io.netはどのようにして分散型コンピューティングプラットフォームを構築するのか？
TechFlow厳選深潮セレクト
io.netはどのようにして分散型コンピューティングプラットフォームを構築するのか？
io.netは、分散コンピューティングを実現する機械学習フレームワークであるray.ioに基づいて構築されており、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習からモデルチューニング、モデル実行に至るまで、計算リソースを必要とする各プロセスにわたって分散コンピューティングリソースを提供する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Trustless Labs
背景
OpenAIがGPT-4 LLMをリリースして以降、さまざまなAIテキストから画像生成モデルの可能性が示され、成熟したAIモデルを活用するアプリケーションが増加する中で、GPUなどの計算資源に対する需要は高まっている。
GPU Utilsが2023年に発表したNvidia H100 GPUの需給状況に関する記事では、AI事業に参入している大手企業がGPUに対して強い需要を持っていることが指摘されている。Meta、Tesla、Googleといったテックジャイアントは、AI向けデータセンター構築のために大量のNvidia GPUを購入している。Metaは約21,000個のA100 GPUを保有し、Teslaは約7,000個、Googleも多数のGPU投資を行っている（具体的な数字は非公開）。大規模言語モデル（LLM）やその他のAIアプリケーションのトレーニング需要により、特にH100を含むGPUへの需要は継続的に増加している。
またStatistaのデータによると、AI市場規模は2022年の1348億ドルから2023年には2418億ドルへと成長しており、2030年には7387億ドルに達すると予測されている。クラウドサービス市場も6330億ドルから約14%成長しており、その一部はAI市場におけるGPU計算能力への需要急増によるものと考えられる。
急速に成長し、大きなポテンシャルを持つAI市場において、我々はどのような視点から関連する投資機会を分析・掘り起こすことができるだろうか。IBMのレポートをもとに、AIアプリケーションおよびソリューションの開発・展開に必要なインフラを整理すると、AIインフラは主に大規模なデータセットと計算リソースを処理・最適化するために存在しており、ハードウェアとソフトウェアの両面からデータ処理効率、モデルの信頼性、アプリケーションのスケーラビリティの課題を解決している。
AIモデルの学習やアプリケーションで必要とされる膨大な計算リソースは、低遅延のクラウド環境とGPUの処理能力を好む。ソフトウェアスタックとしては、分散処理プラットフォーム（Apache Spark/Hadoop）も含まれる。Sparkは処理対象のワークフローを大規模なコンピュータクラスタに分散させ、組み込みの並列処理機構とフォールトトレランス設計を持つ。ブロックチェーンは本来の設計思想として分散型ノードを前提としており、BTCが確立したPoW合意形成メカニズムでは、マイナーが計算能力（作業量）を競ってブロック生成権を得る仕組みとなっている。これはAIが計算リソースを使ってモデルを生成・推論を行うプロセスと類似したワークフローである。このため、従来のクラウドサーバー事業者は、サーバーを貸し出すビジネスに加え、GPU単位でのレンタル、つまり計算能力の販売という新たな収益モデルを拡充している。一方で、ブロックチェーンの考え方を模倣し、AI計算能力に分散システム設計を採用することで、未使用のGPUリソースを活用し、スタートアップ企業の計算コストを削減することが可能となる。
IO.NET プロジェクト概要
Io.netはSolanaブロックチェーンを活用する分散型計算能力プロバイダーであり、分散された計算リソース（GPUおよびCPU）を活用して、AIおよび機械学習分野における計算ニーズに対応することを目指している。IOは独立したデータセンターおよび暗号通貨マイナーの未使用GPUを統合し、FilecoinやRenderといったクリプトプロジェクトと協力することで、100万以上のGPUリソースを集結し、AI計算リソース不足の問題を解決している。
技術的には、io.netは分散計算を実現する機械学習フレームワーク「ray.io」に基づいて構築されており、強化学習、深層学習、モデルチューニング、モデル実行など、AIアプリケーションに必要な計算処理を分散ネットワーク上で提供している。誰でも追加的な許可なく、workerまたはdeveloperとしてioの計算ネットワークに参加できる。またネットワークは、計算タスクの複雑さ、緊急度、計算リソースの供給状況に応じて価格を調整し、市場動向に基づくダイナミックプライシングを実施している。分散型の特性に応じて、バックエンドはGPUの需要タイプ、現在の可用量、リクエスト者の位置および評判に基づき、GPUプロバイダーと開発者をマッチングさせる。
$IOはio.netシステムのネイティブトークンであり、計算リソース提供者と購入者の間の取引媒介として機能する。$IOを使用して$USDCで支払う場合に比べ、注文手数料2％の割引が適用される。また$IOはネットワークの正常な運用を確保するための重要なインセンティブとしても機能する：$IOトークン保有者は一定量の$IOをノードにステーキングでき、ノード運営者はステーキング済みの$IOを持つことで、マシンの空き時間に応じた報酬を得ることができる。
$IOの時価総額は現在約3億6000万米ドル、FDVは約30億米ドル。
IO トークンエコノミクス
$IOの最大供給量は8億枚で、うち5億枚はトークンジェネレーションイベント（TGE）時に既に分配済み。残りの3億枚は20年間にわたり、毎月0.2％ずつ減少するペースで段階的に放出される（年間約12％の減少）。現在の$IO流通量は9500万枚で、内訳はTGE時に生態系開発およびコミュニティ構築用に解放された7500万枚と、Binance Launchpoolでのマイニング報酬2000万枚から構成される。
IOテストネット期間中の計算リソース提供者への報酬配布は以下の通り：
-
第1四半期（4月25日まで） - 17,500,000 IO
-
第2四半期（5月1日～5月31日） - 7,500,000 IO
-
第3四半期（6月1日～6月30日） - 5,000,000 IO
テストネットの計算報酬に加えて、コミュニティ構築に貢献したコンテンツクリエイターにもエアドロップが行われた：
-
（第1ラウンド）コミュニティ／コンテンツクリエイター／Galxe／Discord - 7,500,000 IO
-
第3四半期（6月1日～6月30日）DiscordおよびGalxe参加者 - 2,500,000 IO
第1四半期のテストネット計算報酬および第1ラウンドのコミュニティ・Galxe報酬は、TGE時にすでにエアドロップ済み。
公式ドキュメントによると、$IOの全体分配は以下の通り：
$IO トークンバーンメカニズム
Io.netはあらかじめ定義されたプログラムに従い、$IOトークンの買い戻しとバーン（焼却）を実施する。具体的な買い戻し・バーン数量は、実行時の$IO価格に依存する。$IOの買い戻し資金は、IOG（The Internet of GPUs - GPUインターネット）の運営収益から出ている。IOGでは、計算リソース購入者および提供者双方から0.25％の注文手数料を徴収し、さらに$USDCで計算リソースを購入する場合には2％の手数料を課している。
競合分析
io.netと同様のプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなど、AIモデルの計算ニーズに特化した分散型計算市場プロジェクトがある。
-
Akash Networkは、分散型マーケットプレイスモデルを通じて未利用の分散計算リソースを活用し、余剰計算能力を集約・賃貸する。需要と供給の不均衡に対処するための動的ディスカウントおよびインセンティブメカニズムを備え、スマートコントラクトによって効率的かつ信頼不要なリソース配分を実現し、安全で経済的かつ分散型のクラウドサービスを提供する。イーサリアムマイナーなど、未使用GPUリソースを持つユーザーがそれらを賃貸できるようにし、クラウドサービス市場を形成する。価格は逆オークション方式で決定され、購入者が入札することで価格競争が促進される。
-
NosanaはSolanaエコシステム内の分散型計算市場プロジェクトで、主に未使用の計算リソースを集めてGPUグリッドを形成し、AI推論プロセスの計算ニーズを満たすことを目的としている。Solana上のプログラムによって算力市場の運営状況を定義し、ネットワークに参加するGPUノードが適切にタスクを完了することを保証している。現在は第2フェーズのテストネットを稼働中で、LLaMA 2およびStable Diffusionモデルの推論処理に特化した算力サービスを提供している。
-
OctaSpaceは、オープンソースで拡張可能な分散コンピューティングクラウドノードインフラストラクチャであり、分散計算、データストレージ、サービス、VPNなどへのアクセスを可能にする。CPUおよびGPU計算能力に加え、MLタスク用のディスクスペース、AIツール、画像処理、Blenderを使ったシーンレンダリングなどをサポートする。OctaSpaceは2022年に開始され、独自のLayer1 EVM互換ブロックチェーン上で動作している。このブロックチェーンは二重チェーンシステムを採用し、作業量証明（PoW）と権威証明（PoA）の合意形成メカニズムを組み合わせている。
-
Clore.AIは、世界中の計算ノードから高性能GPUリソースを取得できる分散型GPUスーパーコンピューティングプラットフォームである。AI学習、暗号通貨マイニング、映画レンダリングなど多用途に対応している。低コストかつ高性能なGPUサービスを提供し、ユーザーはGPUのレンタルを通じてCloreトークンの報酬を得られる。Clore.aiはセキュリティを重視し、欧州法規制に準拠しており、シームレスな統合を実現する強力なAPIも提供している。プロジェクトの品質に関しては、Clore.AIのウェブサイトは粗末で、詳細な技術文書やデータの真偽を検証する手段が不足しており、提供されるGPUリソースの質および実際の参加度については疑問が残る。
これらの分散型計算市場プロジェクトと比較すると、io.netは現時点で誰でも無条件で参加でき、計算リソースを提供できる唯一のプロジェクトである。最低限30シリーズのコンシューマー向けGPUでもネットワークに参加可能で、Macbook M2やMac MiniといったAppleシリコンも利用できる。豊富なGPUおよびCPUリソース、そして多様なAPIの整備により、IOは一括推論、並列学習、ハイパーパラメータ最適化、強化学習など、さまざまなAI計算ニーズに対応できる。そのバックエンドインフラはモジュール化されたレイヤー群から構成され、リソースの効率的管理と自動価格設定を実現している。他方、他の分散型計算市場プロジェクトは企業向けのGPUリソースとの提携が多く、ユーザー参加には一定のハードルがある。このため、IOはトークンエコノミクスによる暗号経済のフライホイール効果を活かし、より多くのGPUリソースを引き出せる可能性を持っている。
以下は、io.netと主要競合プロジェクトの時価総額／FDVの比較である。
振り返りとまとめ
$IOのBinance上場は、当初から高い注目を集め、テストネットの盛り上がりにもかかわらず、実装延期やポイントルールの透明性不足により批判を受けていた本プロジェクトにとって、相応しい幕開けとなった。市場調整局面での上場でありながら、低い初値から上昇し、最終的には比較的合理的な評価水準に落ち着いた。しかし、io.netの強力な投資家陣容に惹かれてテストネットに参加したユーザーたちにとっては、喜ぶ者もいれば落胆する者もおり、多くのGPUをレンタルしたものの各四半期のテストネットに継続参加できなかったユーザーは理想的な超過利得を得られず、「逆に損をする」という現実に直面した。テストネット期間中、io.netは毎期の報酬プールをGPUと高性能CPUの2つのプールに分け、それぞれ別々に計算していた。第1四半期はハッキング事件によりポイント発表が遅れたが、最終的にTGE時にGPUプールの交換比率は約90:1となった。クラウドサービスプロバイダーからGPUをレンタルして参加したユーザーは、エアドロップ報酬を大きく下回るコストを負担することになった。第2四半期では公式がPoW検証メカニズムを完全に実装し、約3万台のGPUデバイスが成功裏に参加・検証を通過し、最終的なポイント交換比率は100:1となった。
注目のなか始動したio.netが、本当にAIアプリケーションのあらゆる工程に計算リソースを提供するという目標を達成できるのか、またテストネット終了後もどれだけの真の需要が残るのか。それは、おそらく時間だけが最も良い答えを与えるだろう。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
@TrustlessLabs
