Biến thể: Tại sao chúng tôi dẫn đầu đầu tư vào Hyperbolic

Biên soạn bởi: Golden Finance

Lưu ý: Vào ngày 10 tháng 12 năm 2024, dự án Crypto x AI Hyperbolic đã thông báo hoàn thành vòng tài trợ Series A trị giá 12 triệu đô la, do Variant và Polychain Capital dẫn đầu. Cùng với vòng hạt giống trị giá 7 triệu đô la trước đó của Hyperbolic do Polychain Capital và Lightspeed Faction dẫn đầu, cũng như khoản tài trợ trước hạt giống trước đó, tổng số tiền tài trợ của Hyperbolic đã đạt 20 triệu đô la.

Hyperbolic là gì? , vui lòng tham khảo báo cáo trước đây của Golden Finance “Tìm hiểu về ngôi sao đang lên của Crypto x AI Hyperbolic trong một bài viết."

Đồng thời, Variant đã xuất bản một bài viết trên trang web chính thức của mình giải thích lý do tại sao nó lại dẫn đầu khoản đầu tư vào Hyperbolic. Chúng ta hãy theo dõi Variant để xem logic đầu tư của Variant trong Hyperbolic.

Những chuyển đổi trong nền tảng điện toán có xu hướng tiến triển theo cặp hoặc nhóm, thường có những đổi mới về phần cứng, ứng dụng và phân phối mới thúc đẩy nhau tiến lên. Ví dụ: máy tính cá nhân, Internet và World Wide Web. Thiết bị di động, mạng xã hội và điện toán đám mây.

Chúng tôi tin rằng một sự kết hợp mạnh mẽ mới đang xuất hiện ở điểm giao thoa giữa tiền điện tử (công nghệ) và AI. AI yêu cầu sự phối hợp lớn của GPU, trong khi mật mã sử dụng các biện pháp khuyến khích để tập hợp tài nguyên. AI mang tính xác suất, trong khi mật mã mang tính quyết định. Chúng tôi tin rằng mật mã có thể giải quyết hai trong số những vấn đề cấp bách nhất mà AI phải đối mặt: chi phí và lòng tin (đặc biệt là chi phí của lòng tin).

Chi phí và Niềm tin

Hãy giải thích chi tiết điều này:

Chi phí

Các mô hình đang chạy hiện cực kỳ đắt đỏ. Nguyên nhân sâu xa thường được cho là do vấn đề nguồn cung, việc các công ty công nghệ lớn nhất tích trữ dẫn đến tình trạng thiếu GPU. Nhưng thực tế không phải vậy; GPU có rất nhiều trong các trung tâm dữ liệu, trang trại khai thác, PC và máy cục bộ trên khắp thế giới. Thay vào đó, GPU có vẻ khan hiếm vì nguồn cung của chúng bị phân mảnh và không có sự phối hợp. Vì vậy, điều chúng tôi thực sự phải đối mặt là vấn đề phối hợp trong mạng lưới phi tập trung của các nhà cung cấp GPU, khiến chúng trở nên đắt đỏ.

Niềm tin

Mạng lưới GPU phi tập trung có chi phí ban đầu thấp hơn nhưng lại gây ra một vấn đề mới: chi phí của niềm tin. Làm sao bạn có thể tin tưởng rằng một mô hình được điều hành bởi một mạng lưới gồm nhiều tác nhân khác nhau đang hoạt động chính xác? Các giải pháp truyền thống trong không gian tiền điện tử là yêu cầu mọi nút thực hiện cùng một phép tính, từ đó tạo ra chi phí đáng kể hoặc giảm hoàn toàn gánh nặng tính toán.

Nhưng đối với các mô hình AI, điều này không hiệu quả vì việc mỗi nút thực hiện cùng một phép tính là quá chậm và việc giảm kích thước mô hình sẽ làm giảm chất lượng. Chắc chắn cũng có những vấn đề về xác minh trong môi trường tập trung (ví dụ: làm cách nào để biết ChatGPT đang cung cấp cho bạn GPT-4o hay GPT 3.5?), nhưng danh tiếng của OpenAI có thể củng cố niềm tin với chi phí thấp hơn, mặc dù thiếu sự nghiêm ngặt về mật mã. Khả năng kiểm chứng này có thể không quan trọng khi hỏi về công thức làm bánh quy, nhưng nó chắc chắn quan trọng khi hỏi về sự hiện diện của khối u ác tính trong hình ảnh y tế. Khi AI đảm nhận ngày càng nhiều công việc quan trọng trong xã hội, cái giá phải trả cho niềm tin sẽ chỉ tăng lên. Mạng tiền điện tử đang đi trước một bước trong vấn đề này vì chúng phải giải quyết vấn đề xác minh để giảm chi phí.

Đây là lượt của Hyperbolic.

Hyperbolic là gì

Hyperbolic là giải pháp đầu tiên chúng tôi thấy dành cho GPU phi tập trung Những người tham gia quỹ tín thác vấn đề chi phí trong mạng. Một trong những cải tiến quan trọng của nhóm giúp thực hiện được điều này là máy học có thể kiểm chứng dựa trên mẫu (spML). Nó sử dụng giao thức lấy mẫu ngẫu nhiên được gọi là Bằng chứng lấy mẫu để đảm bảo khả năng xác minh trong mạng lưới phi tập trung của các nhà cung cấp GPU (giả sử tất cả các bên hành xử hợp lý về mặt kinh tế) trong khi vẫn duy trì khả năng chạy các mô hình AI lớn nhất, chất lượng cao nhất theo yêu cầu hiệu quả. Hyperbolic giúp chạy các mô hình có thể kiểm chứng được với chi phí thấp hơn mà không làm giảm hiệu suất hoặc chất lượng.

Phản ứng ban đầu của thị trường ủng hộ điều này. Hyperbolic là một trong những nền tảng duy nhất lưu trữ mô hình cơ sở Llama 3.1 405B ở định dạng BF16, một mô hình nguồn mở lớn có chất lượng tương tự như OpenAI độc quyền Model GPT-4o tương đương nhưng chạy Llama 3.01 trên Hyperbolic 405B tốt hơn so với sử dụng GPT-4o của OpenAI Mô hình rẻ hơn 10 lần. Việc tích hợp với các nền tảng AI hàng đầu như Gradio của Hugging Face, OpenRouter và Poe của Quora nhấn mạnh cam kết của Hyperbolic trong việc mang đến những mô hình chất lượng cao nhất cho cộng đồng AI. Các nhà phát triển AI nổi tiếng như Andrej Karpathy đã sử dụng Hyperbolic để chạy các mô hình nguồn mở vì nó có thể chạy các mô hình chất lượng cao hơn, rẻ hơn và có trải nghiệm người dùng tốt hơn so với các sản phẩm cạnh tranh.

Nhưng Hyperbolic không chỉ là một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ của Web2 , đáp ứng Web3 Yêu cầu ứng dụng sẽ là vô song. Hiện tại, các ứng dụng Web3 buộc phải mặc cả theo Faustian khi tích hợp AI: để đạt được hiệu suất cần thiết, chúng phải dựa vào nguồn suy luận AI tập trung, điều này mâu thuẫn trực tiếp với đặc tính phi tập trung của dự án và gây ra vấn đề về Oracle. Vì Hyperbolic sẽ cung cấp khả năng phân cấp cùng với hiệu suất và chất lượng, nên các ứng dụng Web3 sẽ có thể tận dụng lợi thế của nó mà không phải hy sinh một trong hai bên.

Chúng tôi tin rằng nhóm đã đúng khi tập trung vào việc đầu tiên xây dựng một sản phẩm có khả năng cạnh tranh cho tất cả người dùng chứ không chỉ cho người dùng Web3. Việc cung cấp GPU rất dễ dàng và sẽ tuân theo nhu cầu mà không gặp trở ngại nào, vì vậy, điều quan trọng là phải thu hút nhu cầu trước để tạo dựng sự gắn kết cần thiết. Chúng tôi kỳ vọng nhu cầu suy luận sẽ tiếp tục thu hút nguồn cung GPU và đạt được hiệu quả kinh tế theo quy mô cần thiết để cạnh tranh trên thị trường trong thời gian dài. Một sự tương tự kém hoàn hảo hơn để giải thích điều này là những gì Amazon làm với AWS. Amazon trước tiên tập trung vào việc xây dựng nhu cầu về điện toán thông qua các sản phẩm mà người dùng yêu thích (như Marketplace), cung cấp nguồn cung cấp điện toán cần thiết để hỗ trợ nhu cầu đó và cuối cùng là đạt được lợi thế kinh tế nhờ quy mô cho phép họ ra mắt AWS và bán với giá rẻ hơn so với các đối thủ cạnh tranh. Những cách tốt hơn để cung cấp dịch vụ điện toán cho bên thứ ba. Sau khi thiết lập cung và cầu cốt lõi trên mạng Hyperbolic, chúng tôi tin rằng nhóm sẽ có khả năng mở rộng quy mô ở mọi cấp độ của nhóm AI, bao gồm đào tạo, tìm nguồn cung ứng dữ liệu và xử lý trước.

Nhóm sáng lập Hyperbolic

Hyperbolic Những người sáng lập là nhóm mạnh nhất mà chúng tôi từng gặp trong lĩnh vực này và tất cả họ đều có chuyên môn sâu về tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo, điều này khiến họ có vị trí độc nhất để giải quyết thị trường điện toán phi tập trung cho các mô hình AI.

Về mặt mã hóa, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Hyperbolic Jasper Zhang là một chuyên gia về toán học. xác minh bằng chứng của hệ thống phân tán. Jasper là người nhiều lần đoạt giải Olympic Toán và lấy bằng Tiến sĩ toán học tại Berkeley trong vòng chưa đầy hai năm (thời gian nhanh nhất trong lịch sử của trường người đã hoàn thành vị tiến sĩ kéo dài 5 năm này), trước đây là nhà phân tích định lượng tại Citadel và là nhà nghiên cứu tại Ava Labs.

Về mặt AI, Hyperbolic CTO và đồng sáng lập Yuchen Jin là một chuyên gia về hệ thống phân tán và học máy . Yuchen đã nhận được Học bổng Quốc gia danh giá của Trung Quốc, có bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính của Đại học Washington và quản lý đội ngũ kỹ sư tại OctoAI để xây dựng các giải pháp tối ưu hóa cho các mô hình AI.

Chúng tôi vui mừng thông báo rằng hôm nay chúng tôi đã dẫn đầu vòng tài trợ Series A của Hyperbolic. Chúng tôi rất vui được hỗ trợ Jasper, Yuchen và những người còn lại trong nhóm Hyperbolic trong hành trình giúp AI trở nên dễ tiếp cận, có thể kiểm chứng và cởi mở hơn.