著者：Biteyeのコア貢献者Jesse
資本は常に未来の機会を追求します。欧米のベンチャーキャピタルの真金は、しばしばある領域の見通しを測る重要な指標となります。
一方で、NVIDIAの株価は急上昇しており、他方で、世界中の機関はビットコインETFを購入しようとしています。
これは間違いなく、AIとWeb3が近年最も注目される分野であり、将来的に世界の構造を変える主要な力となり、広範な影響を与えることを示しています。
しかし、AIによって影響を受ける世界では、革新と破壊の主導権が長い間少数の人々の手に握られています。
人工知能の開発に必要な計算リソースとインフラは、この扉を開くための鍵ですが、これらのリソースの入手はしばしば高度に集中しており、資本や機関の支援を受けている人々に限られています。
さらに、高額な使用コスト、計算結果の信頼できる検証の欠如、プライバシーセキュリティの問題が、AIの普及と公平性をさらに制限しています。
AIの未来は、少数の人の商業的利益に奉仕するだけでなく、Web3のように、誰もが参加し、利益を得られる公共の財産になるべきです。これはすべての人に属する共同の旅であり、少数の人の専属の領域ではありません。
01 概要と機能
HyperbolicはオープンソースのAI計算と推論サービスプロバイダーであり、現状に挑戦するというビジョンから生まれ、世界中の革新者が資源の多さや地理的位置に関係なく、平等にAI技術を使用できるよう努めています。
Hyperliquiの三つのコア機能は次の通りです：
1.1 GPU市場：オンデマンドの計算能力、経済的な効率
HyperbolicのGPU市場は、従来の計算力レンタルモデルを打破し、世界中の未使用のGPUリソースを集約することにより、開発者にオンデマンドの計算サービスを提供し、最大75%のコストを節約するのを助けます。Hyper-dOS去中心化オペレーティングシステムを基に、開発者は1分以内に必要な計算力を得ることができ、革新の障壁を大幅に低下させます。
1.2 推論サービス：低コスト、高効率
Hyperbolicの推論サービスは、毎日10億以上のトークンを処理し、非常に低コストで最新のオープンソースモデルを提供し、BF16フォーマットをサポートし、効率と精度において優れた性能を保証します。
1.3 サンプリング証明（PoSP）：検証のゴールドスタンダード
Hyperbolic独自のサンプリング証明プロトコルは、厳格なデータプライバシー保護を通じて、出力結果が信頼でき、経済的に効率的であることを保証し、唯一の検証可能なAI結果を提供するWeb3リアルタイム推論製品となっています。
02 目標
Hyperbolicは三つの目標を持っています：1.去中心化された異種計算を提供する 2.去中心化された人工知能の安全性と検証性を確保する 3.去中心化されたAIがプライバシーを保護する。
2.1 去中心化異種計算を提供する
Hyperbolicはスケーラブルなシステムの構築に取り組み、世界中のGPU計算能力を統合し、さまざまな種類のGPUの性能を最適化します。このビジョンは、計算リソース配分のボトルネックを突破し、世界中のAI研究者や開発者に高性能なサポートを提供することを目的としています。
HyperbolicはまずAIサービス層を構築し、開発者が世界中の計算リソースを利用してさまざまなAIサービスを実行できるようにしています。
さまざまな高度な機械学習フレームワーク（PyTorch、TensorFlow、JAXなど）を異なるハードウェアプラットフォームに適合する低レベル言語（NVIDIAのCUDA、AMDのROCm、AppleのMetalなど）にコンパイルできます。
さらに、HyperbolicはAMDと協力してAMDチップの性能を向上させることに取り組んでいます。Hyperbolicの最適化により、Llama3-8BモデルはAMD MI250プラットフォームにおいて入力スループットが120.4%、出力スループットが144.8%向上しました。
HyperbolicのソリューションはWeb3 AIプロジェクトだけでなく、多くのWeb2 AI開発者にも好まれています。
Web2開発者が去中心化ソリューションが性能や信頼性に影響を与えることを懸念する一方で、Hyperbolicは大規模言語モデルや画像生成の分野で卓越したパフォーマンスを示しています。
チームの規模が主要な競争相手よりも遥かに小さいにもかかわらず、Hyperbolicは彼らの性能を比較するか、あるいはそれを超える成果を達成し、その技術アーキテクチャの優位性を十分に証明しています。
この突破口は去中心化ソリューションへの疑念を解消し、より多くの開発者に協力の可能性を開きました。
Hyperbolicの去中心化計算の優位性は、その独自のシステムアーキテクチャに由来しています。これは太陽系にインスパイアを受けたHyper-dOSです。このアーキテクチャは、階層的なクラスターモデルを採用し、高効率と安定性を融合させています。
Sun Cluster（サンクラスター）は中央ガバナンスノードであり、惑星系における太陽の中心的地位に似ており、システム全体に基本的なサービスとサポートを提供し、安定性と効率的な運用を確保します。
その周りには複数の惑星級クラスターがあり、Mercury Cluster（単一ノード）、Mars Cluster（複数ノード）、Jupiter Cluster（複数衛星ノード）があります。各クラスターは規模とガバナンスの特性が異なり、異なるニーズに柔軟に適応できます。
システムの三つの主要な特徴
自動スケーリング：クラスターは計算の要求に応じて自動的に拡張または縮小し、負荷の変動に柔軟に対応します。
自己修復：システムは自動的に問題を検出し、故障から回復し、安定した運用を確保します。
カスタマイズ性：各クラスターは特定のニーズに応じて個別に構成でき、高度に柔軟なサービスを提供します。
この階層的アーキテクチャは、システムの高可用性とスケーラビリティを保証するだけでなく、自律性と全体の調整性のバランスを実現します。ユーザーは1台のマシンまたはクラスターを持っているだけで、Hyper-dOSをインストールすれば、Hyperbolicネットワークに簡単に接続し、世界中の計算リソースを取得してシームレスな協力を実現できます。
2.2 去中心化された人工知能の安全性と検証性を確保する
去中心化ネットワークでは、ランダムノードが生成する結果が正しいことを保証することが重要な課題です。セキュリティと検証性は、すでに展開されているAIシステムの未解決の問題です。
現在、AIで流行している検証メカニズムにはコンセンサス/投票、楽観的メカニズム、ゼロ知識証明があります。
コンセンサス/投票メカニズムは、複数のノードが同時に同じリクエストを処理し、過半数の投票で答えを決定することを要求します。しかし、この方法のコストは非常に高いです。10のノードが同じリクエストを処理すると、オーバーヘッドが10倍に増加します。
楽観的メカニズム（OPML）は、単一のノードが結果を生成し、他のノードが異議を申し立てるためのチャレンジウィンドウ（通常は7日間）を設定することによって結果を検証します。
しかし、この方法はリアルタイムのシナリオでは実用的ではありません。たとえば、ユーザーが「シンガポールに何が面白いですか？」と尋ねた場合、7日後に答えが正しいかを確認する必要があれば、すでに意味がありません。
ゼロ知識証明はプライバシーと検証の面で優れた業績を持っていますが、計算コストが高すぎて、短期間では実用化が難しいです。
これらの問題を解決するために、Hyperbolicはカリフォルニア大学バークレー校とコロンビア大学の専門家と協力し、ナッシュ均衡に基づく新たな検証メカニズム、サンプリング証明（PoSP）を提案しました。このメカニズムは、すべての結果を全面的に検査するのではなく、サンプリング検証を核心にしています。
通常、結果を生成するノードは1つだけですが、ネットワークは一定の確率で他のノードに再生成を要求します。2つのノードの結果が一致しない場合、仲裁プロセスが開始されます。不誠実なノードは高額な経済的制裁を受けます。
数学モデルから導かれるステーキングと報酬の閾値公式は、チェックの確率がその閾値を超える限り、システムはゲーム理論の純ナッシュ均衡状態に達し、すべてのノードが自らの利益のために100%誠実を選択することを保証します。
このサンプリング証明メカニズムは、AI推論に対してだけでなく、AIトレーニング、微調整などの分野にも適用でき、さらにはAI分野以外のサービス、たとえばL2 Rollupやデータの可用性などにも拡張可能です。
HyperbolicはEigenLayer、Karakなどの再質押しプロトコルと協力して、他のAVSサービスプロバイダーもこの検証メカニズムを利用してそのサービスのセキュリティと信頼性を確保できるように、汎用の検証可能サービス層（AVS）を共同で構築しています。
2.3 去中心化AIがプライバシーを保護する
去中心化されたAIネットワークでは、データプライバシーとモデルの完全性を同時に確保する方法が重要な課題です。データが世界中のノードに分散されると、セキュリティは厳しい挑戦に直面します。
既存の技術である完全同型暗号（FHE）、ゼロ知識証明（ZKP）、および多者計算（MPC）は、理論的にはこれらの問題を解決できるが、実際のアプリケーションでは計算速度を大幅に低下させ、リアルタイム推論の要求を満たすことができない。
HyperbolicはNVIDIAの最新HopperおよびBlackwell GPUでの信頼できる実行環境（TEE）技術を採用し、高効率のプライバシー保護ソリューションを提供しています。
TEE技術により、GPU上に「プライバシー保険箱」を作成したようなものです。外部はそのデータ内容を覗くことはできませんが、GPUはデータ処理を正常に行うことができます。
さらに、このプライバシー保護メカニズムは推論プロセス中に約1%の計算性能を失うだけです。
Hyperbolicは去中心化ネットワーク全体に秘密計算層を導入することを目指しています。これにより、データとAIモデルが使用中に常に安全な状態を保ち、ユーザーに信頼できるプライバシーとセキュリティを提供します。
03 Hyperbolicの応用シナリオ
AIエージェントは現在最もホットな分野です。AIエージェントはHyperbolicを通じて複数の革新機能を実現できます：
3.1 暗号支払いのサポート
AIエージェントは暗号通貨を使用して支払いを行い、自己維持と独立した運営を実現できます。
3.2 ホスティングカスタマイズモデル
各AIエージェントは専属の特性とスキルを持つことができ、個別のサービスを形成します。
3.3 自己進化能力
持続的な微調整と学習を通じて、AIエージェントはユーザーのニーズや環境の変化に応じて能力を向上させ、より効率的で知的になります。
3.4 検証可能な推論
AIエージェントの推論プロセスは透明で検証可能であり、外部の制御や悪意のある干渉を受けず、ユーザーの信頼を高めます。
3.5 メモリ機能を持つ
検索強化生成（RAG）技術を活用することで、AIエージェントはユーザーとのインタラクションに関連する情報を記録し、長期的な記憶を形成できます。これにより、ユーザーの好みを記憶するなど、より親密なサービスを提供できます。
3.6 エージェント間通信
AIエージェント同士が相互にコミュニケーションと協力を行い、複雑なタスクの解決ネットワークを形成します。たとえば、異なるエージェントが協力して多段階のプロジェクトを完了できます。
3.7 APIとツールの柔軟な呼び出し
AIエージェントはさまざまな外部APIやツールを統合し、利用することができ、その機能範囲を大幅に拡張します。たとえば、天気APIを呼び出してユーザーの旅行プランを立てたり、金融ツールを使用して投資アドバイスを提供したりできます。
3.8 自主計算能力
それらは独自の計算デバイスを持ち、タスクを独立して実行できます。これは、AIエージェントが集中型サーバーへの依存から解放され、より分散化され独立した存在になることを意味します。
3.9 ブロックチェーン検証ノードになる
AIエージェントはブロックチェーンネットワークに参加し、検証ノードを担うことさえできます。これにより、ネットワークのセキュリティが強化され、取引の検証を通じて報酬を得ることができ、さらなる自給自足を実現します。
最近、Hyperbolicは最近最も人気のあるBaseチェーンAI発射プラットフォームVirtuals Protocolとの協力により、AIエージェントに強力な技術サポートを提供し、その性能と自己発展能力を全面的に向上させました。
Virtuals Protocolのエージェントを直接Hyperbolicのインフラに接続することで、各エージェントはHyperbolic APIが提供する高度にスケーラブルな計算リソース、安定した推論能力、シームレスな動的インタラクション体験を得ることができ、エージェントの数やタスクの複雑さに関わらず、高効率かつ一貫した性能を維持できます。
この協力は、AIエージェントの計算能力を強化するだけでなく、多様なアプリケーションシナリオにおける適応性と知能を向上させます。
たとえば、Hyperbolicのインフラストラクチャは、ゲーム内のインテリジェントなNPC（非プレイヤーキャラクター）に持続的な記憶と個性の発展能力を提供しています。
ゲーム（Legendary Quest）では、Virtuals Protocolの先進的なAIエージェントが統合されており、これらのNPCはプレイヤーのインタラクションに基づいて個性を保持し、過去の経験に応じて行動パターンを調整し、プレイヤーがオフラインの間も自分のストーリーを進め続けることができます。
これはすべてHyperbolicのスケーラブルな計算ネットワークのおかげで、これらのNPCがゲームのパフォーマンスに影響を与えることなく複雑な決定や個性の進化を行うことができます。
この協力により、開発者はAIの概念を実際のソリューションに変換し、ゲーム、仮想アシスタント、教育、コンテンツ制作などの分野での革新を促進することができます。
04 競合製品との比較
4.1 パートナーシップ
HyperbolicはHugging Face、Quora、Black Forest Labs、Nous Researchなどの先進的な人工知能企業から信頼を得ており、スタンフォード大学、ニューヨーク大学、カリフォルニア大学バークレー校などのトップ大学からも支持を受けています。
開発者はHyperbolicの推論APIを通じて、Hugging Face SpacesでAIアプリケーションをシームレスに作成および共有でき、展開と配布のプロセスが大幅に簡素化されます。
さらに、スタンフォード大学、コーネル大学、ニューヨーク大学の博士課程の学生やポスドク研究者は、GPUレンタルの最大75%割引を享受でき、計算コストを大幅に削減できます。
HyperbolicのAIモデル、基本モデルはすでにQuoraのPoeプラットフォームに搭載されており、開発者は簡単にチャットボットを作成・展開し、直接そのプラットフォームを通じて商業化を実現できます。
4.2 パフォーマンス最適化
Hyperbolicの専有コンパイラは、GPUの効率的な運用を確保し、その性能は集中型システムに匹敵するかそれを超えています。
4.3 優れたモデルの質
すべてのモデルはBF16精度を採用し、優れた精度とパフォーマンスを提供し、FP8を使用している競争相手よりも優れています。
4.4 データプライバシーとセキュリティ
Hyperbolicはサンプリング証明プロトコル（PoSP）を通じてAI検証のセキュリティ問題を解決し、最小限の計算コストでzkML、opML、コンセンサスベースの代替案と比較して優位性を持っています。さらに、Hyperbolicはユーザーデータを一切保存せず、プライバシーをさらに保護します。
4.5 成熟したリアルタイム製品
多くのWeb3 AIプロジェクトがまだ開発中またはアクセス制限の状態であるのとは対照的に、Hyperbolicはすでに二つのリアルタイムで使用可能な製品を提供しています。現在、40,000人以上のWeb2開発者がそのサービスを利用しています。
4.6 統一計算と推論
Hyperbolicは同じプラットフォーム上でGPU計算と推論サービスを同時に提供できる唯一の企業であり、統一された計算ソリューションを成功裏に実現しました。
要約すると、チームの規模が10倍から30倍のWeb2 AI企業と比較して、Hyperbolicはスリムなチームだけで彼らの性能に匹敵またはそれを超える成果を達成し、Web3メカニズム設計を通じてよりコストパフォーマンスの高いサービスを提供しています。
また、Web3 AI分野では、Hyperbolicはその先進的な技術で先行し、Web2開発者からの信頼を得ています。HyperbolicはWeb2とWeb3のAI分野の間に高速で便利な橋を架け、業界の発展を促進する重要な基石となっています。
05 資金調達状況
12月10日、HyperbolicはVariantとPolychain Capitalが主導する1200万ドルの戦略的資金調達を完了したと発表し、会社の総資金調達額は2000万ドルに達しました。
この資金調達ラウンドには、Chapter One、Lightspeed Faction、Bankless Ventures、IOSG、Vertex、GSR、Wintermute Ventures、Blockchain Builders Fund、Alumni Ventures、Ambushなどの著名な投資者も参加しています。
以前、Hyperbolicは700万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、このラウンドはPolychain CapitalとLightspeed Factionがリードしました。さらに早く、725,000ドルのプレシードラウンド資金調達を行い、投資家にはChapter OneやSamsung Nextが含まれています。
さらに、このラウンドのエンジェル投資家の陣容も非常に強力で、Sreeram Kannan（EigenLayer）、Devin Walsh（Uniswap Foundation）、Ethan Sun（MyShell）、Daniel Shorr（Modulus）、Bidhan Roy（Bagel）、Ying ShengとLianmin Zheng（LMSYS）、Dillon Rolnick（Nous Research）、Alex Atallah（OpenRouter）、Chainyoda、Comfy Capital、Nicola Greco（Protocol Labs）、Alex Atallah（OpenRouter）、およびThomas Scott（前Worldcoin）が含まれています。
VariantのパートナーであるJesse WaldenはHyperbolicを高く評価しています。「Hyperbolicは、去中心化GPUネットワークにおける『信頼コスト』の問題を真に解決した最初の会社であり、同時に性能、品質、ユーザー体験の高レベルを維持しています。」
HyperbolicはWeb3 AI分野の資金調達で先行しており、その技術力と製品の実現可能性が業界内の「賢い資金」の支持と信頼を得ていることを十分に証明しています。
06 チームの背景
共同創業者のJasper Zhangは北京大学数学科を卒業し、驚異的な速度で2年以内にカリフォルニア大学バークレー校の数学博士号を取得しました。
Hyperbolicを創立する前、彼はCitadel Securitiesで量的研究者を務め、Avalancheでシニアブロックチェーン研究者として活動していました。
共同創業者兼パートタイムCTOのYuzhen Jinはワシントン大学のコンピュータサイエンス博士で、Hyperbolicを設立する前はOctoAIのシニアエンジニアリングマネージャーを務めていました。
Hyperbolicのチームメンバーはすべてトップ大学の背景を持ち、創業者は堅実な技術基盤を持ち、複数のチームメンバーは以前にAvalancheで協力していました。
会社の顧問チームも業界のトップ専門家で構成されています。
Dr. Reynold XinはDatabricksの共同創業者であり、首席アーキテクトであり、Apache Sparkの主要貢献者であり、SIGMODの最も引用された論文の著者です。
Prof. Raluca Ada Popaはカリフォルニア大学バークレー校の副教授であり、RISELabとSkyLabの共同ディレクターであり、Opaque Systemsの共同創業者でもあります。
Prof. Ciamac C. Moallemiはコロンビア大学ビジネススクールの教授で、Paradigmの研究顧問、およびBriger Familyデジタル金融ラボのディレクターです。
Prof. Yi Maは香港大学のコンピュータサイエンス学部長であり、AI分野の講座教授であり、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータサイエンス教授であり、IEEE、ACM、SIAMのフェローです。
07 参加方法
7.1 会社
企業が高額なAPI呼び出しや高コストの機械レンタルにかかる支出に対処するために、Hyperbolicは競争力のある最適化ソリューションを提供しています。
サービスの品質が安定していることを確保する前提で、Hyperbolicの技術サポートは企業がコストを最大75%削減するのを支援します。
また、長期的なGPUレンタル契約によるリソースの非効率的な利用に対処するために、Hyperbolicはリソース再分配メカニズムを導入し、顧客が未使用のデバイスをプラットフォームに再貸し出しできるようにしました。このモデルは、資産の利用率を向上させるだけでなく、柔軟性とコスト管理の最適なバランスを見つけました。
7.2 研究者
開発者がプロジェクトテスト中にGPUリソースが制限されて進行できない問題に対し、Hyperbolicは豊富なGPUオプションを提供し、価格はAWSなどの伝統的なクラウドサービスプロバイダーのほんの一部です。高コストパフォーマンスのリソースを提供することで、Hyperbolicは開発者に市場で最も競争力のあるソリューションを提供し、迅速に革新のアイデアを現実に変える手助けをしています。
7.3 データセンター
Hyperbolicは、既存のリソースの投資回収が期待に届かない、または伝統的な帳簿価値の制限を超えたいデータセンターに対して、より高い収益を実現するプラットフォームを提供しています。
7.4 個人
高性能GPUの潜在能力はゲーム領域に限るべきではありません。Hyperbolicを通じて、個人がGPUを貸し出し、持続的な収益を生み出す高品質な資産に変えることができます。現在はホワイトリスト段階で、登録を行うことができます。
さらに、Hyperbolicは個人向けに複数の大規模モデルを提供しています。ユーザーはテキストや画像生成、音声読み上げなどの活動を行うことができます。
今後、HyperbolicはBase上にAIエージェントを構築し、ユーザーに提供する予定です。注目を続けてください。
Hyperbolicのウェブサイト：
app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye
08 まとめ
HyperbolicはGPU市場、推論サービス、サンプリング証明というゴールドスタンダードの検証プロトコルを提供し、GPU性能の最大化、より高い精度のモデル、安全で経済的なソリューションを通じてWeb3の信頼性の高い高性能AIの新たな基準を設けました。
Hyperbolicの出現は、去中心化AIを概念から実践へと進めました。多元的な計算戦略、競争力のある価格設定、Web2とWeb3の顧客ニーズへの深い理解により、Hyperbolicはエコシステム内で独自の位置を占めています。
Hyperbolicは計算リソースの民主化と効率的な利用を推進する努力が、AIの分野の発展を促進し、業界に持続的な革新と成長をもたらします。