ionet

前言
io.net 自從問世以來一直都受到不少關注，無論是在 X 上面還是各大社群，甚至是在媒體端都有著居高不下的討論熱度。加上近期代幣即將空投，加上成為 Backpack 第三期交易大賽空投的獎勵，所以索性就把自己研究的資訊做個整理。
本文會從「項目基本資訊」、「團隊資訊」、「技術結構」、「營運概況」和「代幣經濟」五個面向來討論 io.net 這個項目。
廢話不多說，我們開始。
一、項目資訊
簡介
io.net 透過去中心化 GPU 網路革新雲端計算產業，專門針對機器學習設計，建立全球最大的 AI 計算雲端，提供可擴展、易於訪問及成本效益高的計算能力。

解決痛點
旨在解決傳統雲端計算服務中的限制問題，如計算能力不足、成本高昂及可訪問性差。通過去中心化的方法，利用全球未充分利用的 GPU 資源，大幅提升計算能力及降低成本。
同賽道項目
包括 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等傳統雲端計算服務提供商，這些都是業內的重要競爭者。

獨有特色
獨特之處在於其去中心化的運作模式，聚合來自獨立數據中心、加密礦工及其它加密項目如 Filecoin 和 Render 的 GPU，形成一個結合去中心化物理基礎設施網路（DePIN）的大型計算網路，並推出專用的 $IO 代幣以支持網路運作。
二、團隊資訊
創建動機
io.net 的創始由 Ahmad Shadid 領頭，他從自己作為 WhalesTrader 量化系統工程師的經驗中認識到傳統雲端服務與加密項目在提供高效、靈活及經濟高效的 GPU 計算資源方面存在的限制。
為了突破這些限制並提供更具成本效益的計算解決方案，Ahmad 發起了這一去中心化的計算平台，致力於利用未充分利用的全球 GPU 資源，為使用者提供即時且成本低廉的計算能力，同時也希望推動 Web3 的精神和發展。

團隊成員資訊
Ahmad Shadid：創辦人兼執行長，前 WhalesTrader 量化系統工程師，具有深厚的技術背景和加密貨幣產業的豐富經驗。Garrison Yang：戰略長兼行銷長，前 Ava Labs 成長與戰略副總裁，畢業於加州大學聖巴巴拉分校環境健康工程專業，擁有廣泛的戰略規劃和市場推廣經驗。Tory Green：營運長，前 Hum Capital 營運長、Fox Mobile Group 企業發展與戰略總監，專長於營運管理和企業戰略。Angela Yi：商務拓展副總裁，哈佛大學畢業，專注於商業發展和客戶關係建立，具有高度的專業精神和人脈網路。
團隊成員過往
Ahmad Shadid：在 WhalesTrader 參與了多個高階的量化交易系統的開發，這些系統在交易市場上表現卓越，深受使用者好評。Garrison Yang：在 Ava Labs 的職責涉及推動公司成長和戰略規劃，成功助力 Ava Labs 在加密貨幣市場的擴張和創新。Tory Green：在 Hum Capital 和 Fox Mobile Group 的領導下，成功推行多項營運改善和戰略發展計劃，強化了公司的市場地位和營運效率。Angela Yi ：工作主要集中在擴展商業關係和推動新的商務機會，她在哈佛大學的學習和其後的職業生涯中展現了出色的領導和溝通能力。
三、技術結構
科技架構
io.net 採用了多層次的技術架構來支撐其分散式 GPU 雲端平台。核心技術包括 IO-SDK，這是基於 RAY 分布式計算架構的一個分支，支持多語言任務的並行運行。
架構包括使用者介面層、安全層、API層、後端層、數據庫層和任務層，以及基礎設施層，這些都為集群管理、客戶互動和機器學習任務提供支持。這一架構設計旨在滿足高度的可擴展性、靈活性和效率，同時確保系統的安全和穩定運行。

科技創新
io.net 的創新技術包括其去中心化的 GPU 雲端計算模式和獨家的反向隧道技術，使得遠程訪問更為便捷和安全，並有效繞過防火牆和 NAT。

此外，其網狀 VPN 架構提供了超低延遲的通訊，增強了系統的冗餘和容錯性。這些技術的應用不僅降低了成本，提高了性能，還保護了使用者的數據隱私，使得io.net在雲端計算產業具有明顯的競爭優勢。

四、營運狀況
未來路線圖
io.net 計劃繼續擴展其全球去中心化 GPU 網路，並計畫在未來數月內舉行峰會來宣佈與產品相關的更新。業務發展將重點招募來自大型科技公司如亞馬遜和 Google 的高級銷售主管，構建世界一流的銷售團隊。此外，將繼續證明概念有效性，並進一步擴展到大型企業市場，特別是那些具有大量內部 AI 需求的公司。

目前進度
目前，io.net 已經成功部署了 2.5 萬個 GPU，並在等待名單上有 20 萬個 GPU。已經完成了對 Ray 和 Kubernetes 的支持，並正在積極開發其它產品擴展。此外，已與 Filecoin 建立合作，並計劃進入模型儲存市場。
社群媒體
X：52 萬粉絲，平均觀看量 5 萬。Telegram：1.2 萬追蹤者，使用者主要關心 Tokenomics 和 TGE。Discord：50 萬使用者，3 萬線上使用者，每日新增人數 1,000~2,000 人。Linkedin：2,000 追蹤者，每週更新頻率 2-3 則訊息，主要展示官方合作的進展。

融資概況
3 月 5 日完成 A 輪融資 3,000 萬美元，估值達到 10 億美元。領投方為 Hack VC，參投方包括 Multicoin Capital、6th Man Ventures、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Solana Ventures、OKX Ventures、Amber Group 等多家知名投資機構。

開發活躍度
目前在 GitHub 上持續更新程式碼，更新頻率高，反映出開發團隊在技術上的活躍度和對產品持續改進的承諾。
五、代幣經濟
總供應量
$IO 代幣的最大供應量定為 8 億個。
代幣初始分配
初始供應量中的 5 億個 $IO 代幣將如下分配：
種子投資人：12.5%A 輪投資人：10.2%核心貢獻者：11.3%研發與生態系建設：16%社群：50%

即時代幣分佈與鎖倉數據
創世時的初始供應量為 5 億個 $IO。投資人與團隊市佔率將在代幣發行後的首 13 個月內鎖倉，未釋放。僅有「生態系與社群」部分（可能包含空投）及隨時間增加的社群獎勵（節點獎勵）將不受鎖倉影響。市場初始流通量將低於 5 億個，具體數位取決於實際釋放策略。

通膨率
$IO 的通膨率設計為逐年遞減，起始通膨率為 8%，並按月下調 1.02%，即每年約降低 12%。通過這種通縮模型，代幣供應量的增加將逐漸減緩，以控制通膨。

代幣用途
$IO 代幣在生態系中用於支付計算服務費用、質押參與網路治理、交易手續費及獎勵機制。此外，代幣還可用於投資節點營運商或使用者，質押以獲得獎勵分成。
價值捕捉能力
$IO 代幣的價值捕捉能力來自於其多功能用途以及參與網路治理的機會。隨著網路的成長、更多使用者的加入和計算需求的增加，代幣需求將增加，從而推動代幣價值上升。網路收入的一部分將用於回購和銷毀 $IO，進一步增強代幣的稀缺性和價值。
結論
雖然 io.net 因為前幾天駭客攻擊事件而面對許多負面的聲浪，但是就應用面來看，我個人認為他還算是一個值得「實驗」的項目；當然，這裡的前提是，不要用嚕毛黨的角度去看他，畢竟多數嚕毛黨的心裡都會有所謂「被反嚕」的心態，並無對錯。只是我覺得用「嚕毛」去看待一個項目的時候，往往容易忽略他應用面的資訊。這也是為什麼我選擇在他空投要進行的時候才寫這篇文章。
並不是鼓勵大家參與嚕空投，而是希望多關注在項目的發起動機、技術結構和代幣經濟模型，這些內容上面；畢竟一個項目好壞與否，不應該是由代幣決定，而是他的初衷和理念才對。

參考資料
io.net Doc
#鴉原創 #ionet

This morning, in my home country's time, I learned about a project called IO.NET. Intrigued, I visited the official website. While much of the information was new and somewhat beyond my current understanding, I believe that with my technical background, I can grasp the key concepts with some additional effort. Here is what I was able to understand from the documentation of IO.NET thus far.
io.net is the world's largest decentralized computing network, offering machine learning engineers access to scalable distributed clusters at a significantly lower cost than similar centralized services (IO.NET, n.d.).

For Machine Learning Engineers
If you are a machine learning (ML) engineer and you are seeking a computational power for your mega project, you can head over to IO.NET, join their network, upload your project or task that needs a lot of computing power. Then, IO.NET splits your task into smaller parts and sends these parts to many different computers in the network. These computers work on your task simultaneously, providing the combined power of many machines. Once all the parts are processed, the results are sent back to you and combined into the final output. This way, you get your work done faster and cheaper than using a single, powerful computer.
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But wait, wait, that is not all. If you have machine with relatively with a good performance, especially one with NVIDIA GPU, you can make money by providing your GPU or CPU to IO.NET. Here is how it works:
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