作者：MIIX Capital 來源：medium
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） 提供運算。透過組裝來自獨立資料中心、加密貨幣礦工和Filecoin 或Render 等專案的100 多萬個GPU 來獲取運算能力。
它的目標是將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、去中心化的分散式運算網絡，透過匯聚全球閒置的網絡運算資源（目前主要是GPU ），為人工智慧工程師提供價格更低、更容易取得、更靈活適配的網路運算資源服務。
對使用者來說，它就相當於一個去中心全球閒散GPU資源的集市，讓人工智慧工程師或團隊可以在這裡按照他們的需求客製化搭配和購買所需的GPU運算服務。
1.2 團隊背景
Ahmad Shadid 是創辦人兼首席執行官，先前是WhalesTrader 量化系統工程師。
Garrison Yang 是首席策略長兼首席行銷官，先前是Ava Labs 成長與策略副總裁。
Tory Green 是營運長，先前是Hum Capital 營運長、Fox Mobile Group 企業發展與策略總監。
Angela Yi 是商務拓展副總裁，畢業於美國哈佛大學，負責規劃並執行銷售、夥伴關係和供應商管理等關鍵策略。
2020 年Ahmad Shadid 為機器學習量化交易公司Dark Tick 建構GPU 運算網路時，因為交易策略接近高頻交易，所以需要大量的算力，雲端服務廠商高昂的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散式運算資源這件事，隨後又在Austin Solana Hacker House 獲得關注度。因此，io.net屬於團隊從自身面臨的痛點出發，提出解決方案並進行業務落地和拓展。
1.3 產品/技術
市場用戶面臨的問題：
可用性有限，使用AWS、GCP 或Azure 等雲端服務存取硬體通常需要數週時間，而且市場上流行的GPU 模型通常不可用。
選擇餘地很少，例如在GPU 硬體、位置、安全等級、延遲等方面用戶幾乎沒有選擇餘地。
成本較高：獲得優質GPU 非常昂貴，每月花費數十萬美元用於訓練和推理。
解決方案：
透過聚合未充分利用（例如獨立資料中心、加密礦工以及Filecoin、Render 等加密專案）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運算能力。它允許ML 團隊跨分散式GPU 網路建立推理和模型服務工作流程，並利用分散式運算庫，來編排和批次訓練作業，以便可以使用資料和模型並行性在許多分散式裝置上並行化。
此外，io.net 利用具有高級超參數調整的分散式計算庫來檢查最佳結果、最佳化調度並簡單地指定搜尋模式。它還使用開源強化學習庫，該庫支援生產級、高度分佈式的RL （強化學習）工作負載以及簡單的API。
產品組成：
IO Cloud，目的是部署和管理按需來分配去中心化的GPU 集群，與IO-SDK無縫集成，提供擴展人工智慧和Python應用程式的全面解決方案。可提供無限的運算能力，同時簡化了GPU/CPU資源的部署與管理。
IO Worker，為使用者提供一個全面且使用者友善的介面，透過直覺的網路應用程式有效地管理他們的GPU節點操作。該產品的範圍包括與用戶帳戶管理、計算活動監控、即時數據顯示、溫度和功耗追蹤、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，主要為用戶提供全面統計數據和GPU 雲端各個方面的視覺化圖，讓用戶輕鬆即時監控、分析和了解io.net網路的複雜細節，提供對網路活動、重要統計數據、數據點和獎勵交易的全面可見性。
產品特點：
去中心化運算網路：io.net 採用去中心化的運算模式，將運算資源分佈在全球各地，從而提高了運算效率和穩定性。
低成本存取：相較於傳統的集中式服務，io.net Cloud 提供了更低的存取成本，使更多的機器學習工程師和研究人員能夠獲得運算資源。
分散式雲端集群：平台提供了一個分散式的雲端集群，使用者可以根據自己的需求選擇合適的運算資源，並將任務分配到不同的節點上進行處理。
支援機器學習任務：io.net Cloud專注於為機器學習工程師提供運算資源，使他們能夠更輕鬆地進行模型訓練、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白皮書公佈的信息，專案產品的路線圖是：2024年1月-4月，V1.0全面發布，致力於io.net生態系統的去中心化，使其能夠實現自我託管和自我複製。
1.5 融資信息
根據公開新聞資訊顯示，2024年3月5日，io.net對外宣布完成3,000 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、市場數據
2.1 官方網站
從2024年1月至2024年3月的官網資料來看，總訪問量為5.212M，月均訪問1.737M，跳出率為18.61%（較低），各區域用戶訪問數據較均勻，且直接訪問和搜尋訪問佔比超過80%，可能說明訪問用戶資料中髒數據佔比不高，他們對io.net有基本了解，並且願意進一步了解和在網站進行交互。
2.2 社媒社群
3、競爭分析
3.1 競爭格局
io.net的核心業務是跟去中心AI算力有關，它最大的競爭對手就是以AWS、Google Cloud、微軟智慧雲端業務（Azure為代表）為代表的傳統雲端服務廠商。根據國際數據公司(IDC)、浪潮資訊與清華大學全球產業研究院共同編製的《2022–2023年全球算力指數評估報告》，全球人工智慧運算市場規模預計將從2022年的195億美元成長到2026年的346.6億美元。 【2】
比較全球主流雲端運算廠商的銷售收入：2023年AWS雲端服務銷售收入90.8億美元，Google Cloud銷售收入33.7億美元，微軟智慧雲端業務銷售收入96.8億美元。 【3】三者市佔率占到全球66%左右，同時這三家巨無霸公司市值均在兆美元以上。
與雲端服務廠商高額收入形成鮮明對比的是，如何提升GPU利用率成為焦點問題。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%的人認為利用率達到85%，只有7%的人認為利用率超過85%。對io.net來說，對雲端運算的巨大需求以及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
◢ @ionet_official Bull Stats
→ Accrued > $400k in the last four months
→ Clustered +40k GPUs and +5600 CPUs (including @rendernetwork and @Filecoin )
→ +69K worker nodes and continuously increasing
→ Deploy 10.000 GPUs without geographical limitation (+70 countries)… pic.twitter.com/KcotyyAumK
— Eli5DeFi (@eli5_defi) March 14, 2024
io.net最大的競爭優勢體現在生態位優勢或說先發優勢。根據官方提供的數據：目前io.net擁有的GPU叢集總量大於40K，CPU總量大於5600，Woker Nodes大於69K，部署10,000GPU的時間小於90s，價格比競爭對手便宜90%，估值10億美元。 io.net不僅為客戶提供了相比起中心化雲端服務供應商1–2 折的低價和無需許可的即時上線服務，更為算力提供者透過即將推出的IO 代幣提供了額外的啟動激勵，共同協助達成連結100 萬GPU 的目標。
另外，與其他DePIN 運算專案相比，io.net專注於GPU 運算能力，其GPU 網路的規模已領先同類專案超100 倍。 io.net也是區塊鏈界第一個將最先進的ML 技術堆疊（如Ray 叢集、Kubernetes 叢集和巨型叢集）融入GPU DePIN 專案並投入大規模實踐的，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於領先地位。
隨著io.net 的不斷發展，如果能夠把GPU容量提升到與中心化雲端服務商競爭的500,000 個全網並發GPU，將可以用更低的成本提供與Web 2 相似的服務，並有機會通過與主要DePIN 和AI 玩家（包括Render Network、Filecoin、Solana、Ritual 等）建立的緊密合作關係，逐步確立其在該領域的核心地位成為去中心化GPU 網路的龍頭和結算層，為整個Web 3xAI 生態帶來活力。
3.3 風險和問題
io.net是一個新興的，與Web3深度結合的運算資源整合與分發平台，並且所涉及的業務與傳統的雲端服務廠商高度重合，這讓它在技術和市場方面都面臨著位置的風險和阻礙。
技術安全風險， io.net 作為新興平台，並沒有經歷過大規模的應用測試，也沒有體現出防範和應對惡意攻擊的能力。面對巨量的算力資源存取、分發和管理並沒有相應的經驗或實務驗證，容易出現技術產品常見的兼容性、健壯性、安全性等問題。而一旦出現問題，很可能對io.net 是致命的，因為客戶更在意自己的安全和穩定，不願意為這些買單。
市場拓展緩慢， io.net與傳統的雲端服務廠商高度重合，這讓它必須與傳統的AWS、Google Cloud、Alicloud等直接競爭，甚至與二線或三線的服務商直接競爭，儘管io.net有著更優惠的成本，但它面向B類客戶的服務體系和市場體係是剛開始，這與現有Web3行業的市場運營有著很大的差別，所以，在目前來看它在市場拓展方面的進度並不理想，這很可能直接影響其專案估值和代幣的市值表現。
最新安全事件
4月25日io.net 創辦人兼CEO Ahmad Shadid 推舉稱，io.net 元資料API 遭遇安全事件，攻擊者利用使用者ID 到裝置ID 的可存取映射，導致未經授權的元資料被更新，此漏洞並未影響GPU 訪問，但確實影響了前端向用戶顯示的元資料。 io.net 不收集任何PII，也不會洩漏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復，不斷更新每個設備，幫助恢復任何錯誤更改的元資料。鑑於此事件，io.net 加快了OKTA 的用戶級身份驗證整合的部署，該部署將在接下來6 小時內完成。此外，io.net 也推出Auth0 Token 進行使用者驗證，阻止未經授權的元資料變更。資料庫復原期間，使用者將暫時無法登入。所有正常運行時間記錄均不受影響，且這不會影響供應商的計算獎勵。
4.代幣估值
4.1 代幣模型
io.net 代幣經濟模型在創世時將擁有5 億枚IO 的初始供應量，分為五個類別：種子投資者（12.5%）、A 輪投資者（10.2%）、核心貢獻者（11.3 %）、研發與生態系（16%）以及社區（50%）。隨著IO 的發行以激勵網路成長和採用，將在20 年內成長至8 億枚的固定最大供應量。
獎勵採用通貨緊縮模型，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。隨著發放獎勵，早期支持者和核心貢獻者的份額將持續減少，在所有獎勵分配完成後，社區的份額將增長到50%。 【4】
其代幣功用包括給予IO Worker 分配激勵、獎勵AI 與ML 部署團隊持續使用網路、平衡部分需求和供給、為IO Worker 計算單位定價以及社區治理等。
io.net 為了避免因IO 幣價波動產生的支付問題，專為開發了穩定幣IOSD，與美元掛鉤。 1IOSD 始終等於1 美元。 IOSD 只能透過銷毀IO 來取得。此外，io.net 正考慮部分機制來改善網路功能。例如，可能允許IO Workers 透過抵押原生資產來提高被租用的機率。在這種情況下，他們投入的資產越多，他們被選中的機率就越大。此外，質押原生資產的人工智慧工程師可以優先使用高需求的GPU。
4.2 代幣機制
IO 代幣主要用於需求方和供應方兩大群體，對於需求方而言，每個計算作業均以美元定價，網絡將保留付款直至作業完成。一旦節點運營商以美元和代幣配置其獎勵份額，所有美元金額將直接分配給節點運營商，而分配給代幣的份額將用於燃燒IO 幣。然後，在該期間作為計算獎勵鑄造的所有IO 幣都會根據其優惠券代幣（計算積分）的美元價值分配給用戶。
對於供應方而言，包括可用性獎勵與計算獎勵。其中，計算獎勵是對於提交到網路的作業，使用者可以選擇時間偏好「以小時為單位部署叢集的持續時間」，並從io.net 定價預言機接收成本估算。可用性獎勵方面，則是網路將隨機提交小型測試作業，以評估哪些節點定期運行並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，都設置有一套聲譽系統，根據運算效能、對網路參與度來累積分數，獲得獎勵或優惠。
除此之外，io.net 還設置生態成長機制，包括質押、邀請獎勵和網路費用。 IO 幣持有者可以選擇將其代幣IO 質押給節點運營商或用戶。一旦質押，質押者將獲得參與者獲得的所有獎勵的1–3%。用戶還可以邀請加入新網路參與者，並分享新參與者未來部分收入。網路費用則設定收取5%。
4.3 估值分析
我們目前都無法取得賽道內專案的準確收入數據，所以我們無法準確的進行估值，我們在此主要透過與io.net同為AI+DePIN的專案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。對於io.net 與Render專案來說，兩者核心關鍵能力都是去中心化的GPU算力，因此，從GPU供給作為核心對比維度來看，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 依照4個月GMV400,000的均速成長，12個月GMV是1200,000，如果io.net要達到現在Render Network的GMV，還有6.8倍的成長空間，現在io.net估值10億美元，綜合以上分析，io.net在牛市週期中的市值可望達到50億美元以上。
5.總結
io.net 的出現填補了去中心化運算領域的空白，為使用者提供了一種新穎且具有潛力的運算方式。隨著人工智慧和機器學習等領域的持續發展，對於運算資源的需求也不斷增加，因此io.net具有較高的市場潛力和價值。
另一方面，儘管市場已經給予了io.net 10億美元的高估值定價，但它的產品並未經過市場檢驗，在技術方面存在不確定風險，而且其是否能有效匹配其供需關係也是決定它後續市值能否創新高的關鍵變數。從現有的情況來看，io.net平台在供給面的成果已經有了初步顯現，但在需求側還沒有完全發力，導致目前平台整體的GPU資源並未充分利用，如何更加有效調動GPU資源的需求對團隊來說是一個必須面臨的挑戰。
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，它的整體業務將會啟動成長飛輪，成為Web3領域最為亮眼的專案產品，這也意味著io.net 將會是一個分廠優質的投資標的，讓我們繼續跟進觀察和仔細驗證。