資本總是追逐未來的機會。歐美創投的真金白銀，往往是衡量一個賽道前景的重要風向標。
一方面，英偉達的股票節節攀升；另一方面，全球機構爭相搶購比特幣ETF。
這無疑地表明，AI和Web3是近年來最炙手可熱的領域，也將是未來改變世界格局的核心力量，影響深遠。
然而，在一個越來越被AI影響的世界中，創新與顛覆的主導權長期掌握在少數人手中。
開發人工智慧所需的運算資源和基礎設施，成為打開這扇大門的關鍵鑰匙，但這些資源的取得往往高度集中，僅限於那些擁有雄厚資本或機構支持的人群。
除此之外，高昂的使用成本、缺乏對計算結果的可信驗證，以及隱私安全問題，進一步限制了AI的普及與公平性。
AI的未來，不應只服務少數人的商業利益，而應像Web3一樣，成為人人可參與、人人可受益的公共財富。這是一場屬於所有人的共同旅程，而非少數人的專屬領地。
01 簡介和功能
Hyperbolic是一家開源的AI運算與推理服務供應商，誕生於挑戰現狀的願景，致力於讓全球各地的創新者無論資源多少、地理位置如何，都能平等地使用AI技術。
Hyperliqui的三大核心功能包括：
1.1 GPU市場：按需算力，經濟高效
Hyperbolic的GPU市場打破了傳統的算力租賃模式，透過匯聚全球閒置的GPU資源，為開發者提供按需算力服務，幫助他們節省最多75%的成本。依托Hyper-dOS去中心化作業系統，開發者只需不到一分鐘就能獲得所需的算力，大大降低了創新的門檻。
1.2 推理服務：低成本，高效率
Hyperbolic的推理服務每天處理超過十億個Token，以極低的成本提供最新的開源模型，並支援BF16格式，保證了在效率和精度上的優異表現。
1.3 採樣證明（PoSP）：驗證的黃金標準
Hyperbolic獨創的採樣證明協議，透過嚴格的資料隱私保障，確保輸出結果既可靠又經濟高效，使其成為唯一能夠提供可驗證AI結果的Web3即時推理產品。
02 目標
Hyperbolic 有三個目標：1.提供去中心化異構運算2.確保去中心化人工智慧的安全性和可驗證性3.在去中心化AI保護隱私。
2.1 提供去中心化異構計算
Hyperbolic致力於建構一個可擴展的系統，將全球GPU算力整合，從而優化各種類型GPU的效能。這個願景旨在突破算力資源分配的瓶頸，為全球的AI研究人員和開發者提供高效能的支援。
Hyperbolic首先建立了AI服務層，讓開發者部署並利用全球運算資源來運行不同的AI服務。
它能夠將各種高階機器學習框架（如PyTorch、TensorFlow、JAX）編譯成適合不同硬體平台的底層語言（如NVIDIA的CUDA、AMD的ROCm、Apple的Metal）。
此外，Hyperbolic也與AMD合作，致力於提升AMD晶片的效能。在Hyperbolic的最佳化下，Llama3-8B模型在AMD MI250平台上的輸入吞吐量提升了120.4%，輸出吞吐量提升了144.8%。
Hyperbolic的解決方案不僅受到Web3 AI專案的青睞，也吸引了大量Web2 AI開發者的採用。
儘管Web2開發者常擔心去中心化方案可能影響效能和可靠性，Hyperbolic卻在大語言模型和影像生成領域展現了卓越的表現。
即使團隊規模遠小於主流競爭對手，Hyperbolic仍實現了媲美甚至超越它們的性能表現，充分證明了其技術架構的優越性。
這種突破消除了對去中心化方案的疑慮，為更多開發者開啟了合作的可能性。
Hyperbolic的去中心化運算優勢源自於其獨特的系統架構－以太陽系為靈感設計的Hyper-dOS。此架構採用分層叢集模型，將高效率與穩定融為一體。
Sun Cluster（太陽集群）是一個中央治理節點，類似於太陽在行星系統中的核心地位，為整個系統提供基礎服務和支持，確保穩定性和高效運作。
圍繞它的則是多個行星級集群，包括：Mercury Cluster（單節點）、Mars Cluster（多節點）和Jupiter Cluster（多衛星節點）。每個集群規模和治理特性各不相同，可靈活適應不同需求。
系統三大關鍵特性
-
自動伸縮：叢集可依運算需求自動擴展或縮小規模，靈活應對負載變化。
-
自我修復：系統可自動偵測問題並從故障中恢復，確保穩定運作。
-
可自訂性：每個集群可依具體需求進行個人化配置，提供高度靈活的服務。
這種分層架構不僅保證了系統的高可用性和可擴展性，也實現了自治性與整體協調性的平衡。用戶只需擁有一台機器或一個集群，安裝Hyper-dOS後，即可輕鬆接入Hyperbolic網絡，獲取全球運算資源並實現無縫協作。
2.2 確保去中心化人工智慧的安全性和可驗證性
在去中心化網路中面臨一個關鍵挑戰：如何確保隨機節點產生的結果是正確的。安全性和可驗證性一直是已部署AI系統中未解決的問題。
目前AI的流行的驗證機制有共識/投票，樂觀機制以及零知識證明。
共識/投票機制要求多個節點同時運行相同的請求，並透過多數投票來確定答案。然而，這種方式的成本非常高。如果10個節點處理同一個請求，開銷就會增加10倍。
樂觀機制（OPML）透過允許單一節點產生結果並設定一個挑戰視窗（通常為7天）供其他節點提出異議來驗證結果。
但這種方式在即時場景中並不實用。例如，用戶詢問“新加坡有什麼好玩的地方”，如果需要等7天后才能確認答案是否正確，就已經沒有意義了。
零知識證明在隱私和驗證方面表現優異，但計算成本過高，短期內難以實現實用化。
為了解決這些問題，Hyperbolic聯合加州大學柏克萊分校和哥倫比亞大學的專家，提出了一種基於納許均衡的新型驗證機制，稱為「抽樣證明」（PoSP）。這種機制以抽樣驗證為核心，而不是對所有結果進行全面檢查。
通常情況下，只有一個節點產生結果，但網路會以一定機率隨機要求另一個節點重新產生。如果兩個節點的結果不一致，將啟動仲裁流程。不誠實的節點會受到高額經濟懲罰。
透過數學模型推導出的質押與獎勵的閾值公式表明，只要檢查的機率高於該閾值，系統即可達到博弈論中的純納許均衡狀態，確保所有節點為了自身利益選擇100%誠實。
這種抽樣證明機制不僅對AI推理有效，還可應用於AI訓練、微調等領域，甚至擴展到AI領域以外的服務，例如L2 Rollup和資料可用性等。
Hyperbolic正與EigenLayer、Karak等再質押協議合作，共同建構通用的可驗證服務層（AVS），使其他AVS服務供應商也能利用此驗證機制來確保其服務的安全性和可靠性。
2.3 在去中心化AI保護隱私
在去中心化的AI網路中，如何同時確保資料隱私和模型完整性是一個亟待解決的大問題。當你的資料被分佈在世界各地的節點上時，安全性面臨嚴峻挑戰。
現有技術如完全同態加密（FHE）、零知識證明（ZKP）和多方計算（MPC），儘管理論上可以解決這些問題，但在實際應用中會大大降低計算速度，無法滿足實時推理的需求。
Hyperbolic採用了英偉達最新Hopper和Blackwell GPU上的可信任執行環境（TEE）技術，提供了高效的隱私保護解決方案。
透過TEE技術，相當於在GPU上創建了一個「隱私保險箱」：雖然外界無法窺探其中的資料內容，但GPU仍能正常完成資料處理。
而且，這種保護隱私的機制在推理過程中僅損失約1%的計算效能。
Hyperbolic將在整個去中心化網路中引入保密計算層。這將確保資料和AI模型在使用過程中始終處於安全狀態，為使用者提供可靠的隱私和安全保障。
03 Hyperbolic的應用場景
AI Agent 是目前最熱的賽道。 AI Agent可透過Hyperbolic實現多項創新功能：
3.1 支援加密支付
AI Agent 能透過加密貨幣進行支付，實現自我維持和獨立運作。
3.2 託管客製化模型
每個AI Agent 都可以擁有專屬的特性和技能，從而形成個人化服務。
3.3 自我進化能力
透過持續的微調和學習，AI Agent 可以根據使用者需求或環境變化不斷提升能力，使其更有效率和智慧。
3.4 可驗證推理
AI Agent 的推理過程是透明且可驗證的，保證了它們的獨立性，不受外部控製或惡意幹擾，增強使用者信任感。
3.5 擁有記憶功能
借助檢索增強生成（RAG）技術，AI Agent 可以記錄和儲存與使用者互動的訊息，形成長期記憶。這使得它們能夠提供更貼心的服務，例如記住使用者的偏好。
3.6 跨Agent通信
AI Agent 之間能夠相互溝通與協作，形成複雜任務的解決網絡。例如，不同的Agent 可以協作完成一個多步驟的專案。
3.7 靈活呼叫API和工具
AI Agent 可整合和使用各種外部API和工具，使其功能範圍大為拓展。例如，呼叫天氣API為使用者規劃行程，或使用金融工具提供投資建議。
3.8 自主運算能力
它們可以擁有自己的計算設備，獨立運行任務。這意味著AI Agent 可以擺脫對集中式伺服器的依賴，變得更加分散和獨立。
3.9 成為區塊鏈驗證節點
AI Agent 甚至可以參與區塊鏈網絡，擔任驗證節點。這不僅能增強網路安全性，還能透過驗證交易賺取獎勵，進一步實現自給自足。
近期，Hyperbolic與最近最火的Base鏈AI 發射平台Virtuals Protocol的合作，為AI代理提供了強大的技術支持，全面提升了其性能和自我發展的能力。
透過將Virtuals Protocol的代理直接連接到Hyperbolic的基礎設施，每個代理都能獲得Hyperbolic API提供的高度可擴展計算資源、穩定的推理能力和無縫的動態互動體驗，無論代理數量或任務複雜性如何，都能夠保持高效且一致的性能。
這項合作不僅增強了AI代理的運算能力，也提升了其在多樣化應用場景中的適應性和智慧。
例如，Hyperbolic的基礎設施為遊戲中的智慧NPC（非玩家角色）提供了持久的記憶和個性發展能力。
在遊戲《Legendary Quest》中，整合了Virtuals Protocol先進的AI代理，這些NPC能夠根據玩家的互動保持個性一致，根據過去的經歷調整行為模式，甚至在玩家離線時繼續發展自己的劇情。
這一切都得益於Hyperbolic的可擴展運算網絡，使得這些NPC能夠在不影響遊戲效能的情況下，進行複雜的決策和個性演化。
這項合作使開發者能夠將AI概念轉化為實際解決方案，推動遊戲、虛擬助理、教育、內容創作等領域的創新發展。
04 與競技對比
4.1 合作夥伴關係
Hyperbolic 贏得了Hugging Face、Quora、Black Forest Labs 和Nous Research 等領先人工智慧公司的信任，也受到了史丹佛大學、紐約大學、加州大學柏克萊分校等頂尖高校的支持。
開發者可以透過Hyperbolic 的推理API，在Hugging Face Spaces 上無縫創建和分享AI 應用程序，大大簡化了部署和分發流程。
此外，史丹佛大學、康乃爾大學和紐約大學的博士生及博士後研究人員還能享有高達75% 的GPU 租賃折扣，大幅降低運算成本。
Hyperbolic 的AI 模型，包括基礎模型，現已上線Quora 的Poe 平台，開發者能夠輕鬆創建和部署聊天機器人，並直接透過該平台實現商業變現。
4.2 優化效能
Hyperbolic 的專有編譯器確保了GPU 的高效運行，其效能能夠媲美甚至超越集中化系統。
4.3 卓越模型質量
所有車型均採用BF16 精度，提供卓越的精度和性能，領先仍使用FP8 的競爭對手。
4.4 資料隱私與安全
Hyperbolic 透過抽樣證明協定（PoSP）解決了AI 驗證中的安全性問題，同時實現了最小的運算開銷，與zkML、opML 和基於共識的替代方案相比更具優勢。此外，Hyperbolic 完全不儲存用戶數據，進一步保護隱私。
4.5 成熟的即時產品
與許多Web3 AI 專案仍在開發中或限制存取的狀態不同，Hyperbolic 已經推出了兩個即時可用的產品。目前已有超過40,000 名Web2 開發人員正在使用其服務。
4.6 統一計算與推理
Hyperbolic 是唯一能夠在同一平台上同時提供GPU 運算和推理服務的企業，成功實現了統一的運算解決方案。
總結，與團隊規模大10 到30 倍的Web2 AI 公司相比，Hyperbolic 僅靠精簡的團隊就實現了媲美甚至超越的性能，同時透過Web3 機制設計提供了更具性價比的服務。
而在Web3 AI 領域，Hyperbolic 憑藉其領先技術遙遙領先，並贏得了Web2 開發者的信任。 Hyperbolic 在Web2 和Web3 的AI 領域之間架起了一座高速、便利的橋樑，成為推動產業發展的重要基石。
05
融資狀況
12月10日，Hyperbolic 宣布完成了一輪由Variant 和Polychain Capital 領投的1,200 萬美元策略融資，使公司總融資額達到2,000 萬美元。
這輪融資也吸引了Chapter One、Lightspeed Faction、Bankless Ventures、IOSG、Vertex、GSR、Wintermute Ventures、Blockchain Builders Fund、Alumni Ventures 和Ambush 等知名投資者。
此前，Hyperbolic 已完成700 萬美元的種子輪融資，該輪由Polychain Capital 和Lightspeed Faction 領投；更早前，還獲得了72.5 萬美元的前種子輪融資，投資方包括Chapter One 和Samsung Next。
此外，本輪融資的天使投資者陣容也十分強大，包括Sreeram Kannan（EigenLayer）、Devin Walsh（Uniswap Foundation）、Ethan Sun（MyShell）、Daniel Shorr（Modulus）、Bidhan Roy（Bagel）、Ying Sheng和Lianmin Zheng（LMSYS）、Dillon Rolnick（Nous Research）、Alex Atallah（OpenRouter）、Chainyoda、Comfy Capital、Nicola Greco（Protocol Labs）、Alex Atallah（OpenRouter）和Thomas Scott（前Worldcoin）。
Variant 的合夥人Jesse Walden 對Hyperbolic 表示高度認可：「Hyperbolic 是我們見過的第一個真正解決去中心化GPU 網路中『信任成本』問題的公司，同時還能保持效能、品質和使用者體驗的高水平。
Hyperbolic 在Web3 AI 領域的融資處於領先地位，充分證明了其技術實力和產品可行性得到了行業內「聰明資金」的青睞和信任。
06 團隊背景
共同創辦人Jasper Zhang 畢業於北京大學數學系，並以驚人的速度在兩年內獲得加州大學柏克萊分校的數學博士學位。
在創立Hyperbolic 之前，他曾在Citadel Securities 擔任量化研究員，並在Avalanche 擔任高級區塊鏈研究員。
共同創辦人兼兼任CTO Yuzhen Jin 是華盛頓大學電腦博士，曾在創立Hyperbolic 之前擔任OctoAI 的高級工程經理。
Hyperbolic 的團隊成員均擁有頂尖名校背景，創辦人具備紮實的技術基礎，而多位團隊成員先前曾在Avalanche 合作過。
公司的顧問團隊同樣由業界頂尖人士組成。
Dr. Reynold Xin 是Databricks 的共同創辦人和首席架構師，也是Apache Spark 的主要貢獻者，並且是SIGMOD 最高引用論文的作者。
Prof. Raluca Ada Popa 是加州大學柏克萊分校的副教授，RISELab 和SkyLab 的共同主任，同時也是Opaque Systems 的共同創辦人。
Prof. Ciamac C. Moallemi 是哥倫比亞大學商學院教授，Paradigm 研究顧問，以及Briger Family 數位金融實驗室主任。
Prof. Yi Ma 是香港大學電腦科學系主任和AI 領域講席教授，同時也是加州大學柏克萊分校的電腦科學教授，IEEE、ACM 和SIAM 院士。
07 如何參與
7.1 公司
針對企業在昂貴的API 呼叫和高成本機器租賃上的支出，Hyperbolic 提供了具有競爭力的最佳化方案。
在確保服務品質穩定的前提下，Hyperbolic 的技術支援能夠幫助企業將成本降低高達75%。
同時，針對長期GPU 租賃協議導致的資源低效率利用，Hyperbolic 推出了資源再分配機制，讓客戶將閒置設備轉租至平台。這一模式不僅提高了資產的利用率，還在靈活性和成本控制之間找到了最適平衡。
7.2 研究人員
針對開發者在專案測試中因GPU 資源受限而無法推進的問題，Hyperbolic 提供了豐富的GPU 選項，且價格僅為AWS 等傳統雲端服務商的一小部分。透過提供高性價比的資源，Hyperbolic為開發者提供了市場中最具競爭力的解決方案，幫助他們快速地將創新想法轉化為現實。
7.3 資料中心
Hyperbolic 為那些現有資源的投資回報未達預期，或希望突破傳統帳面價值限制的資料中心提供了一個實現更高收益的平台。
7.4 個人
高效能GPU的潛力不應僅限於遊戲領域。透過Hyperbolic，個人出租GPU，將其轉化為持續創造收益的優質資產。目前在白名單階段，可以先進行登記。
此外，Hyperbolic 提供了多款大型型號供個人使用。使用者可以進行文字、圖片產生、語音讀文等活動。
在未來，Hyperbolic也會在Base上建置AI 代理程式供用戶使用。可以保持關注。
Hyperbolic 網頁：
app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye
08 總結
Hyperbolic 提供了GPU 市場、推理服務和抽樣證明這項黃金標準驗證協議，透過最大化GPU 性能、更高精度的模型以及安全且經濟的解決方案，為Web3 的可靠高效能AI 設立了新標竿。
Hyperbolic 的出現使去中心化AI 從概念走向實踐。憑藉多源運算策略、具有競爭力的定價以及對Web2 和Web3 客戶需求的深刻理解，Hyperbolic 在生態中佔據了獨特位置。
Hyperbolic 在推動運算資源民主化和高效利用方面的努力，將推動AI 賽道的發展，為產業帶來持續的創新與成長。