가장 강력한 라이징 스타로 떠오른 하이퍼볼릭은 AI 회로를 어떻게 재편할까요?

자본은 항상 미래의 기회를 쫓습니다. 유럽과 미국 벤처 캐피탈의 실제 자금은 종종 트랙의 전망을 측정하는 중요한 풍향계가 됩니다.

한편으로는 엔비디아의 주가가 오르고 있고, 다른 한편으로는 글로벌 기관들이 앞다투어 비트코인 ETF를 매입하고 있습니다.

이는 의심할 여지없이 AI와 Web3가 최근 가장 뜨거운 분야이며 향후 세계의 지형을 바꾸고 세계의 깊이에 영향을 미칠 핵심 동력이 될 것임을 보여 줍니다. 광범위한 영향을 미치며 세계의 지형을 바꿀 것입니다.

그러나 AI가 점점 더 주도하는 세상에서 혁신과 파괴적 변화는 오랫동안 소수의 손에 의해 주도되어 왔습니다.

AI 개발에 필요한 컴퓨팅 리소스와 인프라는 이 문을 여는 열쇠가 되었지만, 이러한 리소스에 대한 접근은 고도로 중앙 집중화되어 있고 강력한 자본이나 제도적 지원을 받는 사람들로 제한되어 있는 경우가 많습니다.

또한 높은 사용 비용, 계산 결과에 대한 신뢰할 수 있는 검증 부족, 개인정보 보호 및 보안 문제 등이 AI의 대중성과 형평성을 더욱 제한하고 있습니다.

AI의 미래는 소수의 상업적 이익에만 부합하는 것이 아니라 Web3처럼 모두가 참여하고 혜택을 누릴 수 있는 공공의 자산이 되어야 합니다. 이는 소수의 독점적인 영역이 아니라 모두를 위한 공동의 여정입니다.

01 소개 및 특징

Hyperbolic은 현 상태에 도전한다는 비전을 바탕으로 탄생한 오픈 소스 AI 계산 및 추론 서비스 제공업체로, 전 세계 혁신가들이 자원이나 지리적 위치에 관계없이 AI 기술을 동등하게 이용할 수 있도록 하기 위해 노력하고 있습니다.

하이퍼리퀴의 세 가지 핵심 기능은 다음과 같습니다.

1.1 GPU 마켓플레이스: 비용 효율성을 위한 온디맨드 연산

하이퍼볼릭의 GPU 마켓플레이스는 기존의 산술 임대 모델에서 벗어나 전 세계 유휴 GPU 리소스를 통합하여 개발자에게 온디맨드 산술 서비스를 제공함으로써 최대 75%의 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. Hyper-dOS 분산형 운영 체제를 기반으로 개발자가 필요한 연산 성능을 확보하는 데 1분도 걸리지 않아 혁신의 문턱을 크게 낮춥니다.

1.2 추론 서비스: 저비용, 고효율

하이퍼볼릭의 추론 서비스는 다음을 처리합니다. 10억 개 이상의 토큰을 처리하고, 최신 오픈 소스 모델을 저렴한 비용으로 제공하며, BF16 형식을 지원하여 효율성과 정확도 면에서 뛰어난 성능을 보장합니다.

1.3 샘플링 증명(PoSP): 검증의 황금 표준

하이퍼볼릭의 독창성 샘플링 증명 프로토콜은 엄격한 데이터 프라이버시 보호 장치를 통해 결과물의 신뢰성과 비용 효율성을 보장하며, 검증 가능한 AI 결과를 제공하는 유일한 Web3 실시간 추론 제품입니다.

02 목표

하이퍼볼릭의 목표는 세 가지입니다: 1. 탈중앙화된 이기종 컴퓨팅 제공 2. 탈중앙화된 AI의 보안 및 검증 가능성 보장 3. 탈중앙화된 AI의 프라이버시 보호.

2.1 분산형 이기종 컴퓨팅 제공

하이퍼볼릭은 글로벌 GPU 아카이브를 통합하는 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 전념하고 있으며, 모든 유형의 GPU의 성능을 최적화하기 위해 글로벌 GPU 연산을 통합합니다. 이 비전은 산술 리소스 할당의 병목 현상을 극복하고 전 세계 AI 연구자와 개발자에게 고성능 지원을 제공하는 것을 목표로 합니다.

하이퍼볼릭은 개발자가 다양한 AI 서비스를 실행하기 위해 글로벌 컴퓨팅 리소스를 배포하고 활용할 수 있는 AI 서비스 레이어를 구축하는 것으로 시작됩니다.

다양한 고급 머신 러닝 프레임워크(예: PyTorch, TensorFlow, JAX)를 다양한 하드웨어 플랫폼(예: NVIDIA의 CUDA, AMD의 ROCm, Apple의 Metal)에 적합한 기본 언어에 컴파일할 수 있습니다.

또한 하이퍼볼릭은 AMD와 파트너십을 맺고 AMD 칩의 성능을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 하이퍼볼릭의 최적화를 통해 Llama3-8B 모델은 AMD MI250 플랫폼에서 입력 처리량이 120.4%, 출력 처리량이 144.8% 증가했습니다.

하이퍼볼릭의 솔루션은 웹3.0 AI 프로젝트에서 선호될 뿐만 아니라 웹2.0 AI 개발자들도 많이 채택하고 있습니다.

웹2.0 개발자들은 분산형 솔루션이 성능과 안정성을 저하시킬 수 있다고 우려하는 경우가 많지만, Hyperbolic은 대규모 언어 모델과 이미지 생성 분야에서 탁월한 성능을 입증했습니다.

하이퍼볼릭이 훨씬 적은 팀으로도 주류 경쟁사의 성능과 비슷하거나 심지어 능가한다는 사실은 기술 아키텍처의 우수성을 입증하는 증거입니다.

이런 획기적인 성과는 탈중앙화 솔루션에 대한 의구심을 없애고 더 많은 개발자가 함께 일할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

하이퍼볼릭의 탈중앙화 컴퓨팅 하이퍼볼릭의 강점은 효율성과 안정성을 결합한 계층형 클러스터 모델을 사용하는 태양계에서 영감을 받은 하이퍼-dOS라는 독특한 시스템 아키텍처에서 비롯됩니다.

태양 클러스터는 행성계의 중심에 있는 태양의 위치와 유사한 중앙 거버넌스 노드로, 전체 시스템에 대한 기본 서비스와 지원을 제공하여 안정적이고 효율적인 운영을 보장합니다.

그 주변에는 수성 클러스터(단일 노드), 화성 클러스터(다중 노드), 목성 클러스터(다중 위성 노드) 등 여러 행성 클러스터가 있습니다. 각 클러스터는 규모와 거버넌스 특성이 다양하여 다양한 요구사항에 유연하게 대응할 수 있습니다.

세 가지 주요 시스템 기능

• 자동 확장: 클러스터는 컴퓨팅 요구 사항에 따라 자동으로 확장 또는 축소됩니다. 컴퓨팅 요구 사항에 따라 클러스터가 자동으로 확장 또는 축소되어 부하 변화에 유연하게 대응합니다.

• 자가 복구: 시스템이 자동으로 장애를 감지하고 복구하여 안정적인 운영을 보장합니다.

• 맞춤형: 각 클러스터를 개별적으로 구성하여 특정 요구사항에 따라 매우 유연한 서비스를 제공할 수 있습니다.

이 계층화된 아키텍처는 고가용성과 확장성을 보장할 뿐만 아니라 자율성과 전반적인 조정 사이의 균형을 이룹니다. 사용자는 단일 머신 또는 클러스터만 소유하면 되며, Hyper-dOS를 설치한 후 Hyperbolic 네트워크에 쉽게 액세스하여 글로벌 컴퓨팅 리소스를 확보하고 원활한 협업을 달성할 수 있습니다.

2.2 분산형 AI의 보안 및 검증 가능성 보장

분산형 네트워크에는 무작위 노드에서 생성된 결과가 올바른지 확인하는 방법이라는 핵심 과제가 있습니다. 보안과 검증 가능성은 배포된 AI 시스템에서 해결되지 않은 문제였습니다.

오늘날 AI에 널리 사용되는 검증 메커니즘은 합의/투표, 낙관적 메커니즘, 영지식 증명입니다.

합의/투표 메커니즘은 여러 노드가 동시에 동일한 요청을 실행하고 동일한 요청을 실행하고 다수결 투표로 답을 결정합니다. 그러나 이 방식은 비용이 매우 많이 듭니다. 10개의 노드가 동일한 요청을 처리하면 오버헤드가 10배 증가합니다.

최적화 메커니즘(OPML)은 단일 노드가 결과를 생성하도록 허용하고 다른 노드가 이의를 제기할 수 있는 이의 제기 기간(일반적으로 7일)을 설정하여 결과를 검증합니다.

그러나 이 접근 방식은 실시간 시나리오에서는 실용적이지 않습니다. 예를 들어 사용자가 "싱가포르에서 가장 가볼 만한 곳이 어디인가요?"라고 묻는 경우, 정답이 맞는지 확인하기 위해 7일을 기다리는 것은 무의미합니다.

영지식 증명은 개인 정보 보호 및 인증에 유용하지만 계산 비용이 너무 높아 단기간에 실용화하기에는 무리가 있습니다.

하이퍼볼릭은 이러한 문제를 해결하기 위해 UC 버클리 및 컬럼비아 대학교의 전문가들과 함께 내쉬 평형에 기반한 새로운 검증 메커니즘인 샘플링에 의한 증명(PoSP)을 제안했습니다. 이 메커니즘은 모든 결과에 대한 전체 검사가 아닌 샘플링 검증에 중점을 두고 있습니다.

일반적으로 한 노드만 결과를 생성하지만, 네트워크는 무작위로 다른 노드에 일정 확률로 결과를 다시 생성해달라고 요청합니다. 두 노드의 결과가 일치하지 않으면 중재 프로세스가 시작됩니다. 부정직한 노드는 높은 금전적 불이익을 받게 됩니다.

수학적 모델을 통해 도출된 서약과 보상에 대한 임계값 공식은 확인 확률이 이 임계값보다 높으면 시스템이 게임 이론에서 말하는 순수 내쉬 균형 상태에 도달하여 모든 노드가 자신의 이익을 위해 100% 정직함을 선택하도록 보장할 수 있음을 시사합니다.

이 샘플링 증명 메커니즘은 AI 추론에 효과적일 뿐만 아니라 AI 학습, 미세 조정과 같은 영역에도 적용될 수 있으며 L2 롤업 및 데이터 가용성과 같은 AI 도메인 외부 서비스에도 확장할 수 있습니다.

하이퍼볼릭은 다른 AVS 서비스 제공업체가 이 인증 메커니즘을 활용하여 서비스의 보안과 안정성을 보장할 수 있도록 하기 위해 EigenLayer, Karak 등과 같은 재서약 프로토콜과 협력하여 공통의 인증 가능한 서비스 레이어(AVS)를 구축하고 있습니다.

2.3 분산형 AI에서 개인정보 보호

분산형 AI 네트워크에서 데이터와 모델 무결성을 동시에 보장하는 방법 개인정보 보호와 모델 무결성을 동시에 보장하는 방법은 해결해야 할 큰 문제입니다. 데이터가 전 세계 노드에 분산되어 있는 경우 보안은 심각한 과제입니다.

완전 동형 암호화(FHE), 영지식 증명(ZKP), 다자간 컴퓨팅(MPC) 같은 기존 기술은 이론적으로는 이러한 문제를 해결하지만 실제로는 계산 속도가 크게 느려지고 실시간 추론 요구 사항을 충족할 수 없습니다.

하이퍼볼릭은 효율적인 개인정보 보호 솔루션을 제공하기 위해 NVIDIA의 최신 호퍼 및 블랙웰 GPU에 신뢰 실행 환경(TEE) 기술을 채택하고 있습니다.

TEE 기술은 GPU에 "개인정보 보호 금고"를 생성하여 외부에서 데이터의 내용을 들여다볼 수 없는 동안에도 GPU가 제 역할을 수행할 수 있도록 합니다.

그리고 이 개인정보 보호 메커니즘은 추론 과정에서 계산 성능의 약 1%만 잃게 됩니다.

하이퍼볼릭은 탈중앙화 네트워크 전체에 기밀 컴퓨팅 계층을 도입할 것입니다. 이를 통해 데이터와 AI 모델을 사용하는 동안 항상 보안을 유지하여 사용자에게 신뢰할 수 있는 개인정보 보호 및 보안을 제공할 것입니다.

03 하이퍼볼릭의 적용 시나리오

AI 에이전트가 최신 버전입니다. 왼쪽;">AI 에이전트는 현재 가장 각광받고 있는 분야입니다.

3.1 암호화된 결제 지원

하이퍼볼릭은 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 새로운 기술입니다. p style="text-align: 왼쪽;">AI 에이전트는 암호화폐를 통해 결제할 수 있어 자생력과 독립적인 운영이 가능합니다.

3.2 호스팅된 맞춤형 모델

각 AI 에이전트는 고유한 특성과 기술을 보유할 수 있습니다. 개인화된 서비스를 제공합니다.

3.3 자기 진화 기능

AI 에이전트는 지속적인 미세 조정과 학습을 통해 사용자 요구나 환경 변화에 따라 지속적으로 기능을 개선할 수 있습니다. 또는 환경 변화에 따라 지속적으로 기능을 개선하고 더욱 효율적이고 지능적으로 발전할 수 있습니다.

3.4 검증 가능한 추론

AI 에이전트의 추론 과정은 투명하고 검증 가능하며, 외부 통제나 악의적인 공격으로부터 외부 통제나 악의적인 간섭으로부터 독립성을 보장하여 사용자의 신뢰를 높입니다.

3.5 메모리 사용

검색 증강 생성(RAG)을 통해 AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다. 사용자와의 상호 작용에 대한 정보를 기록하고 저장하여 장기적인 기억을 만들 수 있습니다. 이를 통해 사용자 선호도를 기억하는 등 보다 세심한 서비스를 제공할 수 있습니다.

3.6 에이전트 간 커뮤니케이션

AI 에이전트는 서로 소통하고 협업하여 복잡한 작업을 위한 솔루션 네트워크를 형성할 수 있습니다. 복잡한 작업을 위한 솔루션 네트워크. 예를 들어 여러 에이전트가 여러 단계로 구성된 프로젝트에서 협업할 수 있습니다.

3.7 유연한 API 및 도구 호출

AI 에이전트는 다양한 외부 API 및 도구와 통합하여 사용할 수 있어 그 기능을 크게 확장할 수 있습니다. 도구와 통합하여 기능을 크게 확장할 수 있습니다. 예를 들어 날씨 API를 호출하여 사용자의 여행 계획을 세우거나 금융 도구를 사용하여 투자 조언을 제공할 수 있습니다.

3.8 자율 컴퓨팅 기능

자체 컴퓨팅 장치를 갖추고 독립적으로 작업을 실행할 수 있습니다. 즉, AI 에이전트는 중앙 집중식 서버에 대한 의존에서 벗어나 보다 분산되고 독립적으로 운영될 수 있습니다.

3.9 블록체인 검증 노드 되기

AI 에이전트는 블록체인 네트워크에 검증 노드로서 참여할 수도 있습니다. 노드로 참여할 수도 있습니다. 이는 네트워크의 보안을 강화할 뿐만 아니라 트랜잭션 검증에 대한 보상을 받을 수 있어 자급자족성을 강화할 수 있습니다.

최근 하이퍼볼릭은 최근 가장 핫한 베이스체인 AI 출시 플랫폼인 버추얼 프로토콜(Virtuals Protocol)과 파트너십을 체결하여 AI 에이전트에 강력한 기술 지원을 제공하여 성능과 전반적인 성장 능력을 향상시켰습니다.

버추얼스 프로토콜의 에이전트를 하이퍼볼릭의 인프라에 직접 연결함으로써 모든 에이전트는 에이전트 수나 에이전트의 수에 관계없이 하이퍼볼릭 API가 제공하는 확장성이 뛰어난 컴퓨팅 리소스, 안정적인 추론 기능, 원활하고 역동적인 대화형 경험에 액세스할 수 있습니다. 에이전트 수나 작업 복잡성에 관계없이 효율적이고 일관된 성능을 유지할 수 있습니다.

이러한 협업은 AI 에이전트의 연산 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 다양한 애플리케이션 시나리오에서 적응력과 지능을 향상시킵니다.

예를 들어 하이퍼볼릭의 인프라는 게임에서 지속적인 메모리와 성격 개발 기능을 갖춘 지능형 NPC(비플레이어 캐릭터)를 제공합니다.

버추얼 프로토콜의 고급 AI 에이전트를 통합한 게임 레전더리 퀘스트에서 이러한 NPC는 플레이어의 상호작용에 따라 개성을 일관되게 유지하고, 과거 경험에 따라 행동 패턴을 조정하며, 심지어 플레이어가 오프라인 상태일 때도 계속해서 자신의 스토리라인을 계속 개발할 수도 있습니다.

하이퍼볼릭의 확장 가능한 컴퓨팅 네트워크를 통해 이러한 NPC가 게임 성능 저하 없이 복잡한 결정을 내리고 개성을 진화시킬 수 있습니다.

이번 협력을 통해 개발자는 게임, 가상 비서, 교육, 콘텐츠 제작 등의 분야에서 혁신을 주도하는 AI 개념을 실제 솔루션으로 전환할 수 있습니다.

04 경쟁업체와의 비교

< strong mpa-from-tpl="t"> 4.1 파트너십

하이퍼볼릭은 허깅 페이스, 쿼라, 블랙 포레스트 랩, 누스 등 선도적인 AI 기업들의 신뢰를 얻고 있다. Research 등 선도적인 AI 기업뿐만 아니라 스탠포드, 뉴욕대, UC버클리 등 유수의 대학으로부터도 지원을 받고 있습니다.

개발자는 하이퍼볼릭의 추론 API를 통해 허깅 페이스 스페이스에서 AI 앱을 원활하게 만들고 공유하여 배포 및 배포 프로세스를 대폭 간소화할 수 있습니다.

또한 스탠포드, 코넬, 뉴욕대학교의 박사 과정 학생과 박사 후 연구원들은 GPU 대여 시 최대 75% 할인을 받을 수 있어 컴퓨팅 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

하이퍼볼릭의 기본 모델을 포함한 AI 모델은 이제 Quora의 Poe 플랫폼에서 사용할 수 있으므로 개발자는 플랫폼을 통해 손쉽게 챗봇을 생성 및 배포하고 바로 상용화할 수 있습니다.

4.2 성능 최적화

하이퍼볼릭의 독점 컴파일러는 GPU가 효율적으로 실행되도록 보장합니다. 중앙 집중식 시스템과 동등하거나 그 이상의 성능을 제공합니다.

4.3 우수한 모델 품질

모든 모델이 BF16 정밀도로 뛰어난 정확도와 성능을 제공합니다. 여전히 FP8을 사용하는 경쟁사보다 앞서 있습니다.

4.4 데이터 프라이버시 및 보안

하이퍼볼릭은 샘플링을 통한 증명 프로토콜(PoSP)로 AI 검증의 보안 문제를 해결합니다. 는 AI 검증의 보안 문제를 해결하면서 계산 오버헤드를 최소화하여 zkML, opML 및 합의 기반 대안보다 유리한 이점을 제공합니다. 또한 Hyperbolic은 사용자 데이터를 전혀 저장하지 않으므로 개인 정보를 더욱 안전하게 보호합니다.

4.5 성숙한 실시간 제품

아직 개발 중이거나 접근이 제한된 많은 Web3 AI 프로젝트와는 달리 Hyperbolic은 이미 개발이 완료된 상태입니다. 아직 개발 중이거나 접근이 제한된 많은 웹3.0 AI 프로젝트와 달리, Hyperbolic은 이미 실시간으로 사용할 수 있는 두 가지 제품을 출시했습니다. 이미 40,000명 이상의 웹2.0 개발자가 서비스를 사용하고 있습니다.

4.6 통합 컴퓨팅 및 추론

하이퍼볼릭은 동일한 플랫폼에서 GPU 컴퓨팅과 추론 서비스를 모두 제공하는 유일한 플랫폼입니다. GPU 컴퓨팅과 추론 서비스를 동일한 플랫폼에서 제공하여 통합 컴퓨팅 솔루션을 성공적으로 구현합니다.

요약하면, 하이퍼볼릭은 10~30배 더 큰 규모의 팀을 보유한 웹2.0 AI 기업보다 더 적은 팀을 보유한 웹3.0 AI 기업의 성능과 비슷하거나 능가하며, 웹3.0 메커니즘 설계로 더 비용 효율적인 서비스를 제공합니다.

웹3 AI 분야에서도 하이퍼볼릭은 선도적인 기술로 웹2 개발자들의 신뢰를 얻으며 웹2와 웹3 AI를 빠르고 쉽게 연결하는 가교 역할을 하며 업계 성장의 핵심 구성 요소로 자리매김하고 있습니다. 하이퍼볼릭은 웹2.0과 웹3.0 AI 영역을 빠르고 쉽게 연결하는 가교 역할을 하며 업계의 핵심 구성 요소입니다.

05

자금 조달

12월 10일, Hyperbolic은 Variant와 Polychain Capital이 주도한 라운드가 마감되었다고 발표했습니다. 베리언트와 폴리체인 캐피털은 1,200만 달러의 전략적 자금 조달을 주도하여 하이퍼볼릭의 총 자금은 2,000만 달러로 늘어났습니다.

이 라운드에는 챕터 원, 라이트스피드 팩션, 뱅크리스 벤처스, IOSG, 버텍스, GSR, 윈터뮤트 벤처스, 블록체인 빌더스 펀드, 앨럼니 벤처스, 앰부시 등 주목할 만한 투자자들이 참여했습니다.

하이퍼볼릭은 앞서 Polychain Capital과 Lightspeed Faction이 주도하는 700만 달러 규모의 시드 라운드와 다음과 같은 투자자로부터 72만 5천 달러의 프리 시드 라운드를 마감했습니다. 챕터 원과 삼성 넥스트.

이 라운드에는 Sreeram Kannan(EigenLayer), Devin Walsh(유니스왑 재단), Ethan Walsh(유니스왑 재단), Uniswap 재단 등 강력한 엔젤 투자자 라인업이 참여하기도 했습니다. 재단), 에단 선(마이쉘), 다니엘 쇼(모듈러스), 비단 로이(베이글), 잉 셍과 리안민 정(LMSYS), 딜런 롤릭(누스 리서치), 알렉스 Atallah(오픈라우터), 체인요다, 컴피 캐피털, 니콜라 그레코(프로토콜 랩스), 알렉스 아탈라(오픈라우터), 토마스 스콧(전 월드코인).

변이체의 파트너인 제시 월든은 하이퍼볼릭에 대해 매우 긍정적이었습니다. "하이퍼볼릭은 탈중앙화 GPU 네트워크의 '신뢰 비용' 문제를 실제로 해결한 최초의 회사입니다. 높은 수준의 성능, 품질, 사용자 경험을 유지하면서도 탈중앙화 GPU 네트워크의 '신뢰 비용' 문제를 해결했습니다."

하이퍼볼릭이 웹3.0 AI 분야에서 선도적인 자금 조달 위치를 차지하고 있는 것은 하이퍼볼릭의 기술력과 제품의 실행 가능성이 업계의 '스마트 머니'로부터 신뢰를 받고 있다는 증거입니다.

06팀 배경

공동 설립자 재스퍼 장은 북경대학교에서 수학을 전공하고 2년 만에 놀랍도록 빠른 시간 안에 버클리 캘리포니아 대학교에서 수학 박사 학위를 받았습니다.

하이퍼볼릭을 설립하기 전에는 Citadel Securities에서 퀀트 연구원으로, Avalanche에서 선임 블록체인 연구원으로 근무했습니다.

공동 창립자이자 비상근 CTO인 유젠 진은 워싱턴 대학교에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 받았으며 하이퍼볼릭을 설립하기 전에는 옥토AI에서 수석 엔지니어링 매니저로 근무했습니다.

하이퍼볼릭의 팀원들은 모두 최고 수준의 대학을 졸업했으며, 창업자들은 탄탄한 기술 기반을 갖추고 있으며, 몇몇 팀원들은 이전에 Avalanche에서 근무한 경력이 있습니다.

회사의 자문팀도 업계 리더들로 구성되어 있습니다.

레이놀드 신 박사는 Databricks의 공동 창립자이자 수석 아키텍트로서 Apache Spark의 주요 공헌자이며 SIGMOD에서 가장 많이 인용된 논문의 저자이기도 합니다.

랄루카 아다 포파 교수는 캘리포니아 버클리 대학교의 부교수이자 RISELab과 SkyLab의 공동 디렉터이며 Opaque Systems의 공동 설립자입니다.

시아막 C. 모알레미 교수는 컬럼비아대학교 경영대학원의 교수이자 패러다임의 연구 컨설턴트이며 브리거 패밀리 디지털 금융 연구소의 소장입니다.

이 마 교수는 홍콩대학교 컴퓨터공학과 학과장 겸 AI 학과장, 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스 컴퓨터공학과 교수이자 IEEE, ACM, SIAM의 펠로우입니다.

07 참여 방법

< strong mpa-from-tpl="t"> 7.1 기업

하이퍼볼릭은 고가의 API 호출과 고가의 머신 임대에 지출하는 기업을 위해 경쟁력 있게 최적화된 솔루션을 제공합니다.

하이퍼볼릭의 기술 지원을 통해 기업은 비용을 최대 75%까지 절감하는 동시에 일관된 서비스 품질을 보장받을 수 있습니다.

또한, 장기간의 GPU 리스 계약으로 인한 비효율적인 리소스 사용 문제를 해결하기 위해 고객이 사용하지 않는 장비를 플랫폼에 재임대할 수 있는 리소스 재분배 메커니즘을 도입했습니다. 이 모델은 자산 활용도를 향상시킬 뿐만 아니라 유연성과 비용 관리 사이의 최적의 균형을 유지합니다.

7.2 연구자

테스트 시 GPU 리소스 제약으로 인해 프로젝트를 진행하지 못하는 개발자의 문제를 해결하기 위한 것입니다. 하이퍼볼릭은 AWS와 같은 기존 클라우드 제공업체보다 훨씬 저렴한 가격으로 다양한 GPU 옵션을 제공합니다. 하이퍼볼릭은 비용 효율적인 리소스를 제공함으로써 개발자에게 업계에서 가장 경쟁력 있는 솔루션을 제공하여 혁신적인 아이디어를 빠르게 현실화할 수 있도록 지원합니다.

7.3 데이터 센터

하이퍼볼릭은 기존 리소스에서 투자 수익을 보지 못하거나 다음과 같은 개발자를 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 기존 장부 가치의 한계를 뛰어넘어 더 높은 수익을 달성하고자 하는 데이터 센터를 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

7.4 Personal

고성능 GPU의 잠재력을 게임 분야에만 한정해서는 안 됩니다. 하이퍼볼릭을 통해 개인은 GPU를 대여하고 이를 프리미엄 자산으로 전환하여 지속적으로 수익을 창출할 수 있습니다. 현재 화이트리스트 단계에 있으므로 먼저 등록할 수 있습니다.

또한 Hyperbolic은 개인용 대형 모델을 여러 개 제공합니다. 사용자는 텍스트, 이미지 생성 및 음성 읽기와 같은 활동을 수행할 수 있습니다.

향후에는 사용자가 사용할 수 있는 AI 에이전트도 Base에 구축할 예정입니다. 계속 지켜봐 주세요.

하이퍼볼릭 웹페이지:

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

08 요약

하이퍼볼릭은 GPU 성능, 정확도 높은 모델, 안전하고 경제적인 솔루션을 극대화하여 웹3용 신뢰할 수 있는 고성능 AI의 새로운 벤치마크를 설정하는 GPU 시장, 추론 서비스 및 샘플링 증명에 대한 골드 표준 검증 프로토콜을 제공합니다.

하이퍼볼릭의 등장은 분산형 AI를 개념에서 현실로 가져왔습니다. 멀티소스 컴퓨팅 전략, 경쟁력 있는 가격, 웹2.0 및 웹3.0 고객의 요구사항에 대한 깊은 이해를 바탕으로 하이퍼볼릭은 생태계에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다.

컴퓨팅 리소스의 대중화와 효율적 활용을 위한 하이퍼볼릭의 노력은 AI 회로를 주도하고 업계에 지속적인 혁신과 성장을 가져올 것입니다.