Cryptopolitan hatte das Vergnügen, sich mit Tory Green, dem nicht mehr ganz so neuen CEO von io.net, zusammenzusetzen, um über die Einzelheiten seiner Vision für das Unternehmen und seine Mission in dieser Branche zu sprechen.
io.net ist ein dezentrales Netzwerk, dessen Ziel es ist, die GPU-Leistung für alle zugänglicher zu machen.
Es wurde entwickelt, um Kosten zu senken und Projekte für Ingenieure und Unternehmen zu beschleunigen, indem es ihnen bei Bedarf schnellen Zugriff auf einen riesigen Pool von GPUs bietet.
Das Netzwerk, das den Namen Internet of GPUs (IOG) trägt, bündelt GPUs aus der ganzen Welt und ermöglicht es den Nutzern, auf enorme Rechenleistung für Anwendungen wie KI, maschinelles Lernen und Cloud-Gaming zuzugreifen.
Das haben wir alles von Tory gelernt:
FRAGE: Schön, Sie kennenzulernen, Tory. Legen wir gleich los. Sie haben die Rolle des CEO in einer besonders wichtigen Phase für io.net übernommen. Welche Maßnahmen haben Sie ergriffen bzw. ergreifen Sie, um sicherzustellen, dass während dieses Führungswechsels alles reibungslos weiterläuft und auf tracbleibt?
ANTWORT: Ich habe die Rolle des CEO offiziell im Juni übernommen, aber die meisten operativen Bereiche des Unternehmens habe ich bereits in den 15 Monaten zuvor geleitet. Dadurch konnte ich mich nahtlos in die neue Rolle einfinden. Meine erste Priorität als CEO war die Entwicklung einer klaren Strategie. Ich habe mir die Zeit genommen, dem globalen IO-Team unsere langfristige Vision und die notwendigen Schritte zu deren Erreichung zu erläutern. Ohne diese Abstimmung wäre es sehr schwierig gewesen, alle auf traczu halten und unsere Ziele zu erreichen.
Als Nächstes wollte ich eintronFührungsteam aufbauen. Deshalb habe ich die verschiedenen Rollen überprüft und mich darauf konzentriert, die passenden Profile mit den Fähigkeiten und Talenten zu finden, die wir für unser Unternehmenswachstum benötigen. Es handelt sich um unglaublich talentierte Menschen, die Herausforderungen gemeistert haben und aus renommierten Unternehmen kommen.
Ich bin fest davon überzeugt, dass Transparenz und Kommunikation unerlässlich sind. Um alle Beteiligten auf den richtigen Weg zu bringen, haben wir dahertronCheck-ins eingeführt, um den Fokus zu wahren. Das Führungsteam ist nicht nur intern, sondern auch wöchentlich für unsere Community erreichbar und präsent, um Transparenz und Visionen zu kommunizieren. Wir legen zudem großen Wert auf Reporting, um sicherzustellen, dass wir über die notwendigen Daten verfügen, das Team stets informiert zu halten und während des Führungswechsels flexibel zu bleiben.
Schließlich sorgte ich dafür, dass wir den Fokus auf die Umsetzung behielten. Übergangsphasen können mitunter herausfordernd sein; durch die Priorisierung unserer operativen Ziele konnten wir jedoch die Dynamik aufrechterhalten und IO.net weiter innovativ gestalten und skalieren.
FRAGE: Io.net hat sein dezentrales GPU-Netzwerk sehr schnell ausgebaut. Welche spezifischen technischen Probleme sind aufgetreten, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten, insbesondere im Hinblick auf geringe Latenz und hohe Zuverlässigkeit, während Sie die Verwaltung von Hunderttausenden von GPUs weltweit skalieren?
ANTWORT: Als Innovator in diesem Bereich ist es nur natürlich, dass wir mit technischen Herausforderungen konfrontiert werden, beispielsweise bei der Skalierung unseres dezentralen GPU-Netzwerks. Eines unserer Ziele bei io.net ist es, stets eine gleichbleibende GPU-Leistung über geografisch verteilte Knoten hinweg zu gewährleisten. Dies ist uns durch Datenverarbeitung und gleichzeitige Minimierung der Latenz gelungen, wobei wir unstronauf KI-Aufgaben in Echtzeit konzentrieren konnten.
Ein weiterer Schwerpunkt unserer Arbeit lag auf der Zuverlässigkeit. Wir implementierten fortschrittliche Überwachungs-, Validierungs- und Redundanzsysteme, um Knotenausfälle zu verhindern und den hohen Leistungsstandard von io aufrechtzuerhalten. Diese Strategien sind für die Verwaltung eines globalen Netzwerks unerlässlich.
Skalierbarkeit ist für uns ebenfalls von höchster Priorität. Unser Technikteam hat intensiv an der Entwicklung von Algorithmen gearbeitet, um Ressourcen effizient zuzuweisen und die Lasten auszugleichen. Dadurch können wir auch bei weiterem Wachstum ein reibungsloseres Kundenerlebnis gewährleisten.
Wir haben all diese Herausforderungen direkt angegangen und sind sehr stolz darauf, auch beim Ausbau unseres dezentralen GPU-Netzwerks einen hohen Standard für unsere Kunden aufrechtzuerhalten.
FRAGE: Wie sehen Sie die Einsatzmöglichkeiten von DePin in anderen Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Energiewirtschaft, abgesehen von KI und Cloud-Gaming?
ANTWORT: Eine hervorragende Frage! Wir sind überzeugt, dass das Potenzial von DePIN weit über herkömmliche KI und Cloud-Computing hinausgeht. Weltweit finden zahlreiche Innovationen statt; ich habe beispielsweise die Entwicklung bahnbrechender Anwendungen in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Energiewirtschaft miterlebt – das ist wirklich spannend.
Dezentralisierung ist für das Gesundheitswesen von enormer Bedeutung, da sie nicht nur den Datenaustausch verbessert, sondern auch den Zugang zu Rechenleistung für kritische Aufgaben wie medizinische Bildgebung, Genomik und KI-gestützte Diagnostik ermöglicht.
Das Potenzial zur Transformation des Gesundheitswesens ist enorm, wenn es gelingt, ungenutzte Rechenkapazitäten weltweit auszuschöpfen. Dies würde es Gesundheitsorganisationen ermöglichen, große Datensätze effizient zu verarbeiten, was wiederum die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Patientenversorgung verbessern könnte.
Ich würde außerdem argumentieren, dass es im Energiesektor Chancen gibt. Unternehmen können DePIN beispielsweise nutzen, um intelligentere Energienetze und sogar das Management erneuerbarer Energien zu unterstützen.
Dezentrale Netzwerke bieten das Potenzial, die Industrie beim Ausgleich von Angebot und Nachfrage durch die Nutzung verteilter Rechenleistung zu unterstützen. Dadurch können sie den Energieverbrauch überwachen, die Verteilung optimieren und sogar Speicherlösungen in Echtzeit verwalten. Dies kann nicht nur Kosten senken, sondern auch die Nachhaltigkeit und die Netzstabilität verbessern.
Ich möchte außerdem hinzufügen, dass das DePin-Dezentralisierungsmodell eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit bietet, die einetronKostenkontrolle und Kosteneffizienz ermöglicht und es somit zu einer idealen Lösung für Branchen wie das Gesundheitswesen, die Energiewirtschaft und potenziell viele weitere macht, die eine robuste Infrastruktur zur Verarbeitung komplexer und datenintensiver Aufgaben benötigen.
FRAGE: Welche neuen Innovationen führen Sie ein, um sicherzustellen, dass Ihr Netzwerk die zunehmend komplexen Aufgaben bewältigen kann, die von KI- und maschinellen Lernanwendungen benötigt werden?
ANTWORT: Bei io.net gibt es viele spannende Innovationen! Wir konzentrieren uns darauf, zahlreiche Innovationen zu implementieren, um KI-Aufgaben und -Anwendungen so zu verarbeiten, dass Kunden innerhalb unseres leistungsorientierten, dezentralen GPU-Netzwerks skalieren können.
Wir haben beispielsweise unser eigenes Proof-of-Work-System entwickelt, das eine detaillierte und robuste Hardware-Verifizierung, VRAM-Prüfungen und strengere CPU-Anforderungen umfasst, um Leistung und Stabilität im gesamten Netzwerk aufrechtzuerhalten.
Darüber hinaus optimieren wir die Skalierbarkeit. Durch die Bündelung globaler Rechenressourcen in dezentralen Clustern können wir flexibel auf den Bedarf reagieren und dynamisch erweitern, während wir gleichzeitig die Latenz, insbesondere bei Inferenzprozessen, reduzieren. Da KI-Aufgaben immer komplexer werden, kann unser Netzwerk skalieren und somit die benötigte Rechenleistung bereitstellen.
Um die Bereitstellung hochwertiger Rechenressourcen zu gewährleisten, führen wir ein Tiering-System ein, das von Unternehmensanbietern verifiziert werden muss. Tiering sowie Staking- und Slashing-Mechanismen verbessern somit nicht nur die Integrität, sondern auch die Zuverlässigkeit des io-Netzwerks. Diese Innovationen ermöglichen es uns, Hunderttausende von GPUs bereitzustellen und zu verwalten.
Unser Ziel ist es, stets eine robuste Plattform der Enterprise-Klasse bereitzustellen, die die Leistungsstandards traditioneller Cloud-Anbieter in diesem Bereich erreicht oder übertrifft. Dies gelingt uns durch überlegene Performance und Zuverlässigkeit für KI- und Machine-Learning-Anwendungen zu einem Bruchteil der Kosten.
FRAGE: Sie haben kürzlich einige Mitarbeiter führender Technologieunternehmen in Ihr Führungsteam geholt. Welche persönlichen Erwartungen haben Sie an die aktuellen Mitarbeiter von io.net?
ANTWORT: Wir rekrutieren Talente von führenden Technologieunternehmen, um io.net zu skalieren und unsere ambitionierten Ziele zu erreichen. Meine persönlichen Erwartungen an unser Team konzentrieren sich auf drei Kernbereiche: Verantwortungsbewusstsein, Innovation und Zusammenarbeit.
Verantwortlichkeit ist unerlässlich. Jedes Team hat nun einen KPI, den es erreichen muss. Jeder Einzelne ist für seine KPIs verantwortlich und muss qualitativ hochwertige Arbeit abliefern. Dafür ist unternehmerisches Denken erforderlich. Jeder bei io trägt zum Erfolg unseres Unternehmens bei. Unsere Unternehmenskultur stellt Ergebnisse über alles.
Innovation ist entscheidend. Unsere Branche entwickelt sich rasant. Exzellenz erfordert Agilität und proaktives Handeln sowie die Entwicklung innovativer Problemlösungen. Wenn wir diese Kultur weiter pflegen und diese Werte leben, wird io.net die Cloud- und KI-Märkte revolutionieren.
Zusammenarbeit ist entscheidend für unseren Erfolg. Unsere Talente kommen aus den unterschiedlichsten Bereichen, sei es Web3, KI oder führende Cloud-Anbieter wie AWS und GCP. Ein Weg, diese Unterschiede zu überbrücken, ist die Zusammenarbeit. Ich erwarte von unseren Mitarbeitern, dass sie nicht nur ihr Fachwissen einbringen, sondern auch eine Kultur der Zusammenarbeit fördern, in der Ideen offen und zeitnah ausgetauscht werden.
Ich erwarte, dass jedes Mitglied des io.net-Teams diese Werte verkörpert und uns so voranbringt, während wir im Bereich des dezentralen Rechnens weiter wachsen und Innovationen vorantreiben.
FRAGE: Sie haben viel über operative Exzellenz und Disziplin gesprochen. Können Sie konkrete Beispiele dafür nennen, wie Sie diese Ideen im dezentralen Aufbau von io.net umsetzen, wo die übliche Top-Down-Struktur nicht sotronist?
ANTWORT: Der Erfolg von io.net basiert auf operativer Exzellenz und Disziplin, insbesondere im Hinblick auf unser dezentrales Netzwerk. Wir haben keine traditionelle hierarchische Struktur, schaffen aber Verantwortlichkeit durch die Festlegung von KPIs für jeden Einzelnen.
Transparenz ist ein wichtiger Unternehmenswert. Unser Erfolg basiert auf Transparenz auf allen Ebenen des Unternehmens. Bei io bedeutet Transparenz, dass jeder Beteiligte Statusberichte und Hindernisse melden muss. Sollten Hindernisse oder Herausforderungen auftreten, arbeitet das Team gemeinsam an einer schnellen Lösung.
Zur Verwaltung unseres Netzwerks setzen wir Automatisierungs- und Überwachungstools ein. Dadurch erhalten wir einen Überblick über die Netzwerkleistung. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Netzwerkstabilität mit minimalem manuellem Eingriff zu gewährleisten. Dank dieser effizienten Vorgehensweise können wir die Disziplin wahren, während das Unternehmen wächst.
io.net fördert eine Kultur der Verantwortlichkeit, Transparenz und intelligenten Technologie, um unsere dezentrale Umgebung zu erhalten und auszubauen.
FRAGE: Ihre Mission, GPU-Rechenleistung für alle zugänglich zu machen, ist zentral für io.net. Wie stellen Sie sicher, dass dieser Zugang nicht bestimmte Regionen gegenüber anderen bevorzugt, insbesondere weniger entwickelte Regionen?
ANTWORT: io.net ist überzeugt, dass GPU-Rechenleistung weltweit verfügbar sein sollte, auch in weniger entwickelten Regionen; dies ist ein zentraler Bestandteil der Mission von io.net. Unser dezentrales Netzwerk nutzt weltweit ungenutzte GPUs. Dadurch können wir Rechenleistung gerecht auf über 138 Länder verteilen, anstatt unsere Anstrengungen auf entwickelte Regionen zu konzentrieren.
Wir haben ein gestaffeltes System mit KYC/KYB-Verifizierung implementiert, um qualitativ hochwertige Rechenleistung für einen globalen Markt bereitzustellen. Unsere Staking-Anforderung ist fair und ermöglicht eine breite Beteiligung und entsprechende Belohnungen, unabhängig vom Standort.
Durch die Zusammenarbeit mit lokalen Partnern passen wir den Zugang noch besser an die individuellen Bedürfnisse verschiedener Regionen an. Bei unserer Expansion wird kein Gebiet vernachlässigt.
Unser dezentrales Netzwerk ermöglicht einen gerechten Zugang zu GPU-Leistung. Hochwertige Rechenleistung steht jedem, überall und jederzeit zur Verfügung, um den Anforderungen von KI und maschinellem Lernen gerecht zu werden.
FRAGE: Io.net hat eine beträchtliche Anzahl von GPUs in sein Netzwerk integriert, um KI-Startups zu unterstützen. Welche Kennzahlen verwenden Sie hauptsächlich, um den Erfolg dieser Implementierungen zu messen, und wie beeinflusst dies Ihre Expansionspläne?
ANTWORT: Wir messen den Erfolg unserer GPU-Implementierungen anhand von Kennzahlen wie bereitgestellten Rechenstunden, Auslastungsgraden und Verfügbarkeit. Diese Kennzahlen liefern uns einen detaillierten Einblick, wie GPUs die Rechenanforderungen von KI-Startups erfüllen. Die Benchmarks für diese Kennzahlen ermöglichen es io, leistungsstarke GPUs bereitzustellen.
Wir tracaußerdem Nutzerfeedback und Kundenbindungsraten. Unsere Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit liefern beispielsweise oft verwertbare Daten, die Verbesserungspotenziale in verschiedenen Bereichen des Produkts aufzeigen. Mithilfe dieser Daten können wir die Kundenzufriedenheit überwachen und Probleme im Zuge unseres Wachstums schnell beheben, da wir wissen, dass wir qualitativ hochwertige Netzwerke bereitstellen.
Durch die Überwachung dieser Kennzahlen können wir fundierte Entscheidungen hinsichtlich der Anpassung des Netzwerks treffen, die Ressourcennutzung optimieren und die richtigen Zeitpunkte und Orte für die Integration zusätzlicher GPUs bei steigender Nachfrage bestimmen.
FRAGE: Die Zusammenarbeit zwischen io.net und Chainbase beinhaltet die Integration eines Omnichain-Datennetzwerks in Ihre KI-Projekte. Welche konkreten Herausforderungen haben Sie bei der nahtlosen Zusammenarbeit verschiedener Blockchain-Netzwerke erlebt?
ANTWORT: Disruptive Startups stehen vor vielen Herausforderungen. In unserem Fall stellt die Integration eines Omnichain-Datennetzwerks wie Chainbase in unsere KI-Projekte einige interessante Hürden dar, ebenso wie die Schaffung nahtloser Kommunikation zwischen verschiedenen Blockchain-Netzwerken und Interoperabilität. Unser Tech-Team arbeitet jedoch kontinuierlich an Innovationen und beschreitet neue Wege, um stetig Fortschritte zu erzielen.
FRAGE: Wie stellt man sicher, dass die Rechenleistung über eine so vielfältige und manchmal instabile Lieferantenbasis hinweg zuverlässig und konstant bleibt, insbesondere bei unternehmenskritischen Anwendungen?
ANTWORT: Die Zuverlässigkeit und Konsistenz der GPU-Versorgung in unserem Netzwerk hat für uns höchste Priorität. Wir haben fortschrittliche Überwachungs- und Validierungssysteme implementiert, die die Leistung und den Zustand jedes einzelnen Knotens in unserem Netzwerk kontinuierlich trac. Es liegt in unserer Verantwortung, hochwertige Rechenleistung bereitzustellen, und das von uns entwickelte Validierungssystem hilft uns, leistungsschwache oder instabile Lieferanten schnell zudentund zu beheben.
Wir haben unser Netzwerk zudem mit Redundanzen ausgestattet. Diese Redundanzen ermöglichen es, Arbeitslasten bei Störungen der Servicequalität dynamisch auf andere Knoten zu verlagern. Wie bereits erwähnt, haben wir ein mehrstufiges System implementiert, das die Überprüfung von Qualitätsanbietern erfordert und diejenigen mit tracZuverlässigkeit priorisiert.
INTERVIEWER: Gut, das war's für heute. Danke, dass Sie sich die Zeit genommen haben, Tory.
TORY: Danke.
