完成3000萬美元A輪融資並即將發幣 io.net能否重新定義去中心化算力生態？

新興的去中心化協議平台io.net，近日宣布完成高達3000萬美元的A輪融資，由Hack VC領投，包括Multicoin Capital、6th Man Ventures、Delphi Digital等多家頂級投資公司參與。這一融資行動不僅展示了io.net的市場潛力，也吸引了業內的廣泛關注。

此外，自從io.net啓動其" Ignition "計劃以來，短短十天內，其GPU礦工的數量就從26000激增到51000。這一增長速度顯著反映了其技術的吸引力和實際應用的推廣力。

同時，io.net創始人兼首席執行官Ahmad Shadid曾表示，IO代幣預計將於4月28日推出，這將進一步擴大其在加密貨幣市場的影響力。

隨着資金和技術基礎的強化，io.net正迅速成爲區塊鏈技術領域的關注焦點。後續內容將進一步探索io.net的技術細節和市場策略。

解析io.net的去中心化算力革命，預見AI計算的未來趨勢

在討論io.net的業務模型之前，理解去中心化算力在AI計算中的應用是關鍵。AI技術從基於CPU的簡單模型發展到依賴GPU和TPU的復雜深度學習和大模型，這一過程中對計算資源的需求急劇增加。

從決策樹到巨人：機器學習計算需求的演變

1.1980s-2000s：機器學習依賴簡單算法，如決策樹和SVM，計算需求可由個人電腦滿足。

2.2006年以後：深度學習興起，需求對GPU的依賴增加，特別是在處理大數據集時。

3.2018年至今：大模型如BERT和GPT進一步推高了對高性能計算集群的需求。

io.net：重塑計算的未來，去中心化GPU網絡的新紀元

io.net通過構建去中心化的GPU計算網絡，利用全球分布的闲置GPU資源，顯著降低了成本並提升了計算效率。

1.成本效率：

相比傳統的集中式計算中心，io.net的去中心化模型減少了大規模硬件採購和維護的需求，大幅降低初始投資和運營成本。

2.技術實施：

集群計算：採用Ray和Kubernetes技術，io.net優化了資源管理和計算任務的分配，提高了執行效率。

隱私安全：通過網狀VPN和數據流混淆技術，增強了數據傳輸的安全性和隱私保護。

3.市場定位：

io.net的服務成本比傳統雲服務商低90%，並能在數秒內部署完成，這種快速響應能力滿足了市場對效率的高需求。

提供的彈性資源組合和即時部署，使得io.net在AI和機器學習領域，特別是需大量計算資源的復雜任務處理上，具有顯著的競爭優勢。

通過去中心化的高效計算資源聚合，io.net不僅優化了成本和資源利用率，也通過創新的隱私保護技術提升了服務的安全性。這些競爭優勢預示着io.net在全球AI算力供應市場中的重要地位和發展潛力。

揭示AI計算模式的轉變：io.net在去中心化算力領域的突破和優勢

在最新一期的MindChats播客中，io.net的創始人兼首席技術官Ahmad Shadid深入討論了中心化與去中心化AI的根本差異以及它們各自的優勢。此討論揭示了去中心化AI在優化算力資源分配、成本降低以及提高系統可擴展性和靈活性方面的潛力。

從中心化到去中心化：AI系統的數據存儲革新

中心化AI系統依賴大型數據中心集中處理和存儲數據。盡管這種方式加速了數據處理，簡化了數據管理，但它也存在明顯缺點：

高成本：建設和維護數據中心需要巨額資本。

可擴展性受限：需求增長時，擴展現有系統既復雜又昂貴。

安全風險：中心化數據存儲增加了數據泄露的風險。

解鎖未來：去中心化AI的三大優勢

去中心化AI通過分布式網絡實現數據的處理和存儲，克服了許多中心化系統的限制：

成本效率：降低了對大型物理設施的依賴，減少了維護成本。

強大的擴展性：通過添加更多節點輕松擴展系統，無需大規模前期投資。

數據安全性：分散存儲和加密技術降低了集中攻擊的風險。

解密io.net：如何以去中心化模型優化AI計算需求

Shadid解釋了io.net如何利用去中心化模型優化AI計算需求：

資源聚合：整合全球闲置GPU資源，形成強大的分布式計算網絡。

動態資源分配：根據需求動態調整資源，提高計算效率，降低能源消耗。

經濟激勵：引入Web3激勵機制，鼓勵個人和企業共享計算資源，進一步降低成本。

隱私保護：採用先進的加密和隱私技術確保數據安全。

這場討論不僅明確了中心化與去中心化AI的差異，還展示了io.net如何通過其去中心化平台解決成本、擴展性和數據安全性的挑战。io.net的實踐顯示，去中心化計算不僅可行，而且在關鍵方面優於傳統模型，特別是在提高成本效率和系統靈活性方面。

io.net推動去中心化算力革新，其市場與經濟模型展望引發關注

在io.net的生態系統中，原生加密貨幣IO幣及其協議通證至關重要，它不僅簡化了AI初創公司和开發者的支付流程，也確保算力提供者，特別是GPU資源的提供者，能夠獲得公平的經濟回報。IO幣的引入使得部署和計算成本更透明，同時激勵參與者持續貢獻其闲置的計算資源。

io.net特別注重於其經濟模型的構建，以確保生態系統內的交易不僅公正而且高效。該網絡採用與美元掛鉤的IOSD Credits來結算費用，每一次模型部署和計算任務都通過IO幣來進行微小的交易支付。對於GPU供應者，無論是直接出租GPU還是通過參與網絡模型推斷，IO幣都保證了他們獲得應有的回報。

此外，io.net還計劃引入完全去中心化的定價方案，這將通過一個公开透明的基准測試工具，類似於speedtest.net，爲礦工硬件定價，確保一個公平和透明的市場環境。這種定價機制將考慮多種因素，包括硬件性能、互聯網帶寬和地域差異，以適應市場需求和資源的可用性。

盡管io.net在供應端已經建立了龐大的GPU網絡，遠超過其他競爭對手如Akash Network，需求端的成長仍處於初級階段，芯片任務負載較低。但隨着市場的培育和產品體驗的持續優化，預計需求將逐步提升。

總的來說，io.net通過其創新的去中心化算力平台和經濟激勵機制，爲AI初創公司和工程師提供了強大的支持，推動了技術的發展和應用。展望未來，隨着技術的成熟和市場活動的增加，io.net有望在全球AI算力供應市場中扮演更加重要的角色。