Binance Launch 55 IO.NET (IO) を理解する

2024年6月6日、Binanceは、Binanceの新しいコインマイニングが、分散型人工知能コンピューティングおよびクラウドプラットフォームである55番目のプロジェクトIO.NET（IO）を開始したと発表しました。

1. IO.NET (IO) を理解する

io.net は、Solana、Render、Ray、Filecoin をベースにした分散 GPU システムであり、分散 GPU リソースを活用して AI および機械学習の分野におけるコンピューティングの課題を解決するように設計されています。

io.net は、独立したデータ処理センター、暗号通貨マイナー、Filecoin や Render などの暗号プロジェクトからの余剰 GPU など、十分に活用されていないコンピューティングリソースを集約することで、コンピューティングリソース不足の問題を解決し、エンジニアが簡単にアクセスでき、カスタマイズ可能で低コストのシステムで大量のコンピューティングパワーを獲得できるようにします。

さらに、io.net は、さまざまなプロバイダーのリソースを組み合わせた分散物理インフラストラクチャネットワーク (DePin) を導入し、エンジニアがカスタマイズ可能でコスト効率が高く、実装しやすい方法で大量のコンピューティングパワーにアクセスできるようにします。

io クラウドには現在、95,000 個を超える GPU と 1,000 個を超える CPU があり、迅速な展開、ハードウェアと地理の選択をサポートし、透明性の高い支払いプロセスを提供します。

トークンエコノミクスとBinance Launchpool

（１）トークン状況

トークン名: IO.NET (IO)
最大トークン供給量: 800,000,000 IO
初期流通量: 95,000,000 IO (初期トークン総供給量の 19%)

（２）ローンチプールのマイニング状況

総採掘量: 20,000,000 IO (初期トークン総供給量の4%)

マイニングプール:

BNBマイニングプール: 合計17,000,000IOをマイニング可能（85%を占める）
FDUSDマイニングプール：合計3,000,000IOをマイニング可能（15%を占める）
採掘時間: 2024年6月7日8:00～2024年6月11日7:59、GMT+8

3.コアメカニズム

3.1集中型リソース集約

io.net の分散型リソース集約はコア機能の 1 つであり、これによりプラットフォームはグローバルに分散された GPU リソースを活用して、AI および機械学習タスクに必要なコンピューティングサポートを提供できるようになります。このリソース集約戦略の目標は、リソースの使用を最適化し、コストを削減し、より広範なアクセシビリティを提供することです。

詳細な説明は次のとおりです。

3.1.1利点

コスト効率: 市場で十分に活用されていない GPU リソースを活用することで、io.net は従来のクラウドサービスよりも低コストでコンピューティングパワーを提供できます。これは、大量のコンピューティングリソースを必要とし、従来の方法ではコストがかかりすぎる可能性がある、データ集約型の AI アプリケーションにとって特に重要です。
スケーラビリティと柔軟性: 分散型モデルにより、io.net は単一のベンダーやデータセンターに依存することなく、リソースプールを簡単に拡張できます。このモデルにより、ユーザーはミッション要件に最適なリソースを柔軟に選択できるようになります。

3.1.2動作原理

リソースソースの多様性: io.net は、独立したデータセンター、個々の暗号通貨マイナー、Filecoin や Render などの他の暗号プロジェクトに参加している余剰リソースなど、複数のソースから GPU リソースを集約します。
技術的な実装: プラットフォームはブロックチェーン技術を使用してこれらのリソースを追跡および管理し、リソース割り当ての透明性と公平性を確保します。ブロックチェーン技術は、ネットワークに追加の計算能力を提供するユーザーへの支払いとインセンティブの分配を自動化するのにも役立ちます。

3.1.3具体的な手順

リソースの検出と登録: リソースプロバイダー (GPU 所有者など) は、デバイスを io.net プラットフォームに登録します。プラットフォームは、これらのリソースのパフォーマンスと信頼性を検証し、特定の標準と要件を満たしていることを確認します。
リソースプーリング: 検証されたリソースはグローバルリソースプールに追加され、プラットフォームユーザーがレンタルできるようになります。リソースの配布と管理はスマートコントラクトを通じて自動的に実行され、プロセスの透明性と効率性が確保されます。
動的なリソース割り当て: ユーザーがコンピューティングタスクを開始すると、プラットフォームはタスクの要件 (コンピューティング能力、メモリ、ネットワーク帯域幅など) に基づいてリソースを動的に割り当てます。リソースはコスト効率と地理的な場所を考慮して割り当てられ、タスクの実行速度とコストが最適化されます。

3.2デュアルトークン経済システム

io.net のデュアルトークン経済システムは、ブロックチェーンネットワークのコア機能の 1 つであり、ネットワーク参加者にインセンティブを与え、プラットフォームの運用の効率性と持続可能性を確保するように設計されています。このシステムは、$IO と $IOSD の 2 つのトークンで構成されており、それぞれが独自の役割を果たします。この経済システムの構造と機能については、以下で詳しく紹介します。

3.2.1 $IOトークン

$IO は、io.net プラットフォームのメインユーティリティトークンであり、さまざまなネットワークトランザクションと操作に使用されます。主な用途は次のとおりです。

支払いと料金: ユーザーは $IO を使用して、GPU の使用を含むコンピューティングリソースのレンタル料金を支払います。さらに、$IO はネットワーク上のさまざまなサービスや料金の支払いにも使用されます。
リソースインセンティブ: $IO トークンは、GPU コンピューティング能力を提供したり、ネットワークの維持に参加したりするユーザーへの報酬として発行され、リソースの継続的な提供を奨励します。
ガバナンス: $IO トークン保有者は、投票権を含む io.net プラットフォームのガバナンスの決定に参加でき、プラットフォームの将来の開発方向やポリシー調整に影響を与えることができます。

3.2.2 $IOSDトークン

$IOSD は米ドルに固定されたステーブルコインであり、io.net プラットフォームに安定した価値の保存と交換手段を提供するように設計されています。主な機能は次のとおりです。

安定した価値: $IOSD の価値は米ドルと 1:1 に固定されており、ユーザーに暗号通貨市場の変動から保護された支払い方法を提供します。
簡単な取引: ユーザーは $IOSD を使用してコンピューティングリソース料金などのプラットフォーム料金を支払い、取引値の安定性と予測可能性を確保できます。
手数料の対象範囲: 特定のネットワーク操作または取引手数料は $IOSD で支払うことができるため、手数料の決済プロセスが簡素化されます。

3.2.3デュアルトークンシステムの動作メカニズム

io.net のデュアルトークンシステムは、ネットワークの運用と成長をサポートするために、さまざまな方法で相互作用します。

リソースプロバイダーのインセンティブ: リソースプロバイダー (GPU 所有者など) は、デバイスをネットワークに提供することに対する見返りとして $IO トークンを獲得します。これらのトークンは、コンピューティングリソースをさらに購入するために使用したり、マーケットプレイスで取引したりできます。
支払い: ユーザーは $IO または $IOSD を使用してコンピューティングリソースの使用料を支払います。 $IOSDを選択すると、暗号通貨の変動によってもたらされるリスクを回避できます。
経済活動のインセンティブ: $IO と $IOSD の流通と使用を通じて、io.net プラットフォームは経済活動を刺激し、ネットワークの流動性と参加を高めることができます。
ガバナンスへの参加: $IO トークンはガバナンストークンとしても機能し、保有者は提案や投票決定など、プラットフォームのガバナンスプロセスに参加できます。

3.3動的リソース割り当てとスケジューリング

io.net の動的なリソース割り当てとスケジューリングは、プラットフォームのコア機能の 1 つです。重要なのは、ユーザーの多様なコンピューティングニーズを満たすために、コンピューティングリソースの使用を効率的に管理および最適化することです。このシステムにより、リソースの使用率とパフォーマンスを最大化しながら、コンピューティングタスクが最も適切なリソース上でインテリジェントかつ自動的に実行されるようになります。

このメカニズムのさまざまな側面を詳しく説明します。

3.3.1動的リソース割り当てメカニズム

1. リソースの識別と分類:

リソースプロバイダーが GPU またはその他のコンピューティングリソースを io.net プラットフォームに接続すると、システムはまずこれらのリソースを識別して分類します。これには、処理速度、メモリ容量、ネットワーク帯域幅などのパフォーマンス指標の評価が含まれます。
これらのリソースはタグ付けされ、アーカイブされるため、さまざまなタスクのニーズに基づいて動的に展開できます。

2. 需要のマッチング：

ユーザーが io.net にコンピューティングタスクを送信する場合、必要なコンピューティング能力、メモリサイズ、予算制限などのタスクの要件を指定する必要があります。
プラットフォームのスケジューリングシステムはこれらの要件を分析し、リソースプールから一致するリソースを選択します。

3. インテリジェントなスケジューリングアルゴリズム:

高度なアルゴリズムを使用して、送信されたタスクに最も適したリソースを自動的に一致させます。これらのアルゴリズムでは、リソースのパフォーマンス、コスト効率、地理的位置 (待ち時間を削減するため)、およびユーザー固有の設定が考慮されます。
スケジューリングシステムは、可用性や負荷などのリソースのリアルタイムの状態も監視し、リソースの割り当てを動的に調整します。

3.3.2スケジュールと実行

1. タスクキューと優先度管理:

すべてのタスクは、優先度と送信時間に従ってキューに入れられます。システムは、事前に設定された、または動的に調整された優先度ルールに従ってタスクキューを処理します。
緊急または優先度の高いタスクには迅速に対応し、長期またはコスト重視のタスクは低コストの期間に実行できます。

2. フォールトトレランスと負荷分散:

動的リソース割り当てシステムには、一部のリソースに障害が発生した場合でも、タスクを他の正常なリソースにスムーズに移行して実行を継続できるようにするフォールトトレラントメカニズムが含まれています。
負荷分散テクノロジーは、単一のリソースが過負荷になることを防ぎ、タスクの負荷を適切に分散することでネットワーク全体のパフォーマンスを最適化します。

3. 監視と調整:

システムは、すべてのタスクの実行ステータスとリソースの健全性を継続的に監視します。これには、タスクの進行状況やリソースの消費量などの主要なパフォーマンス指標のリアルタイム分析が含まれます。
このデータに基づいて、システムはリソースの割り当てを自動的に再調整し、タスクの実行効率とリソースの使用率を最適化します。

3.3.3ユーザーインタラクションとフィードバック

透明なユーザーインターフェイス: io.net は、ユーザーが簡単にタスクを送信したり、タスクのステータスを表示したり、要件や優先順位を調整したりできる直感的なユーザーインターフェイスを提供します。
フィードバックメカニズム: ユーザーはタスク実行の結果に関するフィードバックを提供でき、システムはそのフィードバックに基づいて将来のタスクのリソース割り当て戦略を調整し、ユーザーのニーズをより適切に満たします。

4. システムアーキテクチャ

4.1 IOクラウド

IO Cloud は、分散型 GPU クラスターの展開と管理を簡素化するように設計されており、機械学習エンジニアと開発者に、多額のハードウェア投資をすることなく、GPU リソースへのスケーラブルで柔軟なアクセスを提供します。このプラットフォームは、従来のクラウドサービスと同様のエクスペリエンスを提供しますが、分散型ネットワークの利点も備えています。

ハイライト:

スケーラビリティと手頃な価格: 最もコスト効率の高い GPU クラウドとなるように設計されており、AI/ML プロジェクトのコストを最大 90% 削減します。
IO SDK との統合: シームレスな統合により AI プロジェクトのパフォーマンスを強化し、統一された高性能環境を構築します。
グローバルなカバレッジ: CDN と同様に、分散 GPU リソース、最適化された機械学習サービスと推論。
RAY フレームワークのサポート: RAY 分散コンピューティングフレームワークを使用したスケーラブルな Python アプリケーション開発。
独自の機能: トレーニングクラスターを簡単に展開できるように、OpenAI ChatGPT プラグインへのプライベートアクセスを提供します。
暗号通貨マイニングのイノベーション: 機械学習と人工知能のエコシステムをサポートすることで、暗号通貨マイニングに革命を起こすことを目指しています。

4.2 IOワーカー

IO Worker は、WebApp ユーザーのプロビジョニング操作を簡素化および最適化するように設計されています。これには、ユーザーアカウント管理、リアルタイムアクティビティ監視、温度と電力消費の追跡、インストールサポート、ウォレット管理、セキュリティ、収益性分析が含まれます。

ハイライト:

ワーカーホームページ: 接続されたデバイスをリアルタイムで監視し、デバイスの削除や名前変更を行うためのダッシュボードを提供します。
デバイス詳細ページ: トラフィック、接続ステータス、作業履歴などの包括的なデバイス分析を表示します。
収益と報酬ページ: 収益と勤務履歴を追跡し、取引の詳細は SOLSCAN でアクセスできます。
新しいデバイスの追加ページ: デバイスの接続プロセスを簡素化し、迅速かつ簡単な統合を可能にします。

4.3 IOエクスプローラー

IO エクスプローラーは、ブロックチェーンエクスプローラーがブロックチェーントランザクションの透明性を提供するのと同様に、io.net ネットワークの運用に関する詳細な情報をユーザーに提供する包括的なプラットフォームとして設計されています。その主な目的は、ユーザーが GPU クラウドの詳細を監視、分析、理解できるようにし、機密情報のプライバシーを保護しながら、ネットワークアクティビティ、統計、トランザクションを完全に可視化できるようにすることです。

アドバンテージ：

ブラウザのホームページ: 供給、検証済みのベンダー、アクティブなハードウェアの数、リアルタイムの市場価格に関する情報を提供します。
クラスターページ: ネットワークにデプロイされたクラスターに関する公開情報、リアルタイムメトリック、サブスクリプションの詳細が表示されます。
デバイスページ: ネットワークに接続されているデバイスの公開詳細を表示し、リアルタイムデータとトランザクション追跡を提供します。
リアルタイムのクラスター監視: クラスターのステータス、健全性、パフォーマンスに関する即時の洞察を提供し、ユーザーが最新情報を入手できるようにします。

4.4 IO-SDK

IO-SDK は、Ray テクノロジの分岐である Io.net の基本テクノロジです。タスクを並行して実行し、さまざまな言語を処理できるほか、主要な機械学習 (ML) フレームワークと互換性があるため、IO.NET はさまざまなコンピューティングニーズに対して柔軟かつ効率的です。この設定と明確に定義された一連のテクノロジを組み合わせることで、IO.NET Portal は現在のニーズを満たし、将来の変化にも適応できるようになります。

多層アーキテクチャの応用

ユーザーインターフェイス: ユーザーのビジュアルフロントエンドとして機能し、パブリック Web サイト、クライアント領域、GPU プロバイダー領域が含まれます。直感的なデザインとユーザーフレンドリー。
セキュリティレイヤー: ネットワーク保護、ユーザー認証、アクティビティログなど、システムの整合性とセキュリティを確保します。
API レイヤー: Web サイト、プロバイダー、内部管理の通信ハブとして機能し、データの交換と操作を容易にします。
バックエンド層: クラスター/GPU 管理、クライアントとのやり取り、自動スケーリングなどの操作を処理するシステムの中核です。
データベース層: データを保存および管理します。プライマリストレージは構造化データに使用され、キャッシュは一時データに使用されます。
タスク層: 非同期通信とタスクを管理し、実行とデータフローの効率を確保します。
インフラストラクチャ層: GPU プール、オーケストレーションツール、実行/ML タスクなどのインフラストラクチャで、強力な監視ソリューションが装備されています。

4.5 IOトンネル

リバーストンネリングテクノロジーを活用してクライアントからリモートサーバーへの安全な接続を確立し、エンジニアが複雑な構成なしでファイアウォールや NAT をバイパスしてリモートアクセスできるようにします。
ワークフロー: IO ワーカーは中間サーバー (io.net サーバー) に接続します。次に、io.net サーバーは IO ワーカーとエンジニアマシンからの接続をリッスンし、リバーストンネリングを介してデータ交換を容易にします。

io.net でのアプリケーション

エンジニアは io.net サーバーを介して IO ワーカーに接続し、ネットワーク構成の問題なしにリモートアクセスと管理を簡素化します。
利点:
便利なアクセス: IO ワーカーに直接アクセスし、ネットワークの障壁を排除します。
セキュリティ: 保護された通信を確保し、データのプライバシーを維持します。
スケーラビリティと柔軟性: さまざまな環境で複数の IO ワーカーを効率的に管理します。

4.6 IOネットワーク

IO Network はメッシュ VPN アーキテクチャを使用して、antMiner ノード間の超低遅延通信を提供します。

メッシュ VPN ネットワーク:

分散型接続: 従来のスターモデルとは異なり、メッシュ VPN はノードを直接接続し、強化された冗長性、フォールトトレランス、負荷分散を実現します。
利点: ノード障害に対する強力な耐性、強力なスケーラビリティ、低レイテンシ、優れたトラフィック分散。

io.net の利点:

直接接続により、待ち時間が短縮され、アプリケーションのパフォーマンスが最適化されます。
単一障害点が存在せず、1 つのノードに障害が発生してもネットワークは引き続き動作します。
データの追跡と分析をより困難にすることで、ユーザーのプライバシーを強化します。
新しいノードを追加してもパフォーマンスには影響しません。
ノード間でのリソースの共有と処理がより効率的になります。

5. IO.NET エコシステムと半減メカニズム

5.1 エコシステム

IOG ネットワーク上で GPU コンピューティングパワーを購入したい機械学習エンジニアなどの GPU レンタル者 (ユーザーとも呼ばれます)。これらのエンジニアは、$IO を使用して GPU クラスター、クラウドゲームインスタンスを展開し、Unreal Engine 5 (および同様の) ピクセルストリーミングアプリケーションを構築できます。ユーザーには、BC8.ai でサーバーレスモデル推論を実行したい個人の消費者や、io.net が将来ホストする数百のアプリケーションやモデルも含まれます。
独立データセンター、暗号通貨マイニングファーム、プロのマイナーなどの GPU 所有者 (サプライヤーとも呼ばれる) は、十分に活用されていない GPU コンピューティング能力を IOG ネットワークで利用できるようにし、そこから利益を得たいと考えています。
IO コイン保有者（コミュニティとも呼ばれる）は、暗号経済のセキュリティとインセンティブの提供に参加し、当事者間の相互利益とペナルティを調整して、ネットワークの成長と採用を促進します。

5.2 半減メカニズム

2024〜2025年: この2年間、毎年6,000,000の$IOトークンがリリースされます。
2026年～2027年: 2026年から、年間リリース量は3,000,000 $IOトークンに半減します。
2028年〜2029年: リリース量は引き続き半減し、毎年1,500,000の$IOトークンがリリースされます。

VI.プロジェクト評価

6.1 トラック分析

io.net は、Solana ブロックチェーンに基づく分散型コンピューティングネットワークであり、十分に活用されていない GPU リソースを統合することで強力なコンピューティングパワーを提供することに重点を置いています。このプロジェクトは主に以下のトラック領域にあります。

1. 分散コンピューティング

io.net は、さまざまなソース (独立したデータセンター、暗号通貨マイナーなど) からの GPU リソースを活用する分散型物理インフラストラクチャネットワーク (Depin) を構築しました。この分散型アプローチは、コンピューティングリソースの利用を最適化し、アクセシビリティと柔軟性を高めながらコストを削減することを目的としています。

2. クラウドコンピューティング

io.net は分散型アプローチを採用しているにもかかわらず、GPU クラスター管理や機械学習タスクのスケーラビリティなど、従来のクラウドコンピューティングと同様のサービスを提供します。 io.net は、従来のクラウドサービスと同様のエクスペリエンスを実現することを目指していますが、分散型ネットワークの利点を活用して、より効率的でコスト効率の高いソリューションを提供します。

3. ブロックチェーンの応用

io.net はブロックチェーン技術をベースにしたプロジェクトとして、セキュリティや透明性などのブロックチェーンの特性を利用して、ネットワーク内のリソースとトランザクションを管理します。

io.net と機能や目標が似ているプロジェクトには以下のものがあります。

Golem: ユーザーが未使用のコンピューティングリソースをレンタルまたはリースできる分散型コンピューティングネットワークです。 Golem は、世界規模のスーパーコンピュータの作成に取り組んでいます。
レンダリング: 分散型ネットワークを使用してグラフィックレンダリングサービスを提供します。 Render はブロックチェーン技術を使用して、コンテンツ作成者がより多くの GPU リソースにアクセスできるようにし、レンダリングプロセスを高速化します。
iExec RLC: このプロジェクトは、ユーザーがコンピューティングリソースを貸し出すことができる分散型マーケットプレイスを作成します。 iExec は、ブロックチェーンテクノロジーを通じて、データ集約型アプリケーションや機械学習ワークロードなど、さまざまな種類のアプリケーションをサポートします。

6.2プロジェクトの利点

スケーラビリティ: io.net は、顧客の帯域幅のニーズを満たし、チームが大規模な調整を行わずに GPU ネットワーク全体でワークロードを簡単に拡張できるように、高度にスケーラブルなプラットフォームを特別に設計しました。
バッチ推論とモデル提供: このプラットフォームはデータバッチでの並列推論をサポートしており、機械学習チームは分散 GPU ネットワーク上にワークフローを展開できます。
並列トレーニング: メモリ制限と順次ワークフローを克服するために、io.net は分散コンピューティングライブラリを活用して、複数のデバイス間でトレーニングタスクを並列化します。
並列ハイパーパラメータチューニング: ハイパーパラメータチューニング実験の固有の並列性を活用して、io.net はスケジュールと検索パターンを最適化します。
強化学習 (RL): io.net はオープンソースの強化学習ライブラリを活用して、高度に分散された RL ワークロードをサポートし、シンプルな API を提供します。
即時アクセス: 従来のクラウドサービスの長い展開とは異なり、io.net Cloud は GPU プロビジョニングへの即時アクセスを提供し、ユーザーは数秒でプロジェクトを起動できます。
コスト効率: io.net は、さまざまなカテゴリのユーザーに適した手頃なプラットフォームとなるように設計されています。このプラットフォームは現在、競合サービスよりも約 90% コスト効率が高く、機械学習プロジェクトに大幅な節約をもたらします。
高いセキュリティと信頼性: このプラットフォームは、機械学習タスクのための安全で安定した環境を確保するために、最高クラスのセキュリティ、信頼性、技術サポートを提供することを約束します。
実装の容易さ: io.net Cloud はインフラストラクチャの構築と管理の複雑さを排除し、あらゆる開発者と組織が AI アプリケーションをシームレスに開発および拡張できるようにします。

6.3プロジェクトの課題

1. 技術的な複雑さとユーザーの採用

課題: 分散コンピューティングはコストと効率の面で大きな利点をもたらしますが、その技術的な複雑さにより、技術者以外のユーザーにとっては大きな参入障壁となる可能性があります。ユーザーは、分散ネットワークの操作方法と分散リソースを効果的に活用する方法を理解する必要があります。
影響: これにより、特にブロックチェーンや分散コンピューティングにあまり精通していないユーザーグループの間で、プラットフォームの広範な採用が制限される可能性があります。

2. サイバーセキュリティとデータプライバシー

課題: ブロックチェーンはセキュリティと透明性を強化しますが、分散型ネットワークのオープンな性質により、サイバー攻撃やデータ侵害に対して脆弱になる可能性があります。
影響: これにより、io.net は、ユーザーの信頼とプラットフォームの評判を維持するための鍵となる、ユーザーデータとコンピューティングタスクの機密性と整合性を確保するために、セキュリティ対策を継続的に強化する必要があります。

3. パフォーマンスと信頼性

課題: io.net は分散型リソースを通じて効率的なコンピューティングサービスを提供するよう努めていますが、地理的に異なる場所にある品質の異なるハードウェアリソース間の調整により、パフォーマンスと信頼性の課題が生じる可能性があります。
影響: ハードウェアの不一致やネットワーク遅延によって発生するパフォーマンスの問題は、顧客満足度やプラットフォームの全体的な有効性に影響を及ぼす可能性があります。

4. スケーラビリティ

課題: io.net は高度にスケーラブルなネットワークとして設計されていますが、実際には、世界中の分散リソースを効果的に管理および拡張することは、依然として大きな技術的課題です。
影響: 急速に増大するユーザーとコンピューティングの需要に対応してネットワークの安定性と応答性を維持するには、継続的な技術革新と管理の改善が必要です。

5. 競争と市場の受容

課題: io.net は、ブロックチェーンおよび分散コンピューティング市場において競争相手がいないわけではありません。 Golem、Render、iExec などの他のプラットフォームも同様のサービスを提供しており、市場の急速な変化により競争のダイナミクスが急速に変化する可能性があります。
影響: 競争力を維持するために、io.net は継続的に革新し、サービスの独自性と価値を向上させて、ユーザーを引き付け、維持する必要があります。

七。結論

io.net の出現により、分散コンピューティングの分野におけるギャップが埋められ、ユーザーに斬新で潜在的なコンピューティング方法が提供されます。人工知能や機械学習などの分野の継続的な発展に伴い、コンピューティングリソースの需要も増加しているため、io.net は高い市場潜在力と価値を誇ります。

一方、io.netは市場で10億ドルという高い評価を受けているものの、同社の製品は市場でテストされておらず、技術面では不確実なリスクがある。さらに、需要と供給を効果的に一致させることができるかどうかも、その後の市場価値が新たな高値に到達できるかどうかを決定する重要な変数です。現状から判断すると、io.net プラットフォームは供給側では初期の成果を達成しましたが、需要側ではまだその力を十分に発揮しておらず、プラットフォーム全体の GPU リソースが十分に活用されていないという状況になっています。 GPU リソースの需要をより効果的に動員する方法は、チームが直面しなければならない課題です。

io.net が市場の需要に迅速に対応し、運営中に大きなリスクや技術的問題に遭遇したり、問題を抱えたりしなければ、AI + DePIN エンティティのビジネス特性により、その全体的なビジネスは成長のフライホイールを開始し、Web3 分野で最も注目を集めるプロジェクト製品になります。これは、io.net が同支店にとって質の高い投資対象となることも意味します。引き続き注意深く追跡、観察、検証を続けていきましょう。

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