Nhu cầu về khả năng tính toán AI gia tăng, io.net có thể trở thành nền tảng tính toán phi tập trung mẫu mực?

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là sự nổi lên của các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình sinh hình ảnh, nhu cầu về tài nguyên tính toán hiệu suất cao như GPU đang tăng vọt. Xu hướng này không chỉ thúc đẩy sự mở rộng nhanh chóng của quy mô thị trường AI mà còn mang lại động lực tăng trưởng mới cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây.

Trong bối cảnh như vậy, việc giải quyết hiệu quả vấn đề thiếu hụt tài nguyên tính toán AI đã trở thành điểm chú ý của ngành. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống đang mở rộng kinh doanh, cho thuê tài nguyên GPU nhàn rỗi cho bên có nhu cầu. Trong khi đó, một số dự án đổi mới đang bắt đầu thử nghiệm theo hướng phi tập trung của blockchain, xây dựng mạng lưới khả năng tính toán phân phối để tích hợp và sử dụng tài nguyên tính toán nhàn rỗi một cách linh hoạt và hiệu quả hơn.

io.net chính là một nền tảng cung cấp khả năng tính toán phân phối mới nổi. Dự án này dựa trên công nghệ blockchain Solana, nhằm tập hợp các nguồn tài nguyên GPU nhàn rỗi từ các trung tâm dữ liệu độc lập và thợ mỏ tiền điện tử, cung cấp khả năng tính toán cần thiết cho lĩnh vực AI và học máy. io.net tuyên bố đã tích hợp hơn 1 triệu nguồn GPU, bao phủ nhiều khía cạnh tính toán AI từ học tăng cường, học sâu đến tối ưu hóa mô hình, chạy mô hình.

Trong việc thực hiện kỹ thuật, io.net đã sử dụng khung tính toán phân tán dựa trên ray.io. Hệ thống này cho phép bất kỳ ai tham gia vào mạng với tư cách là nhà cung cấp khả năng tính toán hoặc nhà phát triển mà không cần giấy phép bổ sung. Nền tảng sẽ điều chỉnh giá một cách linh hoạt dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ tính toán, mức độ khẩn cấp và tình trạng cung cấp tài nguyên, nhằm thực hiện cơ chế định giá thị trường. Hệ thống backend sẽ chịu trách nhiệm thông minh kết nối nhà cung cấp GPU và nhà phát triển dựa trên loại nhu cầu GPU, lượng hiện có, vị trí của người yêu cầu và uy tín.

Token gốc $IO của io.net đóng vai trò quan trọng trong hệ thống. Nó không chỉ là phương tiện giao dịch khả năng tính toán, mà còn đảm bảo hoạt động bình thường của mạng thông qua cơ chế staking. Người dùng nắm giữ token $IO có thể stake nó vào các nút, trong khi các nhà điều hành nút cũng cần stake một số lượng nhất định $IO để nhận lợi nhuận trong thời gian nhàn rỗi.

Từ góc độ kinh tế token, tổng cung tối đa của $IO là 800 triệu đồng, trong đó 500 triệu đồng đã được phân phối trong sự kiện tạo token (TGE), 300 triệu đồng còn lại sẽ được phát hành dần dần trong 20 năm, với số lượng phát hành có xu hướng giảm. Hiện tại, lưu thông của $IO là 95 triệu đồng, chủ yếu đến từ 75 triệu đồng được mở khóa cho nghiên cứu hệ sinh thái và xây dựng cộng đồng, cũng như 20 triệu đồng thưởng khai thác từ Binance Launchpool.

io.net còn thiết lập cơ chế mua lại và tiêu hủy token, nguồn vốn mua lại đến từ phí đặt hàng và phí giao dịch mà nền tảng thu được. Cơ chế này hy vọng sẽ có tác động tích cực đến giá trị của $IO trong dài hạn.

Trong lĩnh vực cạnh tranh, io.net đang đối mặt với sự cạnh tranh từ các dự án như Akash, Nosana, OctaSpace và Clore.AI. So với các đối thủ, lợi thế của io.net nằm ở mức độ gia nhập thấp hơn và đa dạng hơn về loại tài nguyên, điều này có thể giúp thu hút nhiều người tham gia hơn, từ đó tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ hơn.

Tuy nhiên, con đường phát triển của io.net không hề suôn sẻ. Trong giai đoạn thử nghiệm, dự án đã gặp nhiều nghi ngờ do quy tắc tích điểm không minh bạch. Nhiều người tham gia phát hiện rằng chi phí thuê GPU để tham gia thử nghiệm vượt xa lợi ích từ airdrop, điều này đã ảnh hưởng đến sự tin tưởng của cộng đồng ở một mức độ nhất định.

Mặc dù vậy, triển vọng dài hạn của io.net vẫn đáng để mong đợi. Với sự phát triển liên tục của công nghệ AI và sự mở rộng không ngừng của các trường hợp ứng dụng, nhu cầu về nền tảng khả năng tính toán phân phối được kỳ vọng sẽ tiếp tục tăng trưởng. Liệu io.net có thể thành công trong việc hiện thực hóa mục tiêu lớn lao của mình, trở thành người dẫn đầu trong thị trường khả năng tính toán phi tập trung, vẫn cần thời gian để kiểm chứng.