พันธมิตร Multicoin: ทำความเข้าใจกับอินเทอร์เน็ต GPU io.net

ข่าวประชาสัมพันธ์: เมื่อวันที่ 6 มีนาคม 2024 โปรโตคอล DePIN เชิงนิเวศน์ของ Solana io.net ได้ประกาศเสร็จสิ้นการจัดหาเงินทุน Series A มูลค่า 30 ล้านดอลลาร์สหรัฐ io.net ระบุว่าเงินที่ระดมทุนได้จะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างเครือข่าย GPU แบบกระจายอำนาจที่ใหญ่ที่สุดในโลกและแก้ปัญหา AI เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนคอมพิวเตอร์ Multicoin Capital จึงเข้าร่วมในการลงทุน Shayon Sengupta หุ้นส่วน Multicoin Capital เขียนเกี่ยวกับสาเหตุที่เขาลงทุนใน io.net การแปลเซียวโจวการเงินทองคำ

เรามีความยินดีที่จะประกาศการลงทุนใน io.net ซึ่งเป็นตลาดคอมพิวเตอร์แบบกระจายชั้นนำสำหรับปริมาณงาน AI (ปัญญาประดิษฐ์) เราเป็นผู้นำรอบ Seed Round และเข้าร่วมในการจัดหาเงินทุน Series A ปัจจุบัน io.net ประสบความสำเร็จในการระดมทุน 30 ล้านดอลลาร์สหรัฐจาก Multicoin, Hack VC, 6th Man Ventures, Modular Capital และนักลงทุนรายใหญ่ที่มีการเชื่อมต่ออย่างดี เพื่อสร้างตลาดคอมพิวเตอร์แบบออนดีมานด์

การพบกันครั้งแรกของฉันกับ Ahmad Shadid ผู้ก่อตั้ง io.net อยู่ที่ Austin Solana Hacker House ในเดือนเมษายน 2023 โดยเขามุ่งเน้นไปที่การทำให้การเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลเป็นประชาธิปไตยสำหรับปริมาณงาน ML และฉันก็สนใจสิ่งนี้ทันที

ตั้งแต่นั้นมา ทีมงาน io.net ได้ดำเนินการตามแนวคิดนี้ด้วยความเร็วแสง ปัจจุบัน เครือข่ายได้รวบรวม GPU แบบกระจายหลายหมื่นตัวมารวมกัน ซึ่งมอบชั่วโมงการประมวลผลมากกว่า 57,000 ชั่วโมงให้กับองค์กร AI เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้ร่วมมือกับพวกเขาในขณะที่พวกเขาขับเคลื่อนทศวรรษหน้าแห่งยุคฟื้นฟูศิลปวิทยา AI

1. ปัญหาการขาดแคลนคอมพิวเตอร์ทั่วโลก

ความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์กำลังเติบโตในอัตราที่น่าตกใจ และความต้องการก็ไม่เพียงพอ รายได้จากศูนย์ข้อมูลปริมาณงาน AI เกินกว่า 1 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2566 และแม้จะอยู่ภายใต้สถานการณ์ที่อนุรักษ์นิยมที่สุด ความต้องการ AI ก็ยังมีมากกว่าอุปทานชิป

ในช่วงเวลาแห่งอัตราดอกเบี้ยสูงและเงินทุนที่หายาก ศูนย์ข้อมูลแห่งใหม่ที่สามารถบรรจุฮาร์ดแวร์ประเภทนี้ได้จำเป็นต้องมีการลงทุนล่วงหน้าจำนวนมาก จุดสำคัญของเรื่องนี้ก็คือชิปขั้นสูง เช่น NVidia A100 และ H100 มีข้อจำกัดในการผลิต แม้ว่าประสิทธิภาพของ GPU จะดีขึ้นอย่างต่อเนื่องและต้นทุนลดลงอย่างต่อเนื่อง แต่กระบวนการผลิตทางกายภาพไม่ได้เร่งเร็วเพียงพอ และการขาดแคลนวัตถุดิบ ส่วนประกอบ และความสามารถในการผลิตเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนา

แม้ว่า AI จะรักษาสัญญาไว้ได้อย่างดี แต่รอยเท้าทางกายภาพของ AI ก็กำลังขยายตัว และความต้องการพื้นที่ พลังงาน และอุปกรณ์ที่ล้ำสมัยกำลังทำให้งบประมาณทั่วโลกตึงเครียด io.net ปูทางให้เราสร้างโลกที่ก้าวของการพัฒนาไม่ถูกจำกัดโดยห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบัน

io.net เป็นตัวอย่างคลาสสิกของทฤษฎี DePIN: การใช้สิ่งจูงใจโทเค็นเพื่อลดต้นทุนเชิงโครงสร้างในการรับและรักษาทรัพยากรฝั่งอุปทาน และลดต้นทุนให้กับผู้บริโภคปลายทางในที่สุด เครือข่ายรวบรวม GPU ที่ต่างกันจำนวนมากมาไว้รวมกันเพื่อใช้งานโดยนักพัฒนา AI และบริษัทต่างๆ ปัจจุบัน เครือข่ายประกอบด้วย GPU หลายพันตัวจากศูนย์ข้อมูล ฟาร์มเหมืองแร่ และอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภค

แม้ว่าการรวบรวมทรัพยากรนี้จะมีคุณค่า แต่ปริมาณงาน AI จะไม่ปรับขนาดจากฮาร์ดแวร์ระดับองค์กรแบบรวมศูนย์ไปเป็นเครือข่ายแบบกระจายโดยอัตโนมัติ ในประวัติศาสตร์ของการเข้ารหัส มีความพยายามหลายครั้งในการสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจาย ซึ่งส่วนใหญ่ล้มเหลวในการสร้างขนาดด้านอุปสงค์ที่มีความหมาย

การประสานงานและกำหนดเวลาปริมาณงานในฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกันซึ่งมีการกำหนดค่าหน่วยความจำ แบนด์วิธ และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกันไม่ใช่เรื่องง่าย เราเชื่อว่าทีมงาน io.net มีโซลูชันที่ใช้งานได้จริงมากที่สุดในตลาดปัจจุบัน เพื่อทำให้การรวมฮาร์ดแวร์นี้เป็นประโยชน์ต่อลูกค้าปลายทางและคุ้มต้นทุน

2.ปูทางไปสู่คลัสเตอร์

ตลอดประวัติศาสตร์ของการประมวลผล เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์และรูปแบบการออกแบบได้หล่อหลอมตัวเองขึ้นมาจากการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ในตลาด เฟรมเวิร์กและไลบรารีส่วนใหญ่สำหรับการพัฒนา AI อาศัยทรัพยากรฮาร์ดแวร์แบบรวมศูนย์เป็นอย่างมาก แต่ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาได้เห็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการกระจายปริมาณงานไปยังฮาร์ดแวร์ที่กระจายตามภูมิศาสตร์

io.net ใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์พื้นฐานของโลก ปรับใช้เครือข่ายที่กำหนดเองและเลเยอร์การประสานประสาน และนำฮาร์ดแวร์เหล่านั้นมาออนไลน์ เพื่อสร้างอินเทอร์เน็ต GPU ที่ปรับขนาดได้เป็นพิเศษ เครือข่ายใช้ประโยชน์จาก Ray, Ludwig, Kubernetes และเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบโอเพ่นซอร์สอื่นๆ มากมาย เพื่อให้ทีมวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่องและทีมปฏิบัติการปรับขนาดปริมาณงานด้วยการปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยบนเครือข่าย GPU

ทีม ML สามารถโหลดงานพร้อมกันบน GPU io.net ได้โดยการเปิดตัวคลัสเตอร์ตามความต้องการ และใช้ประโยชน์จากไลบรารีเหล่านี้เพื่อจัดการการประสานงาน การกำหนดเวลา ความทนทานต่อข้อผิดพลาด และการปรับขนาด ตัวอย่างเช่น หากกลุ่มนักออกแบบกราฟิกเคลื่อนไหวสนับสนุน GPU ที่บ้านของตนในเครือข่าย io.net ก็สามารถสร้างคลัสเตอร์ที่ช่วยให้นักพัฒนาโมเดลการแพร่กระจายภาพทุกที่ในโลกสามารถเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลแบบรวมได้

BC8.ai ซึ่งเป็นตัวแปรที่ปรับแต่งอย่างดีของ Stable Diffusion ซึ่งได้รับการฝึกฝนทั้งหมดบนฮาร์ดแวร์ io.net คือตัวอย่างที่ดี เบราว์เซอร์ io.net แสดงการอนุมานแบบเรียลไทม์และการชำระเงินให้กับผู้ร่วมเครือข่าย

การอนุมานทุกครั้งจะถูกบันทึกแบบออนไลน์เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ การสร้างภาพพิเศษนี้เสร็จสมบูรณ์ด้วย GPU สำหรับเล่นเกมระดับผู้บริโภค 6 ตัว RTX 4090

ปัจจุบัน มีอุปกรณ์นับพันเครื่องบนเครือข่าย ครอบคลุมทั้งฟาร์มทำเหมือง ศูนย์ข้อมูลที่มีการใช้งานน้อย และโหนดผู้บริโภคเครือข่าย Render นอกเหนือจากการสร้างอุปทาน GPU ใหม่แล้ว io.net ยังสามารถแข่งขันด้านต้นทุนกับผู้ให้บริการคลาวด์แบบดั้งเดิมโดยมักจะเสนอทรัพยากรที่ถูกกว่า

พวกเขาประหยัดต้นทุนได้โดยการจ้างบุคคลภายนอกในการประสานงาน GPU และค่าโสหุ้ยในโปรโตคอล ในทางกลับกัน ผู้ให้บริการระบบคลาวด์จะบวกค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานไว้ด้วย เนื่องจากผู้ให้บริการเหล่านี้ยังมีค่าใช้จ่ายพนักงาน ค่าบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์ และค่าใช้จ่ายศูนย์ข้อมูลด้วย ต้นทุนค่าเสียโอกาสของกลุ่มผู้บริโภคและฟาร์มขุดนั้นต่ำกว่าต้นทุนที่ยอมรับได้ในหน่วยงานระดับไฮเปอร์สเกลอย่างมาก ดังนั้นจึงมีการเก็งกำไรเชิงโครงสร้าง และราคาทรัพยากรแบบเรียลไทม์บน io.net ก็ต่ำกว่าอัตราคลาวด์ที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน

3. สร้างอินเทอร์เน็ต GPU

Io.net มีข้อได้เปรียบที่ไม่เหมือนใครในการรักษาสินทรัพย์ขนาดเล็กและลดต้นทุนส่วนเพิ่มในการให้บริการลูกค้าจนเกือบเป็นศูนย์ ขณะเดียวกันก็สร้างความสัมพันธ์โดยตรงกับด้านอุปสงค์และอุปทานของตลาด พวกเขาอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะให้บริการธุรกิจใหม่หลายพันรายที่จำเป็นต้องใช้ GPU เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่สามารถแข่งขันได้ซึ่งทุกคนจะโต้ตอบด้วยในอนาคต

เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้ร่วมงานกับ Ahmad และทีมงานของเขาในขณะที่พวกเขาสร้างและเร่งความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลก หากคุณกำลังสร้างแอปพลิเคชันที่เน้นการประมวลผล คุณสามารถลงทะเบียนเพื่อเข้าถึงทรัพยากรของ io.net ได้ หากคุณมี GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน คุณสามารถมีส่วนร่วมกับเครือข่ายเพื่อรับคะแนนสะสมได้