Desenvolvimentos mais recentes sobre Io.net em 2025

A Io.net passou por um crescimento e desenvolvimento significativos em 2025, solidificando sua posição no mercado de computação descentralizada. As seguintes atualizações destacam os principais avanços e mudanças estratégicas dentro da plataforma:

Expansão de Mercado e Desempenho

• Crescimento da Rede: A rede Io.net expandiu para mais de 10.000 nós ativos globalmente, representando um aumento de 215% em comparação com o final de 2024
• Poder de Cálculo: Os recursos totais de computação GPU disponíveis na plataforma atingiram 450 petaFLOPS, tornando-se a maior rede de computação GPU descentralizada.
• Volume de Transação: A plataforma agora processa mais de 12 milhões de dólares em transações de recursos computacionais mensalmente

Parcerias Estratégicas

A Io.net formou várias alianças estratégicas para aprimorar seu ecossistema:

Avanços Técnicos

• Tecnologia IO Mesh: A introdução da rede mesh reduziu a latência em 47%, melhorando dramaticamente as capacidades de processamento em tempo real para cargas de trabalho de IA distribuída.
• Alocação Inteligente de Recursos: Novos algoritmos otimizam a distribuição de recursos da GPU com base nas necessidades de carga de trabalho, aumentando a eficiência em 38%
• Integração de Armazenamento a Frio: Implementada integração perfeita com soluções de armazenamento descentralizado, permitindo fluxos de trabalho mais complexos para a gestão de grandes conjuntos de dados
• Atualizações de Protocolos de Segurança: Sistemas de criptografia de ponta a ponta melhorados e autenticação em múltiplas camadas agora protegem todas as transferências de dados

Aprimoramentos do Modelo Económico

A estrutura tokenómica foi refinada com:

• Modelo de Preços Dinâmico: Implementação de preços responsivos à demanda que se ajustam com base nas taxas de utilização da rede
• Mecanismos de Staking: Novas opções de staking permitindo que os detentores de tokens participem na governança e ganhem recompensas das taxas de rede
• Incentivos para Fornecedores: Estrutura de recompensas em camadas para fornecedores de recursos computacionais com base na qualidade do hardware e métricas de tempo de atividade

Impacto da Indústria

O desenvolvimento da infraestrutura da Io.net contribuiu significativamente para a indústria de IA ao:

• Reduzindo os custos de treinamento de IA em uma média de 72% em comparação com provedores de nuvem centralizados
• Permitir o acesso a computação de alto desempenho para equipas de investigação menores e startups
• Apoiar modelos de IA cada vez mais complexos através de uma arquitetura de computação distribuída
• Estabelecendo novos padrões para infraestrutura de IA descentralizada

À medida que a Io.net continua a evoluir em 2025, a plataforma demonstra como a infraestrutura descentralizada pode abordar efetivamente as crescentes demandas da computação em IA. A trajetória de crescimento da plataforma indica um impulso sustentado na construção de um ecossistema de computação mais acessível, eficiente e democratizado para o desenvolvimento de IA em todo o mundo.

Introdução

Na era digital, o poder computacional tornou-se um elemento essencial do progresso tecnológico. Ele define os recursos que os computadores necessitam para processar operações, incluindo memória, velocidade do processador e o número de processadores. Esses recursos afetam diretamente o desempenho e o custo dos dispositivos, especialmente ao lidar com vários programas simultaneamente. Com a adoção generalizada de tecnologias de inteligência artificial e aprendizado profundo, a demanda por recursos computacionais de alto desempenho, como GPUs, disparou, levando a uma escassez global de suprimentos.

A Unidade Central de Processamento (CPU) desempenha um papel fundamental como o núcleo de um computador, enquanto a Unidade de Processamento Gráfico (GPU) melhora significativamente a eficiência computacional ao lidar com tarefas paralelas. Uma CPU mais poderosa pode processar operações mais rapidamente, e a GPU apoia efetivamente as crescentes demandas computacionais.

O que é Io.net?

Fonte: io.net

Io.net é um projeto DePIN baseado em Solana, focado em fornecer poder de computação GPU para empresas de IA e aprendizado de máquina, tornando a computação mais escalável, acessível e eficiente.

Os modelos de IA modernos são cada vez maiores, e o treinamento e a inferência já não são tarefas simples que podem ser realizadas em um único dispositivo. Muitas vezes, é necessário computação paralela e distribuída, utilizando as poderosas capacidades de múltiplos sistemas e núcleos para otimizar o desempenho computacional ou para expandir para acomodar conjuntos de dados e modelos maiores. Coordenar a rede GPU como um recurso computacional é crucial neste processo.

Histórico da Equipa e Financiamento

Histórico da Equipa

A equipe central da Io.net originalmente se especializou em negociação quantitativa. Até junho de 2022, eles se concentraram no desenvolvimento de sistemas de negociação quantitativa de nível institucional cobrindo ações e criptomoedas. À medida que a demanda por poder computacional dos sistemas de backend aumentou, a equipe começou a explorar as possibilidades da computação descentralizada, concentrando-se, em última análise, na resolução de problemas específicos relacionados à redução do custo dos serviços de computação em GPU.

• Fundador e CEO: Ahmad Shadid, que trabalhou em quant e engenharia financeira. Antes da Io.net, ele foi voluntário na Fundação Ethereum.
• CMO & Chief Strategy Officer: Garrison Yang, que se juntou à Io.net em março deste ano, anteriormente atuou como VP de Estratégia e Crescimento na Avalanche e se formou na Universidade da Califórnia, Santa Barbara.
• COO: Tory Green, o COO da Io.net, anteriormente atuou como COO na Hum Capital e Diretor de Desenvolvimento de Negócios e Estratégia no Fox Mobile Group, e é formado em Stanford.

De acordo com as informações do LinkedIn da Io.net, a equipe está sediada em Nova Iorque, EUA, com uma filial em São Francisco, e atualmente tem mais de 50 membros na equipe.

Situação de Financiamento

A Io.net completou uma rodada de financiamento da Série A de 30 milhões de dólares liderada pela Hack VC, com a participação de outras instituições notáveis, como Multicoin Capital, Delphi Digital, Animoca Brands, OKX, Aptos Labs e Solana Labs. Além disso, os fundadores da Solana, Aptos e Animoca Brands também participaram desta rodada como investidores individuais. Notavelmente, após o investimento da Aptos Foundation, o projeto BC8.AI, inicialmente estabelecido na Solana, mudou-se para a plataforma L1 igualmente eficiente, Aptos.

Abordando a Escassez de Recursos de Computação

Nos últimos anos, os avanços rápidos em IA alimentaram uma demanda crescente por chips de computação, com as aplicações de IA dobrando suas necessidades de poder computacional a cada três meses e quase dez vezes a cada 18 meses. Este crescimento exponencial colocou uma pressão na cadeia de suprimentos global, que ainda está lutando para se recuperar das interrupções causadas pela pandemia. As nuvens públicas geralmente têm acesso prioritário a mais GPUs, tornando desafiador para pequenas empresas e instituições de pesquisa obter recursos computacionais, como:

• Altos Custos: Utilizar GPUs de alta gama é muito caro, facilmente alcançando centenas de milhares por mês para treinamento e inferência.
• Problemas de Qualidade: Os utilizadores têm poucas opções em relação à qualidade, nível de segurança, atraso computacional e outras opções do hardware GPU e têm de se contentar com o que está disponível.
• Restrições de Uso: Ao utilizar serviços em nuvem como o AWS da Google, GCP ou o Microsoft Azure, o acesso geralmente leva semanas, e GPUs de alta gama estão frequentemente indisponíveis.

A Io.net aborda este problema agregando recursos computacionais subutilizados (como centros de computação de dados independentes, mineradores de criptomoedas, Filecoin, Render e outras redes de projetos cripto) de GPUs em excesso. Esses recursos computacionais formam uma rede de computação descentralizada, permitindo que os engenheiros obtenham vasto poder computacional em um sistema facilmente acessível, personalizável e econômico.

Fonte: io.net

Produtos Io.net Construídos para Quatro Funcionalidades Centrais

• Inferência em Lote e Serviços de Modelo: Dados em lote podem ser processados em paralelo exportando a arquitetura e os pesos de modelos treinados para armazenamento de objetos compartilhados. Io.net permite que equipes de aprendizado de máquina estabeleçam fluxos de trabalho de inferência e serviços de modelo em redes GPU distribuídas.
• Treinamento Paralelo: as limitações de memória da CPU/GPU e os fluxos de trabalho de processamento sequencial criam gargalos significativos ao treinar modelos em um único dispositivo. A Io.net utiliza bibliotecas de computação distribuída para orquestrar e agrupar trabalhos de treinamento, permitindo o paralelismo de dados e modelos em muitos dispositivos distribuídos.
• Ajuste de Hiperparâmetros Paralelos: Os experimentos de ajuste de hiperparâmetros são inerentemente paralelos. A Io.net utiliza uma biblioteca de computação distribuída com capacidades avançadas de ajuste de hiperparâmetros para encontrar os melhores resultados, otimizar o agendamento e definir padrões de busca.
• Aprendizagem por Reforço: Io.net utiliza uma biblioteca de aprendizagem por reforço de código aberto que suporta cargas de trabalho de RL altamente distribuídas em nível de produção e um conjunto de APIs simples.

Produtos Io.net

IO Cloud

O IO Cloud gere clusters de GPU dispersos, oferecendo acesso a recursos flexíveis e escaláveis sem a necessidade de investimentos dispendiosos em hardware e gestão de infraestrutura. A utilização de uma rede de nós descentralizada proporciona aos engenheiros de machine learning uma experiência semelhante à de qualquer fornecedor de cloud. Integrado de forma fluida através do IO-SDK, oferece soluções para aplicações de IA e Python e simplifica a implementação e gestão de recursos de GPU/CPU, adaptando-se às necessidades em mudança.

Destaques:

• Cobertura Global: Utilizando uma abordagem semelhante a uma CDN, distribui globalmente recursos de GPU para otimizar serviços de aprendizado de máquina e inferência.
• Escalabilidade e Eficiência de Custos: Comprometido em ser a plataforma de nuvem GPU mais rentável, projeta-se que reduzirá os custos de projetos de IA/ML em até 90%.
• Integração com o IO SDK: Melhora o desempenho de projetos de IA através de uma integração perfeita, criando um ambiente unificado de alto desempenho.
• Características Exclusivas: Fornece acesso privado ao plugin OpenAI ChatGPT, simplificando a implementação de clusters de treinamento.
• Suporte para RAY Framework: Utiliza o framework de computação distribuída RAY para desenvolvimento de aplicações Python escaláveis.
• Inovação na Mineração de Cripto: Tem como objetivo revolucionar a indústria de mineração de cripto ao apoiar os ecossistemas de ML e IA.

Trabalhador IO

Projetado para otimizar as operações de fornecimento em WebApps, o IO Worker inclui gerenciamento de contas de usuário, monitoramento de atividades em tempo real, rastreamento de temperatura e consumo de energia, suporte à instalação, gerenciamento de carteiras, avaliação de segurança e análise de rentabilidade. Ele preenche a lacuna entre as demandas de potência de processamento de IA e a oferta de recursos computacionais subutilizados, facilitando um processo de aprendizado de IA mais econômico e fluido.

Destaques:

• Página inicial do trabalhador: Fornece um painel para monitoramento em tempo real de dispositivos conectados, suportando funções como exclusão e renomeação de dispositivos.
• Página de Detalhes do Dispositivo: Oferece uma análise abrangente dos dispositivos, incluindo tráfego, status de conexão e histórico de operações.
• Página de Adição de Dispositivo: Simplifica o processo de conexão de dispositivos, suportando a integração rápida e fácil de novos dispositivos.
• Página de Ganhos e Recompensas: Rastreia ganhos e histórico de operação com detalhes das transações disponíveis no Solscan.

IO Explorer

O IO Explorer visa fornecer uma janela para o funcionamento da rede, oferecendo aos usuários estatísticas abrangentes e insights operacionais sobre todos os aspectos da nuvem GPU. Assim como o Solscan ou os exploradores de blockchain fornecem visibilidade sobre transações em blockchain, o IO Explorer traz um nível semelhante de transparência para as operações impulsionadas por GPU, permitindo que os usuários monitorem, analisem e entendam os detalhes da nuvem GPU, garantindo total visibilidade das atividades da rede, estatísticas e transações, ao mesmo tempo que protege a privacidade das informações sensíveis.

Destaques:

• Página de Dispositivos: Exibe detalhes públicos dos dispositivos conectados à rede, fornecendo dados em tempo real e rastreamento de transações.
• Página Inicial do Navegador: Oferece insights sobre o volume de fornecimento, fornecedores verificados, números de hardware ativos e preços de mercado em tempo real.
• Página de Clusters: Mostra informações públicas sobre clusters implantados na rede, juntamente com métricas em tempo real e detalhes de reserva.
• Monitorização de Clusters em Tempo Real: Fornece informações imediatas sobre o estado, saúde e desempenho dos clusters, garantindo que os utilizadores tenham as informações mais recentes.

Arquitetura IO

Como uma ramificação do Ray, o IO-SDK forma a base das capacidades do Io.net, suportando execução paralela de tarefas e lidando com ambientes multilíngues. Sua compatibilidade com estruturas de aprendizado de máquina (ML) convencionais permite que o Io.net atenda de forma flexível e eficiente às diversas demandas computacionais. Essa configuração técnica, apoiada por um sistema técnico bem definido, garante que a plataforma Io.net possa atender às necessidades atuais e se adaptar a desenvolvimentos futuros.

Arquitetura em múltiplas camadas:

• Camada de Interface do Usuário: Fornece uma interface visual de front-end para os usuários, incluindo sites públicos, áreas de clientes e zonas de fornecedores de GPU, para oferecer uma experiência intuitiva e amigável.
• Camada de Segurança: Garante a integridade e segurança do sistema, incorporando mecanismos como defesa de rede, autenticação de utilizador e registo de atividades.
• Camada de API: Como o centro de comunicação para websites, fornecedores e gestão interna, facilita a troca de dados e operações.
• Camada de Backend: Forma o núcleo do sistema e é responsável por gerir clusters/GPU, interações com clientes e escalabilidade automática.
• Camada de Base de Dados: Gerencia o armazenamento e a gestão de dados, com armazenamento principal para dados estruturados e cache para o manuseio de dados temporários.
• Camada de Tarefas: Gere a comunicação assíncrona e a execução de tarefas, garantindo um processamento e fluxo de dados eficientes.
• Camada de Infraestrutura: Constitui a base do sistema, incluindo o pool de recursos de GPU, ferramentas de orquestração e processamento de tarefas de execução/ML, equipado com uma solução de monitorização robusta.

Túneis IO

Os Túneis IO facilitam conexões seguras de clientes a servidores remotos, permitindo que os engenheiros contornem firewalls e NAT sem configurações complexas, possibilitando o acesso remoto.

Fluxo de trabalho: os IO Workers primeiro estabelecem uma conexão com um servidor intermediário (ou seja, o servidor io.net). O servidor io.net então escuta pedidos de conexão de IO Workers e máquinas de engenheiros, facilitando a troca de dados através da tecnologia de túnel reverso.

(Fonte da imagem: io.net, 2024.4.11)

Aplicação em io.net: Os engenheiros podem facilmente conectar-se aos IO Workers através do servidor io.net, superando desafios de configuração de rede para alcançar acesso remoto e gestão.

Vantagens:

• Acessibilidade: A conexão direta com os IO Workers elimina barreiras de rede.
• Segurança: Garante a segurança da comunicação, protegendo a privacidade dos dados.
• Escalabilidade e Flexibilidade: Gerencia eficientemente múltiplos Trabalhadores de IO em diferentes ambientes.

IO Network

A IO Network utiliza uma arquitetura de VPN em malha para fornecer comunicação de ultra-baixa latência entre os nós antMiner.

Recursos da Rede VPN Mesh: Conexões Descentralizadas: Ao contrário dos modelos tradicionais de hub-and-spoke, a VPN mesh permite conexões diretas entre nós, melhorando a redundância, a tolerância a falhas e a distribuição de carga.

Vantagens para io.net:

• Conexões diretas reduzem os atrasos de comunicação, melhorando o desempenho da aplicação.
• Nenhum ponto único de falha garante que a rede continue a operar mesmo que um nó individual falhe.
• Aumenta a proteção da privacidade do usuário ao aumentar a complexidade do rastreamento e análise de dados.
• Integração fácil de novos nós sem afetar o desempenho da rede.
• Facilita o compartilhamento de recursos e o processamento eficiente entre nós.

Fonte: io.net

Comparação de Plataformas de Computação Descentralizada

Akash e Render Network

Tanto Akash quanto Render Network são redes de computação descentralizadas que permitem aos usuários comprar e vender recursos de computação. Akash opera como um mercado aberto, oferecendo recursos de CPU, GPU e armazenamento, onde os usuários podem definir preços e condições, e os provedores fazem lances para executar tarefas. Em contraste, Render utiliza um algoritmo de preços dinâmico focado em serviços de renderização de GPU, com recursos fornecidos por provedores de hardware e preços ajustados com base nas condições de mercado. Render não é um mercado aberto, mas utiliza um algoritmo de preços em múltiplos níveis para combinar compradores de serviços com usuários.

Io.net e Bittensor

Io.net foca em tarefas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, utilizando uma rede de computação descentralizada para aproveitar o poder de computação das GPUs espalhadas pelo mundo, e colaborando com redes como a Render para lidar com tarefas de IA e aprendizado de máquina. As suas principais distinções residem no foco em tarefas de IA e aprendizado de máquina e na ênfase em utilizar clusters de GPU.

Bittensor é um projeto de blockchain focado em IA que visa criar um mercado de aprendizado de máquina descentralizado que compete com projetos centralizados. Usando uma estrutura de sub-rede, concentra-se em várias tarefas relacionadas à IA, como redes de IA de prompts de texto e geração de imagens por IA. Os mineradores no ecossistema Bittensor fornecem recursos computacionais e hospedam modelos de aprendizado de máquina, computando para tarefas de IA fora da cadeia e competindo para oferecer os melhores resultados aos usuários.

Fonte: TokenInsight

Conclusão

A Io.net está prestes a impactar significativamente o promissor mercado de computação em IA, apoiada por uma equipe técnica experiente e forte suporte de entidades conhecidas como Multicoin Capital, Solana Ventures, OKX Ventures, Aptos Labs e Delphi Digital. Sendo a primeira e única DePIN de GPU, a io.net oferece uma plataforma que conecta provedores de poder computacional com usuários, demonstrando sua poderosa funcionalidade e eficiência na entrega de fluxos de trabalho de treinamento e inferência em rede distribuída de GPU para equipes de aprendizado de máquina.