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对话 io.net 首席运营官:希望与 AWS 云服务竞争,提供更便捷的去中心化 GPU(附空投交互教程)

我们希望体现 Web3 的精神,同时打败 AWS 和 GCP。

撰文:AYLO

编译:深潮TechFlow

使用 BC8.AI 生成,这是一个由 io.net 提供支持的平台

今天我给大家带来另一个我非常看好的项目的访谈。

这个项目涵盖了一些当前热门的垂直领域:AI + DePin + Solana。

io.net Cloud 是一个先进的去中心化计算网络,允许机器学习工程师以比中心化服务小得多的成本访问分布式云集群。

我与首席运营官 Tory Green 进行了交流,以获取更多信息。

IO 代币将在 Solana 上很快启动,我强烈建议你阅读这篇文章。我还将包含如何参与空投的信息(在文章末尾)。

我是 io.net 的私人投资者,坚信他们的平台,因为他们的 GPU 集群解决方案确实是独一无二的。

io.net 简介

  • 用于 GPU 上的 ML(机器学习)训练的去中心化 AWS

  • 即时、无需许可地访问一个全球 GPU 和 CPU 网络,目前已经上线

  • 他们拥有 25000 个节点

  • 革命性的技术,可将 GPU 云集群在一起

  • 可以为大规模 AI 初创公司节省 90% 的计算成本

  • 集成了 Render 和 Filecoin

  • 基于 Solana

他们刚刚宣布了 3000 万美元的融资,吸引了该领域最大的支持者。

为什么人们应该关注 io.net?

我们不仅要与其他加密项目竞争,还要与云计算竞争。我们向客户提供的主要优势之一是价格明显更低,最多可以便宜 90%。我们真正提供的是消费者选择,这才是真正有趣的地方。是的,在我们的平台上,你可以以便宜 90% 的价格获取 GPU,我强烈建议你尝试一下。你可以以大幅折扣的价格,访问便宜的完全去中心化的消费级 GPU。然而,如果你需要高性能,你可以使用像 A100 这样的顶级硬件重建类似 AWS 的体验,或许只便宜 30%,但仍然比 AWS 更便宜。在某些情况下,我们甚至提供比 AWS 更好的性能,这对于像对冲基金这样的特定行业可能至关重要。

对于我们的一个主要客户,我们提供的服务比 AWS 优惠 70%,比他们在其他地方获得的服务优惠 40%。我们的平台对用户友好且无需许可的,不像 AWS 可能需要商业计划等详细细节。任何人都可以加入并立即启动一个集群,而 AWS 可能需要几天或几周的时间。

与去中心化的竞争对手相比,如果你尝试在 Akash 等平台上获取一个集群,你会发现这并不是瞬间完成的。它们更像是旅行社,给他们的数据中心打电话寻找可用的 GPU,这可能需要几周时间。在我们这里,它是即时的、更便宜的并且无需许可。我们希望体现 Web3 的精神,同时打败 AWSGCP

2024 年的路线图是什么样的?

分为业务路线图和技术路线图。从业务角度来看,TGE 即将到来。我们计划在今年召开峰会,届时我们将宣布许多与产品相关的内容。我们的更多关注点都集中在继续建设网络上,因为尽管有所有 TGE 的兴奋之处,我们认为自己是一家真正的企业,是 AWS 的合法竞争对手。

我们将继续大力发展我们的销售团队。我们希望效仿 Chainlink 和 Polygon 这样的公司,专注于从亚马逊和谷歌这样的公司招聘高级销售主管,以建立世界一流的销售团队。这将帮助我们吸引 AI 客户并与像 Hugging Face 和 Prettybase 这样的实体建立合作关系。

我们的初始客户群体是面临巨大 AI 计算成本的大型 AI 初创公司。我是湾区一家科技首席财务官团队的一员,其中最大的问题之一是高昂的 AI 计算成本。有一家 A 轮 SaaS 初创公司每月在 AI 计算上花费 70 万美元,这是不可持续的。我们的目标是显著降低像他们这样的企业的成本。

一旦我们在这些初步客户那里证明概念有效,我们将研究相邻市场。我们的网络上有两个符合 SOC 标准的 GPU,我们可以瞄准大型科技公司或摩根大通或宝洁这样的企业,它们肯定有自己的内部人工智能部门。我们的技术可支持多达50万个 GPU 的集群,有可能使我们在容量上超越 AWS 或 GCP,因为它们无法在一个地点实际部署这么多 GPU。这可能吸引像OpenAI这样的重要AI项目,用于未来版本的GPT。然而,建立一个市场需要平衡供需;我们目前在网络中有2.5万个GPU,而等待名单上有20万个。随着时间的推移,我们的目标是扩展网络以满足不断增长的需求。这就是业务路线图。

从技术层面来看,显然有很多东西要做。目前,我们支持Ray,并且还支持Kubernetes,我们正在积极开发中。但正如我提到的,我们正在考虑扩展我们的产品。如果考虑到AI的工作原理,例如当您使用ChatGPT时,那就是应用程序,而ChatGPT是建立在模型之上的,而该模型是GPT-3,而GPT-3在GPU上运行其所有推断。我们最终可以从 GPU 开始,构建整个堆栈。

我们还与Filecoin合作,许多这些合作伙伴数据中心已经拥有大量的CPU和存储,因此我们也可以开始存储模型。这将使我们能够提供计算、模型存储以及用于构建应用程序的SDK,从而创建一个完全去中心化的人工智能生态系统,几乎就像一个去中心化的应用商店。

代币在网络中扮演什么角色?

从较高层面来说,这是一个实用性代币,将用于支付网络上的计算。这是最简单的解释。我还建议你查看网站bc8.ai

这是我们建立的一个概念验证,一个stable diffusion克隆版,我相信它是目前唯一完全在链上的AI dApp。用户可以使用Solana进行小额交易,通过加密支付创建图像。每个交易都补偿创建图像的四个关键利益相关者:应用程序创建者、模型创建者、我们和使用的GPU都会得到报酬。目前,我们让人们免费使用它,因为我们既是应用程序所有者,也是模型所有者,但这更多是一个概念验证,而不是一个实际业务。

我们计划扩展网络,使其他人能够托管模型并构建完全去中心化的AI应用程序。IO代币将不仅为我们的模型提供动力,而且为任何创建的模型提供动力。代币经济学仍在最终确定中,可能要等到4月左右才会宣布。

为什么选择Solana?

原视频链接

我认为有两个原因。首先,我们真的很喜欢这个社区,其次,坦率地说,这是唯一能够支持我们的区块链。如果您查看我们的成本分析,每当有人进行推理时,大约有五个交易。你有推理,然后它支付所有利益相关者。因此,当我们进行成本分析并有 60、70、100,000 次交易时,所有这些交易都必须是 1/100 美分或 1/10 美分。考虑到我们的交易量,Solana实际上是我们唯一的选择。另外,他们作为合作伙伴提供了很多帮助,社区也非常强大。这几乎是一个理所当然的选择。

你认为你的市场规模是多少?

我认为这是无法预测的,你知道的。我们提出了一万亿这样的数字,但即使是这样,要完全理解其全面范围仍然很难。例如,像Gartner这样的公司的预测表明,到2030年,模型训练可能占GDP的1%,相当于约3000亿美元。这个统计数据相对容易找到。然而,当考虑到Nvidia的首席执行官提到,AI市场只有10%用于训练时,那么我们的视角就会发生变化。如果推理和训练合起来代表了3000亿美元的市场,那么整个人工智能 GPU 市场,仅计算服务一项,就可能是 3 万亿美元的市场。然后,Kathy Wood预测认为,整个AI市场可能是80万亿美元。这显示了市场潜在规模几乎超出了我们的理解。

你认为io.net发展的最大障碍是什么?

建立一个市场是很困难的,虽然在加密领域可能会容易一些,但它仍然有它的挑战。例如,我们的大多数客户要求A100,这是一种顶级的、企业级的GPU,每个成本约为30,000美元,而且供应短缺。现在它们非常难以找到。我们的销售团队正在努力寻找这些GPU,这是一个重大的挑战,因为它们供不应求,成本高昂。

我们还有很多3090,这更多是一种消费者产品,需求不是那么高。这意味着我们必须调整我们的战略,并找到专门寻找这些类型GPU的客户。然而,在任何市场中都会发现这种情况,但我们通过雇佣合适的人员和实施有效的营销策略来解决这个问题。

从战略角度来看,正如我所提到的,令人担忧的是,我们是目前唯一能够跨不同地理位置构建去中心化集群的平台。这现在是我们的护城河。在短期内,我们具有显著的竞争优势,我认为这也延伸到中期。对于像 Render 这样的合作者来说,如果他们可以利用我们的网络并保留 95% 的价值,那么尝试复制我们的模式就没有意义了。

团队花了大约两年的时间才开发出这种功能。因此,这并不是一件容易的事情。不过,未来总有可能有其他人会想出这个方法。到那时,我们希望已经建立了足够的护城河。我们已经是按数量级最大的去中心化GPU网络,拥有25000个GPU,而Akash只有300个,Render只有几千个。

我们的目标是达到10万个GPU和500个客户的水平,创造出类似于Facebook的网络效应,问题就变成了“你还能去哪里?我们的目标是成为任何需要GPU计算的人的首选平台,就像Uber主导了拼车服务和Airbnb主导了住宿服务一样。关键是要迅速采取行动,确保我们在市场上的地位,并成为去中心化 GPU 计算的代名词。

如何获得IO空投?

有两种主要方式可以符合IO airdrop的资格:

  1. 他们正在开展名为“Ignition”的 Galaxe 活动。您只需完成任务即可。这将要求您证明您是人类,方法是铸造一个Galaxe护照,这是很好的,因为这不能被仿冒。

  1. 为io.net提供您的GPU/CPU。只需按照文档中陈述的说明操作。即使您不懂技术,也可以在大约10-15分钟内完成,这相当简单。

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作者Aylo@alpha_pls
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