작성자: LFG 연구소
io.net의 핵심 배경이 "풀뿌리"라면 어떻게 생각하시나요?
3천만 달러 융자 조달했으며 Hack VC, Multicoin Capital, Delphi Digital 및 Solana Lab과 같은 최고 자본의 선호를 받았습니다. 특히 어떻게 보더라도 그렇게 "현실적"이지는 않습니다. GPU 해시레이트/AI 혁명의 라벨은 모두 하이엔드입니다.
그러나 분주한 커뮤니티 토론 속에서 핵심 단서는 종종 간과되는 경우가 많으며, 특히 io.net이 글로벌 해시레이트 네트워크에 가져올 수 있는 중대한 변화는 AWS, Azure 및 GCP의 "엘리트" 포지셔닝과는 다릅니다. net.net은 본질적으로 민간 경로를 취하고 있습니다 .
간과된 "허리 + 롱테일"해시레이트 요구를 해소 및 보완하고, 유휴 GPU 리소스를 수집하고, 엔터프라이즈 수준 탈중앙화 분산 컴퓨팅 네트워크를 생성하고, 더 많은 증분/스톡 해시레이트 리소스를 더욱 광범위하게 강화합니다. 중소기업을 위한 AI 혁신 사용자는 저렴한 비용과 높은 유연성을 사용하여 글로벌 AI 혁신의 "생산성의 재해방"을 달성합니다.
AI 물결 뒤에는 해시레이트 생산관계의 소외된 저류
이번 AI 물결과 미래 디지털 경제 시대의 핵심 생산성 자원은 무엇인가?
해시레이트 에 대해서는 의심의 여지가 없습니다.
Precedence Research의 데이터에 따르면 전 세계 인공 지능 하드웨어 시장은 연평균 복합 성장률(CAGR) 24.3%로 성장해 2033년에는 4,735억 3천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.
예측 데이터를 제쳐두고 증가분과 재고량의 논리적 관점에서 기대하더라도 해시레이트 시장의 향후 개발 과정에서 두 가지 주요 모순이 오랫동안 존재할 것임을 분명히 알 수 있습니다.
증분 차원에서 해시레이트 의 수요 측면 성장의 기하급수적 추세는 해시레이트 의 공급 측면 성장의 선형 추세보다 훨씬 더 클 수밖에 없습니다.
인벤토리 차원에서는 헤드 효과로 인해 해시레이트'핀치'되고, 미드 레벨 및 롱테일 플레이어는 먹을 돈이 없지만 분산된 GPU 리소스가 대량 유휴되어 심각한 불일치가 발생합니다. 수요와 공급 ;
증분 차원: 해시레이트 수요가 공급보다 훨씬 큽니다.
첫 번째는 점진적인 차원입니다. AIGC 대형 모델의 급속한 확장 외에도 의료, 교육, 지능형 운전 등 발병 초기 단계의 수많은 AI 시나리오가 빠르게 확산되고 있습니다. 따라서 현재 시장의 GPU 해시레이트 자원 격차는 계속 존재할 뿐만 아니라 계속해서 확대될 것입니다.
즉, 수요와 공급의 관점에서 볼 때 가까운 미래에 해시레이트 에 대한 시장 수요는 공급보다 훨씬 커야 하며 수요 곡선은 단기적으로 계속해서 기하급수적인 상승 추세를 보일 것입니다.
공급 측면에서는 물리적 법칙과 실제 생산 요소의 한계로 인해 프로세스 개선이든, 생산 능력 확대를 위한 대규모 공장 건설이든 기껏해야 선형적인 성장만 달성할 수 있으며, 이는 해시레이트 보장하기 위한 것입니다. AI 개발의 병목 현상은 오랫동안 존재할 것입니다.
주식 차원: 웨이스트와 롱테일 플레이어 사이에는 수요와 공급 사이에 심각한 불일치가 있습니다.
동시에 제한된 해시레이트 리소스와 심각한 성장 병목 현상에 직면한 Amazon Cloud Technology(AWS), Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform(GCP)은 함께 클라우드 컴퓨팅 점유율 의 60% 이상을 차지하고 있으며 분명한 위치에 있습니다. 판매자 시장.
그들은 고성능 GPU 칩을 비축하고 대량 해시레이트 자원을 독점하고 있습니다. 그러나 미들과 롱테일의 중소 해시레이트 수요자들은 협상력이 없을 뿐만 아니라 높은 컴퓨팅 자원을 갖는 등 많은 문제에 직면해 있습니다. 자본 비용, KYC 진입 장벽 및 임대 조건 또한 전통적인 수익 비율을 위해 거대 클라우드 서비스 기업은 필연적으로 "웨이스트 + 롱테일" 사용자의 차별화된 업무 요구(예: 더 짧고, 더 즉각적이며, 더 작은 임대 요구)를 무시합니다. , 등.).
그러나 실제로는 거대 클라우드 서비스 기업의 해시레이트 네트워크 밖에서는 대량 GPU 해시레이트 유휴 상태이고 쓸모가 없습니다. 예를 들어 전 세계적으로 수십만 개의 타사 독립 인터넷 데이터 센터(IDC)가 있기 때문입니다. 암호화를 포함하여 교육 작업을 위한 자원 낭비가 적습니다. Filecoin, Render 및 Aethir와 같은 채굴장 및 암호화 프로젝트의 막대한 해시레이트 유휴 상태입니다.
io.net의 공식 추산에 따르면 현재 미국에서만 IDC 그래픽 카드의 유휴 비율이 60%가 넘습니다. 이는 수만 개의 중소 기업이 공급과 수요 불일치라는 아이러니한 역설을 만들어냈습니다. 시장 운영자 및 기타 운영자의 해시레이트 자원 중 절반 이상이 매일 낭비되어 효과적인 수익을 창출하지 못하고 있습니다. 그러나 허리와 롱테일에 있는 AI 기업가들은 높은 수준을 견디고 있습니다. 더욱 다양해진 혁신 요구를 충족할 수 없는 클라우드 거대 기업의 해시레이트 서비스에 대한 비용과 높은 문턱이 있습니다.
가뭄은 가뭄으로 이어질 것이고, 물은 죽음으로 이어질 것이다. 이 두 가지 기본 전제가 명확해지면 현재 글로벌 AI 발전과 글로벌 해시레이트 시장 사이의 핵심 모순, 즉 AI 혁신을 실제로 한눈에 볼 수 있다. 반면, "허리 + 롱테일" 해시레이트 해시레이트 와 유휴 GPU 리소스는 효과적으로 충족될 수 없으며 현재 해시레이트 시장 밖에 있습니다.
이 문제는 AI 기업가의 해시레이트 에 대한 증가하는 수요와 해시레이트 의 후진적 성장 사이의 모순일 뿐만 아니라 수많은 "허리 + 롱테일" AI 기업가 사이의 불균형과 부적절한 공급과 불일치입니다. 해시레이트 운영자와 이들 사이의 갈등은 중앙 집중식 클라우드 서비스 제공업체의 해결 능력을 훨씬 뛰어넘습니다.
이 때문에 시장 요구 사항에도 새로운 솔루션이 필요합니다. 해시레이트 갖춘 이들 운영자가 무료일 때 해시레이트 유연하게 임대할 수 있다면 AWS와 유사한 컴퓨팅 클러스터를 저렴한 비용으로 얻을 수 있을까요?
이러한 대규모 해시레이트 갖춘 새로운 데이터 네트워크를 구축하는 데는 매우 많은 비용이 든다는 점을 아는 것이 중요합니다. 이로 인해 특히 중간 및 후미 및 중소형 AI의 유휴 컴퓨팅 성능 리소스를 대상으로 하는 해시레이트 해시레이트 플랫폼이 등장하게 되었습니다. 기업가는 의료, 법률 및 금융과 같은 세분화된 시나리오에서 중소형 모델 교육 및 대규모 모델과 특별히 일치하는 이러한 분산된 유휴 해시레이트 리소스를 동원합니다.
이는 중간 및 최종 단계의 다양한 해시레이트 요구 사항을 충족할 수 있을 뿐만 아니라 중앙 집중식 클라우드 거대 기업이 지배하는 기존 해시레이트 서비스 패턴에 대한 잘못된 보완책이 될 것입니다.
대규모 해시레이트 리소스를 보유한 클라우드 서비스 거대 기업은 대규모 모델 교육 및 고성능 컴퓨팅과 같은 "긴급하고 위험한 요구"를 담당합니다.
io.net과 같은 탈중앙화 클라우드 해시레이트 시장은 중소 규모 모델 계산, 대규모 모델 미세 조정, 추론 배포 등 보다 다양한 "유연하고 저렴한 요구 사항"을 담당합니다.
실제로 이는 비용 효율성과 해시레이트 품질 간에 보다 포괄적이고 동적으로 균형 잡힌 수요 곡선을 제공하는 것이며, 이는 자원 할당의 시장 최적화라는 경제적 논리에도 더 부합합니다.
따라서 io.net과 같은 분산 해시레이트 네트워크는 본질적으로 "AI + Crypto"를 통합하는 솔루션입니다. 즉 , 토큰 인센티브의 기본 경제 수단과 결합된 분산 협업 프레임 사용하여 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 망명 중 중간 규모의 AI 시장 수요를 통해 중소 규모의 AI 팀은 빅 클라우드가 제공할 수 없는 필수 GPU 컴퓨팅 서비스를 필요에 따라 맞춤화하고 구매할 수 있게 되어 글로벌 해시레이트 에서 "생산성의 재해방"을 실현할 수 있습니다. 전력 시장과 AI 개발 .
그래서 직설적으로 말하면 io.net은 AWS, Azure, GCP의 직접적인 경쟁자가 아니라, 그들과 협력하여 글로벌 해시레이트 자원 할당을 최적화하고 공동으로 시장 파이를 확장하는 "교체된 보충 동지"입니다. 다양한 수준의 "비용"만 담당합니다. 이는 "효율성 및 해시레이트 품질"에 대한 수요의 최전선일 뿐입니다.
io.net이 '웨이스트+롱테일' 공급 및 수요 플레이어를 종합해 기존 클라우드 거대 3사 규모에 못지않은 시장 점유율 창출할 수 있다는 가능성도 배제할 수 없다.
io.net: 글로벌 GPU 해시레이트 위한 매칭 및 거래 플랫폼
정확하게는 io.net이 Web3 분산 협업 + 토큰 인센티브를 기반으로 중간 및 꼬리 해시레이트 시장의 생산 관계를 재구성하기 때문에 실제로 Uber 및 Didi와 같은 공유 경제의 그림자를 볼 수 있습니다. GPU 해시레이트 위한 Didi의 매칭 및 거래 플랫폼인 Uber에 .
우리 모두 알고 있듯이 Uber와 Didi가 존재하지 않기 전에는 넓은 의미에서 사용자의 "전화하고 가져가기" 택시 호출 경험이 존재하지 않았습니다. 왜냐하면 여러 대의 자가용이 거대하고 무질서한 유휴 차량 네트워크였기 때문입니다. 택시를 타려면 길가에서 손을 흔들고 기다리거나, 각 도시의 해당 택시 센터 회사에 배차를 신청해야 합니다. 또한 판매자 중심 시장이기도 하며 대부분의 사람들에게 우호적이지 않습니다. 보통 사람들.
이는 실제로 전체 해시레이트 시장의 현재 공급 및 수요 측면을 반영한 것입니다. 위에서 언급한 바와 같이 허리와 롱테일에 있는 중소 해시레이트 수요 당사자는 협상력이 없을 뿐만 아니라, 높은 자본 비용, KYC 진입 장벽, 임대 조건 및 기타 여러 문제에 직면하게 됩니다.
구체적으로 살펴보면 io.net이 "글로벌 GPU 해시레이트 분배센터 + 매칭시장"으로서의 입지를 어떻게 실현하고 있는지, 미드와 롱테일 유저들이 해시레이트 확보할 수 있도록 돕기 위해서는 어떤 시스템 아키텍처와 기능 서비스가 필요한지 자원?
유연하고 저렴한 매칭 플랫폼
io.net의 가장 큰 특징은 자산이 적은 해시레이트 매칭 플랫폼입니다.
즉, Uber나 Didi와 마찬가지로 GPU 하드웨어와 같은 리스크 중장비 자산의 실제 운영을 포함하지 않고 미드테일 및 롱테일 소매 해시레이트 사용합니다(이 중 다수는 2류 해시레이트 으로 간주됨). AWS 등 빅 클라우드의 전력) 매칭을 통해 이전에 유휴 상태였던 해시레이트 리소스(개인 차량)와 해시레이트 가 절실히 필요한 미들 테일 AI 수요(택시 호출자)를 활성화합니다.
io.net의 한쪽 끝은 중소형 IDC, 채굴장, 암호화 프로젝트 등에 있는 수천 대의 유휴 GPU(개인용 자동차)에 연결되고, 다른 쪽 끝은 수억 개의 해시레이트 요구에 연결됩니다. 중소기업(택시택시), 그리고 io.net .net은 수많은 매수 및 매도 주문을 하나씩 매칭하는 브로커와 마찬가지로 중간 일정 조정을 위한 매칭 플랫폼 역할을 합니다.
이는 기업가가 유휴 해시레이트 수집하고, 저렴한 비용과 보다 유연한 배포 구성을 사용하고, 리소스 활용도를 크게 향상시켜 보다 개인화된 중소형 AI 모델을 훈련하는 데 도움이 되며, 시장이 너무 춥거나 너무 뜨거워도 이점은 분명합니다. , 리소스 불일치가 있는 한 매칭 플랫폼에 대한 수요는 가장 강력할 것입니다.
공급 측면에서는 중소 IDC, 광산, 암호화 프로젝트 등 유휴 해시레이트 자원 공급업체가 io.net에 연결하기만 하면 되며 BD 부서를 설정할 필요도 없습니다 . 해시레이트 의 규모가 작기 때문에 할인된 가격으로 AWS에 판매할 수밖에 없습니다. 반대로, 유휴 해시레이트 매우 낮은 마찰로 시장 가격 또는 심지어 더 높은 가격으로 적합한 중소 해시레이트 고객에게 직접 매칭될 수 있습니다. 비용을 지불하여 이익을 얻습니다.
수요 측면에서는 원래 AWS와 같은 대형 클라우드 앞에서 협상력이 없었던 중소 해시레이트 수요자들도 io.net의 리소스 파이프라인을 사용 하여 허가가 필요하지 않은 소규모 컴퓨팅 파워와 연결할 수 있습니다. , 대기가 필요 없고 KYC가 필요하지 않으며 해시레이트 있습니다 .
미들테일과 롱테일 해시레이트 의 공급측면과 수요측면은 AWS와 같은 빅클라우드에 직면해 협상력이 약하고 자율성이 떨어지는 등 비슷한 페인포인트를 갖고 있다. tail은 공급과 수요 당사자 모두가 AWS와 같은 대형 클라우드보다 더 나은 가격과 더 유연한 구성으로 거래를 완료할 수 있도록 하는 매칭 플랫폼을 제공합니다.
이런 관점에서 볼 때, 타오바오 같은 플랫폼과 마찬가지로 해시레이트 조기에 출현하는 것도 플랫폼 경제로는 해소할 수 없는 발전 법칙이기도 합니다. , 컴퓨팅 성능 및 네트워크 참여를 기반으로 포인트를 적립하고 보상 또는 할인을 받습니다.
탈중앙화 GPU 클러스터
둘째, io.net은 소매 공급과 수요 당사자 간의 매칭 플랫폼이지만 대형 모델과 같은 현재 해시레이트 시나리오에서는 함께 계산을 수행하기 위해 여러 개의 그래픽 카드가 필요합니다. 매칭 플랫폼이 리소스를 집계할 수 있는 유휴 GPU 수에 따라 달라질 수 있습니다. 플랫폼의 분산 해시레이트 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지에 따라 다릅니다.
즉, 다양한 지역과 다양한 크기의 중소 규모 해시레이트 포괄하는 분산 네트워크는 "분산형이지만 중앙 집중식"해시레이트 아키텍처를 구현해야 합니다 . 여러 시나리오의 유연한 컴퓨팅 요구에 따라 여러 분산형 GPU를 배치할 수 있습니다. 동일한 프레임 에서 훈련하고 최소한 사용하기에 충분한 낮은 대기 시간과 같은 기능을 달성하려면 서로 다른 GPU 간의 통신 및 협업이 매우 빨라야 합니다.
이는 동일한 컴퓨터실에서 GPU 사용으로만 제한될 수 있는 일부 탈중앙화 클라우드 해시레이트 프로젝트의 딜레마와는 완전히 다릅니다. 그 뒤에 있는 기술 구현에는 io.net 제품 포트폴리오의 "트로이카"가 포함됩니다. IO 작업자, IO 탐색기.
IO Cloud의 기본 업무 모듈 은 컴퓨팅 작업을 완료하기 위해 자체 조정이 가능한 GPU 그룹인 Clusters입니다. AI 및 Python 애플리케이션을 확장하여 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
IO Worker는 공급자와 구매자 모두가 사용자 계정 관리, 컴퓨팅 활동 모니터링, 실시간 데이터 표시, 온도 및 전력 소비 추적, 설치 지원 등을 포함하여 웹 애플리케이션에서 공급 작업을 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 사용자 친화적인 UI 인터페이스를 제공합니다. 지갑 관리, 보안 조치 및 수익성 계산과 관련된 기능;
IO Explorer는 주로 사용자에게 GPU 클라우드의 모든 측면에 대한 포괄적인 통계 및 시각화를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 네트워크 활동, 주요 통계, 데이터 포인트 및 보상 거래에 대한 완전한 가시성을 제공함으로써 io.net 네트워크의 모든 세부 사항을 쉽게 모니터링, 분석 및 이해할 수 있습니다.
위의 기능적 아키텍처로 인해 io.net을 사용하면 해시레이트 공급업체가 유휴 컴퓨팅 리소스를 쉽게 공유할 수 있어 진입 장벽이 크게 낮아집니다. 수요 당사자는 장기 계약을 체결할 필요가 없고 기존 클라우드 서비스에서 흔히 발생하는 긴 대기 시간을 견딜 수 없습니다. 필요한 GPU로 클러스터를 신속하게 구성하고 슈퍼 해시레이트, 최적화된 서버 응답 등의 서비스를 얻을 수 있습니다.
경량 탄력적 수요 시나리오
좀 더 구체적으로 말하면, io.net 및 AWS와 같은 대형 클라우드의 잘못 정렬된 서비스 시나리오에 대해 이야기할 때 그들은 주로 비용 효율적이지 않은 일부 대형 클라우드의 경량 탄력적 요구에 중점을 둡니다. 그 중에서 모델을 생각할 수 있습니다. 여기에는 중소 규모 AI 창업 프로젝트, 대형 모델 미세 조정 및 기타 다양한 시나리오와 같은 세분화된 분야의 교육이 포함됩니다.
또한 쉽게 간과되는 보편적으로 적용 가능한 시나리오가 있습니다. 바로 모델 추론입니다.
우리 모두 알고 있듯이 GPT와 같은 대규모 모델의 초기 학습에는 수만 개의 고성능 GPU, 슈퍼 해시레이트, 장기적인 고품질 계산을 위한 대규모 데이터의 사용이 필요합니다. 이 점 역시 의 절대적인 장점입니다. AWS, GCP와 같은 빅 클라우드.
그러나 훈련 후에는 해시레이트 에 대한 주요 수요가 장기 모델 추론이 됩니다. 이 단계의 해시레이트 에 대한 수요도 훈련 단계 (우리가 일반적으로 수행하는 학습된 모델을 기반으로 한 추론)보다 훨씬 높습니다. GPT와 같은 사용자와 모델 간의 대화 및 상호 작용 시나리오는 AI 컴퓨팅 점유율 의 80%-90%를 차지합니다.
흥미로운 점은 추론 프로세스의 전반적인 해시레이트 더 느리다는 것입니다. 수십 개의 GPU를 사용하고 몇 분만 지나면 답을 얻을 수 있으며 동시에 네트워크 지연 및 동시성에 대한 요구 사항도 더 낮습니다. 회사는 자체 대형 모델을 별도로 교육하지 않고 GPT와 같은 몇 가지 주요 대형 모델을 중심으로 최적화하고 미세 조정하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 시나리오는 당연히 io.net의 분산 유휴 해시레이트 리소스에 적합합니다.
소수의 고강도 및 표준 적용 시나리오 외에도 더 광범위하고 일상적인 경량 시나리오도 시급히 개발이 필요한 처녀지입니다. 조각화되어 보일 수 있지만 시장 점유율 은 훨씬 더 큽니다. Bank of America의 최신 보고서에 따르면 고성능 컴퓨팅은 데이터 센터 전체 이용 가능 시장(TAM) 점유율 불과한 작은 부분만을 나타냅니다.
간단히 말해서 AWS, GCP 등이 저렴하다는 것이 아니라 io.net이 더 비용 효율적이라는 것입니다.
Web2 BD 우승자
물론, 결국 io.net과 기타 분산 해시레이트 자원 플랫폼의 핵심 경쟁력은 BD 역량에 있으며, 이것이 핵심 승자입니다.
엔비디아의 고성능 칩이 그래픽 카드 브로커를 탄생시킨 기적과 더불어 많은 중소 IDC와 기타 해시레이트 사업자들을 괴롭히는 가장 큰 문제는 '와인도 골목만큼 좋다'는 점이다.
따라서 이러한 관점에서 볼 때 io.net은 실제로 동일한 트랙의 프로젝트에서 복제하기 어려운 독점적인 경쟁 우위를 가지고 있습니다. 실리콘 밸리에 직접 기반을 둔 Web2 BD 팀이 있습니다. 그들은 모두 비즈니스 분야에 몰입한 베테랑입니다. Pao는 수년 동안 해시레이트 시장에서 중소 규모 고객의 다양한 시나리오를 이해하고 있을 뿐만 아니라 많은 Web2 고객의 터미널 요구 사항도 이해하고 있습니다.
io.net 공식 공개에 따르면 현재 20~30개의 Web2 회사가 해시레이트 구매/임대할 의향을 표명했으며 더 저렴하고 유연한 해시레이트 서비스로 인해 실수를 시도하거나 시도할 의향이 있습니다(일부는 그렇지 않을 수도 있음). AWS에서 전혀) 해시레이트), 시행착오를 기다릴 수 있으며 각 고객은 최소 수백 또는 수천 개의 그래픽 카드(월별 해시레이트 주문으로 수십만 달러에 해당)가 필요합니다.
수요 측에서 비용을 지불하려는 이러한 종류의 실제 터미널 의지는 본질적으로 더 많은 유휴 해시레이트 리소스를 공급 측에 적극적으로 쏟아 붓게 하여 Web2&Web3의 순환을 깨고 선점자 네트워크 규모 효과를 형성하는 데 더 쉽게 앞장설 수 있게 해줍니다. .
토큰화된 해시레이트 생태학적 정착 레이어가 가능합니다.
위에서 언급했듯이 io.net은 중간 및 꼬리 해시레이트 시장을 재편하기 위한 Web3 분산 협업 + 토큰 인센티브를 기반으로 합니다. 후자는 주로 IO 및 IOSD의 이중 토큰 모델을 사용합니다.
토큰 IO의 유틸리티에는 해시레이트 임대 비용 지불, IO 작업자 할당 인센티브 제공, 네트워크의 지속적인 사용에 대한 AI 및 ML 배포 팀 보상, 부분 수요와 공급의 균형, IO 작업자 컴퓨팅 단위 가격 책정, 커뮤니티 거버넌스 등이 포함됩니다.
미국 달러에 고정된 안정적인 통화 IOSD는 IO를 소각해야만 얻을 수 있으며, io.net 플랫폼에 안정적인 가치 저장 및 거래 매체를 제공하는 것을 목표로 합니다.
또한, io.net은 IO를 담보로 임대 가능성을 높이기 위해 공급 측면을 지원하는 것도 고려하고 있습니다. 전체 해시레이트 생태계의 증분 가치를 포착하는 모기지 기능.
이는 실제로 또 다른 질문을 제기합니다. io.net이 엄청난 유휴 해시레이트 리소스를 수집했기 때문에 한 단계 더 나아가 Crypto의 해시레이트 토큰화 게임플레이를 직접 결합하여 GPU에 더 큰 온체인 재정적 가능성을 제공할 수 있습니까?
예를 들어, 미래에는 io.net이 거대한 해시레이트 네트워크를 기반으로 해시레이트 전용 체인을 구축하는 것이 전적으로 가능합니다. 토큰 기반 인프라 서비스를 허가 및 진입 장벽 없이 제공함으로써 누구나, 어떤 장치에서도 직접 사용할 수 있습니다. 해시레이트 토큰화(예: A100 및 H100을 표준화된 토큰 또는 NFT로 변환)하여 거래, 스테이킹, 대출, 대출 및 레버리지를 허용합니다.
이는 사용자를 위한 GPU 해시레이트 위한 광대한 온체인 시장을 만드는 것과 같습니다. 전 세계의 사용자와 자금이 자유롭고 효율적으로 진입할 수 있습니다. 우리는 미래의 온체인 금융을 엿볼 수 있는 두 가지 시나리오를 간단하게 상상할 수 있습니다. 해시레이트, 시장은 어떤 상상력을 가질 수 있을까?
1.보안 해시레이트 토큰
예를 들어, io.net의 특정 해시레이트 운영자가 여러 개의 A100 또는 H100 그래픽 카드를 소유하고 있지만 현재 재정적인 필요가 있거나 사전에 비용을 절약하고 싶다면 io에서 이러한 그래픽 카드에 해당하는 해시레이트 나열할 수 있습니다. .net 가치는 NFT 또는 FT로 패키지됩니다 . 토큰은 내년(또는 특정 기간)의 해당 그래픽 카드 해시레이트 의 할인된 현금 흐름을 나타내며 IO로 가격이 책정될 수 있습니다.
대부분의 일반 투자자는 AI 해시레이트 직접 구매, 보유 및 실행할 기회가 없기 때문에 이러한 유형의 토큰은 시장 거래자 향후 해시레이트 가격의 상승 및 하락을 추측할 수 있는 기회를 제공 해시레이트 . flow는 또한 재정적 레버리지를 얻었으며 언제 어디서나 실제 필요에 따라 유연한 유동성을 실현할 수 있습니다 .
이 기간 동안 토큰 뒤의 그래픽 카드는 io.net에 의해 운영되었으며, 해당 해시레이트 로 얻은 후속 현금 흐름은 비례적으로 분배되었습니다(토큰 보유자는 0.9를 받고 운영 노드는 0.1을 받았습니다).
그리고 표준화된 토큰이기 때문에 다른 토큰과 마찬가지로 CEX 또는 DEX에서 자유롭게 유통되고 거래될 수 있습니다. 이는 자유로운 진입 및 퇴출을 통해 실시간 해시레이트 가격 책정을 더욱 형성하고 GPU 해시레이트 글로벌 리소스로 변환합니다. 유동성.
2. 채권 해시레이트 토큰
또한, 네트워크 해시레이트 높이기 위해 채권 토큰을 발행하여 고성능 그래픽 카드를 구입하기 위한 자금을 조달할 수도 있습니다. 미래에 그래픽 카드 해시레이트 임대한다는 것은 그래픽 카드의 잠재적인 해시레이트 임대 가치와 미래 수입이 토큰의 시장 가치가 된다는 것을 의미합니다. 토큰을 보유함으로써 실제 RWA 수입을 얻을 수 있습니다.
이는 글로벌 사용자를 위한 광대한 GPU 해시레이트 시장을 창출하는 것과 같습니다. 전 세계의 사용자와 자금은 높은 임계값과 높은 자금에 대한 걱정 없이 GPU 해시레이트 시장에 자유롭고 효율적으로 진입할 수 있습니다. 다양한 탈중앙화 완전한 통합은 향후 사용자를 위한 더 많고 풍부한 지원 서비스의 기반을 마련했습니다.
더 중요한 것은 전체 프로세스가 IO를 주요 거래/유통 통화로 사용하므로 io.net/IO가 전체 글로벌 해시레이트 생태계의 결제 계층/결제 통화가 될 것으로 예상되며 해시레이트 토큰화를 둘러싼 이 온체인 의 미래입니다. 금융 시장은 io.net 탈중앙화 해시레이트 네트워크 서술과 유사한 가치 평가 공간을 거의 재현할 수 있습니다.
요약
일반적으로 Web3는 새로운 유형의 생산 관계로서 자연스럽게 AI에 적응하며, 이는 새로운 유형의 생산성을 의미하기도 합니다. 이러한 관점에서 볼 때 io의 핵심 논리는 다음과 같습니다. net은 "Web3+ 토큰 이코노미"의 경제적 인프라를 채택함으로써 전통적인 클라우드 서비스 거대 기업, 중형 및 롱테일 해시레이트 사용자, 글로벌 유휴 네트워크 컴퓨팅 리소스 간의 생산 관계를 변화시킬 것입니다.
AI 해시레이트 공급 및 수요의 실제 문제점에 대한 솔루션을 제공하고, "허리 + 롱테일" GPU 해시레이트 리소스 및 사용자 요구를 포괄하고 제공하는 양면 시장을 구축하고, 해시레이트 리소스의 공급 및 할당을 최적화하고, 글로벌 AI 발전, 특히 중소 규모 AI 혁신의 생산성이 크게 해방될 것입니다.
이 비전은 의심할 여지없이 야심적입니다. 성공하면 글로벌 GPU 해시레이트 생태계의 핵심 매칭 인프라 및 가치 결제 계층이 될 가능성이 높습니다. 상상력이 풍부하지만 의심할 여지도 없습니다. 도전으로 가득 차 있습니다.
