SOL生态又一王炸出厂，续JUP/JTO/RAY后http://IO.net王炸来了，也是币安的打新项目，我们今天根据投研做下价格预测：
1、价格预测
对于 $IO 的价格预测。
初始总供应量：500,000,000 IO
代币最大供应量：800,000,000 IO
初始流通量：95,000,000 IO（代币初始总供应量的19%）
挖矿总量：20,000,000 IO（代币初始总供应量的4% ）
减半机制：
2024年至2025年：在这两年中，每年释放6,000,000枚$IO代币。
2026年至2027年：从2026年开始，每年的释放量减半至3,000,000枚$IO代币。
2028年至2029年：释放量继续减半，每年释放1,500,000枚$IO代币。
乐观场景：如果市场反应积极，$IO 的开盘价可能在 4.8美元以上，并有望达到 12美元甚至更高。
保守场景：在较为稳定的市场环境下，$IO 的价格可能会在 4-7.5 美元之间浮动。
目前，$IO 在场外市场上的交易价格已经接近 5 美元，个人操作目前情况看3-5U可以买一些现货。
io的出现填补了去中心化计算领域的空白，为用户提供了一种新颖而具有潜力的计算方式。尽管市场已经给予了io10亿美元的高估值定价，但其产品尚未经过市场检验，存在技术不确定性和供需匹配挑战。
如果能够快速接入市场需求，并在运营中避免重大风险和技术问题，http://io.net 将有潜力成为 Web3 领域最为亮眼的项目产品。
IO,NET作为叠加了AI+DePIN+Solana生态三重光环的项目，其上线后的市值表现究竟如何，让我们拭目以待。
AEVO上的IO价格查询：https://app.aevo.xyz/perpetual/io
2、叙事过硬
今年全球化的趋势里，AI 和 DePIN 可以说是绝配。DePIN 会吸引大量算力，如果 DePIN 能整合 GPU 等供应链云服务，或者调动全网硬件设备，构建基础设施网络，那么在大模型训练、分布式机器学习、数据存储验证挖矿、分布式推理等方向都会有极大需求。
GPU 是 AI 的命脉，随着 AI 创新不断推进，伴随英伟达市值超过苹果也让我们认识到GPU 将成为全球最有价值的资产之一。因此，AI+DePIN 将接棒上一轮 DeFi Summer，成为这一轮牛市的价值贯穿主线。
io,net 是一个基于 Solana 的 DePIN 协议，旨在解决 GPU 资源的协调问题（目前亚马逊的。类似于 DeFi 消除中间商和汇集流动性，io,net 通过提供一个激励参与者合作的解决方案，解决 GPU 市场中的低效率问题。
io,net 不仅是技术创新的典范，也是区块链在解决现实世界问题中的应用代表。项目团队致力于推动边界，为 Web3 世界带来更多可能性。
说人话：就是将闲置的GPU集成起来，然后大家一个共享使用的GPU算力平台。依托于Solana区块链提供一个去中心化和无需许可的全球协作、验证、及支付平台，共享数据中心、加密矿场、游戏电脑、高性能工作站等硬件集群中原本闲置的GPU算力。
IO 生态系统内三个主要群体为：
GPU 租用者（也称为用户）
例如寻求在 IOG 网络上购买 GPU 计算能力的机器学习工程师。这些工程师可以使用 $IO 来部署 GPU 集群、云游戏实例，并构建虚幻引擎 5（和类似的）像素流应用程序。
GPU 所有者（也称为供应商）
例如独立数据中心、加密矿场和专业矿工正在寻求在 IOG 网络上提供其未充分利用的 GPU 计算能力。
IO 币持有者（也称为社区）
参与提供加密经济安全和激励措施，以协调各方之间的互利和惩罚，以促进网络的发展和采用。
3、核心问题
2.1 项目解决了什么问题和产生了什么价值？
具体来说，io解决了以下几个实际问题：
GPU有限的可用性：通过传统云服务获取硬件资源可能需要等待数周时间，而且流行的GPU模型常常缺货。http://io.net通过整合来自独立数据中心、加密矿工以及其他硬件网络（如Filecoin、Render等）的未充分利用的GPU资源，提供了一个去中心化的物理基础设施网络（DePIN），使得工程师能够以较低的成本访问到分布式云集群。
选择性差：用户在使用传统云服务时，对于GPU硬件、地点、安全级别、延迟等选项的选择非常有限。http://io.net通过其DePIN提供了一个可访问、可定制、成本效益高且易于实施的系统，使用户能够根据自己的需求选择相应的计算资源。
高昂的成本：获取高性能GPU的成本极高，项目可能每月需要花费数十万美元用于训练和推理。http://io.net通过聚合来自不同来源的GPU资源，以更低的成本提供计算能力，从而降低了这一开销。
此外，io还专注于四个核心功能，以进一步优化AI/ML工作流程：
批量推理和模型服务：通过将训练好的模型的架构和权重导出到共享对象存储中，可以并行化对传入数据批次的推理。
并行训练：利用分布式计算库协调和批量训练作业，以便在许多分布式设备上使用数据和模型并行性进行并行化。
并行超参数调优：超参数调优实验本质上是并行的，http://io.net利用分布式计算库进行高级超参数调优，以检查点最佳结果、优化调度和简单地指定搜索模式。
强化学习：iO使用开源的强化学习库，支持生产级别的高度分布式RL工作负载，并提供一套简单的API。
通过这些解决方案，io旨在为AI/ML工程师提供一个强大、灵活且经济高效的计算资源平台，以支持他们的研发和创新活动。
2.2 项目的技术是否具备可行性？
无论区块链的应用技术还是算力的资源整合调用，都是一个可行的技术。尽管如此，还需要克服一些技术挑战，比如确保网络的稳定性、处理故障容错、数据安全和隐私保护等。有待进一步验证，但是这部分不是不可以克服的技术，对于中早期的项目来说，可以不用太过在意。
2.3 项目是具备CX的可行性？
io,net项目起源于Solana Hackathon，且众多投资机构，比如Multicoin，Okx等参与，具备一定的天生流量型；
ArkStream Capital于近期成功完成了对IO,Net的A轮投资，本轮融资由Hack VC领投，海外和国内20余家知名VC和天使投资人参与，融资总额达3000万美元。
io,net采重了Depin、GPU、大模型、AI、Solana几大风口，因此前景还是可以期待的。
3、我们可以用两种方式推演IO,NET的市值区间：
1.市销比，即：市值/收入比；
2.市值/网络芯片数比。
先来看基于市销比的估值推演：
从市销比的角度来看，Akash可以作为IO的估值区间的下限，而Render则作为估值的高位定价参考，其FDV区间为16.7亿~59.3亿美金。
但考虑到IO项目更新，叙事更热，加上早期流通市值较小，以及目前更大的供应端规模，其FDV超过Render的可能性并不小。
再看另一个对比估值的角度，即“市芯比”。
在AI算力求大于供的市场背景下，分布式AI算力网络最重要的要素是GPU供应端的规模，因此我们可以以“市芯比”来横向对比，用“项目总市值与网络内芯片的数量之比”，来推演http://IO.NET可能的估值区间，作为一个市值参考。
如果以市芯比来推算IO的市值区间，IO以Render Network的市芯比为上限，以Akash Network为下限，其FDV区间为206亿~1975亿美金。
而且我们需要考虑到，目前IO如此庞大的芯片在线张数，有受到空投预期以及激励活动的刺激，在项目正式上线后其供应端的实际在线数仍然需要观察。
因此总体来说，从市销比的角度进行的估值测算可能更有参考性。
