GPU

Io.net通过DePIN模式整合全球闲置GPU资源，构建去中心化AI计算云，显著降低机器学习成本达90%。其核心技术包括IO-SDK引擎、网状VPN架构及双代币系统（IO/IOSD），支持集群化算力调度与加密经济激励。平台已聚合超2万张GPU，完成A轮3000万美元融资，估值达10亿美元，并与Render、Filecoin等达成合作。尽管面临技术复杂度与市场竞争等挑战，该项目凭借独创的分布式集群方案，成为解决AI算力短缺的前沿探索者。

ArkStream Capital 近期完成对 IO.Net 的 A 轮投资，融资额达 3000 万美元。IO.Net 作为去中心化 GPU 算力平台，通过整合全球闲置算力，提供低成本、高效的 AI 计算服务，被誉为 GPU 领域的「Airbnb」。其技术领先性体现在整合 ML 技术栈及百万级 GPU 目标，并与 Render Network、Solana 等合作，推动去中心化算力生态发展。

开篇 据Precedence Research报告显示，随着到人工智能和机器学习这类先进技术在云计算中应用日益增加，云计算市场预计到2028年将突破1万亿美元大关。此外，特定行业对于量身定做的计算解决方案的需求，正为云计算领域创造着巨大的增长机遇。这些解决方案在存储、获取和管理关键数据方面发挥着关键作用，从而进一步驱动了该领域的扩展。 来源：Precedence Research 进入2024年，企业正面临着云计算成本的上升，这促使他们必须重新审视其工作负载管理策略，以降低开支。从经济分析和供应商报告中可以看出，云服务及存储成本正处于上升趋势。例如，1月份的生产者价格指数（PPI）显示，包括与云计算相关的数据处理服务在内的成本环比上涨了0.6%，同比上涨了3.7%。进一步地，Vertice首席执行官Eldar Tuvey预期2024年初的云基础设施即服务（SaaS）会面临10.6%的通货膨胀率。 来源：Tech Target 在Web3领域，Aethir正致力于应对集中式云计算的常规挑战，包括高昂的成本、GPU供给的限制以及延迟问题，并提供了一种去中心化的GPU云服务平台，为人工智能和游戏等迅速增长的市场提供可扩展的解决方案。

文章探讨了去中心化计算在AI发展中的关键作用，分析了GPU在AI训练中的重要性以及传统数据中心面临的挑战。随着AI需求激增，去中心化计算通过整合全球分散的GPU资源，为中小企业和开发者提供了更具成本效益和灵活性的解决方案。文章强调，去中心化计算不仅能降低AI开发门槛，还能确保技术访问的公平性和抗审查性，成为未来AI基础设施的重要组成部分。

io.net是Solana生态的DePIN协议，旨在构建全球最大去中心化GPU网络，解决AI计算资源短缺问题。该项目通过聚合闲置GPU资源（包括矿机、数据中心等），为机器学习开发者提供低成本、可定制的分布式算力。其核心优势在于：整合25,000个节点、降低90%计算成本、兼容主流分布式框架。2024年3月完成3000万美元A轮融资，获Multicoin Capital等顶级机构投资，计划4月28日推出IO代币。作为DePIN+AI赛道代表项目，io.net通过代币激励实现资源优化配置，现可通过提供GPU/CPU算力参与空投挖矿。

Akash Network作为去中心化AI算力协议龙头，通过代币经济整合全球闲置GPU/CPU资源，提供成本仅为传统云服务1/3的算力租赁服务。其核心优势包括：1）已聚合258个GPU和1.77万CPU资源，使用率稳定在50%以上；2）与Gensyn、Bittensor等协议建立深度合作；3）完成全部代币解锁，质押率达57.8%，通胀抛压较小。在AI算力需求爆发和DePIN叙事加持下，Akash凭借先发优势成为兼具炒作空间与长期价值的标的，但需持续关注与io.net等新兴对手的竞争态势。

需求中的算力 从《阿凡达》的视效渲染到比特币挖矿，再到AI大模型训练，算力需求呈现爆发式增长。区块链与AI技术推动算力硬件从CPU、GPU向FPGA、ASIC演进，同时催生去中心化算力网络。这类平台通过整合闲置资源，为数字媒体渲染、AI模型微调等场景提供低成本解决方案，成为中心化云服务的重要补充。

TL;DR 全球GPU供应短缺严重影响AI、游戏等行业，Aethir提出去中心化解决方案，通过聚合闲置GPU资源构建分布式云平台。其网络包含容器、检查者、索引者三类矿工角色，采用ATH代币经济模型，已获1.5亿美元A轮融资。项目专注云游戏和AI算力赛道，目前拥有20万用户和4万GPU资源，但代币尚未上线。

AI算力需求呈现指数级增长，推动高性能计算硬件市场爆发。英伟达数据中心收入激增，HBM存储芯片需求达传统服务器8倍。供需失衡导致算力成本飙升，H100加速卡溢价超10倍。去中心化算力网络成为新趋势，Web3项目通过分布式架构降低80%-90%成本。Render Network、Gensyn、Akash等平台分别聚焦渲染验证、机器学习验证和云资源租赁，io.net整合Ray框架实现90%降费。全球云AI市场规模预计以39.6%年复合增长率在2030年达6476亿美元，基础设施层占据产业链50%以上价值。