2천만 달러의 자금 조달 뒤에: 가장 강력한 떠오르는 스타 Hyperbolic은 어떻게 AI 트랙을 재구성할 것인가?

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작성자: Biteye 핵심 기여자 Jesse

편집자: Biteye 핵심 기여자 Crush 커뮤니티: @BiteyeCN

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자본은 항상 미래의 기회를 쫓고 있습니다. 유럽과 미국 벤처 캐피탈의 실제 자금은 종종 트랙의 전망을 나타내는 중요한 지표입니다.

한편으로는 엔비디아의 주가가 상승하고 있는 반면, 글로벌 기관들은 비트코인 ETF를 구매하기 위해 서두르고 있습니다.

이는 AI와 Web3가 최근 몇 년 동안 가장 뜨거운 분야이며, 광범위한 영향력을 발휘하며 미래의 세계 패턴을 변화시킬 핵심 세력이 될 것임을 의심할 여지 없이 보여줍니다.

그러나 AI의 영향이 점점 더 커지는 세상에서 혁신과 파괴의 지배력은 오랫동안 소수의 손에 있었습니다.

인공지능 개발에 필요한 컴퓨팅 자원과 인프라가 이 문을 여는 열쇠가 되었지만, 이러한 자원에 대한 접근은 고도로 집중되어 있고 강력한 자본이나 제도적 지원을 받는 사람들에게만 제한되는 경우가 많습니다.

또한 높은 사용 비용, 계산 결과에 대한 신뢰성 있는 검증 부족, 개인 정보 보안 문제로 인해 AI의 대중성과 공정성은 더욱 제한됩니다.

AI의 미래는 소수의 상업적 이익에만 봉사하는 것이 아니라 Web3처럼 모두가 참여하고 혜택을 받을 수 있는 공공 자산이 되어야 합니다. 이는 소수만의 영역이 아닌 모든 사람의 영역이 되는 여행입니다.

01 소개 및 기능

Hyperbolic은 현 상태에 도전하겠다는 비전을 바탕으로 탄생한 오픈 소스 AI 컴퓨팅 및 추론 서비스 제공업체로, 전 세계 혁신가들이 리소스나 지리적 위치에 관계없이 AI 기술에 동등하게 접근할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.

Hyperliqui의 세 가지 핵심 기능은 다음과 같습니다.

1.1 GPU 시장: 주문형 컴퓨팅 성능, 비용 효율성

Hyperbolic의 GPU 시장은 전통적인 컴퓨팅 전력 임대 모델을 깨고 전 세계 유휴 GPU 리소스를 모아 개발자에게 주문형 컴퓨팅 전력 서비스를 제공하여 최대 75%의 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. Hyper-dOS 분산 운영 체제를 사용하여 개발자는 1분 이내에 필요한 컴퓨팅 성능을 확보할 수 있으므로 혁신의 문턱이 크게 낮아집니다.

1.2 추론 서비스: 저비용, 고효율

Hyperbolic의 추론 서비스는 매일 10억 개 이상의 토큰을 처리하고, 최신 오픈 소스 모델을 매우 저렴한 비용으로 제공하며, BF16 형식을 지원하여 효율성과 정확성 측면에서 뛰어난 성능을 보장합니다.

1.3 샘플링 증명(PoSP): 검증의 최적 표준

Hyperbolic의 독창적인 샘플링 증명 프로토콜은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 보장을 통해 출력 결과의 신뢰성과 비용 효율성을 모두 보장하므로 검증 가능한 AI 결과를 제공할 수 있는 유일한 Web3 실시간 추론 제품입니다.

02골

Hyperbolic에는 세 가지 목표가 있습니다. 1. 분산형 이기종 컴퓨팅 제공 2. 분산형 인공 지능의 보안 및 검증 가능성 보장 3. 분산형 AI에서 개인 정보 보호.

2.1 분산형 이기종 컴퓨팅 제공

Hyperbolic은 다양한 유형의 GPU 성능을 최적화하기 위해 글로벌 GPU 컴퓨팅 성능을 통합하는 확장 가능한 시스템을 구축하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 비전은 컴퓨팅 자원 할당의 병목 현상을 극복하고 전 세계 AI 연구자 및 개발자에게 고성능 지원을 제공하는 것을 목표로 합니다.

2.1 분산형 이기종 컴퓨팅 제공

Hyperbolic은 먼저 AI 서비스 계층을 구축하여 개발자가 글로벌 컴퓨팅 리소스를 배포하고 활용하여 다양한 AI 서비스를 실행할 수 있도록 했습니다.

다양한 고급 기계 학습 프레임워크(예: PyTorch, TensorFlow, JAX)를 다양한 하드웨어 플랫폼(예: NVIDIA의 CUDA, AMD의 ROCm, Apple의 Metal)에 적응하는 기본 언어로 컴파일할 수 있습니다.

또한 Hyperbolic은 AMD 칩의 성능을 향상시키기 위해 AMD와도 협력하고 있습니다. Hyperbolic 최적화 하에서 AMD MI250 플랫폼에서 Llama3-8B 모델의 입력 처리량은 120.4%, 출력 처리량은 144.8% 증가했습니다.

Hyperbolic의 솔루션은 Web3 AI 프로젝트에서 선호될 뿐만 아니라 수많은 Web2 AI 개발자의 관심을 끌었습니다.

Web2 개발자는 종종 분산형 솔루션이 성능과 안정성에 영향을 미칠 수 있다고 걱정하지만 Hyperbolic은 대규모 언어 모델 및 이미지 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다.

비록 팀 규모가 주류 경쟁사에 비해 훨씬 작음에도 불구하고 Hyperbolic은 여전히 자신들과 비슷하거나 심지어 이를 능가하는 성능을 달성하여 기술 아키텍처의 우수성을 완전히 입증했습니다.

이 획기적인 발전은 분산형 솔루션에 대한 의심을 없애고 더 많은 개발자에게 협업의 가능성을 열어줍니다.

Hyperbolic의 분산형 컴퓨팅 장점은 태양계에서 영감을 받은 고유한 시스템 아키텍처인 Hyper-dOS에서 비롯됩니다. 이 아키텍처는 계층적 클러스터 모델을 사용하여 효율성과 안정성을 결합합니다.

Sun Cluster는 행성계에서 태양의 핵심 위치와 유사한 중앙 거버넌스 노드로, 안정성과 효율적인 운영을 보장하기 위해 전체 시스템에 대한 기본 서비스와 지원을 제공합니다.

그 주변에는 수성 클러스터(단일 노드), 화성 클러스터(다중 노드) 및 목성 클러스터(다중 위성 노드)를 포함한 여러 행성 수준 클러스터가 있습니다. 각 클러스터는 크기와 거버넌스 특성이 다르며 다양한 요구 사항에 맞게 유연하게 조정할 수 있습니다.

시스템의 세 가지 주요 기능

자동 크기 조정: 클러스터는 컴퓨팅 요구 사항에 따라 자동으로 확장 또는 축소할 수 있으며 로드 변경에 유연하게 대응할 수 있습니다.
자가 치유: 시스템은 자동으로 문제를 감지하고 장애를 복구하여 안정적인 작동을 보장합니다.
사용자 정의 가능성: 각 클러스터는 특정 요구 사항에 따라 개인화될 수 있어 매우 유연한 서비스를 제공합니다.

이러한 계층형 아키텍처는 시스템의 고가용성과 확장성을 보장할 뿐만 아니라 자율성과 전반적인 조정 간의 균형을 달성합니다. 사용자는 머신이나 클러스터만 소유하면 되며 Hyper-dOS를 설치한 후에는 쉽게 Hyperbolic 네트워크에 액세스하고 글로벌 컴퓨팅 리소스를 확보하며 원활한 협업을 달성할 수 있습니다.

2.2 분산형 인공 지능의 보안 및 검증 가능성 보장

분산형 네트워크의 주요 과제는 무작위 노드에서 생성된 결과가 올바른지 확인하는 방법입니다. 배포된 AI 시스템에서 보안과 검증 가능성은 항상 해결되지 않은 문제였습니다.

현재 널리 사용되는 AI 검증 메커니즘에는 합의/투표, 낙관적 메커니즘 및 영지식 증명이 포함됩니다.

합의/투표 메커니즘에서는 여러 노드가 동일한 요청을 동시에 실행하고 다수결 투표를 통해 답변을 결정해야 합니다. 그러나 이 접근 방식의 비용은 매우 높습니다. 10개의 노드가 동일한 요청을 처리하면 오버헤드가 10배 증가합니다.

OPML(Optimistic Mechanism)은 단일 노드가 결과를 생성하도록 허용하고 다른 노드가 이의를 제기할 수 있는 챌린지 기간(보통 7일)을 설정하여 결과를 확인합니다.

그러나 이 방법은 실시간 시나리오에서는 실용적이지 않습니다. 예를 들어, 사용자가 "싱가포르에는 어떤 재미있는 곳이 있나요?"라고 묻는 경우 답변이 맞는지 확인하는 데 7일이 걸린다면 의미가 없습니다.

영지식 증명은 개인 정보 보호 및 검증 측면에서 좋은 성능을 발휘하지만 계산 비용이 너무 높아 단기적으로 실용화하기가 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Hyperbolic은 캘리포니아 대학, 버클리 대학, 컬럼비아 대학의 전문가들과 팀을 이루어 "PoSP(Proof of Sampling)"라고 불리는 내쉬 균형에 기반한 새로운 검증 메커니즘을 제안했습니다. 이 메커니즘은 모든 결과에 대한 포괄적인 검사보다는 샘플링 검증에 중점을 둡니다.

일반적으로 하나의 노드만 결과를 생성하지만 네트워크는 무작위로 다른 노드에게 특정 확률로 결과를 재생성하도록 요청합니다. 두 노드의 결과가 일치하지 않으면 중재 프로세스가 시작됩니다. 부정직한 노드는 높은 경제적 처벌을 받게 됩니다.

수학적 모델을 통해 도출된 스테이킹 및 보상에 대한 임계값 공식은 확인 확률이 임계값보다 높으면 시스템이 게임 이론에서 순수한 내쉬 균형 상태에 도달할 수 있음을 보여 주며 모든 노드가 100% 정직하도록 보장합니다. 그들만의 이익.

이러한 샘플링 증명 메커니즘은 AI 추론에 효과적일 뿐만 아니라 AI 훈련, 미세 조정 등의 영역에도 적용할 수 있으며 L2 Rollup, 데이터 가용성 등 AI 분야 외부 서비스까지 확장할 수 있습니다.

Hyperbolic은 EigenLayer 및 Karak과 같은 재스테이킹 프로토콜을 사용하여 공통 검증 가능한 서비스 계층(AVS)을 구축함으로써 다른 AVS 서비스 제공업체도 이 검증 메커니즘을 사용하여 서비스의 보안과 신뢰성을 보장할 수 있도록 하고 있습니다.

2.3 분산형 AI의 개인정보 보호

분산형 AI 네트워크에서 데이터 프라이버시와 모델 무결성을 동시에 보장하는 방법은 해결해야 할 큰 문제입니다. 데이터가 전 세계 노드에 분산되면 보안 문제가 발생합니다.

완전동형암호(FHE), 영지식증명(ZKP), 다자간 계산(MPC)과 같은 기존 기술은 이론적으로는 이러한 문제를 해결할 수 있지만 실제 응용에서는 계산 속도를 크게 저하시키며 실제 요구 사항을 충족할 수 없습니다. - 시간 추론이 필요합니다.

Hyperbolic은 NVIDIA의 최신 Hopper와 Blackwell GPU의 TEE(Trusted Execution Environment) 기술을 사용하여 효율적인 개인 정보 보호 솔루션을 제공합니다.

TEE 기술을 통해 이는 GPU에 "개인 정보 보호 장치"를 만드는 것과 같습니다. 비록 외부 세계가 데이터 내용을 엿볼 수는 없지만 GPU는 여전히 정상적으로 데이터 처리를 완료할 수 있습니다.

게다가 이 개인 정보 보호 메커니즘은 추론 프로세스 중에 컴퓨팅 성능의 약 1%만 손실됩니다.

Hyperbolic은 분산형 네트워크 전체에 기밀 컴퓨팅 계층을 도입합니다. 이를 통해 데이터와 AI 모델이 사용 중에 항상 안전함을 보장하고 사용자에게 안정적인 개인 정보 보호 및 보안 보장을 제공합니다.

03 쌍곡선 적용 시나리오

AI Agent는 요즘 가장 핫한 트랙이에요. AI 에이전트는 Hyperbolic을 통해 여러 가지 혁신적인 기능을 달성할 수 있습니다.

3.1 암호화폐 결제 지원

AI 에이전트는 암호화폐를 통해 결제를 통해 자체 지속성과 독립적인 운영을 달성할 수 있습니다.

3.2 맞춤형 모델 호스팅

각 AI Agent는 개인화된 서비스를 구성하기 위한 고유한 특성과 기술을 가질 수 있습니다.

3.3 자기진화 능력

지속적인 미세 조정과 학습을 통해 AI Agent는 사용자 요구나 환경 변화에 따라 지속적으로 기능을 향상시켜 더욱 효율적이고 지능적으로 만들 수 있습니다.

3.4 검증 가능한 추론

AI 에이전트의 추론 프로세스는 투명하고 검증 가능하여 독립성을 보장하고 외부 통제나 악의적인 간섭으로부터 자유로워 사용자 신뢰를 높입니다.

3.5 메모리 기능이 있습니다

AI Agent는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 사용자와 상호작용한 정보를 기록하고 저장하여 장기기억을 형성할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 선호도를 기억하는 등 보다 사려 깊은 서비스를 제공할 수 있습니다.

3.6 에이전트 간 통신

AI 에이전트는 서로 소통하고 협업하여 복잡한 작업을 해결하기 위한 네트워크를 형성할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 에이전트가 협력하여 다단계 프로젝트를 완료할 수 있습니다.

3.7 유연하게 API 및 도구 호출

AI Agent는 다양한 외부 API와 도구를 통합하고 사용할 수 있어 기능 범위를 크게 확장할 수 있습니다. 예를 들어 날씨 API를 호출하여 사용자를 위한 여행을 계획하거나 금융 도구를 사용하여 투자 조언을 제공합니다.

3.8 자율 컴퓨팅 기능

그들은 자신의 컴퓨팅 장치를 갖고 독립적으로 작업을 실행할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트가 중앙 집중식 서버에 대한 의존성을 없애고 더욱 분산화되고 독립적이 될 수 있음을 의미합니다.

3.9 블록체인 검증 노드 되기

AI 에이전트는 블록체인 네트워크에 참여하고 검증 노드 역할을 할 수도 있습니다. 이는 네트워크 보안을 강화할 뿐만 아니라 거래 검증에 대한 보상을 획득하여 자급자족을 강화할 수 있습니다.

최근 Hyperbolic은 가장 인기 있는 기본 체인 AI 출시 플랫폼인 Virtuals Protocol과 협력하여 AI 에이전트에 대한 강력한 기술 지원을 제공하고 성능 및 자체 개발 기능을 종합적으로 향상시켰습니다.

Virtuals Protocol의 에이전트를 Hyperbolic의 인프라에 직접 연결함으로써 각 에이전트는 에이전트 수나 작업 복잡성에 관계없이 Hyperbolic API가 제공하는 확장성이 뛰어난 컴퓨팅 리소스, 안정적인 추론 기능 및 원활한 동적 상호 작용 경험에 액세스할 수 있습니다. 효율적이고 일관된 성능을 유지합니다.

이러한 협력은 AI 에이전트의 컴퓨팅 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 다양한 애플리케이션 시나리오에서 적응성과 지능도 향상시킵니다.

예를 들어, Hyperbolic의 인프라는 게임의 지능형 NPC(비플레이어 캐릭터)에게 지속적인 기억력과 성격 개발 기능을 제공합니다.

"Legendary Quest" 게임에는 Virtuals Protocol의 고급 AI 에이전트가 통합되어 있습니다. 이러한 NPC는 플레이어 상호 작용을 기반으로 일관된 성격을 유지하고 과거 경험을 기반으로 행동 패턴을 조정하며 플레이어가 오프라인일 때 자체 플롯을 계속 개발할 수도 있습니다.

이 모든 것은 NPC가 게임 성능에 영향을 주지 않고 복잡한 결정과 성격 진화를 내릴 수 있도록 하는 Hyperbolic의 확장 가능한 컴퓨팅 네트워크 덕분입니다.

이 협력을 통해 개발자는 AI 개념을 실용적인 솔루션으로 전환하여 게임, 가상 비서, 교육, 콘텐츠 제작 및 기타 분야에서 혁신적인 개발을 촉진할 수 있습니다.

04 경쟁제품과 비교

4.1 파트너십

Hyperbolic은 Hugging Face, Quora, Black Forest Labs, Nous Research 등 선도적인 인공지능 기업들의 신뢰를 얻었으며 스탠포드 대학, 뉴욕 대학, 캘리포니아 버클리 대학 등 최고의 대학에서도 지원을 받고 있습니다.

개발자는 Hyperbolic의 추론 API를 통해 Hugging Face Spaces에서 AI 애플리케이션을 원활하게 생성하고 공유할 수 있어 배포 및 배포 프로세스가 크게 단순화됩니다.

또한 스탠포드대학교, 코넬대학교, 뉴욕대학교의 박사과정 학생과 박사후 연구원들은 GPU 렌탈료를 최대 75% 할인받아 컴퓨팅 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.

기본 모델을 포함한 Hyperbolic의 AI 모델은 이제 Quora의 Poe 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 개발자는 플랫폼을 통해 직접 챗봇을 쉽게 생성 및 배포하고 상업적 수익화를 실현할 수 있습니다.

4.2 성능 최적화

Hyperbolic의 독점 컴파일러는 중앙 집중식 시스템에 필적하거나 이를 능가하는 성능으로 GPU에서의 효율적인 작동을 보장합니다.

4.3 우수한 모델 품질

모든 모델에는 BF16 정밀도가 탑재되어 여전히 FP8을 사용하는 경쟁사보다 뛰어난 정확도와 성능을 제공합니다.

4.4 데이터 개인정보 보호 및 보안

Hyperbolic은 PoSP(Proof of Sampling Protocol)를 통해 AI 검증의 보안 문제를 해결하는 동시에 최소한의 계산 오버헤드를 달성합니다. 이는 zkML, opML 및 합의 기반 대안과 비교하여 유리합니다. 또한 Hyperbolic은 사용자 데이터를 전혀 저장하지 않아 개인 정보를 더욱 보호합니다.

4.5 성숙한 실시간 제품

아직 개발 중이거나 액세스가 제한된 많은 Web3 AI 프로젝트와 달리 Hyperbolic은 라이브로 사용 가능한 두 가지 제품을 출시했습니다. 현재 40,000명 이상의 Web2 개발자가 이 서비스를 사용하고 있습니다.

4.6 통일된 계산과 추론

하이퍼볼릭은 동일한 플랫폼에서 GPU 컴퓨팅과 추론 서비스를 모두 제공하여 통합 컴퓨팅 솔루션을 성공적으로 실현할 수 있는 유일한 회사입니다.

요약하면, 팀 규모가 10~30배 더 큰 Web2 AI 회사와 비교했을 때 Hyperbolic은 간소화된 팀만으로도 동등하거나 심지어 우수한 성능을 달성하는 동시에 Web3 메커니즘 설계를 통해 보다 비용 효율적인 서비스를 제공합니다.

Web3 AI 분야에서 Hyperbolic은 선도적인 기술로 훨씬 앞서 있으며 Web2 개발자의 신뢰를 얻었습니다. Hyperbolic은 Web2와 Web3의 AI 분야 사이에 빠르고 편리한 가교를 구축하여 산업 발전을 촉진하는 중요한 초석이 되었습니다.

05 자금조달상황

12월 10일, Hyperbolic은 Variant와 Polychain Capital이 주도하는 1,200만 달러 규모의 전략적 자금 조달을 완료하여 회사의 총 자금 조달 규모가 2,000만 달러에 달했다고 발표했습니다.

이번 라운드에는 Chapter One, Lightspeed Faction, Bankless Ventures, IOSG, Vertex, GSR, Wintermute Ventures, Blockchain Builders Fund, Alumni Ventures 및 Ambush와 같은 유명 투자자도 유치했습니다.

이전에 Hyperbolic은 Polychain Capital 및 Lightspeed Faction이 주도하는 700만 달러의 시드 라운드 자금 조달을 완료했으며, 앞서 Chapter One 및 Samsung Next를 포함한 투자자로부터 사전 시드 라운드 자금 조달로 725,000달러를 받았습니다.

또한, 이번 펀딩 라운드의 엔젤 투자자 라인업도 매우 탄탄합니다. Sreeram Kannan(EigenLayer), Devin Walsh(Uniswap Foundation), Ethan Sun(MyShell), Daniel Shorr(Modulus), Bidhan Roy(Bagel), Ying Sheng 및 Lianmin Zheng(LMSYS), Dillon Rolnick(Nous Research), Alex Atallah(OpenRouter), Chainyoda, Comfy Capital, Nicola Greco(Protocol Labs), Alex Atallah(OpenRouter) 및 Thomas Scott(전 Worldcoin).

Variant의 파트너인 Jesse Walden은 Hyperbolic에 대해 높은 평가를 표명했습니다. "Hyperbolic은 고성능, 품질 및 사용자 경험 수준을 유지하면서 분산형 GPU 네트워크의 '신뢰 비용' 문제를 진정으로 해결한 최초의 회사입니다. "

Hyperbolic은 Web3 AI 분야에서 금융 부문에서 선도적인 위치에 있으며, 이는 자사의 기술력과 제품 타당성이 업계에서 '스마트 머니'의 호감과 신뢰를 얻었음을 충분히 입증합니다.

06 팀 배경

공동 창업자인 Jasper Zhang은 북경 대학교 수학과를 졸업하고, 놀라운 속도로 2년 만에 캘리포니아 버클리 대학교에서 수학 박사 학위를 취득했습니다.

06 팀 배경

공동 창업자인 Jasper Zhang은 북경 대학교 수학과를 졸업하고, 놀라운 속도로 2년 만에 캘리포니아 버클리 대학교에서 수학 박사 학위를 취득했습니다.

Hyperbolic을 설립하기 전에는 Citadel Securities에서 정량 연구원으로, Avalanche에서 수석 블록체인 연구원으로 근무했습니다.

공동 창립자이자 시간제 CTO인 Yuzhen Jin은 워싱턴 대학에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했으며 Hyperbolic을 설립하기 전에 OctoAI에서 수석 엔지니어링 관리자로 근무했습니다.

Hyperbolic의 팀원은 모두 일류 대학 출신이고, 창립자는 탄탄한 기술 기반을 갖추고 있으며, 많은 팀원이 이전에 Avalanche에서 함께 일한 적이 있습니다.

회사의 자문팀도 업계 최고의 전문가들로 구성되어 있습니다.

Reynold Xin 박사는 Apache Spark의 주요 기여자이자 SIGMOD 가장 많이 인용된 논문의 저자인 Databricks의 공동 창립자이자 수석 설계자입니다.

Raluca Ada Popa 교수는 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 부교수이자 RISELab 및 SkyLab의 공동 이사이자 Opaque Systems의 공동 창립자입니다.

Ciamac C. Moallemi 교수는 Columbia University Business School의 교수이자 Paradigm의 연구 컨설턴트이며 Briger Family Digital Finance Lab의 이사입니다.

이마 교수는 홍콩대학교 컴퓨터공학과 학과장이자 AI 분야 석좌교수이며, 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스 컴퓨터공학과 교수이자 IEEE 학술위원이기도 하다. , ACM 및 SIAM.

07 참여방법

7.1 회사

Hyperbolic은 값비싼 API 호출과 고가의 기계 임대에 대한 기업의 지출에 대해 경쟁력 있는 최적화 솔루션을 제공합니다.

안정적인 서비스 품질을 보장하는 동시에 Hyperbolic의 기술 지원을 통해 기업은 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있습니다.

동시에 장기 GPU 임대 계약으로 인한 리소스의 비효율적인 사용에 대응하여 Hyperbolic은 고객이 유휴 장비를 플랫폼에 재임대할 수 있는 리소스 재할당 메커니즘을 출시했습니다. 이 모델은 자산 활용도를 향상시킬 뿐만 아니라 유연성과 비용 제어 간의 최적의 균형을 찾습니다.

7.2 연구자

프로젝트 테스트 중 제한된 GPU 리소스로 인해 개발자가 발전할 수 없는 문제에 대응하여 Hyperbolic은 AWS와 같은 기존 클라우드 서비스 공급자보다 훨씬 저렴한 가격으로 풍부한 GPU 옵션을 제공합니다. 비용 효율적인 리소스를 제공함으로써 Hyperbolic은 개발자에게 시장에서 가장 경쟁력 있는 솔루션을 제공하여 혁신적인 아이디어를 신속하게 현실로 전환할 수 있도록 돕습니다.

7.3 데이터 센터

Hyperbolic은 기존 리소스에서 예상되는 투자 수익을 제공하지 못하거나 전통적인 장부가치 제약을 초과하려는 데이터 센터에 더 높은 수익을 달성할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

7.4 개인

고성능 GPU의 잠재력은 게임에만 국한되어서는 안 됩니다. Hyperbolic을 통해 개인은 GPU를 임대하고 이를 지속적으로 소득을 창출하는 고품질 자산으로 전환합니다. 현재 화이트리스트 단계이므로 먼저 등록하시면 됩니다.

또한 Hyperbolic은 개인용으로 사용할 수 있는 여러 대형 모델을 제공합니다. 사용자는 텍스트, 그림 생성, 음성 읽기 및 기타 활동을 수행할 수 있습니다.

앞으로 Hyperbolic은 사용자가 사용할 수 있도록 Base에 AI 에이전트도 구축할 예정입니다. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

쌍곡선 웹페이지:

app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye

08 요약

app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye

08 요약

Hyperbolic은 GPU 마켓플레이스, 추론 서비스, 샘플링 증명 검증 프로토콜, 최고의 표준 검증 프로토콜을 제공하여 GPU 성능, 더 높은 정확도의 모델, 보안 및 비용을 극대화하여 Web3용 안정적인 고성능 AI에 대한 새로운 벤치마크를 설정합니다. -효과적인 솔루션.

Hyperbolic의 등장은 분산형 AI를 개념에서 실행까지 가져왔습니다. 멀티 소스 컴퓨팅 전략, 경쟁력 있는 가격, Web2 및 Web3 고객 요구 사항에 대한 깊은 이해를 통해 Hyperbolic은 생태계에서 독특한 위치를 차지하고 있습니다.

컴퓨팅 자원의 민주화와 효율적인 활용을 촉진하려는 Hyperbolic의 노력은 AI 트랙의 개발을 촉진하고 업계에 지속적인 혁신과 성장을 가져올 것입니다.