Comment io.net a construit une plateforme de puissance de calcul décentralisée ?
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Comment io.net a construit une plateforme de puissance de calcul décentralisée ?
io.net est construit sur le cadre d'apprentissage machine ray.io, qui permet de mettre en œuvre un calcul distribué, offrant aux applications d'intelligence artificielle des ressources de calcul distribué pour divers besoins intensifs en puissance de calcul, tels que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage profond, l'optimisation des modèles et l'exécution des modèles.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Trustless Labs
Contexte
Avec le lancement de GPT-4 LLM par OpenAI, les modèles d'intelligence artificielle générant des images à partir de texte (Text-to-Image) ont révélé tout leur potentiel. À mesure que se multiplient les applications basées sur des modèles d'IA matures, la demande en ressources informatiques comme les GPU connaît une croissance exponentielle.
Un article publié en 2023 par GPU Utils sur l'offre et la demande du GPU Nvidia H100 indique que les grandes entreprises actives dans l'IA manifestent une forte demande pour ces puces. Des géants technologiques tels que Meta, Tesla et Google ont massivement acheté des GPU Nvidia afin de construire des centres de données dédiés à l'IA. Meta possède environ 21 000 GPU A100, Tesla environ 7 000, tandis que Google a également investi massivement dans les GPU, bien que sans divulguer de chiffres précis. Cette demande continue de croître, portée par les besoins en entraînement des grands modèles linguistiques (LLM) et d'autres applications d'IA, notamment pour les GPU H100.
Par ailleurs, selon Statista, la taille du marché de l'IA est passée de 134,8 milliards de dollars en 2022 à 241,8 milliards en 2023, et devrait atteindre 738,7 milliards d'ici 2030. Parallèlement, la capitalisation du marché des services cloud a augmenté d’environ 14 %, atteignant 633 milliards de dollars, une croissance partiellement attribuable à la demande croissante en puissance de calcul GPU induite par l’essor de l’IA.
Face à un marché de l'IA en pleine expansion et au fort potentiel, quelles perspectives pouvons-nous adopter pour analyser ce secteur et identifier des opportunités d'investissement ? D’après un rapport d’IBM, nous avons synthétisé les composantes critiques de l’infrastructure nécessaire au développement et au déploiement des solutions d’intelligence artificielle. En effet, l’infrastructure IA vise principalement à traiter et optimiser les énormes volumes de données et les ressources de calcul nécessaires à l’entraînement des modèles. Elle résout à la fois au niveau matériel et logiciel les questions d’efficacité du traitement des données, de fiabilité des modèles et d’évolutivité des applications.
L'entraînement et l'utilisation des modèles d'IA requièrent d'importantes ressources de calcul, privilégiant un environnement cloud à faible latence et doté de puissantes unités GPU. Sur le plan logiciel, on retrouve des plateformes de calcul distribué telles qu’Apache Spark ou Hadoop. Spark permet de répartir les flux de travail sur de grands clusters informatiques, grâce à des mécanismes intégrés de parallélisation et de tolérance aux pannes. La conception décentralisée de la blockchain rend naturellement les systèmes distribués communs, tandis que le mécanisme de consensus PoW (preuve de travail) introduit par le BTC impose aux mineurs de rivaliser en puissance de calcul pour remporter le droit de valider un bloc — un processus comparable à celui de l'IA qui utilise aussi la puissance de calcul pour générer des modèles ou répondre à des inférences. C’est ainsi que les fournisseurs traditionnels de serveurs cloud ont commencé à étendre leur modèle économique en proposant non seulement la location de serveurs, mais aussi celle de cartes graphiques, vendant directement de la puissance de calcul. En s’inspirant de la logique blockchain, une architecture distribuée pour le calcul IA peut exploiter les ressources GPU inutilisées, réduisant ainsi les coûts de calcul pour les startups.
Présentation du projet IO.NET
Io.net est un fournisseur de puissance de calcul distribué s'appuyant sur la blockchain Solana, conçu pour répondre aux défis liés aux besoins informatiques dans les domaines de l'IA et de l'apprentissage automatique. En intégrant les cartes graphiques inutilisées provenant de centres de données indépendants et de mineurs de cryptomonnaies, et en collaborant avec des projets crypto tels que Filecoin et Render, Io.net a rassemblé plus d’un million de GPU afin de pallier la pénurie de ressources informatiques dédiées à l’IA.
Sur le plan technique, io.net repose sur le framework de calcul distribué ray.io, offrant aux applications d’IA des ressources informatiques distribuées pour des tâches telles que l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage profond, l’optimisation des modèles et leur exécution. Tout individu peut rejoindre le réseau de puissance de calcul d’io.net en tant que « worker » ou développeur, sans autorisation préalable. Le prix de la puissance de calcul est ajusté dynamiquement en fonction de la complexité des tâches, de leur urgence et de l’offre disponible, suivant une logique de tarification de marché. Grâce à son architecture distribuée, le backend d’io.net apparie automatiquement les fournisseurs de GPU aux développeurs selon le type de demande, la disponibilité actuelle, la localisation et la réputation du demandeur.
$IO est le jeton natif du système io.net. Il sert de moyen d'échange entre les fournisseurs et les acheteurs de puissance de calcul, permettant une réduction de 2 % des frais de commande par rapport à l’utilisation de $USDC. De plus, $IO joue un rôle clé dans l’incitation au bon fonctionnement du réseau : les détenteurs de $IO peuvent miser une certaine quantité de jetons sur un nœud, condition nécessaire pour que ce dernier perçoive des revenus pendant les périodes d’inactivité de la machine.
La capitalisation boursière actuelle de $IO est d'environ 360 millions de dollars, avec une FDV (valeur entièrement diluée) estimée à 3 milliards de dollars.
Économie du jeton $IO
L'offre maximale totale de $IO est fixée à 800 millions, dont 500 millions ont été alloués dès le lancement technique du jeton (TGE). Les 300 millions restants seront libérés progressivement sur une période de 20 ans, avec une diminution mensuelle de 1,02 % (environ 12 % par an). Actuellement, la circulation de $IO s’élève à 95 millions, composée de 75 millions débloqués lors du TGE pour le développement de l’écosystème et la construction communautaire, ainsi que de 20 millions récompensés via Binance Launchpool.
Les récompenses destinées aux fournisseurs de puissance de calcul pendant les phases de test étaient réparties comme suit :
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Saison 1 (jusqu'au 25 avril) - 17 500 000 IO
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Saison 2 (1er mai - 31 mai) - 7 500 000 IO
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Saison 3 (1er juin - 30 juin) - 5 000 000 IO
Outre les récompenses de testnet, IO a également distribué des airdrops aux créateurs ayant contribué à la communauté :
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(Premier tour) Communauté / Créateurs de contenu / Galxe / Discord - 7 500 000 IO
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Saison 3 (1er juin - 30 juin) Participants Discord et Galxe - 2 500 000 IO
Les récompenses de la première saison de testnet ainsi que celles destinées à la communauté, aux créateurs de contenu et à Galxe ont déjà été distribuées lors du TGE.
Selon les documents officiels, la répartition globale de $IO est la suivante :
Mécanisme de brûlage du jeton $IO
Io.net met en œuvre un programme prédéfini et fixe de rachat et de destruction de jetons $IO. Le volume exact de rachat et de destruction dépend du prix du $IO au moment de l’exécution. Les fonds utilisés pour racheter les $IO proviennent des revenus opérationnels de IOG (The Internet of GPUs - l'Internet des GPU), alimentés par une commission de 0,25 % prélevée à la fois sur les acheteurs et les fournisseurs de puissance de calcul, ainsi que par des frais de 2 % appliqués aux paiements effectués en $USDC.
Analyse concurrentielle
Des projets similaires à io.net incluent Akash, Nosana, OctaSpace et Clore.AI, tous spécialisés dans les marchés décentralisés de puissance de calcul destinée aux besoins computationnels des modèles d'IA.
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Akash Network utilise un modèle de marché décentralisé pour mobiliser des ressources informatiques distribuées inutilisées, regrouper et louer la puissance de calcul excédentaire. Grâce à des mécanismes de remises dynamiques et d'incitations, il gère les déséquilibres offre-demande, et assure une allocation efficace et fiable des ressources via des contrats intelligents, offrant ainsi des services cloud sécurisés, économiques et décentralisés. Il permet aux mineurs Ethereum et à d'autres utilisateurs disposant de GPU sous-utilisés de mettre ces ressources en location, créant ainsi un marché de services cloud. La tarification s'effectue via un mécanisme d'enchères inversées, où les acheteurs soumissionnent leurs offres, poussant la concurrence à faire baisser les prix.
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Nosana est un projet de marché de puissance de calcul décentralisé dans l’écosystème Solana, visant à constituer une grille GPU à partir de ressources inutilisées pour répondre aux besoins de calcul en inférence IA. Le projet utilise des programmes sur Solana pour définir le fonctionnement de son marché et garantir que les nœuds GPU participant au réseau accomplissent correctement leurs tâches. Actuellement, lors de sa phase de testnet en cours, il propose des services de calcul dédiés à l'inférence des modèles LLama 2 et Stable Diffusion.
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OctaSpace est une infrastructure open source et extensible de nœuds cloud distribués, offrant un accès au calcul distribué, au stockage de données, aux services, au VPN, etc. OctaSpace inclut à la fois du calcul CPU et GPU, et fournit de l’espace disque pour les tâches ML, des outils IA, le traitement d’images et le rendu de scènes avec Blender. Lancé en 2022, OctaSpace fonctionne sur sa propre blockchain de couche 1 compatible EVM, utilisant un système à double chaîne combinant les consensus preuve de travail (PoW) et preuve d'autorité (PoA).
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Clore.AI est une plateforme de supercalculateur GPU distribué, permettant aux utilisateurs d'accéder à des ressources GPU haut de gamme provenant de nœuds mondiaux. Elle prend en charge divers usages comme l'entraînement IA, le minage de cryptomonnaies ou le rendu de films. La plateforme propose des services GPU performants à bas coût, et récompense les utilisateurs en jetons Clore lorsqu'ils louent des GPU. Soucieuse de sécurité, elle respecte la législation européenne et fournit une API robuste pour une intégration fluide. En termes de qualité, le site web de Clore.AI semble rudimentaire, avec peu de documentation technique permettant de vérifier la véracité des affirmations et données du projet. Nous restons donc prudents quant à l’authenticité des ressources GPU et au niveau réel de participation au projet.
Comparé à ces autres projets concurrents dans le domaine des marchés de calcul décentralisés, io.net est à ce jour le seul projet permettant à toute personne d'y participer sans condition préalable pour fournir des ressources de calcul. Les utilisateurs peuvent contribuer avec des GPU grand public à partir de la série 30, ou même des appareils Apple comme Macbook M2 ou Mac Mini équipés de puces Apple Silicon. Une plus grande diversité de ressources GPU et CPU, combinée à des API riches, permet à IO de répondre à une large gamme de besoins en calcul IA, tels que l'inférence par lots, l'entraînement parallèle, l'optimisation hyperparamétrique ou encore l'apprentissage par renforcement. Son infrastructure backend, constituée de couches modulaires, permet une gestion efficace des ressources et une tarification automatisée. En revanche, la plupart des autres marchés de calcul distribué ciblent principalement des ressources GPU d'entreprise, imposant ainsi un seuil d’accès plus élevé aux utilisateurs. IO pourrait donc bénéficier d’un avantage compétitif grâce à une économie de jetons capable de créer un effet de levier crypto pour mobiliser davantage de ressources GPU.
Voici une comparaison des capitalisations boursières / FDV actuelles entre io.net et ses concurrents :
Retour et conclusion
Le lancement de $IO sur Binance marque une fin appropriée pour ce projet très attendu, dont le testnet avait suscité un grand enthousiasme, mais qui avait ensuite subi de nombreuses critiques et interrogations concernant l’opacité de ses règles de points. Malgré un lancement en période de correction du marché, le prix a su rebondir pour finalement se stabiliser dans une fourchette d’évaluation relativement raisonnable. Pour les participants du testnet attirés par la solide composition des investisseurs d’io.net, les résultats sont mitigés : la majorité des utilisateurs ayant loué des GPU mais n’ayant pas participé à chaque saison du testnet n’ont pas obtenu les gains exceptionnels espérés, certains subissant même des pertes ("anti-farming"). Pendant le testnet, io.net a divisé chaque lot de récompenses en deux pools distincts : GPU et CPU haute performance. La saison 1 a connu un incident de sécurité ayant retardé la publication des points, mais le ratio final de conversion du pool GPU s’est établi à près de 90:1, ce qui signifie que pour beaucoup d’utilisateurs ayant loué leurs GPU via des plateformes cloud, le coût dépasse largement les gains obtenus via l’airdrop. Durant la saison 2, le mécanisme de validation PoW a été pleinement mis en œuvre, permettant à près de 30 000 GPU de participer et réussir la validation. Le ratio final de conversion s'est alors établi à 100:1.
Après un début prometteur, reste à voir si io.net parviendra à atteindre son objectif affiché de fournir des ressources de calcul pour toutes les étapes des applications d’IA. Quant à savoir combien de demandes réelles subsisteront après la phase de testnet, seul le temps nous le dira.
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