AI産業は、高コストや計算リソースの限られた利用可能性など、重大な課題に直面しています。AIモデルのトレーニングや展開には、しばしば高価で多くのユーザーにはアクセスしにくいGPUパワーが必要です。さらに、AIプロセスにおける透明性と検証の欠如により、信頼性の問題や非効率が生じています。

Hyperbolicは、分散化技術を活用することでこれらの問題に取り組んでいます。分散型GPUマーケットプレイスを作成することで、Hyperbolicは計算リソースをより手頃な価格で利用可能にします。このマーケットプレイスでは、さまざまなサプライヤーからアイドルGPU容量を借りることができ、コストを削減し利用可能性を高めることができます。さらに、Hyperbolicは頼りになるAI計算のためにProof of Sampling（PoSP）を導入し、spMLとHyperbolic分散型オペレーティングシステム（Hyper-dOS）を活用してAIモデルのトレーニングと展開を最適化します。

ハイパーボリックとは何ですか？

ソース：ハイパーボリックウェブサイト

Hyperbolic（ハイパーボリック）は、AIと計算リソースへのアクセスを革新するために設計された分散型プラットフォームです。Hyperbolicのコアとなるのは、ユーザーがさまざまな供給業者からアイドルGPU容量を借りることができるマーケットプレイスを作成することです。このアプローチにより、リソースの効率的な利用が保証され、高性能コンピューティングに関連するコストが大幅に削減されます。GPUパワーの利用可能性を分散化することで、Hyperbolicはより幅広い範囲のユーザーがAIの開発と展開に参加できるようにし、従来はこれらの技術へのアクセスが制限されていた障壁を取り払います。Hyperbolicは、創設者によって設立されました。Dr Jasper ZhangそしてDr Yuchen Jin.

ハイパーボリックのミッションとビジョン

Hyperbolicのミッションは、AIと計算能力へのアクセスを民主化し、これらのリソースを財務的または技術的な能力に関係なく誰にでも利用可能にすることです。そのビジョンは、AI業界でのイノベーションと協力を促進する透明で効率的で分散化されたエコシステムを創造することです。ブロックチェーン技術と分散化の原則を活用することにより、Hyperbolicはより包括的かつ公平なAI開発の未来を築くことを目指しています。

ハイパーボリックのユーザー

• 企業: ハイパーボリックを利用することで、コスト効果の高いAIモデルのトレーニングと展開を行うことができ、運用費用を削減し、AIイニシアチブを加速させることができます。
• 研究者：学術および産業の研究者は、従来のGPUコストの負担なしに先進的なAI研究を行うために手頃な計算リソースにアクセスできます。
• データセンター：データセンターは、使用されていないリソースを収益の流れに変えることができるHyperbolicマーケットプレイスで、アイドルGPU容量を貸し出すことで収益を上げることができます。
• 個人：ホビイスト、学生、独立開発者は、手頃なAIツールとリソースを利用することで、重要な財務投資なしで実験し、学び、革新することができます。

ハイパーボリックの背後にあるテクノロジー

Proof of Sampling (PoSP)

Proof of Sampling (PoSP)は、分散システムにおけるAI計算の完全性と信頼性を確保するために設計された検証プロトコルです。 PoSPはサンプリング方法を使用してトランザクションやデータの相互作用を検証し、従来の検証方法と比較して計算負荷を大幅に削減します。 ゲーム理論の原則を活用することで、PoSPは参加者に正直に行動するよう奨励し、ネットワーク全体の信頼性を向上させます。

Proof of Samplingの仕組み

PoSPは、データセットまたは計算タスクから無作為なサンプルを選択し、これらのサンプルをデータセット全体ではなく検証することで動作します。純粋戦略ナッシュ均衡として知られるゲーム理論モデルを使用し、PoSPはすべての参加者が正直に行動するよう奨励し、ネットワークの信頼性と信頼性を向上させます。この方法により、処理する必要があるデータ量が減少し、検証プロセスがより効率的になります。ネットワークの参加者は、不正行為が統計分析によって検出される可能性があるため、正確なサンプルを提供するようインセンティブが与えられます。不一致が見つかった場合、ペナルティが科され、ほとんどの参加者が正直に行動するように保証されます。

spML

spMLは、分散型ネットワークにおけるAI推論の検証プロセスを効率化することで、以前のシステム（zkMLおよびopML）の欠点に対処するために設計された検証メカニズムです。spMLプロトコルは、zkMLの計算オーバーヘッドや複雑さ、またはopMLで見られる詐欺への脆弱性を排除しつつ、迅速な処理と高いセキュリティを確保するために、わかりやすいかつ効果的な手法を利用しています。

spMLの仕組み

プロトコルは、ユーザーがデジタル署名付きの入力をランダムに選択されたサーバー（サーバーAとして知られる）に送信することから始まります。 サーバーAは入力を処理し、出力とそのハッシュを返し、その信頼性を検証するために署名します。 推論の信頼性を確保するために、プロトコルは出力を独立して検証する追加のサーバー（サーバーB）をランダムに関与させる場合があります。 これは事前に確率が決められており、サーバーBが選択されない場合、サーバーAに報酬が支払われ、取引は成功裏に終了します。

サーバーBが関与している場合、サーバーBは同じ入力を処理し、その出力とハッシュをユーザーに送信します。その後、ユーザーは両方のハッシュを比較します。一致した場合、一貫した結果を示すため、両方のサーバーに報酬が与えられます。一方、ハッシュが異なる場合、潜在的な不一致や詐欺を示すため、ユーザーはこの情報を全ネットワークにブロードキャストします。複数のノードで構成されるネットワークは、多数決のルールに基づいて主張を判断するため投票を行います。システムの整合性と信頼を維持するため、不正な当事者に制裁が課せられます。

Hyperbolic Decentralized Operating System (Hyper-dOS)

Hyper-dOSは、Hyperbolicエコシステム内のリソースを管理およびオーケストレーションする分散型オペレーティングシステムです。計算タスクがネットワーク全体で効率的に分散および実行されることを保証します。Hyper-dOSは、Hyperbolicの分散型インフラストラクチャのパフォーマンスとスケーラビリティを維持する上で重要な役割を果たし、さまざまなAIサービスのシームレスな統合および運用を可能にします。リソースの割り当てを調整することで、Hyper-dOSは利用可能な計算パワーの最大限の利用を実現し、タスクが迅速かつ効率的に完了することを保証します。

双曲線生態系のアーキテクチャ

Source: Hyperbolicのブログ

ハイパーボリック分散オーケストレーションレイヤー

分散オーケストレーションレイヤーは、Hyperbolicのインフラストラクチャーのバックボーンです。Hyperbolic Decentralized Operating System（Hyper-dOS）によって駆動されており、このレイヤーはグローバルGPUインフラストラクチャーを管理し、最適化します。データセンター、マイニングファーム、個人のマシン、オンプレミスシステムなど、さまざまなソースからコンピューティングパワーを統合しています。

主な特長は次のとおりです:

• 自動スケーリング：システムはリアルタイムの需要に基づいてGPUクラスターのサイズを自動的に調整し、効率的なリソース利用を確保します。
• セルフヒーリング：オーケストレーションレイヤーは、自律的に障害を検出し回復し、手動介入なしで連続的な運用を維持します。
• カスタマイズ可能性：ユーザーは特定の要件に合わせてクラスターを調整でき、さまざまなアプリケーションに対応する柔軟性と適応性を提供します。

AIサービスレイヤー

このレイヤーには、AIアプリケーションに必要な基本的な機能を提供する包括的なAIサービスとエンジンのスイートがあります。簡単な自動化から複雑な最適化やエンハンスメントプロセスまで、幅広いタスクに対応しています。

主要なコンポーネントには次のものがあります:

• 推論サービス：これらのサービスは、AIモデルによるリアルタイムの予測と意思決定を可能にし、高いパフォーマンスと精度を確保します。
• モデルのトレーニングと微調整：モデルのトレーニングおよび微調整のツールは、開発者がモデルを特定のタスクやデータセットに適応させて効果を高めることを可能にします。
• AIモデル評価：これには、AIモデルのパフォーマンスと精度を評価するためのツールやベンチマークが含まれており、開発者がモデルを継続的に改良し、向上させるのを支援します。

検証とプライバシーレイヤー

検証とプライバシーレイヤーは、AIの計算の整合性と機密性を保証します。Proof of Sampling（PoSP）を組み込んで、計算の正確性を検証し、不正行為に対して保護します。さらに、このレイヤーには、処理中の機密データを保護するためのプライバシー保護技術が含まれており、ユーザーデータが安全で機密性が保たれます。

ハイパーボリックブロックチェーンレイヤー

ブロックチェーンレイヤーは、Hyperbolicのセキュリティと透明性の基盤です。エコシステム内のすべての取引と相互作用に対する安全で変更不可能な台帳を提供します。このレイヤーは、すべての活動が透明に記録されることによって信頼と説明責任を高めます。また、スマートコントラクトをサポートし、当事者間の自動化された安全な契約を可能にし、業務を効率化し、仲介者の必要性を減らします。

アプリケーション層

アプリケーション層は、エンドユーザーがHyperbolicエコシステムとやり取りするインターフェースです。直感的で利用しやすいように設計されたさまざまなアプリケーションとユーザーインターフェースが含まれています。この層は、技術的なユーザーと非技術的なユーザーの両方がHyperbolicのサービスに簡単にアクセスして利用できるようにします。この層のアプリケーションは、単純なユーザーダッシュボードから広範囲のユーザーのニーズに対応する複雑な開発環境までさまざまです。

HyperbolicのAI推論

AI推論は、訓練されたAIモデルが新しいデータを解釈し、その訓練に基づいて判断を下すプロセスです。訓練フェーズとは異なり、訓練データのパターンを学習することを含みますが、推論はこの学習済みの知識を新しい未知のデータに適用して予測や結果を生成します。HyperbolicのAI推論機能は、効率的かつスケーラブルに設計されており、分散型のGPUリソースネットワークを活用して高速かつ正確な結果を提供します。この分散型アプローチにより、推論タスクを複数のノードに分散してパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。

ハイパーボリックのAI推論の利点

• スケーラビリティ：分散ネットワークは大規模な推論タスクを処理でき、ピーク時の使用でも一貫したパフォーマンスを保証します。
• コスト効率: HyperbolicはアイドルGPUリソースを利用することで、AI推論のコストを削減し、より幅広いユーザーにアクセスしやすくしています。
• エネルギー効率：効率的な推論は計算コストとエネルギー消費を削減し、より持続可能なAIアプリケーションに貢献します。

ハイパーボリックオープンソースAIモデル

ソース：ハイパーボリックのウェブサイト

Hyperbolicは、さまざまな高性能なオープンソースのAIモデルにアクセスできるようにし、開発者が従来のプロバイダに関連する高いコストなしで最先端の技術を活用できるようにします。利用可能なモデルの例には、次のものがあります:

• ビジョン言語モデル（VLM）は、Qwen2-VL-7B-Instruct、Pixtral-12B、およびQwen2-VL-7Bなどの視覚的およびテキスト理解を組み合わせたものです。
• Llama 3.1–405B-BASE (BF16)やLlama 3.1–405B-BASE (FP8)などの基礎AIの生のパワーにアクセスできるベースモデル
• 自然言語処理タスク用のテキストツーテキストモデル、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およびLlama 3.1–88
• Flux 1 [dev]、SDXL-1.0、Segmind SD-1B、Stable Diffusion-1.5、SDXL-1.0-TurboなどのAI生成ビジュアルで創造性を解き放つテキストから画像へのモデル
• Melo TTSなどの音声合成アプリケーションのためのテキスト読み上げモデル。

オープンソースモデルへのアクセスと使用のガイド

HyperbolicのオープンソースAIモデルにアクセスして使用するには、以下の手順に従ってください。

1. アカウント作成：ハイパーボリックプラットフォームにサインアップして、利用可能なモデルにアクセスしましょう。
2. モデルを選択してください：利用可能なモデルのリストを閲覧し、ニーズに合うモデルを選んでください。
3. モデルの展開：Hyperbolicの分散型インフラストラクチャを使用してモデルを展開し、最適な利用可能なハードウェア上で実行されることを確認します。
4. アプリケーションとの統合：モデルのAPIを利用して、アプリケーションと統合し、シームレスなAI機能を可能にします。

双曲線GPUマーケットプレイス

Hyperbolic GPU Marketplaceは、さまざまな供給業者からアイドルGPU容量を借りることができる分散型プラットフォームです。このマーケットプレイスは、AIタスクの計算能力を必要とする人々と余剰のGPUリソースを持つ人々を結び付け、両者にとって費用効果の高い効率的なソリューションを提供します。このマーケットプレイスを活用することで、ユーザーは従来のクラウドプロバイダーに比べてコストのわずかな部分で高性能なGPUにアクセスすることができます。

ハイパーボリックGPUマーケットプレイスの背後にあるテクノロジー

ハイパーボリックGPUマーケットプレイスを駆動するテクノロジーは、ハイパーボリック分散型オペレーティングシステム（Hyper-dOS）に基づいて構築されています。このシステムは、計算タスクが効率的にネットワーク全体に分散されるように、グローバルGPUインフラストラクチャを管理および最適化します。Hyper-dOSは、データセンター、マイニングファーム、個人のマシン、オンプレミスシステムなど、さまざまなGPUパワーのソースを統合し、堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャを構築します。

Hyperbolic GPUマーケットの主な違い

• Suppliers: Hyperbolic GPU Marketplaceのサプライヤーは、アイドルGPUリソースをユーザーに貸し出すことで収益化することができます。これにより、データセンターやマイニングファーム、高性能GPUを持つ個人にとって追加の収益源が生まれます。サプライヤーは、プラットフォームの分散型の性質から利益を得ることができ、公正な報酬と効率的なリソース利用が保証されます。
• 賃借人: 賃借人は、コンピューティングのニーズを満たすためにさまざまな GPU オプションにアクセスできます。マーケットプレイスはシームレスなエクスペリエンスを提供し、ユーザーは数回クリックするだけでGPUをレンタルできます。このアクセスのしやすさと競争力のある価格設定により、AIインフラストラクチャのコストを削減したいと考えている研究者、開発者、企業にとって魅力的な選択肢となっています。

双曲線価格設定

GPUマーケットプレイスの価格設定

ハイパーボリックGPUマーケットプレイスは、GPUリソースのレンタルに柔軟で競争力のある価格体系を提供しています。サプライヤーは、ハイパーボリックの提供するガイドライン内で独自の価格を設定でき、公正な市場価格を確保します。以下に価格の詳細な内訳を示します。

80GB VRAM:

• H100 SXM: 1時間あたり$3.20
• H100 PCIe: $3.00 per hour
• A100 SXM：1時間あたり1.80ドル
• A100 PCIe: $1.60 per hour

48GB VRAM:

• L40: 1.00ドル/時間
• L40S: $1.00 per hour
• RTX 6000 アダ: $0.90 毎時
• RTX A6000: 0.75ドル/時間
• A40: $0.50 per hour

24GB VRAM and Under:

• RTX 4090:1時間あたり0.50ドル
• RTX 3090 Ti: $0.30 per hour
• RTX 3090: $0.30 per hour
• RTX A5000：1時間あたり$0.30
• RTX A4000 Ada: $0.30 per hour
• RTX A4500: $0.30 per hour
• RTX A4000: $0.30 per hour
• RTX 3080: 1時間あたり$0.20
• RTX 3070: $0.20 per hour
• A30: 0.20ドル/時間
• Tesla T4: $0.20 per hour

Hyperbolicはレンタル収入から10％のプラットフォーム手数料を取ります。たとえば、サプライヤーがH100 SXMの価格を1時間あたり2.50ドルに設定した場合、プラットフォーム手数料が差し引かれた後、1時間あたり2.25ドルを受け取ります。この手数料構造により、サプライヤーが適切に報酬を受け取りながら、賃借人に競争力のある価格が維持されます。

AI推論価格

Hyperbolicは、異なるユーザーのニーズや予算に対応するAI推論サービスの階層型価格モデルを提供しています。以下に価格ティアの詳細をご紹介します。

Basic Tier:

• 無料ユーザー：1分あたり最大60リクエストまで。
• 有料ユーザー：最低$10を入金するユーザーに対して、最大600リクエスト/分のサービスが提供されます。

サービスには、テキストからテキスト、テキストから音声、テキストから画像、テキストからビデオモデルへのアクセス、および微調整サービスが含まれています。

エンタープライズティア：

• 無制限のリクエスト：大規模な運用に適しています。
• 全ての利用可能なモデルにアクセスするAIモデルのフルスイート。
• 専用サポート：エンタープライズユーザー向けのカスタムSLAと専用インスタンス。

ハイパーボリックでの始め方

ハイパーボリックでアカウントを作成する方法

• 訪れてください双曲面のウェブサイト.
• 新規登録：GoogleアカウントまたはGitHubアカウントでログインするか、「アカウントを作成」を選択して独自のパスワードを設定してください。
• 登録完了：必要事項を記入し、メールアドレスを確認してください。
• ダッシュボードへのアクセス：登録すると、HyperbolicのAIダッシュボードに直接アクセスできます。そこでさまざまなAIモデルやGPUリソースを探索できます。

Hyperbolic AI推論の始め方

HyperbolicのAI推論サービスを使用するには、次の手順を実行します:

1. APIキーの取得：アカウントを作成した後、Hyperbolic AIダッシュボードの設定ページに移動してAPIキーを取得します。

2. モデルを選択してください：プラットフォームで利用可能なさまざまなAIモデルから選択してください。

3. 推論を実行します：提供されたAPIエンドポイントを使用して推論タスクを実行します。たとえば、適切なエンドポイントにリクエストを送信することで、テキスト、画像、または音声を生成することができます。

Hyperbolic で GPU をレンタルする方法

1. Rent GPUsタブに移動します: Hyperbolicプラットフォーム上で、「Rent GPUs」セクションに移動します。
2. GPUインスタンスを選択します: 使用可能なオプションからニーズに最適なGPUインスタンスを選択してください。
3. GPUをレンタルする：「レンタル」をクリックして、インスタンスが「接続準備完了」と表示されるのを待ちます。
4. GPUに接続します: 提供されたSSHコマンドを使用して、お好きなSSHクライアントを使用してGPUインスタンスに接続します。
5. GPUを利用する: 一度接続すると、計算タスクにGPUを使用できます。

ホスティングおよびAIモデルの収益化

1. モデルの準備: AIモデルが展開の準備ができていることを確認してください。
2. モデルをアップロードする：Hyperbolicプラットフォームを使用してモデルをアップロードします。
3. ホスティングの設定: APIエンドポイントやリソース割り当てなど、ホスティングの設定を行います。
4. モデルを収益化する：モデルへのアクセスのための価格設定を行います。Hyperbolicは支払いの管理と利用状況の追跡のためのツールを提供します。
5. パフォーマンスを監視：ダッシュボードを使用して、モデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整を行います。

双曲線的な資金調達の旅

ソース：Hyperbolicのウェブサイト

Hyperbolicは、複数の資金調達ラウンドを通じて2000万ドルを調達し、そのビジョンと技術への投資家の強い信頼を示しました。Hyperbolicは2022年11月のシード前の資金調達ラウンドで72.5万ドルを調達しました。この初期投資により、企業は中核技術の開発と基盤チームの構築を行いました。2024年7月、FactionとPolychain Capitalをリードとするシード資金調達ラウンドで700万ドルを確保し、Longhash Ventures、Bankless Ventures、Nomadも参加しました。このラウンドにより、Hyperbolicはインフラの拡充と分散型GPUマーケットプレイスの強化を実現しました。その後、Polychain CapitalとVariantをリードとするエーシリーズの調達ラウンドで1200万ドルを調達し、Republic Capital、IOSG Ventures、Wintermuteも追加投資しました。この資金調達は、運用の拡大、AIサービスの向上、ユーザーベースの拡大に不可欠でした。

結論

高コスト、計算能力への限定的なアクセス、透明性の確保の必要性などの重要な課題に対処することで、HyperbolicはAI技術を民主化しています。分散型GPUマーケットプレイス、Proof of Sampling（PoSP）やspMLといった革新的な技術、包括的なエコシステムアーキテクチャなどが、多くのユーザーに対して堅牢で効率的かつ安全なソリューションを提供しています。Hyperbolicは、透明性、効率性、分散化されたエコシステムを創造し、イノベーションと協力を促進するビジョンに忠実であり続けます。企業、研究者、データセンター、個人の方にとって、HyperbolicはAIと計算技術の力を効果的に活用するためのツールとリソースを提供しています。