ลักษณะธรรมชาติของ io.net: คุณมองเห็นอย่างไร?

ด้วยเงินทุน 30 ล้านเหรียญ และได้รับการสนับสนุนจากเครื่องมือที่มีชื่อเสียงเช่น Hack VC, Multicoin Capital, Delphi Digital, และ Solana Lab, io.net ดูเหมือนว่าไม่ได้มีความเป็น "รากฐาน" ป้ายกำกับของพลังคอมพิวเตอร์ GPU และการปฏิวัติ AI ไกลจากการเป็นพื้นฐาน โดยทั่วไปมักเชื่อมโยงกับความหมายที่สูง

อย่างไรก็ตาม ในการสนทนาในชุมชนที่เต็มไปด้วยความเร่งรีบ บางครั้งมีการละเลยเคล็ดลับที่สำคัญโดยเฉพาะเรื่องการเปลี่ยนแปลงที่ io.net อาจนำเสนอให้กับเครือข่ายพลังคอมพิวเตอร์ระดับโลก อย่างไม่เหมือนกับการตั้งตำแหน่งของ AWS, Azure และ GCP ที่มีสถานะ "ชั้นสูง" io.net สร้างเส้นทางแบบป๊อปูลิสต์

มีเป้าหมายที่จะเสริมสร้างความต้องการในพลังคอมพิวเตอร์ระดับ "mid-tail + long-tail" ที่ถูกละเลยโดยรวมทรัพยากร GPU ที่ว่างอยู่ โดยการสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์กระจายที่มีเกรดมืออาชีพแบบกระจาย io.net เสริมให้ผู้ใช้ระดับเล็กและกลางสามารถใช้งานนวัตกรรม AI ได้อย่างกว้างขวาง มันบรรลุผลใน "การเปลี่ยนทางใหม่เพื่อการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์" ที่มีต้นทุนต่ำและยืดหยุ่นสูงสำหรับนวัตกรรม AI ระดับโลก

ความสัมพันธ์ในการผลิตพลังคอมพิวเตอร์ที่อยู่ใต้การสังเกตเป็นเรื่องสำคัญของคลื่น AI

ทรัพยากรผลิตภัณฑ์หลักในคลื่น AI ปัจจุบันและยุคเศรษฐกิจดิจิทัลในอนาคตคืออะไร?

โดยไม่สงสัย เป็นพลังคอมพิวเตอร์

ตามข้อมูลจาก Precedence Research, ตลาดฮาร์ดแวร์ปัจจุบันของปัจจุบันคาดว่าจะเติบโตที่อัตราการเจริญเติบโตประจำปี (CAGR) ร้อยละ 24.3%, เกิน 473.53 พันล้านเหรียญโดย 2033

แม้ว่าจะไม่พิจารณาตัวเลขที่ทำนายไว้เหล่านี้ จากทั้งมุมมองเพิ่มเติมและมุมมองสต็อก จะเห็นได้ว่ามีข้อขัดแย้งสองประการที่จะยังคงอยู่ในการพัฒนาตลาดพลังคอมพิวเตอร์ในอนาคต:

1. มิติเพิ่มขึ้น: การเติบโตแบบกำลังสองในความต้องการของพลังคอมพิวเตอร์เกินกว่าการเติบโตแบบเชิงเส้นในการจัดหา
2. ขนาดสต็อก: เนื่องจากการกระจายที่มีน้ำหนักด้านบนมากเกินไป พลังคอมพิวเตอร์มีการรวมกันที่ด้านบน ทำให้ผู้เล่นระดับกลางและผู้เล่นหางยาวมีทรัพยากรที่ไม่เพียงพอ ในทำนองเดียวกัน มีจำนวนมากของทรัพยากร GPU ที่กระจายอยู่ท่านเหลือว่างไว้ ทำให้เกิดความไม่สอดคล้องระหว่างการของมีและอุปสรรค

มิติเพิ่มขึ้น: ความต้องการของพลังคอมพิวเตอร์มากกว่าความสามารถในการจัดหา

โดยทั่วไปแล้ว ในมิติการเพิ่มขึ้น นอกเหนือจากการขยายอย่างรวดเร็วของโมเดล AIGC (สร้างขึ้นด้วย AI) มีฉากหลายฉากของ AI ในช่วงระยะเริ่มต้นที่ระเบิดอย่างรวดเร็ว เช่น ด้านการดูแลสุขภาพ การศึกษา และการขับขี่อย่างฉลาด กำลังเปิดอย่างรวดเร็ว ฉะนั้น ฉากทั้งหมดเหล่านี้ต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมาก ดังนั้น ขาดแคลนในตลาดปัจจุบันของทรัพยากรพลังคอมพิวเตอร์ GPU จะไม่ถูกขจัดไปและจะยังคงขยายต่อไป

กล่าวคือ จากมุมมองของการจำหน่ายและความต้องการ ในอนาคตที่เห็นได้ ความต้องการของตลาดสำหรับพลังคอมพิวเตอร์ อาจจะเพิ่มขึ้นมากกว่าการจำหน่ายอย่างไม่แปลกใจ คาดว่าเส้นความต้องการจะแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นแบบเอ็กซโพเนนเชียลในช่วงสั้น ๆ ของเวลา

ในด้านการจัดหาสินค้าอย่างไรก็ตามเนื่องจากกฎของฟิสิกส์และปัจจัยในการผลิตที่ใช้จริง ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงเทคโนโลยีกระบวนการหรือการขยายโรงงานในขอบเขตของการเติบโตเชิงเส้นเท่านั้นที่สามารถทำได้ สิ่งนี้หมายถึงว่าปีกกั้นพลังคอมพิวเตอร์ในการพัฒนา AI จะยังคงมีอยู่ตลอดเวลาอันยาวนาน

ความไม่สมดุลของการขาย-ซื้อ: การไม่สอดคล้องสำหรับผู้เล่นระดับกลางและระดับยาว

ในระหว่างนี้ ด้วยทรัพยากรพลังคอมพิวเตอร์ที่จำกัดที่กำลังเผชิญกับปัญหาขีดจำกัดในการเติบโตอย่างรุนแรง Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, และ Google Cloud Platform (GCP) คอลเล็กทีฟนำมาจากตลาดคอมพิวเตอร์คลาวด์ มีร้อยละกว่า 60 ของการแบ่งแยกตลาดที่ชัดเจน ซึ่งสร้างตลาดขายที่ชัดเจน

บริษัทเหล่านี้เก็บชิป GPU ความสามารถสูง กีดกันพลังการคำนวณอย่างมาก นอกจากนี้ ผู้เล่นด้านความต้องการของฝั่งแบบกลางและยาวนานและขนาดเล็ก ๆ ต้องเผชิญกับความขาดแคลนของอำนาจการต่อรองและต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายในการขายหุ้นสูง ข้อบังคับในการเข้าร่วม KYC และเงื่อนไขการเช่าที่เข้มงวด นอกจากนี้ ยักษ์ใหญ่บริการคลาวด์แบบดั้งเดิมโดยมุ่งหวังทำกำไร บ่อยครั้งมองข้ามความต้องการทางธุรกิจที่แตกต่างของผู้ใช้ระดับกลาง + ยาวนาน (เช่น ความต้องการในการเช่าที่สั้นกว่า ทันทีมากขึ้น และมีขนาดเล็กขึ้น)

ในความเป็นจริง มีปริมาณของพลังการคำนวณ GPU จำนวนมากที่ไม่ได้ใช้งานนอกเครือข่ายการคำนวณของยักษ์ใหญ่ในวงการบริการคลาวด์ ตัวอย่างเช่น หลายหมื่นศูนย์ข้อมูลอินเทอร์เน็ต (IDC) ที่เป็นบุคคลที่สามทั่วโลกสูญเสียทรัพยากรในงานฝึกอบรมขนาดเล็ก ส่วนใหญ่มีพลังการคำนวณอยู่ในสถานการณ์ว่างเปล่าในฟาร์มขุดเหมืองเงินดิจิทัลและโครงการเช่น Filecoin, Render, และ Aethir

ตามการประมาณจาก io.net ทางทางการ อัตราการว่างเปล่าของการ์ดกราฟิกใน IDCs เฉพาะอยู่ในสหรัฐอเมริกาเกิน 60% นี้สร้างพาเดอกซ์แปลก ๆ ของความขัดแย้งของการจับคู่การจ่ายของพลังคอมพิวเตอร์: มากกว่าครึ่งของทรัพยากรพลังคอมพิวเตอร์ของหลายหมื่นศูนย์ข้อมูลขนาดเล็กและขนาดกลางและฟาร์มขุดเหรียญดิจิทัลที่สูญเสียทุกวันโดยที่ไม่สามารถสร้างรายได้ที่มีประสิทธิภาพ พร้อมกับผู้ประกอบการ AI ระดับกลางและระดับยาวต้องรับค่าใช้จ่ายสูงและขั้นต่ำสูงของบริการคอมพิวเตอร์ของยักษ์ใหญ่ในคลาวด์พร้อมกับความต้องการนวัตกรรมที่หลากหลายของพวกเขาที่ไม่ได้รับการพบพบ

ความแตกต่างที่ชัดเจนนี้เปิดเผยความขัดแย้งในตลาดพลังคอมพิวเตอร์โลกปัจจุบัน - จึงมีนวัตกรรม AI ที่แพร่หลายและความต้องการพลังคอมพิวเตอร์ที่กำลังขยายต่อไป แต่ในทางตรงกันข้าม ความต้องการในพลังคอมพิวเตอร์ของผู้เล่นระดับกลางและยาวจะไม่ได้รับการตอบสนองอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ยังคงอยู่นอกจากตลาดพลังคอมพิวเตอร์ปัจจุบัน

ปัญหานี้ไม่ได้เกี่ยวข้องเพียงแต่ความขัดแย้งระหว่างความต้องการพลังคอมพิวเตอร์ที่เพิ่มขึ้นของนักลงทุนด้าน AI และการเติบโตของพลังคอมพิวเตอร์ที่ล้าหลัง มันยังเกี่ยวข้องกับการไม่สอดคล้องระหว่างส่วนใหญ่ของนักลงทุนด้าน AI ระดับกลางและยาว, ผู้ประกอบการพลังคอมพิวเตอร์, และความไมสมดุลระหว่างการของส่วนของการเติบโต ซึ่งเกินกว่าความสามารถของศูนย์บริการคลาวด์แบบจำกัดของผู้ให้บริการ

ดังนั้น ตลาดกำลังเรียกร้องตามสิ่งที่เป็นนวัตกรรมใหม่ จงนึกถึงหากผู้ดำเนินการเหล่านี้ที่มีพลังคอมพิวเตอร์สามารถเช่าให้ใช้พลังคอมพิวเตอร์ของพวกเขาได้อย่างยืดหยุ่นในช่วงเวลาที่ว่าง จะไม่สร้างกลุ่มคอมพิวเตชันที่มีราคาถูกเหมือน AWS ได้หรือไม่?

การสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เช่นนี้มีค่าใช้จ่ายสูงมาก สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเฉพาะเพื่อจับคู่ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ว่างเปล่ากับธุรกิจเริ่มต้น AI ขนาดเล็กและขนาดกลาง แพลตฟอร์มเหล่านี้รวมทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ว่างเปล่าที่กระจายออกไปและจับคู่กับความต้องการที่เฉพาะเจาะจงในสาขาเช่นด้านสุขภาพกฎหมายและการเงินสำหรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดเล็กและขนาดใหญ่

ไม่เพียงเท่านี้เท่านั้นที่สามารถตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณที่หลากหลายของกลางหางยาวถึงยาว แต่ยังเสริมเติมบริการคำนวณจากพิษภาคกลางที่ใหญ่ที่มีอยู่อย่างเพียงพอ

ยักษ์เมฆที่มีทรัพยากรคอมพิวเตอร์อย่างมากจัดการการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่และคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับความต้องการที่เร่งด่วนและมีน้ำหนักมาก

ตลาดคอมพิวเตอร์คลาวด์ที่ไม่มีศูนย์กลาง เช่น io.net ให้บริการสำหรับการคำนวณแบบโมเดลขนาดเล็ก การปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่ การนำการสร้างสรรค์ไปใช้ และความต้องการที่หลากหลายและมีราคาถูก

ในทางพระเอก มันให้สมดุลทางไดนามิกระหว่างความคุ้มค่าและคุณภาพของการคำนวณทางคอมพิวเตอร์ ซึ่งสอดคล้องกับตรรกะเศรษฐกิจของการจัดสรรทรัพยากรในตลาด ดังนั้น เครือข่ายคำนวณแบบกระจายอย่าง io.net ให้ความสำคัญกับการให้บริการ “AI+Crypto” พวกเขาใช้โครงสร้างการทำงานร่วมกันแบบกระจายร่วมกับสิทธิแลกเปลี่ยนเพื่อตอบสนองความต้องการที่สำคัญแต่ได้รับการบริการน้อยในตลาด AI ระยะกลางถึงยาว นี้ ช่วยให้ทีม AI ขนาดเล็กและกลางสามารถปรับแต่งและซื้อบริการคำนวณ GPU ตามความต้องการ ซึ่งเมฆใหญ่ไม่สามารถให้บริการ ฉะนั้นสามารถใช้งานได้ใน “การปลดปล่อยผลิตภัณฑ์สำหรับการผลิตภัณฑ์” ในตลาดพลังคอมพิวเตอร์โลกและการพัฒนา AI

ในคำศัพท์ที่ง่ายกว่า io.net ไม่ใช่ผู้แข่งขันโดยตรงกับ AWS, Azure หรือ GCP แต่เป็นเพื่อนพร้อมที่ช่วยให้การจัดสรรทรัพยากรคอมพิวเตอร์ระดับโลกและขยายตลาดที่เพิ่มขึ้น พวกเขาเน้นบริการในเส้นด้านต่าง ๆ ของความต้องการทางคุ้มค่าทางเงิน & คุณภาพการคำนวณ มันเป็นไปได้ที่ io.net โดยรวมผู้เล่นซัพพลายและดีแมนด์ระดับกลางถึงยาว ๆ อาจสร้างส่วนแบ่งตลาดที่เทียบเท่ากับผู้นำด้านคลาวด์ที่สามบนท้องถนนในปัจจุบัน

io.net: แพลตฟอร์มการซื้อขายที่ตรงกันของพลังคอมพิวเตอร์ GPU ระดับโลก

io.net มีเป้าหมายที่จะทำให้ตลาดพลังคอมพิวเตอร์ระดับกลางและระยะยาวเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ในการผลิตผลิตภัณฑ์ผ่านการทำงานร่วมกันแบบกระจายของเว็บ 3 และสิทธิผลักดันโทเค็น ดังนั้น มันเหมือนกับแพลตฟอร์มเศรษฐกิจแบ่งปัน เช่น Uber และ Didi ซึ่งทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มการซื้อขายที่เข้าคู่กับพลังคำนวณ GPU

ก่อนที่ Uber และ Didi จะเข้ามา เสบียงประสบการณ์ของผู้ใช้บริการ "รถแท็กซี่เรียกรถตามความต้องการ" เป็นสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง ระบบเครือข่ายรถยนต์ส่วนตัวมีขนาดใหญ่แต่ยังมีความเจ็บปวด กับรถที่ว่างเปล่าและไม่เรียงเรียบ ในการเรียกรถ ผู้ใช้ต้องไปจ้องจับรถแท็กซี่ที่ข้างถนนหรือร้องขอรถผ่านศูนย์บริการรถแท็กซี่ของเมือง ซึ่งใช้เวลานาน มีความไม่แน่นอนมาก และเป็นพื้นที่ตลาดของผู้ขาย - ไม่เป็นมิตรกับผู้คนทั่วไปส่วนใหญ่

สถานการณ์นี้คล้ายกับสถานการณ์ปัจจุบันของตลาดพลังคอมพิวเตอร์ ตามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ผู้ต้องการพลังคอมพิวเตอร์ขนาดกลางและยาว ๆ ไม่เพียงแต่ขาดอำนาจการเจรจา แต่ยังเผชิญกับค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่สูง ข้อบกพร่องในการเข้าถึง KYC และเงื่อนไขการเช่าที่ดุร้าย

ดังนั้น io.net ทำได้อย่างไรเพื่อให้ได้ตำแหน่งเป็น "ศูนย์กลางของพลังคอมพิวเตอร์ GPU ระดับโลกและตลาดที่เข้ากันได้" ประเภทของสถาปัตยกรรมระบบและบริการที่จำเป็นสำหรับการช่วยให้ผู้ใช้ระยะกลางและยาวได้รับทรัพยากรพลังคอมพิวเตอร์

แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและมีต้นทุนต่ำในการจับคู่

คุณลักษณะหลักของ io.net คือแพลตฟอร์มที่เข้ากันได้ด้วยพลังคอมพิวเตอร์ที่เบา ๆ คล้ายกับ Uber หรือ Didi มันไม่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานจริงที่มีความเสี่ยงสูงของฮาร์ดแวร์ GPU หรือสินทรัพย์หนักอื่น ๆ แต่มันเชื่อมต่อพลังคอมพิวเตอร์ร้านค้าระยะกลางถึงยาว (ซึ่งมักถูกพิจารณาว่าเป็นพลังคอมพิวเตอร์ที่สองยักษ์โดยผู้ให้บริการคลาวด์ใหญ่เช่น AWS) กับความต้องการผ่านการจับคู่ ทำให้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้ใช้งาน (รถยนต์ส่วนตัว) และความต้องการ AI ที่เป็นรายได้ระดับกลางสำหรับพลังคอมพิวเตอร์ (ผู้โดยสาร) มีชีวิตชีวา

ด้านหนึ่ง io.net เชื่อมต่อ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานประมาณหลายหมื่นเครื่อง (รถยนต์ส่วนตัว) จาก IDC ขนาดเล็กและกลาง ฟาร์มขุดแร่ และโครงการด้านสกุลเงินดิจิทัล ส่วนอีกด้านหนึ่ง มันเชื่อมต่อความต้องการในพลังคอมพิวเตอร์ของ ล้านบริษัทขนาดเล็กและกลาง (ผู้โดยสาร) io.net ทำหน้าที่เป็นพ่อค้ากลาง คล้ายกับโบรกเกอร์ที่จับคู่คำสั่งซื้อและขายหลายรายการ

โดยรวมพลังคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้ใช้งานในราคาที่ถูกและมีการกำหนดค่าการใช้งานที่ยืดหยุ่นมากขึ้น io.net ช่วยให้นักประกอบการสามารถฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดเล็กและกลางที่มีการปรับแต่งเพิ่มเติม ซึ่งทำให้การใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อดีมีชัดเจน: ไม่ว่าสภาพตลาดจะเป็นอย่างไร แค่มีการไม่ตรงกันของทรัพยากร ความต้องการสำหรับแพลตฟอร์มที่สอดคล้องกันก็ยังมีอยู่

ด้านการจัดหา: ในด้านการจัดหา ศูนย์ข้อมูลขนาดเล็กและกลาง ฟาร์มขุดเหมือง และโครงการที่เกี่ยวข้องกับสกุลเงินดิจิตอลสามารถเชื่อมต่อทรัพยากรคอมพิวเตอร์ว่างเปล่าของพวกเขากับ io.net พวกเขาไม่จำเป็นต้องสร้างแผนกพัฒนาธุรกิจที่เป็นพิเศษหรือถูกบังคับให้ขายในราคาส่วนลดกับ AWS เนื่องจากพลังคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก แทนที่พวกเขาสามารถจับคู่กับพลังคอมพิวเตอร์ว่างเปล่าของพวกเขากับลูกค้าที่มีขนาดเล็กและกลางที่เหมาะสมในราคาที่เป็นตลาดหรือมากกว่า โดยมีค่า friction ขั้นต่ำ ซึ่งจะทำให้ได้รายได้

ด้านอุปสงค์: ในด้านอุปสงค์ผู้เรียกร้องพลังงานการประมวลผลขนาดเล็กและขนาดกลางซึ่งก่อนหน้านี้ไม่มีอํานาจต่อรองกับผู้ให้บริการระบบคลาวด์รายใหญ่เช่น AWS สามารถเชื่อมต่อกับพลังการประมวลผลขนาดเล็กไม่มีสิทธิ์ไม่ต้องรอและปราศจาก KYC ผ่าน io.net พวกเขาสามารถเลือกและรวมชิปที่ต้องการเพื่อสร้าง "คลัสเตอร์" ได้อย่างอิสระเพื่อทํางานคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลให้เสร็จสมบูรณ์

ทั้งฝ่าย供應และฝ่าย需求ที่ mid-tail มีจุดปวดที่คล้ายกันคือ พลังการต่อรองที่อ่อนแอและอิสระน้อยเมื่อเผชิญกับเมฆสำคัญ เช่น AWS io.net ฟื้นฟูการจัดหาและความต้องการของ mid-to-long-tail โดยให้แพลตฟอร์มที่เชื่อมต่อฝ่าย供และฝ่ายของ mid-to-long-tail ให้สามารถทำธุรกรรมที่ราคาดีกว่าและมีการกำหนดค่าเป็นอิสระมากกว่าเมฆสำคัญ เช่น AWS

จากมุมมองนี้คล้ายกับแพลตฟอร์มเช่น Taobao การปรากฏตัวในช่วงต้นของพลังการประมวลผลคุณภาพต่ําเป็นรูปแบบการพัฒนาที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของเศรษฐกิจแพลตฟอร์ม io.net ยังได้จัดตั้งระบบชื่อเสียงสําหรับทั้งซัพพลายเออร์และผู้เรียกร้องโดยสะสมคะแนนตามประสิทธิภาพการประมวลผลและการมีส่วนร่วมในเครือข่ายเพื่อรับรางวัลหรือส่วนลด

กลุ่ม GPU ที่ไม่มีศูนย์กลาง

นอกจากเป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมต่อระหว่างการจับคู่ของการจำหน่ายและความต้องการของผู้บริโภค io.net ยังตอบสนองความต้องการของสถานการณ์การคำนวณในขอบเขตของมาตราการขนาดใหญ่ เช่น ที่ต้องการโดยโมเดลที่เป็นมาตรการที่ใช้หลาย GPU ทำงานร่วมกัน ประสิทธิภาพของแพลตฟอร์มนี้ขึ้นอยู่ไม่เพียงเพียงกับว่ามีทรัพยากร GPU ว่างเปล่าเพียงใดที่มันสามารถรวบรวมได้แต่ยังขึ้นอยู่กับความเชื่อมต่ออย่างเข้มงวดของพลังคอมพิวเตอร์ที่กระจายอยู่บนแพลตฟอร์ม

นี่หมายความว่า io.net จำเป็นต้องสร้างโครงสร้างการคำนวณ "decentralized yet centralized" สำหรับเครือข่ายที่แพร่กระจายของตน ซึ่งครอบคลุมทรัพยากรคอมพิวเตอร์ระดับเล็กและกลางจากภูมิภาคและขนาดต่าง ๆ โครงสร้างนี้ต้องรองรับความต้องการทางคำนวณที่ยืดหยุ่นโดยการอนุญาตให้ GPU แบ่งเบาะแสงทำงานในกรอบเดียวกันสำหรับการฝึกอบรมในขณะที่ยัง ทำให้การสื่อสารและการประสานงานระหว่าง GPU เหล่านี้เร็วถึงขีดจำกัดและบรรทัดที่ใช้งานได้ต่ำ

วิธีการนี้แตกต่างอย่างเชัดเจนจากบางโครงการคอมพิวเตอร์คลาวด์ที่ถูกจำกัดให้ใช้ GPUs ในศูนย์ข้อมูลเดียวกัน การทำเทคนิคของชุดผลิตภัณฑ์ io.net ที่เรียกว่า "Three Horses" ประกอบด้วย IO Cloud, IO Worker, และ IO Explorer

1. IO คลาวด์
   • โมดูลธุรกิจพื้นฐานสำหรับกลุ่มคลัสเตอร์ IO Cloud เป็นกลุ่ม GPU ที่สามารถประสานงานเองเพื่อทำงานคำนวณ วิศวกร AI สามารถปรับแต่งกลุ่มคลัสเตอร์ตามความต้องการของพวกเขา มันผสานได้อย่างไม่มีข้อผิดพลาดกับ IO-SDK ให้โซลูชันองค์ประกอบสำหรับการขยายแอปพลิเคชัน AI และ Python
2. IO Worker
   • IO Worker มี UI ที่ใช้งานง่าย ทำให้ผู้ผลิตและผู้ต้องการสามารถบริหารงานของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านแอปพลิเคชันบนเว็บ ฟังก์ชันของมันรวมถึงการจัดการบัญชีผู้ใช้ การตรวจสอบกิจกรรมด้านคอมพิวเตอร์ การแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ การติดตามอุณหภูมิและการใช้พลังงาน การให้ความช่วยเหลือในการติดตั้ง การจัดการกระเป๋าเงิน การนำมาตรการด้านความปลอดภัย และการคำนวณกำไร
3. IO Explorer
   • IO Explorer ให้ผู้ใช้ข้อมูลสถิติและการแสดงข้อมูลอย่างครบถ้วนเกี่ยวกับด้านต่าง ๆ ของเมฆ GPU โดยการให้การมองเห็นทั้งหมดเกี่ยวกับกิจกรรมเครือข่าย สถิติสำคัญ ข้อมูลหลัก และธุรกรรมของรางวัล มันช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบ วิเคราะห์ และเข้าใจรายละเอียดของเครือข่าย io.net ได้อย่างง่ายดาย

ด้วยโครงสร้างที่ทำงานได้ดีนี้ io.net ช่วยให้ผู้ผลิตพลังคอมพิวเตอร์สามารถแบ่งปันทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้งานได้อย่างง่าย โดยลดขีดจำกัดในการเข้าถึงอย่างมีนัยสำคัญ ผู้ต้องการสามารถสร้างคลัสเตอร์ที่ต้องการ GPU ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเซ็นสัญญาระยะยาวหรือทนเวลารอที่ยาวนับเพียงเพื่อบริการระดับเมฆแบบดั้งเดิม การติดตั้งนี้ช่วยให้พวกเขามีพลังคอมพิวเตอร์สุดยอดและเวลาตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์ที่ถูกปรับให้เหมาะสม

สถานการณ์ที่เรียบง่ายและมีความต้องการที่ยืดหยุ่น

เมื่อพูดถึงสถานการณ์บริการที่เป็นเอกลักษณ์ของ io.net เมื่อเปรียบเทียบกับ AWS และเมฆที่ใหญ่อื่น ๆ จุดศูนย์คือความต้องการที่ยืดหยุ่นแบบเบา ๆ ที่เมฆขนาดใหญ่อาจจะไม่มีความคุ้มค่า สถานการณ์เหล่านี้รวมถึงพื้นที่ชนิดเฉพาะเช่นการฝึกโมเดลสำหรับธุรกิจเล็ก ๆ และกลายเล็ก AI ขนาดกลาง การปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่ และแอปพลิเคชันอื่น ๆ หลากหลาย สถานการณ์หนึ่งที่มักจะไม่ได้รับความสนใจแต่มีความสามารถในการใช้งานอย่างแพร่หลายคือการอินเฟอเรนซ์โมเดล

โดยทั่วไปแล้วเป็นสิ่งที่รู้จักกันดีว่าการอบรมแบบเร็วของโมเดลขนาดใหญ่เช่น GPT ต้องใช้ GPU พลเฉลี่ยหลายพันเครื่อง พลังคอมพิวเตอร์อันมีประสิทธิภาพสูง และข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเวลานานเพื่อส่วนใหญ่นั้น นี่เป็นพื้นที่ที่ AWS GCP และเมฆระดับใหญ่อื่นๆ มีข้อได้เปรียบอย่างแน่นอน อย่างไรก็ตาม หลังจากที่โมเดลได้รับการอบรมแล้ว ความต้องการของการคำนวณหลักจะเปลี่ยนไปเป็นการพยากรณ์โมเดล ขั้นตอนนี้ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้โมเดลที่อบรมให้ทำการพยากรณ์หรือตัดสินใจ มีส่วนสำคัญถึง 80%-90% ของภาระงานการคำนวณ AI ตามที่เห็นในการปฏิสัมพันธ์รายวันกับ GPT และโมเดลที่คล้ายกัน

น่าสนใจว่า พลังคอมพิวเตอร์ที่ต้องใช้สำหรับการอินเฟอเรนซ์มีความเสถียรและน้อยกว่า โดยมักจะต้องใช้เพียงไม่กี่โปรเซสเซอร์กราฟิกเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ภายในไม่กี่นาที กระบวนการนี้ยังมีความต้องการเครือข่ายที่ช้าลงและการทำงานพร้อมกันที่น้อยลง อีกทั้ง บริษัท AI ส่วนใหญ่ไม่น่าจะฝึกอบรมโมเดลของตนเองจากพื้นฐาน แต่มักจะหาวิธีปรับแต่งและปรับปรุงโมเดลระดับยอดเช่น GPT ซึ่งเหมาะสำหรับที่ io.net ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ว่างๆ ที่กระจายอยู่

เหนือความหนาแน่นและมาตรฐานสูงของสถานการณ์ในการใช้งาน มีตลาดที่กว้างขวางและยังไม่ได้ใช้งานสำหรับสถานการณ์ที่เบาเบาทุกวัน สิ่งเหล่านี้อาจดูแยกออกมา แต่จริงๆ แล้วมีส่วนแบ่งตลาดที่ใหญ่กว่า ตามรายงานล่าสุดจากธนาคารแอมเมอริกัน การคำนวณความสามารถสูงเพียงเพียง 5% ของตลาดที่สามารถเข้าถึงได้ทั้งหมด (TAM) ในศูนย์ข้อมูล

สรุปมาดู, ไม่ใช่ว่า AWS หรือ GCP มีราคาแพง แต่ io.net มีข้อเสนอที่มีความคุ้มค่ามากกว่าสำหรับความต้องการเฉพาะเหล่านี้

ปัจจัยที่เข้มงวดใน Web2 BD

โดยที่สุดท้าย ประสิทธิภาพในการแข่งขันสำคัญของแพลตฟอร์มเช่น io.net ที่เน้นทรัพยาการคอมพิวเตอร์แบ่งเบา อยู่ที่ความสามารถในการพัฒนาธุรกิจ (BD) นี้เป็นปัจจัยที่สำคัญในการกำหนดความสำเร็จ

นอกจากปรากฏการณ์ที่ชิปความสามารถสูงของ Nvidia ได้สร้างตลาดสำหรับตัวแทนขาย GPU ขึ้นมา ความท้าทายหลักสำหรับศูนย์ข้อมูลอินเทอร์เน็ตขนาดเล็กและกลาง (IDC) และผู้ดำเนินพลังคอมพิวเตอร์หลัก คือปัญหาของ "ไวน์ที่ดียังกลัวทางตื้น" หมายถึงผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมก็ต้องมีการโปรโมทที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้คนรู้จัก

จากมุมมองนี้ io.net มีความได้เปรียบในการแข่งขันที่ไม่เหมือนใครซึ่งยากสําหรับโครงการอื่น ๆ ในสาขาเดียวกันที่จะทําซ้ํา - ทีม Web2 BD เฉพาะที่ตั้งอยู่ใน Silicon Valley โดยตรง ทหารผ่านศึกเหล่านี้มีประสบการณ์มากมายในตลาดพลังการประมวลผลและเข้าใจสถานการณ์ที่หลากหลายของลูกค้าขนาดเล็กและขนาดกลาง นอกจากนี้ยังมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความต้องการของผู้ใช้ปลายทางของลูกค้า Web2 จํานวนมาก

ตามการเปิดเผยจาก io.net ทางทางการ มีบริษัท Web2 มากกว่า 20-30 บริษัทที่แสดงความสนใจในการซื้อหรือเช่าพลังคอมพิวเตอร์ บริษัทเหล่านี้พร้อมที่จะสำรวจหรือทดลองกับบริการคอมพิวเตอร์ที่ถูกลงทุนน้อยและยืดหยุ่นมากขึ้น (บางบริษัทอาจไม่สามารถรับมัครได้พลังคอมพิวเตอร์บน AWS) แต่ละลูกค้าเหล่านี้ต้องการอย่างน้อยหลายร้อยถึงหลายพัน GPU ซึ่งเทียบเท่ากับคำสั่งซื้อพลังคอมพิวเตอร์มูลค่าหลายหมื่นเหรียญต่อเดือน

ความต้องการจริงจากผู้ใช้ปลายทางที่จ่ายเงินนี้จะดึงดูดทรัพยากรพลังคอมพิวเตอร์ที่ว่างเปล่ามากขึ้นที่จะไหลเข้ามาอย่างเป็นระบบในด้าน供 ดำเนินการลำบากและนำไปสู่?

ข้อปฏิเสธ：

1. บทความนี้ถูกพิมพ์ซ้ำจาก [ LFG Labs]. สิทธิ์ในการคัดลอกทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [ LFG Labs]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate เรียนรู้ทีม และพวกเขาจะจัดการกับมันโดยเร่งด่วน
2. คำปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้นและไม่เป็นการให้คำแนะนำด้านการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นๆ ทำโดยทีม Gate Learn หากไม่ได้กล่าวไว้ การคัดลอก การแจกจ่าย หรือการลอกเลียนแบบบทความที่ถูกแปลนั้นถูกห้าม