独占：io.net CEO Tory Green氏、AI時代のGPUパワーのスケーリングについて

Cryptopolitanは、io.netの比較的新しいCEOであるTory Green氏と、同社のビジョンの詳細や業界での使命について話す機会を得ました。

io.netは、GPUパワーを誰もがよりアクセスしやすくすることに焦点を当てた分散型ネットワークです。

これは、必要なときに巨大なGPUプールへの迅速なアクセスを提供することで、エンジニアや企業のプロジェクトのコスト削減と高速化を目的としています。

IOG（Internet of GPUs）と呼ばれるこのネットワークは、世界中のGPUを集約し、ユーザーがAI、機械学習、クラウドゲーミングなどのために膨大なコンピューティングパワーを利用できるようにします。

Tory氏から学んだすべてのこと：

質問：Toryさん、お会いできて嬉しいです。早速本題に入りますが、io.netにとって非常に重要な時期にCEOの役割を引き継がれました。このリーダーシップの移行中にすべてがスムーズに進み、軌道に乗っていることを確認するために、あなたまたはあなたがとっている具体的なステップは何ですか？

回答：6月に正式にCEOの役割を引き継ぎましたが、過去15ヶ月間はビジネスのほとんどの運用側面を運営していました。これにより、新しい役割へのシームレスな移行が可能になりました。CEOとしての最初の優先事項は、明確な戦略を確立することでした。グローバルIOチームに対して、長期的なビジョンとそれを実現するために必要なステップを明確に説明する時間を確保しました。この整合性なしに、全員を目標達成に向けて軌道に乗せるのは非常に困難だったでしょう。

次に、強力なリーダーシップチームを構築したかったので、既存の役割を見直し、組織として成長するために必要なスキルと才能を持つ適切なプロファイルの人材を見つけることに注力しました。これらは、課題を乗り越え、評判の良い組織から来た非常に才能ある人々です。

また、高い透明性とコミュニケーションの確保を強く信じています。そのため、人々を正しい方向へ導くために、焦点を維持するための定期的なチェックインの頻度を確立しました。社内だけでなく、リーダーシップチームは週単位でコミュニティに対して利用可能かつ可視化され、透明性とビジョンを定期的に伝達しています。また、チームに情報を提供するために必要なデータを確保し、リーダーシップの移行中に俊敏性を維持するために報告に重点を置いています。

最後に、実行に注力し続けることを確認しました。移行期は時に困難を伴うことがありますが、運用目標を優先することで、IO.netの革新とスケーリングを続けながら勢いを維持することができました。

質問： Io.netは分散型GPUネットワークを非常に急速に成長させています。世界中で何十万ものGPUを管理するためにスケールアップする際、低レイテンシーと高い信頼性を維持しようとする際に、特にどのような技術的な課題が発生しましたか？

回答：この分野のイノベーターとして、分散型GPUネットワークをスケールアップする際にいくつかの技術的な障壁に直面するのは自然なことです。io.netの目標の一つは、地理的に分散したノード全体で一貫したGPUパフォーマンスを常に保証することです。私たちは、リアルタイムのAIタスクに強い焦点を当てながら、データ処理とレイテンシーの最小化を同時に実現することでこれを解決しました。

もう一つの重点を置いた領域は信頼性でした。ノードの障害を防ぎ、ioの高いパフォーマンス基準を維持するために、高度な監視、検証、冗長性システムを実装しました。これらの戦略は、グローバルネットワークを管理する際に不可欠です。

スケーラビリティも私たちにとって非常に重要な優先事項です。私たちの技術チームは、リソースを効率的に割り当て、負荷をバランスよく分散させるためのアルゴリズムの開発に努め、これにより成長に伴ってよりシームレスな顧客体験を保証しています。

これらのすべての課題に正面から取り組み、分散型GPUネットワークを成長させながら顧客に対して高い基準を維持することに大きな誇りを持っています。

質問： AIやクラウドゲーミングだけでなく、医療やエネルギーなどの他の産業において、DePinがどのように機能すると考えていますか？

回答： 素晴らしい質問です！DePINの潜在能力は従来のAIおよびクラウドコンピューティングをはるかに超えると信じています。世界中で多くのイノベーションが起こっており、特に医療やエネルギーなどの産業で変革的なアプリケーションが開発されているのを見ており、それはエキサイティングです。

分散型化は医療にとって非常に重要です。それはデータ共有を改善するだけでなく、医療画像、ゲノミクス、AI駆動の診断などの重要なタスクに対するコンピューティングパワーへのアクセスも提供します。

グローバル規模で未活用コンピューティングパワーを活用できれば、医療を変革する機会は大規模です。これにより、医療機関は大規模なデータセットを効率的に処理でき、その結果、患者ケアの速度と精度が向上します。

また、エネルギー分野にも機会があると考えます。例えば、企業はDePinを使用してよりスマートなエネルギーグリッドや再生可能エネルギー管理をサポートできます。

分散型ネットワークは、分散コンピューティングパワーの利用を通じて、産業が需要と供給のバランスを取るのを支援する力を持っています。これにより、エネルギー使用の監視、配分の最適化、さらにはストレージソリューションのリアルタイム管理が可能になります。これはコスト削減だけでなく、持続可能性とグリッドのレジリエンスの向上にもつながる可能性があります。

さらに、DePinの分散型モデルは大きな柔軟性とスケーラビリティを提供し、強力なコスト管理とコスト効率を実現するため、複雑でデータ集約的なタスクを処理するために堅牢なインフラストラクチャを必要とする医療、エネルギー、およびおそらく多くの他の産業にとって理想的なソリューションとなります。

質問： AIおよび機械学習アプリケーションが必要とするますます複雑なタスクを処理できるようにするために、どのような新しいイノベーションをもたらしていますか？

回答：io.netでは多くのエキサイティングなイノベーションが起こっています！私たちは、顧客がパフォーマンス駆動型の分散型GPUネットワーク内でスケールできるように、AIタスクやアプリケーションを処理するための多数のイノベーションの実装に注力しています。

例えば、私たちは独自のProof of Workシステムを開発しました。これには、ネットワーク全体でパフォーマンスと安定性を維持するための詳細で堅牢なハードウェア検証、VRAMチェック、およびより厳格なCPU要件が含まれています。

さらに、スケーラビリティの最適化も行っています。グローバルなコンピューティングリソースを分散型クラスターにプールすることで、需要に応じて柔軟にスケールし、動的な拡張を可能にし、特に推論処理におけるレイテンシーを同時に削減します。AIタスクがますます複雑になるにつれて、私たちのネットワークはスケールし、これらの需要に応えるために必要なコンピューティングパワーを提供できます。

高品質なコンピューティングリソースを提供していることを確保するために、エンタープライズプロバイダーからの検証を必要とするティアリングシステムも導入しています。したがって、ティアリングは、ステーキングやスラッシングメカニズムとともに、ioネットワークの整合性と信頼性を向上させます。これらのイノベーションにより、何十万ものGPUを管理・提供することが可能になります。

私たちの焦点は、常にこの分野の従来のクラウドプロバイダーのパフォーマンス基準に匹敵するか、それを超える堅牢なエンタープライズグレードのプラットフォームを維持することです。私たちは、コストの大幅な削減でAIおよび機械学習アプリケーションに対して優れたパフォーマンスと信頼性を提供することでこれを実現しています。

質問：最近、トップテック企業のいくつかの人材をエグゼクティブチームに迎え入れました。io.netの現在のスタッフに対して、あなた個人の期待は何ですか？

回答：io.netをスケールアップし、野心的な目標を達成するために、トップテック企業から人材を採用しています。チームに対する私の個人的な期待は、説明責任、イノベーション、コラボレーションの3つの主要な領域に集約されます。

説明責任は妥協できません。各チームには達成が期待されるKPIがあります。すべての人が自分のKPIに対して責任を持ち、高品質な仕事を提供しなければなりません。これを行うためには、オーナーのように考えなければなりません。ioの各個人は、会社の成功に役割を果たしています。私たちの文化は、何よりも結果を重視しています。

イノベーションは重要です。私たちの業界は急速に進化しています。卓越性には、俊敏性と積極性を保ちながら、創造的な問題解決で境界を押し広げることが必要です。この文化を継続し、これらの価値観を実践し続ければ、io.netはクラウドおよびAI市場を混乱させる立場に立つことになります。

コラボレーションは私たちの成功にとって重要です。私たちの人材は、Web3、AI、AWSやGCPなどのトップクラウドプロバイダーなど、多くの異なる背景を持っています。これらのギャップを橋渡しする方法の一つがコラボレーションです。スタッフには、専門知識をもたらすだけでなく、アイデアがオープンかつタイムリーに共有されるコラボレーション文化を育むことを期待しています。

io.netチームのすべてのメンバーがこれらの価値観を体現し、分散型コンピューティング分野での成長と革新を続けながら、私たちを前進させていくと期待しています。

質問：運用の卓越性と規律への焦点について多く語っていただきました。通常のトップダウン型構造がそれほど強くないio.netの分散型環境において、これらの考え方をどのように実践しているのか、具体的な例をいくつか教えていただけますか？

回答：io.netの成功は、運用の卓越性と規律、特に分散型ネットワークに関するそれらに基づいています。私たちは伝統的な階層構造を持っていませんが、すべてのメンバーにKPI（重要業績評価指標）を課すことで説明責任を創出しています。

透明性は重要な企業価値です。私たちの成功は、ビジネスのあらゆるレベルでの透明性に基づいています。ioにおいて透明性とは、すべてのステークホルダーが状況報告とブロック（障害）を提供することを意味します。ブロックや課題がある場合、チームは迅速に解決するために集まります。

ネットワークの管理には、自動化と監視ツールを使用しています。これにより、ネットワークのパフォーマンスを把握できます。このアプローチにより、最小限の手動介入でネットワークの健全性を維持できます。この効率的なアプローチにより、会社の成長に伴って規律を維持することができます。

io.netは、分散型環境を維持・拡大するために、説明責任、透明性、そしてスマートテクノロジーの文化を育んでいます。

質問：GPUコンピューティングパワーを誰もがアクセスできるようにするというミッションはio.netの中核です。特に開発途上地域など、特定の地域に偏ることなく、このアクセスをどのように確保しているのでしょうか？

回答：io.netは、開発途上地域を含む世界中の誰もがGPUコンピューティングパワーにアクセスできるべきだと信じており、これはio.netのミッションの中核です。私たちの分散型ネットワークは、世界中で未活用となっているGPUを活用しています。これにより、すべての努力を開発された地域に集中させるのではなく、138以上の国々でコンピューティングパワーを公平に分配することができます。

私たちは、グローバル市場に高品質なコンピューティングを提供するために、KYC/KYB（本人確認/企業確認）認証を含む階層型システムを実装しました。ステーキング要件は公平であり、場所に関係なく幅広い参加と報酬を可能にしています。

地域のパートナーと連携することで、私たちはさらにアクセスを調整し、異なる地域の個別のニーズに対応しています。拡大に伴い、どの地域も取り残されることはありません。

私たちの分散型ネットワークは、GPUパワーへの公平なアクセスを提供します。高品質な コンピューティングは AIおよび機械学習のニーズを満たすため、いつでもどこでも誰でも利用可能です。

質問：io.netはAIスタートアップを支援するために多くのGPUを採用しました。これらのデプロイメントがどれほどうまく機能しているかを測定するために使用している主な指標は何ですか？また、それは拡大計画にどのように影響しますか？

回答：私たちは、提供されたコンピューティング時間、利用率、稼働率などの指標を使用して、GPUデプロイメントの成功を測定しています。これらの指標は、GPUがAIスタートアップのコンピューティングニーズにどのように応えているかの詳細な視覚化を提供します。これらの指標のベンチマークにより、ioは高性能なGPUを提供できます。

私たちはまた、ユーザーフィードバックと顧客維持率を追跡しています。例えば、顧客満足度指標は、製品の異なる部分における改善機会を浮き彫りにする実行可能なデータをしばしば提供します。このデータにより、高品質なネットワークを提供しているという知識を活用し、スケールアップする際に顧客満足度を監視し、問題を迅速に解決できます。

これらの指標を監視することで、ネットワークの調整に関する賢明な意思決定を行い、リソース使用を最適化し、需要が増加するにつれて追加のGPUを採用する適切な時期と場所を決定できます。

質問：io.netとChainbaseの協力関係には、AIプロジェクトにオムニチェーンデータネットワークを統合することが含まれます。異なるブロックチェーンネットワークがシームレスに連携するようにするために、どのような具体的な課題に直面しましたか？

回答： disruptiveなスタートアップが直面する課題は多くありますが、私たちの場合、ChainbaseのようなオムニチェーンデータネットワークをAIプロジェクトに統合することは、異なるブロックチェーンネットワーク間のシームレスな通信と相互運用性を生み出すこと alongside、乗り越えるべき興味深い障壁をもたらします。しかし、私たちの技術チームは絶えず革新し、常識を打ち破り、継続的に進歩を遂げています。  

質問：特にミッションクリティカルなアプリケーションを扱う際、バラエティに富み、場合によっては不安定なサプライヤーベース全体にわたって、コンピューティングパワーがどのように信頼性一貫性を保つようにしていますか？

回答：ネットワークにおけるGPU供給の信頼性と一貫性は、私たちにとって明らかに最優先事項です。私たちは、ネットワーク内のすべてのノードのパフォーマンスと健全性を継続的に追跡する高度な監視および検証システムを実装しました。高品質なコンピューティングパワーを提供することは私たちの責任であり、私たちが開発した検証システムは、パフォーマンスが低いまたは不安定なサプライヤーを迅速に特定し、対処するのに役立ちます。

私たちはまた、ネットワークに冗長性を構築しました。これらの冗長性により、サービス品質の障害が発生した場合、ワークロードを他のノードに動的にシフトできます。前述したように、私たちは高品質なサプライヤーに対して認証を必要とする階層型システムを展開し、信頼性の実績があるサプライヤーを優先しています。

インタビュアー：さて、これで時間です。お時間をいただきありがとうございました、トリーさん。

トリー：ありがとう。