Introdução

Comparação de Aplicações de IA Populares

Como um aplicativo alimentado por IA, o Hyperspace oferece certas vantagens sobre modelos de IA bem conhecidos, como Claude e ChatGPT. Ele se destaca na geração de imagens, execução de nós e busca na web. Além disso, graças à sua arquitetura baseada em Web3, o Hyperspace oferece uma velocidade de execução mais eficiente em funcionalidades-chave.

Antecedentes de financiamento

De acordo com a RootData, a Hyperspace recebeu financiamento do fundo cripto-nativo Blue7. No entanto, detalhes específicos do financiamento não foram divulgados. O Blue7 já investiu em projetos notáveis da Web3, incluindo a rede de automação e retransmissão Gelato Network, a solução de Camada 2 de nível empresarial Lightlink e a plataforma de IA-blockchain Talus.

Membros da Equipe

Membro Principal (Fonte)

A equipe principal da Hyperspace é liderada por seu co-fundador e CEO, Varun Mathur. No entanto, há pouca informação disponível publicamente sobre a carreira passada de Varun.

Atualizações sobre os Nós do Hiperspaço (Fonte: Varun’s X)

Varun Mathur (@varun_mathur) compartilha ativamente insights e atualizações sobre o desenvolvimento do Hyperspace por meio de sua conta X (anteriormente Twitter). Os usuários podem encontrar dados valiosos sobre contagem de nós, avanços recentes e direções estratégicas do ponto de vista do fundador.

Produto e Componentes Principais

Como um ecossistema de execução de modelo de IA altamente personalizável, o Hyperspace possui 49,3 mil nós, mais de 1,2 milhão de pontos de dados de token, 400 milhões de entradas de dados incorporados, mais de 500 modelos de IA e um banco de dados vetorial de 3,2 TB. Esses componentes garantem suporte abrangente para uma variedade de necessidades do usuário.

1. Tipos de Produto do Cliente

Tipos de Produto do Cliente

O Hyperspace oferece várias opções de cliente, incluindo Browser Node, Desktop Node e Interface de Linha de Comando (CLI). Graças ao seu alto nível de personalização, o Hyperspace pode fornecer diversos sistemas de execução de modelos de IA.

2. Componentes Principais

2.1 Gerenciamento de Identidade

Entidades dentro do sistema (doravante referidas como nós) são identificadas de forma única por meio de seus endereços de nó. Um endereço de nó não é meramente uma representação direta da chave pública do nó, mas sim o hash criptográfico de sua chave pública. A razão para o uso de um hash criptográfico em vez de uma chave pública direta reside em considerações específicas de segurança dentro de sistemas descentralizados, particularmente na mitigação de ataques Sybil e ataques Eclipse sem uma autoridade central confiável.

O sistema adota quebra-cabeças criptográficos, particularmente o mecanismo de Prova de Trabalho (PoW), para aumentar a resiliência da rede contra tais ataques.

Hyperspace considera que os quebra-cabeças criptográficos são o método mais prático para gerar IDs de nós distribuídos em um ambiente sem entidades de confiança centralizadas. Sua principal vantagem é sua capacidade de dificultar para potenciais atacantes interromperem a rede.

Em sua essência, uma rede totalmente descentralizada deve aproveitar técnicas criptográficas não meramente como uma escolha ideal, mas como uma necessidade fundamental para maximizar a resistência contra ataques.

Sob a abordagem de usar valores hash em vez de chaves públicas para gerar IDs de nó, chaves públicas ainda podem ser usadas para assinar mensagens trocadas entre nós. Dadas as restrições de recursos computacionais, as assinaturas de mensagens são categorizadas em dois tipos:

• Assinatura fraca:
  Uma assinatura fraca não assina a mensagem inteira, mas inclui apenas o endereço IP, a porta e o carimbo de data/hora. O carimbo de data/hora limita o período de validade da assinatura.
  • Isso ajuda a prevenir ataques de repetição, especialmente em cenários de IP dinâmico.
  • Uma vez que a sincronização de tempo entre diferentes nós pode ter discrepâncias, os carimbos de data e hora podem usar uma granularidade de tempo mais grosseira.
  • Assinaturas fracas são adequadas para cenários onde a integridade completa da mensagem não é crítica, como mensagens de PING.
• Assinatura forte
  • Uma assinatura forte assina todo o conteúdo da mensagem. Isso garante a integridade da mensagem e aumenta a proteção contra ataques do tipo homem-no-meio.
  • Para evitar ataques de repetição, as mensagens de Chamada de Procedimento Remoto (RPC) incorporam um nonce.

2.2 Servidores da Comunidade do Hiperespaço (HCS) e Nós de Inferência do Hiperespaço (HIN)

Fluxo de trabalho operacional HCS e HIN

• Os nós HCS desempenham um papel central no ecossistema de IA do Hyperspace. Funcionando como oráculos, coordenadores e sequenciadores, eles facilitam interações entre os Nós de Inferência do Hyperspace (HINs).
• Os nós HIN devem estabelecer conexões com os nós HCS e podem escolher a qual HCS se conectar com base nas preferências dos operadores de nó. Os HINs devem enviar sua capacidade de computação e o intervalo de modelos de IA executáveis para o HCS.

Juntos, HCS e HIN formam um mecanismo de inferência completo:

Após a conexão inicial, um Nó de Inferência de Hiperespaço (HIN) deve enviar uma mensagem de comunicação secundária para o Servidor da Comunidade de Hiperespaço (HCS), conhecida como mensagem de registro. O processo de registro é o seguinte:

• HIN Envia uma Mensagem de Registro
  1. A mensagem inclui as especificações de computação declaradas pela HIN e os modelos de IA que ela suporta e pode executar.
• HCS Envia um Desafio de Verificação de Inferência
  1. O desafio é apresentado como um problema computacional. O tipo de problema é determinado autonomamente pelo HCS.
  2. O HIN deve resolver o desafio e enviar seus resultados de inferência por meio de uma chamada.

2.3 Modelo de Prova de Fraude e Desafio

Se um cliente receber duas respostas diferentes ou uma resposta suspeitosamente incorreta, ele pode enviar uma reclamação de fraude para o blockchain para compensação.

Processo de prova de fraude

• O cliente submete uma reclamação de fraude à blockchain.
• Outros nós podem recalcular a consulta e verificar a integridade dos resultados de inferência.
• Se o resultado da inferência for comprovadamente incorreto, um nó pode enviar um desafio on-chain.
• O processo de desafio é sincronizado na blockchain e monitorado por contratos inteligentes.
• Apenas o hash da saída do grande modelo de linguagem (LLM) é necessário, garantindo que o conteúdo completo da inferência permaneça não divulgado.
• Todos os nós têm um intervalo de tempo para enviar seus resultados de inferência para comparação antes que o desafio seja concluído.

Modelo de Desafio

Uma vez que um desafio é submetido, o nó desafiado deve fornecer uma raiz de estado intermediária. O desafiante responde identificando a primeira raiz de estado defeituosa e emitindo um desafio. O nó desafiado então envia raízes de estado intermediárias da raiz de estado desafiada até sua raiz de estado anterior. Este processo se repete até que o passo de execução seja reduzido a uma única transação, que é liquidada na cadeia. O processo de desafio envolve etapas e fórmulas complexas. Ele segue um processo de verificação de passos logarítmicos e garante a segurança e precisão dos resultados da inferência ao reduzir progressivamente o escopo do desafio (ou seja, verificando gradualmente a raiz de estado).

2.4 Cripto-Economia e Modelo de Incentivo

Uma estrutura econômica inerente e mecanismos de incentivo garantem a integridade de todas as entidades participantes. Ecossistemas emergentes de blockchain frequentemente introduzem novos tokens para reforçar a segurança criptoecônomico. No entanto, esses tokens frequentemente lutam para alcançar escala e distribuição suficientes em suas fases iniciais, o que representa desafios para construir uma base de segurança sólida.

EigenLayer aborda eficazmente esse desafio ao introduzir validadores Ethereum e aproveitar as garantias de segurança criptoeconômica do Ethereum. A IA Hyperspace adota esse framework ao utilizar operadores EigenLayer para aprimorar a segurança da rede de IA Hyperspace.

O Hyperspace AI oferece uma estrutura altamente personalizável, que permite aos usuários adaptar sua plataforma de dados com diversos componentes e modelos de IA. Suas principais características incluem:

• Suporte a vários modelos: suporta vários modelos de IA de código aberto e permite que os usuários selecionem modelos com base em suas necessidades.
• Rede de Dados de Informação: Gera uma rede de informação com base em fontes de dados de alta qualidade.
• Execução de Nós: Permite aos usuários executar nós em clientes desktop ou baseados em navegador, participar da rede peer-to-peer e ganhar incentivos.
• Banco de Dados de Vetores: Fornece acesso a um banco de dados de vetores atualizado para recuperação eficiente de informações.
• Pontos de Rede: Permite aos usuários criar e compartilhar recursos de IA em troca de recompensas para reduzir os custos operacionais.
• Protocolo de Pagamento Rápido: Implementa um protocolo personalizado para garantir transações eficientes na rede.

A Hyperspace AI integra perfeitamente a tecnologia blockchain com inferência de IA. Ela cria um ecossistema de execução de modelo de IA descentralizado e seguro que depende menos de entidades centralizadas e oferece maior transparência, escalabilidade e resistência a ataques.

Vantagens e Desafios

Ao contrário de aplicações de IA centralizadas como ChatGPT e Claude, o Hyperspace se destaca principalmente pela sua descentralização.

Privacidade de Dados

• Hyperspace AI: Como um protocolo descentralizado, ele capacita os proprietários de dados a manter o controle sobre seus dados. Os usuários têm a liberdade de escolher como compartilham seus dados, bem como utilizar contratos inteligentes e criptografia para garantir privacidade e segurança. Em troca, os participantes são recompensados com tokens por suas contribuições de dados.
• ChatGPT/Claude: Esses modelos operam sob uma estrutura centralizada, onde o armazenamento e processamento de dados dependem de servidores centralizados. Isso significa que os dados do usuário são armazenados em servidores gerenciados pela OpenAI ou Anthropic, o que representa possíveis riscos à privacidade.

Mecanismo de Incentivo de Token

• IA do Hiperespaço: Ao aproveitar a tecnologia blockchain e a tokenização, os participantes — incluindo provedores de dados, desenvolvedores e operadores de nós — podem ser recompensados por contribuir com dados, recursos computacionais ou tarefas de inferência. Esse modelo de incentivo econômico incentiva a participação ativa da comunidade, impulsionando assim o crescimento do ecossistema.
• ChatGPT/Claude: Esses modelos geram receita principalmente por meio de planos de assinatura e acesso à API. Eles carecem de um sistema de incentivo descentralizado. Usuários e desenvolvedores são atraídos por esses modelos por sua funcionalidade (por exemplo, assinatura de API), em vez de recompensas baseadas em blockchain.

Transparência e verificabilidade do modelo

• IA do hiperespaço: o blockchain garante transparência no treinamento do modelo de IA e no uso de dados. Cada etapa, incluindo compartilhamento de dados, treinamento de modelos e solicitações de inferência, é rastreável e verificável. Isso é crucial para garantir justiça e confiabilidade nos modelos de IA.
• ChatGPT/Claude: Esses modelos geralmente são de código fechado, com pouca transparência em relação ao processo de treinamento e fontes de dados. Essa falta de visibilidade torna difícil para usuários e desenvolvedores confiarem totalmente nos modelos.

Computação Distribuída e Compartilhamento de Recursos

• IA do hiperespaço: Ao utilizar nós de inferência (HIN) descentralizados, a IA do hiperespaço pode distribuir tarefas computacionais globalmente. Isso reduz a dependência de grandes data centers e otimiza a eficiência e a utilização de recursos.
• ChatGPT/Claude: Esses modelos dependem de servidores centralizados para inferência e cálculo. Essa estrutura centralizada pode levar a restrições de recursos e quaisquer falhas de servidor podem afetar todos os usuários.

O desafio mais significativo para a Hyperspace AI reside na adoção em massa. Embora as vantagens da descentralização sejam claras, a aceitação generalizada de aplicações blockchain continua sendo uma batalha árdua. Este é um desafio comum em muitos setores descentralizados, como o DePIN e os jogos blockchain. Certamente, em comparação com alguns anos atrás, a adoção da blockchain já não é tão difícil, graças ao aumento das interações entre o Bitcoin, as instituições financeiras tradicionais e os órgãos reguladores.

Conclusão

Hyperspace AI desenvolveu uma rede de computação de IA descentralizada, segura e eficiente integrando blockchain com inferência de IA. Seus componentes principais garantem a confiabilidade e verificabilidade das computações de IA, reduzindo a dependência da infraestrutura centralizada. Além disso, a Hyperspace AI oferece uma plataforma altamente personalizável para os usuários. Através da colaboração do HCS (Servidor da Comunidade Hyperspace) e HIN (Nós de Inferência Hyperspace), a rede facilita a execução eficiente e validação de tarefas de inferência de IA em um ambiente sem confiança. A Hyperspace AI está pronta para se tornar uma infraestrutura chave de computação de IA descentralizada para fornecer soluções mais transparentes, justas e seguras para futuras aplicações à medida que a demanda cresce.