Nhu cầu về khả năng tính toán AI tăng vọt, nền tảng tính toán phân tán trở thành xu hướng mới

Với sự ra mắt của GPT-4 và các mô hình ngôn ngữ lớn khác từ OpenAI, cùng với sự nổi lên của các mô hình tạo hình ảnh AI, nhu cầu về tài nguyên tính toán hiệu suất cao như GPU đã tăng vọt. Theo số liệu thống kê, quy mô thị trường AI toàn cầu năm 2023 đã đạt 24.18 tỷ USD, dự kiến sẽ tăng lên 73.87 tỷ USD vào năm 2030. Trong khi đó, thị trường dịch vụ đám mây cũng đã tăng trưởng khoảng 14%, một phần là do nhu cầu cấp bách về khả năng tính toán GPU trong lĩnh vực AI.

Trong bối cảnh này, việc sử dụng và tối ưu hóa hiệu quả lượng lớn tập dữ liệu và tài nguyên tính toán cần thiết cho việc đào tạo AI trở thành vấn đề then chốt. Cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI là giải quyết các vấn đề về hiệu quả xử lý dữ liệu, độ tin cậy của mô hình và khả năng mở rộng ứng dụng.

Thiết kế phi tập trung của blockchain đã cung cấp một hướng đi mới cho tính toán phân tán. Bằng cách tận dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi để xây dựng hệ thống phân tán, có thể giảm chi phí khả năng tính toán cho các công ty khởi nghiệp AI. Điều này đã thúc đẩy các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống bắt đầu cung cấp dịch vụ cho thuê GPU, đồng thời cũng tạo ra một loạt các dự án đổi mới tập trung vào khả năng tính toán AI phân tán.

io.net chính là một nền tảng phân tán khả năng tính toán kết hợp công nghệ blockchain Solana. Nó tập hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi từ các trung tâm dữ liệu độc lập và thợ đào tiền điện tử, hợp tác với các dự án như Filecoin, Render để cùng xây dựng một mạng lưới khả năng tính toán khổng lồ với hơn 1 triệu GPU.

io.net được xây dựng trên nền tảng Ray.io, cung cấp tài nguyên tính toán phân tán cho các ứng dụng AI từ học tăng cường, học sâu đến tối ưu hóa mô hình và vận hành. Nền tảng này áp dụng cơ chế tiếp cận mở, bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào mạng lưới như là nhà cung cấp khả năng tính toán hoặc nhà phát triển. Hệ thống 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, thực hiện định giá theo thị trường. Phía backend cũng sẽ xem xét các yếu tố như loại GPU, số lượng có sẵn, vị trí của người yêu cầu và uy tín, để khớp thông minh giữa nhà cung cấp GPU và nhà phát triển.

$IO là token gốc của io.net, đóng vai trò là phương tiện giao dịch trong mạng. Sử dụng $IO sẽ được giảm 2% phí giao dịch. Đồng thời, $IO đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích hoạt động bình thường của mạng: người nắm giữ token có thể staking token vào node, và node cần có staking để nhận được lợi nhuận từ thời gian nhàn rỗi.

Hiện tại, giá trị thị trường của token $IO khoảng 360 triệu USD, giá trị pha loãng hoàn toàn khoảng 3 tỷ USD. Tổng cung tối đa là 800 triệu token, trong đó 500 triệu token đã được phân phối ngay khi tạo token, 300 triệu token còn lại sẽ được phát hành dần trong vòng 20 năm. Hiện tại, lượng lưu thông là 95 triệu token, chủ yếu đến từ 75 triệu token đã được mở khóa cho phát triển sinh thái và xây dựng cộng đồng, cũng như 20 triệu token từ phần thưởng khai thác Launchpool của Binance.

io.net còn thiết lập cơ chế mua lại và tiêu hủy token. Quỹ mua lại đến từ phí đặt hàng và phí giao dịch mà nền tảng thu, số lượng cụ thể của việc mua lại và tiêu hủy phụ thuộc vào giá hiện tại của $IO.

Các dự án tương tự như io.net bao gồm Akash, Nosana, OctaSpace và Clore.AI, tất cả đều cam kết giải quyết nhu cầu tính toán cho các mô hình AI. Tuy nhiên, io.net là dự án duy nhất hiện nay cho phép bất kỳ ai tham gia cung cấp khả năng tính toán mà không cần rào cản, hỗ trợ nhiều loại tài nguyên khả năng tính toán bao gồm GPU tiêu dùng dòng 30. Điều này khiến io.net có tiềm năng sử dụng kinh tế token để kích hoạt nhiều tài nguyên card đồ họa hơn.

Việc ra mắt io.net đã thu hút sự chú ý cao độ của thị trường. Mặc dù giá token đã trải qua sự biến động, cuối cùng trở về khoảng giá trị hợp lý tương đối, nhưng đối với nhiều người tham gia mạng thử nghiệm, họ vẫn chưa đạt được lợi nhuận lý tưởng. Trong tương lai, liệu io.net có thể thực sự hiện thực hóa mục tiêu cung cấp hỗ trợ khả năng tính toán toàn diện cho các ứng dụng AI hay không, cũng như còn giữ lại bao nhiêu nhu cầu thực tế sau mạng thử nghiệm, vẫn cần thời gian để kiểm chứng.