Pendahuluan

Di era lonjakan teknologi AI ini, kekuatan komputasi tidak lagi hanya merupakan istilah teknis, namun juga sumber daya strategis, dan io.net adalah pemain kunci dalam revolusi industri digital ini. Lebih tepatnya untuk mengatakan bahwa io.net adalah gerakan pembebasan kekuatan komputasi terdesentralisasi daripada hanya sekadar sebuah proyek.

Apa itu io.net?

io.net adalah jaringan komputasi berkinerja tinggi terdesentralisasi yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan daya komputasi berat dari pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan aplikasi lainnya. Ide inti di balik jaringan ini adalah memungkinkan semua orang mengakses sumber daya komputasi terdistribusi GPU dengan biaya yang sangat rendah, yang sebelumnya hanya tersedia bagi penyedia cloud besar seperti AWS, GCP, dan Azure. Dari sudut pandang yang lebih luas, io.net dibangun berdasarkan konsep DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network), menghubungkan sumber daya GPU yang tidak digunakan secara global (seperti pusat data, peralatan pertambangan yang tidak digunakan, Filecoin, Render, dan jaringan perangkat keras lainnya) untuk menciptakan platform komputasi yang terbuka, fleksibel, dapat diskalakan, dan tanpa kepercayaan.

Visi mereka sangat jelas: “Komputasi adalah minyak baru.”— Kekuatan komputasi adalah minyak digital dari generasi ini, dan IO Coin adalah bahan bakar dari ekonomi kekuatan komputasi ini.

Titik-titik rasa sakit dari awan terpusat

Saat ini, pengembang AI/ML utama mengandalkan platform cloud terpusat untuk mengakses sumber daya GPU, tetapi kekurangan sistem ini semakin terlihat jelas:

1. Kekurangan daya komputasi
   Permintaan global untuk GPU di bidang AI meledak secara eksponensial, namun pemasok seperti AWS, GCP, dan Azure masih jauh dari memenuhi permintaan, seringkali harus menunggu berminggu-minggu untuk menyewa model yang dibutuhkan.
2. Pilih yang Lebih Sedikit
   Meskipun Anda dapat menyewa GPU, pilihan lokasi, model, laten, keamanan, dll sangat terbatas, dan Anda harus mengikuti aturan platform terpusat, dengan fleksibilitas hampir nol.
3. Harga mahal
   Melatih model bisa menghabiskan puluhan ribu dolar AS, dan sebuah proyek besar bisa membakar ratusan ribu dolar dalam biaya daya komputasi dalam satu bulan saja, yang sama sekali tidak mungkin bagi tim kecil dan menengah.

io.net membebaskan kekuatan komputasi terdesentralisasi

io.net membangun solusinya pada konsep inti yang sederhana namun kuat: menggabungkan GPU yang kurang dimanfaatkan di seluruh dunia untuk membentuk jaringan komputasi terdesentralisasi yang masif, elastis, dan hemat biaya. Sistem ini memungkinkan insinyur dan pengembang dengan mudah mengakses sejumlah besar sumber daya GPU, dan menyesuaikan konfigurasi detail seperti wilayah dan perangkat keras sesuai dengan kebutuhan mereka. io.net menyediakan:

• Tata Letak Otomatis
• Toleransi kesalahan
• Penjadwalan Dinamis
• Dukungan komputasi terdesentralisasi (termasuk pelatihan terdistribusi, pelayanan model, pembelajaran penguatan, penyetelan hiperparameter, dll.)

Ini bukan hanya solusi pengganti awan, tetapi juga infrastruktur komputasi baru yang dirancang untuk era AI/ML.

Mekanisme operasi io.net

Desain keseluruhan io.net dioptimalkan untuk beban kerja komputasi Python, terutama cocok untuk alur kerja AI/ML, termasuk skenario aplikasi berikut:

1. Inferensi Model dan Layanan (Inferensi Batch & Pelayanan Model)
   Setelah pelatihan model selesai, fase inferensi sering memerlukan pemrosesan cepat data dalam jumlah besar, io.net memungkinkan pengembang melakukan inferensi model dan implementasi secara paralel pada GPU terdistribusi, menyederhanakan seluruh proses layanan model dan meningkatkan efisiensi.
2. Pelatihan Paralel
   Ingatan dan kekuatan komputasi dari satu perangkat pada akhirnya terbatas, terutama ketika menghadapi model bahasa besar (LLM) atau model multimodal. Metode tradisional telah lama tidak memadai. io.net menggunakan strategi paralelisme model dan data, dikombinasikan dengan kerangka kerja komputasi terdistribusi, untuk menembus bottleneck mesin tunggal.
3. Penyetelan Hyperparameter
   Eksperimen hiperparameter secara alami cocok untuk paralelisasi, dan io.net menyediakan dukungan komprehensif, termasuk penyimpanan checkpoint otomatis, pencatatan parameter terbaik, konfigurasi sumber daya elastis, dll., yang secara signifikan mengurangi waktu untuk optimisasi model.
4. Pembelajaran Penguatan
   Pelatihan RL umumnya melibatkan interaksi lingkungan yang ekstensif dan kebutuhan umpan balik real-time, io.net mengintegrasikan paket RL sumber terbuka, menyediakan API sederhana untuk mendukung beban kerja RL skala besar, cocok untuk pelatihan terdistribusi tingkat produk.

Ekonomi Token $IO

Dalam jaringan kekuatan komputasi terdesentralisasi dari io.net, $IO bukanlah peran pendukung, tetapi inti dari siklus energi seluruh sistem. Ini bukan hanya token pembayaran sederhana, tetapi mekanisme kuat yang digunakan untuk mendorong pencocokan penawaran dan permintaan, berpartisipasi dalam tata kelola, memberikan insentif kepada kontributor, dan bahkan membantu dalam menangkap nilai. Berikut adalah beberapa informasi terkait token $IO:

1. Jumlah total tetap

Total pasokan $IO terbatas keras pada 800 juta, termasuk:

• 5 miliar dirilis pada peluncuran mainnet, digunakan untuk komunitas, kontributor, peserta awal, dan likuiditas.
• Dengan cara yang mendistribusikan 300 juta token per jam, penghargaan akan diberikan secara bertahap kepada pemasok dan pemegang kekuatan komputasi selama 20 tahun.

Model pasokan tetap ini + model pelepasan lambat memberikan $IO sifat kelangkaan yang lebih sehat secara alami daripada platform terpusat, menghindari risiko isu tidak terbatas yang dapat mengurangi aset pengguna.

2. Hadiah per jam

$IO mengadopsi logika penjadwalan yang mirip dengan Bitcoin, namun lebih memperhalusnya untuk mendistribusikan hadiah setiap jam untuk pelepasan jangka panjang. Aturan spesifiknya adalah sebagai berikut:

• Tingkat inflasi untuk tahun pertama adalah 8%.
• Penurunan bulanan dalam tingkat rilis sebesar 1,02% (sekitar 12% secara tahunan) hingga jumlah total mencapai batasnya.

Ini membuat jaringan secara keseluruhan memiliki stabilitas jangka panjang, dan juga memungkinkan pemasok dan staker memiliki model pendapatan yang stabil dan dapat diprediksi, tidak lagi bergantung pada subsidi mengambang atau airdrop pemasaran, Ini adalah desain insentif DePIN yang berkelanjutan.

(Sebagai fungsi dari total kolam emisi, sumber: docs.io.net)

(Tingkat Inflasi Tahunan, Sumber: docs.io.net)

(Berdasarkan mata uang yang diterbitkan pada tahun tersebut dan sisa mata uang yang akan diterbitkan, sumber: docs.io.net)

3. Mekanisme Penghancuran Programatik

$IO tidak hanya mendistribusikan dan melupakan; itu juga mencakup mekanisme pembakaran dinamis, yang merupakan kunci desain deflasiannya:

• Jaringan awan GPU dari io.net (IOG Network) akan menghasilkan pendapatan.
• Sistem akan menggunakan pendapatan ini untuk membeli kembali dan membakar $IO.
• Rasio penghancuran akan secara otomatis menyesuaikan sesuai dengan harga pasar untuk dinamis menyeimbangkan pasokan dan permintaan.

Ini berarti bahwa semakin banyak orang menggunakan io.net, semakin langka dan bernilai $IO. Ini adalah desain penangkapan nilai mandiri dan anti inflasi. Dibandingkan dengan logika pendapatan tradisional = keuntungan perusahaan terpusat, pendapatan di sini digunakan untuk memperkuat ekosistem token secara keseluruhan.

Mulai trading di io.net:https://www.gate.io/trade/IO_USDT

Ringkasan

io.net adalah platform revolusioner yang benar-benar membawa semangat Web3 ke dalam bidang infrastruktur AI. Di dunia di mana kekuatan komputasi dimonopoli dan AI terpusat, io.net berusaha menggunakan kekuatan desentralisasi untuk membuka pintu lain ke ekonomi kekuatan komputasi yang terbuka, bebas, dan adil. Jika blockchain membebaskan keuangan dan tata kelola komunitas terdesentralisasi menulis ulang model organisasi, maka io.net akan menjadi penghubung kunci dalam membebaskan kemampuan AI dan kekuatan komputasi. Kita berada di persimpangan untuk menggabungkan AI dan DePIN, dan medan perang kekuatan komputasi yang akan datang tidak lagi hanya tentang siapa yang dapat menyediakan yang terbanyak, tetapi tentang siapa yang dapat melepaskan potensi global dengan paling cepat.