Perkembangan Terbaru Io.net 2025

Io.net telah mengalami pertumbuhan dan pengembangan yang signifikan pada tahun 2025, memperkuat posisinya di pasar komputasi terdesentralisasi. Pembaruan berikut menyoroti kemajuan kunci dan pergeseran strategis dalam platform tersebut:

Ekspansi Pasar dan Kinerja

• Pertumbuhan Jaringan: Jaringan Io.net telah berkembang menjadi lebih dari 10.000 node aktif secara global, mewakili peningkatan sebesar 215% dibandingkan akhir 2024
• Kekuatan Komputasi: Total sumber daya komputasi GPU yang tersedia di platform telah mencapai 450 petaFLOPS, menjadikannya jaringan komputasi GPU terdesentralisasi terbesar.
• Volume Transaksi: Platform ini sekarang memproses lebih dari $12 juta dalam transaksi sumber daya komputasi setiap bulannya

Kemitraan Strategis

Io.net telah membentuk beberapa aliansi strategis untuk meningkatkan ekosistemnya:

Kemajuan Teknis

• Teknologi IO Mesh: Pengenalan jaringan mesh telah mengurangi latensi sebesar 47%, secara dramatis meningkatkan kemampuan pemrosesan waktu nyata untuk beban kerja AI terdistribusi.
• Alokasi Sumber Daya Cerdas: Algoritma baru mengoptimalkan distribusi sumber daya GPU berdasarkan kebutuhan beban kerja, meningkatkan efisiensi sebesar 38%
• Integrasi Penyimpanan DinginDiimplementasikan integrasi yang mulus dengan solusi penyimpanan terdesentralisasi, memungkinkan alur kerja yang lebih kompleks untuk manajemen dataset besar.
• Pembaruan Protokol Keamanan: Enkripsi end-to-end yang ditingkatkan dan sistem otentikasi multi-lapis sekarang melindungi semua transfer data

Penyempurnaan Model Ekonomi

Struktur tokenomik telah disempurnakan dengan:

• Model Penetapan Harga DinamisImplementasi penetapan harga responsif terhadap permintaan yang disesuaikan berdasarkan tingkat pemanfaatan jaringan
• Mekanisme Staking: Opsi staking baru yang memungkinkan pemegang token untuk berpartisipasi dalam tata kelola dan mendapatkan imbalan dari biaya jaringan
• Insentif PenyediaStruktur imbalan bertingkat untuk penyedia sumber daya komputasi berdasarkan kualitas perangkat keras dan metrik waktu aktif

Dampak Industri

Pengembangan infrastruktur Io.net telah memberikan kontribusi yang signifikan untuk industri AI dengan:

• Mengurangi biaya pelatihan AI rata-rata sebesar 72% dibandingkan dengan penyedia cloud terpusat.
• Memberikan akses ke komputasi berkinerja tinggi untuk tim riset kecil dan startup
• Mendukung model AI yang semakin kompleks melalui arsitektur komputasi terdistribusi
• Menetapkan standar baru untuk infrastruktur AI terdesentralisasi

Saat Io.net terus berkembang pada tahun 2025, platform ini menunjukkan bagaimana infrastruktur terdesentralisasi dapat secara efektif memenuhi permintaan yang semakin meningkat dari komputasi AI. Trajektori pertumbuhan platform menunjukkan momentum yang berkelanjutan dalam membangun ekosistem komputasi yang lebih mudah diakses, efisien, dan terdemokratisasi untuk pengembangan AI di seluruh dunia.

Pengantar

Di era digital, daya komputasi telah menjadi elemen penting dari kemajuan teknologi. Ini mendefinisikan sumber daya yang dibutuhkan komputer untuk memproses operasi, termasuk memori, kecepatan prosesor, dan jumlah prosesor. Sumber daya ini secara langsung mempengaruhi kinerja dan biaya perangkat, terutama saat menangani beberapa program secara bersamaan. Dengan adopsi luas teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, permintaan akan sumber daya komputasi berkinerja tinggi, seperti GPU, telah meroket, mengakibatkan kekurangan pasokan global.

Unit Pemrosesan Sentral (CPU) memainkan peran penting sebagai inti dari sebuah komputer, sementara Unit Pemrosesan Grafis (GPU) secara signifikan meningkatkan efisiensi komputasi dengan menangani tugas paralel. CPU yang lebih kuat dapat memproses operasi lebih cepat, dan GPU secara efektif mendukung tuntutan komputasi yang semakin berkembang.

Apa itu Io.net?

Sumber: io.net

Io.net adalah proyek DePIN yang berbasis di Solana, yang fokus pada penyediaan daya komputasi GPU untuk perusahaan AI dan pembelajaran mesin, menjadikan komputasi lebih skalabel, dapat diakses, dan efisien.

Model AI modern semakin besar, dan pelatihan serta inferensi bukan lagi tugas sederhana yang dapat dilakukan pada satu perangkat. Seringkali, komputasi paralel dan terdistribusi diperlukan, memanfaatkan kemampuan kuat di berbagai sistem dan inti untuk mengoptimalkan kinerja komputasi atau untuk memperluas agar dapat mengakomodasi kumpulan data dan model yang lebih besar. Mengkoordinasikan jaringan GPU sebagai sumber daya komputasi sangat penting dalam proses ini.

Latar Belakang Tim dan Pendanaan

Latar Belakang Tim

Tim inti Io.net awalnya berspesialisasi dalam perdagangan kuantitatif. Hingga Juni 2022, mereka fokus pada pengembangan sistem perdagangan kuantitatif tingkat institusi yang mencakup saham dan cryptocurrency. Seiring dengan meningkatnya permintaan daya komputasi dari sistem backend, tim mulai mengeksplorasi kemungkinan komputasi terdesentralisasi, yang akhirnya fokus pada pemecahan masalah tertentu terkait pengurangan biaya layanan komputasi GPU.

• Pendiri & CEO: Ahmad Shadid, yang bekerja di bidang kuant dan rekayasa keuangan. Sebelum Io.net, ia adalah sukarelawan di Yayasan Ethereum.
• CMO & Chief Strategy Officer: Garrison Yang, yang bergabung dengan Io.net pada bulan Maret tahun ini, sebelumnya menjabat sebagai VP Strategi dan Pertumbuhan di Avalanche dan lulus dari Universitas California, Santa Barbara.
• COO: Tory Green, COO dari Io.net, sebelumnya menjabat sebagai COO di Hum Capital dan Direktur Pengembangan Bisnis dan Strategi di Fox Mobile Group, serta merupakan lulusan Stanford.

Menurut informasi LinkedIn Io.net, tim berkantor pusat di New York, AS, dengan cabang di San Francisco, dan saat ini memiliki lebih dari 50 anggota tim.

Situasi Pendanaan

Io.net telah menyelesaikan putaran pendanaan Seri A sebesar $30 juta yang dipimpin oleh Hack VC, dengan partisipasi dari institusi notable lainnya seperti Multicoin Capital, Delphi Digital, Animoca Brands, OKX, Aptos Labs, dan Solana Labs. Selain itu, para pendiri Solana, Aptos, dan Animoca Brands juga berpartisipasi dalam putaran ini sebagai investor individu. Yang menarik, setelah investasi dari Aptos Foundation, proyek BC8.AI, yang awalnya diselesaikan di Solana, telah beralih ke platform L1 yang sama efisiennya, Aptos.

Mengatasi Kekurangan Sumber Daya Komputasi

Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan pesat dalam AI telah memicu lonjakan permintaan untuk chip komputer, dengan aplikasi AI menggandakan kebutuhan daya komputasi mereka setiap tiga bulan dan hampir sepuluh kali lipat setiap 18 bulan. Pertumbuhan eksponensial ini telah memberikan tekanan pada rantai pasokan global, yang masih berjuang untuk pulih dari gangguan yang disebabkan oleh pandemi. Cloud publik biasanya memiliki akses prioritas ke lebih banyak GPU, membuatnya sulit bagi bisnis kecil dan lembaga penelitian untuk mendapatkan sumber daya komputasi, seperti:

• Biaya Tinggi: Menggunakan GPU kelas atas sangat mahal, dengan mudah mencapai ratusan ribu per bulan untuk pelatihan dan inferensi.
• Masalah Kualitas: Pengguna memiliki sedikit pilihan terkait kualitas, tingkat keamanan, keterlambatan komputasi, dan opsi lain dari perangkat keras GPU dan harus menerima apa yang tersedia.
• Pembatasan Penggunaan: Saat menggunakan layanan cloud seperti AWS Google, GCP, atau Microsoft Azure, akses biasanya memerlukan waktu berminggu-minggu, dan GPU kelas atas sering kali tidak tersedia.

Io.net mengatasi masalah ini dengan mengagregasi sumber daya komputasi yang kurang dimanfaatkan (seperti pusat data komputasi independen, penambang cryptocurrency, Filecoin, Render, dan jaringan proyek crypto lainnya) dari surplus GPU. Sumber daya komputasi ini membentuk jaringan komputasi terdesentralisasi, memungkinkan insinyur untuk mendapatkan kekuatan komputasi yang besar dalam sistem yang mudah diakses, dapat disesuaikan, dan hemat biaya.

Sumber: io.net

Produk Io.net Dibangun untuk Empat Fungsionalitas Inti

• Inferensi Batch dan Layanan Model: Data batch dapat diproses secara paralel dengan mengekspor arsitektur dan bobot model yang telah dilatih ke penyimpanan objek bersama. Io.net memungkinkan tim pembelajaran mesin untuk membangun alur kerja inferensi dan layanan model di seluruh jaringan GPU yang terdistribusi.
• Pelatihan Paralel: Keterbatasan memori CPU/GPU dan alur kerja pemrosesan sekuensial menciptakan hambatan signifikan saat melatih model perangkat tunggal. Io.net memanfaatkan pustaka komputasi terdistribusi untuk mengatur dan mengelompokkan pekerjaan pelatihan, memungkinkan paralelisme data dan model di banyak perangkat terdistribusi.
• Penyetelan Hyperparameter Paralel: Eksperimen penyetelan hyperparameter secara inheren bersifat paralel. Io.net menggunakan pustaka komputasi terdistribusi dengan kemampuan penyetelan hyperparameter canggih untuk menemukan hasil terbaik, mengoptimalkan penjadwalan, dan mendefinisikan pola pencarian.
• Pembelajaran Penguatan: Io.net menggunakan pustaka pembelajaran penguatan sumber terbuka yang mendukung beban kerja RL yang sangat terdistribusi pada tingkat produksi dan serangkaian API sederhana.

Produk Io.net

IO Cloud

IO Cloud mengelola kluster GPU yang terdistribusi, menawarkan akses sumber daya yang fleksibel dan skala tanpa perlu investasi perangkat keras yang mahal dan manajemen infrastruktur. Memanfaatkan jaringan node terdesentralisasi memberikan pengalaman kepada insinyur pembelajaran mesin yang mirip dengan penyedia cloud mana pun. Terintegrasi secara mulus melalui IO-SDK, ia menawarkan solusi untuk aplikasi AI dan Python serta menyederhanakan penerapan dan manajemen sumber daya GPU/CPU, beradaptasi dengan kebutuhan yang berubah.

Sorotan:

• Cakupan Global: Menggunakan pendekatan seperti CDN, ini mendistribusikan sumber daya GPU secara global untuk mengoptimalkan layanan dan inferensi pembelajaran mesin.
• Skalabilitas dan Efisiensi Biaya: Berkomitmen untuk menjadi platform cloud GPU yang paling efisien biaya, diproyeksikan dapat mengurangi biaya proyek AI/ML hingga 90%.
• Integrasi dengan IO SDK: Meningkatkan kinerja proyek AI melalui integrasi yang mulus, menciptakan lingkungan berkinerja tinggi yang terintegrasi.
• Fitur Eksklusif: Memberikan akses pribadi ke plugin OpenAI ChatGPT, menyederhanakan penerapan kluster pelatihan.
• Dukungan untuk RAY Framework: Memanfaatkan framework komputasi terdistribusi RAY untuk pengembangan aplikasi Python yang dapat diskalakan.
• Inovasi dalam Penambangan Kripto: Bertujuan untuk merevolusi industri penambangan kripto dengan mendukung ekosistem ML dan AI.

Pekerja IO

Dirancang untuk mengoptimalkan operasi pasokan di WebApps, IO Worker mencakup manajemen akun pengguna, pemantauan aktivitas waktu nyata, pelacakan suhu dan konsumsi daya, dukungan instalasi, manajemen dompet, penilaian keamanan, dan analisis profitabilitas. Ini menjembatani kesenjangan antara permintaan daya pemrosesan AI dan pasokan sumber daya komputer yang kurang dimanfaatkan, memfasilitasi proses pembelajaran AI yang lebih hemat biaya dan lancar.

Sorotan:

• Beranda Pekerja: Menyediakan dasbor untuk pemantauan waktu nyata perangkat yang terhubung, mendukung fungsi seperti penghapusan dan penggantian nama perangkat.
• Halaman Detail Perangkat: Menyediakan analisis komprehensif perangkat, termasuk lalu lintas, status koneksi, dan riwayat operasi.
• Halaman Tambah Perangkat: Mempermudah proses koneksi perangkat, mendukung integrasi perangkat baru yang cepat dan mudah.
• Halaman Pendapatan dan Hadiah: Melacak pendapatan dan riwayat operasi dengan detail transaksi yang tersedia di Solscan.

IO Explorer

IO Explorer bertujuan untuk memberikan jendela ke dalam cara kerja jaringan, menawarkan pengguna statistik komprehensif dan wawasan operasional tentang semua aspek cloud GPU. Seperti Solscan atau penjelajah blockchain yang memberikan visibilitas ke dalam transaksi blockchain, IO Explorer membawa tingkat transparansi yang serupa ke operasi yang didorong oleh GPU, memungkinkan pengguna untuk memantau, menganalisis, dan memahami rincian cloud GPU, memastikan visibilitas lengkap dari aktivitas jaringan, statistik, dan transaksi sambil melindungi privasi informasi sensitif.

Sorotan:

• Halaman Perangkat: Menampilkan detail publik perangkat yang terhubung ke jaringan, menyediakan data waktu nyata dan pelacakan transaksi.
• Halaman Beranda Browser: Menawarkan wawasan tentang volume pasokan, pemasok yang terverifikasi, jumlah perangkat keras aktif, dan harga pasar secara real-time.
• Halaman Kluster: Menampilkan informasi publik tentang kluster yang diterapkan di jaringan, bersama dengan metrik waktu nyata dan rincian reservasi.
• Pemantauan Kluster Waktu Nyata: Memberikan wawasan segera tentang status, kesehatan, dan kinerja kluster, memastikan pengguna memiliki informasi terbaru.

Arsitektur IO

Sebagai cabang dari Ray, IO-SDK membentuk dasar kemampuan Io.net, mendukung eksekusi tugas secara paralel dan menangani lingkungan multibahasa. Kompatibilitasnya dengan kerangka kerja pembelajaran mesin (ML) utama memungkinkan Io.net untuk secara fleksibel dan efisien memenuhi berbagai tuntutan komputasi. Pengaturan teknis ini, didukung oleh sistem teknis yang terdefinisi dengan baik, memastikan bahwa platform Io.net dapat memenuhi kebutuhan saat ini dan beradaptasi dengan perkembangan di masa depan.

Arsitektur Multi-Lapisan:

• Lapisan Antarmuka Pengguna: Menyediakan antarmuka depan visual untuk pengguna, termasuk situs web publik, area klien, dan zona pemasok GPU, untuk memberikan pengalaman yang intuitif dan ramah pengguna.
• Lapisan Keamanan: Memastikan integritas dan keamanan sistem, menggabungkan mekanisme seperti pertahanan jaringan, otentikasi pengguna, dan pencatatan aktivitas.
• Lapisan API: Sebagai pusat komunikasi untuk situs web, pemasok, dan manajemen internal, ini memfasilitasi pertukaran data dan operasi.
• Lapisan Backend: Membentuk inti sistem dan bertanggung jawab untuk mengelola kluster/GPU, interaksi klien, dan skalabilitas otomatis.
• Lapisan Basis Data: Mengelola penyimpanan dan manajemen data, dengan penyimpanan utama untuk data terstruktur dan caching untuk penanganan data sementara.
• Lapisan Tugas: Mengelola komunikasi asinkron dan eksekusi tugas, memastikan pemrosesan dan aliran data yang efisien.
• Lapisan Infrastruktur: Merupakan dasar sistem, termasuk kumpulan sumber daya GPU, alat orkestrasi, dan pemrosesan tugas eksekusi/ML, dilengkapi dengan solusi pemantauan yang kuat.

Terowongan IO

IO Tunnels memfasilitasi koneksi aman dari klien ke server jarak jauh, memungkinkan insinyur untuk melewati firewall dan NAT tanpa konfigurasi yang rumit, memungkinkan akses jarak jauh.

Alur Kerja: Pekerja IO pertama-tama membangun koneksi dengan server tengah (yaitu, server io.net). Server io.net kemudian mendengarkan permintaan koneksi dari Pekerja IO dan mesin insinyur, memfasilitasi pertukaran data melalui teknologi terowongan terbalik.

(Sumber Gambar: io.net, 2024.4.11)

Aplikasi di io.net: Insinyur dapat dengan mudah terhubung ke IO Workers melalui server io.net, mengatasi tantangan konfigurasi jaringan untuk mencapai akses dan manajemen jarak jauh.

Keuntungan:

• Aksesibilitas: Koneksi langsung ke IO Workers menghilangkan hambatan jaringan.
• Keamanan: Menjamin keamanan komunikasi, melindungi privasi data.
• Skalabilitas dan Fleksibilitas: Mengelola banyak Pekerja IO secara efisien di berbagai lingkungan.

Jaringan IO

Jaringan IO menggunakan arsitektur VPN mesh untuk menyediakan komunikasi dengan latensi ultra-rendah antara node antMiner.

Fitur Jaringan VPN Mesh: Koneksi Terdesentralisasi: Berbeda dengan model hub-and-spoke tradisional, VPN mesh memungkinkan koneksi antar-node secara langsung, meningkatkan redundansi, toleransi kesalahan, dan distribusi beban.

Keuntungan untuk io.net:

• Koneksi langsung mengurangi keterlambatan komunikasi, meningkatkan kinerja aplikasi.
• Tidak ada titik kegagalan tunggal yang memastikan jaringan tetap beroperasi bahkan jika satu node gagal.
• Meningkatkan perlindungan privasi pengguna dengan meningkatkan kompleksitas pelacakan dan analisis data.
• Integrasi mudah dari node baru tanpa mempengaruhi kinerja jaringan.
• Memfasilitasi berbagi sumber daya dan pemrosesan yang efisien di antara node.

Sumber: io.net

Perbandingan Platform Komputasi Terdesentralisasi

Akash dan Jaringan Render

Baik Akash maupun Render Network adalah jaringan komputasi terdesentralisasi yang memungkinkan pengguna untuk membeli dan menjual sumber daya komputasi. Akash beroperasi sebagai pasar terbuka, menawarkan sumber daya CPU, GPU, dan penyimpanan di mana pengguna dapat menetapkan harga dan kondisi, dan penyedia dapat menawar untuk melaksanakan tugas. Sebaliknya, Render menggunakan algoritma penetapan harga dinamis yang berfokus pada layanan rendering GPU, dengan sumber daya yang disuplai oleh penyedia perangkat keras dan harga disesuaikan berdasarkan kondisi pasar. Render bukanlah pasar terbuka tetapi menggunakan algoritma penetapan harga multi-tier untuk mencocokkan pembeli layanan dengan pengguna.

Io.net dan Bittensor

Io.net fokus pada tugas kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, memanfaatkan jaringan komputasi terdesentralisasi untuk memanfaatkan daya komputasi GPU yang tersebar di seluruh dunia, dan berkolaborasi dengan jaringan seperti Render untuk menangani tugas kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Perbedaan utamanya terletak pada fokusnya pada tugas kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin serta penekanannya pada pemanfaatan kluster GPU.

Bittensor adalah proyek blockchain yang berfokus pada AI yang bertujuan untuk menciptakan pasar pembelajaran mesin terdesentralisasi yang bersaing dengan proyek terpusat. Menggunakan struktur subnet, proyek ini fokus pada berbagai tugas terkait AI, seperti jaringan AI prompt teks dan generasi gambar AI. Para penambang di ekosistem Bittensor menyediakan sumber daya komputasi dan menghosting model pembelajaran mesin, melakukan komputasi untuk tugas AI off-chain, dan bersaing untuk menawarkan hasil terbaik bagi pengguna.

Sumber: TokenInsight

Kesimpulan

Io.net siap untuk memberikan dampak signifikan pada pasar komputasi AI yang menjanjikan, didukung oleh tim teknis berpengalaman dan dukungan kuat dari entitas terkenal seperti Multicoin Capital, Solana Ventures, OKX Ventures, Aptos Labs, dan Delphi Digital. Sebagai DePIN GPU pertama dan satu-satunya, io.net menyediakan platform yang menghubungkan penyedia daya komputasi dengan pengguna, menunjukkan fungsionalitasnya yang kuat dan efisiensi dalam memberikan pelatihan jaringan GPU terdistribusi dan alur kerja inferensi untuk tim pembelajaran mesin.