IO.net：去中心化 GPU 協助下一波 AI 創新

全球 GPU 短缺為 AI 開發者、新創公司和研究人員帶來了瓶頸—— 傑克·科利爾，CGO IO網，認為權力下放是解決方案。

「全球大部分 GPU 供應都由三家超大規模廠商控制。小型 AI 新創公司面臨著高昂的價格、冗長的等待名單和僵化的合同，」科利爾解釋道。 “我們認為，一定有更好的辦法。”

IO.net 允許任何人（從大型資料中心到家中擁有 GPU 的個人）為網路貢獻運算能力。需求方用戶可以在 90秒以內相比之下，傳統雲端平台則只需數週時間。

科利爾說：“人工智慧新創公司現在可以更快地創新，節省成本，並將預算集中在產品開發而不是基礎設施上。”

借鏡 DePIN 及其他經驗

去中心化的實體基礎設施網路仍然是一個年輕的概念，但 IO.net 正在向儲存和頻寬方面的前輩學習，同時開闢自己的道路。

「供應多樣性是關鍵。我們用 IO 代幣激勵貢獻者——質押可以確保 GPU 的性能達到承諾，如果性能不佳，質押金額就會被削減，」科利爾解釋道。 “這是一種保證計算可靠性的新穎方法。”

該平台還提供靈活的存取模型：裸機 GPU、虛擬機器、Kubernetes 和容器——無論開發人員在工作流程中的哪個階段，都能滿足他們的要求。

速度推動創新

IO.net 的叢集快速部署，為先前受成本和等待時間阻礙的領域帶來了更多可能性。 Collier 列舉了一個學術界的例子：

在韓國漢陽大學，學生現在可以按需訓練 AI 模式。他們可以立即使用 H100 和 H200 GPU，學習速度更快，資金使用效率更高。

從機器人技術到深度學習研究，快速存取使創新者能夠快速迭代並減少資源浪費。

加入IO.net生態系統

Collier 強調，IO.net 既是 供需平台.

「如果你有閒置的 GPU，就貢獻出來。如果你是開發人員、創辦人或小團隊，可以使用網路來訓練模型或進行推理，」他說。
“將我們的去中心化 GPU 雲視為人們對大型科技的反抗——更便宜、更快、更靈活。”

隨著生態系統的不斷發展和對人工智慧創新的關注，IO.net 將自己定位為集中式雲端供應商的重要替代方案，為開發人員提供建構下一代人​​工智慧產品所需的工具。

「如果你在基礎設施上投入過多，你就無法專注於產品本身。IO.net 解決了這個問題。」科利爾總結道。