Cryptopolitan 有幸与 io.net 的新任 CEO Tory Green 坐下来聊了聊他对公司的愿景以及他在这个行业的使命。.
io.net 是一个去中心化网络，旨在让每个人都能更轻松地使用 GPU 算力。.
它旨在通过随时快速访问大量的 GPU 资源，为工程师和企业降低成本并加快项目进度。.
该网络名为 GPU 互联网 (IOG)，它将来自世界各地的 GPU 汇集在一起，使用户能够利用大量的计算能力进行人工智能、机器学习和云游戏等应用。.
以下是我们从托里那里学到的所有东西：
问：很高兴见到你，Tory。咱们直接进入正题吧。你是在io.net发展历程中一个非常关键的时期接任CEO一职的。为了确保在领导层更迭期间一切顺利运行并保持 trac，你已经采取或正在采取哪些措施？
答：我于六月正式就任首席执行官一职，但在之前的15个月里，我负责公司的大部分运营工作。这使我能够顺利过渡到新角色。作为首席执行官，我的首要任务是制定清晰的战略。我花时间向全球IO团队详细阐述了我们的长期愿景以及实现愿景所需的步骤。如果没有这种共识，就很难确保每个人都朝着共同的目标 trac。.
接下来，我希望组建一支tron的领导团队，所以我重新审视了我们现有的各种职位，并专注于寻找具备我们组织发展所需技能和才能的合适人选。这些人才华横溢，曾成功应对过各种挑战，并且都来自声誉卓著的机构。.
我坚信高度透明和沟通至关重要。因此，为了引导大家朝着正确的方向前进，我们建立了tron的沟通机制，以确保大家始终保持专注。不仅在内部，领导团队每周都会与我们的社群成员保持联系，定期沟通，传递透明的信息和愿景。我们还非常重视报告工作，确保掌握必要的数据，让团队随时了解情况，从而在领导层过渡期间保持灵活应变。.
最后，我确保我们始终专注于执行。转型期有时会充满挑战；然而，通过优先考虑运营目标，我们得以保持发展势头，并持续创新和扩展 IO.net。.
问： Io.net 的去中心化 GPU 网络发展迅猛。在努力保持网络平稳运行，尤其是在低延迟和高可靠性方面，随着网络规模扩大到管理遍布全球的数十万个 GPU，你们遇到了哪些具体的技术问题？
答：作为该领域的创新者，我们自然会面临一些技术难题需要克服，例如扩展我们的去中心化 GPU 网络。io.net 的目标之一是始终保证地理位置分散的节点拥有一致的 GPU 性能。我们通过优化数据处理并同时最大限度地降低延迟，成功解决了这个问题，并tron专注于实时 AI 任务。.
我们重点关注的另一个领域是可靠性。我们实施了先进的监控、验证和冗余系统，以防止节点故障并维持 io 的高性能标准。这些策略对于管理全球网络至关重要。.
可扩展性对我们来说也至关重要。我们的技术团队努力开发算法，以高效分配资源并平衡负载，从而确保随着业务增长，客户体验更加流畅。.
所有这些挑战我们都迎难而上，在发展去中心化 GPU 网络的同时，我们始终坚持为客户提供高标准服务，并为此感到非常自豪。.
问：除了人工智能和云游戏之外，您认为 DePin 如何在医疗保健和能源等其他行业发挥作用？
答： 问得好！我们相信DePIN的潜力远远超出了传统的AI和云计算。全球范围内涌现出许多创新，例如，我看到医疗保健和能源等行业正在开发变革性的应用，这令人振奋。
去中心化对于医疗保健来说极其重要，因为它不仅可以改善数据共享，还可以为医学成像、基因组学和人工智能驱动的诊断等关键任务提供计算能力。.
如果医疗保健行业能够在全球范围内充分利用未充分利用的计算能力，那么它将迎来巨大的变革机遇。这将使医疗机构能够高效地处理大型数据集，进而提高患者护理的速度和准确性。.
我认为能源领域也蕴藏着机遇。例如，企业可以利用DePIN来支持更智能的电网，甚至可再生能源管理。.
去中心化网络能够利用分布式计算能力，帮助各行业平衡供需。这使得它们能够实时监控能源使用情况、优化能源分配，甚至管理储能解决方案。这不仅有可能降低成本，还能提高可持续性和电网韧性。.
我还要补充一点，DePin 去中心化模型提供了极大的灵活性和可扩展性，可以实现tron的成本控制和成本效益，因此对于医疗保健、能源等需要强大的基础设施来处理复杂和数据密集型任务的行业来说，它是一个理想的解决方案。.
问：为了确保您的网络能够处理人工智能和机器学习应用所需的日益复杂的任务，您正在引入哪些新的创新技术？
答：io.net 正在进行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，使客户能够在我们以性能为导向的去中心化 GPU 网络中扩展规模。.
例如，我们开发了专有的工作量证明系统，其中包括详细而强大的硬件验证、VRAM 检查和更严格的 CPU 要求，以维持整个网络的性能和稳定性。.
此外，我们也在优化可扩展性。通过将全球计算资源汇集到去中心化集群中，我们能够灵活扩展以满足需求并实现动态增长，同时降低延迟，尤其是在推理方面。随着人工智能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，该系统需要企业级供应商进行验证。因此，分级系统以及质押和惩罚机制不仅提高了io网络的完整性，也提高了其可靠性。这些创新将使我们能够提供和管理数十万个GPU。.
我们始终致力于维护一个强大的企业级平台，使其性能达到甚至超越传统云服务提供商在该领域的标准。我们通过以远低于传统云服务提供商的成本，为人工智能和机器学习应用提供卓越的性能和可靠性来实现这一目标。.
问：您最近从顶尖科技公司引进了一些人才加入您的管理团队。您对io.net现有员工有何个人期望？
答：我们从顶尖科技公司招募人才，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主要围绕三个关键领域：责任感、创新精神和协作能力。.
问责制不容妥协。每个团队现在都有必须达成的关键绩效指标 (KPI)。每个人都必须对自己的 KPI 负责，并交付高质量的工作成果。为了做到这一点，每个人都必须像主人翁一样思考。在 io，每个人都对公司的成功负有责任。我们的企业文化将结果置于一切之上。.
创新至关重要。我们的行业瞬息万变。追求卓越需要我们保持敏捷和积极主动，并通过创造性的问题解决方式不断突破界限。如果我们继续营造这种文化并践行这些价值观，io.net 将有能力颠覆云计算和人工智能市场。.
协作对我们的成功至关重要。我们的人才来自不同的背景，包括 Web3、人工智能以及 AWS 和 GCP 等顶级云服务提供商。协作是我们弥合这些差异的关键途径之一。我希望我们的员工不仅能贡献他们的专业知识，还能营造一种协作文化，让大家能够及时、公开地分享想法。.
我希望 io.net 团队的每一位成员都能体现这些价值观，推动我们在去中心化计算领域不断发展和创新。.
问：您多次谈到要注重卓越运营和纪律。您能否举一些实际例子，说明在io.net的去中心化架构中，您是如何将这些理念付诸实践的？在这种架构下，通常的自上而下的结构并不那么tron。
答：io.net 的成功建立在卓越的运营和严谨的纪律之上，尤其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达到关键绩效指标 (KPI) 来建立问责制。.
透明度是公司一项重要的价值观。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遇到的障碍。如果遇到障碍或挑战，团队会齐心协力迅速解决。.
为了管理我们的网络，我们使用自动化和监控工具。这使我们能够了解网络的运行状况。这种方法使我们能够在最大限度减少人工干预的情况下维护网络健康。这种高效的方法使我们能够在公司发展的同时保持稳健的运营。.
io.net 倡导问责制、透明度和智能技术文化，以维护和扩展我们的去中心化环境。.
问：io.net 的核心使命是让所有人都能使用 GPU 计算能力。您如何确保这种使用权不会偏袒某些地区而忽视其他地区，尤其是在欠发达地区？
答：io.net 认为 GPU 计算能力应该惠及全球，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充分利用了全球范围内未充分利用的 GPU。这使我们能够将计算能力公平地分配到 138 个以上的国家/地区，而不是将所有资源集中在发达地区。.
我们实施了分级质押系统，并采用 KYC/KYB 验证机制，旨在为全球市场提供高质量的计算服务。我们的质押要求公平合理，确保用户无论身处何地都能广泛参与并获得奖励。.
通过与当地合作伙伴携手，我们进一步调整服务范围，以满足不同地区的个性化需求。随着服务的扩展，我们确保覆盖所有地区。.
无论何时何地，每个人都能获得高质量的计算资源，
问：Io.net 已投入大量 GPU 来帮助人工智能初创公司。你们主要使用哪些指标来衡量这些部署的效果？这些效果又将如何影响你们的扩展计划？
答：我们使用以下指标来衡量 GPU 部署的成功：计算时长、利用率和正常运行时间。这些指标让我们能够详细了解 GPU 如何满足 AI 初创公司的计算需求。这些指标的基准测试使 io 能够提供高性能的 GPU。.
我们还会 trac用户反馈和客户留存率。例如，我们的客户满意度指标通常能提供可操作的数据，从而突出产品各个方面的改进机会。凭借我们提供高质量网络的认知，这些数据使我们能够监控客户满意度，并在规模化发展的同时快速解决问题。.
通过监控这些指标，我们可以对网络调整做出明智的决策，优化资源利用，并确定在需求增长时添加更多 GPU 的合适时间和地点。.
问：io.net 和 Chainbase 的合作涉及将 Omnichain 数据网络集成到你们的 AI 项目中。在使不同的区块链网络无缝协作方面，你们遇到了哪些具体挑战？
答：颠覆性初创公司面临诸多挑战，就我们而言，将Chainbase这样的全链数据网络集成到我们的人工智能项目中，除了要实现不同区块链网络之间的无缝通信和互操作性之外，还存在一些有趣的难题需要克服。然而，我们的技术团队一直在不断创新，突破常规，持续取得进展。.
问：如何确保在如此多样化且有时不稳定的供应商群体中，计算能力保持可靠和一致，尤其是在处理关键任务应用程序时？
答：我们网络GPU供应的可靠性和稳定性显然是重中之重。我们部署了先进的监控和验证系统，持续 trac网络中每个节点的性能和运行状况。提供高质量的计算能力是我们的责任，而我们开发的验证系统能够帮助我们快速dent并解决性能不佳或不稳定的供应商问题。.
我们还在网络中构建了冗余机制。这些冗余机制允许工作负载在服务质量中断时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，该系统要求对高质量供应商进行验证，优先考虑那些拥有可靠 trac记录的供应商。.
采访者：好了，时间到了。谢谢你接受采访，托里。.
托里：谢谢。.
