Autor: Jesse, contribuidor clave de Biteye
El capital siempre persigue oportunidades futuras. El dinero real de capital de riesgo en Europa y América suele ser un barómetro importante para medir el potencial de una pista.
Por un lado, las acciones de NVIDIA están subiendo; por otro lado, las instituciones globales están compitiendo por comprar ETFs de Bitcoin.
Esto sin duda indica que la IA y Web3 son los campos más candentes en los últimos años y serán la fuerza central que cambiará el panorama mundial en el futuro, con un impacto profundo.
Sin embargo, en un mundo cada vez más influenciado por la IA, el control de la innovación y la disrupción ha estado en manos de unos pocos durante mucho tiempo.
Los recursos computacionales e infraestructura necesarios para desarrollar inteligencia artificial se han convertido en la clave para abrir esta puerta, pero la obtención de estos recursos a menudo está altamente concentrada y limitada a aquellos con capital fuerte o apoyo institucional.
Además, los altos costos de uso, la falta de verificación confiable de resultados computacionales y los problemas de privacidad y seguridad limitan aún más la difusión y equidad de la IA.
El futuro de la IA no debería servir solo a los intereses comerciales de unos pocos, sino que debería ser, como Web3, un patrimonio público del que todos puedan participar y beneficiarse. Este es un viaje compartido que pertenece a todos, no solo a unos pocos.
01 Introducción y funciones
Hyperbolic es un proveedor de servicios de computación y razonamiento de IA de código abierto, nacido de la visión de desafiar el estado actual, comprometido a permitir que innovadores de todo el mundo, independientemente de sus recursos o ubicación geográfica, utilicen la tecnología de IA de manera equitativa.
Las tres funciones clave de Hyperliqui son:
1.1 Mercado de GPU: potencia de cálculo bajo demanda, económica y eficiente
El mercado de GPU de Hyperbolic rompe con el modelo tradicional de alquiler de potencia de cálculo, al reunir recursos de GPU ociosos de todo el mundo y ofrecer servicios de potencia de cálculo bajo demanda, ayudando a los desarrolladores a ahorrar hasta un 75% en costos. Con el sistema operativo descentralizado Hyper-dOS, los desarrolladores pueden obtener la potencia de cálculo necesaria en menos de un minuto, reduciendo significativamente la barrera para la innovación.
1.2 Servicio de razonamiento: bajo costo, alta eficiencia
Los servicios de razonamiento de Hyperbolic procesan más de mil millones de tokens al día, ofreciendo los modelos de código abierto más recientes a un costo muy bajo y soportando el formato BF16, garantizando un rendimiento excepcional en eficiencia y precisión.
1.3 Prueba de muestreo (PoSP): el estándar de oro de verificación
El protocolo de prueba de muestreo de Hyperbolic garantiza resultados de salida que son tanto confiables como económicos, asegurando una única solución de razonamiento en tiempo real que puede proporcionar resultados de IA verificables.
02 Objetivos
Hyperbolic tiene tres objetivos: 1. Proporcionar computación heterogénea descentralizada 2. Asegurar la seguridad y verificabilidad de la inteligencia artificial descentralizada 3. Proteger la privacidad en la IA descentralizada.
2.1 Proporcionar computación heterogénea descentralizada
Hyperbolic se compromete a construir un sistema escalable que integre la potencia de cálculo global de GPUs, optimizando el rendimiento de diversos tipos de GPUs. Esta visión tiene como objetivo superar el cuello de botella en la asignación de recursos de cálculo, brindando un soporte de alto rendimiento a investigadores y desarrolladores de IA en todo el mundo.
Hyperbolic primero construyó una capa de servicios de IA, permitiendo a los desarrolladores desplegar y utilizar recursos computacionales globales para ejecutar diferentes servicios de IA.
Puede compilar varios marcos avanzados de aprendizaje automático (como PyTorch, TensorFlow, JAX) en lenguajes de bajo nivel adaptados a diferentes plataformas de hardware (como CUDA de NVIDIA, ROCm de AMD, Metal de Apple).
Además, Hyperbolic está colaborando con AMD para mejorar el rendimiento de los chips de AMD. Con la optimización de Hyperbolic, el modelo Llama3-8B ha mejorado su rendimiento de entrada en un 120.4% y su rendimiento de salida en un 144.8% en la plataforma AMD MI250.
Las soluciones de Hyperbolic no solo son preferidas por los proyectos de IA en Web3, sino que también han atraído la adopción de un gran número de desarrolladores de IA en Web2.
A pesar de que los desarrolladores de Web2 a menudo se preocupan de que las soluciones descentralizadas puedan afectar el rendimiento y la fiabilidad, Hyperbolic ha demostrado un rendimiento excepcional en el campo de los modelos de lenguaje grande y la generación de imágenes.
Incluso con un equipo significativamente más pequeño que los competidores principales, Hyperbolic ha logrado un rendimiento comparable e incluso superior, demostrando la superioridad de su arquitectura técnica.
Este avance elimina las dudas sobre las soluciones descentralizadas y abre posibilidades de colaboración para más desarrolladores.
La ventaja de computación descentralizada de Hyperbolic proviene de su arquitectura única, el Hyper-dOS, diseñado con inspiración del sistema solar. Esta arquitectura utiliza un modelo de clúster jerárquico que fusiona eficiencia y estabilidad.
Sun Cluster es el nodo de gobernanza central, similar a la posición central del sol en el sistema planetario, proporcionando servicios y soporte básicos para todo el sistema, asegurando estabilidad y operación eficiente.
Alrededor de esto hay múltiples clústeres de nivel planetario, incluyendo: Mercury Cluster (nodo único), Mars Cluster (múltiples nodos) y Jupiter Cluster (múltiples nodos satelitales). Cada clúster tiene diferentes escalas y características de gobernanza, adaptándose de manera flexible a diferentes necesidades.
Tres características clave del sistema
Escalado automático: el clúster puede expandirse o contraerse automáticamente según las demandas computacionales, respondiendo de manera flexible a los cambios en la carga.
Auto-reparación: el sistema puede detectar automáticamente problemas y recuperarse de fallos, asegurando un funcionamiento estable.
Personalización: cada clúster puede configurarse de manera personalizada según las necesidades específicas, ofreciendo un servicio altamente flexible.
Esta arquitectura jerárquica no solo garantiza una alta disponibilidad y escalabilidad del sistema, sino que también logra un equilibrio entre autonomía y coordinación general. Los usuarios solo necesitan tener una máquina o un clúster, instalar Hyper-dOS y podrán conectarse fácilmente a la red Hyperbolic para acceder a recursos computacionales globales y lograr una colaboración sin problemas.
2.2 Asegurar la seguridad y verificabilidad de la inteligencia artificial descentralizada
En una red descentralizada, enfrenta un desafío clave: cómo garantizar que los resultados generados por nodos aleatorios sean correctos. La seguridad y la verificabilidad han sido problemas no resueltos en los sistemas de IA desplegados.
Los mecanismos de verificación más populares en la IA actualmente son consenso/votación, mecanismos optimistas y pruebas de cero conocimiento.
Los mecanismos de consenso/votación requieren que múltiples nodos ejecuten simultáneamente la misma solicitud y determinen la respuesta a través de votación mayoritaria. Sin embargo, este enfoque tiene un costo muy alto. Si 10 nodos manejan la misma solicitud, el costo se multiplicaría por 10.
El mecanismo optimista (OPML) verifica resultados permitiendo que un único nodo genere resultados y estableciendo una ventana de desafío (normalmente de 7 días) para que otros nodos puedan impugnar los resultados.
Sin embargo, este enfoque no es práctico en escenarios en tiempo real. Por ejemplo, si un usuario pregunta "¿Qué lugares interesantes hay en Singapur?", esperar siete días para confirmar si la respuesta es correcta ya no tendría sentido.
Las pruebas de cero conocimiento son excelentes en términos de privacidad y verificación, pero los costos computacionales son demasiado altos, lo que dificulta su implementación práctica a corto plazo.
Para abordar estos problemas, Hyperbolic se ha unido a expertos de la Universidad de California, Berkeley, y la Universidad de Columbia para proponer un nuevo mecanismo de verificación basado en el equilibrio de Nash, llamado "prueba de muestreo" (PoSP). Este mecanismo se centra en la verificación de muestreo en lugar de realizar una verificación exhaustiva de todos los resultados.
Normalmente, solo un nodo genera resultados, pero la red puede solicitar aleatoriamente a otro nodo que regenere con cierta probabilidad. Si los resultados de ambos nodos no coinciden, se iniciará un proceso de arbitraje. Los nodos deshonestos serán penalizados económicamente.
La fórmula del umbral de staking y recompensas derivada de un modelo matemático indica que siempre que la probabilidad de verificación sea mayor que ese umbral, el sistema puede alcanzar un estado de equilibrio de Nash puro en teoría de juegos, asegurando que todos los nodos elijan ser 100% honestos por su propio interés.
Este mecanismo de prueba de muestreo no solo es efectivo para el razonamiento de la IA, sino que también se puede aplicar en campos como el entrenamiento y ajuste fino de la IA, e incluso extenderse a servicios fuera del ámbito de la IA, como L2 Rollup y disponibilidad de datos.
Hyperbolic está colaborando con protocolos de re-staking como EigenLayer y Karak para construir una capa de servicios verificables universal (AVS), permitiendo que otros proveedores de servicios AVS también utilicen este mecanismo de verificación para asegurar la seguridad y fiabilidad de sus servicios.
2.3 Protección de la privacidad en IA descentralizada
En una red de IA descentralizada, cómo garantizar al mismo tiempo la privacidad de los datos y la integridad del modelo es un gran problema que necesita solución. Cuando tus datos están distribuidos en nodos en todo el mundo, la seguridad enfrenta graves desafíos.
Las tecnologías existentes como la cifración homomórfica total (FHE), las pruebas de cero conocimiento (ZKP) y el cálculo multipartito (MPC) pueden, en teoría, resolver estos problemas, pero en la práctica reducen significativamente la velocidad de cálculo, haciendo que no se satisfagan las demandas de razonamiento en tiempo real.
Hyperbolic ha adoptado la tecnología de Entorno de Ejecución Confiable (TEE) en las últimas GPU Hopper y Blackwell de NVIDIA, proporcionando una solución de privacidad eficiente.
A través de la tecnología TEE, se ha creado un "cofre de privacidad" en la GPU: aunque el exterior no puede espiar el contenido de los datos, la GPU puede seguir procesando datos normalmente.
Además, este mecanismo de protección de la privacidad solo pierde alrededor del 1% del rendimiento computacional durante el proceso de razonamiento.
Hyperbolic introducirá una capa de cálculo confidencial en toda la red descentralizada. Esto asegurará que los datos y los modelos de IA permanezcan seguros durante su uso, brindando a los usuarios garantías confiables de privacidad y seguridad.
03 Escenarios de aplicación de Hyperbolic
Los Agentes de IA son la pista más candente en la actualidad. Los Agentes de IA pueden implementar múltiples funciones innovadoras a través de Hyperbolic:
3.1 Soporte para pagos criptográficos
Los Agentes de IA pueden realizar pagos mediante criptomonedas, logrando así auto-sostenibilidad y operación independiente.
3.2 Modelos personalizados alojados
Cada Agente de IA puede tener características y habilidades exclusivas, formando así servicios personalizados.
3.3 Capacidad de auto-evolución
A través de un ajuste continuo y aprendizaje, los Agentes de IA pueden mejorar constantemente sus capacidades según las necesidades del usuario o cambios en el entorno, volviéndose más eficientes e inteligentes.
3.4 Razonamiento verificable
El proceso de razonamiento de los Agentes de IA es transparente y verificable, garantizando su independencia, sin estar bajo control externo o interferencia maliciosa, lo que aumenta la confianza del usuario.
3.5 Funcionalidad de memoria
Con la tecnología de generación aumentada por búsqueda (RAG), los Agentes de IA pueden registrar y almacenar información sobre sus interacciones con los usuarios, formando una memoria a largo plazo. Esto les permite ofrecer un servicio más atento, como recordar las preferencias del usuario.
3.6 Comunicación entre agentes
Los Agentes de IA pueden comunicarse y colaborar entre sí, formando una red de soluciones para tareas complejas. Por ejemplo, diferentes agentes pueden colaborar para completar un proyecto de múltiples pasos.
3.7 Llamadas API y herramientas flexibles
Los Agentes de IA pueden integrar y utilizar diversas API y herramientas externas, ampliando enormemente su rango de funciones. Por ejemplo, pueden invocar una API de clima para planificar un viaje para el usuario o utilizar herramientas financieras para ofrecer consejos de inversión.
3.8 Capacidad de computación autónoma
Pueden tener sus propios dispositivos de computación y ejecutar tareas de manera independiente. Esto significa que los Agentes de IA pueden liberarse de la dependencia de servidores centralizados, volviéndose más descentralizados e independientes.
3.9 Convertirse en nodos de validación de blockchain
Los Agentes de IA incluso pueden participar en redes de blockchain, actuando como nodos de validación. Esto no solo puede aumentar la seguridad de la red, sino también permitir ganar recompensas a través de la verificación de transacciones, logrando así una mayor autosuficiencia.
Recientemente, la colaboración de Hyperbolic con la plataforma de lanzamiento de IA más popular, Virtuals Protocol, ha proporcionado un sólido soporte técnico para los agentes de IA, mejorando completamente su rendimiento y capacidad de auto-desarrollo.
Al integrar directamente los agentes de Virtuals Protocol en la infraestructura de Hyperbolic, cada agente puede acceder a recursos computacionales altamente escalables proporcionados por la API de Hyperbolic, capacidades de razonamiento estables y una experiencia de interacción dinámica sin costuras, manteniendo un rendimiento eficiente y consistente sin importar la cantidad de agentes o la complejidad de las tareas.
Esta colaboración no solo mejora la capacidad de cálculo de los agentes de IA, sino que también aumenta su adaptabilidad e inteligencia en diversos escenarios de aplicación.
Por ejemplo, la infraestructura de Hyperbolic proporciona memoria persistente y capacidad de desarrollo de personalidad para NPCs inteligentes en juegos.
En el juego (Legendary Quest), se integran los avanzados agentes de IA de Virtuals Protocol, que pueden mantener una personalidad coherente según la interacción del jugador, ajustar patrones de comportamiento según experiencias pasadas e incluso continuar desarrollando su propia narrativa mientras el jugador está desconectado.
Todo esto es gracias a la red de computación escalable de Hyperbolic, que permite a estos NPC tomar decisiones complejas y evolucionar en su personalidad sin afectar el rendimiento del juego.
Esta colaboración permite a los desarrolladores convertir conceptos de IA en soluciones prácticas, impulsando la innovación en campos como juegos, asistentes virtuales, educación y creación de contenido.
04 Comparación con competidores
4.1 Asociación
Hyperbolic ha ganado la confianza de empresas líderes en inteligencia artificial como Hugging Face, Quora, Black Forest Labs y Nous Research, y también ha recibido apoyo de universidades de élite como Stanford, NYU y UC Berkeley.
Los desarrolladores pueden crear y compartir aplicaciones de IA sin problemas a través de la API de razonamiento de Hyperbolic en Hugging Face Spaces, simplificando enormemente el proceso de despliegue y distribución.
Además, los estudiantes de doctorado y postdoctorado de la Universidad de Stanford, la Universidad de Cornell y la Universidad de Nueva York pueden disfrutar de descuentos de hasta el 75% en el alquiler de GPU, reduciendo significativamente los costos computacionales.
Los modelos de IA de Hyperbolic, incluidos los modelos base, ya están disponibles en la plataforma Poe de Quora, permitiendo a los desarrolladores crear y desplegar chatbots fácilmente y monetizar directamente a través de esa plataforma.
4.2 Optimización del rendimiento
El compilador exclusivo de Hyperbolic asegura un funcionamiento eficiente de las GPU, cuyo rendimiento puede ser comparable e incluso superar a los sistemas centralizados.
4.3 Calidad excepcional del modelo
Todos los modelos utilizan precisión BF16, ofreciendo una precisión y rendimiento excepcionales, superando a los competidores que aún utilizan FP8.
4.4 Privacidad de datos y seguridad
Hyperbolic resuelve el problema de seguridad en la verificación de IA mediante el protocolo de prueba de muestreo (PoSP), logrando el mínimo gasto computacional, siendo más ventajoso en comparación con alternativas basadas en zkML, opML y consenso. Además, Hyperbolic no almacena datos de usuarios, protegiendo aún más la privacidad.
4.5 Productos en tiempo real maduros
A diferencia de muchos proyectos de IA en Web3 que todavía están en desarrollo o son de acceso restringido, Hyperbolic ya ha lanzado dos productos disponibles en tiempo real. Hasta ahora, más de 40,000 desarrolladores de Web2 están utilizando sus servicios.
4.6 Computación y razonamiento unificados
Hyperbolic es la única empresa que puede proporcionar simultáneamente servicios de computación y razonamiento de GPU en la misma plataforma, logrando una solución de computación unificada.
En resumen, en comparación con las empresas de IA de Web2 que tienen equipos de 10 a 30 veces más grandes, Hyperbolic ha logrado rendimientos comparables e incluso superiores con un equipo reducido, al tiempo que ofrece servicios más rentables mediante el diseño de mecanismos Web3.
En el ámbito de la IA en Web3, Hyperbolic lidera con su tecnología avanzada y ha ganado la confianza de los desarrolladores de Web2. Hyperbolic ha construido un puente rápido y conveniente entre el campo de IA en Web2 y Web3, convirtiéndose en una piedra angular para impulsar el desarrollo de la industria.
05 Situación de financiamiento
El 10 de diciembre, Hyperbolic anunció la finalización de una ronda de financiamiento estratégico de 12 millones de dólares liderada por Variant y Polychain Capital, elevando el total de financiamiento de la empresa a 20 millones de dólares.
Esta ronda de financiamiento también atrajo a inversores conocidos como Chapter One, Lightspeed Faction, Bankless Ventures, IOSG, Vertex, GSR, Wintermute Ventures, Blockchain Builders Fund, Alumni Ventures y Ambush.
Anteriormente, Hyperbolic completó una ronda de financiamiento de semillas de 7 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Lightspeed Faction; antes de eso, obtuvo 725,000 dólares en una inversión de pre-semilla, con inversores como Chapter One y Samsung Next.
Además, la lista de inversores ángeles en esta ronda de financiamiento es muy sólida, incluyendo a Sreeram Kannan (EigenLayer), Devin Walsh (Uniswap Foundation), Ethan Sun (MyShell), Daniel Shorr (Modulus), Bidhan Roy (Bagel), Ying Sheng y Lianmin Zheng (LMSYS), Dillon Rolnick (Nous Research), Alex Atallah (OpenRouter), Chainyoda, Comfy Capital, Nicola Greco (Protocol Labs), Alex Atallah (OpenRouter) y Thomas Scott (ex Worldcoin).
Jesse Walden, socio de Variant, expresó un alto reconocimiento hacia Hyperbolic: "Hyperbolic es la primera empresa que hemos visto que realmente aborda el problema del 'costo de confianza' en redes de GPU descentralizadas, manteniendo altos niveles de rendimiento, calidad y experiencia del usuario."
Hyperbolic está a la vanguardia de la financiación en el campo de la IA en Web3, lo que demuestra que su capacidad tecnológica y viabilidad del producto han ganado la confianza y preferencia del "dinero inteligente" en la industria.
06 Antecedentes del equipo
El cofundador Jasper Zhang se graduó de la Universidad de Pekín en el departamento de matemáticas y obtuvo su doctorado en matemáticas en la Universidad de California, Berkeley, en un tiempo récord de dos años.
Antes de fundar Hyperbolic, trabajó como investigadora cuantitativa en Citadel Securities y como investigadora principal en blockchain en Avalanche.
El cofundador y CTO interino Yuzhen Jin es doctor en computación por la Universidad de Washington y anteriormente fue gerente de ingeniería senior en OctoAI antes de fundar Hyperbolic.
Los miembros del equipo de Hyperbolic tienen antecedentes en las mejores universidades, el fundador posee una sólida base técnica, y varios miembros del equipo han colaborado anteriormente con Avalanche.
El equipo de consultores de la empresa también está compuesto por los mejores profesionales de la industria.
El Dr. Reynold Xin es cofundador y arquitecto jefe de Databricks, además de ser un contribuyente clave de Apache Spark y autor del artículo más citado en SIGMOD.
La Prof. Raluca Ada Popa es profesora asociada en la Universidad de California, Berkeley, co-directora de RISELab y SkyLab, y co-fundadora de Opaque Systems.
El Prof. Ciamac C. Moallemi es profesor en la Escuela de Negocios de la Universidad de Columbia, asesor de investigación de Paradigm y director del Laboratorio de Finanzas Digitales de la Familia Briger.
El Prof. Yi Ma es el director del departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de Hong Kong y profesor titular en el campo de la IA, además de ser profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de California, Berkeley, y miembro de IEEE, ACM y SIAM.
07 Cómo participar
7.1 Empresa
Para abordar los gastos de las empresas en costosas llamadas API y altos costos de alquiler de máquinas, Hyperbolic ofrece soluciones de optimización competitivas.
Con el objetivo de asegurar la estabilidad de la calidad del servicio, el soporte técnico de Hyperbolic puede ayudar a las empresas a reducir costos en hasta un 75%.
Al mismo tiempo, para abordar la ineficiencia en el uso de recursos causada por los contratos de alquiler a largo plazo de GPU, Hyperbolic ha lanzado un mecanismo de redistribución de recursos que permite a los clientes alquilar dispositivos ociosos a la plataforma. Este modelo no solo mejora la utilización de activos, sino que también encuentra un equilibrio óptimo entre flexibilidad y control de costos.
7.2 Investigadores
Para abordar el problema de que los desarrolladores no pueden avanzar en las pruebas de proyectos debido a la limitación de recursos de GPU, Hyperbolic ofrece una amplia gama de opciones de GPU, y los precios son solo una pequeña parte de los proveedores de servicios en la nube tradicionales como AWS. Al proporcionar recursos de alto costo-efectividad, Hyperbolic ofrece a los desarrolladores la solución más competitiva en el mercado, ayudándoles a convertir rápidamente ideas innovadoras en realidad.
7.3 Centro de datos
Hyperbolic proporciona una plataforma para centros de datos cuyos retornos de inversión en recursos existentes no cumplen con las expectativas o que desean superar las limitaciones del valor contable tradicional, permitiendo un mayor rendimiento.
7.4 Individual
El potencial de GPU de alto rendimiento no debería estar limitado solo al ámbito de los juegos. A través de Hyperbolic, los individuos pueden alquilar GPUs y convertirlas en activos de alta calidad que generen ingresos continuos. Actualmente, está en la fase de lista blanca, y se puede registrar primero.
Además, Hyperbolic ofrece varios grandes modelos para uso personal. Los usuarios pueden realizar actividades como generación de texto, creación de imágenes y lectura de voz.
En el futuro, Hyperbolic también construirá agentes de IA en Base para uso de los usuarios. Mantente atento.
Página web de Hyperbolic:
app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye
08 Resumen
Hyperbolic proporciona el mercado de GPU, servicios de razonamiento y el protocolo de prueba de muestreo, que es el estándar de oro de verificación, estableciendo un nuevo estándar para la IA de alto rendimiento y confiable en Web3 a través de la maximización del rendimiento de GPU, modelos de mayor precisión y soluciones seguras y económicas.
La llegada de Hyperbolic ha llevado la IA descentralizada de la conceptualización a la práctica. Con estrategias de computación de múltiples fuentes, precios competitivos y un profundo entendimiento de las necesidades de los clientes de Web2 y Web3, Hyperbolic ocupa una posición única en el ecosistema.
Los esfuerzos de Hyperbolic para promover la democratización y el uso eficiente de recursos computacionales impulsarán el desarrollo de la pista de IA, trayendo innovación y crecimiento continuo a la industria.