# AIコンピューティングパワー市場の未来:分散型プラットフォームの台頭大規模言語モデルや画像生成モデルなどのAI技術の急速な発展に伴い、GPUなどの高性能計算リソースへの需要が日々増加しています。データによると、AI市場の規模は2022年の134.8億ドルから2023年の241.8億ドルに成長し、2030年には738.7億ドルに達すると予想されています。クラウドサービスの時価総額も約14%増加しており、これはAI市場におけるGPUコンピューティングパワーの需要の急速な増加に一因しています。この急成長している市場に直面して、コンピューティングパワーリソースを効率的に利用し配分することが重要な問題となっています。従来の中央集権型クラウドサービスプロバイダーはGPUレンタルサービスを提供し始めていますが、一方でブロックチェーンの非中央集権的な考え方を参考にした新興プラットフォームも登場しています。これらのプラットフォームは、分散型システム設計を通じて、未使用のGPUリソースを活用し、AIスタートアップや研究者により経済的なコンピューティングパワーソリューションを提供することを目的としています。この背景のもと、io.netはSolanaブロックチェーン技術を組み合わせた分散コンピューティングパワープラットフォームとして登場しました。このプラットフォームは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからの余剰GPUリソースを集めており、現在100万以上のGPUを連携させ、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習、モデル調整や運用など、さまざまなプロセスに必要な分散計算リソースを提供しています。! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-6b1055e562a1fad55a3140ffd03fb264)io.netの技術アーキテクチャは、分散コンピューティングを実現する機械学習フレームワークray.ioを基に構築されています。誰でも算力提供者または開発者としてネットワークに参加でき、追加の許可は必要ありません。プラットフォームは、計算タスクの複雑性、緊急性、リソース供給状況に応じて価格を動的に調整し、市場価格を実現します。バックエンドシステムは、GPUの需要タイプ、現在の可用量、リクエスターの位置、信用などの要因に基づいて、GPU提供者と開発者をインテリジェントにマッチングします。! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-17a9dca26676b2fd6ff57368134e72bc)$IOはio.netのネイティブトークンとして、ネットワーク内で重要な役割を果たしています。それは、コンピューティングパワーの取引の媒介であるだけでなく、ステーキングメカニズムを通じてノードの運営とネットワークのセキュリティを促進します。現在、$IOの時価総額は約3.6億ドルで、最大供給量は8億枚です。そのうち5億枚はトークン生成イベント(TGE)の際に配布され、残りの3億枚は20年内に段階的にリリースされる予定です。! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b48988bd794306cdc1e2968dbd905d87)io.netに似たプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなどがあります。これらはすべて、分散型のコンピューティングパワー市場の構築に取り組んでいます。しかし、io.netは無門槛の参加とリソースの多様性の面で、より優れた利点を持っているように見え、コンシューマー向けGPUからプロフェッショナルなハードウェアまでの幅広いアクセスをサポートしています。これにより、トークン経済学を通じてより多くのコンピューティングパワーリソースを引き付けやすくなる可能性があります。! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-cdc85aa89ad7c0a6841767f7c078589b)io.netはテストネット段階で目立ったパフォーマンスを示しましたが、テストネットからメインネットへの移行には依然として多くの課題があります。AIアプリケーションに対して全方位のコンピューティングパワーサポートを提供できるか、そして十分な真の需要を維持できるかは、時間が証明することになります。いずれにせよ、AI技術の継続的な進歩とコンピューティングパワーの需要の増加に伴い、去中心化プラットフォームの発展の見通しは期待できます。! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-90eae36a8d063be3030537a9a1804fc1)! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dac23e1e5832eed4d35ad9885c632fb7)! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-0630319efe2122ca52107ae708e3cafd)! [io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-31977bbcbb70e75a06bc34edf4dd2894)
io.netは分散化されたAIコンピューティングパワー革命をリードしています $IOトークンが分布型GPUネットワークを駆動します
AIコンピューティングパワー市場の未来:分散型プラットフォームの台頭
大規模言語モデルや画像生成モデルなどのAI技術の急速な発展に伴い、GPUなどの高性能計算リソースへの需要が日々増加しています。データによると、AI市場の規模は2022年の134.8億ドルから2023年の241.8億ドルに成長し、2030年には738.7億ドルに達すると予想されています。クラウドサービスの時価総額も約14%増加しており、これはAI市場におけるGPUコンピューティングパワーの需要の急速な増加に一因しています。
この急成長している市場に直面して、コンピューティングパワーリソースを効率的に利用し配分することが重要な問題となっています。従来の中央集権型クラウドサービスプロバイダーはGPUレンタルサービスを提供し始めていますが、一方でブロックチェーンの非中央集権的な考え方を参考にした新興プラットフォームも登場しています。これらのプラットフォームは、分散型システム設計を通じて、未使用のGPUリソースを活用し、AIスタートアップや研究者により経済的なコンピューティングパワーソリューションを提供することを目的としています。
この背景のもと、io.netはSolanaブロックチェーン技術を組み合わせた分散コンピューティングパワープラットフォームとして登場しました。このプラットフォームは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからの余剰GPUリソースを集めており、現在100万以上のGPUを連携させ、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習、モデル調整や運用など、さまざまなプロセスに必要な分散計算リソースを提供しています。
! io.net 分散型コンピューティングプラットフォームを構築するには?
io.netの技術アーキテクチャは、分散コンピューティングを実現する機械学習フレームワークray.ioを基に構築されています。誰でも算力提供者または開発者としてネットワークに参加でき、追加の許可は必要ありません。プラットフォームは、計算タスクの複雑性、緊急性、リソース供給状況に応じて価格を動的に調整し、市場価格を実現します。バックエンドシステムは、GPUの需要タイプ、現在の可用量、リクエスターの位置、信用などの要因に基づいて、GPU提供者と開発者をインテリジェントにマッチングします。
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$IOはio.netのネイティブトークンとして、ネットワーク内で重要な役割を果たしています。それは、コンピューティングパワーの取引の媒介であるだけでなく、ステーキングメカニズムを通じてノードの運営とネットワークのセキュリティを促進します。現在、$IOの時価総額は約3.6億ドルで、最大供給量は8億枚です。そのうち5億枚はトークン生成イベント(TGE)の際に配布され、残りの3億枚は20年内に段階的にリリースされる予定です。
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io.netに似たプロジェクトには、Akash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなどがあります。これらはすべて、分散型のコンピューティングパワー市場の構築に取り組んでいます。しかし、io.netは無門槛の参加とリソースの多様性の面で、より優れた利点を持っているように見え、コンシューマー向けGPUからプロフェッショナルなハードウェアまでの幅広いアクセスをサポートしています。これにより、トークン経済学を通じてより多くのコンピューティングパワーリソースを引き付けやすくなる可能性があります。
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io.netはテストネット段階で目立ったパフォーマンスを示しましたが、テストネットからメインネットへの移行には依然として多くの課題があります。AIアプリケーションに対して全方位のコンピューティングパワーサポートを提供できるか、そして十分な真の需要を維持できるかは、時間が証明することになります。いずれにせよ、AI技術の継続的な進歩とコンピューティングパワーの需要の増加に伴い、去中心化プラットフォームの発展の見通しは期待できます。
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