حظي Cryptopolitan بشرف إجراء مقابلة مع توري جرين، الرئيس التنفيذي لشركة io.net، للحديث عن تفاصيل رؤيته للشركة، ومهمته في هذه الصناعة.
io.net عبارة عن شبكة لامركزية تهدف إلى جعل قوة وحدة معالجة الرسومات (GPU) في متناول الجميع.
تم تصميمه لخفض التكاليف وتسريع المشاريع للمهندسين والشركات من خلال توفير وصول سريع إلى مجموعة ضخمة من وحدات معالجة الرسومات كلما احتاجوا إليها.
تجمع الشبكة، التي تسمى إنترنت وحدات معالجة الرسومات (IOG)، وحدات معالجة الرسومات من جميع أنحاء العالم، مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من قوة حوسبة هائلة لأشياء مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والألعاب السحابية.
إليكم كل ما تعلمناه من توري:
سؤال: تشرفت بلقائك يا توري. لنبدأ مباشرةً. لقد توليت منصب الرئيس التنفيذي في وقت بالغ الأهمية لشركة io.net. ما هي الخطوات التي اتخذتها أو تتخذها لضمان سير الأمور بسلاسة واستمرارها على tracالصحيح خلال هذا التغيير القيادي؟
الإجابة: توليتُ رسميًا منصب الرئيس التنفيذي في يونيو، لكنني كنتُ أدير معظم الجوانب التشغيلية للشركة خلال الأشهر الخمسة عشر السابقة. وقد مكّنني هذا من الانتقال بسلاسة إلى المنصب الجديد. كانت أولويتي الأولى كرئيس تنفيذي هي وضع استراتيجية واضحة. خصصتُ وقتًا لشرح رؤيتنا طويلة الأجل والخطوات اللازمة لتحقيقها لفريق العمليات الدولية العالمي. فبدون هذا التوافق، سيكون من الصعب جدًا ضمان التزام الجميع tracالصحيح لتحقيق أهدافنا.
بعد ذلك، أردتُ بناء فريق قياديtron، لذا راجعتُ مختلف الأدوار المتاحة لدينا وركزتُ على إيجاد الكفاءات المناسبة التي تمتلك المهارات والمواهب التي نحتاجها للنمو كمؤسسة. هؤلاء أشخاص موهوبون للغاية، تغلبوا على تحديات كبيرة، وينتمون إلى مؤسسات مرموقة.
أؤمن إيمانًا راسخًا بأهمية الشفافية والتواصل الفعال. لذا، ولتوجيه الجهود نحو المسار الصحيح، وضعنا آلياتtronللتواصل الفعال والحفاظ على التركيز. ولا يقتصر الأمر على التواصل الداخلي فحسب، بل يحرص فريق القيادة على التواجد والتفاعل مع مجتمعنا أسبوعيًا لضمان الشفافية والرؤية بشكل منتظم. كما نولي اهتمامًا بالغًا لإعداد التقارير لضمان توفر البيانات اللازمة لإبقاء الفريق على اطلاع دائم، مما يسمح لنا بالحفاظ على مرونتنا خلال فترة الانتقال القيادي.
وأخيرًا، حرصتُ على أن نركز اهتمامنا على التنفيذ. قد تكون الفترات الانتقالية صعبة في بعض الأحيان؛ ومع ذلك، من خلال إعطاء الأولوية لأهدافنا التشغيلية، تمكنا من الحفاظ على الزخم بينما واصلنا الابتكار وتوسيع نطاق IO.net.
سؤال: تشهد شبكة Io.net اللامركزية لوحدات معالجة الرسومات نموًا سريعًا للغاية. ما هي المشكلات التقنية المحددة التي واجهتكم أثناء محاولتكم الحفاظ على سلاسة التشغيل، لا سيما مع انخفاض زمن الاستجابة وارتفاع الموثوقية، مع توسع نطاق إدارة مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات حول العالم؟
الإجابة: بصفتنا شركة رائدة في هذا المجال، فمن الطبيعي أن نواجه بعض التحديات التقنية، على سبيل المثال عند توسيع نطاق شبكة وحدات معالجة الرسومات اللامركزية لدينا. أحد أهدافنا في io.net هو ضمان أداء ثابت لوحدات معالجة الرسومات عبر العُقد الموزعة جغرافيًا. وقد تمكّنا من حلّ هذه المشكلة من خلال معالجة البيانات وتقليل زمن الاستجابة إلى أدنى حد، مع التركيزtronعلى مهام الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
من المجالات الأخرى التي ركزنا عليها بشدة الموثوقية. فقد قمنا بتطبيق أنظمة متطورة للمراقبة والتحقق والتكرار لمنع أعطال العقد والحفاظ على معايير الأداء العالية لشركة io. تُعد هذه الاستراتيجيات أساسية لإدارة شبكة عالمية.
تُعدّ قابلية التوسع أولوية بالغة الأهمية بالنسبة لنا. لقد عمل فريقنا التقني بجدّ لتطوير خوارزميات لتخصيص الموارد بكفاءة وموازنة الأحمال، وبذلك نضمن تجربة عملاء أكثر سلاسة مع نموّنا.
لقد واجهنا كل هذه التحديات بشكل مباشر، ونحن نفخر كثيراً بالحفاظ على مستوى عالٍ لعملائنا بينما نقوم بتنمية شبكة وحدات معالجة الرسومات اللامركزية الخاصة بنا.
سؤال: كيف ترى عمل DePin في قطاعات أخرى مثل الرعاية الصحية والطاقة، بخلاف الذكاء الاصطناعي والألعاب السحابية؟
الجواب: سؤال ممتاز! نعتقد أن إمكانيات DePIN تتجاوز بكثير الذكاء الاصطناعي التقليدي والحوسبة السحابية. هناك الكثير من الابتكارات التي تحدث في جميع أنحاء العالم، فعلى سبيل المثال، رأيتُ تطبيقات ثورية تُطوَّر في قطاعات مثل الرعاية الصحية والطاقة، وهذا أمرٌ مثيرٌ للغاية.
تُعد اللامركزية مهمة للغاية في مجال الرعاية الصحية لأنها لا تُحسّن مشاركة البيانات فحسب، بل توفر أيضًا إمكانية الوصول إلى قوة الحوسبة للمهام الحيوية مثل التصوير الطبي وعلم الجينوم والتشخيصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تُعدّ فرصة إحداث نقلة نوعية في قطاع الرعاية الصحية هائلة إذا ما تم استغلال القدرات الحاسوبية غير المُستغلة على نطاق عالمي. سيؤدي ذلك إلى تمكين مؤسسات الرعاية الصحية من معالجة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، مما يُحسّن بدوره سرعة ودقة رعاية المرضى.
أرى أيضاً أن هناك فرصاً في قطاع الطاقة. على سبيل المثال، يمكن للشركات استخدام منصة DePIN لدعم شبكات الطاقة الذكية وحتى إدارة الطاقة المتجددة.
تتمتع الشبكات اللامركزية بالقدرة على دعم الصناعات في تحقيق التوازن بين العرض والطلب من خلال الاستفادة من قوة الحوسبة الموزعة. وهذا يمكّنها من مراقبة استهلاك الطاقة، وتحسين التوزيع، وحتى إدارة حلول التخزين في الوقت الفعلي. ولا يقتصر الأمر على إمكانية خفض التكاليف فحسب، بل يُحسّن أيضًا الاستدامة ومرونة الشبكة.
أود أن أضيف أيضًا أن نموذج اللامركزية DePin يوفر مرونة وقابلية توسع كبيرة مما يتيح تحكمًاtronفي التكاليف وكفاءة في التكلفة، وبالتالي يجعله حلاً مثاليًا لقطاعات مثل الرعاية الصحية والطاقة وغيرها الكثير التي تتطلب بنية تحتية قوية لمعالجة المهام المعقدة وكثيفة البيانات.
سؤال: ما هي الابتكارات الجديدة التي تقومون بإدخالها لضمان قدرة شبكتكم على التعامل مع المهام المعقدة بشكل متزايد التي تتطلبها تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
الجواب: هناك الكثير من الابتكارات المثيرة التي تحدث في io.net! نحن نركز على تطبيق العديد من الابتكارات لمعالجة مهام وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بطريقة تسمح للعملاء بالتوسع ضمن شبكة GPU اللامركزية الخاصة بنا والموجهة نحو الأداء.
على سبيل المثال، قمنا بتطوير نظام إثبات العمل الخاص بنا، والذي يتضمن التحقق من الأجهزة بشكل مفصل وقوي، وفحوصات ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو، ومتطلبات وحدة المعالجة المركزية الأكثر صرامة للحفاظ على الأداء والاستقرار عبر الشبكة.
علاوة على ذلك، نعمل على تحسين قابلية التوسع. فمن خلال تجميع موارد الحوسبة العالمية في مجموعات لامركزية، نتيح لأنفسنا التوسع بمرونة لتلبية الطلب وتمكين التوسع الديناميكي، مع تقليل زمن الاستجابة في الوقت نفسه، لا سيما في عمليات الاستدلال. ومع ازدياد تعقيد مهام الذكاء الاصطناعي، يمكن لشبكتنا التوسع، وبالتالي توفير قوة الحوسبة اللازمة لتلبية هذه المتطلبات.
لضمان توفير موارد حوسبة عالية الجودة، نُقدّم نظام تصنيف يتطلب التحقق من مزودي الخدمات المؤسسية. وبالتالي، فإنّ نظام التصنيف، إلى جانب آليات التخزين والتخفيض، لا يُحسّن سلامة شبكة io فحسب، بل يُعزّز موثوقيتها أيضًا. لذا، ستُمكّننا هذه الابتكارات من توفير وإدارة مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات (GPU).
ينصبّ تركيزنا دائماً على الحفاظ على منصة قوية ومتينة تضاهي أو تتجاوز معايير الأداء التي يقدمها مزودو الخدمات السحابية التقليديون في هذا المجال. ونحقق ذلك من خلال توفير أداء فائق وموثوقية عالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بتكلفة أقل بكثير.
سؤال: لقد ضممتم مؤخراً بعض الأشخاص من كبرى شركات التكنولوجيا إلى فريقكم التنفيذي. ما هي توقعاتكم الشخصية من فريق عمل io.net الحالي؟
الجواب: نستقطب الكفاءات من كبرى شركات التكنولوجيا لتوسيع نطاق io.net وتحقيق أهدافنا الطموحة. وتتمحور توقعاتي الشخصية لفريقنا حول ثلاثة محاور رئيسية: المساءلة، والابتكار، والتعاون.
المساءلة أمرٌ لا يقبل المساومة. لكل فريق الآن مؤشر أداء رئيسي (KPI) يُتوقع منه تحقيقه. يجب على كل فرد تحمّل مسؤولية مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة به وتقديم عمل عالي الجودة. ولتحقيق ذلك، يجب التفكير بعقلية المالك. لكل فرد في io دورٌ في نجاح شركتنا. ثقافتنا تُعلي من شأن النتائج فوق كل شيء.
الابتكار أمرٌ بالغ الأهمية. يتطور قطاعنا بوتيرة متسارعة. يتطلب التميز أن نبقى مرنين واستباقيين، وأن نتجاوز الحدود بحلول إبداعية للمشاكل. إذا واصلنا بناء هذه الثقافة والالتزام بهذه القيم، فستكون io.net في وضعٍ يؤهلها لإحداث نقلة نوعية في أسواق الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي.
يُعدّ التعاون ركيزة أساسية لنجاحنا. يتمتع فريقنا بمواهب متنوعة، بدءًا من تقنيات الويب 3 والذكاء الاصطناعي، وصولًا إلى كبرى شركات الحوسبة السحابية مثل AWS وGCP. ويُعدّ التعاون أحد أهمّ السبل التي نعتمدها لسد هذه الفجوات. أتوقع من موظفينا ليس فقط تقديم خبراتهم، بل أيضًا تعزيز ثقافة تعاونية تُتيح تبادل الأفكار بانفتاح وفي الوقت المناسب.
أتوقع أن يجسد كل عضو في فريق io.net هذه القيم، مما يدفعنا إلى الأمام بينما نواصل النمو والابتكار في مجال الحوسبة اللامركزية.
سؤال: لقد تحدثتم كثيراً عن التركيز على التميز التشغيلي والانضباط. هل يمكنك تقديم بعض الأمثلة الواقعية لكيفية تطبيق هذه الأفكار عملياً ضمن بيئة io.net اللامركزية، حيث لا يكون الهيكل الهرمي المعتاد بنفسtron؟
الجواب: يرتكز نجاح io.net على التميز التشغيلي والانضباط، لا سيما فيما يتعلق بشبكتنا اللامركزية. لا نعتمد هيكلاً هرمياً تقليدياً، لكننا نضمن المساءلة من خلال إلزام الجميع بمؤشرات أداء رئيسية.
الشفافية قيمة أساسية في شركتنا. فنجاحنا مبنيٌّ على الشفافية في جميع مستويات العمل. في io، تعني الشفافية أن يُقدّم كل صاحب مصلحة تحديثات دورية عن الوضع الراهن وأيّة معوقات. وفي حال وجود أيّة معوقات أو تحديات، يتكاتف الفريق لحلّها بسرعة.
لإدارة شبكتنا، نستخدم أدوات الأتمتة والمراقبة، مما يتيح لنا رؤية شاملة لأداء الشبكة. يسمح لنا هذا النهج بالحفاظ على سلامة الشبكة بأقل قدر من التدخل اليدوي، كما يُمكّننا من الحفاظ على الانضباط أثناء نمو الشركة.
تعمل io.net على تعزيز ثقافة المساءلة والشفافية والتكنولوجيا الذكية للحفاظ على بيئتنا اللامركزية وتوسيع نطاقها.
سؤال: مهمتكم المتمثلة في إتاحة قوة الحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسومات للجميع هي جوهر io.net. كيف تضمنون ألا يؤدي هذا الوصول إلى تفضيل مناطق معينة على غيرها، وخاصة في المناطق الأقل نمواً؟
الجواب: تؤمن io.net بضرورة إتاحة قوة الحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) للعالم أجمع، بما في ذلك المناطق الأقل نموًا؛ وهذا جوهر رسالتها. تستفيد شبكتنا اللامركزية من وحدات معالجة الرسومات غير المستغلة عالميًا، مما يُمكّننا من توزيع قوة الحوسبة بشكل عادل في أكثر من 138 دولة، بدلًا من تركيز جهودنا في المناطق المتقدمة فقط.
لقد طبقنا نظامًا متعدد المستويات مع التحقق من الهوية (اعرف عميلك/اعرف عملك) لتقديم خدمات حوسبة عالية الجودة لسوق عالمي. متطلبات التخزين لدينا عادلة وتتيح مشاركة واسعة ومكافآت مجزية، بغض النظر عن الموقع الجغرافي.
من خلال العمل مع شركاء محليين، نُحسّن الوصول إلى الخدمات لتلبية الاحتياجات الفردية لمختلف المناطق. ولا تُستثنى أي منطقة مع توسعنا.
توفر شبكتنا اللامركزية وصولاً عادلاً إلى قوة معالجة الرسومات. الحوسبة للجميع، في كل مكان، وفي أي وقت لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
سؤال: قامت منصة Io.net بتوفير عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لدعم الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. ما هي المقاييس الرئيسية التي تستخدمونها لتقييم أداء هذه التطبيقات، وكيف يؤثر ذلك على خططكم للتوسع؟
الإجابة: نقيس نجاح نشر وحدات معالجة الرسومات (GPU) لدينا باستخدام مقاييس محددة: ساعات الحوسبة المُنجزة، ومعدلات الاستخدام، ووقت التشغيل. توفر لنا هذه المقاييس رؤية شاملة لكيفية تلبية وحدات معالجة الرسومات لاحتياجات الحوسبة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. وتُمكّننا معايير هذه المقاييس من توفير وحدات معالجة رسومات عالية الأداء.
كما tracآراء المستخدمين ومعدلات الاحتفاظ بالعملاء. فعلى سبيل المثال، توفر مقاييس رضا العملاء لدينا بيانات قابلة للتنفيذ تُسلط الضوء على فرص التحسين في مختلف جوانب المنتج. تُمكّننا هذه البيانات من مراقبة رضا العملاء وحل المشكلات بسرعة مع توسع نطاق عملنا، مستفيدين من معرفتنا بأننا نوفر شبكات عالية الجودة.
عندما نراقب هذه المقاييس، نكون قادرين على اتخاذ قرارات ذكية بشأن تعديل الشبكة، وتحسين استخدام الموارد، وتحديد الأوقات والأماكن المناسبة لإضافة وحدات معالجة الرسومات الإضافية مع نمو الطلب.
سؤال: يتضمن التعاون بين io.net وChainbase دمج شبكة بيانات Omnichain في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بكم. ما هي التحديات المحددة التي واجهتموها في جعل شبكات البلوك تشين المختلفة تعمل معًا بسلاسة؟
الإجابة: تواجه الشركات الناشئة المبتكرة العديد من التحديات، وفي حالتنا، يُمثل دمج شبكة بيانات متعددة السلاسل، مثل Chainbase، في مشاريع الذكاء الاصطناعي لدينا عقبات مثيرة للاهتمام، إلى جانب إنشاء اتصال سلس بين شبكات البلوك تشين المختلفة وضمان قابلية التشغيل البيني. ومع ذلك، يواصل فريقنا التقني الابتكار والتطور باستمرار لتحقيق تقدم متواصل.
سؤال: كيف تضمن أن تظل قوة الحوسبة موثوقة ومتسقة عبر قاعدة موردين متنوعة وغير مستقرة في بعض الأحيان، خاصة عند التعامل مع التطبيقات بالغة الأهمية؟
الجواب: من البديهي أن موثوقية واستمرارية إمداد وحدات معالجة الرسومات (GPU) في شبكتنا تُمثل أولوية قصوى بالنسبة لنا. لقد قمنا بتطبيق أنظمة مراقبة وتحقق متطورة tracباستمرار أداء وسلامة كل عقدة في شبكتنا. تقع على عاتقنا مسؤولية توفير قوة حوسبة عالية الجودة، ويساعدنا نظام التحقق الذي طورناه علىdentومعالجة الموردين ذوي الأداء الضعيف أو غير المستقرين بسرعة.
لقد قمنا أيضاً بتضمين أنظمة احتياطية في شبكتنا. تسمح هذه الأنظمة بنقل أحمال العمل ديناميكياً إلى عقد أخرى في حال حدوث أي انقطاعات في جودة الخدمة. وكما ذكرت سابقاً، قمنا بتطبيق نظام هرمي يتطلب التحقق من الموردين ذوي الجودة العالية، مع إعطاء الأولوية لمن لديهم سجل tracبالموثوقية.
المحاور: حسناً، هذا وقتنا. شكراً لكِ على القيام بذلك يا توري.
توري: شكراً.
