MIIX Capital：io.netプロジェクトリサーチレポート
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MIIX Capital：io.netプロジェクトリサーチレポート
io.netは、機械学習（ML）向けの計算を提供することを目的とした分散型GPUネットワークです。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：MIIX Capital
1、プロジェクト概要
1.1 業務概要
io.netは分散型GPUネットワークであり、機械学習（ML）向けの計算能力を提供することを目指している。独立したデータセンター、暗号通貨マイナー、FilecoinやRenderなどのプロジェクトから100万以上のGPUを集約し、計算リソースを獲得する。
同プロジェクトは100万台のGPUをDePIN（Decentralized Physical Infrastructure Network：分散型物理インフラネットワーク）に統合し、企業レベルで利用可能な分散型の分散コンピューティングネットワークを構築することを目標としている。世界中の未使用ネットワークリソース（主にGPU）を結集し、AIエンジニアに価格が低く、入手しやすく、柔軟なネットワークリソースサービスを提供する。
ユーザーにとって、io.netは分散型のグローバル未使用GPUリソースマーケットプレイスのようなものであり、AIエンジニアやチームがニーズに応じてカスタマイズしてGPU計算サービスを購入できる。
1.2 チーム背景
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Ahmad Shadidは創業者兼CEO。以前はWhalesTraderのクオンツシステムエンジニア。
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Garrison Yangは最高戦略責任者兼CMO。以前はAva Labsの成長・戦略担当副社長。
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Tory GreenはCOO。以前はHum CapitalのCOO、Fox Mobile Groupの事業開発・戦略部門ディレクター。
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Angela Yiはビジネス開発担当副社長。米国ハーバード大学卒業。販売戦略、パートナーシップ、サプライヤー管理などの重要戦略の策定と実行を担当。
2020年、Ahmad Shadidは機械学習を用いたアルゴリズム取引会社Dark TickのためにGPU計算ネットワークを構築していたが、その取引戦略は高頻度取引に近いため、大量の計算能力が必要だった。クラウドサービスプロバイダーの高額なGPUサービス料金が課題となった。
膨大な計算需要と高コストという課題が、彼らに分散型コンピューティングリソースの構築を決意させた。その後Austin Solana Hacker Houseで注目を集め、自身の課題解決から出発してビジネスを展開したプロジェクトとなった。
1.3 製品／技術
市場ユーザーが直面する問題：
利用可能性の制限：AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスでハードウェアを利用するのは通常数週間かかるうえ、人気のあるGPUモデルはしばしば利用できない。
選択肢の少なさ：GPUハードウェア、設置場所、セキュリティレベル、遅延などに関して、ユーザーにはほとんど選択肢がない。
高コスト：高品質なGPUの取得は非常に高価であり、トレーニングや推論に毎月数十万ドルかかる。
解決策：
活用不足のGPU（例：独立したデータセンター、暗号通貨マイナー、Filecoin、Renderなどの暗号プロジェクト）を統合し、これらのリソースをDePINに組み込むことで、エンジニアがシステム内で大量の計算能力を獲得できるようにする。これにより、MLチームは分散型GPUネットワーク上で推論やモデルサービスのワークフローを構築でき、分散計算ライブラリを使ってジョブのオーケストレーションやバッチ処理を行い、データ並列性やモデル並列性を活用して多数の分散デバイス上で並列処理が可能になる。
さらに、io.netは高度なハイパーパラメータチューニングを備えた分散計算ライブラリを活用し、最適な結果を検証し、スケジュールを最適化し、探索パターンを簡単に指定できる。また、オープンソースの強化学習（RL）ライブラリも使用しており、本番レベルの高度に分散されたRLワークロードとシンプルなAPIをサポートしている。
製品構成：
IO Cloud：オンデマンドで分散型GPUクラスターの展開と管理を行うことを目的としており、IO-SDKとシームレスに統合され、AIおよびPythonアプリケーションの拡張を包括的に支援する。無限の計算能力を提供するとともに、GPU/CPUリソースの展開と管理を簡素化する。
IO Worker：直感的なWebアプリケーションを通じて、ユーザーが自らのGPUノード運用を効率的に管理できる、使いやすい包括的インターフェースを提供。アカウント管理、計算活動のモニタリング、リアルタイムデータ表示、温度・消費電力追跡、インストール支援、ウォレット管理、セキュリティ対策、収益性計算など幅広い機能を含む。
IO Explorer：ユーザーに包括的な統計データとGPUクラウドの各側面を視覚化し、io.netネットワークの複雑な詳細を即座に監視・分析・理解できるようにする。ネットワーク活動、重要な統計、データポイント、報酬トランザクションへの包括的な可視性を提供する。
製品特徴：
分散型コンピューティングネットワーク：io.netは分散型のコンピューティングモデルを採用し、計算リソースを世界中に分散することで、計算効率と安定性を向上させる。
低コストアクセス：従来の集中型サービスと比較して、io.net Cloudはより低いアクセスコストを提供し、より多くの機械学習エンジニアや研究者が計算リソースを利用できるようになる。
分散型クラウドクラスター：プラットフォームは分散型のクラウドクラスターを提供し、ユーザーは自身のニーズに応じて適切な計算リソースを選択し、タスクを異なるノードに割り当てて処理できる。
機械学習タスク対応：io.net Cloudは、機械学習エンジニア向けに計算リソースを提供し、モデルのトレーニングやデータ処理などの作業をより容易にする。
1.4 開発ロードマップ
https://developers.io.net/docs/product-timeline
io.netホワイトペーパーに掲載された情報によると、製品のロードマップは以下の通り：2024年1月～4月：V1.0全面リリース。io.netエコシステムの分散化を推進し、セルフホスティングおよびセルフレプリケーションを実現する。
1.5 資金調達情報
公開ニュースによると、2024年3月5日、io.netは3000万ドルのシリーズA資金調達を完了したと発表した。Hack VCが主導し、Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures、Sandbox Gamesなどが参加。【1】注目すべきは、この資金調達後、io.netの評価額は10億ドルに達したことだ。
2、市場データ
2.1 公式ウェブサイト
2024年1月から2024年3月までの公式サイトデータによると、総訪問数は521.2万件、月平均訪問数は173.7万件、離脱率は18.61％（低水準）。各地域からの訪問データは均等で、ダイレクトアクセスと検索アクセスの合計が80％以上を占めており、不正なデータの割合が少なく、ユーザーはio.netについてある程度理解しており、さらなる情報取得やサイトとのインタラクションを希望していると考えられる。
2.2 ソーシャルメディア・コミュニティ
3、競争分析
3.1 競争状況
io.netの核心業務は分散型AI計算能力に関連しており、最大の競争相手はAWS、Google Cloud、Microsoft Azureを代表とする従来のクラウドサービスプロバイダーである。国際データコーポレーション（IDC）、浪潮情報、清華大学グローバル産業研究院が共同で作成した『2022-2023年グローバルコンピューティング指数評価レポート』によると、世界のAI計算市場規模は2022年の19億5000万ドルから2026年には34億6600万ドルに達すると予測されている。【2】
主要クラウドプロバイダーの売上高を比較すると、2023年のAWSクラウドサービス売上高は90億8000万ドル、Google Cloudは33億7000万ドル、Microsoftスマートクラウド事業は96億8000万ドル。【3】この3社の市場シェアは約66％を占めており、いずれも時価総額が兆ドルを超えている。
https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/
クラウドサービスプロバイダーの高収益と対照的に、GPU利用率の向上が焦点となっている。AIインフラストラクチャーの調査によると、多くのGPUリソースが過小評価されている――約53％の人が51～70％のGPUリソースが過小評価されていると感じており、25％が85％まで利用されていると回答、わずか7％が85％以上と回答している。io.netにとっては、クラウドコンピューティングへの巨大な需要とGPUリソースの有効活用不足が市場機会となる。
3.2 優位性分析
https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429
io.net最大の競争優位性はエコポジションまたは先行者利益にある。公式データによると、現在io.netが保有するGPUクラスター総数は4万以上、CPU総数は5600以上、Worker Nodesは6.9万以上、1万台のGPUを90秒以内に展開可能、価格は競合他社比90％安、評価額は10億ドル。io.netは、中央集権型クラウドプロバイダーより1〜2割安い価格と、許可不要の即時接続サービスを顧客に提供するだけでなく、今後リリースされるIOトークンを通じて、計算リソース提供者にも追加のインセンティブを提供し、100万GPU接続の目標達成を共に推進している。
また、他のDePIN計算プロジェクトと比較して、io.netはGPU計算能力に特化しており、すでに同種のプロジェクトを100倍以上リードしている。io.netは、最先端のML技術スタック（Rayクラスター、Kubernetesクラスター、巨大クラスターなど）をGPU DePINプロジェクトに最初に取り入れ、大規模に実践したブロックチェーン界初の存在でもある。これは、GPU台数だけでなく、技術応用やモデルトレーニング能力においてもリードしていることを意味している。
io.netが今後さらに発展し、GPU容量を中央集権型クラウドプロバイダーと競合できる50万台の同時並列GPUにまで引き上げることができれば、より低コストでWeb2と同等のサービスを提供できるようになり、Render Network、Filecoin、Solana、Ritualといった主要なDePINおよびAI関連企業との緊密な協力関係を通じて、徐々にこの分野での中心的存在としての地位を確立し、分散型GPUネットワークのリーダーおよび決済層となり、Web3×AIエコシステム全体に活力をもたらす可能性がある。
3.3 リスクと課題
io.netは、Web3と深く結びついた新興の計算リソース統合・配布プラットフォームであり、従来のクラウドサービスプロバイダーと業務内容が大きく重複しているため、技術面・市場面の両方でリスクや障壁に直面している。
技術的安全性リスク：io.netは新興プラットフォームであり、大規模な実用テストを経ていないため、悪意ある攻撃に対する防御・対応能力を示していない。大量の計算リソースの接続、配布、管理に対して、十分な経験や実績がないため、互換性、堅牢性、安全性といった一般的な技術的課題が生じやすい。一度問題が発生すれば、致命傷となる可能性があり、顧客はセキュリティと安定性を最も重視しており、それに対する支払いを拒否する傾向がある。
市場展開の遅れ：io.netは従来のクラウドサービスプロバイダーと業務内容が大きく重複しており、AWS、Google Cloud、Alicloudなどの主要プロバイダーだけでなく、第2次・第3次のサービスプロバイダーとも直接競合せざるを得ない。io.netはコスト面で有利だが、BtoB顧客向けのサービス体制とマーケティング体制はまだ始まったばかりであり、既存のWeb3業界のマーケティング運営とは大きく異なるため、現時点での市場展開の進捗は芳しくなく、これがプロジェクト評価額やトークン時価総額に直接影響を与える可能性がある。
最新のセキュリティインシデント：4月25日、io.net創業者兼CEOのAhmad Shadid氏はTwitterで、io.netのメタデータAPIがセキュリティインシデントに遭ったと発表した。攻撃者はユーザIDからデバイスIDへのマッピングを悪用し、不正なメタデータの更新を行った。この脆弱性はGPUへのアクセスには影響しなかったが、フロントエンドでユーザーに表示されるメタデータには影響があった。io.netはPII（個人識別情報）を収集しておらず、機密性の高いユーザーまたはデバイスデータの漏洩はなかった。Shadid氏は、io.netのシステム設計により自己修復が可能で、各デバイスの継続的な更新により誤って変更されたメタデータを回復できると説明した。この出来事を受けて、io.netはOKTAのユーザー単位認証統合の展開を加速し、6時間以内に完了する予定とした。また、Auth0 Tokenを導入してユーザー認証を行い、不正なメタデータ変更を防止する。データベース復旧中は一時的にログインができなくなるが、稼働記録はすべて正常に保持されており、サプライヤーの計算報酬には影響しない。
4、トークン評価
4.1 トークンモデル
io.netのトークンエコノミクスモデルでは、創世時におけるIOの初期供給量は5億枚で、5つのカテゴリに分けられる：シード投資家（12.5％）、シリーズA投資家（10.2％）、コア貢献者（11.3％）、研究開発およびエコシステム（16％）、コミュニティ（50％）。IOはネットワーク成長と普及を促進する報酬として発行され、20年間で最大供給量8億枚に到達する。
報酬は縮小モデルを採用し、初年度は8％から開始し、毎月1.02％ずつ減少（年間約12％）し、最終的に8億枚の上限に達する。報酬の支払いに伴い、初期支援者とコア貢献者の割合は徐々に減少し、すべての報酬が分配された後、コミュニティの割合は50％に増加する。【4】
トークンの用途には、IO Workerへのインセンティブ付与、AIおよびML展開チームによるネットワーク継続利用の報酬、需要と供給のバランス調整、IO Workerの計算単位の価格設定、コミュニティガバナンスなどが含まれる。
io.netは、IOトークン価格の変動による支払い問題を回避するため、特別に米ドルに連動したステーブルコインIOSDを開発した。1IOSDは常に1ドルに等しい。IOSDはIOのバーン（焼却）によってのみ取得できる。また、io.netはネットワーク機能改善のためのいくつかのメカニズムを検討している。例えば、IO Workerがネイティブ資産をステーキングすることでレンタル確率を高めることが可能になるかもしれない。この場合、投入する資産が多いほど選ばれる確率が高くなる。また、ネイティブ資産をステーキングしたAIエンジニアは、需要の高いGPUを優先的に利用できる可能性がある。
4.2 トークンメカニズム
IOトークンは主に需要サイドと供給サイドの二大グループに使用される。需要サイドについては、各計算ジョブは米ドルで価格設定され、ネットワークはジョブ完了まで支払いを保留する。ノードオペレーターが米ドルとトークンによる報酬比率を設定すると、米ドル部分はノードオペレーターに直接支払われ、トークン部分はIOのバーンに使用される。その後、その期間中に計算報酬として発行されたすべてのIOトークンは、ユーザーのクーポントークン（計算ポイント）の米ドル価値に応じて分配される。
供給サイドについては、可用性報酬と計算報酬がある。計算報酬は、ネットワークに提出されたジョブに対するもので、ユーザーは「時間単位でクラスターを展開する持続時間」の時間的優先順位を選択でき、io.netの価格オラクルからコスト見積もりを受け取る。可用性報酬については、ネットワークが定期的に小型テストジョブをランダムに提出し、どのノードが定期的に稼働しており、需要サイドからのジョブを良好に受け入れられるかを評価する。
なお、需要サイド・供給サイドの双方に評判システムが設けられており、計算性能やネットワーク参加度に基づいてスコアを累積し、報酬や割引を得ることができる。
その他、io.netはエコシステム成長メカニズムとして、ステーキング、招待報酬、ネットワーク手数料を設けている。IOトークン保有者は、自分のトークンをノードオペレーターやユーザーにステーキングできる。ステーキング後、ステーキング者は参加者が得る報酬の1〜3％を受け取る。ユーザーは新しいネットワーク参加者を招待し、その将来の収益の一部を共有できる。ネットワーク手数料は5％に設定されている。
4.3 評価分析
現時点で、この分野のプロジェクトの正確な収益データを入手できないため、正確な評価は困難である。ここでは、io.netと同じAI＋DePINカテゴリーのプロジェクトであるRenderと比較し、参考として提示する。
https://x.com/ionet/status/1777397552591294797
https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/render-network-scaling-rendering-for-the-future/
図に示すように、Render Networkは現在、AI＋Web3分野における分散型GPUレンダリングソリューションのリーダープロジェクトであり、GPUリソース総数は11,946、時価総額は30億ドル（FDVは50億ドル）。一方、io.netのGPUリソース総数は461,772で、Renderの38倍であり、現在の評価額は10億ドル。io.netとRenderの両プロジェクトにとって、核心能力は分散型GPU計算能力であるため、GPU供給を主要な比較軸とすると、io.netの上場時の時価総額はRenderを上回るか、少なくとも同等になると予想される。
https://stats.renderfoundation.com/
Render Networkの2022年のFrames Renderedは9,420,335、GMVは2,457,134ドル。現在のFrames Renderedは31,643,819であり、これを基に推計するとGMVは約8,253,751ドル程度と見込まれる。
io.netの4ヶ月間のGMVが40万ドルであることを仮定し、このペースで成長した場合、12ヶ月のGMVは120万ドルとなる。io.netが現在のRender NetworkのGMVに達するには、さらに6.8倍の成長余地がある。現在のio.netの評価額は10億ドルであり、以上の分析から、io.netは好況期において50億ドル以上の時価総額に達する可能性がある。
5、まとめ
io.netの登場は、分散型コンピューティング分野の空白を埋め、ユーザーに新しく潜在力を秘めた計算方法を提供した。人工知能や機械学習などの分野が継続的に発展する中で、計算リソースへの需要も増加しており、そのためio.netは高い市場ポテンシャルと価値を持っている。
一方で、市場はすでにio.netに10億ドルという高い評価を与えているものの、製品はまだ市場検証を受けておらず、技術面での不確実性リスクがある。また、需要と供給の関係をどれだけうまくマッチングできるかが、今後の時価総額が新記録を達成できるかどうかの鍵となる変数である。現状を見ると、io.netは供給側での成果が初步的に現れているが、需要側ではまだ本格的に動き出しておらず、現在のプラットフォーム全体のGPUリソースは十分に活用されていない。いかに効果的にGPUリソースの需要を喚起するかは、チームにとって避けられない課題である。
もしio.netが市場側の需要を迅速に取り込み、運用中に重大なリスクや技術的問題を回避できれば、そのAI＋DePINという実体ビジネス特性により、成長の飛輪が回り始め、Web3分野で最も注目を集めるプロジェクトとなるだろう。これはつまり、io.netが非常に質の高い投資対象となり得ることを意味しており、今後も継続的に観察し、慎重に検証していく必要がある。
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