Розуміння сценаріїв застосування IO Network починається з усвідомлення, чому індустрія штучного інтелекту потребує нової моделі пропозиції хешрейту. Зі стрімким зростанням великих мовних моделей, AI agents і сервісів виведення в реальному часі графічні процесори (GPU) стали критично важливою інфраструктурою в ланцюжку вартості ШІ. Розподілені мережі GPU дедалі частіше виступають ключовим доповненням до традиційних хмарних обчислень.
Які сценарії застосування IO
IO — це не універсальна платформа хмарних обчислень; вона створена спеціально для завдань, що потребують інтенсивних обчислень на GPU.
Спочатку GPU розробляли для рендерингу графіки та ігор, але з розвитком глибокого навчання вони стали незамінними для тренування нейронних мереж і запуску моделей ШІ. Сьогодні багато проєктів ШІ потребують значно більше ресурсів GPU, ніж традиційні інтернет-застосунки, тому доступ до стабільних і економічно ефективних обчислень є критичним викликом для команд розробників.
IO прагне об'єднати глобально розподілені ресурси GPU в єдиний ринок обчислювальної потужності, дозволяючи розробникам використовувати обчислювальні ресурси за запитом без придбання дорогого обладнання або довгострокової оренди хмарних сервісів.
На основі загальнодоступної інформації основні сфери застосування IO можна класифікувати так:
| Сфера застосування |
Характеристики попиту на GPU |
| Навчання моделей ШІ |
Тривалий час, високий паралелізм |
| Сервіси виведення ШІ |
Відповідь у реальному часі, висока стабільність |
| Дослідження та розробки ML |
Еластичні потреби в ресурсах |
| Інфраструктура Web3 |
Потреби в розподілених обчисленнях |
| Екосистема DePIN |
Координація ресурсів нод |
| Наукові обчислення |
Завдання високопродуктивних обчислень |
Спільна риса цих сценаріїв — висока залежність від ресурсів GPU, де рівень використання та контроль витрат безпосередньо впливають на операційну ефективність проєкту.
Як IO підтримує навчання моделей ШІ
Навчання моделей ШІ наразі є одним із застосунків із найвищим попитом на GPU.
Незалежно від того, чи йдеться про великі мовні моделі, моделі генерації зображень або мультимодальні системи ШІ, навчання потребує масштабних матричних операцій і тривалих обчислювальних циклів. Оскільки обсяг параметрів моделей зростає, витрати на навчання також збільшуються.
Традиційно команди розробників покладаються на великих хмарних провайдерів для оренди кластерів GPU. Однак через загострення конкуренції в індустрії ШІ високоякісні ресурси GPU стали хронічно дефіцитними, що робить як ціноутворення, так і доступність серйозними викликами.
IO пропонує додаткове джерело обчислювальної потужності для завдань навчання.
Для малих і середніх команд ШІ придбання кластерів GPU потребує значних капітальних витрат. Доступ до ресурсів через розподілену мережу GPU може суттєво знизити початкові витрати. Для команд, яким потрібне тимчасове масштабування, еластичний пул ресурсів також підвищує ефективність навчання.
З технічного погляду навчання моделей ШІ надає пріоритет продуктивності GPU, обсягу пам'яті та масштабованості кластера, що робить його одним із найкращих сценаріїв для демонстрації цінності розподілених обчислень.
Як IO задовольняє потреби виведення ШІ
Якщо навчання моделей стало першою хвилею попиту на GPU, то виведення ШІ формує другу хвилю.
Виведення — це процес, за допомогою якого навчена модель обслуговує користувачів: наприклад, ChatGPT генерує відповіді, результати пошуку ШІ, генерація зображень або AI agents, що виконують завдання. Усе це — робочі навантаження виведення.
Порівняно з навчанням, виведення не потребує екстремальних обчислювальних потужностей, а натомість зосереджується на безперервній роботі та реагуванні в реальному часі.
Оскільки дедалі більше продуктів ШІ переходять у комерційне використання, сервіси виведення стають основним джерелом попиту на GPU. Багато компаній ШІ вже виявили, що довгострокові витрати на виведення можуть навіть перевищити одноразову вартість навчання моделі.
IO надає еластичні ресурси GPU для робочих навантажень виведення.
Для бізнесу виведення потреби в ресурсах коливаються залежно від кількості користувачів. Розподілена мережа GPU може забезпечити додаткову обчислювальну потужність під час стрибків трафіку, не вимагаючи від підприємств підтримувати надлишкові резерви.
Зростання попиту на виведення ШІ є ключовим рушієм постійного розширення ринку GPU.
IO в проєктах машинного навчання
Машинне навчання не обмежується навчанням великих моделей.
Багато корпоративних проєктів машинного навчання, хоча й менші за масштабом, ніж моделі класу GPT, все одно потребують ресурсів GPU для обробки даних, навчання моделей та експериментальної перевірки.
На практиці команди машинного навчання часто стикаються з нестабільним використанням ресурсів.
Певні фази потребують великої кількості GPU для навчання, тоді як під час оптимізації моделі або тестування використання значно знижується. Для таких проєктів довгострокова оренда фіксованого кластера GPU може призвести до значних втрат ресурсів.
Еластична модель ресурсів IO краще відповідає реальним потребам проєктів машинного навчання.
Команди розробників можуть динамічно регулювати масштаб обчислювальних ресурсів відповідно до життєвого циклу проєкту, підвищуючи ефективність використання.
Це особливо цінно для стартапів, науково-дослідних установ і незалежних розробників, які зазвичай надають пріоритет контролю витрат і гнучкості ресурсів.
Оскільки бар'єр для розробки ШІ продовжує знижуватися, кількість проєктів машинного навчання зростає, що ще більше розширює потенційний ринок для розподілених мереж GPU.
Як IO обслуговує проєкти Web3 та DePIN
Окрім ШІ, екосистема Web3 є ще одним важливим напрямком застосування IO.
За останні роки дедалі більше блокчейн-проєктів інтегрують можливості ШІ, зокрема AI agents, ончейн-аналіз даних, автоматизовані торгові системи та інтелектуальну генерацію контенту. Ці функції також потребують обчислювальної потужності GPU.
Для проєктів Web3 повна залежність від традиційних централізованих хмарних провайдерів несе ризики.
Деякі команди прагнуть підтримувати вищий ступінь децентралізації у своїй інфраструктурі, щоб зменшити точки відмови. Тому децентралізовані мережі GPU поступово стають ключовим компонентом інфраструктури Web3.
IO також позиціонується в категорії DePIN (Децентралізована мережа фізичної інфраструктури).
Проєкти DePIN зосереджені на створенні відкритої інфраструктури з використанням розподілених апаратних ресурсів. Мережі GPU є великим підсектором у цьому треку.
У рамках цієї структури IO служить не лише постачальником обчислювальної потужності, але й маркетплейсом інфраструктури, що з'єднує постачальників і споживачів ресурсів.
Оскільки конвергенція ШІ та Web3 прискорюється, роль мереж GPU в ончейн-екосистемах неухильно зростає.
Які галузі використовують розподілену обчислювальну потужність GPU
Розподілена обчислювальна потужність GPU тепер виходить далеко за межі криптоіндустрії.
Хоча найбільший попит все ще надходить від ШІ, багато традиційних галузей також впроваджують високопродуктивні обчислювальні ресурси.
Фінансові установи використовують GPU для моделювання ризиків і кількісного аналізу. Біотехнологічні компанії — для відкриття ліків і геномних обчислень. Компанії з автономного водіння навчають моделі сприйняття за допомогою GPU. Команди кіно та медіа використовують GPU для рендерингу та візуальних ефектів.
Спільна риса цих галузей — великі обсяги даних, висока обчислювальна складність і постійна потреба в підвищенні ефективності обчислень.
| Галузь |
Основні застосування GPU |
| Штучний інтелект |
Навчання та виведення моделей |
| Автономне водіння |
Навчання моделей сприйняття |
| Біотехнології |
Відкриття ліків і геномний аналіз |
| Фінансові технології |
Моделювання ризиків і кількісні обчислення |
| Ігри та кіно |
Рендеринг і генерація контенту |
| Наукові дослідження |
Завдання високопродуктивних обчислень |
Оскільки ШІ стає фундаментальним інструментом цифрової трансформації в усіх галузях, ресурси GPU еволюціонують від спеціалізованих технічних активів до універсальної продуктивної інфраструктури.
Це ключова причина, чому розподілені мережі GPU продовжують привертати широку увагу.
Як токеноміка IO пов'язана з його сценаріями застосування
Зростання сценаріїв застосування IO в кінцевому підсумку призведе до збільшення попиту на нативний токен мережі.
Відповідно до загальнодоступної інформації, токен IO має початкову пропозицію 500 млн токенів і максимальну пропозицію 800 млн. Приблизно 50% виділено екосистемі спільноти, 16% — на дослідження, розробки та розвиток екосистеми, а решта — ключовим учасникам і раннім інвесторам.
| Категорія розподілу |
Відсоток |
| Спільнота |
50,00% |
| Дослідження, розробки та екосистема |
16,00% |
| Ключові учасники |
11,30% |
| Ранні прихильники – Посівний раунд |
12,50% |
| Ранні прихильники – Серія A |
10,20% |
З точки зору сценаріїв застосування, розподіл спільноті відіграє вирішальну роль у стимулюванні зростання мережі. Винагороди за ноди GPU, стимули для розробників і партнерства в екосистемі — усе це залежить від резервів спільноти.
Оскільки дедалі більше проєктів ШІ використовують ресурси мережі, попит на розрахунки за обчислювальну потужність, винагороди нод і стейкінг, імовірно, зростатиме. Це створює прямий зв'язок між розширенням сценаріїв застосування та економічною активністю токена.
Для інфраструктурних проєктів довгострокова цінність визначається не самим токеном, а тим, чи може мережа стабільно генерувати реальний попит на використання.
Підсумок
Основні сценарії застосування IO зосереджені на навчанні моделей ШІ, сервісах виведення ШІ, дослідженнях і розробках машинного навчання, інфраструктурі Web3 і побудові мереж DePIN. Завдяки швидкому зростанню великих мовних моделей, AI agents і сервісів виведення в реальному часі GPU стали фундаментальним ресурсом цифрової економіки.
На відміну від традиційних хмарних платформ, IO прагне створити відкритий ринок обчислювальної потужності шляхом агрегації глобально недовикористаних ресурсів GPU, пропонуючи розробникам більш гнучкий спосіб доступу до обчислень. У міру того, як дедалі більше галузей піддаються ШІ-трансформації, розподілені мережі GPU стають життєво важливим доповненням до традиційної моделі хмарних обчислень. Попит на навчання та виведення ШІ залишиться головним рушієм зростання цього ринку.
Поширені запитання
Які основні сценарії застосування IO?
IO в основному використовується для навчання моделей ШІ, сервісів виведення ШІ, досліджень і розробок машинного навчання, інфраструктури Web3 та обчислювальних завдань, пов'язаних з мережами DePIN.
Чому навчання моделей ШІ потребує так багато GPU?
Навчання моделей ШІ включає масштабні матричні операції та оптимізацію параметрів. GPU значно перевершують традиційні CPU в паралельних обчисленнях, що робить їх незамінним апаратним забезпеченням для навчання глибокого навчання.
Яка різниця між виведенням ШІ та навчанням ШІ?
Навчання ШІ будує та оптимізує моделі, зазвичай потребуючи значних обчислювальних ресурсів. Виведення ШІ, з іншого боку, обслуговує користувачів після завершення навчання, зосереджуючись на відповіді в реальному часі та безперервній доступності.
Чому IO підходить для проєктів машинного навчання?
IO надає ресурси GPU за потребою, дозволяючи командам машинного навчання гнучко регулювати масштаб обчислень відповідно до циклів проєкту, тим самим підвищуючи ефективність використання ресурсів.
Який зв'язок між IO та DePIN?
IO належить до треку DePIN (Децентралізована мережа фізичної інфраструктури). Вона створює відкритий ринок обчислювальної потужності шляхом агрегації глобально розподілених ресурсів GPU, забезпечуючи інфраструктурну підтримку для проєктів ШІ та Web3.
Чи впливає зростання сценаріїв застосування IO на токен IO?
Так. У міру розширення сценаріїв застосування IO вони генерують більший попит на розрахунки за обчислювальну потужність, стимули для нод і стейкінг. Отже, масштаб використання мережі безпосередньо пов'язаний з економічною активністю токена IO.
