حصريًا: الرئيس التنفيذي لشركة io.net توري غرين حول توسيع قوة وحدات معالجة الرسومات لعصر الذكاء الاصطناعي

استمتعت كريبتوبوليتان بالجلوس مع توري غرين، الرئيس التنفيذي الجديد نسبيًا لشركة io.net، لمناقشة تفاصيل رؤيته للشركة ورسالته في هذا القطاع.

تُعد شبكة io.net شبكة لامركزية تهدف إلى جعل قوة وحدات معالجة الرسومات (GPU) في متناول الجميع.

تم تصميمها لخفض التكاليف وتسريع المشاريع للمهندسين والشركات من خلال توفير وصول سريع إلى مجموعة ضخمة من وحدات معالجة الرسومات عند الحاجة إليها.

الشبكة، المسماة شبكة وحدات معالجة الرسومات عبر الإنترنت (IOG)، تجمع وحدات معالجة الرسومات من جميع أنحاء العالم، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى كميات هائلة من قوة الحوسبة لأشياء مثل الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وألعاب السحابة.

إليك كل ما تعلمناه من توري:

سؤال: من الجميل مقابلتك، توري. دعنا ندخل مباشرة في الموضوع. إذن، لقد توليت منصب الرئيس التنفيذي في وقت مهم بشكل فريد لـ io.net. ما الخطوات التي اتخذتها أو تتخذها للتأكد من أن كل شيء يسير بسلاسة ويبقى على المسار الصحيح خلال هذا التغيير في القيادة؟

إجابة: توليت منصب الرئيس التنفيذي رسمياً في يونيو، لكنني قمت بإدارة معظم الجوانب التشغيلية للأعمال خلال الأشهر الـ 15 السابقة. سمح ذلك لي بالانتقال بسلاسة إلى الدور الجديد. كانت أولويتي الأولى كرئيس تنفيذي هي وضع استراتيجية واضحة. أخذت الوقت الكافي لصياغة رؤيتنا طويلة المدى والخطوات المطلوبة لتحقيقها للفريق العالمي لـ IO. بدون هذا التوافق، سيكون من الصعب جداً الحفاظ على الجميع على المسار الصحيح لتحقيق أهدافنا.

بعد ذلك، أردت بناء فريق قيادي قوي، لذا قمت بمراجعة الأدوار المختلفة التي نمتلكها والتركيز على العثور على الشخصيات المناسبة ذات المهارات والكفاءات اللازمة لنمونا كمؤسسة. هؤلاء أشخاص موهوبون للغاية نجحوا في تجاوز التحديات وقادمون من مؤسسات موثوقة.

أؤمن أيضًا بشدة بأهمية ضمان درجات عالية من الشفافية والتواصل. ولتوجيه الفريق نحو الاتجاه الصحيح، أنشأنا إيقاعات قوية لاجتماعات المتابعة للحفاظ على التركيز. ليس فقط داخليًا، بل يتاح أعضاء فريق القيادة أنفسهم ويكونون ظاهرين أمام مجتمعنا أسبوعيًا للتواصل بانتظام بشأن الشفافية والرؤية. كما أننا نركز بشدة على إعداد التقارير لضمان توفر البيانات اللازمة لإبقاء الفريق على اطلاع، مما يسمح لنا بالبقاء مرنين خلال فترة الانتقال القيادي.

وأخيرًا، تأكدت من تركيزنا على التنفيذ. ففترات الانتقال قد تكون صعبة أحيانًا؛ ومع ذلك، من خلال إعطاء الأولوية لأهدافنا التشغيلية، تمكّنا من الحفاظ على الزخم بينما واصلنا الابتكار وتوسيع نطاق IO.net.

سؤال: شهدت شبكة GPU اللامركزية الخاصة بـ Io.net نموًا سريعًا جدًا. ما هي المشاكل التقنية المحددة التي ظهرت أثناء محاولتك الحفاظ على سلاسة العمل، خاصة فيما يتعلق بتقليل زمن الاستجابة وضمان الموثوقية العالية، مع توسيع النطاق لإدارة مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات حول العالم؟

إجابة: بصفتنا مبتكرين في هذا المجال، فمن الطبيعي أن نواجه بعض العقبات التقنية التي يجب التغلب عليها، مثلما يحدث عند توسيع شبكتنا اللامركزية لمعالجات GPU. أحد أهدافنا في io.net هو ضمان أداء متسق لمعالجات GPU عبر العقد الموزعة جغرافيًا. تمكّنا من حل هذه المشكلة عبر معالجة البيانات مع تقليل زمن الاستجابة إلى أدنى حد ممكن، مع الحفاظ على تركيز قوي على مهام الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.

من المجالات الأخرى التي ركّزنا فيها بشدة على الموثوقية. قمنا بتنفيذ أنظمة مراقبة وتحقق ونسخ احتياطي متقدمة لمنع فشل العقد والحفاظ على معايير الأداء العالي لشبكة io. تُعد هذه الاستراتيجيات ضرورية عند إدارة شبكة عالمية.

كما يُعد قابلية التوسع أولوية بالغة الأهمية بالنسبة لنا. عمل فريق التكنولوجيا بجد لتطوير خوارزميات لتخصيص الموارد وموازنة الأحمال بكفاءة، وبذلك نضمن تجربة عملاء أكثر سلاسة مع نمو الشبكة.

تم التعامل مع جميع هذه التحديات بثقة، ونفخر بالحفاظ على معايير عالية لعملائنا مع نمو شبكتنا اللامركزية لمعالجات GPU.

سؤال: كيف تتوقعون عمل تقنية DePIN في قطاعات أخرى مثل الرعاية الصحية والطاقة، بما يتجاوز تطبيقات الذكاء الاصطناعي وألعاب السحابة؟

إجابة: سؤال رائع! نؤمن بأن إمكانات تقنية DePIN تتجاوز بكثير نطاق الحوسبة التقليدية للذكاء الاصطناعي والسحابة. هناك الكثير من الابتكارات تحدث حول العالم؛ فقد شاهدت تطبيقات تحويلية تُطور في قطاعات مثل الرعاية الصحية والطاقة، وهو أمر مثير للغاية.

تُعدّ اللامركزية أمرًا بالغ الأهمية في قطاع الرعاية الصحية، حيث لا تحسّن فقط مشاركة البيانات، بل توفر أيضًا إمكانية الوصول إلى قوة الحوسبة للمهام الحرجة مثل التصوير الطبي، والجينوميات، والتشخيصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تتمثل الفرصة الهائلة لتحويل قطاع الرعاية الصحية في القدرة على استغلال قوة الحوسبة غير المستغلة على نطاق عالمي. وهذا سيُمكّن مؤسسات الرعاية الصحية من معالجة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، مما يحسّن بدوره سرعة ودقة رعاية المرضى.

كما أودّ أن أشير إلى وجود فرص في قطاع الطاقة. فبإمكان الشركات استخدام شبكات البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN) لدعم شبكات طاقة أكثر ذكاءً وإدارة الطاقة المتجددة.

تمتلك الشبكات اللامركزية القدرة على دعم الصناعات في تحقيق التوازن بين العرض والطلب من خلال استغلال قوة الحوسبة الموزعة. وهذا يمكّنها من مراقبة استهلاك الطاقة، وتحسين التوزيع، وحتى إدارة حلول التخزين في الوقت الفعلي. ولا يقتصر الأمر على تقليل التكاليف المحتملة فحسب، بل يشمل أيضًا تحسين الاستدامة ومرونة الشبكة.

وأودّ أيضًا أن أضيف أن نموذج لامركزية DePin يقدم مرونة وقابلية للتوسع كبيرتين، مما يمكن من تحقيق تحكم قوي في التكاليف وكفاءتها، وبالتالي يجعله حلاً مثاليًا لقطاعات مثل الرعاية الصحية والطاقة، والعديد من القطاعات الأخرى التي تتطلب بنية تحتية قوية لمعالجة المهام المعقدة والمكثفة بياناتيًا.

سؤال: ما هي الابتكارات الجديدة التي تطرحونها لضمان قدرة شبكتكم على التعامل مع المهام المتزايدة التعقيد المطلوبة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟

الإجابة: هناك العديد من الابتكارات المثيرة التي تحدث في io.net! نحن نركز على تنفيذ عدد كبير من الابتكارات لمعالجة مهام وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بطريقة تتيح للعملاء التوسع ضمن شبكتنا اللامركزية المحركة بالأداء القائم على وحدات معالجة الرسومات (GPU).

على سبيل المثال، قمنا بتطوير نظام إثبات العمل المملوك لنا، والذي يتضمن التحقق الدقيق والقوي من الأجهزة، وفحص ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM)، ومتطلبات معالج مركزي (CPU) أكثر صرامة للحفاظ على الأداء والاستقرار عبر الشبكة.

علاوة على ذلك، نحن نحسن قابلية التوسع أيضًا. من خلال تجميع موارد الحوسبة العالمية في عناقيد لامركزية، نسمح لأنفسنا بالتوسع بمرونة لتلبية الطلب وتمكين التوسع الديناميكي، مع تقليل زمن الاستجابة بشكل متزامن، خاصة في عمليات الاستدلال (Inferencing). ومع تعقيد مهام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، يمكن لشبكتنا التوسع وبالتالي توفير قوة الحوسبة اللازمة لتلبية هذه المتطلبات.

ولضمان تزويدنا بموارد حوسبية عالية الجودة، نقدم أيضًا نظام تصنيف يتطلب التحقق من مقدمي الخدمات المؤسسية. لذلك، فإن التصنيف، إلى جانب آليات الرهن والغرامات، لا يحسن فقط النزاهة بل أيضًا موثوقية شبكة io. وعليه، ستسمح لنا هذه الابتكارات بتقديم وإدارة مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات (GPUs).

يركّز جهدنا على الحفاظ باستمرار على منصة مؤسسية قوية تتساوى أو تتفوق على معايير الأداء التي تضعها مزودو السحابة التقليديون في هذا المجال. ونحقق ذلك من خلال تقديم أداء وموثوقية فائقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بتكلفة أقل بكثير.

سؤال: لقد قمتَ مؤخرًا بإضافة بعض الأشخاص من شركات التكنولوجيا الرائدة إلى فريقك التنفيذي. ما هي توقعاتك الشخصية من موظفي io.net الحاليين؟

إجابة: نوظّف مواهب من شركات تكنولوجيا رائدة لتمكين io.net من التوسع وتحقيق أهدافنا الطموحة. تدور توقعاتي الشخصية لفريقنا حول ثلاث مجالات رئيسية: المساءلة، والابتكار، والتعاون.

المساءلة أمر لا يقبل المساومة. فكل فريق لديه الآن مؤشر أداء رئيسي (KPI) يتوقع منه تحقيقه. ويجب على كل شخص أن يتحمل مسؤولية مؤشرات أدائه الخاصة وأن يقدم عملًا عالي الجودة. ولتحقيق ذلك، يجب أن يفكر المرء كصاحب عمل. ولكل فرد في io دور يلعبه في نجاح شركتنا. وتقدّر ثقافتنا النتائج أكثر من أي شيء آخر.

الابتكار أمر مهم. فنحن نعمل في قطاع يتطور بسرعة هائلة. وتتطلب التميز أن نبقي ourselves مرنين واستباقيين، مع دفع حدود الإبداع في حل المشكلات. وإذا استمررنا في خلق هذه الثقافة وعيش هذه القيم، فإن io.net ستكون في وضع يسمح لها بزعزعة استقرار أسواق السحابة والذكاء الاصطناعي.

التعاون أمر بالغ الأهمية لنجاحنا. يأتي موهبتنا من خلفيات متنوعة، سواء كانت في مجال الويب 3 أو الذكاء الاصطناعي أو مقدمي الخدمات السحابية الرائدة مثل AWS وGCP. إحدى الطرق التي نسد بها هذه الفجوات هي التعاون. أتوقع من موظفينا ليس فقط تقديم خبراتهم، بل أيضًا تعزيز ثقافة تعاونية يتم فيها تبادل الأفكار بصراحة وفي الوقت المناسب.

توقعاتي هي أن يجسد كل عضو في فريق io.net هذه القيم، مما يدفعنا إلى الأمام مع استمرارنا في النمو والابتكار في مجال الحوسبة اللامركزية.

سؤال: لقد تحدثتم كثيرًا عن التركيز على التميز التشغيلي والانضباط. هل يمكنكم تقديم أمثلة واقعية حول كيفية تطبيق هذه الأفكار عمليًا داخل البنية اللامركزية لـ io.net، حيث لا تكون الهيكلية التقليدية ذات القيادة من الأعلى إلى الأسفل قوية بنفس القدر؟

إجابة: يُبنى نجاح io.net على التميز التشغيلي والانضباط، خاصة فيما يتعلق بشبكتنا اللامركزية. لا نمتلك هيكلًا هرميًا تقليديًا، لكننا نخلق المساءلة من خلال اشتراط مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) للجميع.

الشفافية قيمة أساسية للشركة. يُبنى نجاحنا على الشفافية في كل مستويات العمل. في io، تعني الشفافية أن كل أصحاب المصلحة يجب أن يقدموا تحديثات حول الحالة والعقبات. إذا ظهرت عقبات أو تحديات، يتحد الفريق لحلها بسرعة.

لإدارة شبكتنا، نستخدم أدوات الأتمتة والمراقبة. وهذا يمنحنا رؤية واضحة لكفاءة أداء الشبكة. وتتيح لنا هذه المنهجية الحفاظ على صحة الشبكة مع الحد الأدنى من التدخل اليدوي. وتمكّننا هذه الطريقة الفعّالة من الحفاظ على الانضباط أثناء نمو الشركة.

يعزز io.net ثقافة المساءلة والشفافية والتكنولوجيا الذكية للحفاظ على بيئتنا اللامركزية وتوسيع نطاقها.

سؤال: إن مهمتك في جعل قوة الحوسبة GPU متاحة للجميع هي جوهر عمل io.net. كيف تضمن ألا يؤدي هذا الوصول إلى تفضيل مناطق معينة على أخرى، خاصة في المناطق الأقل نمواً؟

جواب: يؤمن io.net بأن قوة حوسبة GPU يجب أن تكون متاحة لسكان العالم أجمع، بما في ذلك المناطق الأقل نمواً؛ وهو أمر جوهري في مهمة io.net. وتستفيد شبكتنا اللامركزية من وحدات معالجة الرسومات غير المستغلة بالكامل حول العالم. وهذا يمكّننا من توزيع قوة الحوسبة بشكل عادل عبر أكثر من 138 دولة، بدلاً من تركيز كل جهودنا في المناطق المتقدمة.

نفذنا نظاماً متدرجاً يتضمن تحقق KYC/KYB لتقديم حوسبة عالية الجودة إلى سوق عالمي. ومتطلب الرهن لدينا عادل ويسمح بمشاركة واسعة وعوائد مجزية، بغض النظر عن الموقع الجغرافي.

من خلال العمل مع شركاء محليين، نكيّف الوصول بشكل أكبر لتلبية الاحتياجات الفردية للمناطق المختلفة. ولا يُترك أي جانب جانبي خارجاً مع توسعنا.

توفر شبكتنا اللامركزية وصولاً عادلاً إلى قوة GPU. والحوسبة عالية الجودة هي متاح للجميع، في كل مكان، وفي أي وقت لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

سؤال: استوعبت io.net كمية كبيرة من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لمساعدة شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة. ما هي المقاييس الرئيسية التي تستخدمونها لقياس مدى نجاح هذه النشرات، وكيف يؤثر ذلك على خططكم للتوسع؟

إجابة: نقيس نجاح نشرات وحدات معالجة الرسومات لدينا عبر مقاييس: ساعات الحوسبة المقدمة، ومعدلات الاستخدام، ومعدل التوفر. توفر هذه المقاييس لنا نظرة تفصيلية حول كيفية تلبية وحدات معالجة الرسومات لحاجات الحوسبة لدى شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة. إن المعايير المرجعية لهذه المقاييس تمكّن io من تقديم وحدات معالجة رسومات عالية الأداء.

نقوم أيضًا بتتبع ملاحظات المستخدمين ومعدلات الاحتفاظ بالعملاء. فعلى سبيل المثال، غالبًا ما توفر مقاييس رضا العملاء بيانات قابلة للتنفيذ تسلط الضوء على فرص التحسين في أجزاء مختلفة من المنتج. وتمكّننا هذه البيانات من مراقبة رضا العملاء وحل المشكلات بسرعة أثناء توسعنا، معتمدين على المعرفة بأننا نقدم شبكات عالية الجودة.

عندما نراقب هذه المقاييس، نكون قادرين على اتخاذ قرارات ذكية بشأن تعديل الشبكة، وتحسين استخدام الموارد، وتحديد الأوقات والأماكن المناسبة لاستيعاب وحدات معالجة رسومات إضافية مع نمو الطلب.

سؤال: يتضمن التعاون بين io.net وChainbase دمج شبكة بيانات شاملة السلاسل في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بكم. ما هي التحديات المحددة التي واجهتموها في جعل شبكات البلوكشين المختلفة تعمل معًا بسلاسة؟

إجابة: هناك العديد من التحديات التي تواجه الشركات الناشئة المبتكرة، ففي حالتنا، يدمج دمج شبكة بيانات عبر سلاسل الكتل مثل Chainbase في مشاريع الذكاء الاصطناعي لدينا بعض العقبات المثيرة للاهتمام، إلى جانب إنشاء اتصال سلس بين شبكات بلوكشين مختلفة والتوافقية. ومع ذلك، فإن فريقنا التقني مبدع باستمرار ومتسق في كسر القوالب التقليدية لتحقيق تقدم مستمر.  

سؤال: كيف تضمنون بقاء قوة الحوسبة موثوقة ومتسقة عبر قاعدة موردين متنوعة وأحيانًا غير مستقرة، خاصة عند التعامل مع تطبيقات حرجة؟

إجابة: إن موثوقية وتوافر إمدادات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في شبكتنا هي أولوية قصوى بالنسبة لنا. لقد قمنا بتنفيذ أنظمة مراقبة وتحقق متقدمة تتعقب أداء وصحة كل عقدة في شبكتنا بشكل مستمر. من مسؤوليتنا تقديم قوة حوسبية عالية الجودة، ونظام التحقق الذي طورناه يساعدنا على تحديد ومعالجة الموردين الذين أداؤهم دون المستوى أو غير المستقرين بسرعة.

كما قمنا ببناء احتياطيات داخل شبكتنا. تتيح هذه الاحتياطيات نقل الأحمال العملية ديناميكيًا إلى عقد أخرى إذا نشأت اضطرابات في جودة الخدمة. كما ذكرت سابقًا، قمنا بنشر نظام متعدد الطبقات يتطلب التحقق للموردين ذوي الجودة العالية، مع إعطاء الأولوية لأولئك الذين لديهم سجل حافل بالموثوقية.

المُحاور: حسنًا، هذا هو وقتنا. شكرًا لك على مشاركتنا يا توري.

توري: شكرًا.