Cotação IO (IO)

A IO.net foi formada por uma equipe com vasta experiência em sistemas de negociação quantitativa e infraestrutura de negociação de alta frequência. Antes do lançamento da IO.net em junho de 2022, o grupo construiu sistemas de negociação de nível institucional capazes de monitorar em tempo real mais de 1.000 ações e 150 criptomoedas. Sua especialização abrange MLOps, DevOps e sistemas distribuídos, incluindo experiência prática na implementação da tecnologia Ray.io para casos de uso de computação distribuída em larga escala. Esse histórico na construção de infraestrutura de negociação de alto desempenho influenciou a arquitetura da IO.net e as capacidades que ela oferece.

A rota estratégica da IO.net prioriza a escalabilidade de sua infraestrutura descentralizada de GPUs e a expansão das funcionalidades da plataforma. Recursos planejados incluem inferência sem servidor (serverless inference), jogos em nuvem (cloud gaming) e streaming de pixels (pixel streaming). A equipe também planeja melhorar a integração de modelos de IA e expandir uma biblioteca de modelos pré-construídos projetados para facilitar implantações. Outras iniciativas concentram-se em fortalecer o dimensionamento automatizado e introduzir algoritmos mais avançados de alocação de recursos. A longo prazo, a IO.net visa ampliar ainda mais o acesso à capacidade computacional de IA e oferecer novas ferramentas que suportem a crescente demanda em aplicações de IA e computação distribuída.

A IO.net opera em uma implementação personalizada do framework Ray, modificada para ambientes descentralizados. Ela utiliza algoritmos de agendamento juntamente com autoscaling para alocar cargas de trabalho em uma oferta global de recursos de GPU e CPU, apoiada por uma camada de gerenciamento de workers que acompanha continuamente o desempenho dos dispositivos, o tempo de atividade (uptime) e a conformidade com padrões de segurança. Os dispositivos da rede devem atender a rigorosos padrões de uptime e são verificados por meio de verificações recorrentes de prova de trabalho (proof-of-work) para ajudar a garantir um serviço confiável. A pilha também inclui o IO Explorer, para monitoramento em tempo real e visibilidade sobre as atividades da rede, mantendo ao mesmo tempo a proteção de informações sensíveis. A IO.net suporta diversas categorias de GPU, desde placas voltadas para consumidores até unidades de nível datacenter, aplicando multiplicadores específicos por modelo e requisitos de staking para estruturar a participação. A confiabilidade e a segurança são reforçadas por controles em camadas, como verificações de conformidade com o SOC 2, mecanismos de prova de timelock (proof-of-timelock) e monitoramento contínuo de desempenho. Esse design pode escalar desde tarefas em única GPU até trabalhos distribuídos que abrangem milhares de processadores, suportando tudo — desde cargas de trabalho individuais de IA até treinamento em larga escala de modelos.

A economia de rede é baseada no IO Coin, que funciona como o principal token para transações e recompensas aos participantes. Dispositivos elegíveis recebem recompensas de bloco em uma programação horária, com 95% dessas recompensas destinadas às GPUs e 5% às CPUs. A IO.net também impõe requisitos de staking em tokens IO, e o valor exigido varia conforme o modelo da GPU — por exemplo, uma H100 80GB HBM3 exige o staking de 2000 tokens IO, enquanto uma RTX 4060 exige 200 tokens IO. Os participantes podem gerar renda por múltiplos canais: receita de aluguel ao disponibilizar seu hardware, recompensas de bloco por manter a disponibilidade na rede e incentivos adicionais vinculados ao cumprimento de metas de desempenho e tempo de atividade (uptime). A alocação das recompensas é orientada por um sistema de pontuação que leva em conta o nível de conectividade, a capacidade do hardware e a verificação de proof-of-work.

A IO.net está desenvolvendo uma rede descentralizada para computação com GPU que tem como objetivo tornar o poder computacional de alto desempenho tão acessível quanto a internet. Por meio da plataforma, clientes podem alugar capacidade de GPU e CPU a custos até 90% menores do que os provedores convencionais, enquanto pessoas que possuem hardware podem ganhar recompensas ao contribuir com seus recursos computacionais. O projeto é construído com a tecnologia do framework Ray — usado pela OpenAI para modelos GPT — e apresenta sua piscina global de recursos descentralizados como uma forma de ampliar o acesso à computação de IA.