MIIX Capital: Forschungsbericht zum io.net-Projekt

1.1 Projektstatus Gewinnen Sie Rechenleistung, indem Sie über 1 Million GPUs aus unabhängigen Rechenzentren, Kryptowährungs-Minern und Projekten wie Filecoin oder Render zusammenstellen.

Ziel ist es, 1 Million GPUs in DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) zu kombinieren, um ein dezentrales verteiltes Computernetzwerk auf Unternehmensebene zu schaffen, indem ungenutzte Netzwerk-Computing-Ressourcen auf der ganzen Welt (derzeit hauptsächlich (GPU)) gesammelt und Ingenieuren für künstliche Intelligenz zur Verfügung gestellt werden mit günstigeren, leichter erhältlichen und flexibler anpassbaren Netzwerk-Computing-Ressourcendiensten.

Für Benutzer entspricht es einem dezentralen globalen Markt für ungenutzte GPU-Ressourcen, auf dem Ingenieure oder Teams für künstliche Intelligenz die erforderlichen GPU-Computing-Dienste entsprechend ihren Anforderungen anpassen und erwerben können.

1.2 Teamhintergrund

Ahmad Shadid ist der Gründer und CEO, früher Quantitative Systems Engineer bei WhalesTrader.

Garrison Yang ist Chief Strategy Officer und Chief Marketing Officer und war zuvor Vizepräsident für Wachstum und Strategie bei Ava Labs.

Tory Green ist Chief Operating Officer und war zuvor Chief Operating Officer von Hum Capital und Director of Corporate Development and Strategy bei Fox Mobile Group.

Angela Yi ist Vizepräsidentin für Geschäftsentwicklung. Sie hat ihren Abschluss an der Harvard University in den USA gemacht und ist für die Planung und Umsetzung wichtiger Strategien wie Vertrieb, Partnerschaften und Lieferantenmanagement verantwortlich.

Als Ahmad Shadid im Jahr 2020 ein GPU-Rechennetzwerk für das auf maschinelles Lernen spezialisierte quantitative Handelsunternehmen Dark Tick aufbaute, erforderte dies aufgrund der Nähe der Handelsstrategie zum Hochfrequenzhandel viel Rechenleistung und die hohen GPU-Servicegebühren des Cloud-Dienstes Anbieter wurden für sie zum Problem.

Der enorme Bedarf an Rechenleistung und die hohen Kosten, mit denen sie konfrontiert waren, veranlassten sie zu der Entscheidung, an dezentralen verteilten Rechenressourcen zu arbeiten, und erregten anschließend Aufmerksamkeit im Austin Solana Hacker House. Deshalb gehört io.net zu diesem Team, das bei den Schwachstellen, mit denen es konfrontiert ist, anfängt, Lösungen vorschlägt und die Geschäftsimplementierung und -erweiterung durchführt.

1.3 Produkt/Technologie

Probleme, mit denen Marktteilnehmer konfrontiert sind:

Die Verfügbarkeit ist begrenzt, der Zugriff auf Hardware über Cloud-Dienste wie AWS, GCP oder Azure dauert oft Wochen und beliebte GPU-Modelle auf dem Markt sind oft nicht verfügbar.

Es gibt nur sehr wenige Auswahlmöglichkeiten, beispielsweise hinsichtlich GPU-Hardware, Standort, Sicherheitsstufe, Latenz usw.

Höhere Kosten: Der Erwerb einer hochwertigen GPU ist sehr teuer und kostet Hunderttausende Dollar pro Monat für Training und Inferenz.

Lösung:

Durch die Zusammenführung nicht ausgelasteter GPUs (z. B. unabhängige Rechenzentren, Krypto-Miner und Krypto-Projekte wie Filecoin und Render) und die Integration dieser Ressourcen in DePIN können Ingenieure eine große Rechenleistung im System erzielen . Es ermöglicht ML-Teams, Inferenz- und Modellbereitstellungs-Workflows über verteilte GPU-Netzwerke hinweg zu erstellen und verteilte Rechenbibliotheken zu nutzen, um Trainingsjobs zu orchestrieren und zu stapeln, sodass sie mithilfe von Daten- und Modellparallelität auf vielen verteilten Geräten parallelisiert werden können.

Darüber hinaus nutzt io.net eine verteilte Computerbibliothek mit erweiterter Hyperparameter-Optimierung, um optimale Ergebnisse zu prüfen, die Planung zu optimieren und einfach Suchmuster festzulegen. Es verwendet außerdem eine Open-Source-Bibliothek für Reinforcement Learning, die hochverteilte RL-Workloads (Reinforcement Learning) in Produktionsqualität mit einer einfachen API unterstützt.

Produktzusammensetzung:

IO Cloud, zielt auf die Bereitstellung und Verwaltung dezentraler GPU-Cluster bei Bedarf ab, lässt sich nahtlos in IO-SDK integrieren und bietet eine umfassende Lösung zur Erweiterung künstlicher Intelligenz und Python-Anwendungen. Es bietet unbegrenzte Rechenleistung und vereinfacht gleichzeitig die Bereitstellung und Verwaltung von GPU/CPU-Ressourcen.

IO Worker, bietet Benutzern eine umfassende und benutzerfreundliche Oberfläche, um ihre GPU-Knotenoperationen über eine intuitive Webanwendung effizient zu verwalten. Der Produktumfang umfasst Funktionen im Zusammenhang mit der Benutzerkontenverwaltung, der Überwachung der Computeraktivität, der Echtzeit-Datenanzeige, der Temperatur- und Stromverbrauchsverfolgung, der Installationsunterstützung, der Wallet-Verwaltung, Sicherheitsmaßnahmen und Rentabilitätsberechnungen.

IO Explorerbietet Benutzern hauptsächlich umfassende statistische Daten und visuelle Diagramme aller Aspekte der GPU-Cloud, sodass Benutzer die komplexen Details des io.net-Netzwerks einfach in Echtzeit überwachen, analysieren und verstehen und Netzwerk bereitstellen können Aktivitäten, wichtige Statistiken, Daten Vollständige Sichtbarkeit der Punkte und Prämientransaktionen.

Produktmerkmale:

Dezentrales Computernetzwerk: io.net übernimmt ein dezentrales Computermodell, um Computerressourcen auf der ganzen Welt zu verteilen und dadurch die Computereffizienz und -stabilität zu verbessern.

Kostengünstiger Zugriff: Im Vergleich zu herkömmlichen zentralisierten Diensten bietet io.net Cloud niedrigere Zugriffskosten, sodass mehr Ingenieure und Forscher für maschinelles Lernen Computerressourcen erhalten können.

Verteilter Cloud-Cluster: Die Plattform bietet einen verteilten Cloud-Cluster. Benutzer können je nach Bedarf geeignete Rechenressourcen auswählen und Aufgaben verschiedenen Knoten zur Verarbeitung zuweisen.

Unterstützt Aufgaben des maschinellen Lernens: io.net Cloud konzentriert sich auf die Bereitstellung von Rechenressourcen für Ingenieure des maschinellen Lernens, damit sie Modelltraining, Datenverarbeitung und andere Aufgaben einfacher durchführen können.

1.4 Entwicklungs-Roadmap

https://developers.io.net/docs/product-timeline

Laut den im io.net-Whitepaper veröffentlichten Informationen lautet die Roadmap des Projektprodukts: Januar-April 2024, V1.0 ist vollständig veröffentlicht und dient der Dezentralisierung des io.net-Ökosystems, sodass es selbst gehostet und selbst repliziert werden kann.

1.5 Finanzierungsinformationen

Öffentlichen Nachrichten zufolge gab io.net am 5. März 2024 den Abschluss einer Serie-A-Finanzierung in Höhe von 30 Millionen US-Dollar bekannt, angeführt von Hack VC, Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs und Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures, Sandbox Games usw. nahmen teil. 【1】Es ist erwähnenswert, dass die Gesamtbewertung von io.net nach dieser Finanzierungsrunde 1 Milliarde US-Dollar beträgt.

2. Marktdaten

2.1 Offizielle Website

Aus den offiziellen Website-Daten von Januar 2024 bis März 2024 beträgt die Gesamtzahl der Besuche 5,212 Millionen, die durchschnittlichen monatlichen Besuche liegen bei 1,737 Millionen, die Absprungrate beträgt 18,61 % (niedrig), die Benutzerzugriffsdaten in jeder Region sind relativ gleichmäßig und direkt Der Anteil der Besuche und Suchbesuche übersteigt 80 %, was darauf hindeuten kann, dass der Anteil schmutziger Daten in den Benutzerdaten nicht hoch ist. Sie verfügen über ein grundlegendes Verständnis von io.net und sind bereit, mehr über io.net zu erfahren und zu interagieren mit der Website.

2.2 Social-Media-Community

3. Wettbewerbsanalyse vertreten durch Azure (vertreten durch Azure). Laut dem „2022-2023 Global Computing Power Index Assessment Report“, der gemeinsam von International Data Corporation (IDC), Inspur Information und dem Tsinghua University Global Industry Research Institute erstellt wurde, wird erwartet, dass der globale Markt für künstliche Intelligenz im Computing von 19,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 wachsen wird auf 34,66 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026. 【

2】

Vergleich der Umsatzerlöse globaler Mainstream-Cloud-Computing-Anbieter: Der Umsatzerlös mit AWS-Cloud-Services beträgt im Jahr 2023 9,08 Milliarden US-Dollar, der Umsatzerlös mit Google Cloud 3,37 Milliarden US-Dollar und der Umsatzerlös mit dem intelligenten Cloud-Geschäft von Microsoft 9,68 Milliarden US-Dollar . 【3】Der Marktanteil der drei beträgt etwa 66 % des Weltmarktes. Gleichzeitig beträgt der Marktwert dieser drei Riesenunternehmen mehr als eine Billion US-Dollar.

https://www.alluxio.io/blog/maximize-gpu-utilization-for-model-training/

In scharfem Kontrast zu den hohen Einnahmen von Cloud-Service-Anbietern wird gezeigt, wie die GPU-Auslastung verbessert werden kann ein Schwerpunktthema. Laut einer Umfrage von AI Infrastructure sind die meisten GPU-Ressourcen nicht ausreichend ausgelastet – etwa 53 % glauben, dass 51 bis 70 % der GPU-Ressourcen nicht ausreichend ausgelastet sind, 25 % glauben, dass die Auslastungsrate 85 % erreicht, und es wird davon ausgegangen, dass nur 7 % der GPU-Ressourcen nicht ausgelastet sind über 85 %. Für io.net sind die enorme Nachfrage nach Cloud Computing und das Problem der unzureichenden effektiven Nutzung von GPU-Ressourcen die Marktchancen, denen sich das Unternehmen gegenübersieht.

3.2 Vorteilsanalyse

https://twitter.com/eli5_defi/status/1768261383576289429

Der größte Wettbewerbsvorteil von io.net spiegelt sich im ökologischen Nischenvorteil bzw. First-Mover-Vorteil wider. Offiziellen Daten zufolge verfügt io.net derzeit über mehr als 40.000 GPU-Cluster, mehr als 5.600 CPUs und mehr als 69.000 Woker-Knoten. Die Zeit für die Bereitstellung von 10.000 GPUs beträgt weniger als 90 Sekunden Die Bewertung beträgt 1 Milliarde Dollar. io.net bietet Kunden nicht nur niedrige Preise von 1–2 % Rabatt im Vergleich zu zentralisierten Cloud-Dienstanbietern und sofortigen Online-Diensten ohne Genehmigung, sondern bietet durch den kommenden IO-Token auch zusätzliche Startup-Anreize, um gemeinsam zur Erreichung des Ziels beizutragen Ziel ist es, 1 Million GPUs zu verbinden.

Darüber hinaus konzentriert sich io.net im Vergleich zu anderen DePIN-Computing-Projekten auf GPU-Computing-Fähigkeiten und der Umfang seines GPU-Netzwerks ist ähnlichen Projekten um mehr als das Hundertfache voraus. io.net ist auch das erste Unternehmen in der Blockchain-Branche, das den fortschrittlichsten ML-Technologie-Stack (wie Ray-Cluster, Kubernetes-Cluster und Riesencluster) in das GPU-DePIN-Projekt integriert und in großem Maßstab in die Praxis umsetzt, was es nicht nur ermöglicht die Anzahl der GPUs, aber auch die größte Anzahl an GPUs. Führend bei Technologieanwendungs- und Modelltrainingsfähigkeiten.

Wenn die GPU-Kapazität durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von io.net auf 500.000 gleichzeitige GPUs im gesamten Netzwerk erhöht werden kann, um mit zentralisierten Cloud-Dienstanbietern zu konkurrieren, wird es in der Lage sein, Web 2-ähnliche Dienste zu geringeren Kosten bereitzustellen. und hat die Möglichkeit, durch enge Kooperationsbeziehungen mit wichtigen DePIN- und KI-Akteuren (einschließlich Render Network, Filecoin, Solana, Ritual usw.) schrittweise seine Kernposition auf diesem Gebiet zu etablieren, um die Führungs- und Abwicklungsebene des dezentralen GPU-Netzwerks zu werden Dienste für das gesamte Web 3xAI-Ökosystem bringen Vitalität. 3.3 Risiken und Probleme Technologie und Märkte sind mit Standortrisiken und -hemmnissen konfrontiert.

Technische Sicherheitsrisiken, Als aufstrebende Plattform hat io.net weder groß angelegte Anwendungstests erlebt, noch hat es die Fähigkeit bewiesen, böswillige Angriffe zu verhindern und darauf zu reagieren. Angesichts des Zugriffs, der Verteilung und der Verwaltung riesiger Mengen an Rechenressourcen ohne entsprechende Erfahrung oder praktische Überprüfung kann es häufig zu Problemen wie Kompatibilität, Robustheit und Sicherheit kommen, die bei technischen Produkten üblich sind. Und wenn einmal ein Problem auftritt, kann es für io.net fatale Folgen haben, da sich die Kunden mehr Sorgen um ihre eigene Sicherheit und Stabilität machen und nicht bereit sind, dafür zu zahlen.

Die Marktexpansion ist langsam,

io.net überschneidet sich stark mit traditionellen Cloud-Service-Anbietern, was bedeutet, dass es direkt mit traditionellen AWS, Google Cloud, Alicloud usw. und sogar direkt mit Zweit- oder Drittanbietern konkurrieren muss. Obwohl io.net .net günstigere Kosten hat, haben sein Servicesystem und sein Marktsystem für Klasse-B-Kunden gerade erst begonnen, was sich derzeit stark von den bestehenden Marktaktivitäten der Web3-Branche unterscheidet. Im Hinblick auf die Marktexpansion ist der Fortschritt des Projekts nicht ideal, was sich wahrscheinlich direkt auf die Projektbewertung und die Marktwertentwicklung des Tokens auswirkt.

Neueste Sicherheitsvorfälle

Am 25. April twitterte Ahmad Shadid, Gründer und CEO von io.net, dass die io.net-Metadaten-API auf einen Sicherheitsvorfall gestoßen sei und der Angreifer die zugängliche Zuordnung von Benutzer-ID zu Geräte-ID ausgenutzt habe, was zu nicht autorisierten Metadaten geführt habe. Diese Schwachstelle wurde aktualisiert hat keinen Einfluss auf den GPU-Zugriff, wirkt sich jedoch auf die Metadaten aus, die dem Benutzer vom Frontend angezeigt werden. io.net erfasst keine personenbezogenen Daten und gibt keine sensiblen Benutzer- oder Gerätedaten weiter.

Shadid sagte, dass das io.net-Systemdesign eine Selbstheilung ermöglicht und jedes Gerät ständig aktualisiert, um dabei zu helfen, fehlerhaft geänderte Metadaten wiederherzustellen. Angesichts dieses Vorfalls hat io.net die Bereitstellung der Authentifizierungsintegration auf Benutzerebene von OKTA beschleunigt, die innerhalb der nächsten 6 Stunden abgeschlossen sein wird. Darüber hinaus hat io.net auch das Auth0-Token zur Benutzerauthentifizierung eingeführt, um unbefugte Metadatenänderungen zu verhindern. Während der Datenbankwiederherstellung können sich Benutzer vorübergehend nicht anmelden. Alle Betriebszeitaufzeichnungen bleiben davon unberührt und die Computervergütungen des Anbieters bleiben davon unberührt.

4. Tokenbewertung

4.1 Tokenmodell

Das

io.net-Token-Wirtschaftsmodell wird bei der Erstellung über einen anfänglichen Bestand von 500 Millionen IOs verfügen, unterteilt in fünf Kategorien: Seed-Investoren (12,5 %), Series-A-Investoren (10,2 %) und Hauptbeitragszahler (11,3 %), Forschung und Entwicklung und Ökosystem (16 %) und Gemeinschaft (50 %). Wird über einen Zeitraum von 20 Jahren auf ein festes maximales Angebot von 800 Millionen anwachsen, da IO ausgegeben werden, um Anreize für Netzwerkwachstum und -akzeptanz zu schaffen.

Die Belohnungen folgen einem Deflationsmodell, beginnend bei 8 % im ersten Jahr und sinken jeden Monat um 1,02 % (ca. 12 % pro Jahr), bis die Obergrenze von 800 Millionen IO erreicht wird. Der Anteil der frühen Unterstützer und Hauptmitwirkenden wird mit der Verteilung der Belohnungen weiter sinken, und der Anteil der Community wird auf 50 % ansteigen, nachdem die gesamte Belohnungsverteilung abgeschlossen ist. 【4】

Zu den Funktionen seines Tokens gehören die Zuweisung von Anreizen für IO-Worker, die Belohnung von KI- und ML-Bereitstellungsteams für die fortgesetzte Nutzung des Netzwerks, der Ausgleich von Teilnachfrage und -angebot, die Preisgestaltung von IO-Worker-Rechnereinheiten und die Community-Governance.

Um Zahlungsprobleme durch Schwankungen der IO-Währungspreise zu vermeiden, hat io.net speziell ein stabiles Währungs-IOSD entwickelt, das an den US-Dollar gekoppelt ist. 1IOSD entspricht immer 1 USD. IOSD kann nur durch Zerstörung von IO erhalten werden. Darüber hinaus erwägt io.net einige Mechanismen zur Verbesserung der Netzwerkfunktionalität. Beispielsweise könnte es IO-Arbeitern gestattet sein, die Wahrscheinlichkeit einer Anmietung durch das Abstecken einheimischer Vermögenswerte zu erhöhen. In diesem Fall ist die Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden, umso größer, je mehr Vermögenswerte sie investieren. Darüber hinaus können KI-Ingenieure, die native Assets abstecken, den Zugriff auf GPUs mit hoher Nachfrage priorisieren.

4.2 Token-Mechanismus

IO-Token werden hauptsächlich für zwei Gruppen verwendet: die Nachfrageseite und die Angebotsseite. Für die Nachfrageseite wird jeder Computerauftrag in US-Dollar berechnet und das Netzwerk behält die Zahlung bis zum Abschluss des Auftrags abgeschlossen. Sobald ein Knotenbetreiber seinen Belohnungsanteil in USD und Token zuweist, werden alle USD-Beträge direkt dem Knotenbetreiber zugeteilt, während der den Token zugewiesene Anteil zum Verbrennen von IO-Münzen verwendet wird. Alle in diesem Zeitraum als Compute Rewards geprägten IO-Münzen werden dann basierend auf dem USD-Wert ihrer Coupon-Tokens (Compute Points) an die Benutzer verteilt.

Auf der Angebotsseite umfasst es Verfügbarkeitsprämien und Rechenprämien. Unter anderem wird die Belohnung für an das Netzwerk übermittelte Jobs berechnet. Benutzer können die Zeitpräferenz „Dauer der Clusterbereitstellung in Stunden“ auswählen und Kostenschätzungen vom io.net-Preisorakel erhalten. Im Hinblick auf Verfügbarkeitsprämien wird das Netzwerk nach dem Zufallsprinzip kleine Testjobs einreichen, um zu bewerten, welche Knoten regelmäßig laufen und gut in der Lage sind, Jobs von der Nachfrageseite anzunehmen.

Es ist erwähnenswert, dass sowohl die Angebotsseite als auch die Nachfrageseite über ein Reputationssystem verfügen, das basierend auf der Rechenleistung und der Netzwerkteilnahme Punkte sammelt, um Belohnungen oder Rabatte zu erhalten.

Darüber hinaus richtet io.net auch einen ökologischen Wachstumsmechanismus ein, der Einsätze, Einladungsprämien und Netzwerkgebühren umfasst. IO-Coin-Inhaber können ihre IO-Tokens an Knotenbetreiber oder Benutzer verpfänden. Nach dem Einsatz erhalten die Staker 1–3 % aller von den Teilnehmern verdienten Belohnungen. Benutzer können auch neue Netzwerkteilnehmer einladen, sich anzuschließen und einen Teil ihres zukünftigen Einkommens zu teilen. Die Netzwerkgebühren betragen 5 %.

4.3 Bewertungsanalyse

Wir sind derzeit nicht in der Lage, genaue Umsatzdaten für Projekte im Track zu erhalten, daher können wir keine genauen Bewertungen durchführen. Wir führen dies hauptsächlich über Render durch, ein AI+DePIN-Projekt, das auch ein AI+DePIN ist Projekt mit io.net als Referenz.

https://x.com/ionet/status/1777397552591294797

https://globalcoinresearch.com/2023/04/26/render-network-scaling-rendering-for-the-future/

Wie im Bild gezeigt, befindet sich Render Network derzeit im AI+ Web3 track Das führende Projekt dezentraler GPU-Rendering-Lösungen verfügt über eine Gesamt-GPU-Ressource von 11.946 und einen aktuellen Marktwert von 3 Milliarden US-Dollar (FDV 5 Milliarden US-Dollar); io.net verfügt über eine Gesamt-GPU-Ressource von 461.772, das 38-fache von Render , und wird derzeit auf 1 Milliarde geschätzt. Für die Projekte io.net und Render sind die Kernfunktionen beider die dezentrale GPU-Rechenleistung. Aus der Perspektive der GPU-Versorgung als Kernvergleichsdimension wird der Marktwert von io.net daher höchstwahrscheinlich den von Render übersteigen. zumindest auf Augenhöhe.

https://stats.renderfoundation.com/

Die gerenderten Frames von Render Network im Jahr 2022 betragen 9.420.335 und der GMV beträgt 2.457.134 US-Dollar. Derzeit beträgt der gerenderte Frames von Render Network 31.643.819, was dem gesamten GMV entspricht ist ca. 8.253,75 1 Dollar.

Im Vergleich zu io.net beträgt der 4-Monats-GMV 400.000. Unter der Annahme, dass io.net mit einer durchschnittlichen 4-Monats-GMV von 400.000 wächst, beträgt der 12-Monats-GMV 1.200.000 Der aktuelle GMV von Render Network hat noch Raum für ein Wachstum um das 6,8-fache. Basierend auf der obigen Analyse wird erwartet, dass der Marktwert von io.net während des Bullenmarkts mehr als 5 Milliarden US-Dollar erreichen wird Marktzyklus.

5. Zusammenfassung

Das Aufkommen von io.net hat die Lücke im Bereich der dezentralen Datenverarbeitung geschlossen und Benutzern eine neuartige und potenzielle Datenverarbeitungsmethode bereitgestellt. Mit der Weiterentwicklung von Bereichen wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen steigt auch die Nachfrage nach Rechenressourcen, sodass io.net über ein hohes Marktpotenzial und einen hohen Wert verfügt.

Obwohl der Markt io.net eine hohe Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar beschert hat, wurden seine Produkte andererseits nicht vom Markt getestet, es bestehen ungewisse Risiken in der Technologie und ob es Angebot und Nachfrage effektiv ausgleichen kann Beziehung Es ist auch eine Schlüsselvariable, die bestimmt, ob der spätere Marktwert einen neuen Höchststand erreichen kann. Aus der aktuellen Situation zu urteilen, hat die io.net-Plattform zunächst Ergebnisse auf der Angebotsseite erzielt, ihre Anstrengungen auf der Nachfrageseite jedoch nicht vollständig genutzt. Infolgedessen werden die gesamten GPU-Ressourcen der aktuellen Plattform nicht vollständig genutzt. Wie kann die GPU effektiver mobilisiert werden? Der Bedarf an Ressourcen ist eine Herausforderung, der sich das Team stellen muss.

Wenn io.net den schnellen Zugriff auf die Marktnachfrage abschließen kann und während des Betriebsprozesses nicht auf größere Risiken und technische Probleme stößt, wird sein Gesamtgeschäft mit seinen Geschäftsattributen AI+DePIN einen Wachstumsschub starten Das auffälligste Projektprodukt im Web3-Bereich, was auch bedeutet, dass io.net ein hochwertiges Investitionsziel für die Branche sein wird. Lassen Sie uns weiterhin sorgfältig verfolgen, beobachten und überprüfen.

Referenzressourcen

【1】https://www.coincarp.com/fundraising/ionet-series-a/

【2】https://medium.com/ybbcapital/promising-sector-preview-the- dezentralisierter-Computing-Power-Markt-Part-i-368c0621021a

【3】https://www.crn.com/news/cloud/2024/aws-vs-microsoft-vs-google-cloud-earnings-q4- 2023-Face-off?page=2

【4】https://www.chaincatcher.com/article/2120813

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