Author: MIIX Capital Source: Medium

1.1 プロジェクトの状況

1.1 事業概要

io.netは、ML（機械学習）のための計算を提供するように設計された分散型GPUネットワークである。独立したデータセンター、暗号通貨の採掘者、FilecoinやRenderのようなプロジェクトから100万以上のGPUを集めることで、計算能力にアクセスできます。

100万個のGPUをDePIN（Decentralised Physical Infrastructure Network）に集め、エンタープライズグレードの分散型コンピュートネットワークを構築することを目指しています。

人工知能エンジニア：ニューヨーク・タイムズ紙

ユーザーにとっては、遊休GPUリソースの分散型グローバルバザーに相当し、AIエンジニアやチームが必要なGPUコンピューティングサービスをカスタマイズして購入することができます。

1.2チームの背景

アーマド・シャディッド（Ahmad Shadid ）は創業者兼CEOで、以前はホエールトレーダーのクオンツ・システム・エンジニアでした。

ギャリソン・ヤンは最高戦略責任者兼最高マーケティング責任者であり、以前はAva Labsの成長戦略担当副社長でした。

トリー・グリーン（Tory Green ）氏は最高執行責任者（COO）で、以前はハム・キャピタル（Hum Capital）の最高執行責任者（COO）、フォックス・モバイル・グループ（Fox Mobile Group）の企業開発・戦略担当ディレクターでした。

アンジェラ・イー（Angela Yi ）は事業開発担当副社長で、ハーバード大学を卒業し、販売、パートナーシップ、ベンダー管理の主要戦略の立案と実行を担当しています。

2020年にAhmad Shadidが機械学習によるクオンツ取引を行うDark TickのためにGPUコンピュートネットワークを構築した際、取引戦略が高頻度取引に近いため大量の演算が必要となり、クラウドサービスベンダーのGPUサービスの高コストが問題となった。

コンピューティング・パワーに対する莫大な需要と直面した高コストが、彼らを分散型分散コンピューティング・リソースというものに踏み切らせ、その後オースティン・ソラナ・ハッカー・ハウスで支持を得ることになった。このように、io.netは、彼らが直面した痛点から出発し、解決策を考え出し、ビジネスに着地し、拡大したチームに属している。

1.3製品/技術

市場でユーザーが直面している問題：

可用性が限られている。

ハードウェアへのアクセスには数週間かかることが多く、市場で人気のあるGPUモデルは利用できないことがよくあります。

GPUハードウェア、場所、セキュリティレベル、レイテンシなどの選択肢がほとんどない。

コストが高い：良質なGPUを手に入れるのは非常に高価で、トレーニングや推論に毎月数十万円かかります。

解決策：

利用率の低いGPU（スタンドアロンのデータセンター、暗号マイナー、FilecoinやRenderなどの暗号プロジェクトなど）を集約することで、それらのリソースをDePINにより、エンジニアは多くの計算能力をシステムに取り込むことができる。これにより、MLチームは分散GPUネットワーク上で推論とモデル提供のワークフローを構築し、分散計算ライブラリを活用してジョブをスケジューリングしてバッチ処理し、データとモデルの並列性を使用して多数の分散デバイス間で並列化できるようになります。

さらに、io.netは分散コンピューティングライブラリを活用して、高度なハイパーパラメーターチューニングを行い、最良の結果をチェックし、スケジューリングを最適化し、検索パターンをシンプルに指定します。

製品コンポーネント:

IOクラウド。IO-SDKとシームレスに統合され、AIおよびPythonアプリケーションをスケーリングするための包括的なソリューションを提供します。GPU/CPUリソースの展開と管理を簡素化しながら、無制限の計算能力を利用できます。

IO Workerは、直感的なWebアプリケーションを通じてGPUノードの運用を効率的に管理するための包括的でユーザーフレンドリーなインターフェースをユーザーに提供します。

IO Workerは、ユーザーアカウント管理、コンピューティング・アクティビティの監視、リアルタイムデータ表示、温度と消費電力の追跡、インストール支援、ウォレット管理、セキュリティ対策、および収益性計算に関連する機能を備えています。

GPUクラウドのあらゆる側面に関する包括的な統計と視覚的なグラフをユーザーに提供することに重点を置いたIO Explorerは、ユーザーがio.netネットワークの複雑さを即座に監視、分析、理解することを容易にし、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の完全な可視性を提供します。

製品の特徴：

分散型コンピューティングネットワーク：io.netは、コンピューティングリソースをグローバルに分散する分散型コンピューティングモデルを採用しており、コンピューティングの効率性と安定性が向上しています。

低コストのアクセス: io.netクラウドは、従来の集中型サービスよりも低コストのアクセスを提供し、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します。

分散クラウドクラスター：このプラットフォームは分散クラウドクラスターを提供し、ユーザーはニーズに合った計算リソースを選択し、異なるノードにタスクを割り当てて処理することができます。

機械学習タスクのサポート：io.net Cloudは、機械学習エンジニアがモデルのトレーニングやデータ処理などのタスクを簡単に実行できるように、コンピュートリソースの提供に重点を置いています。

1.4開発ロードマップ

https://developers.io.net/docs/product-timeline

MIIX キャピタル：io.net プロジェクト調査報告書align: left;">io.netのホワイトペーパーに掲載された情報によると、プロジェクト製品のロードマップは次の通りです：2024年1月～4月、io.netエコシステムの分散化に特化したv1.0の完全リリースにより、セルフホスティングと自己複製が可能になります。

1.5資金調達情報

公開されたニュース情報によると、2024年3月5日、io.netはシリーズAで3000万ドルの資金調達が完了したと発表した。Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, ContinueCapital, MH Ventures, Sandbox Gamesなどが参加している。[1]注目すべきは、このラウンドでio.netは全体で10億ドルと評価されたことだ。

2.マーケットデータ

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より、総アクセス数は521.2万。月間平均訪問回数は173.7万回、直帰率は18.61％（低め）、各地域のユーザー訪問データはより均一で、直接訪問と検索訪問の割合が80％以上であることから、訪問ユーザーデータに含まれるダーティデータの割合はそれほど高くなく、io.netの基本的な理解があり、ウェブサイト上でより深く学び、交流することを望んでいることがうかがえる。

2.2ソーシャルメディア・コミュニティ

3.競合分析

3.1競合情勢

3.1.1.align: left;">io.netの中核事業は分散型AI演算に関連しており、その最大の競合はAWS、Google Cloud、Microsoftのインテリジェントクラウド事業（Azureに代表される）に代表される従来のクラウドサービスベンダーである。インターナショナル・データ・コーポレーション（IDC）、ウェーブ・インフォメーション、清華大学グローバル産業研究所が共同でまとめた「世界演算指数評価報告書2022-2023」によると、世界のAIコンピューティング市場規模は2022年の195億ドルから2026年には346億6000万ドルに成長すると予想されている。[2]

世界の主要クラウドコンピューティングベンダーの売上高を比較すると、2023年のAWSクラウドサービスの売上高は90.8億ドル、Googleクラウドの売上高は33.7億ドル、Microsoftのインテリジェントクラウド事業の売上高は96.8億ドルである。[3]この3社は世界市場シェアの約66％を占め、これら巨大企業3社の時価総額は1兆ドルを超えている。="text-align: left;">https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/

クラウドサービスベンダーの高収益とは対照的である。高収益とは対照的に、GPUの利用率をいかに向上させるかという問題が焦点となっている。AI infrastructureの調査によると、ほとんどのGPUリソースは十分に活用されておらず、約53%がGPUリソースの51～70%が十分に活用されていないと考えており、25%が利用率は85%までと考え、利用率が85%を超えていると考えているのはわずか7%である。io.netにとって、クラウド・コンピューティングの膨大な需要とGPUリソースの効果的な未利用は、市場機会です。

3.2強みの分析

https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429

io.netの最大の競争優位性は、生態学的優位性または先行者利益である。公式データによると、io.netは4万以上のGPUクラスタ、5600以上のCPU、6万9000以上のWoker Nodes、90年代未満に導入された1万GPU、競合他社より90％安く、評価額は10億ドルである。io.netは中央集権的なクラウドプロバイダーと比較して、顧客に低価格を提供し、より多くの料金を支払う必要がないだけでなく、顧客がクラウドを好きなように利用できる。io.netは、集中型クラウド・プロバイダーに対して1～2％のディスカウントを顧客に提供し、ライセンス不要で即座にオンボーディングできるだけでなく、近日公開予定のIOトークンを通じてパワー・プロバイダーにさらなるスタートアップのインセンティブを提供し、これらを合わせて100万GPUを接続するという目標の達成に貢献します。

さらに、io.netはGPUコンピューティングパワーに重点を置いているため、GPUネットワーク規模の点で他のDePINコンピューティングプロジェクトを100倍以上リードしています。io.netはまた、ブロックチェーンの世界で初めて最先端のML技術スタック（例えば、Ray Cluster、io.netはまた、最先端のML技術スタック（Ray Cluster、Kubernetes Cluster、Mega Clusterなど）をGPU DePINプロジェクトに組み込んで大規模に実用化したブロックチェーンコミュニティで最初の企業であり、GPU数だけでなく、技術採用やモデルトレーニング能力の面でも最先端を走っている。

io.netが進化を続けるにつれて、集中型クラウドプロバイダーと競争するために、ネットワーク全体のGPU容量を同時50万GPUまで増強できるようになり、以下を含む主要なDePINおよびAIプレーヤーと提携することで、Web 2と同様のサービスをはるかに低コストで提供できるようになります。Render Network、Filecoin、Solana、Ritualなど）と提携することで、Web 3xAIのエコシステム全体を実現し、この分野の中心である分散型GPUネットワークのリーダーおよび決済レイヤーとしての地位を徐々に確立していきます。

3.3リスクと課題

io.netは、Web3と深く統合されたコンピューティングリソースを統合・配布するための新興プラットフォームであり、そのビジネスは従来のクラウドサービスベンダーのビジネスと非常に重複しているため、技術的にも市場的にも有利です。

技術的なセキュリティリスク、 新興プラットフォームとしてのio.netは、大規模なアプリケーションテストを経験しておらず、悪意のある攻撃を防止し対応する能力を反映していません。莫大な量の演算資源のアクセス、配布と管理に直面し、対応する経験や実践的な検証がないため、技術的な製品共通の互換性、堅牢性、セキュリティなどの問題が発生しやすい。そして、一度問題が発生すると、io.netにとって致命的となる可能性が高い。なぜなら、顧客は自分自身のセキュリティと安定性をより重視しており、これらのためにお金を払うことを望んでいないからである。

市場拡大が遅れている。io.netと従来のクラウドサービスベンダーは非常に重複しているため、従来のAWS、Google Cloud、Alicloudなどと直接競合する必要があり、io.netはより有利なコストを持っているが、2番手や3番手のプロバイダーとさえ競合する。io.netはより有利なコストを持っていますが、そのサービスシステムとBクラス顧客向けの市場システムは始まったばかりであり、既存のWeb3業界の市場運営とは大きく異なるため、現時点では市場拡大の進展という点では理想的ではなく、プロジェクトの評価とトークンの市場価値のパフォーマンスに直接影響を与える可能性が高いです。

最新のセキュリティ事件

4月25日、io.netの創設者兼CEOのAhmad Shadid氏はツイートで次のように述べた。Shadid氏は、セキュリティインシデントがio.netのメタデータAPIで発生し、攻撃者がユーザーIDとデバイスIDのアクセス可能なマッピングを悪用した結果、無許可でメタデータが更新されたとツイートした。io.netはいかなるPIIも収集しておらず、機密性の高いユーザーデータやデバイスデータを開示していない。

Shadid氏は、io.netのシステムは自己修復が可能なように設計されており、誤って変更されたメタデータを回復するために各デバイスを常に更新していると述べています。この事件を受けて、io.netはOKTAのユーザーレベル認証統合の展開を加速しており、今後6時間以内に完了する予定である。さらに、io.netは、不正なメタデータの変更をブロックするために、ユーザー認証用のAuth0 Tokenを展開します。データベースの復旧中、ユーザーは一時的にログインできなくなります。すべてのアップタイム記録は影響を受けず、ベンダー報酬の計算には影響しません。

4.トークンの評価

4.1トークン・モデル

io.netのトークンエコノミーモデルは、その創設時に5億の初期供給量を持ちます。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＆エコシステム（16％）、コミュニティ（50％）の5つのカテゴリーで、5億IOの初期供給が予定されています。IOはネットワークの成長と普及にインセンティブを与えるために発行されるため、20年間で最大8億の固定供給量に成長する。

報酬はデフレモデルを使用してモデル化され、初年度は8%から始まり、8億IOの上限に達するまで毎月1.02%ずつ（年間～12%）減少します。初期サポーターとコア貢献者の取り分は、報酬が分配されるにつれて減少し続け、すべての報酬が分配された後、コミュニティの取り分は50%まで増加します。

トークン・ユーティリティには、IO Workerが配布するインセンティブ、AIとML展開チームによるネットワークの継続使用に対する報酬、需要と供給のバランス、IO Workerコンピュートユニットの価格設定、コミュニティ・ガバナンスが含まれます。

io.netは、IO価格の変動による支払いの問題を避けるため、米ドルに固定された安定コイン、IOSDを開発しました。さらに、io.netはネットワーク機能を改善するためのいくつかのメカニズムを検討している。たとえば、IOワーカーはネイティブ資産を担保にすることで、リースされる確率を高めることができる。この場合、誓約する資産が多ければ多いほど、選ばれる確率が高くなる。加えて、ネイティブ資産を誓約するAIエンジニアは、需要の高いGPUを優先的に利用できるかもしれません。

4.2トークン・メカニズム

IOトークンは、主に需要側と供給側の2つのグループに使用され、需要側では各コンピュートジョブはUSDで価格設定され、ネットワークはジョブが完了するまで支払いを保持します。ノードオペレータが報酬シェアを米ドルとトークンで割り当てると、すべての米ドルはノードオペレータに直接分配され、トークンに割り当てられたシェアはIOコインの鋳造に使用されます。その期間中にコンピュートリワードとして鋳造されたすべてのIOコインは、クーポントークン（コンピュートクレジット）のドル価値に基づいてユーザーに分配されます。

プロバイダーの場合、これにはアベイラビリティリワードと計算リワードが含まれます。コンピュートリワードはネットワークに提出されたジョブのためのもので、ユーザーは「クラスタデプロイメントの期間（時間）」を選択し、io.net Pricing Predictorからコストの見積もりを受け取ることができます。可用性のインセンティブに関しては、ネットワークはランダムに小さなテストジョブを送信し、どのノードが定期的に稼働し、需要側からのジョブを受け入れるのに適しているかを評価します。

注目すべきは、供給側と需要側の両方に、計算パフォーマンスとネットワークへの参加に基づいてスコアを蓄積し、報酬や割引を得るための評価システムが設定されていることです。

これに加えて、io.netには、誓約、招待報酬、ネットワーク手数料を含む生態学的成長メカニズムがあります。 IOコイン保有者は、トークンをノード運営者やユーザーに誓約するオプションがあります。誓約されると、誓約者は参加者が獲得したすべての報酬の1～3％を受け取る。ユーザーはまた、新しい参加者をネットワークに招待し、新しい参加者の将来の収益の一部を共有することができます。ネットワーク手数料は5％に設定されている。

4.3バリュエーション分析

トラック内のどのプロジェクトについても、正確な収益データを得ることができないため、正確なバリュエーションを行うことができません。そこで、io.netのAI+プロジェクトであるRenderについて説明します。参考までに、DePINのプロジェクトRenderを比較してみましょう。="text-align: left;">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トラックにおける分散型GPUレンダリングソリューションの主要プロジェクトです。一方、io.netの総GPUリソースは461,772で、Renderの38倍、現在の評価額は10億ドルです。io.netとRenderプロジェクトにとって、両者の核となる重要な能力は分散型GPU演算であるため、比較の核となるGPU供給量からすると、io.netの上場市場価値はRenderのそれを上回るか、少なくとも匹敵することはないだろう。="text-align: left;">https://stats.renderfoundation.com/

レンダー・ネットワークの2022年のレンダリング数は9,420,335フレーム、GMVは2,457,000ドルである。GMVは2,457,134ドルで、現在、レンダー・ネットワークのレンダリングされたフレーム数は31,643,819であり、これを外挿すると、全体のGMVはおよそ8,253,751ドルになります。

これをio.netの4ヶ月GMV 400,000と対比させ、io.netが4ヶ月GMV 400,000の平均成長率で成長し、12ヶ月GMVが1,200,000であると仮定すると、io.netがRender NetworkのGMVに到達した場合、6.8倍の増加となります。io.netが現在のRender NetworkのGMVに到達するとすれば、まだ6.8倍の成長の余地があります。io.netは現在10億ドルの評価を受けており、上記の分析によれば、io.netは強気市場サイクルにおいて50億ドル以上の時価総額に達すると予想されます。

5.まとめ

io.netの出現は、分散型コンピューティング分野のギャップを埋め、ユーザーに斬新で有望なコンピューティング方法を提供します。人工知能や機械学習などの分野が成長し続けるにつれて、コンピューティング・リソースに対する需要も高まっており、io.netは高い市場ポテンシャルと価値を持つものとなっています。

一方で、市場ではio.netに10億ドルという高い評価額が付けられているものの、その製品は市場でテストされておらず、その技術のリスクには不確実性があり、需給を効果的にマッチングできるかどうかが、将来的に過去最高の時価総額を達成できるかどうかを決める重要な変数となっている。既存の状況から、io.netプラットフォームは、供給側の成果は最初に示されているが、需要側は完全に起動されていない、その結果、プラットフォーム全体のGPUリソースが十分に活用されていない、どのようにチームのGPUリソースの需要をより効果的に動員することが直面しなければならない課題である。

もしio.netが市場側の迅速なアクセスの需要を満たすことができ、運営過程で大きなリスクや技術的な問題が発生したり現れたりしなければ、そのAI + DePINエンティティのビジネス属性で、その全体的なビジネスは、また、Web3の分野で最も人目を引くプロジェクト製品になるために、フライホイールの成長を開始します。これはまた、io.netがサブ工場品質の投資対象となることを意味し、私たちは観察と慎重な検証をフォローアップしていきましょう。