Multicoin Capital : Pourquoi avons-nous investi dans io.net ?
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Multicoin Capital : Pourquoi avons-nous investi dans io.net ?
Si vous disposez de GPU inutilisés, vous pouvez également les mettre à disposition du réseau dès aujourd'hui et gagner des points en retour.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Multicoin Capital
Traduction : TechFlow
Nous sommes heureux d'annoncer notre investissement dans io.net, le principal marché de calcul distribué dédié aux charges de travail d'intelligence artificielle (IA). Nous avons mené le tour de financement initial (seed round) et participé au tour de série A. Au total, io.net a levé 30 millions de dollars auprès de Multicoin, Hack VC, 6th Man Ventures, Modular Capital ainsi qu’un groupe d’investisseurs providentiels étroitement liés afin de concrétiser un marché de calcul à la demande et véritablement exploitable.
J’ai rencontré pour la première fois Ahmad Shadid, fondateur d’io.net, en avril 2023 lors de l’événement Austin Solana Hacker House, et j’ai immédiatement été séduit par son approche originale visant à démocratiser l’accès aux ressources informatiques pour les tâches d’apprentissage automatique.
Depuis lors, l’équipe d’io.net a rapidement exécuté cette vision. Aujourd’hui, le réseau regroupe des dizaines de milliers de GPU distribués et a fourni plus de 57 000 heures de calcul aux entreprises spécialisées en IA. Nous sommes ravis de collaborer avec eux pour impulser le renouveau de l’intelligence artificielle qui marquera la prochaine décennie.
Pénurie mondiale de puissance de calcul
La demande en calcul pour l’IA augmente à un rythme stupéfiant ; elle est tout simplement insatiable. En 2023, les revenus des centres de données liés aux charges de travail d’intelligence artificielle devraient dépasser 100 milliards de dollars, mais même dans les scénarios les plus conservateurs, la demande en IA excède déjà l’offre disponible en puces.
À une époque de taux d’intérêt élevés et de rareté du capital, la construction de nouveaux centres de données capables d’héberger ce type de matériel requiert des investissements initiaux considérables. Le cœur du problème réside dans les limites de production des puces avancées telles que les NVIDIA A100 et H100. Bien que la performance des GPU ne cesse de progresser et que leurs coûts diminuent régulièrement, le processus physique de fabrication ne peut pas être accéléré rapidement, les pénuries de matières premières, de composants et de capacités de production freinant fortement la croissance.
Malgré son potentiel énorme, l’empreinte physique de l’IA s’étend de plus en plus, nécessitant de l’espace, de l’électricité et des équipements de pointe partout dans le monde, ce qui met sous pression les budgets mondiaux. Les efforts d’io.net nous permettent d’envisager un monde libéré des contraintes imposées par les chaînes d’approvisionnement actuelles.
io.net constitue un exemple classique de DePIN : il utilise des incitations par jetons pour réduire structurellement le coût d’acquisition et de maintien des ressources fournies, abaissant ainsi in fine le coût pour les utilisateurs finaux. Le réseau agrège une vaste offre hétérogène de GPU en un pool commun, accessible aux développeurs et entreprises spécialisés en intelligence artificielle. Aujourd’hui, le réseau est alimenté par des milliers de GPU provenant de centres de données, de fermes minières et d’appareils grand public.
Bien que l’agrégation de ces ressources soit précieuse, les charges de travail d’IA ne peuvent pas automatiquement passer d’un matériel centralisé d’entreprise à un réseau distribué. L’histoire de la cryptographie a connu plusieurs tentatives de création de réseaux de calcul distribués, dont la plupart n’ont généré aucune demande significative.
Orchestrer et planifier des tâches sur du matériel hétérogène présentant des configurations différentes en mémoire, bande passante et stockage n’est pas une tâche simple. Nous pensons qu’io.net dispose aujourd’hui de la solution la plus pratique sur le marché pour rendre utile et économiquement viable cet agencement de matériel aux clients finaux.
Ouvrir la voie au développement des clusters
Dans l’histoire du calcul, les cadres logiciels et les modèles de conception sont façonnés selon les configurations matérielles disponibles sur le marché. La majorité des frameworks et bibliothèques destinés au développement d’IA reposent fortement sur des ressources matérielles centralisées. Toutefois, au cours de la dernière décennie, des progrès significatifs ont été accomplis pour répartir ces tâches sur des instances matérielles géographiquement dispersées.
io.net tire parti du matériel latent existant dans le monde entier en y déployant des couches personnalisées de réseau et d’orchestration, créant ainsi un internet super-évolutive de GPU. Le réseau utilise divers frameworks open source de calcul distribué comme Ray, Ludwig et Kubernetes, permettant aux équipes d’ingénierie et d’exploitation machine learning d’étendre leurs charges de travail sur le réseau GPU avec un minimum d’ajustements.
Les équipes ML peuvent lancer des clusters à la demande et utiliser ces bibliothèques pour gérer la coordination, la planification, la tolérance aux pannes et l’extensibilité, afin de traiter leurs tâches en parallèle sur les GPU d’io.net. Par exemple, si un groupe d’animateurs mettent à disposition leurs GPU domestiques pour le réseau, io.net peut construire un cluster qui rend habilement ces ressources collectives accessibles aux développeurs de modèles génératifs d’images situés n’importe où dans le monde.
BC8.ai, une version optimisée de Stable Diffusion, a été entièrement entraînée sur du matériel io.net, illustrant parfaitement ce concept. Le navigateur d’io.net affiche les résultats d’inférence en temps réel, ainsi que les paiements effectués aux contributeurs du réseau.
Chaque inférence est enregistrée sur la blockchain afin d’en garantir la traçabilité. Le coût de génération de cette image particulière a été versé à un cluster composé de 6 GPU RTX 4090, des cartes grand public destinées au jeu vidéo.
Aujourd’hui, des dizaines de milliers d’appareils sont présents sur le réseau, provenant de fermes minières, de centres de données sous-utilisés et de nœuds consommateurs du réseau Render. Outre la création d’une offre de GPU entièrement nouvelle, io.net parvient à concurrencer les fournisseurs traditionnels de cloud computing sur le plan des coûts, offrant souvent des ressources moins chères.
Ces économies sont possibles grâce à l’externalisation de la coordination des GPU et des frais généraux vers le protocole. En revanche, les fournisseurs de cloud doivent intégrer dans leurs tarifs les coûts d’infrastructure, notamment les salaires du personnel, la maintenance du matériel et les frais d’exploitation des centres de données. Comparé au coût d’opportunité accepté par les grandes entreprises de cloud computing, l’arbitrage structurel offert par les clusters de cartes grand public et les fermes minières est nettement inférieur, créant ainsi un avantage structurel : les prix dynamiques des ressources sur io.net restent en dessous des tarifs croissants du cloud.
Construire un internet des GPU
io.net bénéficie d’un avantage unique : rester allégé en actifs physiques, réduisant ainsi presque à zéro le coût marginal de service pour chaque client supplémentaire, tout en entretenant des relations directes avec les parties prenantes de l’offre et de la demande. Des milliers de nouvelles entreprises ont besoin de GPU pour créer des produits compétitifs, des produits qui interagiront un jour avec chacun d’entre nous.
Si vous disposez de GPU inutilisés, vous pouvez dès aujourd'hui les contribuer au réseau et gagner des points en retour.
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