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Four Pillars 研报：IO.NET 如何带来更好的共享经济？

2024.04.25 - 10 天前

IO.NET 成功开启了对闲置计算资源利用的引导。

作者：Four Pillars

编译：深潮TechFlow

要点

共享经济的概念是将闲置的物品或服务借给有需要的人，以优化资源利用，它已经成为一种消费文化和经济体系，在日渐理性的消费模式和信息技术进步的背景下备受关注
然而，随着共享经济市场的迅速扩大和用户数量的增加，各种负面效应也逐渐显现，包括服务质量下降、早期市场参与者占据垄断地位、现有行业从业者的强烈反对和相关监管问题
区块链技术使更广泛范围资产的数字化成为可能，并扩大规模经济效应，可以作为构建共享经济的有效基础。IO.NET 成功开启了对闲置计算资源利用的引导，展示了其在这方面的潜力。

一、每个系统都是关于资源优化

系统是指相互作用的元素集合，也是我们生活所在之处。这些系统范围广泛，从维持生命的生物系统到社会群体共享共同价值观和身份的系统，甚至包括星系等宇宙系统中恒星和行星的相互作用。通过系统的角度，我们能更深入地理解周围环境，分析并改进这些系统，从而创造一个更美好的世界。

系统的核心目标是以经济可持续和稳定的方式运行。因此，设计系统最关键的方面在于优化和安排其组成部分（即资源）。举例来说，为了优化医疗系统，需要有效地部署医务人员、使用电子病历（EMR）和提供远程医疗服务，以确保所有患者得到及时和适当的治疗。这样的优化可以提高医疗服务的效率，降低治疗成本，并提高患者的满意度和医疗结果。

然而，随着各行业需求的日益多样化，每个系统设计的复杂程度也在增加，因此系统优化研究变得越来越重要。由于资源的有限，各种服务系统之间的发展不对称进一步加剧了这一问题。最近出现的共享经济概念，围绕着将闲置的物品或服务借给有需要的人的理念，为解决系统资源优化问题提供了重要启示。

二、共享经济促进资源优化

2.1 共享经济的历史

共享资源的行为，就像欧洲中世纪村庄的大型公共烤箱或韩国的 "pumasi "文化（共享农业劳动）一样，在历史上一直存在。然而，这个概念直到最近才开始以商业为导向，以创造利润为目的（即共享经济）。如今，共享经济之所以备受关注，主要有两个原因：一是消费模式趋于理性，二是信息技术的进步。

在工业革命之前（即农业社会），人们对商品的需求普遍很高，但供应却很有限。工业革命后（即工业社会），尽管供应大幅增加，但并不总是能够满足所有需求，需求预测偶尔也会出现失误。随着我们进入知识社会，生产和技术不断进步，需求和供应都变得丰富起来——如今很难找到一个没有手机的人，新型号的手机也仍在不断被生产和消费。

然而，这种过度消费和过度生产的模式，导致了资源过剩（即库存和闲置资源），从2000年代末开始，给消费者和生产者（即供应商）都带来了负担，促使全球向更理性的消费模式转变。

合理的消费模式不仅包括消费者在购买商品时对价格和质量做出深思熟虑的决定，还包括对多余或剩余资源的共享和再利用。以前，由于物理条件的限制，很难将这些剩余资源分享出去。然而现在，信息技术的进步带来了先进的数字平台，促进了人与人之间的联系，这极大地推动了共享经济的出现，将追求理性消费的个人与旨在实现利润最大化的个人联系在一起。

共享经济超越了个人资源，涵盖了整个行业的资源，是一种新的经济体系和消费文化，能够在数字时代推动社会财富和经济发展。如今，各种平台服务层出不穷，不仅个人，而且初创企业和大型企业都可以利用各种共享资源，如所需的 IT 技术、数据、软件和硬件。

共享乘车和共享汽车服务

Uber 和 Lyft - 将拥有自己车辆的司机与乘客联系起来
Turo 和 Getaround - 允许个人将其私人车辆出租给他人

住宿共享

Airbnb 和 Vrbo - 使房主能够将房屋、公寓或房间出租给客人。

点对点借贷

LendingClub 和 Prosper - 促进点对点借贷，允许个人直接将闲置资金借给他人，而无需通过传统金融机构

自由职业者和任务服务

TaskRabbit 和 Fiverr - 允许个人提供或接受家具组装、房屋维修和平面设计等服务。

服装和配饰租赁

Rent the Runway 和 Poshmark - 便于出租或出借二手服装和配饰

工具和设备共享

Fat Llama - 允许个人将自己拥有的工具出租给社区居民

办公空间

WeWork 和 Regus - 为个人或公司提供灵活的共享办公空间

2.2 共享经济平台可持续性面临挑战

如前文所述，共享经济的概念已经渗透到各行各业，并开始展现出显著效果，让市场迅速扩大。根据Business Research Insights预测，到 2031 年，全球共享经济规模将超过 1 万亿美元，并呈逐年上升趋势。

然而，这种假设是在共享经济平台平稳运行的理想状态下提出的。目前，随着共享经济市场的快速发展和用户数量的增加，出现了一些负面效应。其中包括服务质量的下降、早期市场进入者的垄断地位，以及现有行业从业者的强烈反对和监管问题。

2.2.1 与现有系统的不协调

共享经济平台为以供应为中心的停滞市场带来了创新，受到用户的广泛支持，因为它们提供了与传统公司不同的服务。然而，新系统总是会与旧系统发生冲突。共享经济行业在国内和国际上都面临着巨大的冲突，尤其是与政府有关的许可法规以及与现有公司在市场份额上的冲突。

举例来说，优步（Uber）通过智能手机应用程序将用户与附近的司机联系起来，这被认为破坏了传统出租车行业的收入模式，降低了出租车牌照的价值，导致了许多城市出现监管和法律纠纷。Airbnb允许个人出租房屋或房间，通常比传统酒店提供更便宜、更独特的住宿体验，从而影响了酒店客房的需求，尤其是在旅游城市，也引发了居住环境的变化和租金上涨等问题。

因此，与现有制度的冲突是共享经济平台持续发展的重大障碍，也是必须应对的严峻挑战。平台应不遗余力地与监管机构合作，为现有行业制定合理的监管框架，保护所有利益相关者的利益，促进市场公平竞争。

2.2.2 不公平的收费政策

除上述问题外，共享经济行业经常面临的一个结构性批评是，尽管所有共享经济平台都促进了有效的市场交流，但运营这些服务的以牟利为目的的企业往往变得更加集中化。这意味着，共享经济平台在提供者和消费者之间分配交易产生的价值的角色，与其作为追求利润的企业的角色之间存在矛盾。这种矛盾最明显地体现在垄断性平台实施的非正常收费政策上。

一个公平的收费结构对于平台的财务可持续性至关重要。举例来说，过高的收费会加重服务提供商的负担，导致他们离开平台；而过低的收费则可能损害平台的盈利能力。因此，服务平台必须通过市场调研和竞争分析来确定用户可以接受的、符合行业标准的收费标准。此外，平台应确保收费结构的透明度，以建立用户信任，定期审查收费政策，并根据用户反馈灵活调整以适应市场变化。

2.2.3 无法实现规模经济

在共享经济平台上实现供需双方的规模经济尤为重要，原因有两点。首先，它可以通过降低维持服务运行所需的费用来提高客户满意度；其次，它可以确保服务的连续性。

通常情况下，传统系统会预测对服务资源的需求并管理供应，从而可能确保服务的连续性。然而，在共享经济平台上，平台并不控制所提供资源的数量，交易几乎是点对点的，因此整个平台必须预先准备大量的供应能力，以确保需求并产生大量交易。

因此，平台不仅要降低需求者的准入门槛，如简化用户界面、提供多种支付方式、支持多种语言，还要通过简化服务注册流程、引入培训/支持计划以及提供工具和资源，帮助供应商有效管理服务并优化收益，从而提高服务的可及性。

2.2.4 交易对手风险与缺乏针对质量控制的运营政策

共享经济平台的发展和规模扩张吸引了来自不同背景和技能水平的用户和服务提供商。随着平台上提供的资源范围和性质的多样化，保持服务质量的一致性变得越来越具有挑战性，并有可能削弱用户的信任。为解决这一问题，平台需要建立系统、健全的质量控制体系。

例如，可能有必要对所有服务提供者进行彻底的预选和培训计划，以建立基本的服务提供标准。此外，还应实施持续的反馈和绩效监测系统，以便在需要时提供进一步的培训或指导。另外，积极利用用户反馈来快速解决服务质量方面的任何不足也是一种有效的方法--事实上，许多共享经济平台目前都提供了一个评级系统，评级低于一定水平的提供商将因其服务行为受到惩罚。

2.3 利用区块链发展更好的共享经济

然而，从现实情况来看，准备大幅增长的共享经济平台要完全应对上述挑战并非易事。此外，相信这些平台，尤其是那些以盈利为目的的平台，不会越来越多地将交易产生的价值分配给自己，会让我们不断付出不确定的代价。

通过从结构上削弱中介平台的权威，使共享经济更具可持续性的一个想法是使用区块链。区块链基于其自身的激励机制，可以在大量参与者中激发出意想不到的自发性，从而实现丰富的资源共享，并使服务系统以更加透明和可信的方式运行。

2.3.1 真正的 P2P 资源共享

如前文所述，追求利润的共享经济平台的目标之一是保护从个人交易产生的平台利润（即费用）。因此，传统平台将用户限制在平台内，不公开联系方式，几乎禁止平台外的联系。包括这些例子在内，运营一个平台除了基本的基础设施运营和维护成本外，还涉及各种管理成本。

然而，区块链网络的去中心化特性可以促进真正的点对点交易，无需额外的管理成本和高昂的中介费，并最大限度地减少中心化服务器故障或攻击的影响。

2.3.2 通过激励措施确保丰富的闲置资源

系统优化的基本原则是最大限度地利用闲置资源。通常，阻碍共享经济系统可持续发展的恶性循环源于资源供应不足。如果利用区块链构建系统，并设计一个良好的激励机制，可以很容易地吸引许多拥有闲置资源的提供者。这就为满足整体需求提供了缓冲，大大提高了共享经济平台的效率。

充足的供给保证了服务的连续性，由于没有中介平台，费用也有所降低，平台更容易吸引服务用户。在这些条件下，供需双方实现规模经济，有助于形成一个可持续的共享经济体系，前提是服务质量保持在一定水平。

2.3.3 使用智能合约定义行为准则

区块链上的智能合约可自动执行特定的交易条件，使共享经济模式下的交易更加高效和透明。以汽车共享服务为例，一旦用户使用完车辆，智能合约就能自动执行付款流程，必要时还能自动退还押金。因此，智能合约大大降低了服务管理成本，提升了用户体验，确保所有交易都符合全球标准/政策。

智能合约还可以设计适当的激励机制和惩罚规则，以阻止恶意行为，促进系统内的公平竞争。这既能激励用户遵守规则，又能在维护整个服务系统的质量和可靠性方面发挥重要作用。从本质上讲，使用智能合约可以让共享经济平台提供更稳定、更可持续的服务，创造一个对用户和提供者都有利的交易环境。

2.3.4 更值得信赖的开放式服务

如今的共享经济平台面临着适应各服务领域不同法规和环境的挑战。当然，由于许多服务仍以共享车辆或空间等实物资源为主，这可能是一种限制。不过，如果能通过区块链技术将实物资产数字化，未来的共享经济平台就能促进各种数字资产的跨境交易。此外，使用加密货币支付可以降低交易成本，实现小额交易，并为低收入者提供租用低价值商品的机会。因此，这些变化可以使共享经济进一步民主化，在全球范围内实现币值相同的交易。

三、案例研究：IO.NET 计算资源共享

如前文所述，大多数现有的共享经济服务在很大程度上仍局限于实体资源，对当地区域的依赖性较强，因此难以适用相同的规则，也难以在跨国范围内运作。然而，在线管理的数字资源（即数字资产）受这种区域特征的影响较小，因此更容易在国际范围内运作。

在本节中，我们将探讨 IO.NET的运作和长期愿景，其目的是在区块链背景下实现计算资源的民主化。我们还将探讨 IO.NET在高效利用计算资源方面与 AWS 等传统云计算平台相比有何优势。

3.1 计算资源供需方面的挑战

人工智能技术的发展极大地增加了对 GPU 等高性能计算资源的需求。根据 Precedence Research的数据显示，全球人工智能硬件市场预计将以 24.3% 的复合年增长率（CAGR）增长，到 2033 年将超过 4,735.3 亿美元。

然而，尽管需求蓬勃发展，AI/ML 模型也日益复杂，全球人工智能硬件市场却难以跟上生产面临的挑战，而跨国政治/外交冲突又加剧了这一挑战，导致供应危机。因此，要获得流行的计算芯片可能需要高昂的成本和漫长的等待时间，而且租用的选择也很有限。这尤其阻碍了人工智能初创企业扩大其项目的范围和功能。

虽然人工智能有可能以各种方式改变和改善我们的生活，但要观察到更多样化的创新，需要许多人工智能初创企业拥有成本效益高、可扩展的计算资源作为后盾。如果不解决这些计算资源问题，人工智能产业可能会面临各种创新努力停滞不前的危机，而人工智能市场发展的不对称可能会导致重大的社会影响。

3.2 IO.NET的解决方案

3.2.1 关于IO.NET的概述

归根结底，关键问题是如何同时实现充足的计算资源供应，既符合成本效益，又确保质量。 IO.NET是一个基于 Solana 的协调层，它通过整合数据中心、矿工、加密项目（如 Render Network、Filecoin）和消费者的闲置计算资源来解决这一问题——计算能力的提供者获得代币作为奖励，而用户则使用这些代币以经济的方式为其 GPU 集群配置各种类型的闲置计算资源*。

*目前，在推出 $IO 代币之前，支付方式支持法币和 USDC，但未来也可支持包括 $IO 代币在内的其他网络代币，非 $IO 代币支付需收取 2% 的手续费。

IO.NET利用集群框架，如Ray和 Kubernetes等集群框架*。用户可以在 IO Cloud上配置集群，并通过设置处理器类型、位置、通信速度、安全合规级别和持续时间来并行处理工作负载。通过 IO.NET配置的集群可用于一般计算目的，但主要针对AI/ML 开发任务进行了优化，如批量推理、模型服务、并行训练、并行超参数调整和强化学习。

IO.NET与 Render Network 和 Filecoin 的挖矿网络有合作关系，用户可以从这两个网络以及 IO.NET作为集群供应商。支持的处理器包括各种 GPU 和 CPU 选项，如英伟达 RTX 系列、AMD Ryzen 系列和苹果的 M 系列，为用户配置处理器提供了高度的灵活性，并能根据需求的变化有机地调整集群中 GPU 的数量。

*很快还将支持用于各种用途的框架，如 Ludwig、PyTorch、虚幻引擎 5、Unity Streaming 等

截至本文撰写之时（2024 年 4 月 21 日），用户可以在约 140 个国家配置集群，平台上可用的 GPU 总数接近 97 万。然而，通过（新生的）IO.NET 平台使用 GPU 的实际用户数量仅为 1.5 万。 IO.NET使用 GPU 的实际用户数量仍然不多。大多数 GPU 的工作负载为 0%，而流行的处理器往往初始供应有限，或者已经被使用到 90% 以上的容量（例如，A100 PCIe 80 GB K8S(NVIDIA)、H100 80GB HBM3(NVIDIA)、RTX A5000(NVIDIA)）。根据IO Explorer，迄今为止已创建了约 6270 个集群，支付金额约为 91 万美元。

事实上 IO.NET并不是 Web3 市场上唯一一个提供计算资源的项目；在这一领域，还有其他各种领先项目，包括 Akash、Render Network 和 Filecoin。不过，如前所述、 IO.NET的竞争优势在于为 AI/ML 提供专门的计算能力，并引入集群而不是单实例化，这样就可以在连接的 GPU 之间动态分配计算资源并优化工作负载的分配。

要成为 GPU 供应商（即 IO Worker）并创造收入，用户可以首先在 Worker 标签添加新的设备。在填写了用户希望提供的操作系统和设备的详细信息后，流程将继续进行，如下图所示，用户可以在 Worker 标签上管理多个设备并查看收益状态。

3.2.2 IO.NET 的结构

IO.NETIO.NET 采用由多层组成的模块化架构，每一层都经过优化以执行其独特的功能。除了下面列出的每一层的技术堆栈外、 IO.NET结合了反向隧道和网状 VPN 网络，使工程师能够安全地访问和顺利地控制数据。

用户界面层作为用户访问的网关 IO.NET服务的网关。(例如，ReactJS、Tailwind、web3.js、zustand）
安全层 确保系统的完整性和安全性。(例如，防火墙（pfSense、iptables）、身份验证（OAuth、JWT）、日志服务（ELK Stack、Graylog）
API 层--充当通信枢纽的中间件层。(例如，FastAPI、Python、GraphQL、RESTful API、gunicorn、solana）
后端层--管理供应商（工作者）、集群/GPU 运行、客户互动、监控等（例如，FastAPI、Python、Node.js、Flask、solana、IO-SDK（Ray 2.3.0 的分叉）、Pandas）
数据库层 管理结构化数据的主存储和瞬时数据的缓存。(例如，Postgres（主存储）、Redis（缓存）
任务层 协调异步通信和任务管理，确保高效的数据流。(例如 RabbitMQ（消息代理）、Celery（任务管理）
基础层 管理 GPU 池、部署、计算和机器学习任务。(例如，协调（Kubernetes、Prefect、Apache Airflow）、执行/ML（Ray、Ludwig、Pytorch、Keras、TensorFlow、Pandas）、监控（Grafana、Datadog、Prometheus、英伟达 DCGM）等）

3.2.3 $IO 和 IOG网络的代币即将发布

IOG网络和生态系统

IO.NET 的长期愿景是创建一种计算操作货币（即 $IO 代币），并以此为基础建立一个生态系统。因此，按照Solana代币标准（SPL）设计的$IO代币将于第二季度左右推出，而同样基于Aptos和Solana的 "IOG网络 "也正在开发中。IOG 网络将搭载一整套服务，用于构建、训练和部署不同的机器学习模型。 IO.NET套件也将接入该网络。此外，IO 生态系统的通用 ID（IO ID）和供开发人员部署其服务的开源 SDK 也正在开发中。

IOG 网络的运行将由提供按需计算资源的节点管理。这些节点要想获得运行奖励--可用性奖励（即闲置奖励），必须至少质押 100 美元的 IO。与其他委托质押证明（DPoS）协议一样，$IO 代币持有者也可以在每个节点（即每个节点的最大质押）上预先设定最高权益，并确保网络的保真度，以换取奖励（不包括 5%的节点费用）。

Per Node Max Stake = Device Max Stake x (2 + 3 x [SUM of Modifier Options])

每个节点最大质押 = 设备最大质押 x (2 + 3 x [修改器的总和])

*一旦质押，$IO 需要 7 天才能解除质押，而且在节点被租用期间，$IO不能解除质押。

对 $IO 代币的需求和供应商奖励

$IO 代币不仅可用于通过 IO.NET 预留 GPU 集群，还可用于部署使用 SDK 托管在 IOG 网络上的各种类型的应用程序（或实例），以及使用多种推理模型。预订或租用 GPU 时，网络收取 0.25% 的费用。在根据削减条件对预订节点的性能和运行时间进行审查后，将向供应商支付奖励--在 IOG 网络中称为 "租用费或租用率"。如果供应商从 $IO 代币持有者处获得了定金，则该奖励的 1% 将返还给定金持有者。

Total Hire Rate=Current # of Cards on the Worker x Current Card Price x Computation Hour Reserved x (1 + SUM of Modifier Options) x 99% Supplier Share*

总雇佣率=当前工卡数 x 当前卡价 x 保留的计算小时数 x (1 + 修改器选项总和) x 99% 供应商份额 *

*修改器选项是 IO.NET识别为提供商为提高整个集群性能而部署的附加服务和硬件的项目（如带宽、位置、GPU 互联选项、节点磁盘属性）。

前面提到的 "可用性奖励（每小时）"是除 "租用费 "外，为鼓励网络上有足够的供应而引入的单独的节点运行奖励。这些奖励按节点计算，并考虑了带宽、运行正常时间百分比、硬件类型等各种因素。与 "租用费 "一样，如果供应商从 $IO 代币持有者那里获得了定金，那么这些奖励的 5% 将返还给定金持有者。此外，为防止节点不断连接和断开，每次节点关闭或暂停后重新连接时，都会有 12 小时的冷却期来激活可用性奖励。

Approximate Per Node Hourly Availability Rewards = Staker Collateral Multipler x (Hardware CapEx / Hours in 18 Months) Uptime Percentage x 95% Supplier Share

每个节点每小时可用性奖励 = 质押者附加乘数 x（硬件资本支出/18 个月内的小时数）正常运行时间百分比 x 95% 供应商份额

$IO 代币分配计划

$IO 的固定供应总量为 8亿枚，其中 5亿枚最初用于流通，其余 3 亿枚分配给供应商和认购者（即社区奖励）。这些社区奖励从第一年的 8%开始，每月递减约 1.02%（每年约 12%），直到达到 8 亿美元IO 代币的总量，采用通货紧缩模式。

如前所述，IOG 网络通过收取预订和租用费（即 0.25%）以及支付和提款费（即以 USDC 提款时为 2%）来创收。然后，该网络根据 $IO的价格确定要烧掉的 $IO的数量，并利用收入购买和烧掉 $IO 代币。

3.3 云服务的影响和优势

首先，与传统云服务相比，IO.NET 最明显的优势之一是，无论技术专长如何，任何人只需点击几下，就能轻松共享其闲置计算资源并获得奖励。这大大降低了准入门槛，意味着只要奖励分配得当，个人就可以毫不费力地共享闲置资源，而且还有利于从供应方轻松启动丰富的计算资源。因此，用户无需签订长期合同，也无需忍受传统云服务中常见的漫长等待时间，就能快速组建具有所需 GPU 的集群。

此外，IO.NET 还提供了相对更便宜、更灵活的开发设置。在 IO.NET上共享的资源主要是个人闲置的计算资源，这意味着它们不会像大型数据中心那样产生高昂的维护成本，从而降低了供应商的边际成本。此外，供应商的多样性确保了计算资源的广泛选择，并消除了系统停机风险。 IO.NET通过 IO Cloud进一步支持各种框架，提高了用户的开发效率，超越了云服务的一般可能性。

第三个优势是 IOG 网络生态系统的繁荣，这得益于对 $IO 代币的广泛需求。如前所述，$IO 代币不仅可用于预订计算资源，还可用于构建和使用托管在 IOG 网络上的各种应用程序或实例。对代币的大量需求增加了对 $IO 代币的供应需求，这反过来又促进了生态系统内丰富计算资源的流动性。

此外， IO.NET的成功使小型投资者能够积极参与计算资源市场。迄今为止，计算资源的分配一直被 AWS、GCP 和 Azure 等少数几家大公司垄断。然而，对于那些将计算资源视为投资资产的小型投资者来说，IO.NET 却是一个不错的选择、 IO.NET提供了一个任何人都可以轻松购买和交易闲置计算资源的市场。如果金融的核心目标之一是民主化，那么 IO.NET就是实现这种金融包容性的一个典型例子。

此外，如果能对大规模闲置计算资源进行有效管理，其利用率也会提高，从而为绿色环境做出贡献。