Nos complace anunciar nuestra inversión en io.net, el mercado líder de cómputo distribuido para cargas de trabajo de IA. Lideramos la etapa inicial y participamos en la ronda de la serie A. En total, io.net ha recaudado 30 millones de USD de Multicoin, Hack VC, 6th Man Ventures, Modular Capital y un sindicato de inversionistas ángeles profundamente conectados para hacer realidad los mercados de cómputo bajo demanda y listos para la producción.
Conocí al fundador de io.net, Ahmad Shadid, en el evento Austin Solana Hacker House en abril de 2023, y de inmediato me sentí atraído por su enfoque singular en la democratización del acceso a los recursos de cómputo para las cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML).
Desde entonces, el equipo de io.net ha ejecutado su tesis a la velocidad de la luz. Hoy en día, la red ha agregado decenas de miles de GPU distribuidas y ha facilitado más de 57 000 horas de cómputo para empresas de IA. Estamos encantados de colaborar con ellos para impulsar el renacimiento de la IA en la próxima década.
La escasez mundial de cómputo
La demanda de cómputo de IA crece a un ritmo vertiginoso; la demanda es insaciable. Los ingresos de los centros de datos para las cargas de trabajo de IA superaron los 100 mil millones de USD en 2023, pero la demanda de IA supera la oferta de chips incluso en los casos más conservadores.
Los nuevos centros de datos capaces de albergar esta clase de hardware requieren grandes inversiones iniciales en una época de altas tasas de interés y escaso capital. El punto más importante radica en las limitaciones de producción de chips avanzados como los NVidia A100 y H100. Mientras el rendimiento de las GPU aumenta y los costos disminuyen constantemente, el proceso de fabricación física no puede acelerarse lo suficiente; la escasez de materias primas, componentes y capacidad de producción limita el ritmo de crecimiento.
A pesar de las promesas de la IA, su infraestructura física crece día a día, exigiendo espacio, electricidad y equipos de vanguardia que sobrecargan los presupuestos de todo el mundo. io.net sienta las bases para un mundo en el que nuestros esfuerzos por acelerar no se vean condicionados por las limitaciones de la actual cadena de suministro.
io.net es un ejemplo clásico de la tesis DePIN: el uso de incentivos simbólicos para reducir estructuralmente el costo de adquirir y retener recursos del lado de la oferta y, en última instancia, reducir los costos para los consumidores finales. La red reúne una amplia y heterogénea oferta de GPU en un fondo compartido al que pueden acceder los desarrolladores de IA y las empresas. En la actualidad, la red está alimentada por miles de GPU de centros de datos, granjas de minería y dispositivos de consumo.
Aunque la agregación de estos recursos es valiosa, las cargas de trabajo de IA no se escalan automáticamente del hardware centralizado de nivel empresarial a las redes distribuidas. En la historia de la criptografía ha habido varios intentos de crear redes de cómputo distribuido, la mayoría de los cuales han generado poco o ningún volumen significativo del lado de la demanda.
El problema de orquestar y programar cargas de trabajo en hardware heterogéneo, con diferentes configuraciones de memoria, ancho de banda y almacenamiento, no es trivial. Creemos que el equipo de io.net tiene la solución más práctica del mercado actual para hacer que esta agregación de hardware sea útil para los clientes finales y económicamente productiva.
Preparar el camino para el futuro con clústeres
En la historia de la computación, los marcos de software y los patrones de diseño se amoldan a las configuraciones de hardware disponibles en el mercado. La mayoría de los marcos y las bibliotecas para el desarrollo de IA dependen en gran medida de los recursos de hardware centralizados, pero en la última década se han registrado avances significativos en la distribución de estas cargas de trabajo en instancias discretas de hardware distribuido geográficamente.
io.net toma los recursos de hardware latentes que existen en el mundo y despliega sobre ellos capas de red y orquestación a medida, los pone en línea y crea una Internet de GPU hiperescalable. La red aprovecha Ray, Ludwig, Kubernetes y una variedad de otros marcos de computación distribuida de código abierto para permitir que los equipos de ingeniería y operaciones de aprendizaje automático escalen sus cargas de trabajo en una red de GPU con ajustes mínimos.
Los equipos de aprendizaje automático pueden paralelizar las cargas de trabajo en las GPU de io.net al crear clústeres bajo demanda y aprovechar estas bibliotecas para gestionar la orquestación, la programación, la tolerancia a fallos y el escalado. Por ejemplo, si un grupo de diseñadores de gráficos en movimiento aporta a la red sus GPU domésticas, io.net puede construir un clúster que ponga los recursos de cómputo colectivos a disposición de un desarrollador de modelos de difusión de imágenes de cualquier parte del mundo.
BC8.ai, una variante perfeccionada de Stable Diffusion, entrenada íntegramente en el hardware de io.net, es un ejemplo de ello. El explorador de io.net muestra inferencias en tiempo real y los pagos a quienes contribuyen a la red.
Prompt: una supercomputadora de inteligencia artificial distribuida geográficamente
Cada inferencia se registra on-chain para proporcionar procedencia. El pago de esta generación de imágenes en concreto se destinó a un clúster de 6 RTX 4090s, que son GPU de consumo para juegos.
Hoy en día, la red cuenta con decenas de miles de dispositivos repartidos entre granjas de minería, centros de datos infrautilizados y nodos consumidores de Render Network. Además de crear un nuevo suministro neto de GPU, io.net es capaz de competir con los proveedores de nube tradicionales en materia de costos, ya que suele ofrecer recursos más baratos.
Logran estos ahorros de costos al externalizar la coordinación y los gastos generales de la GPU al protocolo. Los proveedores de la nube, por su parte, incrementan los costos de infraestructura porque tienen gastos de empleados, mantenimiento de hardware y gastos generales del centro de datos. El costo de oportunidad para los clústeres de tarjetas de consumo y las granjas de minería es sustancialmente más bajo de lo que los hiperescaladores están dispuestos a aceptar, por lo que existe un arbitraje estructural que fija dinámicamente los precios de los recursos en io.net más bajos que la tasa de la nube, que aumenta constantemente.
Creación del Internet de las GPU
io.net tiene la ventaja única de seguir siendo un activo ligero y reducir el costo marginal de atender a cualquier cliente determinado a prácticamente cero, al tiempo que posee la relación directa con los lados de la demanda y la oferta del mercado. Están en una posición privilegiada para atender a las decenas de miles de nuevas empresas que necesitan acceso a las GPU para crear productos competitivos con los que todos interactuarán algún día.
Nos complace asociarnos con Ahmad y el resto del equipo para desarrollar y acelerar el desarrollo de la IA en todo el mundo. Si está creando aplicaciones de cómputo intensivo, puede acceder hoy mismo a los recursos de io.net al registrarse aquí. Si tiene GPU latentes, también puede aportarlas a la red hoy mismo y ganar puntos por ello.
El equipo está contratando excelentes candidatos para cargos de ventas, ingeniería y diseño. Comuníquese con careers@io.net.
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