独家：io.net首席执行官Tory Green谈为AI时代扩展GPU算力

Cryptopolitan有幸与io.net新任首席执行官Tory Green进行了一次会谈，讨论他对公司的具体愿景以及他在这一行业的使命。

io.net是一个去中心化网络，旨在让每个人都能更容易地获得GPU算力。

它旨在通过提供对海量GPU池的快速访问，帮助工程师和企业降低成本并加快项目进度。

该网络被称为GPU互联网（IOG），汇集了来自世界各地的GPU，让用户能够利用大量的计算能力进行AI、机器学习和云游戏等活动。

以下是我们从Tory那里了解到的所有内容：

问：很高兴见到你，Tory。让我们直接进入正题。你在io.net担任CEO的时机非常独特。在领导层更迭期间，你采取了哪些步骤来确保一切顺利运行并保持在正轨上？

答：我于6月正式接任CEO，但在过去的15个月里，我负责了大部分业务运营方面的工作。这使我能够无缝过渡到新角色。作为CEO，我的首要任务是制定清晰的战略。我花时间向全球IO团队阐述我们的长期愿景以及实现这一愿景所需的步骤。如果没有这种一致性，要让每个人保持在正轨上以实现我们的目标将非常困难。

接下来，我想组建一个强大的领导团队，因此我审查了各种角色，并专注于寻找具备我们组织增长所需技能和人才的正确人选。这些是非常有才华的人，他们克服了挑战，并来自声誉良好的组织。

我也坚信确保高度的透明度和沟通。因此，为了引导人们朝着正确的方向前进，我们建立了严格的检查会议节奏以保持专注。不仅是在内部，领导团队每周都会向我们的社区公开露面，定期传达透明度和愿景。我们还高度重视报告，以确保我们拥有必要的数据来保持团队的信息畅通，使我们在领导层过渡期间能够保持敏捷。

最后，我确保我们将目光集中在执行上。过渡期有时具有挑战性；然而，通过优先考虑我们的运营目标，我们能够保持势头，继续创新和扩展io.net。

问： io.net的去中心化GPU网络增长迅速。在您试图保持一切顺利运行，特别是在扩展以管理遍布全球的数十万个GPU时，特别是在低延迟和高可靠性方面，出现了哪些具体的技术问题？

答：作为该领域的创新者，我们面临一些技术障碍是自然的，例如在扩展我们的去中心化GPU网络时。io.net的目标之一是始终保证地理分散节点上GPU性能的一致性。我们通过数据处理解决了这个问题，同时最大限度地降低延迟，并重点关注实时AI任务。

我们在可靠性方面投入了大量精力。我们实施了先进的监控、验证和冗余系统，以防止节点故障并保持io的高性能标准。这些策略在管理全球网络时至关重要。

可扩展性也是我们的一个重要优先事项。我们的技术团队努力开发算法，以有效分配资源和平衡负载，从而确保随着我们的增长，客户体验更加无缝。

所有这些挑战都得到了正面解决，随着我们扩展去中心化GPU网络，我们自豪地为客户保持高标准。

问： 除了AI和云游戏，您如何看待DePin在其他行业（如医疗和能源）中的应用？

答： 好问题！我们相信DePIN的潜力远超传统的AI和云计算。全球各地都在发生许多创新，例如，我在医疗和能源等行业看到了变革性应用的开发，这令人兴奋。

去中心化对于医疗行业至关重要，因为它不仅改善了数据共享，还为医疗成像、基因组学和AI驱动的诊断等关键任务提供了计算能力。

如果医疗行业能够利用全球未充分利用的计算能力，其变革机会是巨大的。这将使医疗机构能够高效处理大型数据集，从而提高患者护理的速度和准确性。

我还认为能源领域也存在机会。例如，公司可以利用DePin支持更智能的能源电网甚至可再生能源管理。

去中心化网络通过利用分布式计算能力，有能力支持行业平衡供需。这使得它们能够实时监控能源使用、优化分配，甚至管理存储解决方案。这不仅有可能降低成本，还能提高可持续性和电网韧性。

我还要补充的是，DePin的去中心化模型提供了显著的灵活性和可扩展性，可以实现强大的成本控制和高效率，因此使其成为医疗、能源等需要强大基础设施来处理复杂和数据密集型任务的行业的理想解决方案。

问： 您将引入哪些新创新，以确保您的网络能够处理AI和机器学习应用所需的日益复杂的任务？

答：io.net正在发生许多令人兴奋的创新！我们专注于实施多项创新，以处理AI任务和应用程序，允许客户在我们以性能为导向的去中心化GPU网络中扩展。

例如，我们开发了专有的工作量证明（Proof of Work）系统，其中包括详细且强大的硬件验证、VRAM检查和更严格的CPU要求，以维持网络的性能和稳定性。

此外，我们还在优化可扩展性。通过将全球计算资源汇集到去中心化集群中，我们可以灵活地扩展以满足需求并实现动态扩展，同时降低延迟，特别是对于推理任务。随着AI任务变得越来越复杂，我们的网络可以扩展，从而提供满足这些需求所需的计算能力。

为了确保我们提供高质量的计算资源，我们还引入了分级系统，这需要企业提供商的验证。因此，分级以及质押和惩罚机制不仅提高了io网络的完整性，还提高了其可靠性。因此，此类创新将使我们能够提供和管理数十万个GPU。

我们的重点是始终维护一个强大的企业级平台，其性能标准等于或超越该领域传统云提供商的标准。我们通过提供卓越的性能和可靠性，以极低的成本为 AI 和机器学习应用提供支持。

问题：你最近从顶级科技公司聘请了一些人加入你的高管团队。你对 io.net 现有员工的个人期望是什么？

回答：我们从顶级科技公司招聘人才，以扩大 io.net 的规模并实现我们雄心勃勃的目标。我对团队的个人期望围绕三个关键领域：问责制、创新和合作。

问责制是不可妥协的。每个团队都有必须达成的 KPI。每个人都必须对自己的 KPI 负责，并提供高质量的工作。要做到这一点，必须像所有者一样思考。io 的每个个人都在使公司成功方面发挥作用。我们的文化将结果置于一切之上。

创新很重要。我们的行业演变迅速。卓越要求我们保持敏捷和主动，同时通过创造性解决问题来突破界限。如果我们继续创造这种文化并践行这些价值观，io.net 将有望颠覆云和 AI 市场。

合作对我们的成功至关重要。我们的人才来自许多不同的背景，无论是来自 Web3、AI，还是来自 AWS 和 GCP 等顶级云提供商。我们弥合这些差距的一种方式就是合作。我期望我们的员工不仅带来专业知识，还要培养一种协作文化，使想法能够及时公开地分享。

我的期望是，io.net 团队的每个成员都将体现这些价值观，随着我们在去中心化计算领域继续增长和创新，推动我们前进。

问题：你谈了很多关于专注于运营卓越和纪律。你能举一些实际例子，说明你如何在 io.net 的去中心化设置中实践这些理念，而在这种设置中，通常的自上而下的结构不那么强？

回答：io.net 的成功建立在运营卓越和纪律之上，特别是在我们的去中心化网络方面。我们没有传统的层级结构，但我们通过要求每个人设定 KPI 来建立问责制。

透明度是公司的重要价值观。我们的成功建立在业务各个层面的透明度之上。在 io，透明度意味着每个利益相关者都必须提供状态更新和阻碍因素。如果有阻碍或挑战，团队会迅速聚集在一起解决它们。

为了管理我们的网络，我们使用自动化和监控工具。这为我们提供了网络性能如何的视图。这种方法使我们能够以最少的人工干预来维护网络健康。这种高效的方法使我们在公司增长的同时保持纪律。

io.net 培养了一种问责制、透明度和智能技术的文化，以维护和扩展我们的去中心化环境。

问题：让每个人都能获得 GPU 计算能力是 io.net 使命的核心。你如何确保这种访问不会偏向某些地区，特别是在欠发达地区？

回答：io.net 认为 GPU 计算能力应该在全球范围内可用，包括欠发达地区；这是 io.net 使命的核心。我们的去中心化网络利用全球未充分利用的 GPU。这使我们能够公平地将计算能力分布在 138 多个国家，而不是将所有努力集中在发达地区。

我们实施了一个带有 KYC/KYB 验证的分层系统，为全球市场提供高质量的计算服务。我们的质押要求是公平的，允许广泛参与和奖励，无论位置如何。

通过与当地合作伙伴合作，我们进一步定制访问权限以满足不同地区的个别需求。随着我们的扩张，没有地区会被排除在外。

我们的去中心化网络提供公平的 GPU 功率访问。高质量 的计算 随时随地为每个人提供，以满足 AI 和机器学习的需求。

问题：io.net 已上线大量 GPU 以帮助 AI 初创公司。你使用的主要指标是什么来衡量这些部署的表现如何，以及这如何影响你扩展的计划？

回答：我们使用以下指标来衡量 GPU 部署的成功：交付的计算小时数、利用率和服务正常运行时间。这些指标为我们提供了 GPU 如何服务于 AI 初创公司计算需求的详细视图。这些指标的基准使 io 能够提供高性能的 GPU。

我们还跟踪用户反馈和客户保留率。例如，我们的客户满意度指标通常提供可操作的数据，突出产品不同部分的改进机会。这些数据使我们能够监控客户满意度并快速解决问题，因为我们知道我们提供高质量的网络。

当我们监控这些指标时，我们能够就网络调整做出明智的决定，优化资源使用，并确定在需求增长时何时何地上线额外的 GPU。

问题：io.net 和 Chainbase 之间的合作涉及将全链数据网络集成到你的 AI 项目中。在使不同的区块链网络无缝协作方面，你面临哪些具体挑战？

回答：颠覆性初创企业面临许多挑战，在我们的案例中，将全链数据网络（如 Chainbase）集成到我们的 AI 项目中，与在不同区块链网络之间创建无缝通信和互操作性一起，提出了一些有趣的障碍需要克服。然而，我们的技术团队不断且持续地创新并打破常规，以不断取得进展。  

问题：你如何确保计算能力在如此多样且有时不稳定的供应商基础中保持可靠和一致，特别是在处理关键任务应用程序时？

回答：我们网络中 GPU 供应的可靠性和一致性显然是我们的首要任务。我们实施了先进的监控和验证系统，持续跟踪我们网络中每个节点的性能和健康状况。提供高质量的计算能力是我们的责任，我们开发的验证系统帮助我们快速识别和解决表现不佳或不稳定的供应商。

我们还在网络中建立了冗余。如果服务质量出现中断，这些冗余允许工作负载动态转移到其他节点。正如我之前提到的，我们部署了一个分层系统，要求对高质量供应商进行验证，优先考虑那些有可靠记录证明的供应商。

采访者：好了，我们的时间到了。谢谢你做这件事，Tory。

TORY：谢谢。