Sau khi hoàn thành 30 triệu USD trong vòng tài trợ Series A và sắp phát hành token, liệu io.net có thể định nghĩa lại hệ sinh thái sức mạnh tính toán phi tập trung không?
Nền tảng giao thức phi tập trung mới nổi io.net mới đây đã công bố hoàn thành vòng tài trợ Series A lên tới 30 triệu USD, do Hack VC dẫn đầu, với sự tham gia của nhiều công ty đầu tư hàng đầu bao gồm Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital, v.v. Hành động tài trợ này không chỉ thể hiện tiềm năng thị trường của io.net mà còn thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành.
Ngoài ra, kể từ khi io.net triển khai chương trình “Ignition”, số lượng thợ đào GPU của nó đã tăng từ 26.000 lên 51.000 chỉ sau 10 ngày. Tốc độ tăng trưởng này phản ánh đáng kể sự hấp dẫn của công nghệ và việc thúc đẩy các ứng dụng thực tế.
Trong khi đó, người sáng lập và Giám đốc điều hành io.net Ahmad Shadid đã nói rằng mã thông báo IO dự kiến sẽ được ra mắt vào ngày 28 tháng 4, điều này sẽ tiếp tục mở rộng tầm ảnh hưởng của nó trên thị trường tiền điện tử.
Với việc tăng cường nền tảng tài chính và kỹ thuật, io.net đang nhanh chóng trở thành tâm điểm chú ý trong lĩnh vực công nghệ blockchain. Nội dung tiếp theo sẽ khám phá thêm các chi tiết kỹ thuật và chiến lược tiếp thị của io.net.
Phân tích cuộc cách mạng sức mạnh tính toán phi tập trung của io.net và dự đoán xu hướng tương lai của điện toán AI
Trước khi thảo luận về mô hình kinh doanh của io.net, điều quan trọng là phải hiểu ứng dụng của sức mạnh tính toán phi tập trung trong điện toán AI. Công nghệ AI đã phát triển từ các mô hình dựa trên CPU đơn giản đến các mô hình học sâu và mô hình lớn phức tạp dựa trên GPU và TPU. Trong quá trình này, nhu cầu về tài nguyên máy tính đã tăng lên đáng kể.
Từ cây quyết định đến người khổng lồ: Sự phát triển của các yêu cầu về máy tính học máy
Những năm 1980-2000: Học máy dựa trên các thuật toán đơn giản như cây quyết định và SVM, đồng thời máy tính cá nhân có thể đáp ứng nhu cầu điện toán.
Sau năm 2006: Với sự phát triển của deep learning, nhu cầu về GPU cũng tăng lên, đặc biệt là khi xử lý các tập dữ liệu lớn.
3.2018 đến nay: Các mô hình lớn như BERT và GPT đã thúc đẩy hơn nữa nhu cầu về cụm điện toán hiệu năng cao.
io.net: Định hình lại tương lai của điện toán, kỷ nguyên mới của mạng GPU phi tập trung
io.net giảm đáng kể chi phí và cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách xây dựng mạng tính toán GPU phi tập trung và sử dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi được phân phối trên toàn cầu.
Hiệu quả chi phí:
So với các trung tâm điện toán tập trung truyền thống, mô hình phi tập trung của io.net giúp giảm nhu cầu mua sắm và bảo trì phần cứng quy mô lớn, giảm đáng kể chi phí đầu tư và vận hành ban đầu.
Triển khai kỹ thuật:
Điện toán cụm: Sử dụng công nghệ Ray và Kubernetes, io.net tối ưu hóa việc quản lý tài nguyên và phân bổ các tác vụ điện toán, nâng cao hiệu quả thực thi.
Quyền riêng tư và bảo mật: Thông qua VPN dạng lưới và công nghệ che giấu luồng dữ liệu, tính bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư khi truyền dữ liệu được nâng cao.
Định vị thị trường:
Chi phí dịch vụ của io.net thấp hơn 90% so với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống và có thể được triển khai trong vòng vài giây. Khả năng phản hồi nhanh chóng này đáp ứng nhu cầu cao về hiệu quả của thị trường.
Sự kết hợp tài nguyên linh hoạt và triển khai tức thời được cung cấp mang lại cho io.net lợi thế cạnh tranh đáng kể trong lĩnh vực AI và học máy, đặc biệt là trong việc xử lý các tác vụ phức tạp đòi hỏi lượng lớn tài nguyên máy tính.
Thông qua việc tổng hợp tài nguyên máy tính phi tập trung và hiệu quả, io.net không chỉ tối ưu hóa chi phí và sử dụng tài nguyên mà còn cải thiện bảo mật dịch vụ thông qua công nghệ bảo vệ quyền riêng tư tiên tiến. Những lợi thế cạnh tranh này cho thấy vị trí quan trọng và tiềm năng phát triển của io.net trên thị trường cung cấp năng lượng điện toán AI toàn cầu.
Hé lộ sự chuyển đổi của mô hình điện toán AI: Những đột phá và lợi thế của io.net trong lĩnh vực sức mạnh tính toán phi tập trung
Trong tập mới nhất của podcast MindChats, người sáng lập io.net và CTO Ahmad Shadid thảo luận sâu sắc về những khác biệt cơ bản giữa AI tập trung và phi tập trung cũng như các lợi thế tương ứng của chúng. Cuộc thảo luận này cho thấy tiềm năng của AI phi tập trung trong việc tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên máy tính, giảm chi phí cũng như cải thiện khả năng mở rộng và tính linh hoạt của hệ thống.
Từ tập trung đến phi tập trung: Đổi mới lưu trữ dữ liệu trong hệ thống AI
Các hệ thống AI tập trung dựa vào các trung tâm dữ liệu lớn để xử lý và lưu trữ dữ liệu tập trung. Mặc dù phương pháp này tăng tốc độ xử lý dữ liệu và đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu nhưng nó cũng có những nhược điểm rõ ràng:
Chi phí cao: Xây dựng và bảo trì trung tâm dữ liệu đòi hỏi số vốn rất lớn.
Khả năng mở rộng hạn chế: Việc mở rộng quy mô các hệ thống hiện có khi nhu cầu tăng lên rất phức tạp và tốn kém.
Rủi ro bảo mật: Việc lưu trữ dữ liệu tập trung làm tăng nguy cơ rò rỉ dữ liệu.
Mở khóa tương lai: Ba ưu điểm chính của AI phi tập trung
AI phi tập trung thực hiện xử lý và lưu trữ dữ liệu thông qua mạng phân tán, khắc phục nhiều hạn chế của hệ thống tập trung:
Hiệu quả chi phí: Giảm sự phụ thuộc vào cơ sở vật chất lớn, giảm chi phí bảo trì.
Khả năng mở rộng mạnh mẽ: Dễ dàng mở rộng hệ thống bằng cách thêm nhiều nút hơn mà không cần đầu tư ban đầu lớn.
Bảo mật dữ liệu: Lưu trữ và mã hóa phi tập trung giúp giảm nguy cơ bị tấn công tập trung.
Giải mã io.net: Cách tối ưu hóa nhu cầu điện toán AI bằng mô hình phi tập trung
Shadid giải thích cách io.net tận dụng các mô hình phi tập trung để tối ưu hóa nhu cầu tính toán AI:
Tập hợp tài nguyên: Tích hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn thế giới để tạo thành một mạng máy tính phân tán mạnh mẽ.
Phân bổ tài nguyên động: Tự động điều chỉnh tài nguyên theo nhu cầu, nâng cao hiệu quả tính toán và giảm mức tiêu thụ năng lượng.
Ưu đãi kinh tế: Đưa ra cơ chế khuyến khích Web3 nhằm khuyến khích các cá nhân và doanh nghiệp chia sẻ tài nguyên máy tính và giảm chi phí hơn nữa.
Bảo vệ quyền riêng tư: Sử dụng công nghệ mã hóa và quyền riêng tư tiên tiến để đảm bảo an toàn dữ liệu.
Cuộc thảo luận này không chỉ làm rõ sự khác biệt giữa AI tập trung và phi tập trung mà còn chứng minh cách io.net giải quyết các thách thức về chi phí, khả năng mở rộng và bảo mật dữ liệu thông qua nền tảng phi tập trung của nó. Thực tiễn của io.net cho thấy điện toán phi tập trung không chỉ khả thi mà còn vượt trội so với các mô hình truyền thống ở các khía cạnh quan trọng, đặc biệt là trong việc cải thiện hiệu quả chi phí và tính linh hoạt của hệ thống.
io.net thúc đẩy đổi mới sức mạnh tính toán phi tập trung, đồng thời triển vọng thị trường và mô hình kinh tế của nó thu hút sự chú ý
Trong hệ sinh thái io.net, đồng tiền điện tử gốc IO và mã thông báo giao thức của nó rất quan trọng. Nó không chỉ đơn giản hóa quy trình thanh toán cho các nhà phát triển và khởi nghiệp AI mà còn đảm bảo cung cấp cho các nhà cung cấp năng lượng tính toán, đặc biệt là tài nguyên GPU cho những người có thể có được. lợi nhuận kinh tế hợp lý. Sự ra đời của đồng tiền IO giúp chi phí triển khai và tính toán trở nên minh bạch hơn, đồng thời khuyến khích người tham gia tiếp tục đóng góp tài nguyên tính toán nhàn rỗi của họ.
io.net đặc biệt chú trọng đến việc xây dựng mô hình kinh tế của mình để đảm bảo rằng các giao dịch trong hệ sinh thái không chỉ công bằng mà còn hiệu quả. Mạng sử dụng Tín dụng IOSD được chốt bằng đô la Mỹ để thanh toán phí và mọi nhiệm vụ tính toán và triển khai mô hình đều được thanh toán qua tiền IO cho các giao dịch nhỏ. Đối với các nhà cung cấp GPU, cho dù họ trực tiếp thuê GPU hay tham gia suy luận mô hình mạng, đồng tiền IO đều đảm bảo rằng họ nhận được lợi nhuận xứng đáng.
Ngoài ra, io.net cũng có kế hoạch giới thiệu một sơ đồ định giá phi tập trung hoàn toàn, sẽ định giá phần cứng của máy khai thác thông qua một công cụ đo điểm chuẩn mở và minh bạch, tương tự như speedtest.net, đảm bảo môi trường thị trường công bằng và minh bạch. Cơ chế định giá này sẽ tính đến nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm hiệu suất phần cứng, băng thông Internet và sự khác biệt về địa lý, để thích ứng với nhu cầu thị trường và nguồn tài nguyên sẵn có.
Mặc dù io.net đã thiết lập một mạng lưới GPU khổng lồ về phía cung, vượt xa các đối thủ khác như Akash Network, nhưng sự tăng trưởng về phía cầu vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và tải nhiệm vụ chip còn thấp. Tuy nhiên, với sự phát triển của thị trường và việc liên tục tối ưu hóa trải nghiệm sản phẩm, nhu cầu dự kiến sẽ tăng dần.
Nhìn chung, io.net cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các công ty khởi nghiệp và kỹ sư AI thông qua nền tảng điện toán phi tập trung đổi mới và cơ chế khuyến khích kinh tế, thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ. Nhìn về tương lai, khi công nghệ trưởng thành và hoạt động thị trường tăng lên, io.net dự kiến sẽ đóng một vai trò quan trọng hơn trong thị trường cung cấp năng lượng điện toán AI toàn cầu.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Sau khi hoàn thành 30 triệu USD trong vòng tài trợ Series A và sắp phát hành token, liệu io.net có thể định nghĩa lại hệ sinh thái sức mạnh tính toán phi tập trung không?
Nền tảng giao thức phi tập trung mới nổi io.net mới đây đã công bố hoàn thành vòng tài trợ Series A lên tới 30 triệu USD, do Hack VC dẫn đầu, với sự tham gia của nhiều công ty đầu tư hàng đầu bao gồm Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital, v.v. Hành động tài trợ này không chỉ thể hiện tiềm năng thị trường của io.net mà còn thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành.
Ngoài ra, kể từ khi io.net triển khai chương trình “Ignition”, số lượng thợ đào GPU của nó đã tăng từ 26.000 lên 51.000 chỉ sau 10 ngày. Tốc độ tăng trưởng này phản ánh đáng kể sự hấp dẫn của công nghệ và việc thúc đẩy các ứng dụng thực tế.
Trong khi đó, người sáng lập và Giám đốc điều hành io.net Ahmad Shadid đã nói rằng mã thông báo IO dự kiến sẽ được ra mắt vào ngày 28 tháng 4, điều này sẽ tiếp tục mở rộng tầm ảnh hưởng của nó trên thị trường tiền điện tử.
Với việc tăng cường nền tảng tài chính và kỹ thuật, io.net đang nhanh chóng trở thành tâm điểm chú ý trong lĩnh vực công nghệ blockchain. Nội dung tiếp theo sẽ khám phá thêm các chi tiết kỹ thuật và chiến lược tiếp thị của io.net.
Phân tích cuộc cách mạng sức mạnh tính toán phi tập trung của io.net và dự đoán xu hướng tương lai của điện toán AI
Trước khi thảo luận về mô hình kinh doanh của io.net, điều quan trọng là phải hiểu ứng dụng của sức mạnh tính toán phi tập trung trong điện toán AI. Công nghệ AI đã phát triển từ các mô hình dựa trên CPU đơn giản đến các mô hình học sâu và mô hình lớn phức tạp dựa trên GPU và TPU. Trong quá trình này, nhu cầu về tài nguyên máy tính đã tăng lên đáng kể.
Từ cây quyết định đến người khổng lồ: Sự phát triển của các yêu cầu về máy tính học máy
Những năm 1980-2000: Học máy dựa trên các thuật toán đơn giản như cây quyết định và SVM, đồng thời máy tính cá nhân có thể đáp ứng nhu cầu điện toán.
3.2018 đến nay: Các mô hình lớn như BERT và GPT đã thúc đẩy hơn nữa nhu cầu về cụm điện toán hiệu năng cao.
io.net: Định hình lại tương lai của điện toán, kỷ nguyên mới của mạng GPU phi tập trung
io.net giảm đáng kể chi phí và cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách xây dựng mạng tính toán GPU phi tập trung và sử dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi được phân phối trên toàn cầu.
So với các trung tâm điện toán tập trung truyền thống, mô hình phi tập trung của io.net giúp giảm nhu cầu mua sắm và bảo trì phần cứng quy mô lớn, giảm đáng kể chi phí đầu tư và vận hành ban đầu.
Điện toán cụm: Sử dụng công nghệ Ray và Kubernetes, io.net tối ưu hóa việc quản lý tài nguyên và phân bổ các tác vụ điện toán, nâng cao hiệu quả thực thi.
Quyền riêng tư và bảo mật: Thông qua VPN dạng lưới và công nghệ che giấu luồng dữ liệu, tính bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư khi truyền dữ liệu được nâng cao.
Chi phí dịch vụ của io.net thấp hơn 90% so với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống và có thể được triển khai trong vòng vài giây. Khả năng phản hồi nhanh chóng này đáp ứng nhu cầu cao về hiệu quả của thị trường.
Sự kết hợp tài nguyên linh hoạt và triển khai tức thời được cung cấp mang lại cho io.net lợi thế cạnh tranh đáng kể trong lĩnh vực AI và học máy, đặc biệt là trong việc xử lý các tác vụ phức tạp đòi hỏi lượng lớn tài nguyên máy tính.
Thông qua việc tổng hợp tài nguyên máy tính phi tập trung và hiệu quả, io.net không chỉ tối ưu hóa chi phí và sử dụng tài nguyên mà còn cải thiện bảo mật dịch vụ thông qua công nghệ bảo vệ quyền riêng tư tiên tiến. Những lợi thế cạnh tranh này cho thấy vị trí quan trọng và tiềm năng phát triển của io.net trên thị trường cung cấp năng lượng điện toán AI toàn cầu.
Hé lộ sự chuyển đổi của mô hình điện toán AI: Những đột phá và lợi thế của io.net trong lĩnh vực sức mạnh tính toán phi tập trung
Trong tập mới nhất của podcast MindChats, người sáng lập io.net và CTO Ahmad Shadid thảo luận sâu sắc về những khác biệt cơ bản giữa AI tập trung và phi tập trung cũng như các lợi thế tương ứng của chúng. Cuộc thảo luận này cho thấy tiềm năng của AI phi tập trung trong việc tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên máy tính, giảm chi phí cũng như cải thiện khả năng mở rộng và tính linh hoạt của hệ thống.
Từ tập trung đến phi tập trung: Đổi mới lưu trữ dữ liệu trong hệ thống AI
Các hệ thống AI tập trung dựa vào các trung tâm dữ liệu lớn để xử lý và lưu trữ dữ liệu tập trung. Mặc dù phương pháp này tăng tốc độ xử lý dữ liệu và đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu nhưng nó cũng có những nhược điểm rõ ràng:
Chi phí cao: Xây dựng và bảo trì trung tâm dữ liệu đòi hỏi số vốn rất lớn.
Khả năng mở rộng hạn chế: Việc mở rộng quy mô các hệ thống hiện có khi nhu cầu tăng lên rất phức tạp và tốn kém.
Rủi ro bảo mật: Việc lưu trữ dữ liệu tập trung làm tăng nguy cơ rò rỉ dữ liệu.
Mở khóa tương lai: Ba ưu điểm chính của AI phi tập trung
AI phi tập trung thực hiện xử lý và lưu trữ dữ liệu thông qua mạng phân tán, khắc phục nhiều hạn chế của hệ thống tập trung:
Hiệu quả chi phí: Giảm sự phụ thuộc vào cơ sở vật chất lớn, giảm chi phí bảo trì.
Khả năng mở rộng mạnh mẽ: Dễ dàng mở rộng hệ thống bằng cách thêm nhiều nút hơn mà không cần đầu tư ban đầu lớn.
Bảo mật dữ liệu: Lưu trữ và mã hóa phi tập trung giúp giảm nguy cơ bị tấn công tập trung.
Giải mã io.net: Cách tối ưu hóa nhu cầu điện toán AI bằng mô hình phi tập trung
Shadid giải thích cách io.net tận dụng các mô hình phi tập trung để tối ưu hóa nhu cầu tính toán AI:
Tập hợp tài nguyên: Tích hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn thế giới để tạo thành một mạng máy tính phân tán mạnh mẽ.
Phân bổ tài nguyên động: Tự động điều chỉnh tài nguyên theo nhu cầu, nâng cao hiệu quả tính toán và giảm mức tiêu thụ năng lượng.
Ưu đãi kinh tế: Đưa ra cơ chế khuyến khích Web3 nhằm khuyến khích các cá nhân và doanh nghiệp chia sẻ tài nguyên máy tính và giảm chi phí hơn nữa.
Bảo vệ quyền riêng tư: Sử dụng công nghệ mã hóa và quyền riêng tư tiên tiến để đảm bảo an toàn dữ liệu.
Cuộc thảo luận này không chỉ làm rõ sự khác biệt giữa AI tập trung và phi tập trung mà còn chứng minh cách io.net giải quyết các thách thức về chi phí, khả năng mở rộng và bảo mật dữ liệu thông qua nền tảng phi tập trung của nó. Thực tiễn của io.net cho thấy điện toán phi tập trung không chỉ khả thi mà còn vượt trội so với các mô hình truyền thống ở các khía cạnh quan trọng, đặc biệt là trong việc cải thiện hiệu quả chi phí và tính linh hoạt của hệ thống.
io.net thúc đẩy đổi mới sức mạnh tính toán phi tập trung, đồng thời triển vọng thị trường và mô hình kinh tế của nó thu hút sự chú ý
Trong hệ sinh thái io.net, đồng tiền điện tử gốc IO và mã thông báo giao thức của nó rất quan trọng. Nó không chỉ đơn giản hóa quy trình thanh toán cho các nhà phát triển và khởi nghiệp AI mà còn đảm bảo cung cấp cho các nhà cung cấp năng lượng tính toán, đặc biệt là tài nguyên GPU cho những người có thể có được. lợi nhuận kinh tế hợp lý. Sự ra đời của đồng tiền IO giúp chi phí triển khai và tính toán trở nên minh bạch hơn, đồng thời khuyến khích người tham gia tiếp tục đóng góp tài nguyên tính toán nhàn rỗi của họ.
io.net đặc biệt chú trọng đến việc xây dựng mô hình kinh tế của mình để đảm bảo rằng các giao dịch trong hệ sinh thái không chỉ công bằng mà còn hiệu quả. Mạng sử dụng Tín dụng IOSD được chốt bằng đô la Mỹ để thanh toán phí và mọi nhiệm vụ tính toán và triển khai mô hình đều được thanh toán qua tiền IO cho các giao dịch nhỏ. Đối với các nhà cung cấp GPU, cho dù họ trực tiếp thuê GPU hay tham gia suy luận mô hình mạng, đồng tiền IO đều đảm bảo rằng họ nhận được lợi nhuận xứng đáng.
Ngoài ra, io.net cũng có kế hoạch giới thiệu một sơ đồ định giá phi tập trung hoàn toàn, sẽ định giá phần cứng của máy khai thác thông qua một công cụ đo điểm chuẩn mở và minh bạch, tương tự như speedtest.net, đảm bảo môi trường thị trường công bằng và minh bạch. Cơ chế định giá này sẽ tính đến nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm hiệu suất phần cứng, băng thông Internet và sự khác biệt về địa lý, để thích ứng với nhu cầu thị trường và nguồn tài nguyên sẵn có.
Mặc dù io.net đã thiết lập một mạng lưới GPU khổng lồ về phía cung, vượt xa các đối thủ khác như Akash Network, nhưng sự tăng trưởng về phía cầu vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và tải nhiệm vụ chip còn thấp. Tuy nhiên, với sự phát triển của thị trường và việc liên tục tối ưu hóa trải nghiệm sản phẩm, nhu cầu dự kiến sẽ tăng dần.
Nhìn chung, io.net cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các công ty khởi nghiệp và kỹ sư AI thông qua nền tảng điện toán phi tập trung đổi mới và cơ chế khuyến khích kinh tế, thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng công nghệ. Nhìn về tương lai, khi công nghệ trưởng thành và hoạt động thị trường tăng lên, io.net dự kiến sẽ đóng một vai trò quan trọng hơn trong thị trường cung cấp năng lượng điện toán AI toàn cầu.