Hyperbolic（HYPE）币是什么？HYPE币价格走势如何？到2035年HYPE币价格能涨到多少呢？
Hyperbolic 是一个创新的开放访问 AI 平台，通过去中心化 GPU 市场和尖端技术，为用户提供经济高效的计算资源和 AI 服务支持。平台支持 AI 推理、GPU 租赁和 AI 模型变现，帮助研究人员、企业和开发者轻松上手并优化成本。借助 Hyperbolic 的创新架构，如采样证明 (PoSP) 和 spML 技术，用户可以安全高效地运行计算任务。无论是初学者还是专业人士，Hyperbolic 都提供强大的工具和资源，助您探索和推动 AI 技术的发展。
AI 行业面临着重大挑战：高昂的成本和有限的计算资源。训练和部署 AI 模型需要大量 GPU 算力，这不仅价格昂贵，而且超出了许多用户的承受能力。此外，AI 过程缺乏透明性和验证机制，造成了信任危机和效率低下。
Hyperbolic 利用去中心化技术为这些问题提供了解决方案。通过建立去中心化的 GPU 市场，Hyperbolic 让计算资源变得更加实惠和便捷。用户可以从各类供应商那里租用闲置的 GPU 算力，有效降低成本并提升资源可用性。同时，Hyperbolic 推出了采样证明（Proof of Sampling，PoSP）来确保 AI 计算的可靠性，并结合 spML 和 Hyperbolic 去中心化操作系统（Hyper-dOS）来优化 AI 模型的训练与部署。
什么是 Hyperbolic？
来源: Hyperbolic 官网
Hyperbolic 是一个革新性的去中心化平台，致力于改变人们获取 AI 和计算资源的方式。其核心是一个创新的市场系统，让用户能从各类供应商租用闲置的 GPU 算力。这不仅确保了计算资源的高效利用，还显著降低了高性能计算的成本。通过提供去中心化的 GPU 算力，Hyperbolic 让更多用户有机会参与 AI 开发和部署，突破了传统技术使用的门槛。该平台由Dr Jasper Zhang和Dr Yuchen Jin共同创立。
Hyperbolic 的使命与愿景
Hyperbolic 的使命是实现 AI 和计算能力的民主化，让所有人都能获取这些资源，不受经济或技术水平的限制。其愿景是打造一个透明、高效的去中心化生态系统，推动 AI 行业的创新与协作。通过区块链技术和去中心化原则，Hyperbolic 正在构建一个更具包容性和公平性的 AI 发展未来。
Hyperbolic 的用户群体
企业：企业可以利用 Hyperbolic 实现高性价比的 AI 模型训练和部署，有效降低运营成本，加快 AI 项目进度。研究人员：来自学术界和工业界的研究人员能够获取经济实惠的计算资源，开展先进的 AI 研究，避免承担传统 GPU 带来的高额成本。数据中心：数据中心可以在 Hyperbolic 市场上出租闲置 GPU 算力，将未充分利用的资源转化为收益。个人用户：爱好者、学生和独立开发者可以使用 Hyperbolic 便捷的 AI 工具和资源，无需大额投入即可开展实验、学习和创新活动。Hyperbolic 背后的技术
采样证明 (Proof of Sampling, PoSP)
采样证明 (PoSP) 是一种验证协议，旨在确保去中心化系统中 AI 计算的完整性和可靠性。PoSP 使用采样方法验证交易和数据交互，与传统验证方法相比大大减少了计算负担。通过利用博弈论原理，PoSP 鼓励参与者诚实行为，从而增强网络的整体可信度。
采样证明的工作原理
PoSP 的运行机制是从数据集或计算任务中随机选择样本，并验证这些样本，而不是验证整个数据集。PoSP 使用一种称为纯策略纳什均衡 (Pure Strategy Nash Equilibrium) 的博弈论模型，鼓励所有参与者诚实行为，从而提高网络的可信度和可靠性。这种方法减少了需要处理的数据量，使验证过程更加高效。网络中的参与者被激励提供准确的样本，因为统计分析可以检测出不诚实行为。如果发现不一致，将会施加惩罚，从而确保大多数参与者保持诚实行为。
spML
spML 是一种验证机制，旨在通过简化去中心化网络中 AI 推理验证的过程，解决以往系统（如 zkML 和 opML）存在的缺陷。spML 协议采用一种简单但有效的方法，在保证快速处理和高安全性的同时，避免了 zkML 的计算复杂性和 opML 的欺诈风险。
spML 的工作原理
协议首先由用户向随机选定的服务器A发送带有数字签名的输入。服务器A处理后返回输出结果及其哈希值，同时附加签名以验证真实性。为确保推理结果可靠，协议会按预设概率随机引入服务器B进行独立验证。如果未选中服务器B，则服务器A直接获得奖励，交易即告完成。
当选中服务器B时，它会处理相同的输入并向用户返回输出及哈希值。用户随后比对两个哈希值：如果匹配，表明结果一致，两个服务器均获得奖励；如果不匹配，则表明存在差异或欺诈行为，用户会将此信息广播至网络。网络节点将通过多数表决进行裁定，不诚实方将受到制裁，从而维护系统的完整性与信任度。
Hyperbolic 去中心化操作系统 (Hyper-dOS)
Hyper-dOS 是一个去中心化操作系统，负责管理和协调 Hyperbolic 生态系统内的资源。它能高效地在网络中分配和执行计算任务，并在维护 Hyperbolic 去中心化基础设施的性能和可扩展性方面发挥关键作用。通过智能协调资源分配，Hyper-dOS 不仅实现了各种 AI 服务的无缝集成和运行，还能最大化利用可用计算能力，确保任务高效完成。
Hyperbolic 生态系统架构
来源: Hyperbolic 博客
Hyperbolic 去中心化协调层（Orchestration Layer）
去中心化协调层是 Hyperbolic 基础设施的核心。由 Hyperbolic 去中心化操作系统 (Hyper-dOS) 提供支持，该层负责管理和优化全球 GPU 基础设施。它整合了来自多种来源的计算能力，包括数据中心、矿场、个人计算机和本地系统。
主要功能包括：
自动扩展：系统可以根据实时需求自动调整 GPU 集群的规模，确保资源利用的高效性。自我修复：协调层能够自动检测并恢复故障，无需人工干预即可保持持续运行。可定制性：用户可以根据具体需求定制集群，为各种应用提供灵活性和适应性。AI 服务层（Service Layer）
该层提供了一整套 AI 服务和引擎套件，为 AI 应用提供核心功能。它支持广泛的任务，从简单的自动化到复杂的优化和增强流程。
主要组件包括：
推理服务：这些服务通过 AI 模型实现实时预测和决策，确保高性能和高准确性。模型训练与微调：为开发者提供训练和微调 AI 模型的工具，使模型能够适应特定任务和数据集，从而提高其有效性。AI 模型评估：包括评估 AI 模型性能和准确性的工具和基准，帮助开发者不断优化和改进模型。验证与隐私层（Verification and Privacy Layer）
验证与隐私层保障 AI 计算的完整性与保密性。该层运用采样证明（PoSP）来验证计算结果的准确性并预防欺诈行为。同时，它集成了隐私保护技术，确保在数据处理过程中用户的敏感信息得到安全保护。
Hyperbolic 区块链层（Blockchain Layer）
区块链层是 Hyperbolic 安全性与透明性的基础。它为生态系统内的所有交易和交互提供了安全且不可篡改的账本。通过确保所有活动透明记录，该层增强了信任和责任感。同时，它支持智能合约，实现各方之间的自动化和安全协议，从而简化操作并减少对中介的需求。
应用层（Application Layer）
应用层是用户与 Hyperbolic 生态系统进行交互的接口。它提供各种直观、易用的应用程序和界面。不论是专业技术人员还是普通用户，都能便捷地使用 Hyperbolic 的服务。该层支持多样化的应用场景，覆盖从基础用户仪表板到高级开发环境等多种需求。
Hyperbolic 的 AI 推理
AI 推理是训练好的 AI 模型对新数据进行解释和决策的过程。与训练阶段不同，推理阶段会运用从大量数据中学习到的模式来分析新的、未见过的数据，从而得出预测或结果。Hyperbolic 提供高效且可扩展的 AI 推理功能，通过去中心化的 GPU 网络实现快速、准确的计算。这种去中心化架构使推理任务能够分布在多个节点上执行，从而提升整体性能和可靠性。
Hyperbolic AI 推理的优势
可扩展性：去中心化网络可以处理大规模推理任务，即使在高峰期也能保证一致的性能。成本效益：通过利用闲置的 GPU 资源，Hyperbolic 降低了 AI 推理的成本，使更多用户能够负担得起。能源效率：高效的推理降低了计算成本和能耗，有助于更可持续的 AI 应用。Hyperbolic 开源 AI 模型
来源: Hyperbolic 官网
Hyperbolic 提供多种高性能的开源 AI 模型，使开发者能够利用最前沿的技术，而无需承担传统供应商的高昂成本。以下是一些可用模型的示例：
视觉语言模型 (VLMs)：结合视觉和文本理解的模型，例如 Qwen2-VL-7B-Instruct、Pixtral-12B 和 Qwen2-VL-7B。基础模型：提供强大的基础 AI 能力，例如 Llama 3.1–405B-BASE (BF16) 和 Llama 3.1–405B-BASE (FP8)。文本到文本模型：用于自然语言处理任务的模型，例如 Qwen2.5–Code-32B、Llama 3.2–3B、DeepSeek-V2.5、Llama 3.1–7B、Hermes–3-70B、Llama 3.1–405B、Llama 3.1–3B 和 Llama 3.1–88。文本到图像模型：用于 AI 生成视觉内容的模型，例如 Flux 1 [dev]、SDXL-1.0、Segmind SD–1B、Stable Diffusion–1.5 和 SDXL-1.0-Turbo。文本到语音模型：适用于语音合成应用的模型，例如 Melo TTS。访问和使用开源模型指南
要访问和使用 Hyperbolic 的开源 AI 模型，请按照以下步骤操作：
创建账户：在 Hyperbolic 平台上注册账户以获取模型访问权限。选择模型：浏览可用模型列表，并选择适合您需求的模型。部署模型：利用 Hyperbolic 的去中心化基础设施部署模型，确保其在最佳硬件上运行。集成应用程序：使用模型的 API 将其集成到您的应用程序中，实现无缝的 AI 功能。Hyperbolic GPU 市场
Hyperbolic GPU 市场是一个去中心化平台，让用户能从不同供应商租用闲置的 GPU 资源。该市场将需要 AI 计算能力的用户与拥有闲置 GPU 资源的供应商匹配，为双方创造经济效益。通过这一市场，用户只需支付传统云服务商一小部分的成本就能获得高性能 GPU。
Hyperbolic GPU 市场背后的技术
驱动 Hyperbolic GPU 市场的技术基于 Hyperbolic 去中心化操作系统 (Hyper-dOS)。该系统负责管理和优化全球 GPU 基础设施，确保计算任务能够高效地分布在整个网络中。Hyper-dOS 集成了来自多种来源的 GPU 资源，包括数据中心、矿场、个人计算机和本地系统，构建了一个强大且可扩展的基础设施。
Hyperbolic GPU 市场的关键差异点
供应商：Hyperbolic GPU 市场的供应商可以通过出租闲置的 GPU 资源来实现变现。这为数据中心、矿场以及拥有高性能 GPU 的个人提供了额外的收入来源。供应商受益于平台的去中心化特点，确保了公平的报酬和高效的资源利用。租户：租户可以根据自身的计算需求访问多种 GPU 选项。市场提供了无缝的使用体验，使用户只需几次点击即可租用 GPU。这种便捷性以及具有竞争力的价格使其成为研究人员、开发人员和希望降低 AI 基础设施成本的企业的理想选择。Hyperbolic 的定价
GPU 市场定价
Hyperbolic GPU 市场为租用 GPU 资源提供灵活且具有竞争力的定价结构。供应商可以在 Hyperbolic 提供的指导范围内自行设定价格，确保市场价格的公平性。以下是定价的详细分类：
80GB VRAM：
H100 SXM：$3.20/小时H100 PCIe：$3.00/小时A100 SXM：$1.80/小时A100 PCIe：$1.60/小时48GB VRAM：
L40：$1.00/小时L40S：$1.00/小时RTX 6000 Ada：$0.90/小时RTX A6000：$0.75/小时A40：$0.50/小时24GB VRAM and Under：
RTX 4090：$0.50/小时RTX 3090 Ti：$0.30/小时RTX 3090：$0.30/小时RTX A5000：$0.30/小时RTX A4000 Ada：$0.30/小时RTX A4500：$0.30/小时RTX A4000：$0.30/小时RTX 3080：$0.20/小时RTX 3070：$0.20/小时A30：$0.20 per hourTesla T4：$0.20/小时Hyperbolic 从租金收入中收取 10% 的平台费用。例如，如果供应商将 H100 SXM 的价格设定为 $2.50/小时，扣除平台费用后，供应商将获得 $2.25/小时。此费用结构确保供应商获得公平报酬，同时为租户提供具有竞争力的价格。
AI 推理定价
Hyperbolic 为 AI 推理服务提供分级定价模式，以满足不同用户的需求和预算。以下是各定价等级的详细说明：
基础级：
免费用户：每分钟最多支持 60 次请求。
付费用户：最低充值 $10，即可享受每分钟最多 600 次请求的服务。付费用户：最低充值 $10，即可享受每分钟最多 600 次请求的服务。
服务包括：访问文本到文本、文本到语音、文本到图像、文本到视频模型，以及微调服务。
企业级：
无限请求：适合大规模操作的用户。全套 AI 模型：访问所有可用的 AI 模型。专属支持：为企业用户提供定制的服务协议 (SLA) 和专属实例。开始使用 Hyperbolic
如何创建 Hyperbolic 账户
访问Hyperbolic 官网。注册：选择通过 Google 或 GitHub 账户登录，或者点击“创建账户”设置一个独立的密码。完成注册：填写必要的信息并确认您的邮箱地址。访问控制面板：注册完成后，您将立即访问 Hyperbolic 的 AI 控制面板，在这里可以探索各种 AI 模型和 GPU 资源。开始使用 Hyperbolic 的 AI 推理服务
要开始使用 Hyperbolic 的 AI 推理服务，请按照以下步骤操作：
获取 API 密钥：创建账户后，前往 Hyperbolic AI 控制面板的设置页面获取您的 API 密钥。选择模型：从平台上提供的多种 AI 模型中选择一个适合您的模型。运行推理任务：使用提供的 API 端点运行推理任务。例如，您可以通过发送请求生成文本、图像或音频。如何在 Hyperbolic 平台上租用 GPU
进入租用 GPU 页面：在 Hyperbolic 平台中，导航至“租用 GPU”部分。选择 GPU 实例：从可用选项中选择最适合您需求的 GPU 实例。租用 GPU：点击“租用”，等待实例显示“准备连接”。连接到 GPU：使用提供的 SSH 命令，通过您喜欢的 SSH 客户端连接到 GPU 实例。使用 GPU：连接成功后，您可以开始使用 GPU 进行计算任务。托管和变现 AI 模型
准备模型：确保您的 AI 模型已经准备好部署。上传模型：通过 Hyperbolic 平台上传您的模型。设置托管：配置托管设置，包括 API 端点和资源分配。变现模型：设置访问模型的定价。Hyperbolic 提供工具管理支付和跟踪使用情况。监控性能：使用控制面板监控模型性能，并根据需要进行调整。Hyperbolic 的融资历程
来源: Hyperbolic 官网
Hyperbolic 已通过多轮融资成功筹集 2000 万美元，充分展现了投资者对其愿景和技术的高度信任。2022 年 11 月，公司完成了 72.5 万美元的种子前融资，这笔早期资金帮助其开发核心技术并组建基础团队。2024 年 7 月，在 Faction 和 Polychain Capital 的领投下，Hyperbolic 完成了 700 万美元的种子轮融资，Longhash Ventures、Bankless Ventures 和 Nomad 等机构也参与其中。这轮融资助力公司扩展基础设施并强化去中心化 GPU 市场。紧接着，Hyperbolic 又完成了由 Polychain Capital 和 Variant 领投的 1200 万美元 A 轮融资，Republic Capital、IOSG Ventures 和 Wintermute 等投资方也加入其中。这笔资金将用于扩大运营规模、优化 AI 服务并拓展用户基础。
关于Hyperbolic一些解说
1、Hyperbolic的秘笈--抽样证明（Proof of Sampling）
Hyperbolic正在通过解决人工智能领域最棘手的挑战之一来开疆扩土：验证一个输出是否真正来自特定的AI模型。
这个问题对于像OpenAI这样的集中式闭源提供商来说尤其棘手。在你请求GPT-4提供输出的时候，你怎么能确定你没有被欺骗--比如，OpenAI运行更便宜的GPT-3.5模型（每代币价格的1/20）？
目前，这样的保证还依赖于声誉，但Hyperbolic认为应该以一种无需信任的去中心化方式来处理这个问题。
目前有几种方法可以做到这一点：
Optimistic机器学习（OpML）：假设所有事务都是有效的，除非有验证者（validator）提出质疑。零知识机器学习(zkML)：使用ZK电路来验证计算是否被正确执行。然而，两者都具有局限性：
OpML依赖于validators来查验结果，这就会因争议期而延迟最终确定性。另外，缺少内在激励来确保validators的诚信行为。zkML的计算量非常大，有时甚至需要几天的时间才能生成具有70B+参数的大模型证明。Hyperbolic的目标是通过其抽样证明（PoSP）协议和抽样机器学习（SpML）来克服这些缺点。SpML利用抽样和博弈论来鼓励诚信行为，而不需要进行持续不断的监督。
它基于一种被称为Nash Equilibrium（纳什均衡）的纯策略型博弈论概念，即所有参与者都有明确的动机诚信行事，因为作弊的成本超过了潜在的收益。
最简单的思维模式是把它想象成一个公共汽车售票系统。
检票员只进行随机检查，所以你可能会认为乘客经常会冒险逃票。但令人惊讶的是，他们并没有这样做，因为逃票的惩罚力度足以阻止乘客作弊。只要罚款远远超过购票成本，诚信就会占上风。
Hyperbolic的SpML使用经济激励来解决当前的验证机制（如OpML和zkML）的局限性。它既提供了速度又提供了安全性，在二者之间达到了很好的平衡，并且没有沉重的计算负担。
需要注意的是什么？那就是它假设每个人的行为都是理性的，但事实并非总是如此。
如果SpML在实践中运行良好，它将改变去中心化AI应用的游戏规则，使无需信任的验证推理成为现实。
2、可扩展的低成本计算
训练AI是很昂贵的。电力和计算接入是企业和初创公司面临的最大成本。训练模型所需的算力成本几乎每9个月翻一番。
2020年GPT-3的成本约为400万美元，而2023年GPT-4的计算训练成本高达1.9亿美元，让人惊掉下巴。
只有资源充足的机构组织才能活下去。规模较小的参与者和爱好者被过高的成本挤出市场。斯坦福大学的一名博士后不得不停止他的研究，原因是他负担不起所需的数千个GPU。
去中心化计算网络的一个主要挑战是管理异构硬件--不仅仅是顶级的英伟达芯片，还有各种各样的GPU。
Hyperbolic的去中心化操作系统是其计算网络的核心。它将通过内置的自动扩展和容错性无缝地汇集资源。
Hyperbolic的突破在于它对这种复杂性的处理方式。
它通过优化不同硬件（从Nvidia到AMD GPU）的张量运算提供灵活性。Hyperbolic的编译栈抽象了复杂性，使开发人员能够在不同的GPU设置中实现高性能，而不会陷入部署和配置方面的困境。其他市场可能会提供去中心化GPU，但它们通常缺乏Hyperbolic所能提供的精密优化，从而将性能调优的负担放在用户身上。
Hyperbolic通过一个API简化了这一点，该API提供了对针对各种硬件优化的AI模型的访问权，使全球计算资源更加易于访问。
8月15日，Hyperbolic发布了其GPU市场的alpha受限版本，允许100名等候成员试用GPU租赁功能。
3、AI服务层
Hyperbolic人工智能生态系统的下一个组件就是AI服务层，它提供推理、模型训练、模型评估和检索增强生成（RAG）等功能。
在Hyperbolic app中，你可以轻松运行顶级开源模型，如Llama 3.1 405B和Hermes 370B。要想微调输出，你可以调整超参数，如max tokens、temperature和top P。
Hyperbolic平台为创新的人工智能应用打开了大门，包括：
AI智能体收入共享：代币化AI智能体的所有权以重新分配收入。人工智能DAO：利用人工智能进行治理决策。分割GPU所有权：允许用户拥有和交易部分GPU。4、Crypto扮演什么角色？
Hyperbolic基础设施的核心是其区块链，它支撑着编排、服务和验证层。区块链为Hyperbolic的开源AI云处理结算和治理。它还支持PoSP技术的仲裁和验证机制。
虽然关于该区块链的具体内容还很少，但你大可期待Hyperbolic很快就会透露更多关于这方面的信息。
5、研究级Alpha
Hyperbolic仍处于测试网阶段。他们在由Polychain Capital和Lightspeed Faction领投的种子轮融资中筹集了700万美元资金。
有意思的是，Hyperbolic是Llama 3.1 405B Base模型的独家提供商。
Base模型是LLM的初始预训练版本，没有经过微调或通过人类反馈(RLHF)进行强化学习。它具有如下优势：
全方位支持对特定任务的微调是高级人工智能技术的起点，例如合成数据生成或模型蒸馏（model distillation）。
6、关于团队
Jasper (Yue) Zhang博士是Hyperbolic Labs的联合创始人兼首席执行官。他曾是Ava Labs的高级区块链研究员和Citadel Securities的量化研究员。他在两年内读取了加州大学伯克利分校的数学博士学位，并在阿里巴巴全球数学竞赛和中国数学奥林匹克竞赛中均获金牌。
Yuchen Jin博士是Hyperbolic Labs的联合创始人兼首席技术官。他拥有华 盛顿大学计算机系统和网络博士学位。他之前曾在OctoML工作，这是一家为运行、调整和扩展生成式AI应用程序提供基础设施的公司。
7、我们的几点想法
总的来说，Hyperbolic让我们非常兴奋。他们绝对是Crypto AI领域里最值得关注的团队之一。
Hyperbolic不仅仅是一个算力提供商，像PoSP和SpML这样的创新也为去中心化AI增加了新的信任和验证层。
在Hyperbolic上试验base模型是非常有趣的，特别是因为他们是目前为数不多的能够实现这一功能的提供商之一。我们绝对可以相信支持他们的开源AI承诺。
几周前，我们写过关于Prime Intellect的文章。Hyperbolic是否会像Prime Intellect那样专注于分布式AI训练，这一点还有待观察。
虽然我们注意到对算力的需求通常是稀疏的，但对于Hyperbolic来说似乎并非如此。他们已经在研究市场上显示出了早期吸引力，吸引了研究人员和开发人员的极大兴趣。
结论
通过解决关键挑战，如高成本、有限的计算能力和缺乏透明验证，Hyperbolic 正在推动 AI 技术的民主化进程。平台的去中心化 GPU 市场，结合创新技术（如采样证明 PoSP 和 spML）以及完整的生态系统架构，为用户提供了一个强大、高效且安全的解决方案。展望未来，Hyperbolic 将持续推进其愿景，打造一个透明、高效的去中心化生态系统，促进行业创新与协作。无论您是企业用户、研究人员、数据中心运营者还是个人开发者，Hyperbolic 都能为您提供合适的工具和资源，助您充分发挥 AI 和计算技术的潜力。
以上就是阿里西西小编给大家分享的是Hyperbolic是什么？一文读懂Crypto x AI新星Hyperbolic的详细介绍了，希望大家喜欢！
