Industri AI menghadapi tantangan signifikan, termasuk biaya tinggi dan keterbatasan ketersediaan sumber daya komputasi. Pelatihan dan penerapan model AI membutuhkan daya GPU yang substansial, seringkali mahal dan sulit diakses oleh banyak pengguna. Selain itu, ada kurangnya transparansi dan verifikasi dalam proses AI, yang menyebabkan masalah kepercayaan dan ketidakefisienan.

Hyperbolic menyelesaikan masalah-masalah ini dengan memanfaatkan teknologi terdesentralisasi. Dengan menciptakan pasar GPU terdesentralisasi, Hyperbolic membuat sumber daya komputasi lebih terjangkau dan dapat diakses. Pasar ini memungkinkan pengguna menyewa kapasitas GPU yang tidak terpakai dari berbagai pemasok, mengurangi biaya dan meningkatkan ketersediaan. Selain itu, Hyperbolic memperkenalkan Proof of Sampling (PoSP) untuk komputasi AI yang dapat diandalkan dan menggunakan spML dan Hyperbolic Decentralized Operating System (Hyper-dOS) untuk mengoptimalkan pelatihan dan implementasi model AI.

Apa itu Hyperbolic?

Sumber: situs web hiperbolik

Hyperbolic adalah platform terdesentralisasi yang dirancang untuk merevolusi akses ke kecerdasan buatan dan sumber daya komputasi. Pada intinya, Hyperbolic menciptakan pasar di mana pengguna dapat menyewa kapasitas GPU yang tidak terpakai dari berbagai pemasok. Pendekatan ini memastikan penggunaan sumber daya yang efisien, secara signifikan mengurangi biaya yang terkait dengan komputasi berkinerja tinggi. Dengan mendesentralisasikan ketersediaan daya GPU, Hyperbolic membuatnya memungkinkan bagi sejumlah pengguna untuk terlibat dalam pengembangan dan implementasi kecerdasan buatan, meruntuhkan hambatan yang secara tradisional membatasi akses ke teknologi-teknologi ini. Hyperbolic didirikan oleh Dr Jasper ZhangdanDr Yuchen Jin.

Misi dan Visi Hyperbolic

Misi Hyperbolic adalah untuk demokratisasi akses ke kecerdasan buatan (AI) dan daya komputasi, sehingga sumber daya ini tersedia untuk semua orang, tanpa memandang kemampuan finansial atau teknis mereka. Visinya adalah menciptakan ekosistem yang transparan, efisien, dan terdesentralisasi yang mendorong inovasi dan kolaborasi di industri AI. Dengan memanfaatkan teknologi blockchain dan prinsip-prinsip terdesentralisasi, Hyperbolic bertujuan untuk membangun masa depan di mana pengembangan AI lebih inklusif dan adil.

Pengguna Hyperbolic

• Perusahaan: Bisnis dapat memanfaatkan Hyperbolic untuk pelatihan model AI yang hemat biaya dan implementasi, mengurangi biaya operasional dan mempercepat inisiatif AI.
• Peneliti: Peneliti akademik dan industri mendapatkan akses ke sumber daya komputasi yang terjangkau, memungkinkan mereka melakukan penelitian AI yang canggih tanpa beban finansial dari biaya GPU tradisional.
• Pusat Data: Pusat data dapat memonetisasi kapasitas GPU yang tidak terpakai dengan menyewakannya di pasar Hyperbolic, mengubah sumber daya yang tidak digunakan menjadi sumber pendapatan.
• Individu: Hobbi, mahasiswa, dan pengembang independen mendapatkan manfaat dari alat dan sumber daya kecerdasan buatan yang dapat diakses, memungkinkan mereka untuk bereksperimen, belajar, dan berinovasi tanpa investasi keuangan yang signifikan.

Teknologi di Balik Hyperbolic

Bukti Sampling (PoSP)

Proof of Sampling (PoSP) adalah protokol verifikasi yang dirancang untuk memastikan integritas dan kehandalan komputasi AI dalam sistem terdesentralisasi. PoSP menggunakan metode sampling untuk memverifikasi transaksi dan interaksi data, yang secara signifikan mengurangi beban komputasi dibandingkan dengan metode verifikasi tradisional. Dengan memanfaatkan prinsip game-teoretik, PoSP mendorong peserta untuk bertindak jujur, meningkatkan kepercayaan keseluruhan dalam jaringan.

Bagaimana Proof of Sampling Bekerja

PoSP beroperasi dengan memilih sampel acak dari dataset atau tugas komputasi dan memverifikasi sampel-sampel ini daripada seluruh dataset. Dengan menggunakan model teori permainan yang dikenal sebagai keseimbangan Nash strategi murni, PoSP mendorong semua partisipan untuk bertindak jujur, meningkatkan kepercayaan dan keandalan jaringan. Metode ini mengurangi jumlah data yang perlu diproses, membuat proses verifikasi lebih efisien. Para partisipan dalam jaringan termotivasi untuk memberikan sampel yang akurat karena perilaku tidak jujur dapat dideteksi melalui analisis statistik. Jika ditemukan ketidaksesuaian, sanksi diberlakukan, memastikan bahwa sebagian besar partisipan bertindak jujur.

spML

spML adalah mekanisme verifikasi yang dirancang untuk mengatasi kekurangan sistem sebelumnya (zkML dan opML) dengan menyederhanakan proses verifikasi inferensi kecerdasan buatan dalam jaringan terdesentralisasi. Protokol spML menggunakan metode yang sederhana namun efektif untuk memastikan pemrosesan yang cepat dan keamanan tinggi tanpa overhead komputasi dan kompleksitas yang terkait dengan zkML maupun kerentanan terhadap penipuan yang terlihat pada opML.

Bagaimana spML bekerja

Protokol dimulai ketika pengguna mengirimkan input dengan tanda tangan digital mereka ke server yang dipilih secara acak, yang dikenal sebagai Server A. Server A memproses input dan mengembalikan output beserta hash-nya, juga ditandatangani untuk memverifikasi keasliannya. Untuk memastikan keandalan inferensi, protokol mungkin secara acak melibatkan server tambahan, yaitu Server B, untuk memverifikasi output secara independen. Hal ini terjadi dengan probabilitas yang telah ditentukan sebelumnya; jika Server B tidak dipilih, Server A menerima imbalan, dan transaksi berhasil.

Jika Server B terlibat, ia memproses input yang sama dan mengirimkan output dan hashnya kembali ke pengguna. Pengguna kemudian membandingkan kedua hash tersebut. Jika cocok, menunjukkan hasil yang konsisten, kedua server akan mendapatkan imbalan. Jika hash tidak cocok, menunjukkan adanya potensi ketidaksesuaian atau penipuan, pengguna menyiarkan informasi ini ke seluruh jaringan. Jaringan, yang terdiri dari beberapa node, memberikan suara untuk memutuskan klaim berdasarkan aturan mayoritas. Sanksi diberlakukan pada pihak yang tidak jujur untuk menjaga integritas dan kepercayaan sistem.

Sistem Operasi Terdesentralisasi Hyperbolik (Hyper-dOS)

Hyper-dOS adalah sistem operasi terdesentralisasi yang mengelola dan mengatur sumber daya dalam ekosistem Hyperbolic. Ini memastikan bahwa tugas komputasi didistribusikan dan dieksekusi dengan efisien di seluruh jaringan. Hyper-dOS memainkan peran penting dalam menjaga kinerja dan skalabilitas infrastruktur terdesentralisasi Hyperbolic, memungkinkan integrasi yang mulus dan operasi berbagai layanan AI. Dengan mengoordinasikan alokasi sumber daya, Hyper-dOS memaksimalkan penggunaan daya komputasi yang tersedia, memastikan bahwa tugas-tugas diselesaikan dengan cepat dan efisien.

Arsitektur Ekosistem Hiperbolik

Sumber: blog Hyperbolic

Hyperbolic Lapisan Orkestrasi Terdesentralisasi

Lapisan orkestrasi terdesentralisasi adalah tulang punggung infrastruktur Hyperbolic. Didukung oleh Sistem Operasi Terdesentralisasi Hyperbolic (Hyper-dOS), lapisan ini mengelola dan mengoptimalkan infrastruktur GPU global. Ini mengintegrasikan kekuatan komputasi dari berbagai sumber, termasuk pusat data, pertanian pertambangan, mesin pribadi, dan sistem on-premises.

Fitur utama termasuk:

• Auto-scaling: Sistem dapat secara otomatis menyesuaikan ukuran kluster GPU berdasarkan permintaan secara real-time, sehingga memastikan penggunaan sumber daya yang efisien.
• Pemulihan diri: Lapisan orkestrasi dapat mendeteksi dan pulih dari kegagalan secara mandiri, menjaga operasi kontinu tanpa intervensi manual.
• Penyesuaian: Pengguna dapat menyesuaikan kluster untuk memenuhi persyaratan tertentu, memberikan fleksibilitas dan adaptabilitas untuk berbagai aplikasi.

Layanan Layanan Kecerdasan Buatan

Lapisan ini menyediakan rangkaian lengkap layanan dan mesin AI, menyediakan fungsionalitas penting untuk aplikasi AI. Ia mendukung berbagai tugas, dari otomatisasi sederhana hingga proses optimisasi dan peningkatan yang kompleks.

Komponen kunci termasuk:

• Layanan Inferensi: Layanan ini memungkinkan prediksi dan pengambilan keputusan secara real-time oleh model AI, menjamin kinerja dan akurasi yang tinggi.
• Pelatihan Model dan Penyesuaian Fein: Alat-alat untuk melatih dan menyesuaikan model AI memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan model dengan tugas dan dataset tertentu, meningkatkan efektivitas mereka.
• Evaluasi Model AI: Ini mencakup alat dan benchmark untuk menilai kinerja dan akurasi model AI, membantu pengembang menyempurnakan dan meningkatkan model mereka secara terus-menerus.

Verifikasi dan Lapisan Privasi

Lapisan verifikasi dan privasi memastikan integritas dan kerahasiaan komputasi AI. Ini mencakup Proof of Sampling (PoSP) untuk memverifikasi akurasi komputasi, melindungi dari aktivitas penipuan. Selain itu, lapisan ini termasuk teknik pemeliharaan privasi untuk melindungi data sensitif selama pemrosesan, memastikan bahwa data pengguna tetap aman dan rahasia.

Lapisan Blockchain Hyperbolik

Lapisan blockchain adalah dasar keamanan dan transparansi Hyperbolic. Ini menyediakan buku besar yang aman dan tidak dapat diubah untuk semua transaksi dan interaksi dalam ekosistem. Lapisan ini meningkatkan kepercayaan dan akuntabilitas dengan memastikan bahwa semua aktivitas dicatat secara transparan. Ini juga mendukung kontrak pintar, memungkinkan perjanjian otomatis dan aman antara pihak-pihak, yang menyederhanakan operasi dan mengurangi kebutuhan akan perantara.

Lapisan Aplikasi

Lapisan aplikasi adalah antarmuka melalui mana pengguna akhir berinteraksi dengan ekosistem Hyperbolic. Ini mencakup berbagai aplikasi dan antarmuka pengguna yang dirancang agar intuitif dan dapat diakses. Lapisan ini memastikan bahwa pengguna teknis maupun non-teknis dapat dengan mudah mengakses dan menggunakan layanan Hyperbolic. Aplikasi di lapisan ini bervariasi dari dasbor pengguna sederhana hingga lingkungan pengembangan kompleks, memenuhi berbagai kebutuhan pengguna.

Inferensi Kecerdasan Buatan Hyperbolic

Inferensi AI adalah proses di mana model AI yang terlatih menginterpretasikan data baru dan membuat keputusan berdasarkan pelatihan mereka. Berbeda dengan fase pelatihan, yang melibatkan pembelajaran pola dari dataset yang sangat besar, inferensi menerapkan pengetahuan yang telah dipelajari ini ke data baru yang belum terlihat untuk menghasilkan prediksi atau hasil. Kemampuan inferensi AI Hyperbolic dirancang untuk menjadi efisien dan dapat diskalakan, memanfaatkan jaringan terdesentralisasi sumber daya GPU untuk memberikan hasil yang cepat dan akurat. Pendekatan terdesentralisasi ini memastikan bahwa tugas inferensi dapat didistribusikan di beberapa node, meningkatkan kinerja dan keandalan.

Manfaat pengambilan kesimpulan kecerdasan buatan Hyperbolic

• Skalabilitas: Jaringan terdesentralisasi dapat menangani tugas inferensi dalam skala besar, memastikan kinerja yang konsisten bahkan saat penggunaan puncak.
• Efisiensi Biaya: Dengan memanfaatkan sumber daya GPU yang tidak terpakai, Hyperbolic mengurangi biaya inferensi AI, sehingga lebih mudah diakses oleh berbagai pengguna.
• Efisiensi Energi: Inferensi yang efisien mengurangi biaya komputasi dan konsumsi energi, berkontribusi pada aplikasi kecerdasan buatan yang lebih berkelanjutan.

Model AI Sumber Terbuka Hiperbolik

Sumber: situs web Hyperbolic

Hyperbolic memberikan akses ke berbagai model AI open-source high-performance, memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan teknologi mutakhir tanpa biaya tinggi yang terkait dengan penyedia tradisional. Beberapa contoh model yang tersedia termasuk:

• Model Bahasa Visi (VLM), menggabungkan pemahaman visual dan teks seperti Qwen2-VL-7B-Instruct, Pixtral-12B, dan Qwen2-VL-7B
• Model Dasar memungkinkan akses ke kekuatan mentah AI yang mendasar seperti Llama 3.1–405B-BASE (BF16) dan Llama 3.1–405B-BASE (FP8)
• Model teks-ke-tek untuk tugas pemrosesan bahasa alami seperti 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, dan Llama 3.1–88
• Model teks-ke-gambar untuk melepaskan kreativitasmu dengan visual yang dihasilkan oleh AI seperti Flux 1 [dev], SDXL-1.0, Segmind SD-1B, Stable Diffusion-1.5 dan SDXL-1.0-Turbo
• Model teks-ke-suara untuk aplikasi sintesis suara seperti Melo TTS.

Panduan Mengakses dan Menggunakan Model Open Source

Untuk mengakses dan menggunakan model AI sumber terbuka Hyperbolic, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buat Akun: Daftar di platform Hyperbolic untuk mendapatkan akses ke model-model yang tersedia.
2. Pilih Model: Telusuri daftar model yang tersedia dan pilih yang sesuai dengan kebutuhan Anda.
3. Mengimplementasikan Model: Gunakan infrastruktur terdesentralisasi Hyperbolic untuk mengimplementasikan model, memastikan bahwa model berjalan pada perangkat keras terbaik yang tersedia.
4. Integrasikan dengan Aplikasi: Manfaatkan API model untuk mengintegrasikannya dengan aplikasi Anda, memungkinkan kemampuan AI yang mulus.

Marketplace GPU Hyperbolic

Marketplace GPU Hyperbolic adalah platform terdesentralisasi yang memungkinkan pengguna menyewa kapasitas GPU yang tidak terpakai dari berbagai pemasok. Marketplace ini menghubungkan orang-orang yang membutuhkan daya komputasi untuk tugas AI dengan mereka yang memiliki sumber daya GPU berlebih, menciptakan solusi yang hemat biaya dan efisien untuk kedua belah pihak. Dengan memanfaatkan marketplace ini, pengguna dapat mengakses GPU berkinerja tinggi dengan sebagian kecil biaya dibandingkan penyedia cloud tradisional.

Teknologi di Balik Pasar GPU Hipertropik

Teknologi yang mendorong Pasar GPU Hiperbolik dibangun di atas Sistem Operasi Terdesentralisasi Hiperbolik (Hyper-dOS). Sistem ini mengelola dan mengoptimalkan infrastruktur GPU global, memastikan tugas komputasi didistribusikan secara efisien di seluruh jaringan. Hyper-dOS mengintegrasikan berbagai sumber daya daya GPU, termasuk pusat data, peternakan pertambangan, mesin pribadi, dan sistem on-premises, untuk menciptakan infrastruktur yang tangguh dan dapat diskalakan.

Perbedaan Kunci dari Pasar GPU Hyperbolic

• Pemasok: Pemasok di Pasar GPU Hipertrofik dapat memonetisasi sumber daya GPU yang menganggur dengan menyewakannya kepada pengguna. Ini memberikan aliran pendapatan tambahan bagi pusat data, pertambangan, dan individu dengan GPU kinerja tinggi. Pemasok mendapat manfaat dari sifat terdesentralisasi platform, yang menjamin kompensasi yang adil dan pemanfaatan sumber daya yang efisien.
• Penyewa: Penyewa dapat mengakses berbagai pilihan GPU untuk memenuhi kebutuhan komputasi mereka. Pasar ini menawarkan pengalaman yang mulus, memungkinkan pengguna menyewa GPU hanya dengan beberapa kali klik. Aksesibilitas dan harga yang kompetitif membuatnya menjadi pilihan menarik bagi para peneliti, pengembang, dan perusahaan yang ingin mengurangi biaya infrastruktur AI mereka.

Pengenaan Harga Hipertropik

Harga Pasar GPU

Marketplace GPU Hyperbolic menawarkan struktur harga yang fleksibel dan kompetitif untuk menyewa sumber daya GPU. Pemasok dapat menetapkan harga mereka sendiri sesuai dengan panduan yang diberikan oleh Hyperbolic, memastikan tingkat pasar yang adil. Berikut ini adalah rincian terperinci tentang harga:

80GB VRAM:

• H100 SXM: $3.20 per jam
• H100 PCIe: $3.00 per jam
• A100 SXM: $1.80 per jam
• A100 PCIe: $1.60 per jam

48GB VRAM:

• L40: $1.00 per jam
• L40S: $1.00 per hour
• RTX 6000 Ada: $0.90 per jam
• RTX A6000: $0.75 per jam
• A40: $0.50 per jam

24GB VRAM dan Di Bawah:

• RTX 4090: $0,50 per jam
• RTX 3090 Ti: $0.30 per jam
• RTX 3090: $0.30 per jam
• RTX A5000: $0.30 per jam
• RTX A4000 Ada: $0.30 per jam
• RTX A4500: $0.30 per jam
• RTX A4000: $0.30 per hour
• RTX 3080: $0.20 per jam
• RTX 3070: $0.20 per jam
• A30: $0.20 per jam
• Tesla T4: $0.20 per jam

Hyperbolic mengambil biaya platform sebesar 10% dari pendapatan sewa. Misalnya, jika pemasok menetapkan harga untuk H100 SXM sebesar $2,50 per jam, mereka akan menerima $2,25 per jam setelah dikurangi biaya platform. Struktur biaya ini memastikan bahwa para pemasok mendapatkan kompensasi yang adil sementara tetap menjaga harga yang kompetitif bagi penyewa.

Harga Inferensi AI

Hyperbolic menawarkan model penetapan harga bertingkat untuk layanan inferensi AI, yang menyesuaikan dengan kebutuhan pengguna dan anggaran yang berbeda. Berikut ini adalah penjelasan rinci tentang tingkat penetapan harga:

Tingkat Dasar:

• Pengguna Gratis: Hingga 60 permintaan per menit.
• Pengguna Berbayar: Hingga 600 permintaan per menit untuk pengguna yang melakukan deposit minimal $10 ke akun mereka.

Layanan meliputi akses ke model teks-ke-teks, teks-ke-suara, teks-ke-gambar, dan teks-ke-video, serta layanan penyempurnaan.

Tier Enterprise:

• Permintaan Tanpa Batas: Cocok untuk operasi dalam skala besar.
• Paket Lengkap Model AI: Akses ke semua model yang tersedia.
• Dukungan Khusus: SLA Kustom dan instansi khusus untuk pengguna perusahaan.

Memulai dengan Hyperbolic

Cara Membuat Akun dengan Hyperbolic

• Kunjungi Website Hyperbolic.
• Daftar: Pilih masuk dengan akun Google atau GitHub Anda, atau pilih "Buat Akun" untuk mengatur kata sandi unik.
• Lengkapi Registrasi: Isi detail yang diperlukan dan konfirmasikan alamat email Anda.
• Akses Dasbor: Setelah terdaftar, Anda akan langsung mendapatkan akses ke Dasbor AI Hyperbolic, di mana Anda dapat menjelajahi berbagai model AI dan sumber daya GPU.

Memulai dengan Inferensi AI Hipertropik

Untuk mulai menggunakan layanan inferensi AI Hyperbolic:

1. Mendapatkan Kunci API: Setelah membuat akun, arahkan ke halaman Pengaturan di Dasbor Hyperbolic AI untuk mendapatkan kunci API Anda.

2. Pilih Model: Pilih dari berbagai model AI yang tersedia di platform.

3. Jalankan Inferensi: Gunakan titik akhir API yang disediakan untuk menjalankan tugas inferensi. Misalnya, Anda dapat menghasilkan teks, gambar, atau audio dengan mengirim permintaan ke titik akhir yang sesuai.

Bagaimana Cara Menyewa GPU di Hyperbolic

1. Arahkan ke Tab Sewa GPU: Pada platform Hiperbolik, buka bagian "Sewa GPU".
2. Pilih Instansi GPU: Pilih instansi GPU yang paling cocok dengan kebutuhan Anda dari opsi yang tersedia.
3. Sewa GPU: Klik ‘Sewa’ dan tunggu instance menampilkan “Siap untuk Terhubung”.
4. Terhubung ke GPU: Gunakan perintah SSH yang disediakan untuk terhubung ke instans GPU menggunakan klien SSH pilihan Anda.
5. Manfaatkan GPU: Setelah terhubung, Anda dapat mulai menggunakan GPU untuk tugas komputasi Anda.

Hosting dan Memonetisasi Model AI

1. Persiapkan Model Anda: Pastikan model AI Anda siap untuk dideploy.
2. Unggah Model Anda: Gunakan platform Hyperbolic untuk mengunggah model Anda.
3. Mengatur Hosting: Mengkonfigurasi pengaturan hosting, termasuk titik akhir API dan alokasi sumber daya.
4. Monetize Your Model: Tetapkan harga untuk akses ke model Anda. Hyperbolic menyediakan alat untuk mengelola pembayaran dan melacak penggunaan.
5. Monitor Kinerja: Gunakan dashboard untuk memantau kinerja model Anda dan melakukan penyesuaian jika diperlukan.

Perjalanan Penggalangan Dana Hipobolik

Sumber: situs web Hyperbolic

Hyperbolic telah berhasil mengumpulkan $20 juta melalui beberapa putaran pendanaan, menunjukkan keyakinan investor yang kuat pada visi dan teknologinya. Hyperbolic mengumpulkan $725.000 dalam putaran pendanaan pra-benihnya pada November 2022. Investasi awal ini membantu perusahaan mengembangkan teknologi intinya dan membangun tim yang kokoh. Pada Juli 2024, perusahaan mengamankan $7 juta dalam putaran pendanaan benih yang dipimpin oleh Faction dan Polychain Capital, dengan partisipasi dari Longhash Ventures, Bankless Ventures, dan Nomad. Putaran ini memungkinkan Hyperbolic untuk memperluas infrastrukturnya dan meningkatkan pasar GPU terdesentralisasi. Kemudian, Hyperbolic melanjutkan untuk mengumpulkan $12 juta dalam putaran Seri A-nya, dipimpin oleh Polychain Capital dan Variant, dengan investasi tambahan dari Republic Capital, IOSG Ventures, dan Wintermute. Pendanaan ini sangat penting untuk meningkatkan operasi, meningkatkan layanan AI, dan memperluas basis pengguna.

Kesimpulan

Dengan mengatasi tantangan-tantangan kritis seperti biaya tinggi, akses terbatas terhadap daya komputasi, dan kebutuhan verifikasi transparan, Hyperbolic mendemokratisasi teknologi AI. Pasarnya GPU terdesentralisasi, teknologi inovatif seperti Proof of Sampling (PoSP) dan spML, serta arsitektur ekosistem komprehensifnya memberikan solusi yang kuat, efisien, dan aman bagi banyak pengguna. Saat Hyperbolic melangkah maju, ia tetap berkomitmen pada visinya untuk menciptakan ekosistem yang transparan, efisien, dan terdesentralisasi yang mendorong inovasi dan kolaborasi. Baik Anda perusahaan, peneliti, pusat data, atau individu, Hyperbolic menawarkan alat dan sumber daya yang diperlukan untuk memanfaatkan kekuatan AI dan teknologi komputasi secara efektif.