2025年のIo.netに関する最新の進展

Io.netは2025年に大幅な成長と発展を遂げ、分散型コンピューティング市場での地位を確固たるものにしました。以下のアップデートは、プラットフォーム内での重要な進展と戦略的な変化を強調しています。

市場拡大とパフォーマンス

• ネットワーク成長: Io.netネットワークは、2024年末と比較して215%の増加を示し、世界中で10,000以上のアクティブノードに拡大しました。
• 計算能力プラットフォームで利用可能な総GPUコンピューティングリソースは450ペタFLOPSに達し、これは最大の分散型GPUコンピューティングネットワークです。
• 取引量プラットフォームは現在、毎月1200万ドル以上のコンピューティングリソース取引を処理しています。

戦略的パートナーシップ

Io.netはエコシステムを強化するためにいくつかの戦略的提携を結びました。

技術の進歩

• IOメッシュ技術メッシュネットワーキングの導入により、レイテンシが47%削減され、分散AIワークロードのリアルタイム処理能力が劇的に向上しました。
• スマートリソース割り当て: 新しいアルゴリズムは、ワークロードの要件に基づいてGPUリソース配分を最適化し、効率を38%向上させます。
• コールドストレージ統合：分散型ストレージソリューションとのシームレスな統合を実装し、大規模データセット管理のためのより複雑なワークフローを可能にしました
• セキュリティプロトコルのアップグレード：強化されたエンドツーエンド暗号化と多層認証システムが、すべてのデータ転送を保護します。

経済モデルの改良

トークノミクスの構造が以下のように洗練されました:

• 動的価格モデルネットワーク利用率に基づいて調整される需要応答型価格設定の実施
• ステーキングメカニズム新しいステーキングオプションにより、トークン保有者はガバナンスに参加し、ネットワーク手数料から報酬を得ることができます。
• プロバイダーインセンティブハードウェアの品質と稼働時間の指標に基づくコンピューティングリソースプロバイダーのための階層報酬構造

業界への影響

Io.netのインフラ開発は、AI産業に以下のように大きく貢献しています：

• 中央集権型クラウドプロバイダーと比較して、AIトレーニングコストを平均72%削減
• 小規模な研究チームやスタートアップ向けに高性能コンピューティングへのアクセスを可能にする
• 分散コンピューティングアーキテクチャを通じて、ますます複雑なAIモデルをサポートする
• 分散型AIインフラストラクチャの新しい基準を確立する

2025年にIo.netが進化を続ける中で、このプラットフォームは分散型インフラストラクチャがAIコンピューティングの増大する需要に効果的に対処できることを示しています。このプラットフォームの成長軌道は、世界中のAI開発のために、よりアクセスしやすく、効率的で、民主化されたコンピューティングエコシステムを構築するための持続的な勢いを示しています。

イントロダクション

デジタル時代において、計算能力は技術の進歩に不可欠な要素となっています。これは、コンピュータが操作を処理するために必要とするリソース、すなわちメモリ、プロセッサの速度、プロセッサの数を定義します。これらのリソースは、特に同時に複数のプログラムを処理する際に、デバイスの性能とコストに直接影響を与えます。人工知能や深層学習技術の広範な導入に伴い、GPUなどの高性能計算リソースに対する需要が急増し、世界的な供給不足を引き起こしています。

中央処理装置（CPU）はコンピュータの中心として重要な役割を果たし、グラフィックス処理装置（GPU）は並列タスクを処理することによって計算効率を大幅に向上させます。より強力なCPUは操作をより速く処理でき、GPUは増大する計算要求を効果的にサポートします。

Io.netとは何ですか？

ソース: io.net

Io.netは、Solanaに基づくDePINプロジェクトであり、AIや機械学習企業にGPUコンピューティングパワーを提供することに焦点を当てており、コンピューティングをよりスケーラブルで、アクセス可能で、効率的にします。

現代のAIモデルはますます大規模になっており、トレーニングと推論はもはや単一のデバイスで実行できる簡単なタスクではありません。多くの場合、複数のシステムやコアにわたる強力な能力を活用して、計算性能を最適化するために、並列および分散コンピューティングが必要です。また、より大きなデータセットやモデルに対応するために拡張する必要があります。このプロセスにおいて、計算リソースとしてのGPUネットワークの調整が重要です。

チームの背景と資金調達

チームの背景

Io.netのコアチームはもともと量的取引を専門としていました。2022年6月まで、彼らは株式や暗号通貨を対象にした機関レベルの量的取引システムの開発に注力していました。バックエンドシステムの計算能力に対する需要が増加するにつれて、チームは分散型コンピューティングの可能性を模索し、最終的にはGPUコンピューティングサービスのコスト削減に関連する特定の問題を解決することに焦点を当てました。

• 創設者兼CEO：アフマド・シャディッド。彼は量子技術とファイナンシャルエンジニアリングに従事していました。Io.netの前は、イーサリアム財団でボランティアをしていました。
• CMOおよびチーフストラテジーオフィサー: ガリソン・ヤンは、今年3月にIo.netに参加し、以前はAvalancheの戦略および成長担当VPを務めており、カリフォルニア大学サンタバーバラ校を卒業しました。
• COO: トリー・グリーンはIo.netのCOOであり、以前はHum CapitalのCOOおよびFox Mobile Groupのビジネス開発および戦略のディレクターを務めていました。また、スタンフォード大学の卒業生です。

Io.netのLinkedIn情報によると、チームはアメリカのニューヨークに本社があり、サンフランシスコに支店があり、現在50人以上のチームメンバーがいます。

資金状況

Io.netは、Hack VCが主導する3000万ドルのシリーズA資金調達ラウンドを完了し、Multicoin Capital、Delphi Digital、Animoca Brands、OKX、Aptos Labs、Solana Labsなどの他の著名な機関も参加しました。さらに、Solana、Aptos、Animoca Brandsの創業者も個人投資家としてこのラウンドに参加しました。特に、Aptos Foundationからの投資を受けて、当初Solanaに設定されていたBC8.AIプロジェクトは、同様に効率的なL1プラットフォームであるAptosに切り替えられました。

コンピューティングリソースの不足への対処

近年、AIの急速な進展がコンピューティングチップの需要の急増を引き起こしており、AIアプリケーションは3か月ごとに計算能力の要求を倍増させ、18か月ごとにほぼ10倍に達しています。この指数関数的な成長は、パンデミックによって引き起こされた混乱からまだ回復しきれていない世界的なサプライチェーンに負担をかけています。パブリッククラウドは通常、より多くのGPUへの優先アクセスを持っているため、小規模なビジネスや研究機関が以下のような計算リソースを取得するのが難しい状況です。

• 高コスト：高性能GPUの使用は非常に高額で、トレーニングおよび推論のために月に数十万ドルに達することが簡単です。
• 品質の問題: ユーザーはGPUハードウェアの品質、セキュリティレベル、計算遅延、その他のオプションに関してほとんど選択肢がなく、利用可能なものに妥協しなければならない。
• 使用制限：GoogleのAWS、GCP、またはMicrosoft Azureなどのクラウドサービスを使用する場合、アクセスには通常数週間かかり、高性能GPUが利用できないことがよくあります。

Io.netは、余剰GPUの独立したデータ計算センター、暗号通貨マイナー、Filecoin、Render、およびその他の暗号プロジェクトネットワークなどの未活用の計算資源を集約することで、この問題に対処します。これらの計算資源は分散型計算ネットワークを形成し、エンジニアが簡単にアクセス可能でカスタマイズ可能、かつコスト効率の高いシステムで膨大な計算力を得ることを可能にします。

出典: io.net

Io.netの製品は4つの主要な機能のために構築されています

• バッチ推論とモデルサービス：バッチデータは、トレーニング済みモデルのアーキテクチャと重みを共有オブジェクトストレージにエクスポートすることによって、並行して処理できます。Io.netは、機械学習チームが分散GPUネットワーク全体で推論およびモデルサービスのワークフローを確立することを可能にします。
• 並列トレーニング：CPU/GPUのメモリ制限と逐次処理ワークフローは、単一デバイスモデルのトレーニング時に重要なボトルネックを引き起こします。Io.netは、分散コンピューティングライブラリを利用してトレーニングジョブを調整しバッチ処理を行い、多くの分散デバイスにわたってデータとモデルの並列処理を可能にします。
• 並列ハイパーパラメータチューニング：ハイパーパラメータチューニングの実験は本質的に並列です。Io.netは、高度なハイパーパラメータチューニング機能を持つ分散コンピューティングライブラリを使用して、最良の結果を見つけ、スケジューリングを最適化し、検索パターンを定義します。
• 強化学習：Io.netは、プロダクションレベルの高分散RLワークロードをサポートし、一連のシンプルなAPIを備えたオープンソースの強化学習ライブラリを採用しています。

Io.net製品

IOクラウド

IO Cloudは、分散したGPUクラスターを管理し、高価なハードウェア投資やインフラ管理を必要とせずに、柔軟でスケーラブルなリソースアクセスを提供します。分散ノードネットワークを利用することで、機械学習エンジニアはあらゆるクラウドプロバイダーに似た体験を得ることができます。IO-SDKを通じてシームレスに統合されており、AIやPythonアプリケーション向けのソリューションを提供し、GPU/CPUリソースの展開と管理を簡素化し、変化するニーズに適応します。

ハイライト:

• グローバルカバレッジ：CDNのようなアプローチを活用し、GPUリソースを世界中に分散させて、機械学習サービスと推論を最適化します。
• スケーラビリティとコスト効率: 最もコスト効率の良いGPUクラウドプラットフォームであることを約束し、AI/MLプロジェクトのコストを最大90%削減することが期待されています。
• IO SDKとの統合: シームレスな統合を通じてAIプロジェクトのパフォーマンスを向上させ、一体化された高性能環境を作成します。
• 独自の機能：OpenAI ChatGPTプラグインへのプライベートアクセスを提供し、トレーニングクラスターの展開を簡素化します。
• RAYフレームワークのサポート：スケーラブルなPythonアプリケーション開発のために、RAY分散コンピューティングフレームワークを利用します。
• 暗号採掘における革新：MLおよびAIエコシステムを支援することで暗号採掘業界を革新することを目指しています。

IOワーカー

WebAppsの供給業務を最適化するように設計されたIO Workerは、ユーザーアカウント管理、リアルタイムアクティビティモニタリング、温度および電力消費の追跡、インストールサポート、ウォレット管理、セキュリティ評価、収益性分析を含みます。これは、AI処理能力の要求と未活用のコンピュータ資源の供給とのギャップを埋め、よりコスト効率的でスムーズなAI学習プロセスを促進します。

ハイライト：

• ワーカーのホームページ：接続されたデバイスのリアルタイム監視のためのダッシュボードを提供し、デバイスの削除や名前の変更などの機能をサポートします。
• デバイス詳細ページ：デバイスの包括的な分析を提供し、トラフィック、接続状況、操作履歴を含みます。
• デバイス追加ページ：デバイス接続プロセスを簡素化し、新しいデバイスの迅速かつ簡単な統合をサポートします。
• 収益と報酬ページ：Solscanでの取引詳細が表示される収益と操作履歴を追跡します。

IOエクスプローラー

IO Explorerは、ネットワークの仕組みを窺うための窓口を提供することを目的としており、ユーザーにGPUクラウドのすべての側面に関する包括的な統計と運用の洞察を提供します。Solscanやブロックチェーンエクスプローラーがブロックチェーントランザクションの可視性を提供するのと同様に、IO ExplorerはGPU駆動の操作に同様の透明性をもたらし、ユーザーがGPUクラウドの詳細を監視、分析、理解できるようにします。これにより、ネットワーク活動、統計、トランザクションの完全な可視性が確保され、機密情報のプライバシーが保護されます。

ハイライト:

• デバイスページ：ネットワークに接続されたデバイスの公開詳細を表示し、リアルタイムデータと取引追跡を提供します。
• ブラウザのホームページ：供給量、確認済みのサプライヤー、アクティブハードウェアの数、およびリアルタイムの市場価格に関する洞察を提供します。
• クラスターページ：ネットワークに展開されたクラスターに関する公開情報と、リアルタイムメトリクスおよび予約詳細を表示します。
• リアルタイムクラスターモニタリング：クラスタの状態、健康、およびパフォーマンスに関する即時の洞察を提供し、ユーザーが最新の情報を持てるようにします。

IOアーキテクチャ

Rayの一部として、IO-SDKはIo.netの能力の基盤を形成し、タスクの並列実行をサポートし、多言語環境を処理します。主流の機械学習（ML）フレームワークとの互換性により、Io.netは多様な計算要求に柔軟かつ効率的に対応できます。この技術的セットアップは、明確に定義された技術システムによって支えられ、Io.netプラットフォームが現在のニーズに応え、将来の発展に適応できることを保証します。

マルチレイヤーアーキテクチャ:

• ユーザーインターフェース層：ユーザーに直感的で使いやすい体験を提供するために、パブリックウェブサイト、クライアントエリア、GPUサプライヤーゾーンを含む視覚的なフロントエンドインターフェースを提供します。
• セキュリティ層：システムの整合性とセキュリティを確保し、ネットワーク防御、ユーザー認証、アクティビティログなどのメカニズムを組み込んでいます。
• APIレイヤー：ウェブサイト、サプライヤー、内部管理のためのコミュニケーションハブとして、データ交換と操作を促進します。
• バックエンド層：システムのコアを形成し、クラスター/GPU、クライアントとのインタラクション、および自動スケーラビリティを管理する責任があります。
• データベース層：構造化データの主なストレージと、一時データ処理のためのキャッシングを備えたデータストレージと管理を処理します。
• タスクレイヤー：非同期通信とタスク実行を管理し、効率的なデータ処理とフローを確保します。
• インフラストラクチャ層：システムの基盤を構成し、GPUリソースプール、オーケストレーションツール、実行/MLタスク処理を含み、強力な監視ソリューションを備えています。

IOトンネル

IOトンネルは、クライアントからリモートサーバーへの安全な接続を促進し、エンジニアが複雑な設定なしでファイアウォールやNATをバイパスできるようにし、リモートアクセスを可能にします。

ワークフロー：IOワーカーは最初にミドルサーバー（つまり、io.netサーバー）との接続を確立します。次に、io.netサーバーはIOワーカーやエンジニアのマシンからの接続要求をリスンし、リバーストンネル技術を通じてデータ交換を促進します。

（画像出典：io.net、2024年4月11日）

io.netでのアプリケーション: エンジニアはio.netサーバーを通じてIOワーカーに簡単に接続でき、ネットワーク構成の課題を克服してリモートアクセスと管理を実現します。

利点:

• アクセシビリティ：IOワーカーへの直接接続により、ネットワークの障壁が排除されます。
• セキュリティ: 通信のセキュリティを確保し、データのプライバシーを保護します。
• スケーラビリティと柔軟性：異なる環境で複数のIOワーカーを効率的に管理します。

IOネットワーク

IO Networkは、antMinerノード間で超低遅延通信を提供するためにメッシュVPNアーキテクチャを採用しています。

メッシュVPNネットワークの特徴: 分散接続: 従来のハブアンドスポークモデルとは異なり、メッシュVPNはノード間の直接接続を可能にし、冗長性、障害耐性、負荷分散を強化します。

io.netの利点:

• 直接接続は通信遅延を減少させ、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
• 単一障害点がないため、個々のノードが失敗してもネットワークは引き続き運用されます。
• データの追跡と分析の複雑さを増すことにより、ユーザーのプライバシー保護を強化します。
• ネットワーク性能に影響を与えることなく、新しいノードの簡単な統合。
• ノード間のリソース共有と効率的な処理を促進します。

ソース: io.net

分散型コンピューティングプラットフォームの比較

アカシュとレンダーネットワーク

AkashとRender Networkは、ユーザーがコンピューティングリソースを売買できる分散型コンピューティングネットワークです。Akashはオープンマーケットとして機能し、ユーザーが価格や条件を設定できるCPU、GPU、ストレージリソースを提供し、プロバイダーはタスクを展開するために入札します。一方、RenderはGPUレンダリングサービスに焦点を当てた動的価格設定アルゴリズムを使用し、ハードウェアプロバイダーがリソースを提供し、市場の状況に応じて価格が調整されます。Renderはオープンマーケットではなく、サービス購入者とユーザーをマッチングするためのマルチティア価格設定アルゴリズムを使用しています。

Io.netとBittensor

Io.netは、人工知能と機械学習のタスクに焦点を当て、世界中に分散されたGPUコンピューティングパワーを活用するための分散コンピューティングネットワークを利用し、AIおよび機械学習タスクを処理するためにRenderなどのネットワークと協力しています。その主な特徴は、AIおよび機械学習タスクに焦点を当て、GPUクラスターを利用することにあります。

Bittensorは、中央集権型プロジェクトと競合する分散型機械学習市場を創造することを目指すAIに特化したブロックチェーンプロジェクトです。サブネット構造を使用し、テキストプロンプトAIネットワークや画像生成AIなど、さまざまなAI関連タスクに焦点を当てています。Bittensorエコシステムのマイナーは、計算リソースを提供し、機械学習モデルをホストし、オフチェーンAIタスクの計算を行い、ユーザーに最良の結果を提供するために競争します。

出典: TokenInsight

結論

Io.netは、経験豊富な技術チームとMulticoin Capital、Solana Ventures、OKX Ventures、Aptos Labs、Delphi Digitalなどの著名な企業からの強力なサポートを受けて、期待されるAIコンピューティング市場に大きな影響を与える準備が整っています。最初で唯一のGPU DePINとして、io.netはコンピューティングパワーの提供者とユーザーをつなぐプラットフォームを提供し、機械学習チームのための分散型GPUネットワークトレーニングと推論ワークフローにおいて、その強力な機能と効率性を示しています。