Four Pillars 研报：IO.NETはいかにしてより優れたシェアリングエコノミーをもたらすのか？

2024.04.25

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Four Pillars 研报：IO.NETはいかにしてより優れたシェアリングエコノミーをもたらすのか？

IO.NETは、闲置している計算リソースの活用を成功裏に導き始めた。

2024.04.25 - 08:23:29

IO.NET

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

IO.NETは、闲置している計算リソースの活用を成功裏に導き始めた。

著者：Four Pillars

翻訳：TechFlow

要点

シェアリングエコノミーの概念は、余剰の物品やサービスを必要とする人々に貸し出すことで資源利用を最適化するものであり、合理的な消費傾向と情報技術の進歩を背景に、注目を集める消費文化および経済システムとなっている。
しかし、シェアリングエコノミー市場が急速に拡大しユーザー数が増加する中で、サービス品質の低下、初期参入者の独占的立場、既存業界からの反発、規制問題など、さまざまな負の影響も顕在化している。
ブロックチェーン技術により、より広範な資産のデジタル化が可能となり、規模の経済効果を拡大できるため、シェアリングエコノミー構築の有効な基盤となり得る。IO.NETは、未使用の計算リソース活用の道を開き、その可能性を示している。

一、すべてのシステムは資源最適化に関するものである

システムとは、相互作用する要素の集合体であり、私たちが生活する環境そのものである。これらのシステムは、生命を維持する生物システムから、共通の価値観やアイデンティティを持つ社会集団、さらには銀河系における恒星と惑星の相互作用に至るまで多岐にわたる。システムという視点を通じて、周囲の環境をより深く理解し、それらを分析・改善することで、より良い世界を創造できる。

システムの核心的な目的は、経済的に持続可能かつ安定した形で運営されることにある。したがって、システム設計において最も重要な側面は、その構成要素（すなわち資源）の最適化と配置である。例えば、医療システムを最適化するには、医療従事者の効率的な配置、電子カルテ（EMR）の導入、遠隔医療の提供などを通じて、すべての患者が必要なタイミングで適切な治療を受けられるようにすることが求められる。このような最適化により、医療サービスの効率性が向上し、治療コストが削減され、患者満足度と治療成果の向上にもつながる。

しかし、各業界のニーズがますます多様化するにつれ、システム設計の複雑さも増しており、資源最適化の研究はますます重要になっている。資源の有限性に加え、各種サービスシステム間の発展の不均衡がこの課題をさらに悪化させている。近年登場したシェアリングエコノミーという概念は、余剰の物品やサービスを必要とする人に貸し出すという考え方に基づき、システムの資源最適化問題に対する重要な示唆を与える。

二、シェアリングエコノミーが資源最適化を促進する

2.1 シェアリングエコノミーの歴史

共有資源の行動は、中世ヨーロッパの村にある共同オーブンや韓国の「プマシ」文化（農作業の共同労働）のように、歴史的に存在してきた。しかし、この概念が商業的・利益追求型（すなわちシェアリングエコノミー）として現れるのは最近のことである。今日、シェアリングエコノミーが注目される主な理由は二つある：消費行動の合理化と情報技術の進歩である。

産業革命以前（すなわち農業社会）では、商品への需要は高かったが供給は限られていた。産業革命後（工業社会）では供給が大幅に増加したものの、常に需要を満たせるわけではなく、需要予測の誤差も生じた。知識社会に入ると、生産と技術が進歩し、需要と供給の両方が豊かになった――今や携帯電話を持っていない人を見つけることすら難しいほどであり、新型モデルも次々と生産・消費されている。

しかし、こうした過剰消費・過剰生産のスタイルは、2000年代後半から在庫や闲置資源（過剰資源）を生み出し、消費者と生産者（サプライヤー）双方に負担をもたらした。これが、より合理的な消費モードへの世界的な転換を促した。

合理的な消費モードとは、商品購入時に価格や品質について慎重に判断することだけでなく、余剰または不要な資源の共有と再利用を含む。かつては物理的制約により、こうした余剰資源を共有することは困難だった。しかし現在、情報技術の進歩によって高度なデジタルプラットフォームが登場し、人と人とのつながりが促進された結果、合理的な消費を求める個人と利益最大化を目指す個人とを結びつけるシェアリングエコノミーが大きく発展した。

シェアリングエコノミーは個人の資源を超えて、産業全体の資源を包含する新しい経済システムであり、デジタル時代における社会的富と経済発展を推進する消費文化である。現在、さまざまなプラットフォームサービスが登場しており、個人だけでなくスタートアップ企業や大手企業も、必要なIT技術、データ、ソフトウェア、ハードウェアなどの共有リソースを利用できる。

ライドシェアとカーシェアリング

Uber と Lyft －自動車を持つドライバーを乗客とマッチング
Turo と Getaround －個人が私有車を他人に貸し出すことを可能にする

宿泊施設の共有

Airbnb と Vrbo －家屋、アパート、部屋を宿泊客に貸し出すことを可能にする

ピアツーピア融資

LendingClub と Prosper －ピアツーピア融資を促進し、個人が従来の金融機関を介さずに余剰資金を他人に貸し出すことを可能にする

フリーランサーとタスクサービス

TaskRabbit と Fiverr －家具組み立て、家屋修理、グラフィックデザインなどのサービスを提供・受領することを可能にする

衣料品・アクセサリーのレンタル

Rent the Runway と Poshmark －中古衣料品・アクセサリーのレンタルや売買を容易にする

工具・設備の共有

Fat Llama －個人が所有する工具を地域住民に貸し出すことを可能にする

オフィススペースの共有

WeWork と Regus －個人や企業向けに柔軟な共有オフィス空間を提供

2.2 シェアリングエコノミープラットフォームの持続可能性が直面する課題

前述の通り、シェアリングエコノミーの概念は多くの業界に浸透し、顕著な効果を示し始めている。これにより市場は急速に拡大しており、Business Research Insightsによれば、2031年までにグローバルシェアリングエコノミーの規模は1兆ドルを超え、毎年上昇すると予測されている。

しかし、この予測はシェアリングエコノミープラットフォームが理想的に運営される前提に基づいている。実際には、市場の急成長とユーザー数の増加に伴い、いくつかの負の影響が現れている。これには、サービス品質の低下、初期参入者の独占、既存業界からの強い反発、規制問題などが含まれる。

2.2.1 既存システムとの不調和

シェアリングエコノミープラットフォームは、供給中心の停滞市場に革新をもたらし、伝統企業とは異なるサービスを提供するため、ユーザーからの支持を広く得ている。しかし、新システムは常に旧システムと衝突する。シェアリングエコノミー業界は国内外で大きな対立に直面しており、特に政府による許認可規制や既存企業との市場シェア争いが顕著である。

例えば、ウーバー（Uber）はスマートフォンアプリを通じてユーザーを近隣のドライバーと接続するが、これは従来のタクシー業界の収益モデルを脅かし、タクシー免許の価値を下げており、多くの都市で規制・法的紛争を引き起こしている。Airbnbは個人が住宅や部屋を貸し出すことを可能にし、伝統的なホテルよりも安価でユニークな宿泊体験を提供することで、特に観光都市でのホテル需要に影響を与え、居住環境の変化や家賃上昇といった問題も引き起こしている。

したがって、既存制度との対立は、シェアリングエコノミープラットフォームの持続的発展にとって重大な障壁であり、克服すべき厳しい課題である。プラットフォームは、規制当局と協力し、既存業界のために合理的な規制枠組みを策定し、すべての利害関係者の利益を保護しながら、市場の公正な競争を促進しなければならない。

2.2.2 不公平な料金体系

上述の問題に加え、シェアリングエコノミー業界が頻繁に指摘される構造的批判は、すべてのプラットフォームが効果的な市場交流を促進している一方で、営利目的の企業が運営しているため、しばしば中央集権的になってしまう点である。つまり、シェアリングエコノミープラットフォームは、提供者と消費者の間で取引価値を分配する役割と、利益追求企業としての役割が矛盾しているのである。この矛盾は、独占的プラットフォームが導入する非合理的な料金体系に最も顕著に表れる。

公平な料金体系は、プラットフォームの財務的持続可能性にとって極めて重要である。過剰な料金はサービス提供者の負担を重くし、プラットフォーム離脱を招く可能性がある。一方、料金が低すぎるとプラットフォームの収益性が損なわれる。そのため、プラットフォームは市場調査と競合分析を通じて、ユーザーが受け入れ可能な、業界標準に合致した料金を設定しなければならない。また、料金体系の透明性を確保することで信頼を築き、定期的に見直しを行い、ユーザーのフィードバックに基づいて柔軟に調整して市場変化に対応すべきである。

2.2.3 規模の経済を実現できない

シェアリングエコノミープラットフォームにおいて、需要と供給の両方で規模の経済を達成することは極めて重要である。理由は二つある。第一に、サービス運営にかかる費用を削減することで顧客満足度を高めること、第二に、サービスの継続性を確保することである。

通常、伝統的システムではサービス資源の需要を予測し、供給を管理することで、継続的なサービス提供を可能にしている。しかし、シェアリングエコノミープラットフォームでは、プラットフォーム自身が提供される資源の量を制御せず、取引はほぼP2Pであるため、大量の取引を発生させるために、あらかじめ十分な供給能力を準備しておく必要がある。

したがって、プラットフォームはユーザーインターフェースの簡素化、多様な支払い方法の提供、多言語対応などにより需要者の参入障壁を下げると同時に、サービス登録プロセスの簡素化、トレーニング／サポートプログラムの導入、ツールやリソースの提供を通じて、供給者が効果的にサービスを管理し、収益を最適化できるように支援し、サービスのアクセス性を高める必要がある。

2.2.4 取引相手リスクと品質管理のための運用ポリシーの欠如

シェアリングエコノミープラットフォームの発展と規模拡大は、さまざまなバックグラウンドとスキルレベルを持つユーザーとサービス提供者を惹きつけた。プラットフォーム上で提供される資源の範囲と性質が多様化するにつれ、サービス品質の一貫性を保つことがますます難しくなり、ユーザーの信頼を損なう可能性がある。この問題を解決するため、プラットフォームは体系的で健全な品質管理体制を確立する必要がある。

例えば、すべてのサービス提供者に対して徹底した事前選考とトレーニングプログラムを実施し、基本的なサービス提供基準を確立することが必要かもしれない。また、継続的なフィードバックとパフォーマンス監視システムを導入し、必要に応じて追加のトレーニングや指導を提供することも重要である。さらに、ユーザーのフィードバックを積極的に活用して、サービス品質の不足を迅速に修正する方法も効果的である。実際、多くのシェアリングエコノミープラットフォームは評価システムを導入しており、一定以下の評価を受けた提供者はサービス行動に対してペナルティを受ける。

2.3 ブロックチェーンを活用してより良いシェアリングエコノミーを発展させる

しかし、現実的には、急成長を続けるシェアリングエコノミープラットフォームが上記の課題を完全に克服するのは簡単ではない。また、特に営利目的のプラットフォームが、取引から生じる価値を自らに多く分配しないと考えることは、不確かなコストを常に払うことになる。

仲介プラットフォームの権限を構造的に弱めることで、シェアリングエコノミーをより持続可能にする一つのアイデアがブロックチェーンの活用である。ブロックチェーンは独自のインセンティブメカニズムに基づき、多数の参加者の間に予期せぬ自発性を引き出し、豊かな資源共有を実現し、サービスシステムをより透明で信頼性の高い形で運営できる。

2.3.1 真の P2P 資源共有

前述の通り、利益追求型のシェアリングエコノミープラットフォームの目標の一つは、個人取引から生じるプラットフォーム利益（すなわち手数料）を守ることである。そのため、伝統的なプラットフォームはユーザーを内部に閉じ込め、連絡先を公開せず、プラットフォーム外の連絡をほぼ禁止している。こうした例に加え、プラットフォーム運営には、基本的なインフラの運用・維持費に加えて、さまざまな管理コストがかかる。

しかし、ブロックチェーンネットワークの分散化特性により、追加の管理コストや高額な仲介手数料なしに真のP2P取引を促進でき、中央サーバーの故障や攻撃の影響を最小限に抑えることができる。

2.3.2 インセンティブによって豊かな闲置資源を確保

システム最適化の基本原則は、闲置資源の最大限の活用である。通常、シェアリングエコノミーの持続可能性を妨げる悪循環は、資源供給の不足に起因する。もしブロックチェーンを用いてシステムを構築し、適切なインセンティブメカニズムを設計すれば、闲置資源を持つ多くの提供者を簡単に惹きつけられる。これにより、全体需要を満たすバッファが生まれ、シェアリングエコノミープラットフォームの効率が大幅に向上する。

十分な供給があればサービスの継続性が保たれ、仲介プラットフォームがないため費用も下がり、ユーザーの獲得も容易になる。こうした条件下で、需要と供給の両方が規模の経済を実現できれば、一定水準以上のサービス品質が維持される限り、持続可能なシェアリングエコノミー体制を形成できる。

2.3.3 スマートコントラクトで行動規範を定義

ブロックチェーン上のスマートコントラクトは、特定の取引条件を自動的に実行でき、シェアリングエコノミーにおける取引をより効率的かつ透明にする。カーシェアリングサービスを例にすると、ユーザーが車両の使用を終えると、スマートコントラクトが自動的に支払い処理を実行し、必要に応じてデポジットを返金することもできる。このように、スマートコントラクトはサービス管理コストを大幅に削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、すべての取引が国際的な基準／ポリシーに適合することを保証する。

スマートコントラクトは、悪意ある行動を抑制し、システム内での公正な競争を促進するための適切なインセンティブとペナルティルールを設計することもできる。これは、ユーザーがルール遵守を促進するとともに、サービスシステム全体の品質と信頼性の維持に重要な役割を果たす。本質的に、スマートコントラクトを活用することで、シェアリングエコノミープラットフォームはより安定的で持続可能なサービスを提供し、ユーザーと提供者の双方にとって有利な取引環境を創出できる。

2.3.4 より信頼できるオープンサービス

今日のシェアリングエコノミープラットフォームは、各サービス分野における異なる規制や環境に適応する課題に直面している。確かに、多くのサービスが車両や空間といった実物資源の共有に依存しているため、制約となることもある。しかし、ブロックチェーン技術を用いて実物資産をデジタル化できれば、将来のシェアリングエコノミープラットフォームはさまざまなデジタル資産の越境取引を促進できる。さらに、暗号資産による支払いは取引コストを削減し、少額取引を可能にし、低所得者層が低価値商品をレンタルする機会を提供する。こうした変化により、シェアリングエコノミーはさらに民主化され、世界中で同等の価値を持つ取引が実現できる。

三、ケーススタディ：IO.NET 計算資源の共有

前述の通り、既存のシェアリングエコノミーサービスの多くは依然として実物資源に限定されており、地域依存性が高く、同じルールを適用したり、国際的に運営したりすることが難しい。しかし、オンラインで管理されるデジタルリソース（すなわちデジタル資産）は、こうした地域的特徴の影響を受けにくいため、国際的に運営しやすい。

本項では、IO.NETの運営と長期ビジョンを探り、ブロックチェーンの文脈で計算リソースの民主化を実現しようとする試みを考察する。また、IO.NETがAWSのような従来のクラウドコンピューティングプラットフォームと比較して、計算リソースの効率的利用においてどのような優位性を持つのかを検討する。

3.1 計算リソースの需給における課題

AI技術の発展により、GPUなどの高性能計算リソースへの需要が大幅に増加している。Precedence Researchによると、グローバルAIハードウェア市場は年率24.3%の成長率で拡大し、2033年には4735億3000万ドルを超えると予測されている。

しかし、需要が旺盛である一方で、AI/MLモデルはますます複雑化しており、AIハードウェアの生産は供給の課題に直面している。さらに国際的な政治・外交的対立が状況を悪化させ、供給危機に陥っている。そのため、人気のある計算チップを入手するには高額なコストと長い待ち時間がかかり、レンタルの選択肢も限られている。これは特にAIスタートアップがプロジェクトの規模と機能を拡大する上で障壁となっている。

AIは私たちの生活をさまざまな形で変革・改善する可能性を持っているが、より多様なイノベーションを観察するには、多くのAIスタートアップが費用対効果が高く、拡張可能な計算リソースを後押しする必要がある。こうした計算リソースの問題を解決しなければ、AI産業はさまざまなイノベーション努力が停滞する危機に直面し、AI市場の発展の不均衡が重大な社会的影響を及ぼす可能性がある。

3.2 IO.NETのソリューション

3.2.1 IO.NET の概要

究極的な課題は、費用対効果があり、品質も保証された十分な計算リソースを同時に確保する方法である。IO.NETはSolanaを基盤とする調整レイヤーであり、データセンター、マイナー、暗号プロジェクト（Render Network、Filecoinなど）、消費者の闲置計算リソースを統合することでこの問題を解決する――計算能力の提供者はトークン報酬を得て、ユーザーはそのトークンを使って経済的にGPUクラスターにさまざまなタイプの闲置計算リソースを構成できる*。

*現時点では $IO トークンのリリース前であり、支払い方法は法定通貨とUSDCが可能だが、将来的には$IOトークンを含む他のネットワークトークンもサポート予定。$IO以外のトークンでの支払いには2%の手数料がかかる。

IO.NETはRayやKubernetesなどのクラスターフレームワーク*を利用する。ユーザーはIO Cloud上でクラスターを構成し、プロセッサの種類、位置、通信速度、セキュリティコンプライアンスレベル、期間を設定することで、ワークロードを並列処理できる。IO.NETで構成されたクラスターは一般的な計算用途に使えるが、主にAI/ML開発タスク（バッチ推論、モデルサービング、並列学習、並列ハイパーパラメータチューニング、強化学習など）向けに最適化されている。

IO.NETはRender NetworkおよびFilecoinのマイニングネットワークと提携しており、ユーザーはこれら二つのネットワークおよびIO.NETをクラスターサプライヤーとして利用できる。サポートされているプロセッサには、NVIDIA RTXシリーズ、AMD Ryzenシリーズ、Apple Mシリーズなど多様なGPUおよびCPUオプションがあり、プロセッサ構成に高い柔軟性を提供し、需要の変化に応じてクラスター内のGPU数を有機的に調整できる。

*今後はLudwig、PyTorch、Unreal Engine 5、Unity Streamingなど、さまざまな用途のフレームワークもサポート予定

本稿執筆時点（2024年4月21日）で、ユーザーは約140カ国でクラスターを構成でき、プラットフォーム上で利用可能なGPU総数は約97万台に迫る。しかし、（新生の）IO.NETプラットフォームでGPUを使用する実際のユーザー数はわずか1万5千人である。IO.NETのGPU実使用ユーザーは依然少ない。多くのGPUのワークロードは0%だが、人気のあるプロセッサは初期供給が限られており、すでに90%以上の使用率に達している（例：A100 PCIe 80 GB K8S(NVIDIA)、H100 80GB HBM3(NVIDIA)、RTX A5000(NVIDIA)）。IO Explorerによると、これまでに約6,270のクラスターが作成され、支払い額は約91万ドルである。

実際、IO.NETはWeb3市場で計算リソースを提供する唯一のプロジェクトではない。この分野にはAkash、Render Network、Filecoinなど他にもさまざまな有力プロジェクトが存在する。しかし前述の通り、IO.NETの競争優位性は、AI/ML向けに専門化された計算能力を提供し、単一インスタンスではなくクラスターを導入することで、接続されたGPU間で計算リソースを動的に配分し、ワークロードの割り当てを最適化できる点にある。

GPUサプライヤー（すなわちIO Worker）となり収益を得るには、まずWorkerタブで新しいデバイスを追加する。提供したいOSやデバイスの詳細情報を入力した後、以下のようにプロセスが進行し、Workerタブで複数のデバイスを管理し、収益状況を確認できる。

3.2.2 IO.NETの構造

IO.NETは、各層が独自の機能を最適化するために設計されたモジュール式アーキテクチャを採用している。以下に示す各層の技術スタックに加え、IO.NETはリバーストンネルとメッシュVPNネットワークを組み合わせ、エンジニアが安全にアクセスし、データを円滑に制御できるようにしている。

ユーザインタフェース層 － IO.NETサービスへのアクセスゲートウェイ（例：ReactJS、Tailwind、web3.js、zustand）
セキュリティ層 －システムの完全性と安全性を確保（例：ファイアウォール（pfSense、iptables）、認証（OAuth、JWT）、ログサービス（ELK Stack、Graylog））
API層－通信ハブとしての中間層（例：FastAPI、Python、GraphQL、RESTful API、gunicorn、solana）
バックエンド層－サプライヤー（ワーカー）、クラスター/GPUの稼働、顧客とのやり取り、監視などを管理（例：FastAPI、Python、Node.js、Flask、solana、IO-SDK（Ray 2.3.0のフォーク）、Pandas）
データベース層 －構造化データの主記憶域と瞬時データのキャッシュを管理（例：Postgres（主記憶域）、Redis（キャッシュ））
タスク層 －非同期通信とタスク管理を調整し、効率的なデータフローを確保（例：RabbitMQ（メッセージブローカー）、Celery（タスク管理））
基盤層 － GPUプール、展開、計算、機械学習タスクを管理（例：オーケストレーション（Kubernetes、Prefect、Apache Airflow）、実行/ML（Ray、Ludwig、Pytorch、Keras、TensorFlow、Pandas）、監視（Grafana、Datadog、Prometheus、NVIDIA DCGM）など）

3.2.3 $IO および IOGネットワークのトークン発行予定

IOGネットワークとエコシステム

IO.NETの長期ビジョンは、計算操作通貨（すなわち$IOトークン）を作り出し、それを基盤としたエコシステムを構築することである。そのため、Solanaトークン規格（SPL）に準拠した$IOトークンは第2四半期頃にリリース予定であり、同様にAptosとSolanaを基盤とする「IOGネットワーク」も開発中である。IOGネットワークは、さまざまな機械学習モデルの構築、学習、展開を行うための包括的なサービスを搭載する予定である。IO.NETスイートもこのネットワークに接続される。さらに、IOエコシステム共通ID（IO ID）や、開発者がサービスを展開できるオープンソースSDKも開発中である。

IOGネットワークの運営は、オンデマンドの計算リソースを提供するノードによって行われる。これらのノードは、稼働報酬（すなわちアイドル報酬）を得るために、最低100ドル相当のIOをステーキングしなければならない。他の委任型プルーフオブステーク（DPoS）プロトコルと同様に、$IOトークン保有者は各ノード（すなわち各ノードの最大ステーク）に最大権益を事前に設定でき、ネットワークの忠実性を保証することで報酬を得られる（5%のノード手数料を除く）。

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

ノードあたり最大ステーク = デバイス最大ステーク × (2 + 3 × [モディファイアオプションの合計])

*一度ステークすると、$IOは7日間アンステークできない。また、ノードがレンタル中は$IOをアンステークできない。

$IO トークンの需要とサプライヤー報酬

$IOトークンは、IO.NET上でGPUクラスターを予約するだけでなく、SDKを使ってIOGネットワーク上にホストされるさまざまなタイプのアプリケーション（またはインスタンス）を展開したり、複数の推論モデルを使用したりする際にも利用できる。GPUを予約またはレンタルする際、ネットワークは0.25%の手数料を徴収する。予約ノードの性能と稼働時間について条件に基づき審査を行った後、サプライヤーに報酬（IOGネットワーク内では「雇用料」または「雇用率」と呼ばれる）が支払われる。サプライヤーが$IOトークン保有者からデポジットを得ていれば、この報酬の1%がデポジット保有者に還元される。

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*

総雇用率 = 現在のワーカー上のカード数 × 現在のカード価格 × 予約された計算時間 × (1 + モディファイアオプションの合計) × 99% サプライヤー分配*

*モディファイアオプションとは、IO.NETが、クラスター全体のパフォーマンス向上のために提供者が展開した追加サービスやハードウェア（帯域幅、位置、GPU接続オプション、ノードディスク属性など）として認識する項目である。

前述の「可用性報酬（毎時）」は、「雇用料」に加え、ネットワーク上に十分な供給を促進するために導入された別のノード稼働報酬である。この報酬はノードごとに算出され、帯域幅、稼働時間割合、ハードウェアタイプなどのさまざまな要因を考慮する。「雇用料」と同様に、サプライヤーが$IOトークン保有者からデポジットを得ていれば、この報酬の5%がデポジット保有者に還元される。また、ノードが頻繁に接続・切断されないよう、ノードが停止または一時停止後に再接続するたびに、可用性報酬を活性化するまで12時間のクールダウン期間が設けられる。

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

ノードあたり毎時の可用性報酬 ≒ ステーカー担保倍率 × （ハードウェア資本支出 / 18ヶ月間の時間）× 正常稼働率 × 95% サプライヤー分配

$IO トークン分配計画

$IOの供給量は固定で8億枚であり、うち5億枚が最初に流通し、残りの3億枚はサプライヤーと購入者（すなわちコミュニティ報酬）に分配される。これらのコミュニティ報酬は初年度8%から始まり、毎月約1.02%（年間約12%）ずつ減少し、最終的に8億枚の$IOトークンが全量放出されるまで、縮小方式を採用する。

前述の通り、IOGネットワークは予約・レンタル料（0.25%）および送金・出金手数料（USDC出金時は2%）を徴収することで収益を得る。その後、ネットワークは$IOの価格に基づき焼却する$IOの数量を決定し、収益を使って$IOトークンを購入・焼却する。