A indústria de IA enfrenta desafios significativos, incluindo o alto custo e a disponibilidade limitada de recursos computacionais. Treinar e implantar modelos de IA requerem uma quantidade substancial de poder de processamento de GPU, muitas vezes caro e inacessível para muitos usuários. Além disso, há uma falta de transparência e verificação nos processos de IA, o que leva a questões de confiança e ineficiências.

Hyperbolic aborda esses problemas aproveitando a tecnologia descentralizada. Ao criar um mercado descentralizado de GPU, a Hyperbolic torna os recursos computacionais mais acessíveis e acessíveis. Este mercado permite que os usuários aluguem a capacidade ociosa da GPU de vários fornecedores, reduzindo custos e aumentando a disponibilidade. Além disso, a Hyperbolic introduz o Proof of Sampling (PoSP) para cálculos confiáveis de IA e utiliza spML e o Sistema Operacional Descentralizado Hyperbolic (Hyper-dOS) para otimizar o treinamento e implantação de modelos de IA.

O que é Hiperbólico?

Origem: site hiperbólico

Hyperbolic é uma plataforma descentralizada projetada para revolucionar o acesso a recursos de IA e computacionais. No seu núcleo, o Hyperbolic cria um mercado onde os usuários podem alugar capacidade ociosa de GPU de vários fornecedores. Essa abordagem garante o uso eficiente de recursos, reduzindo significativamente os custos associados à computação de alto desempenho. Ao descentralizar a disponibilidade de energia da GPU, o Hyperbolic torna possível que uma gama mais ampla de usuários se envolva no desenvolvimento e implantação de IA, derrubando as barreiras que tradicionalmente limitavam o acesso a essas tecnologias. O Hyperbolic foi fundado por Dr Jasper ZhangeDr Yuchen Jin.

Missão e Visão do Hyperbolic

A missão da Hyperbolic é democratizar o acesso à IA e potência computacional, tornando esses recursos disponíveis para todos, independentemente de suas capacidades financeiras ou técnicas. A visão é criar um ecossistema transparente, eficiente e descentralizado que fomente a inovação e a colaboração na indústria de IA. Ao alavancar a tecnologia blockchain e princípios descentralizados, a Hyperbolic tem como objetivo construir um futuro onde o desenvolvimento de IA seja mais inclusivo e equitativo.

Usuários do Hyperbolic

• Empresas: As empresas podem utilizar o Hyperbolic para treinamento e implantação de modelos de IA de forma econômica, reduzindo despesas operacionais e acelerando iniciativas de IA.
• Pesquisadores: pesquisadores acadêmicos e da indústria têm acesso a recursos computacionais acessíveis, permitindo-lhes conduzir pesquisas avançadas de IA sem o ônus financeiro dos custos tradicionais de GPU.
• Centros de Dados: Os centros de dados podem monetizar sua capacidade de GPU ociosa alugando-a no mercado Hyperbolic, transformando recursos não utilizados em uma fonte de receita.
• Indivíduos: Entusiastas, estudantes e desenvolvedores independentes se beneficiam de ferramentas e recursos de IA acessíveis, permitindo-lhes experimentar, aprender e inovar sem investimento financeiro significativo.

Tecnologia por trás do Hyperbolic

Proof of Sampling (PoSP)

Proof of Sampling (PoSP) é um protocolo de verificação projetado para garantir a integridade e confiabilidade de computações de IA em sistemas descentralizados. O PoSP usa um método de amostragem para verificar transações e interações de dados, reduzindo significativamente a carga computacional em comparação com métodos de verificação tradicionais. Ao alavancar princípios de teoria dos jogos, o PoSP incentiva os participantes a agirem honestamente, aumentando a confiabilidade geral da rede.

Como o Proof of Sampling funciona

O PoSP opera selecionando amostras aleatórias de um conjunto de dados ou tarefa computacional e verificando essas amostras em vez do conjunto de dados inteiro. Usando um modelo teórico de jogos conhecido como Equilíbrio de Nash de estratégia pura, o PoSP incentiva todos os participantes a agirem honestamente, aumentando a confiabilidade e confiabilidade da rede. Este método reduz a quantidade de dados que precisam ser processados, tornando o processo de verificação mais eficiente. Os participantes da rede são incentivados a fornecer amostras precisas porque comportamento desonesto pode ser detectado através de análise estatística. Se discrepâncias forem encontradas, penalidades são impostas, garantindo que a maioria dos participantes aja honestamente.

spML

spML é um mecanismo de verificação projetado para lidar com as armadilhas de sistemas anteriores (zkML e opML) ao otimizar o processo de verificação de inferência de IA em redes descentralizadas. O protocolo spML utiliza um método direto e eficaz para garantir tanto o processamento rápido quanto a alta segurança, sem a sobrecarga computacional e a complexidade associadas ao zkML ou a vulnerabilidade à fraude observada no opML.

Como o spML funciona

O protocolo começa quando um usuário envia uma entrada com sua assinatura digital para um servidor selecionado aleatoriamente, conhecido como Servidor A. O Servidor A processa a entrada e retorna a saída juntamente com seu hash, também assinado para verificar sua autenticidade. Para garantir a confiabilidade do inferência, o protocolo pode envolver aleatoriamente um servidor adicional, Servidor B, para verificar independentemente a saída. Isso ocorre com uma probabilidade predeterminada; se o Servidor B não for selecionado, o Servidor A recebe uma recompensa e a transação é concluída com sucesso.

Se o Servidor B estiver envolvido, ele processa a mesma entrada e envia de volta sua saída e hash para o usuário. O usuário então compara ambos os hashes. Se eles coincidirem, indicando resultados consistentes, ambos os servidores são recompensados. Se os hashes forem diferentes, indicando uma possível discrepância ou fraude, o usuário transmite essa informação para toda a rede. A rede, composta por vários nós, vota para adjudicar a reclamação com base na regra da maioria. Sanções são impostas a qualquer parte desonesta para manter a integridade e confiança do sistema.

Sistema Operacional Descentralizado Hiperbólico (Hyper-dOS)

Hyper-dOS é o sistema operacional descentralizado que gerencia e orquestra recursos dentro do ecossistema hiperbólico. Ele garante que as tarefas computacionais sejam distribuídas e executadas de forma eficiente em toda a rede. O Hyper-dOS desempenha um papel crucial na manutenção do desempenho e escalabilidade da infraestrutura descentralizada da Hyperbolic, permitindo a integração perfeita e operação de vários serviços de IA. Ao coordenar a alocação de recursos, o Hyper-dOS maximiza a utilização do poder computacional disponível, garantindo que as tarefas sejam concluídas de forma rápida e eficiente.

Arquitetura de Ecossistema Hiperbólico

Fonte: blog da Hyperbolic

Camada de Orquestração Descentralizada Hiperbólica

A camada de orquestração descentralizada é a espinha dorsal da infraestrutura da Hyperbolic. Alimentada pelo Sistema Operacional Descentralizado Hyperbolic (Hyper-dOS), essa camada gerencia e otimiza a infraestrutura global de GPU. Ele integra energia de computação de diversas fontes, incluindo data centers, fazendas de mineração, máquinas pessoais e sistemas locais.

Principais características incluem:

• Auto-scaling: O sistema pode ajustar automaticamente o tamanho dos clusters de GPU com base na demanda em tempo real, garantindo uma utilização eficiente dos recursos.
• Auto-recuperação: a camada de orquestração pode detectar e se recuperar de falhas autonomamente, mantendo a operação contínua sem intervenção manual.
• Customização: Os usuários podem adaptar clusters para atender a requisitos específicos, proporcionando flexibilidade e adaptabilidade para várias aplicações.

Camada de Serviços de IA

Esta camada hospeda um conjunto abrangente de serviços e motores de IA, fornecendo funcionalidades essenciais para aplicações de IA. Ele suporta uma ampla gama de tarefas, desde automação simples até processos complexos de otimização e aprimoramento.

Os principais componentes incluem:

• Serviços de Inferência: Estes serviços permitem previsões em tempo real e tomadas de decisão por modelos de IA, garantindo alta performance e precisão.
• Treinamento de modelo e ajuste fino: ferramentas para treinar e ajustar modelos de IA permitem que desenvolvedores adaptem modelos para tarefas e conjuntos de dados específicos, melhorando sua eficácia.
• Avaliação do Modelo de IA: Isso inclui ferramentas e benchmarks para avaliar o desempenho e a precisão dos modelos de IA, ajudando os desenvolvedores a refinar e melhorar continuamente seus modelos.

Camada de Verificação e Privacidade

A camada de verificação e privacidade garante a integridade e confidencialidade dos cálculos de IA. Ela incorpora Proof of Sampling (PoSP) para verificar a precisão dos cálculos, protegendo contra atividades fraudulentas. Além disso, essa camada inclui técnicas de preservação de privacidade para proteger dados sensíveis durante o processamento, garantindo que os dados do usuário permaneçam seguros e confidenciais.

Camada Hiperbólica de Blockchain

A camada blockchain é a base da segurança e transparência da Hyperbolic. Ela fornece um registro seguro e imutável para todas as transações e interações dentro do ecossistema. Essa camada aprimora a confiança e responsabilidade garantindo que todas as atividades sejam registradas de forma transparente. Também suporta contratos inteligentes, possibilitando acordos automatizados e seguros entre as partes, que otimizam as operações e reduzem a necessidade de intermediários.

Camada de Aplicação

A camada de aplicação é a interface através da qual os usuários finais interagem com o ecossistema hiperbólico. Inclui várias aplicações e interfaces de usuário projetadas para serem intuitivas e acessíveis. Esta camada garante que tanto os usuários técnicos quanto os não técnicos possam acessar e utilizar facilmente os serviços hiperbólicos. As aplicações nesta camada variam de painéis de usuário simples a ambientes de desenvolvimento complexos, atendendo a uma ampla gama de necessidades do usuário.

Inferência de IA da Hyperbolic

A inferência de IA é o processo em que modelos de IA treinados interpretam novos dados e tomam decisões com base em seu treinamento. Ao contrário da fase de treinamento, que envolve aprender padrões de vastos conjuntos de dados, a inferência aplica esse conhecimento aprendido a dados novos e não vistos para gerar previsões ou resultados. As capacidades de inferência de IA da Hyperbolic são projetadas para serem eficientes e escaláveis, aproveitando uma rede descentralizada de recursos de GPU para fornecer resultados rápidos e precisos. Essa abordagem descentralizada garante que as tarefas de inferência possam ser distribuídas em vários nós, melhorando o desempenho e a confiabilidade.

Benefícios da inferência de IA da Hyperbolic

• Escalabilidade: A rede descentralizada pode lidar com tarefas de inferência em grande escala, garantindo desempenho consistente mesmo durante o uso máximo.
• Eficiência de custo: ao utilizar recursos ociosos de GPU, o Hyperbolic reduz o custo de inferência de IA, tornando-o mais acessível a uma ampla gama de usuários.
• Eficiência energética: a inferência eficiente reduz o custo computacional e o consumo de energia, contribuindo para aplicações de IA mais sustentáveis.

Modelos de IA de Código Aberto Hiperbólicos

Fonte: site da Hyperbolic

A Hyperbolic oferece acesso a uma variedade de modelos de IA de código aberto de alto desempenho, permitindo que os desenvolvedores aproveitem a tecnologia de ponta sem os altos custos associados aos provedores tradicionais. Alguns exemplos de modelos disponíveis incluem:

• Modelos de Linguagem de Visão (VLMs), combinando compreensão visual e textual, como Qwen2-VL-7B-Instruct, Pixtral-12B e Qwen2-VL-7B
• Modelos básicos que permitem acesso ao poder bruto da IA fundamental, como Llama 3.1–405B-BASE (BF16) e Llama 3.1–405B-BASE (FP8)
• Modelos de texto-para-texto para tarefas de processamento de linguagem natural, como 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 e Llama 3.1–88
• Modelos de texto para imagem para liberar sua criatividade com visuais gerados por IA, como Flux 1 [dev], SDXL-1.0, Segmind SD–1B, Diffusion Estável–1.5 e SDXL-1.0-Turbo
• Modelos de texto para fala para aplicativos de síntese de voz, como Melo TTS.

Guia para acessar e usar modelos de código aberto

Para acessar e usar os modelos de IA de código aberto da Hyperbolic, siga estas etapas:

1. Criar uma conta: Cadastre-se na plataforma Hyperbolic para ter acesso aos modelos disponíveis.
2. Selecione um Modelo: Navegue pela lista de modelos disponíveis e escolha um que atenda às suas necessidades.
3. Implante o Modelo: Use a infraestrutura descentralizada da Hyperbolic para implantar o modelo, garantindo que ele seja executado no melhor hardware disponível.
4. Integrar com Aplicações: Utilize a API do modelo para integrá-lo às suas aplicações, permitindo capacidades de IA contínuas.

Mercado de GPU hiperbólico

A Hyperbolic GPU Marketplace é uma plataforma descentralizada que permite aos usuários alugar capacidade de GPU ociosa de vários fornecedores. Este mercado conecta aqueles que precisam de poder computacional para tarefas de IA com aqueles que possuem recursos excessivos de GPU, criando uma solução econômica e eficiente para ambas as partes. Ao aproveitar esse mercado, os usuários podem acessar GPUs de alto desempenho a uma fração do custo em comparação com os provedores de nuvem tradicionais.

Tecnologia por trás do mercado de GPUs hiperbólicas

A tecnologia que impulsiona o Mercado de GPU Hiperbólico é construída no Sistema Operacional Descentralizado Hiperbólico (Hyper-dOS). Este sistema gerencia e otimiza a infraestrutura global de GPU, garantindo que as tarefas computacionais sejam distribuídas de forma eficiente pela rede. O Hyper-dOS integra várias fontes de energia GPU, incluindo data centers, fazendas de mineração, máquinas pessoais e sistemas locais, para criar uma infraestrutura robusta e escalável.

Principais diferenciais do Mercado de GPU Hiperbólica

• Fornecedores: Os fornecedores no Mercado Hyperbolic GPU podem monetizar seus recursos ociosos de GPU alugando-os para os usuários. Isso fornece uma fonte adicional de receita para centros de dados, fazendas de mineração e indivíduos com GPUs de alto desempenho. Os fornecedores se beneficiam da natureza descentralizada da plataforma, que garante uma compensação justa e utilização eficiente dos recursos.
• Inquilinos: Os inquilinos podem acessar várias opções de GPU para atender às suas necessidades computacionais. O mercado oferece uma experiência perfeita, permitindo que os usuários aluguem GPUs com apenas alguns cliques. Essa acessibilidade e preços competitivos tornam-no uma opção atraente para pesquisadores, desenvolvedores e empresas que desejam reduzir seus custos de infraestrutura de IA.

Precificação Hiperbólica

Preços do Mercado de GPU

O Marketplace de GPU Hiperbólico oferece uma estrutura de preços flexível e competitiva para alugar recursos de GPU. Os fornecedores podem definir seus próprios preços dentro das diretrizes fornecidas pelo Hiperbólico, garantindo taxas de mercado justas. Aqui está uma análise detalhada dos preços:

80GB VRAM:

• H100 SXM: $3.20 por hora
• H100 PCIe: $3.00 por hora
• A100 SXM: R$1,80 por hora
• A100 PCIe: $1.60 por hora

48GB VRAM:

• L40: $1.00 por hora
• L40S: $1.00 por hora
• RTX 6000 Ada: $0.90 por hora
• RTX A6000: $0.75 por hora
• A40: R$0,50 por hora

24GB VRAM e Inferior:

• RTX 4090: $0.50 por hora
• RTX 3090 Ti: $0.30 por hora
• RTX 3090: $0.30 por hora
• RTX A5000: $0.30 por hora
• RTX A4000 Ada: $0.30 por hora
• RTX A4500: $0.30 por hora
• RTX A4000: $0.30 por hora
• RTX 3080: $0.20 por hora
• RTX 3070: $0.20 por hora
• A30: $0.20 por hora
• Tesla T4: $0.20 por hora

A Hyperbolic cobra uma taxa de plataforma de 10% da receita de aluguel. Por exemplo, se um fornecedor define o preço de um H100 SXM em $2.50 por hora, eles receberão $2.25 por hora após a dedução da taxa da plataforma. Essa estrutura de taxa garante que os fornecedores sejam devidamente compensados ​​enquanto mantêm preços competitivos para os locatários.

Preço de Inferência de IA

A Hyperbolic oferece um modelo de preços escalonado para serviços de inferência de IA, atendendo às diferentes necessidades e orçamentos dos usuários. Aqui está uma visão detalhada dos níveis de preços:

Nível Básico:

• Usuários gratuitos: até 60 solicitações por minuto.
• Usuários pagos: até 600 solicitações por minuto para usuários que depositam um mínimo de $10 em suas contas.

Os serviços incluem acesso a modelos de texto para texto, texto para fala, texto para imagem e texto para vídeo, assim como serviços de ajuste fino.

Enterprise Tier:

• Solicitações ilimitadas: adequado para operações em grande escala.
• Suite completa de modelos de IA: Acesso a todos os modelos disponíveis.
• Suporte dedicado: SLAs personalizados e instâncias dedicadas para usuários empresariais.

Começando com Hiperbólica

Como criar uma conta com Hyperbolic

• Visite o Website Hiperbólico.
• Inscrever-se: escolha fazer login com suas contas do Google ou GitHub ou selecione "Criar uma conta" para configurar uma senha única.
• Concluir Registro: Preencha os detalhes necessários e confirme seu endereço de e-mail.
• Acesse o Painel: Uma vez registrado, você terá acesso imediato ao Painel de IA da Hyperbolic, onde você pode explorar vários modelos de IA e recursos de GPU.

Começando com a Inferência de IA Hiperbólica

Para começar a usar os serviços de inferência de IA da Hyperbolic:

1. Obtenha uma Chave de API: Após criar sua conta, acesse a página Configurações no painel Hyperbolic AI para obter sua chave de API.

2. Selecione um Modelo: Escolha entre uma variedade de modelos de IA disponíveis na plataforma.

3. Executar inferência: Use os pontos de extremidade da API fornecidos para executar tarefas de inferência. Por exemplo, você pode gerar texto, imagens ou áudio enviando solicitações aos pontos de extremidade apropriados.

Como alugar GPUs na Hyperbolic

1. Navegue até a guia Aluguel de GPUs: na plataforma Hyperbolic, vá para a seção "Aluguel de GPUs".
2. Escolha uma Instância de GPU: Selecione a instância de GPU que melhor atenda às suas necessidades nas opções disponíveis.
3. Alugue a GPU: Clique em 'Alugar' e aguarde a instância mostrar 'Pronto para Conectar'.
4. Conectar à GPU: use o comando SSH fornecido para se conectar à instância da GPU usando o seu cliente SSH preferido.
5. Utilize a GPU: Uma vez conectado, você pode começar a usar a GPU para suas tarefas computacionais.

Hospedagem e Monetização de Modelos de IA

1. Prepare seu modelo: Certifique-se de que seu modelo de IA está pronto para implantação.
2. Faça o upload do seu modelo: Use a plataforma Hyperbolic para fazer o upload do seu modelo.
3. Configurar Hospedagem: Configure as configurações de hospedagem, incluindo pontos de extremidade da API e alocação de recursos.
4. Monetize Seu Modelo: Defina preços para acesso ao seu modelo. A Hyperbolic fornece ferramentas para gerenciar pagamentos e rastrear o uso.
5. Monitorar Desempenho: Use o painel de controle para monitorar o desempenho do seu modelo e fazer ajustes conforme necessário.

Jornada de angariação de fundos hiperbólica

Fonte: site da Hyperbolic

A Hyperbolic levantou com sucesso US$ 20 milhões por meio de várias rodadas de financiamento, demonstrando uma forte confiança dos investidores em sua visão e tecnologia. A Hyperbolic arrecadou US$ 725.000 em sua rodada de financiamento pré-semente em novembro de 2022. Esse investimento inicial ajudou a empresa a desenvolver sua tecnologia central e construir uma equipe fundamental. Em julho de 2024, a empresa garantiu US$ 7 milhões em uma rodada de financiamento semente liderada pela Faction e Polychain Capital, com a participação da Longhash Ventures, Bankless Ventures e Nomad. Essa rodada permitiu que a Hyperbolic expandisse sua infraestrutura e aprimorasse seu mercado descentralizado de GPUs. A Hyperbolic então conseguiu levantar US$ 12 milhões em sua rodada Série A, liderada pela Polychain Capital e Variant, com investimentos adicionais da Republic Capital, IOSG Ventures e Wintermute. Esse financiamento foi crucial para escalar as operações, melhorar os serviços de IA e expandir a base de usuários.

Conclusão

Ao abordar desafios críticos como custos elevados, acesso limitado ao poder computacional e a necessidade de verificação transparente, o Hyperbolic está democratizando a tecnologia de IA. Seu mercado descentralizado de GPU, tecnologias inovadoras como Proof of Sampling (PoSP) e spML, e arquitetura abrangente do ecossistema oferecem soluções robustas, eficientes e seguras para muitos usuários. À medida que o Hyperbolic avança, mantém-se comprometido com sua visão de criar um ecossistema transparente, eficiente e descentralizado que estimula a inovação e a colaboração. Seja você uma empresa, pesquisador, centro de dados ou indivíduo, o Hyperbolic oferece as ferramentas e recursos necessários para aproveitar o poder da IA e da tecnologia computacional de forma eficaz.