변형: 하이퍼볼릭에 투자한 이유

보도자료: 2024년 12월 10일, 암호화폐와 인공지능을 결합한 프로젝트 하이퍼볼릭이 Variant와 Polychain Capital이 주도한 1,200만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩 라운드를 완료했다고 발표했습니다. 하이퍼볼릭은 앞서 폴리체인 캐피탈과 라이트스피드 팩션이 주도한 700만 달러의 시드 라운드와 이전 프리 시드 펀딩을 합쳐 총 2천만 달러에 달하는 자금을 확보했습니다.

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하이퍼볼릭이 무엇인지에 대해서는 Golden Finance의 이전 보고서 "암호화폐와 인공지능 노바에 관한 기사 Hyperbolic"을 참조하세요.

동시에 Variant는 하이퍼볼릭 투자를 주도한 이유를 설명하는 글을 웹사이트에 게시했는데요, Variant의 하이퍼볼릭 투자 논리를 따라가 봅시다.

컴퓨팅 플랫폼의 변화는 쌍으로 또는 그룹으로 진화하는 경향이 있으며, 종종 새로운 하드웨어, 애플리케이션 및 배포 혁신과 함께 서로를 발전시키는 경향이 있습니다. 개인용 컴퓨터, 인터넷, 월드 와이드 웹이 그 예입니다. 모바일 기기, 소셜 네트워킹, 클라우드 컴퓨팅도 마찬가지입니다.

암호화폐(기술)와 AI의 교차점에서 새롭고 강력한 조합이 등장하고 있다고 생각합니다.AI는 대규모로 조정된 GPU를 필요로 하는 반면, 암호화폐는 인센티브를 사용하여 자원을 통합하고, AI는 확률론적인 반면, 암호화폐는 결정론적입니다. 저희는 암호화폐가 AI가 직면한 가장 시급한 두 가지 문제, 즉 비용과 신뢰(특히 신뢰 비용)를 해결할 수 있다고 믿습니다.

비용과 신뢰

더 자세히 설명해 보겠습니다.

비용

현재 운영 중인 모델은 매우 비쌉니다. 근본적인 원인은 일반적으로 공급 문제, 즉 대형 기술 기업의 사재기로 인한 GPU 부족으로 꼽힙니다. 하지만 이는 사실이 아닙니다. 전 세계의 데이터센터, 광산, PC, 로컬 머신에 GPU가 풍부하게 공급되고 있습니다. 대신 공급이 파편화되고 조정되지 않아 GPU가 부족합니다. 따라서 우리가 실제로 직면하고 있는 것은 GPU 공급업체의 분산된 네트워크의 조정 문제이며, 이로 인해 가격이 비싸지고 있습니다.

신뢰

탈중앙화된 GPU 네트워크는 원가는 낮지만 신뢰 비용이라는 새로운 문제를 야기합니다. 서로 다른 참여자들로 구성된 네트워크가 운영하는 모델이 올바르게 작동하고 있다는 것을 어떻게 신뢰할 수 있을까요? 암호 화폐의 전통적인 해결책은 각 노드가 동일한 계산을 수행하도록 하여 상당한 오버헤드를 발생시키거나 계산 부담을 완전히 줄이는 것이었습니다.

이제는 하이퍼볼릭의 차례입니다.

하이퍼볼릭이란

하이퍼볼릭은 탈중앙화된 GPU 네트워크에서 신뢰 비용 문제를 해결하고자 하는 최초의 참여자입니다. 이를 가능하게 하는 이 팀의 핵심 혁신 중 하나는 샘플링 기반 검증 가능한 머신 러닝(spML)입니다. 이 기술은 샘플링 증명이라는 무작위 샘플링 프로토콜을 사용하여 모든 당사자가 경제적으로 합리적인 방식으로 행동한다는 가정 하에 분산된 GPU 제공자 네트워크에서 검증 가능성을 보장하는 동시에 가장 크고 품질이 우수한 AI 모델을 실행하는 데 필요한 효율성을 유지하며, Hyperbolic을 사용하면 성능이나 품질 저하 없이 훨씬 저렴한 비용으로 모델을 검증 가능하게 실행할 수 있습니다.

초기 시장 반응이 이를 뒷받침합니다. 하이퍼볼릭은 OpenAI의 독점적인 GPT - 4o 모델과 품질이 비슷한 대형 오픈 소스 모델인 BF16 형식의 Llama 3.1 405B 기본 모델을 호스팅하는 소수의 플랫폼 중 하나이지만, Hyperbolic에서는 다음과 같이 지원합니다. Llama 3.01 405B를 실행하는 것이 OpenAI의 GPT - 4o 모델을 사용하는 것보다 10배 더 저렴합니다. Hugging Face의 Gradio, OpenRouter, Quora의 Poe와 같은 선도적인 AI 플랫폼과의 통합은 AI 커뮤니티에 최고 품질의 모델을 제공하려는 Hyperbolic의 노력을 강조합니다. 안드레이 카르파시(Andrej Karpathy)와 같은 선도적인 AI 개발자들은 이미 경쟁 제품보다 더 높은 품질의 모델을 실행할 수 있고, 더 저렴하며, 더 나은 사용자 경험을 제공하기 때문에 오픈 소스 모델을 실행하는 데 Hyperbolic을 사용하고 있습니다.

이미지 src="https://img.jinse.cn/7332092_watermarknone.png" title="7332092" alt="WCqgYd4PL1kDAwfP8iUFzJB4u1UEuS2hXZSXKcwp.png">But 하이퍼볼릭은 웹2의 강력한 경쟁자일 뿐만 아니라 웹3 애플리케이션의 요구사항을 충족하는 데 있어서도 타의 추종을 불허합니다. 현재 웹3 애플리케이션은 AI를 통합할 때 파우스트의 거래에 내몰리고 있습니다. 필요한 성능을 얻기 위해 중앙화된 AI 추론 소스에 의존해야 하는데, 이는 프로젝트의 탈중앙화 정신과 정면으로 모순되며 예후 예측자 문제를 다시 불러일으키게 됩니다. 하이퍼볼릭은 탈중앙화뿐만 아니라 성능과 품질도 제공하기 때문에 웹3.0 애플리케이션은 어느 쪽도 희생하지 않고도 이를 활용할 수 있을 것입니다.

웹3 사용자뿐만 아니라 모든 사용자에게 경쟁력 있는 제품을 먼저 구축하는 데 집중하는 것이 옳은 일이라고 생각합니다. GPU 프로비저닝은 수익 동기가 있고 수요를 따라갈 것이므로 필요한 고착성을 구축하기 위해 먼저 수요를 끌어들이는 것이 중요합니다. 우리는 추론 수요가 계속해서 GPU 공급을 끌어들여 장기적으로 시장에서 경쟁하는 데 필요한 규모의 경제를 달성할 것으로 예상합니다. 이를 설명하기에 완벽하지는 않은 비유로 아마존의 AWS 접근 방식을 들 수 있습니다. Amazon은 먼저 사용자가 선호하는 제품(예: 마켓플레이스)을 통해 컴퓨팅 수요를 구축하고, 이러한 수요를 지원하는 데 필요한 컴퓨팅 공급을 제공하며, 궁극적으로 규모의 경제를 달성하여 경쟁사보다 저렴하고 우수한 방식으로 AWS를 출시하고 타사에 컴퓨팅 서비스를 제공할 수 있도록 하는 데 중점을 두었습니다. 하이퍼볼릭 네트워크에서 핵심 수요와 프로비저닝을 구축한 후에는 학습, 데이터 소싱, 전처리 등 모든 수준의 AI 스택에서 확장할 수 있는 역량을 갖추게 될 것으로 예상합니다.

하이퍼볼릭 창립 팀

하이퍼볼릭의 창립자들은 이 업계에서 가장 강력한 팀입니다! 이들은 암호화폐와 AI 모두에 대한 깊은 전문성을 보유하고 있으며, 이를 통해 AI 모델을 위한 탈중앙화 컴퓨팅 시장을 공략할 수 있는 독보적인 위치를 점하고 있습니다.

암호화 측면에서는 하이퍼볼릭의 CEO이자 공동 설립자인 재스퍼 장은 분산 시스템의 증명 검증에 전문성을 갖춘 수학 전문가입니다. 수학 올림피아드에서 여러 차례 우승한 재스퍼는 버클리에서 2년 만에 수학 박사 학위를 취득했으며(대학 역사상 최단 기간에 5년 박사 학위를 마친 사람), 이전에 Citadel의 정량적 분석가이자 Ava Labs의 연구원으로 근무한 경력을 가지고 있습니다. .

AI 측면에서는 하이퍼볼릭 CTO이자 공동 설립자인 유첸 진은 머신러닝 및 분산 시스템 전문가로, 권위 있는 중국 국가 장학금을 받았으며 워싱턴 대학교에서 컴퓨터 공학 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며, OctoAI에서 AI 모델에 최적화된 솔루션을 구축하는 엔지니어 팀을 관리하고 있습니다.

오늘 하이퍼볼릭의 시리즈 A 펀딩 라운드를 주도하게 된 것을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. AI의 접근성, 검증 가능성, 개방성을 높이기 위한 재스퍼와 유첸, 그리고 나머지 하이퍼볼릭 팀의 여정을 지원하게 되어 기쁘게 생각합니다.