从 AI 发展史看“AI + DePin”概念下的 IO.NET

WEEX 唯客博客， 作者：Biteye 核心贡献者 Fishery 编辑：Biteye 核心贡献者 Crush 社区：@BiteyeCN   io.net是IO Research开发的基于Solana的去中心化AI算力平台，在其最新一轮融资中达到了10亿美元的 FDV 估值。 io.net 在今年3月宣布在Hack VC的领投下完成了3000万美元的A轮融资，其中还包括Multicoin Capital、6th Man Ventures、Solana Ventures、OKX Ventures、Aptos Labs、Delphi Digital、The Sandbox和The Sandbox的Sebastian Borget等参与。 io.net 专注于为AI和机器学习公司聚合GPU资源，致力于以更低的成本和更快的交付时间提供服务。自去年11月启动以来，io.net已经增长到超过25,000个GPU，并为人工智能和机器学习公司处理了超过40,000个计算小时。 io.net 的愿景是构建一个全球化的去中心AI计算网络，为AI与机器学习团队/企业与世界各地的强大GPU资源之间搭建生态系统。 在这个生态系统中，AI计算资源变得商品化，供需双方不再会因为没有资源而困扰。未来 io.net 还将提供访问IO模型商店和高级推理功能，如无服务器推理、云游戏和像素流等服务。 01.业务背景 在介绍 io.net 的业务逻辑之前，我们先要从两个维度了解去中心化算力这一赛道：一个是AI计算的发展历程，另一纬度是了解过去同样使用去中心化算力的案例。 AI计算的发展历程 我们可以从几个关键时间点来描绘这AI计算的发展轨迹： 一、机器学习的早期（1980s – 早期2000s） 在这一时期，机器学习方法主要集中在较为简单的模型，如决策树、支持向量机（SVM）等。这些模型的计算需求相对较低，可以在当时的个人计算机或者小型服务器上运行。数据集相对较小，特征工程和模型选择是关键任务。 时间点：1980年代至2000年代初 算力要求：相对较低，个人计算机或小型服务器即可满足需求。 计算硬件：CPU主导计算资源。 二、深度学习的崛起（2006年-近期） 2006年，深度学习的概念被重新引入，这一时期以Hinton等人的研究为标志。随后，深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神…