Multicoin Capital: 왜 우리는 io.net에 투자했는가?
글: Multicoin Capital
번역: TechFlow
저희는 AI 워크로드를 위한 분산형 컴퓨팅 마켓플레이스인 io.net에 대한 투자를 발표하게 되어 기쁩니다. 저희는 시드 라운드에서 주도적인 역할을 맡았으며 A 라운드에도 참여했습니다. 전반적으로 io.net은 Multicoin, Hack VC, 6th Man Ventures, Modular Capital 및 긴밀한 관계의 엔젤 투자자 그룹으로부터 총 3,000만 달러를 조달하여 필요 시 즉시 사용 가능한 생산적 컴퓨팅 마켓플레이스를 실현하고 있습니다.
저는 2023년 4월 Austin Solana Hacker House에서 io.net의 창업자인 Ahmad Shadid를 처음 만났고, 그가 머신러닝 워크로드를 위한 컴퓨팅 자원 접근의 민주화라는 독특한 목표에 집중하고 있는 모습에 즉각 매료되었습니다.
그 이후로 io.net 팀은 이 아이디어를 빠르게 실행해 왔습니다. 현재 이 네트워크는 수만 개의 분산형 GPU를 통합하였으며 AI 기업들에게 이미 57,000시간 이상의 컴퓨팅 시간을 제공했습니다. 우리는 앞으로 다가올 10년간의 인공지능 부흥을 함께 이끌어 나가게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다.
전 세계 컴퓨팅 파워 부족 현상
AI 컴퓨팅에 대한 수요는 놀라운 속도로 증가하고 있으며, 현재 수요는 공급을 훨씬 초과하고 있습니다. 2023년에는 AI 워크로드 관련 데이터센터 수입이 1,000억 달러를 돌파할 것으로 예상되지만, 가장 보수적인 추정치에서도 AI 수요는 칩 공급량을 넘어서고 있습니다.
높은 금리와 자본 부족 상황에서 그러한 하드웨어를 수용할 수 있는 새로운 데이터센터는 막대한 초기 투자가 필요합니다. 핵심 문제는 NVidia A100 및 H100 같은 첨단 칩의 생산 제약입니다. GPU 성능은 계속 향상되고 비용은 점차 감소하고 있지만, 물리적인 제조 과정은 신속히 가속화될 수 없으며, 원자재, 부품, 생산 능력의 부족이 성장 속도를 제한하고 있습니다.
AI는 거대한 잠재력을 지녔음에도 불구하고, 그 물리적 발자국은 전 세계적으로 공간, 전력, 첨단 장비를 차지하며 점점 더 커지고 있으며, 이로 인해 전 세계 각지의 예산이 긴박해지고 있습니다. io.net의 노력은 이러한 현재의 공급망 제약에 얽매이지 않는 세상을 실현할 수 있게 해줍니다.
io.net은 DePIN의 전형적인 사례입니다. 토큰 인센티브 메커니즘을 활용하여 공급자 자원의 확보 및 유지 비용을 구조적으로 낮추고, 궁극적으로 최종 소비자의 비용을 절감하는 것입니다. 이 네트워크는 방대하고 이질적인 GPU 공급원들을 하나의 공유 풀로 모아 AI 개발자들과 기업들이 활용할 수 있도록 합니다. 현재 이 네트워크는 데이터센터, 채굴장, 소비자 기기로부터 온 수천 개의 GPU에 의해 지원되고 있습니다.
이러한 자원의 통합 자체는 가치가 있지만, AI 워크로드는 중앙집중식 기업용 하드웨어에서 자동으로 분산형 네트워크로 확장되지 않습니다. 암호화 역사상 분산형 컴퓨팅 네트워크를 구축하려는 시도가 여러 차례 있었으나 대부분 실질적인 수요를 만들어내지 못했습니다.
다양한 메모리, 대역폭, 저장소 구성의 이질적 하드웨어 위에서 워크로드를 조정하고 스케줄링하는 일은 결코 간단하지 않습니다. 저희는 io.net 팀이 현재 시장에서 최종 고객에게 유용하고 경제적인 형태로 이러한 하드웨어 통합을 가능하게 하는 가장 실용적인 솔루션을 보유하고 있다고 믿습니다.
클러스터 발전의 기반 마련
컴퓨팅 역사에서 소프트웨어 프레임워크와 설계 패턴은 시장에서 이용 가능한 하드웨어 구성에 따라 형성되어 왔습니다. 대부분의 AI 개발용 프레임워크와 라이브러리는 중앙집중식 하드웨어 자원에 크게 의존하고 있지만, 지난 10년 동안 이러한 워크로드를 지리적으로 분산된 하드웨어의 개별 인스턴스로 분산시키는 데 상당한 진전이 있었습니다.
io.net은 세상에 존재하는 숨겨진 하드웨어 잠재력을 활용하여 맞춤형 네트워크 및 오케스트레이션 계층을 배포함으로써, 초확장 가능한 GPU 인터넷을 구축하고 서비스를 시작했습니다. 이 네트워크는 Ray, Ludwig, Kubernetes 등 다양한 오픈소스 분산 컴퓨팅 프레임워크를 활용하여 머신러닝 엔지니어링 및 운영 팀이 최소한의 수정만으로 GPU 네트워크에서 워크로드를 확장할 수 있도록 지원합니다.
ML 팀은 필요 시 클러스터를 시작하고, 이러한 라이브러리를 활용해 조정, 스케줄링, 오류 복구, 확장을 처리함으로써 io.net의 GPU에서 워크로드를 병렬 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 한 그룹의 애니메이션 디자이너들이 집에 있는 GPU를 네트워크에 기여한다면, io.net은 집단적인 컴퓨팅 자원을 세계 어디에 있는 이미지 생성 모델 개발자라도 접근할 수 있도록 하는 클러스터를 구축할 수 있습니다.
BC8.ai는 이를 입증하는 사례입니다. BC8.ai는 io.net의 하드웨어에서 완전히 훈련된 튜닝된 Stable Diffusion 모델이며, io.net 브라우저는 실시간 추론 결과와 네트워크 기여자에게 지급되는 보상을 함께 보여줍니다.
각 추론 결과는 출처를 증명하기 위해 체인에 기록됩니다. 이 특정 이미지 생성 비용은 6개의 RTX 4090로 구성된 클러스터에 지급되었으며, 이는 게이밍용 소비자용 GPU입니다.
현재 네트워크에는 채굴장, 활용도가 낮은 데이터센터, Render Network 소비자 노드에 위치한 수만 개의 장치가 연결되어 있습니다. io.net은 새로운 GPU 공급원을 창출할 뿐 아니라, 전통적인 클라우드 서비스 제공업체와 비용 면에서 경쟁할 수 있으며 종종 더 저렴한 자원을 제공합니다.
이러한 비용 절감은 GPU 조정 및 오버헤드를 프로토콜에 아웃소싱함으로써 이루어집니다. 반면 클라우드 서비스 제공업체는 직원 비용, 하드웨어 유지보수, 데이터센터 운영비 등을 반영하여 인프라 비용에 가격을 책정합니다. 초대규모 클라우드 컴퓨팅 기업이 감수하는 기회비용보다 소비자용 GPU 클러스터 및 채굴장의 구조적 차익거래 비용은 훨씬 낮기 때문에, io.net 상의 자원 가격은 계속 상승하는 클라우드 가격보다 동적으로 낮은 수준을 유지할 수 있습니다.
GPU 인터넷 구축
io.net은 경량 자산 구조를 유지하면서 특정 고객에게 서비스를 제공하는 한계 비용을 거의 0에 가깝게 낮출 수 있으며, 동시에 시장의 수요측과 공급측과 직접 관계를 맺을 수 있는 독특한 이점을 가지고 있습니다. 수천 개의 신생 기업들이 경쟁력 있는 제품을 만들기 위해 GPU를 필요로 하고 있으며, 언젠가는 모두가 이러한 제품과 상호작용하게 될 것입니다.
잠재적인 GPU를 보유하고 계시다면, 오늘 당장 네트워크에 기여하시고 포인트를 적립하실 수 있습니다.
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