Các diễn biến mới nhất về Io.net năm 2025

Io.net đã trải qua sự tăng trưởng và phát triển đáng kể vào năm 2025, củng cố vị thế của nó trong thị trường điện toán phi tập trung. Các cập nhật sau đây nổi bật những tiến bộ chính và sự chuyển biến chiến lược trong nền tảng:

Mở rộng thị trường và hiệu suất

• Tăng trưởng mạng: Mạng Io.net đã mở rộng lên hơn 10.000 nút hoạt động trên toàn cầu, tương ứng với mức tăng 215% so với cuối năm 2024
• Công suất máy tính: Tổng tài nguyên tính toán GPU có sẵn trên nền tảng đã đạt 450 petaFLOPS, biến nó thành mạng lưới tính toán GPU phi tập trung lớn nhất.
• Khối lượng giao dịch: Nền tảng hiện đang xử lý hơn 12 triệu đô la giao dịch tài nguyên máy tính hàng tháng

Đối tác chiến lược

Io.net đã hình thành một số liên minh chiến lược để nâng cao hệ sinh thái của mình:

Tiến bộ công nghệ

• Công nghệ IO Mesh: Việc giới thiệu mạng lưới lưới đã giảm độ trễ xuống 47%, cải thiện đáng kể khả năng xử lý theo thời gian thực cho các khối lượng công việc AI phân tán.
• Phân bổ Tài nguyên Thông minh: Các thuật toán mới tối ưu hóa phân phối tài nguyên GPU dựa trên yêu cầu khối lượng công việc, tăng hiệu suất lên 38%
• Tích hợp Lưu trữ Lạnh: Đã triển khai tích hợp liền mạch với các giải pháp lưu trữ phi tập trung, cho phép các quy trình làm việc phức tạp hơn cho việc quản lý tập dữ liệu lớn
• Cập nhật giao thức bảo mật: Hệ thống mã hóa đầu cuối nâng cao và xác thực nhiều lớp hiện bảo vệ tất cả các chuyển dữ liệu

Các cải tiến của mô hình kinh tế

Cấu trúc tokenomic đã được tinh chỉnh với:

• Mô hình giá linh hoạt: Triển khai giá cả phản ứng theo nhu cầu điều chỉnh dựa trên tỷ lệ sử dụng mạng.
• Cơ chế Staking: Các tùy chọn staking mới cho phép những người nắm giữ token tham gia vào quản trị và kiếm phần thưởng từ phí mạng
• Khuyến khích nhà cung cấp: Cấu trúc thưởng theo tầng cho các nhà cung cấp tài nguyên máy tính dựa trên chất lượng phần cứng và các chỉ số thời gian hoạt động

Tác động đến ngành

Sự phát triển cơ sở hạ tầng của Io.net đã đóng góp đáng kể cho ngành công nghiệp AI bằng cách:

• Giảm chi phí đào tạo AI trung bình 72% so với các nhà cung cấp điện toán đám mây tập trung
• Cung cấp khả năng truy cập vào máy tính hiệu suất cao cho các nhóm nghiên cứu nhỏ hơn và các startup
• Hỗ trợ các mô hình AI ngày càng phức tạp thông qua kiến trúc máy tính phân tán
• Thiết lập các tiêu chuẩn mới cho hạ tầng AI phi tập trung

Khi Io.net tiếp tục phát triển vào năm 2025, nền tảng này thể hiện cách mà hạ tầng phi tập trung có thể hiệu quả giải quyết những yêu cầu ngày càng tăng của tính toán AI. Đường đi của nền tảng cho thấy động lực bền vững trong việc xây dựng một hệ sinh thái tính toán dễ tiếp cận, hiệu quả và dân chủ hơn cho sự phát triển AI trên toàn cầu.

Giới thiệu

Trong thời đại số, sức mạnh tính toán đã trở thành một yếu tố thiết yếu của tiến bộ công nghệ. Nó định nghĩa các tài nguyên mà máy tính cần để xử lý các hoạt động, bao gồm bộ nhớ, tốc độ bộ xử lý và số lượng bộ xử lý. Những tài nguyên này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và chi phí của thiết bị, đặc biệt là khi xử lý nhiều chương trình cùng lúc. Với việc áp dụng rộng rãi trí tuệ nhân tạo và công nghệ học sâu, nhu cầu về các tài nguyên tính toán hiệu suất cao, chẳng hạn như GPU, đã tăng vọt, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung toàn cầu.

Bộ xử lý trung tâm (CPU) đóng vai trò quan trọng như là trung tâm của một máy tính, trong khi bộ xử lý đồ họa (GPU) nâng cao hiệu suất tính toán bằng cách xử lý các tác vụ song song. Một CPU mạnh mẽ hơn có thể xử lý các phép toán nhanh hơn, và GPU hỗ trợ hiệu quả cho các yêu cầu tính toán ngày càng tăng.

Io.net là gì?

Nguồn: io.net

Io.net là một dự án DePIN dựa trên Solana, tập trung vào việc cung cấp sức mạnh tính toán GPU cho các công ty AI và học máy, giúp tính toán trở nên linh hoạt, dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

Các mô hình AI hiện đại ngày càng lớn, và việc huấn luyện cũng như suy luận không còn là những nhiệm vụ đơn giản có thể thực hiện trên một thiết bị duy nhất. Thường thì, tính toán song song và phân tán là cần thiết, tận dụng sức mạnh của nhiều hệ thống và lõi để tối ưu hóa hiệu suất tính toán hoặc để mở rộng nhằm đáp ứng các tập dữ liệu và mô hình lớn hơn. Việc phối hợp mạng GPU như một tài nguyên tính toán là rất quan trọng trong quá trình này.

Nền tảng đội ngũ và tài trợ

Nền tảng đội ngũ

Đội ngũ cốt lõi của Io.net ban đầu chuyên về giao dịch định lượng. Đến tháng 6 năm 2022, họ tập trung vào việc phát triển các hệ thống giao dịch định lượng cấp tổ chức bao gồm cổ phiếu và tiền điện tử. Khi nhu cầu về sức mạnh tính toán của các hệ thống backend tăng lên, đội ngũ bắt đầu khám phá các khả năng của tính toán phi tập trung, cuối cùng tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể liên quan đến việc giảm chi phí dịch vụ tính toán GPU.

• Nhà sáng lập & Giám đốc điều hành: Ahmad Shadid, người đã làm việc trong lĩnh vực định lượng và kỹ thuật tài chính. Trước khi gia nhập Io.net, ông là một tình nguyện viên tại Quỹ Ethereum.
• CMO & Giám đốc Chiến lược: Garrison Yang, người đã gia nhập Io.net vào tháng Ba năm nay, trước đó từng giữ chức vụ VP Chiến lược và Tăng trưởng tại Avalanche và tốt nghiệp từ Đại học California, Santa Barbara.
• COO: Tory Green, COO của Io.net, trước đây đã từng giữ chức vụ COO tại Hum Capital và Giám đốc Phát triển Kinh doanh và Chiến lược tại Fox Mobile Group, và là cựu sinh viên của Stanford.

Theo thông tin LinkedIn của Io.net, đội ngũ có trụ sở chính tại New York, Mỹ, với một chi nhánh ở San Francisco, và hiện tại có hơn 50 thành viên trong đội.

Tình hình tài chính

Io.net đã hoàn thành vòng gọi vốn Series A trị giá 30 triệu USD do Hack VC dẫn đầu, với sự tham gia từ các tổ chức nổi bật khác như Multicoin Capital, Delphi Digital, Animoca Brands, OKX, Aptos Labs và Solana Labs. Thêm vào đó, các nhà sáng lập của Solana, Aptos và Animoca Brands cũng đã tham gia vào vòng gọi vốn này với tư cách là nhà đầu tư cá nhân. Đáng chú ý, sau khi nhận được đầu tư từ Quỹ Aptos, dự án BC8.AI, ban đầu được triển khai trên Solana, đã chuyển sang nền tảng L1 hiệu quả tương đương, Aptos.

Giải quyết tình trạng thiếu hụt tài nguyên máy tính

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của AI đã thúc đẩy nhu cầu về các chip máy tính, với các ứng dụng AI gấp đôi yêu cầu về sức mạnh tính toán mỗi ba tháng và gần mười lần mỗi 18 tháng. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân này đã gây áp lực lên chuỗi cung ứng toàn cầu, vẫn đang vật lộn để phục hồi từ những gián đoạn do đại dịch gây ra. Các đám mây công cộng thường có quyền truy cập ưu tiên vào nhiều GPU hơn, làm cho các doanh nghiệp nhỏ và các tổ chức nghiên cứu gặp khó khăn trong việc có được các nguồn tài nguyên tính toán, chẳng hạn như:

• Chi phí cao: Sử dụng GPU cao cấp rất tốn kém, dễ dàng lên tới hàng trăm nghìn mỗi tháng cho việc đào tạo và suy luận.
• Vấn đề chất lượng: Người dùng có ít sự lựa chọn về chất lượng, mức độ bảo mật, độ trễ tính toán và các tùy chọn khác của phần cứng GPU và phải chấp nhận những gì có sẵn.
• Hạn chế sử dụng: Khi sử dụng các dịch vụ đám mây như AWS của Google, GCP hoặc Microsoft Azure, việc truy cập thường mất vài tuần, và các GPU cao cấp thường không có sẵn.

Io.net giải quyết vấn đề này bằng cách tập hợp các tài nguyên tính toán chưa được sử dụng (như các trung tâm dữ liệu độc lập, thợ đào tiền điện tử, Filecoin, Render và các mạng dự án tiền điện tử khác) của các GPU dư thừa. Những tài nguyên tính toán này tạo thành một mạng lưới tính toán phi tập trung, cho phép các kỹ sư có được sức mạnh tính toán lớn trong một hệ thống dễ tiếp cận, tùy chỉnh và tiết kiệm chi phí.

Nguồn: io.net

Sản phẩm Io.net được xây dựng cho bốn chức năng cốt lõi

• Dịch vụ Dự đoán Theo Lô và Mô Hình: Dữ liệu theo lô có thể được xử lý song song bằng cách xuất kiến trúc và trọng số của các mô hình đã được đào tạo đến bộ nhớ đối tượng chia sẻ. Io.net cho phép các nhóm học máy thiết lập quy trình làm việc dự đoán và dịch vụ mô hình trên các mạng GPU phân tán.
• Đào tạo song song: Giới hạn bộ nhớ CPU/GPU và quy trình làm việc xử lý tuần tự tạo ra những nút thắt đáng kể khi đào tạo các mô hình trên một thiết bị duy nhất. Io.net sử dụng các thư viện tính toán phân tán để tổ chức và gộp các công việc đào tạo, cho phép sự song song của dữ liệu và mô hình trên nhiều thiết bị phân tán.
• Tối ưu hóa tham số song song: Các thí nghiệm tối ưu hóa tham số về bản chất là song song. Io.net sử dụng một thư viện tính toán phân tán với khả năng tối ưu hóa tham số tiên tiến để tìm kiếm kết quả tốt nhất, tối ưu hóa lịch trình và xác định các mẫu tìm kiếm.
• Học Tăng Cường: Io.net sử dụng một thư viện học tăng cường mã nguồn mở hỗ trợ các khối lượng công việc RL phân tán ở mức sản xuất và một tập hợp các API đơn giản.

Sản phẩm Io.net

IO Cloud

IO Cloud quản lý các cụm GPU phân tán, cung cấp khả năng truy cập tài nguyên linh hoạt, có thể mở rộng mà không cần đầu tư vào phần cứng đắt đỏ và quản lý cơ sở hạ tầng. Việc sử dụng mạng nút phi tập trung mang đến cho các kỹ sư máy học một trải nghiệm tương tự như bất kỳ nhà cung cấp đám mây nào. Được tích hợp một cách liền mạch qua IO-SDK, nó cung cấp giải pháp cho các ứng dụng AI và Python và đơn giản hóa việc triển khai và quản lý tài nguyên GPU/CPU, thích ứng với nhu cầu thay đổi.

Điểm nổi bật:

• Phạm vi toàn cầu: Sử dụng cách tiếp cận giống như CDN, nó phân phối tài nguyên GPU toàn cầu để tối ưu hóa dịch vụ học máy và suy diễn.
• Khả năng mở rộng và Hiệu quả Chi phí: Cam kết trở thành nền tảng đám mây GPU tiết kiệm chi phí nhất, dự kiến sẽ giảm chi phí dự án AI/ML lên đến 90%.
• Tích hợp với IO SDK: Tăng cường hiệu suất của các dự án AI thông qua việc tích hợp liền mạch, tạo ra một môi trường hiệu suất cao thống nhất.
• Tính năng độc quyền: Cung cấp quyền truy cập riêng vào plugin OpenAI ChatGPT, đơn giản hóa việc triển khai các cụm đào tạo.
• Hỗ trợ RAY Framework: Sử dụng framework tính toán phân tán RAY cho việc phát triển ứng dụng Python mở rộng.
• Đổi mới trong Khai thác Tiền điện tử: Nhằm cách mạng hóa ngành công nghiệp khai thác tiền điện tử bằng cách hỗ trợ các hệ sinh thái ML và AI.

Công nhân IO

Được thiết kế để tối ưu hóa hoạt động cung ứng trong WebApps, IO Worker bao gồm quản lý tài khoản người dùng, giám sát hoạt động theo thời gian thực, theo dõi nhiệt độ và mức tiêu thụ điện, hỗ trợ cài đặt, quản lý ví, đánh giá an ninh và phân tích lợi nhuận. Nó cầu nối khoảng cách giữa nhu cầu xử lý sức mạnh AI và nguồn tài nguyên máy tính chưa được sử dụng, giúp quá trình học AI trở nên hiệu quả về chi phí và suôn sẻ hơn.

Điểm nổi bật:

• Trang Chủ Người Lao Động: Cung cấp bảng điều khiển để theo dõi thời gian thực các thiết bị đã kết nối, hỗ trợ các chức năng như xóa và đổi tên thiết bị.
• Trang Chi Tiết Thiết Bị: Cung cấp phân tích toàn diện về các thiết bị, bao gồm lưu lượng, trạng thái kết nối và lịch sử hoạt động.
• Trang Thêm Thiết Bị: Đơn giản hóa quy trình kết nối thiết bị, hỗ trợ tích hợp nhanh chóng và dễ dàng các thiết bị mới.
• Trang Thu Nhập và Phần Thưởng: Theo dõi thu nhập và lịch sử hoạt động với các chi tiết giao dịch có sẵn trên Solscan.

IO Explorer

IO Explorer nhằm mục đích cung cấp một cái nhìn về hoạt động của mạng, cung cấp cho người dùng các thống kê toàn diện và cái nhìn về hoạt động trong tất cả các khía cạnh của đám mây GPU. Giống như Solscan hoặc các trình khám phá blockchain cung cấp sự minh bạch về các giao dịch blockchain, IO Explorer mang đến mức độ minh bạch tương tự cho các hoạt động dựa trên GPU, cho phép người dùng theo dõi, phân tích và hiểu rõ các chi tiết của đám mây GPU, đảm bảo sự minh bạch hoàn toàn về hoạt động, thống kê và giao dịch của mạng trong khi bảo vệ quyền riêng tư của thông tin nhạy cảm.

Điểm nổi bật:

• Trang thiết bị: Hiển thị thông tin công khai của các thiết bị kết nối với mạng, cung cấp dữ liệu theo thời gian thực và theo dõi giao dịch.
• Trang Chủ Trình Duyệt: Cung cấp thông tin về khối lượng cung, nhà cung cấp đã xác minh, số lượng phần cứng đang hoạt động và giá thị trường theo thời gian thực.
• Trang Cụm: Hiển thị thông tin công khai về các cụm được triển khai trong mạng, cùng với các chỉ số thời gian thực và chi tiết đặt chỗ.
• Giám sát Cụm Thời Gian Thực: Cung cấp thông tin ngay lập tức về trạng thái, sức khỏe và hiệu suất của các cụm, đảm bảo người dùng có thông tin mới nhất.

Kiến trúc IO

Là một nhánh của Ray, IO-SDK tạo thành nền tảng cho các khả năng của Io.net, hỗ trợ thực thi song song các tác vụ và xử lý môi trường đa ngôn ngữ. Tính tương thích của nó với các khung học máy (ML) chính giúp Io.net linh hoạt và hiệu quả đáp ứng các yêu cầu tính toán đa dạng. Cài đặt kỹ thuật này, được hỗ trợ bởi một hệ thống kỹ thuật được xác định rõ ràng, đảm bảo rằng nền tảng Io.net có thể đáp ứng các nhu cầu hiện tại và thích ứng với các phát triển trong tương lai.

Kiến trúc đa lớp:

• Lớp Giao Diện Người Dùng: Cung cấp giao diện trực quan cho người dùng, bao gồm các trang web công cộng, khu vực khách hàng và khu vực nhà cung cấp GPU, để mang lại trải nghiệm thân thiện và dễ sử dụng.
• Lớp bảo mật: Đảm bảo tính toàn vẹn và an ninh của hệ thống, bao gồm các cơ chế như phòng thủ mạng, xác thực người dùng và ghi nhật ký hoạt động.
• Lớp API: Là trung tâm giao tiếp cho các trang web, nhà cung cấp và quản lý nội bộ, nó tạo điều kiện cho việc trao đổi dữ liệu và các hoạt động.
• Lớp Backend: Hình thành lõi của hệ thống và chịu trách nhiệm quản lý cụm/GPU, tương tác với khách hàng và khả năng mở rộng tự động.
• Lớp cơ sở dữ liệu: Xử lý lưu trữ và quản lý dữ liệu, với lưu trữ chính cho dữ liệu có cấu trúc và bộ nhớ đệm cho việc xử lý dữ liệu tạm thời.
• Lớp tác vụ: Quản lý giao tiếp bất đồng bộ và thực thi tác vụ, đảm bảo xử lý và luồng dữ liệu hiệu quả.
• Lớp Hạ tầng: Cấu thành nền tảng hệ thống, bao gồm bể tài nguyên GPU, công cụ điều phối và xử lý tác vụ thực thi/ML, được trang bị giải pháp giám sát mạnh mẽ.

Hầm IO

Cổng IO giúp kết nối an toàn từ khách hàng đến máy chủ từ xa, cho phép kỹ sư vượt qua tường lửa và NAT mà không cần cấu hình phức tạp, cho phép truy cập từ xa.

Quy trình: Các IO Workers trước tiên thiết lập kết nối với một máy chủ trung gian (tức là, máy chủ io.net). Máy chủ io.net sau đó lắng nghe các yêu cầu kết nối từ các IO Workers và máy của kỹ sư, tạo điều kiện cho việc trao đổi dữ liệu thông qua công nghệ hầm đảo ngược.

(Nguồn hình ảnh: io.net, 2024.4.11)

Ứng dụng trong io.net: Các kỹ sư có thể dễ dàng kết nối với IO Workers thông qua máy chủ io.net, vượt qua những thách thức về cấu hình mạng để đạt được quyền truy cập và quản lý từ xa.

Ưu điểm:

• Khả năng tiếp cận: Kết nối trực tiếp đến IO Workers loại bỏ rào cản mạng.
• Bảo mật: Đảm bảo an ninh giao tiếp, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu.
• Khả năng mở rộng và linh hoạt: Quản lý hiệu quả nhiều IO Workers trên các môi trường khác nhau.

Mạng IO

Mạng IO sử dụng kiến trúc VPN lưới để cung cấp giao tiếp siêu độ trễ thấp giữa các nút antMiner.

Các tính năng mạng VPN lưới: Kết nối phi tập trung: Khác với các mô hình trung tâm và nhánh truyền thống, VPN lưới cho phép kết nối trực tiếp giữa các nút, tăng cường tính dự phòng, khả năng chịu lỗi và phân phối tải.

Lợi ích cho io.net:

• Các kết nối trực tiếp giảm thiểu độ trễ giao tiếp, nâng cao hiệu suất ứng dụng.
• Không có điểm thất bại đơn lẻ nào đảm bảo rằng mạng lưới tiếp tục hoạt động ngay cả khi một nút cá nhân gặp sự cố.
• Tăng cường bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách tăng cường độ phức tạp của việc theo dõi và phân tích dữ liệu.
• Tích hợp dễ dàng các nút mới mà không ảnh hưởng đến hiệu suất mạng.
• Tạo điều kiện cho việc chia sẻ tài nguyên và xử lý hiệu quả giữa các nút.

Nguồn: io.net

So sánh các nền tảng điện toán phi tập trung

Akash và Render Network

Cả Akash và Render Network đều là mạng máy tính phi tập trung cho phép người dùng mua và bán tài nguyên máy tính. Akash hoạt động như một thị trường mở, cung cấp tài nguyên CPU, GPU và lưu trữ, nơi người dùng có thể đặt giá cả và điều kiện, và các nhà cung cấp đấu giá để triển khai các nhiệm vụ. Ngược lại, Render sử dụng một thuật toán định giá động tập trung vào dịch vụ dựng hình GPU, với tài nguyên được cung cấp bởi các nhà cung cấp phần cứng và giá cả được điều chỉnh dựa trên điều kiện thị trường. Render không phải là một thị trường mở mà sử dụng một thuật toán định giá đa tầng để kết nối người mua dịch vụ với người dùng.

Io.net và Bittensor

Io.net tập trung vào các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo và học máy, sử dụng một mạng lưới tính toán phi tập trung để khai thác sức mạnh tính toán GPU phân tán trên toàn cầu, và hợp tác với các mạng như Render để xử lý các nhiệm vụ AI và học máy. Sự khác biệt chính của nó nằm ở việc tập trung vào các nhiệm vụ AI và học máy và nhấn mạnh việc sử dụng các cụm GPU.

Bittensor là một dự án blockchain tập trung vào trí tuệ nhân tạo với mục tiêu tạo ra một thị trường học máy phi tập trung cạnh tranh với các dự án tập trung. Sử dụng cấu trúc subnet, nó tập trung vào nhiều nhiệm vụ liên quan đến AI, chẳng hạn như mạng AI gợi ý văn bản và AI tạo hình ảnh. Các thợ đào trong hệ sinh thái Bittensor cung cấp tài nguyên máy tính và lưu trữ các mô hình học máy, tính toán cho các nhiệm vụ AI ngoài chuỗi, và cạnh tranh để cung cấp kết quả tốt nhất cho người dùng.

Nguồn: TokenInsight

Kết luận

Io.net sẵn sàng ảnh hưởng đáng kể đến thị trường điện toán AI đầy hứa hẹn, được hỗ trợ bởi một đội ngũ kỹ thuật dày dạn kinh nghiệm và sự ủng hộ mạnh mẽ từ các thực thể nổi tiếng như Multicoin Capital, Solana Ventures, OKX Ventures, Aptos Labs và Delphi Digital. Là DePIN GPU đầu tiên và duy nhất, io.net cung cấp một nền tảng kết nối các nhà cung cấp sức mạnh tính toán với người dùng, thể hiện chức năng mạnh mẽ và hiệu quả trong việc cung cấp quy trình đào tạo và suy diễn mạng GPU phân tán cho các đội ngũ học máy.