Harga IO(IO)

IO.net sedang mengembangkan jaringan terdesentralisasi untuk komputasi GPU yang bertujuan menjadikan komputasi berkinerja tinggi semudah mengakses internet. Melalui platform ini, pelanggan dapat menyewa kapasitas GPU dan CPU dengan biaya hingga 90% lebih rendah dibandingkan penyedia konvensional, sementara pemilik perangkat keras dapat memperoleh imbalan dengan menyumbangkan sumber daya komputasi mereka. Proyek ini dibangun di atas teknologi framework Ray—yang digunakan OpenAI untuk model GPT—dan memposisikan kumpulan sumber daya global terdesentralisasinya sebagai cara memperluas akses ke komputasi AI.

Roadmap IO.net memprioritaskan penskalaan infrastruktur GPU terdesentralisasi dan perluasan fungsionalitas platform. Fitur yang direncanakan meliputi inferensi serverless, gaming cloud, dan streaming pixel. Tim juga berencana meningkatkan integrasi model AI serta mengembangkan perpustakaan template siap pakai yang dirancang untuk memudahkan penyebaran (deployment). Inisiatif tambahan berfokus pada penguatan penskalaan otomatis dan pengenalan algoritma alokasi sumber daya yang lebih canggih. Dalam jangka panjang, IO.net bertujuan memperluas akses terhadap komputasi AI dan menyediakan alat-alat baru guna mendukung meningkatnya permintaan di seluruh aplikasi AI dan komputasi terdistribusi.

IO.net berjalan di atas implementasi khusus framework Ray yang telah dimodifikasi untuk lingkungan terdesentralisasi. IO.net menggunakan algoritma penjadwalan bersama dengan autoscaling untuk mengalokasikan beban kerja di seluruh pasokan sumber daya GPU dan CPU global, yang didukung oleh lapisan manajemen worker yang secara terus-menerus melacak kinerja perangkat, uptime, serta kepatuhan keamanan. Perangkat jaringan harus memenuhi standar uptime yang ketat dan diperiksa melalui verifikasi proof-of-work berkala guna membantu menjamin layanan yang andal. Tumpukan (stack) ini juga mencakup IO Explorer untuk pemantauan waktu nyata dan visibilitas terhadap aktivitas jaringan, sekaligus tetap melindungi informasi sensitif. IO.net mendukung banyak kategori GPU, mulai dari kartu konsumen hingga unit berkelas datacenter, serta menerapkan pengali spesifik model dan persyaratan staking untuk menyusun partisipasi. Keandalan dan keamanan diperkuat melalui kontrol berlapis seperti pemeriksaan kepatuhan SOC 2, mekanisme proof-of-timelock, serta pemantauan kinerja berkelanjutan. Desain ini mampu berkembang dari tugas berbasis single-GPU hingga pekerjaan terdistribusi yang mencakup ribuan prosesor, sehingga mendukung segala hal mulai dari beban kerja AI individual hingga pelatihan model berskala besar.

IO.net didirikan oleh tim dengan pengalaman signifikan dalam sistem perdagangan kuantitatif dan infrastruktur perdagangan frekuensi tinggi. Sebelum peluncuran IO.net pada Juni 2022, kelompok ini telah membangun sistem perdagangan berkelas institusi yang mampu memantau lebih dari 1.000 saham dan 150 cryptocurrency secara real-time. Keahlian mereka mencakup MLOps, DevOps, dan sistem terdistribusi, termasuk pengalaman langsung dalam mengimplementasikan teknologi Ray.io untuk kasus penggunaan komputasi terdistribusi skala besar. Latar belakang tersebut dalam membangun infrastruktur perdagangan berkinerja tinggi telah memengaruhi arsitektur IO.net serta kemampuan yang ditawarkannya.

Ekonomi jaringan didasarkan pada IO Coin, yang berfungsi sebagai token utama untuk transaksi dan imbalan bagi peserta. Perangkat yang memenuhi syarat menerima imbalan blok secara berkala setiap jam, dengan 95% dari imbalan tersebut dialokasikan untuk GPU dan 5% untuk CPU. IO.net juga memberlakukan persyaratan staking dalam token IO, dan jumlah staking yang dibutuhkan bervariasi tergantung model GPU—misalnya, H100 80GB HBM3 memerlukan staking sebanyak 2000 token IO, sedangkan RTX 4060 memerlukan 200 token IO. Peserta dapat menghasilkan pendapatan melalui beberapa saluran: pendapatan sewa dari penyewaan perangkat keras mereka, imbalan blok atas ketersediaan perangkat mereka di jaringan, serta insentif tambahan yang terkait dengan pencapaian target kinerja dan uptime. Alokasi imbalan dipandu oleh sistem penilaian yang memperhitungkan tier koneksi, kemampuan perangkat keras, serta verifikasi proof-of-work.