戶的主要優勢之一是價格明顯更低,最多可以便宜90%。我們真正提供的是消費者選擇,這才是真正有趣的地方。是的,在我們的平台上,你可以以便宜90% 的價格取得GPU,我強烈建議你試試看。你可以以大幅折扣的價格,訪問便宜的完全去中心化的消費級GPU。然而,如果你需要高效能,你可以使用像A100 這樣的頂級硬體重建類似AWS 的體驗,或許只便宜30%,但仍然比AWS 更便宜。在某些情況下,我們甚至提供比AWS 更好的效能,這對於像對沖基金這樣的特定產業可能至關重要。

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對於我們的一個主要客戶,我們提供的服務比AWS 優惠70%,比他們在其他地方獲得的服務優惠40%。我們的平台對使用者友好且無需許可的,不像AWS 可能需要商業計劃等詳細細節。任何人都可以加入並立即啟動一個集群,而AWS 可能需要幾天或幾週的時間。

與去中心化的競爭對手相比,如果你嘗試在Akash 等平台上獲取一個集群,你會發現這並不是瞬間完成的。它們更像是旅行社,打電話給他們的資料中心尋找可用的GPU,這可能需要幾週時間。在我們這裡,它是即時的、更便宜的並且無需許可。我們希望體現Web3 的精神,同時打敗AWS 和GCP。

2024 年的路線圖是什麼樣的呢?

分為業務路線圖和技術路線圖。從業務角度來看,TGE 即將到來。我們計劃在今年舉行峰會,屆時我們將宣布許多與產品相關的內容。我們的更多關注點都集中在繼續建立網路上,因為儘管有所有TGE 的興奮之處,我們認為自己是一家真正的企業,是AWS 的合法競爭對手。

我們將繼續大力發展我們的銷售團隊。我們希望效仿Chainlink 和Polygon 這樣的公司,專注於從亞馬遜和谷歌這樣的公司招募高級銷售主管,以建立世界一流的銷售團隊。這將有助於我們吸引AI 客戶並與像Hugging Face 和Prettybase 這樣的實體建立合作關係。

我們的初始客戶群是面臨龐大AI 計算成本的大型AI 新創公司。我是灣區一家科技財務長團隊的一員,其中最大的問題之一是高昂的AI 計算成本。有一家A 輪SaaS 新創公司每月在AI 計算上花費70 萬美元,這是不可持續的。我們的目標是顯著降低像他們這樣的企業的成本。

一旦我們在這些初步客戶中證明概念有效,我們將研究相鄰市場。我們的網路上有兩個符合SOC 標準的GPU,我們可以瞄準大型科技公司或摩根大通或寶潔這樣的企業,它們肯定有自己的內部人工智慧部門。我們的技術可支援多達50萬個GPU 的集群,有可能使我們在容量上超越AWS 或GCP,因為它們無法在一個地點實際部署這麼多GPU。這可能吸引像OpenAI這樣的重要AI項目,用於未來版本的GPT。然而,建立一個市場需要平衡供需;我們目前在網路中有2.5萬個GPU,而等待名單上有20萬個。隨著時間的推移,我們的目標是擴展網路以滿足不斷增長的需求。這就是業務路線圖。

從技術層面來看,顯然還有很多事情要做。目前,我們支援Ray,也支援Kubernetes,我們正在積極開發中。但正如我所提到的,我們正在考慮擴展我們的產品。如果考慮到AI的工作原理,例如當您使用ChatGPT時,那就是應用程序,而ChatGPT是建立在模型之上的,而該模型是GPT-3,而GPT-3在GPU上運行其所有推論。我們最終可以從GPU 開始,建立整個堆疊。

我們也與Filecoin合作,許多這些合作夥伴資料中心已經擁有大量的CPU和存儲,因此我們也可以開始儲存模型。這將使我們能夠提供運算、模型儲存以及用於建立應用程式的SDK,從而創建一個完全去中心化的人工智慧生態系統,幾乎就像一個去中心化的應用程式商店。

代幣在網路中扮演什麼角色?

從較高層面來說,這是一個實用性代幣,將用於支付網路上的計算。這是最簡單的解釋。我還建議你去看看網站bc8.ai。

對話io.net COO:作為去中心化GPU平台,為何Solana是我們唯一的選擇? (附空投互動教學)

這是我們建立的概念驗證,一個stable diffusion克隆版,我相信它是目前唯一完全在鏈上的AI dApp。用戶可以使用Solana進行小額交易,透過加密支付創建圖像。每個交易都補償創建圖像的四個關鍵利益相關者:應用程式創建者、模型創建者、我們和使用的GPU都會得到報酬。目前,我們讓人們免費使用它,因為我們既是應用程式所有者,也是模型所有者,但這更多是一個概念驗證,而不是一個實際業務。

我們計劃擴展網絡,使其他人能夠託管模型並建立完全去中心化的AI應用程式。 IO代幣將不僅為我們的模型提供動力,而且為任何創建的模型提供動力。代幣經濟學仍在最終確定中,可能要等到4月左右才會宣布。

為什麼選擇Solana?

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原視頻連結

我認為有兩個原因。首先,我們真的很喜歡這個社區,其次,坦白說,這是唯一能夠支援我們的區塊鏈。如果您查看我們的成本分析,每當有人進行推理時,大約有五個交易。你有推理,然後它支付所有利益相關者。因此,當我們進行成本分析並有60、70、100,000 次交易時,所有這些交易都必須是1/100 美分或1/10 美分。考慮到我們的交易量,Solana實際上是我們唯一的選擇。另外,他們作為合作夥伴提供了很多幫助,社區也非常強大。這幾乎是一個理所當然的選擇。

你認為你的市場規模是多少?

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我認為這是無法預測的,你知道的。我們提出了一萬億這樣的數字,但即使是這樣,要完全理解其全面範圍仍然很難。例如,像Gartner這樣的公司的預測表明,到2030年,模型訓練可能佔GDP的1%,相當於約3000億美元。這個統計數據相對容易找到。然而,當考慮到Nvidia的執行長提到,AI市場只有10%用於訓練時,那麼我們的視角就會改變。如果推理和訓練合起來代表了3000億美元的市場,那麼整個人工智慧GPU 市場,光是運算服務一項,就可能是3 兆美元的市場。然後,Kathy Wood預測認為,整個AI市場可能是80兆美元。這顯示了市場潛在規模幾乎超出了我們的理解。

你認為io.net發展的最大障礙是什麼?

建立一個市場是很困難的,雖然在加密領域可能會容易一些,但它仍然有它的挑戰。例如,我們的大多數客戶要求A100,這是一種頂級的、企業級的GPU,每個成本約為30,000美元,而且供應短缺。現在它們非常難以找到。我們的銷售團隊正在努力尋找這些GPU,這是一個重大的挑戰,因為它們供不應求,而且成本高昂。

我們還有很多3090,這比較是一種消費者產品,需求不是那麼高。這意味著我們必須調整我們的策略,並找到專門尋找這些類型GPU的客戶。然而,在任何市場中都會發現這種情況,但我們透過僱用合適的人員和實施有效的行銷策略來解決這個問題。

從策略角度來看,正如我所提到的,令人擔憂的是,我們是目前唯一能夠跨不同地理位置建構去中心化叢集的平台。這現在是我們的護城河。在短期內,我們有顯著的競爭優勢,我認為這也延伸到中期。對於像Render 這樣的合作者來說,如果他們可以利用我們的網路並保留95% 的價值,那麼嘗試複製我們的模式就沒有意義了。

團隊花了大約兩年的時間才開發出這種功能。因此,這並不是一件容易的事。不過,未來總有可能有其他人會想出這個方法。到那時,我們希望已經建立了足夠的護城河。我們已經是數量級最大的去中心化GPU網絡,擁有25000個GPU,而Akash只有300個,Render只有幾千個。

我們的目標是達到10萬個GPU和500個客戶的水平,創造出類似於Facebook的網路效應,問題就變成了「你還能去哪裡?我們的目標是成為任何需要GPU運算的人的首選平台,就像Uber主導了共乘服務和Airbnb主導了住宿服務一樣。關鍵是要迅速採取行動,確保我們在市場上的地位,並成為去中心化GPU 運算的代名詞。

如何獲得IO空投?

有兩種主要方式可以符合IO airdrop的資格:

  • 他們正在進行名為「Ignition」的Galaxe 活動。您只需完成任務即可。這將要求您證明您是人類,方法是鑄造一個Galaxe護照,這是很好的,因為這不能被仿冒。

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