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io.net (IO) 簡介
什麼是 IO.NET?
IO.NET 是一個去中心化 GPU 網路,於 2023 年 11 月推出。它設計來提供機器學習和人工智慧應用程式所需的運算能力。透過利用來自獨立資料中心、加密貨幣礦工和消費者的未充分利用 GPU 資源,IO.NET 解決了全球 GPU 容量短缺的問題。這個創新平台旨在實現高效能運算的民主化,使其對於人工智慧開發人員和研究人員來說更具可擴展性、可訪問性和成本效益。
IO.NET 建立在加密貨幣、人工智慧和去中心化實體基礎設施網路 (DePIN) 的交叉點上,收集並利用各種來源的 GPU 運算能力。這種方法不僅增加了 GPU 的供應,也提高了 AI 和機器學習運算的效率。截至 2024 年 6 月,IO.NET 已成功將超過 20,000 個 GPU 和 6,000 個 CPU 整合到其網路中,展示了其滿足人工智慧經濟不斷增長的需求的潛力。
相關頁面
官方文件: https://docs.io.net/
官方網站: https://io.net/
IO.NET 是如何運作的?
IO.NET 透過分散組件的組合來運行,這些組件共同確保對 GPU 資源的高效和安全存取。其核心元件之一是 IO Cloud,它管理按需求的去中心化 GPU 叢集。此系統允許用戶快速且有效率地存取 GPU 資源,無需大量硬體投資或複雜的基礎設施管理。透過利用 OpenAI 也使用的 Ray 框架,IO Cloud 確保了可擴展且靈活的資源管理。
另一個重要元件是 IO Worker,它是 GPU 供應商管理其運算能力的介面。IO Worker 負責監督即時活動監控、溫度和功耗追蹤、安全評估和獲利能力分析。這確保了所提供的 GPU 得到經濟高效的利用,同時擴展以滿足網路需求。此外,IO Explorer 還提供對網路營運的全面洞察,提供有關供應量、活動硬體和市場定價的透明度和即時數據。
IO.NET 生態系統內的支付是透過加密貨幣和傳統方法進行。用戶可以透過 Solana 區塊鏈或信用卡,使用加密貨幣來支付 GPU 資源費用。GPU 供應商可以透過 USDC 或 IO.NET 的原生代幣 IO 接收付款。這種雙重支付系統以及與 Render Network 和 Filecoin 的策略合作夥伴關係增強了網路的穩健性和可訪問性。
什麼是 IO 代幣?
IO 是 IO.NET 生態系統的原生代幣,作為交易和激勵的主要媒介。這種原生加密貨幣透過激勵 GPU 供應商和保護網路來確保項目的長期可持續性。IO 代幣初始流通量為 9,500 萬枚,總發行量上限為 8 億枚。這些代幣分配給投資者、核心貢獻者和社群,其中很大一部分分配給未來的研究和開發。
IO 代幣持有者可以透過質押其代幣來參與網路,以獲得獎勵並為網路安全做出貢獻。IO.NET 的代幣經濟學被設計為通貨緊縮,部分 IO 代幣被回購並使用網路收入進行銷毀。隨著時間的推移,這會減少代幣的整體供應量,從而對代幣的價值造成上行壓力。該網路還為供應商和利益相關者採用了策略性獎勵系統,在 20 年內每小時發布一次,確保生態系統的穩定和激勵成長。
IO.NET 是個好的投資嗎?
IO.NET 提供了一個有前途的投資機會,特別是對於那些對區塊鏈技術和人工智慧融合感興趣的人來說。透過解決全球 GPU 容量短缺問題、並利用未充分利用的運算資源,IO.NET 能夠很好地滿足人工智慧和機器學習應用日益增長的需求。它與 Render Network 和 Filecoin 等成熟網路的合作夥伴關係,以及創新的去中心化方法,增強了其長期成長和永續發展的潛力。
然而,與任何投資一樣,潛在投資者應仔細考慮相關風險。加密貨幣市場高度波動,IO.NET 的成功取決於其平台的廣泛採用,以及新 GPU 資源的不斷整合。對於那些考慮投資 IO.NET 的人,建議進行徹底的研究和平衡的投資組合方法,以減輕這些風險並最大化潛在回報。
如何購買 IO.NET (IO)?
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IO 的目前價格為 $3.21,24 小時價格變化為 +9.63%。交易者可透過做多或做空 IO 合約獲利。
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簡單來說 io.net 和 Dell Technologies 合作,將 io.net 的 GPU 網路與戴爾的先進基礎設施集成,提供專為 AI、ML 和 HPC 工作負載設計的可擴展且經濟高效的解決方案。
香港證券及期貨事務監察委員會表示,已根據其「快速發牌程序」批准了四家額外交易所的牌照。新獲批准的交易所包括HKbitEX、Accumulus、DFX Labs和EX.IO。
簡單來說 io.net 與 Zerebro 合作,支援其向區塊鏈驗證領域的擴展,使其能夠利用 io.net 的全球分散式基礎設施來加強其以太坊驗證器營運。
簡單來說 io.net 正在與 Mira Network 合作,解決人工智慧準確性和可靠性方面的挑戰,為高階人工智慧應用中的可擴展和去中心化解決方案鋪平道路。