Multicoin Capital：io.net に投資した理由とは？
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Multicoin Capital：io.net に投資した理由とは？
潜在的なGPUをお持ちの場合は、それらを今日ネットワークに提供してポイントを獲得することもできます。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Multicoin Capital
翻訳：TechFlow
我々は、AIワークロード向けの分散型コンピューティングマーケットプレイスであるio.netへの投資を発表できることを嬉しく思います。我々はシードラウンドを主導し、Aラウンドにも参加しました。合計で、io.netはMulticoin、Hack VC、6th Man Ventures、Modular Capital、および一連の親密なエンジェル投資家から3000万ドルを調達し、オンデマンドかつ実用的なコンピューティング市場の実現を目指しています。
私は2023年4月にAustin Solana Hacker Houseでio.netの創業者Ahmad Shadidと初めて会い、機械学習ワークロードに対する計算リソースの民主化という彼の独自のビジョンにすぐに惹きつけられました。
それ以来、io.netチームはこのアイデアを迅速に実行してきました。現在、同ネットワークには数万もの分散型GPUが集結しており、AI企業に対して57,000時間以上のコンピューティングを提供しています。我々は、今後10年間のAI復興を推進するために彼らと協力できることを非常に嬉しく思います。
世界中の計算能力不足
AIコンピューティングへの需要は驚異的なスピードで成長しており、需要は到底満たせない状況です。2023年、AIワークロードによるデータセンター収益は1000億ドルを超えますが、最も保守的な見込みでもAIの需要はチップ供給を上回ります。
高金利と資本不足の時代において、このようなハードウェアを収容できる新しいデータセンターの建設には巨額の初期投資が必要です。問題の核心は、NVIDIA A100やH100といった先進チップの生産制約にあります。GPUの性能は向上しコストも着実に低下していますが、物理的な製造プロセスは迅速に加速できず、原材料、部品、生産能力の不足が成長速度を制限しています。
AIは巨大な可能性を秘めていますが、その物理的フットプリントはますます拡大しており、世界各地のスペース、電力、最先端設備を必要としており、予算を圧迫しています。io.netの取り組みは、現在のサプライチェーンの制約に左右されない世界を実現する手助けとなります。
io.netはDePINの典型的な事例です。トークンインセンティブを利用して、サプライ側リソースの取得・維持コストを構造的に下げ、最終的にはエンドユーザーのコストを削減します。このネットワークは、膨大で多様なGPU供給を1つの共有プールに集約し、AI開発者や企業が活用できるようにしています。現在、このネットワークはデータセンター、マイニング施設、個人のデバイスからなる数千のGPUによって支えられています。
これらのリソースを集約することは価値がありますが、AIワークロードは集中型のエンタープライズ級ハードウェアから自動的に分散ネットワークへとスケールするわけではありません。暗号史において、分散型コンピューティングネットワーク構築の試みは何度かありましたが、ほとんどが実質的な需要を生み出せていません。
メモリ、帯域幅、ストレージ構成が異なる異種ハードウェア上でワークロードを調整・スケジューリングする課題は決して簡単ではありません。我々は、io.netチームが現在市場で最も実用的な解決策を持っており、このようなハードウェア統合をエンドユーザーにとって有用かつ経済的に実行可能にすると信じています。
クラスタの発展を促進
コンピューティングの歴史において、ソフトウェアフレームワークや設計パターンは、市場で利用可能なハードウェア構成に応じて形作られてきました。AI開発に使用される多くのフレームワークやライブラリは、集中型ハードウェアリソースに大きく依存していますが、過去10年間で、これらのワークロードを地理的に分散したハードウェアの個別インスタンスに分配する上で著しい進展がありました。
io.netは、世界中に存在する潜在的なハードウェアを利用し、カスタムのネットワークおよびオーケストレーション層を展開することで、極めてスケーラブルなGPUインターネットの構築と立ち上げを行っています。このネットワークは、Ray、Ludwig、Kubernetesなどのさまざまなオープンソース分散コンピューティングフレームワークを活用しており、機械学習エンジニアや運用チームが最小限の調整でGPUネットワーク上にワークロードを拡張できるようにしています。
MLチームは、オンデマンドでクラスタを起動し、これらのライブラリを使って協調、スケジューリング、フォールトトレランス、スケーリングを処理することで、io.netのGPU上で並列にワークロードを処理できます。例えば、自宅のGPUをネットワークに提供するアニメーターのグループがいれば、io.netはその集団的計算リソースを巧妙に束ね、世界中のどこにいても画像生成モデルの開発者がアクセスできるクラスタを構築できます。
BC8.aiはStable Diffusionを最適化したもので、完全にio.netのハードウェア上で訓練されました。これはまさにその好例です。io.netのブラウザではリアルタイムの推論結果と、ネットワーク貢献者への支払い状況が表示されます。
各推論はブロックチェーン上に記録され、その出所が証明されます。この特定の画像生成にかかる料金は、ゲーム用のコンシューマーGPUであるRTX 4090 6台からなるクラスタに支払われました。
現在、ネットワーク上には鉱山、未使用のデータセンター、Render Networkのコンシューマーノードなどにまたがる数万のデバイスがあります。新規のGPU供給を創出するだけでなく、io.netは従来のクラウドプロバイダーとコスト面で競争できており、通常より安価なリソースを提供しています。
これらのコスト削減は、GPUの調整やオーバーヘッドをプロトコルに外部委託することで実現されています。一方、クラウドプロバイダーは人件費、ハードウェアメンテナンス、データセンターのオーバーヘッドがあるため、インフラコストを価格に転嫁しています。超大規模クラウド企業が受け入れ可能な機会費用と比べて、コンシューマーGPUクラスタや鉱山の構造的裁定コストはずっと低いため、io.net上のリソースの動的価格は上昇し続けるクラウド価格よりも常に低くなります。
GPUインターネットの構築
io.netは、資産を持たず、任意の顧客に対するサービスの限界コストをほぼゼロに抑えるというユニークな強みを持ちながら、需要側と供給側の両方と直接関係を築いています。何千もの新興企業が競争力のある製品を開発するためにGPUを必要としており、いずれは誰もがそれらとやり取りすることになるでしょう。
もし余剰のGPUをお持ちであれば、今日すぐネットワークに貢献し、報酬としてポイントを獲得できます。
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