1、項目情況
1.1 業務概要
io.net是去中心化的 GPU 網絡，旨在為 ML（機器學習） 提供計算。通過組裝來自獨立資料中心、加密貨币礦工和 Filecoin 或 Render 等項目的 100 萬多個 GPU 來擷取計算能力。
它的目标是将 100 萬個 GPU 組合到 DePIN（去中心化實體基礎設施網絡）中，打造一個企業級、去中心化的分布式計算網絡，通過彙聚全球閑散的網絡計算資源（目前主要是GPU），為人工智能工程師們提供價格更低、更易獲得、更靈活适配的網絡計算資源服務。
對于使用者來說，它就相當于一個去中心全球閑散GPU資源的集市，讓人工智能工程師或團隊可以在這裡按照他們的需求定制化搭配和購買所需的GPU計算服務。
1.2 團隊背景
是創始人兼首席執行官，此前是 WhalesTrader 量化系統工程師。
Garrison Yang是首席戰略官兼首席營銷官，此前是 Ava Labs 增長與戰略副總裁。
Tory Green是首席營運官，此前是 Hum Capital 首席營運官、Fox Mobile Group 企業發展與戰略總監。
Angela Yi是商務拓展副總裁，畢業于美國哈佛大學，負責規劃并執行銷售、夥伴關系和供應商管理等關鍵戰略。
2020 年Ahmad Shadid 為機器學習量化交易公司 Dark Tick 建構 GPU 計算網絡時，因為交易政策接近于高頻交易，是以需要大量的算力，雲服務廠商高昂的GPU服務費用成為了他們的難題。
對算力的巨大需求以及所面臨的高昂成本促使他們他們決定去做去中心化分布式計算資源這件事，随後又在 Austin Solana Hacker House 獲得關注度。是以，io.net屬于該團隊從自身面臨的痛點出發，提出解決方案并進行業務落地和拓展。
1.3 産品/技術
可用性有限，使用 AWS、GCP 或 Azure 等雲服務通路硬體通常需要數周時間，而且市場上流行的 GPU 模型通常不可用。
選擇餘地很少，如在 GPU 硬體、位置、安全級别、延遲等方面使用者幾乎沒有選擇餘地。
成本較高：獲得優質 GPU 非常昂貴，每月很花費數十萬美元用于訓練和推理。
解決方案：通過聚合未充分利用（例如獨立資料中心、加密礦工以及 Filecoin、Render 等加密項目）的 GPU ，把這些資源整合到DePIN 中，使工程師能夠在系統中獲得大量計算能力。它允許 ML 團隊跨分布式 GPU 網絡建構推理和模型服務工作流程，并利用分布式計算庫，來編排和批量訓練作業，以便可以使用資料和模型并行性在許多分布式裝置上并行化。
此外，io.net 利用具有進階超參數調整的分布式計算庫來檢查最佳結果、優化排程并簡單地指定搜尋模式。它還使用開源強化學習庫，該庫支援生産級、高度分布式的 RL （強化學習）工作負載以及簡單的 API。
産品組成：IO Cloud，目的是部署和管理按需來配置設定去中心化的 GPU 叢集，與IO-SDK無縫內建，提供擴充人工智能和Python應用程式的全面解決方案。可提供無限的計算能力，同時簡化了GPU/CPU資源的部署和管理。
IO Worker，為使用者提供一個全面且使用者友好的界面，通過直覺的網絡應用程式高效管理他們的GPU節點操作。該産品的範圍包括與使用者賬戶管理、計算活動監控、實時資料顯示、溫度和功耗跟蹤、安裝輔助、錢包管理、安全措施和盈利能力計算相關的功能。
IO Explorer，主要為使用者提供全面統計資料和 GPU 雲各個方面的可視化圖，讓使用者輕松即時監控、分析和了解io.net網絡的複雜細節，提供對網絡活動、重要統計資料、資料點和獎勵交易的全面可見性。
産品特點：去中心化計算網絡：io.net 采用去中心化的計算模式，将計算資源分布在全球各地，進而提高了計算效率和穩定性。
低成本通路：相較于傳統的集中式服務，io.net Cloud 提供了更低的通路成本，使更多的機器學習工程師和研究人員能夠獲得計算資源。
分布式雲叢集：平台提供了一個分布式的雲叢集，使用者可以根據自己的需求選擇合适的計算資源，并将任務配置設定到不同的節點上進行處理。
支援機器學習任務：io.net Cloud專注于為機器學習工程師提供計算資源，使他們能夠更輕松地進行模型訓練、資料處理等任務。
1.4 發展路線圖
https://developers.io.net/docs/product-timeline
根據io.net白皮書公布的資訊，項目産品的路線圖是：
2024年1月-4月，V1.0全面釋出，緻力于io.net生态系統的去中心化，使其能夠實作自我托管和自我複制。1.5 融資資訊
根據公開新聞資訊顯示，2024年3月5日，io.net對外宣布完成 3000 萬美元 A 輪融資，Hack VC 領投，Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures、Sandbox Games等參與。
【1】值得注意的是，這輪融資後，io.net整體估值10億美元。2、市場資料
2.1 官方網站
從2024年1月 至 2024年3月的官網資料看，總通路量為5.212M，月均通路1.737M，跳出率為18.61%（較低），各區域使用者通路資料較均勻，且直接通路和搜尋通路占比超過80%，可能說明通路使用者資料中髒資料占比不高，他們對io.net有基本了解，并且願意進一步了解和在網站進行互動。
2.2 社媒社群
3、競争分析
3.1 競争格局
io.net的核心業務是跟去中心AI算力有關，它最大的競争對手就是以AWS、Google Cloud、微軟智能雲業務（Azure為代表）為代表的傳統雲服務廠商。根據國際資料公司(IDC)、浪潮資訊和清華大學全球産業研究院聯合編制的《2022–2023年全球算力指數評估報告》，全球人工智能計算市場規模預計将從2022年的195億美元增長到2026年的346.6億美元。
【2】對比全球主流雲計算廠商的銷售收入：2023年AWS雲服務銷售收入90.8億美元，Google Cloud銷售收入33.7億美元，微軟智能雲業務銷售收入96.8億美元。
【3】三者市場佔有率占到全球66%左右，同時這三家巨無霸公司市值均在萬億美元以上。
https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/
與雲服務廠商高額收入形成鮮明對比的是，如何提升GPU使用率成為一個焦點問題。根據AI infrastructure的一項調查顯示，大多數GPU資源被低估利用 — — 53%左右的人認為51~70%的GPU資源被低估利用，25%的人認為使用率達到85%，隻有7%的人認為使用率超過85%。
對io.net來說，對雲計算的巨大需求以及GPU資源有效利用不足的問題是其面臨的市場機會。3.2 優勢分析
https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429
io.net最大的競争優勢展現在生态位優勢或者說先發優勢上。根據官方提供的資料：目前io.net擁有的GPU叢集總量大于40K，CPU總量大于5600，Woker Nodes大于69K，部署10,000GPU的時間小于90s，價格比競争對手便宜90%，估值10億美元。io.net不僅為客戶提供了相比起中心化雲服務提供商 1–2 折的低價和無需許可的即時上線服務，更為算力提供者通過即将推出的 IO 代币提供了額外的啟動激勵，共同助力達成連接配接 100 萬 GPU 的目标。
另外，與其他 DePIN 計算項目相比，io.net專注于 GPU 計算能力，其 GPU 網絡的規模已經領先于同類項目超 100 倍。io.net還是區塊鍊界第一個将最先進的 ML 技術棧（如 Ray 叢集、Kubernetes 叢集和巨型叢集）融入 GPU DePIN 項目并投入大規模實踐的，這使得其不僅在 GPU 數量上，更在技術應用和模型訓練的能力上處于領先地位。
随着io.net 的不斷發展，如果能夠把GPU容量提升到與中心化雲服務商競争的 500,000 個全網并發 GPU，将可以用更低的成本提供與 Web 2 相似的服務，并有機會通過與主要 DePIN 和 AI 玩家（包括 Render Network、Filecoin、Solana、Ritual 等）建立的緊密合作關系，逐漸确立其在該領域的核心地位成為去中心化 GPU 網絡的龍頭和結算層，為整個 Web 3xAI 生态帶來活力。
3.3 風險和問題
io.net是一個新興的，與Web3深度結合的計算資源整合與分發平台，并且所涉及的業務與傳統的雲服務廠商高度重合，這讓它在技術和市場方面都面臨着位置的風險和阻礙。
技術安全風險， io.net 作為新興平台，并沒有經曆過大規模的應用測試，也沒有展現出防範和應對惡意攻擊的能力。面對巨量的算力資源接入、分發和管理并沒有相應的經驗或實踐驗證，容易出現技術産品常見的相容性、健壯性、安全性等問題。并且一旦出現問題，很可能對 io.net 是緻命的，因為客戶更在意自己的安全和穩定，且不願意為這些買單。
市場拓展緩慢， io.net與傳統的雲服務廠商高度重合，這讓它必須與傳統的AWS、Google Cloud、Alicloud等直接競争，甚至與二線或三線的服務商直接競争，盡管io.net有着更優惠的成本，但它面向B類客戶的服務體系和市場體系是剛剛開始，這與現有Web3行業的市場營運有着很大的差别，是以，在目前來看它在市場拓展方面的進度并不理想，這很可能直接影響其項目估值和代币的市值表現。
最新安全事件4月25日 io.net 創始人兼 CEO Ahmad Shadid 在發推稱，io.net 中繼資料 API 遭遇安全事件，攻擊者利用使用者 ID 到裝置 ID 的可通路映射，導緻未經授權的中繼資料被更新，此漏洞并未影響 GPU 通路，但确實影響了前端向使用者顯示的中繼資料。io.net 不收集任何 PII，也不會洩露敏感的使用者或裝置資料。
Shadid 表示，io.net 系統設計允許自我修複，不斷更新每個裝置，幫助恢複任何錯誤更改的中繼資料。鑒于此事件，io.net 加快了 OKTA 的使用者級身份驗證內建的部署，該部署将在接下來 6 小時内完成。此外，io.net 還推出 Auth0 Token 進行使用者驗證，阻止未經授權的中繼資料更改。資料庫恢複期間，使用者将暫時無法登入。所有正常運作時間記錄均不受影響，并且這不會影響供應商的計算獎勵。
4、代币估值
4.1 代币模型
io.net 代币經濟模型在創世時将擁有 5 億枚 IO 的初始供應量，分為五個類别：種子投資者（12.5%）、A 輪投資者（10.2%）、核心貢獻者（11.3%）、研發與生态系統（16%）以及社群（50%）。随着 IO 的發行以激勵網絡增長和采用，将在 20 年内增長至 8 億枚的固定最大供應量。
獎勵采用通縮模型，從第一年的 8% 開始，每月減少1.02%（每年約 12%），直到達到8億枚 IO上限。随着發放獎勵，早期支援者和核心貢獻者的份額将持續減少，在所有獎勵配置設定完成後，社群的份額将增長到 50%。【4】
其代币功用包括給予 IO Worker 配置設定激勵、獎勵 AI 與 ML 部署團隊持續使用網絡、平衡部分需求和供給、為 IO Worker 計算機關定價以及社群治理等。
io.net 為了避免因 IO 币價波動産生的支付問題，專為開發了穩定币 IOSD，與美元挂鈎。1IOSD 始終等于 1 美元。IOSD 隻能通過銷毀 IO 來獲得。此外，io.net 正考慮部分機制來改善網絡功能。例如，可能允許 IO Workers 通過抵押原生資産來提高被租用的機率。在這種情況下，他們投入的資産越多，他們被選擇到的機率就越大。此外，質押原生資産的人工智能工程師可以優先使用高需求的 GPU。
4.2 代币機制
IO 代币主要用于需求方和供應方兩大群體，對于需求方而言，每個計算作業均以美元定價，網絡将保留付款直至作業完成。一旦節點營運商以美元和代币配置其獎勵份額，所有美元金額将直接配置設定給節點營運商，而配置設定給代币的份額将用于燃燒 IO 币。然後，在該期間作為計算獎勵鑄造的所有 IO 币都會根據其優惠券代币（計算積分）的美元價值配置設定給使用者。
對于供應方而言，包括可用性獎勵與計算獎勵。其中，計算獎勵是對于送出到網絡的作業，使用者可以選擇時間偏好「以小時為機關部署叢集的持續時間」，并從 io.net 定價預言機接收成本估算。可用性獎勵方面，則是網絡将随機送出小型測試作業，以評估哪些節點定期運作并且能夠很好地接受來自需求方的作業。
值得一提的是，不論是供應方還是需求方，都設定有一套聲譽系統，根據計算性能、對網絡參與度來累計分數，獲得獎勵或優惠。
除此以外，io.net 還設定生态增長機制，包括質押、邀請獎勵和網絡費用。IO 币持有者可以選擇将其代币 IO 質押給節點營運商或使用者。一旦質押，質押者将獲得參與者獲得的所有獎勵的 1–3%。使用者還可以邀請加入新網絡參與者，并分享新參與者未來部分收入。網絡費用則設定收取 5%。
4.3 估值分析
我們目前都無法得到賽道内項目的準确收入資料，是以我們無法準确的進行估值，我們在此主要通過與io.net同為AI+DePIN的項目Render進行比較，供大家參考。
https://x.com/ionet/status/1777397552591294797
https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/render-network-scaling-rendering-for-the-future/
如圖所示，Render Network目前是AI+Web3賽道裡去中心化GPU渲染解決方案的龍頭項目，GPU資源總量11946，目前市值30億美元（FDV50億美元）；而io.net GPU資源總量461772，是Render的38倍，目前估值10億。對于io.net 和Render項目來說，兩者核心關鍵能力都是去中心化的GPU算力，是以，從GPU供給作為核心對比次元來看，io.net的上市市值大機率會超過render，至少不相上下。
https://stats.renderfoundation.com/
Render network2022年的Frames Rendered是9,420,335，GMV為2,457,134美元，目前，Render Network的Frames Rendered是31,643,819，由此推算整個GMV大概在8,253,751美元。
對照io.net 4個月GMV是400,000，假定io.net 按照4個月GMV400,000的均速增長，12個月GMV是1200,000，如果io.net要達到現在Render Network的GMV，還有6.8倍的增長空間，現在io.net估值10億美元，綜合以上分析，io.net在牛市周期中的市值有望達到50億美元以上。
5、總結
io.net 的出現填補了去中心化計算領域的空白，為使用者提供了一種新穎而具有潛力的計算方式。随着人工智能和機器學習等領域的持續發展，對于計算資源的需求也在不斷增加，是以io.net具有較高的市場潛力和價值。
另一方面，盡管市場已經給予了io.net 10億美元的高估值定價，但它的産品并未經過市場檢驗，在技術方面存在不确定風險，而且其是否能有效比對其供需關系也是決定它後續市值能否創新高的關鍵變量。從現有的情況來看，io.net平台在供給側的成果已經有了初步顯現，但在需求側還沒完全發力，導緻目前平台整體的GPU資源并未充分利用，如何更加有效調動GPU資源的需求對團隊來說是一個不得不面臨的挑戰。
如果io.net能夠完成市場端需求的快速接入，且在營運過程中不遇到或出現重大風險和技術問題，以其AI+DePIN的實體業務屬性，它的整體業務将會啟動增長飛輪，成為Web3領域最為亮眼的項目産品，這也意味着io.net 将會是一個分廠優質的投資标的，讓我們繼續跟進觀察和仔細驗證。
參考資源
【1】https://www.coincarp.com/fundraising/ionet-series-a/
【2】https://medium.com/ybbcapital/promising-sector-preview-the-decentralized-computing-power-market-part-i-368c0621021a
【3】https://www.crn.com/news/cloud/2024/aws-vs-microsoft-vs-google-cloud-earnings-q4-2023-face-off?page=2
【4】https://www.chaincatcher.com/article/2120813
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