Cryptopolitan a eu le plaisir de s'entretenir avec Tory Green, le PDG, désormais bien établi, d'io.net, pour discuter des détails de sa vision pour l'entreprise et de sa mission dans ce secteur.
io.net est un réseau décentralisé qui vise à rendre la puissance des GPU plus accessible à tous.
Il est conçu pour réduire les coûts et accélérer les projets des ingénieurs et des entreprises en offrant un accès rapide à un vaste parc de GPU dès qu'ils en ont besoin.
Ce réseau, appelé Internet des GPU (IOG), rassemble des GPU du monde entier, permettant aux utilisateurs d'accéder à une puissance de calcul considérable pour des applications telles que l'IA, l'apprentissage automatique et le cloud gaming.
Voici tout ce que nous avons appris de Tory :
QUESTION : Enchanté(e), Tory. Entrons tout de suite dans le vif du sujet. Vous avez pris la direction d’io.net à un moment particulièrement crucial. Quelles mesures avez-vous prises, ou prenez-vous actuellement, pour assurer la continuité et le bon déroulement des opérations durant cette trac?
RÉPONSE : J’ai officiellement pris mes fonctions de PDG en juin, mais j’ai géré la plupart des aspects opérationnels de l’entreprise au cours des 15 mois précédents. Cela m’a permis d’assurer une transition en douceur vers ce nouveau poste. Ma priorité absolue en tant que PDG a été d’établir une stratégie claire. J’ai pris le temps de présenter notre vision à long terme et les étapes nécessaires pour la concrétiser à l’équipe mondiale d’IO. Sans cette adhésion, il aurait été très difficile de maintenir la tracde tous pour atteindre nos objectifs.
Ensuite, souhaitant constituer une équipe dirigeantetron, j'ai passé en revue les différents rôles en place et me suis concentré sur la recherche des profils adéquats, dotés des compétences et du talent nécessaires à notre croissance. Il s'agit de personnes extrêmement talentueuses, ayant déjà surmonté des difficultés et issues d'organisations réputées.
Je crois fermement en l'importance d'une transparence et d'une communication optimales. C'est pourquoi, afin de guider les équipes dans la bonne direction, nous avons mis en place des pointstronpour maintenir le cap. L'équipe dirigeante se rend disponible et visible auprès de notre communauté chaque semaine, non seulement en interne, mais aussi pour communiquer régulièrement sur la transparence et notre vision. Nous accordons également une grande importance au reporting afin de disposer des données nécessaires pour tenir l'équipe informée et ainsi préserver notre agilité durant la transition de direction.
Enfin, je me suis assuré que nous restions concentrés sur l'exécution. Les périodes de transition peuvent parfois être difficiles ; cependant, en priorisant nos objectifs opérationnels, nous avons pu maintenir notre élan tout en continuant d'innover et de développer IO.net.
QUESTION : Le réseau décentralisé de GPU d’Io.net a connu une croissance fulgurante. Quels problèmes techniques spécifiques avez-vous rencontrés pour assurer un fonctionnement optimal, notamment en termes de faible latence et de haute fiabilité, lors de la gestion de centaines de milliers de GPU à travers le monde ?
RÉPONSE : En tant qu’innovateur dans ce domaine, il est tout à fait naturel que nous rencontrions des difficultés techniques, notamment lors du passage à l’échelle de notre réseau GPU décentralisé. L’un de nos objectifs chez io.net est de garantir en permanence des performances GPU constantes sur l’ensemble des nœuds géographiquement dispersés. Nous avons réussi à relever ce défi grâce au traitement des données et à la minimisation simultanée de la latence,tronen nous concentrant sur les tâches d’IA en temps réel.
Nous avons également accordé une grande importance à la fiabilité. Nous avons mis en place des systèmes avancés de surveillance, de validation et de redondance afin de prévenir les pannes de nœuds et de maintenir le haut niveau de performance d'io. Ces stratégies sont essentielles à la gestion d'un réseau mondial.
L'évolutivité est également une priorité absolue pour nous. Notre équipe technique a travaillé sans relâche pour développer des algorithmes permettant d'allouer efficacement les ressources et d'équilibrer les charges. Ainsi, nous pouvons garantir une expérience client toujours plus fluide à mesure que nous nous développons.
Nous avons relevé tous ces défis de front et nous sommes très fiers de maintenir un niveau de qualité élevé pour nos clients tout en développant notre réseau GPU décentralisé.
QUESTION : Comment voyez-vous DePin intervenir dans d'autres secteurs comme la santé et l'énergie, au-delà de l'IA et du cloud gaming ?
RÉPONSE : Excellente question ! Nous sommes convaincus que le potentiel de DePIN dépasse largement celui de l’IA et du cloud computing classiques. L’innovation est en plein essor à travers le monde ; j’ai notamment constaté le développement d’applications révolutionnaires dans des secteurs comme la santé et l’énergie, ce qui est très prometteur.
La décentralisation est extrêmement importante pour les soins de santé, car elle améliore non seulement le partage des données, mais donne également accès à la puissance de calcul nécessaire à des tâches essentielles telles que l'imagerie médicale, la génomique et les diagnostics basés sur l'IA.
L'exploitation de la puissance de calcul sous-utilisée à l'échelle mondiale offre d'immenses possibilités de transformation du système de santé. Les organismes de santé pourront ainsi traiter efficacement de vastes ensembles de données, ce qui permettra d'améliorer la rapidité et la précision des soins aux patients.
J'ajouterais qu'il existe des opportunités dans le secteur de l'énergie. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser DePIN pour soutenir des réseaux énergétiques plus intelligents et même une meilleure gestion des énergies renouvelables.
Les réseaux décentralisés peuvent aider les industries à équilibrer l'offre et la demande grâce à l'utilisation de la puissance de calcul distribuée. Cela leur permet de surveiller la consommation d'énergie, d'optimiser la distribution et même de gérer les solutions de stockage en temps réel. Non seulement cela peut potentiellement réduire les coûts, mais aussi améliorer la durabilité et la résilience du réseau.
J'ajouterais également que le modèle de décentralisation DePin offre une flexibilité et une évolutivité importantes, permettant un contrôle et une efficacité des coûtstron, ce qui en fait une solution idéale pour des secteurs tels que la santé, l'énergie et potentiellement bien d'autres qui nécessitent une infrastructure robuste pour traiter des tâches complexes et gourmandes en données.
QUESTION : Quelles innovations mettez-vous en place pour garantir que votre réseau puisse gérer les tâches de plus en plus complexes requises par les applications d'IA et d'apprentissage automatique ?
RÉPONSE : De nombreuses innovations passionnantes sont en cours chez io.net ! Nous nous concentrons sur la mise en œuvre de nombreuses innovations pour traiter les tâches et les applications d’IA de manière à permettre aux clients de s’adapter à la croissance au sein de notre réseau GPU décentralisé axé sur la performance.
Par exemple, nous avons développé notre propre système de preuve de travail, qui comprend une vérification matérielle détaillée et robuste, des contrôles de la VRAM et des exigences plus strictes en matière de processeur afin de maintenir les performances et la stabilité sur l'ensemble du réseau.
De plus, nous optimisons également la scalabilité. En mutualisant les ressources de calcul mondiales au sein de clusters décentralisés, nous nous permettons d'adapter notre infrastructure à la demande et d'assurer une expansion dynamique, tout en réduisant la latence, notamment pour l'inférence. À mesure que les tâches d'IA deviennent plus complexes, notre réseau peut évoluer et fournir la puissance de calcul nécessaire pour répondre à ces exigences.
Afin de garantir la fourniture de ressources de calcul de haute qualité, nous mettons en place un système de hiérarchisation qui exigera une vérification de la part des fournisseurs d'entreprise. Ainsi, cette hiérarchisation, associée aux mécanismes de mise en jeu et de réduction des coûts, améliore non seulement l'intégrité, mais aussi la fiabilité du réseau d'io. Ces innovations nous permettront donc de fournir et de gérer des centaines de milliers de GPU.
Notre priorité est de maintenir une plateforme robuste de niveau entreprise qui égale, voire surpasse, les performances des fournisseurs de cloud traditionnels. Pour ce faire, nous offrons des performances et une fiabilité supérieures pour les applications d'IA et d'apprentissage automatique à un coût bien inférieur.
QUESTION : Vous avez récemment intégré à votre équipe de direction des personnes issues de grandes entreprises technologiques. Quelles sont vos attentes personnelles vis-à-vis du personnel actuel d'io.net ?
RÉPONSE : Nous recrutons des talents issus des meilleures entreprises technologiques pour assurer la croissance d’io.net et atteindre nos objectifs ambitieux. Mes attentes personnelles envers notre équipe s’articulent autour de trois axes principaux : la responsabilité, l’innovation et la collaboration.
La responsabilisation est essentielle. Chaque équipe a désormais un indicateur clé de performance (KPI) à atteindre. Chacun doit assumer la responsabilité de ses KPI et fournir un travail de haute qualité. Pour ce faire, il est indispensable d'adopter une mentalité d'entrepreneur. Chez io, chaque personne contribue au succès de l'entreprise. Notre culture valorise avant tout les résultats.
L'innovation est essentielle. Notre secteur évolue rapidement. L'excellence exige de nous agilité et de proactivité, tout en repoussant les limites grâce à une résolution créative des problèmes. Si nous continuons à cultiver cette culture et à incarner ces valeurs, io.net sera en mesure de révolutionner les marchés du cloud et de l'IA.
La collaboration est essentielle à notre réussite. Nos talents proviennent d'horizons très divers, qu'il s'agisse du Web3, de l'IA ou des principaux fournisseurs de cloud comme AWS et GCP. La collaboration est un moyen de combler ces lacunes. J'attends de nos collaborateurs qu'ils apportent non seulement leur expertise, mais aussi qu'ils contribuent à une culture collaborative où les idées sont partagées ouvertement et rapidement.
J'attends de chaque membre de l'équipe io.net qu'il incarne ces valeurs, nous permettant ainsi d'aller de l'avant tandis que nous continuons à croître et à innover dans le domaine de l'informatique décentralisée.
QUESTION : Vous avez beaucoup parlé de l’importance accordée à l’excellence opérationnelle et à la discipline. Pourriez-vous donner des exemples concrets de la manière dont vous mettez ces idées en pratique au sein de la structure décentralisée d’io.net, où la structure hiérarchique traditionnelle est moinstron?
RÉPONSE : Le succès d’io.net repose sur l’excellence opérationnelle et la rigueur, notamment en ce qui concerne notre réseau décentralisé. Nous n’avons pas de structure hiérarchique traditionnelle, mais nous responsabilisons chacun en exigeant des indicateurs clés de performance (KPI).
La transparence est une valeur fondamentale de notre entreprise. Notre succès repose sur la transparence à tous les niveaux. Chez io, la transparence implique que chaque partie prenante fournisse des mises à jour régulières et signale les difficultés rencontrées. En cas de blocage ou de problème, l'équipe se mobilise pour le résoudre rapidement.
Pour gérer notre réseau, nous utilisons des outils d'automatisation et de surveillance. Cela nous permet de suivre ses performances. Cette approche nous permet de maintenir la santé du réseau avec une intervention manuelle minimale. Cette méthode efficace nous permet de maintenir une gestion rigoureuse tout en assurant la croissance de l'entreprise.
io.net encourage une culture de responsabilité, de transparence et de technologies intelligentes pour maintenir et développer notre environnement décentralisé.
QUESTION : Votre mission de rendre la puissance de calcul des GPU accessible à tous est au cœur d’io.net. Comment vous assurez-vous que cet accès ne favorise pas certaines régions au détriment d’autres, notamment dans les régions les moins développées ?
RÉPONSE : io.net estime que la puissance de calcul des GPU doit être accessible à tous, y compris aux régions les moins développées ; c’est un élément central de sa mission. Notre réseau décentralisé exploite les GPU sous-utilisés à travers le monde. Cela nous permet de répartir équitablement la puissance de calcul dans plus de 138 pays, au lieu de concentrer tous nos efforts dans les régions développées.
Nous avons mis en place un système à plusieurs niveaux avec vérification KYC/KYB afin de fournir des services de calcul haute performance à l'échelle mondiale. Nos conditions de participation sont équitables et permettent une large diffusion des récompenses, quel que soit le lieu de résidence.
En collaborant avec des partenaires locaux, nous adaptons davantage l'accès aux besoins spécifiques de chaque région. Aucun territoire n'est laissé de côté dans notre expansion.
Notre réseau décentralisé garantit un accès équitable à la puissance des GPU. Des ressources de calcul haute performance sont disponibles pour tous, partout et à tout moment, afin de répondre aux besoins en IA et en apprentissage automatique.
QUESTION : Io.net a intégré un nombre important de GPU pour aider les startups spécialisées en IA. Quels sont les principaux indicateurs que vous utilisez pour mesurer la performance de ces déploiements, et comment cela influence-t-il vos projets d’expansion ?
RÉPONSE : Nous mesurons le succès de nos déploiements de GPU à l’aide de plusieurs indicateurs : heures de calcul fournies, taux d’utilisation et disponibilité. Ces indicateurs nous offrent une vision détaillée de la façon dont les GPU répondent aux besoins de calcul des startups spécialisées en IA. Les benchmarks associés à ces indicateurs permettent à io de fournir des GPU haute performance.
Nous tracégalement les retours des utilisateurs et les taux de fidélisation client. Par exemple, nos indicateurs de satisfaction client fournissent souvent des données exploitables qui mettent en évidence les axes d'amélioration de différents aspects du produit. Ces données nous permettent de surveiller la satisfaction client et de résoudre rapidement les problèmes à mesure que nous nous développons, forts de notre expérience dans la fourniture de réseaux de haute qualité.
En surveillant ces indicateurs, nous sommes en mesure de prendre des décisions éclairées concernant l'ajustement du réseau, d'optimiser l'utilisation des ressources et de déterminer les moments et les endroits appropriés pour intégrer des GPU supplémentaires à mesure que la demande augmente.
QUESTION : La collaboration entre io.net et Chainbase implique l’intégration d’un réseau de données omnichain à vos projets d’IA. Quels défis spécifiques avez-vous rencontrés pour faire fonctionner ensemble de manière transparente différents réseaux blockchain ?
RÉPONSE : Les startups innovantes sont confrontées à de nombreux défis. Dans notre cas, l’intégration d’un réseau de données omnichaîne, tel que Chainbase, à nos projets d’IA représente un véritable défi, tout comme la création d’une communication fluide et d’une interopérabilité optimale entre les différents réseaux blockchain. Cependant, notre équipe technique innove et repousse sans cesse les limites pour progresser continuellement.
QUESTION : Comment garantir la fiabilité et la constance de la puissance de calcul face à une base de fournisseurs aussi variée et parfois instable, notamment pour les applications critiques ?
RÉPONSE : La fiabilité et la constance de l’approvisionnement en GPU de notre réseau sont évidemment une priorité absolue. Nous avons mis en place des systèmes de surveillance et de validation avancés qui tracen continu les performances et l’état de chaque nœud de notre réseau. Il est de notre responsabilité de fournir une puissance de calcul de haute qualité, et le système de validation que nous avons développé nous aide àdentet à corriger rapidement les fournisseurs sous-performants ou instables.
Nous avons également intégré des redondances à notre réseau. Ces redondances permettent aux charges de travail de basculer dynamiquement vers d'autres nœuds en cas de perturbation du service. Comme je l'ai mentionné précédemment, nous avons déployé un système à plusieurs niveaux qui exige une vérification des fournisseurs de haute qualité, en privilégiant ceux qui ont fait tracpreuves en matière de fiabilité.
INTERVIEWER : Très bien, c’est tout pour nous. Merci d’avoir fait ça, Tory.
TORY : Merci.
