Giới thiệu

So sánh Các Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Phổ Biến

Với việc là một ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo, Hyperspace cung cấp một số lợi ích so với các mô hình trí tuệ nhân tạo nổi tiếng như Claude và ChatGPT. Nó xuất sắc trong việc tạo hình ảnh, thực thi nút và tìm kiếm web. Ngoài ra, nhờ kiến trúc dựa trên Web3, Hyperspace cung cấp tốc độ thực thi hiệu quả hơn trong các chức năng chính.

Lịch Sử Tài Trợ

Theo RootData, Hyperspace đã nhận được quỹ từ quỹ crypto-native Blue7. Tuy nhiên, chi tiết về quỹ cụ thể chưa được tiết lộ. Blue7 trước đây đã đầu tư vào các dự án Web3 đáng chú ý, bao gồm mạng tự động hóa và relay Gelato Network, giải pháp Layer 2 cấp doanh nghiệp Lightlink, và nền tảng AI-blockchain Talus.

Thành viên nhóm

Thành viên chính (Nguồn)

Nhóm nhân sự chính của Hyperspace được dẫn dắt bởi cộng sự sáng lập và Giám đốc điều hành, Varun Mathur. Tuy nhiên, có ít thông tin công khai về sự nghiệp trong quá khứ của Varun.

Cập nhật về Hyperspace Nodes (Nguồn: Varun’s X)

Varun Mathur ( @varun_mathur) chia sẻ thông tin và cập nhật về sự phát triển của Hyperspace thông qua tài khoản X của mình (trước đây là Twitter). Người dùng có thể tìm thấy dữ liệu có giá trị về số lượng node, các tiến bộ gần đây và hướng phát triển chiến lược từ góc nhìn của người sáng lập.

Sản phẩm và Các thành phần cốt lõi

Với Hyperspace, một hệ sinh thái thực thi mô hình AI có thể tùy chỉnh cao, có 49.3K nút, hơn 1.2 triệu điểm dữ liệu mã thông báo, 400 triệu mục dữ liệu nhúng, hơn 500 mô hình AI, và cơ sở dữ liệu vector 3.2TB. Những thành phần này đảm bảo hỗ trợ toàn diện cho đa dạng nhu cầu của người dùng.

1. Loại Sản Phẩm Khách Hàng

Loại Sản Phẩm Của Khách Hàng

Hyperspace cung cấp nhiều tùy chọn khách hàng, bao gồm Trình duyệt Node, Node Desktop và Giao diện Dòng Lệnh (CLI). Nhờ mức độ tùy chỉnh cao, Hyperspace có thể cung cấp các hệ thống thực thi mô hình AI đa dạng.

2. Các thành phần cốt lõi

2.1 Quản lý danh tính

Các thực thể trong hệ thống (sau đây được gọi là nút) được xác định duy nhất thông qua địa chỉ nút của chúng. Một địa chỉ nút không chỉ đơn giản là biểu diễn trực tiếp của khóa công khai của nút mà thay vào đó là băm mật mã của khóa công khai của nó. Lý do sử dụng băm mật mã thay vì một khóa công khai trực tiếp nằm trong những xem xét bảo mật cụ thể trong các hệ thống phi tập trung, đặc biệt là trong việc giảm thiểu các cuộc tấn công Sybil và các cuộc tấn công Eclipse không cần một cơ quan tập trung đáng tin cậy.

Hệ thống áp dụng các câu đố mật mã, đặc biệt là cơ chế Proof-of-Work (PoW), để tăng cường sự chống chịu của mạng trước những cuộc tấn công như vậy.

Hyperspace coi các câu đố mật mã là phương pháp thực tiễn nhất để tạo ra các ID nút phân tán trong môi trường không có các thực thể tin cậy tập trung. Lợi ích chính của nó là khả năng làm cho việc tấn công tiềm năng gây rối cho mạng trở nên khó khăn.

Ở cốt lõi của nó, một mạng lưới hoàn toàn phi tập trung phải tận dụng các kỹ thuật mật mã không chỉ như một lựa chọn tối ưu mà còn như một sự cần thiết cơ bản để tối đa hóa sự chống cự chống lại các cuộc tấn công.

Dưới phương pháp sử dụng giá trị băm thay vì khóa công khai để tạo ID nút, khóa công khai vẫn có thể được sử dụng để ký các thông điệp trao đổi giữa các nút. Với ràng buộc về tài nguyên tính toán, chữ ký thông điệp được phân loại thành hai loại:

• Chữ ký yếu:
  Chữ ký yếu không ký toàn bộ thông điệp mà chỉ bao gồm địa chỉ IP, cổng và dấu thời gian. Dấu thời gian hạn chế thời hạn hiệu lực của chữ ký.
  • Điều này giúp ngăn chặn các cuộc tấn công phát lại, đặc biệt là trong các kịch bản IP động.
  • Vì đồng bộ thời gian giữa các nút khác nhau có thể có sự không nhất quán, dấu thời gian có thể sử dụng độ tương đối thô hơn.
  • Chữ ký yếu thích hợp cho các tình huống mà tính toàn vẹn của thông điệp không quan trọng, như các thông điệp PING.
• Chữ ký mạnh
  • Chữ ký mạnh mẽ ký tên cho toàn bộ nội dung tin nhắn. Nó đảm bảo tính toàn vẹn của tin nhắn và tăng cường bảo vệ chống lại các cuộc tấn công man-in-the-middle.
  • Để ngăn chặn cuộc tấn công phát lại, các tin nhắn Gọi thủ tục từ xa (RPC) tích hợp một số một lần.

2.2 Máy chủ Cộng đồng Không gian Siêu việt (HCS) và Nút Gợi ý Không gian Siêu việt (HIN)

Quy trình hoạt động HCS và HIN

• Các nút HCS đóng vai trò trung tâm trong hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo Hyperspace. Hoạt động như những người tiên tri, người phối hợp và người xếp hàng, chúng tạo điều kiện cho sự tương tác giữa Các Nút Suy luận Hyperspace (HINs).
• Các nút HIN phải thiết lập kết nối với các nút HCS và có thể chọn kết nối với HCS nào dựa trên sở thích của các nhà điều hành nút. Các nút HIN phải gửi khả năng tính toán và phạm vi các mô hình AI thực thi được đến HCS.

Cùng nhau, HCS và HIN tạo thành một cơ chế suy luận hoàn chỉnh:

Sau khi kết nối ban đầu, một Nút suy luận Không gian Siêu việt (HIN) phải gửi một tin nhắn giao tiếp phụ cho Máy chủ Cộng đồng Không gian Siêu việt (HCS), được biết đến là tin nhắn đăng ký. Quá trình đăng ký diễn ra như sau:

• HIN gửi một thông điệp đăng ký
  1. Thông điệp bao gồm các thông số kỹ thuật tính toán được công bố bởi HIN và các mô hình AI mà nó hỗ trợ và có thể thực thi.
• HCS Gửi Thách Thức Xác Minh Suy Luận
  1. Thách thức được đặt ra dưới dạng một vấn đề tính toán. Loại vấn đề được xác định tự động bởi HCS.
  2. HIN phải giải quyết thách thức và gửi kết quả suy luận của mình thông qua một cuộc gọi.

Mô hình Chứng minh Lừa đảo và Thách thức 2.3

Nếu một khách hàng nhận được hai phản hồi khác nhau hoặc một phản hồi không đáng tin cậy, họ có thể nộp đơn khiếu nại gian lận đến blockchain để được bồi thường.

Quy trình chứng minh gian lận

• Khách hàng gửi một yêu cầu gian lận đến chuỗi khối.
• Các nút khác có thể tính toán lại truy vấn và xác minh tính toàn vẹn của kết quả suy luận.
• Nếu kết quả suy luận được chứng minh là không chính xác, một nút có thể gửi thử thách trên chuỗi.
• Quá trình thách thức được đồng bộ trên blockchain và được giám sát bởi hợp đồng thông minh.
• Chỉ cần băm của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đầu ra là cần thiết, đảm bảo nội dung suy luận đầy đủ vẫn không được tiết lộ.
• Tất cả các nút đều có một cửa sổ thời gian để nộp kết quả suy luận của họ để so sánh trước khi thách thức kết thúc.

Mô hình Thách thức

Khi một thách thức được nộp, nút bị thách phải cung cấp một gốc trung gian. Người đốt phản ứng bằng cách xác định gốc trạng thái lỗi đầu tiên và đưa ra một thách thức. Nút bị thách sau đó nộp các gốc trạng thái trung gian từ gốc trạng thái bị thách đến gốc trạng thái trước đó của nó. Quá trình này lặp lại cho đến khi bước thực thi được thu hẹp xuống một giao dịch duy nhất, được giải quyết trên chuỗi. Quá trình thách thức liên quan đến các bước và công thức phức tạp. Nó tuân theo một quy trình xác minh bước theo logarit và đảm bảo an ninh và độ chính xác của kết quả suy luận bằng cách thu hẹp dần phạm vi thách thức (tức là kiểm tra từng gốc trạng thái một cách dần dần).

2.4 Kinh tế tiền điện tử và Mô hình động viên

Một khung cảnh kinh tế bẩm sinh và cơ chế khuyến khích đảm bảo tính toàn vẹn của tất cả các thực thể tham gia. Các hệ sinh thái blockchain mới nổi thường giới thiệu các token mới để tăng cường an ninh cryptoeconomic. Tuy nhiên, những token này thường gặp khó khăn trong việc đạt được tỷ lệ và phân phối đủ độ lớn trong giai đoạn đầu, điều này đặt ra thách thức trong việc xây dựng nền tảng bảo mật mạnh mẽ.

EigenLayer hiệu quả đối phó với thách thức này bằng cách giới thiệu các máy chủ xác thực Ethereum và tận dụng các bảo đảm an ninh mật mã của Ethereum. Hyperspace AI áp dụng khung này bằng cách sử dụng các toán tử EigenLayer để tăng cường an ninh của mạng Hyperspace AI.

Hyperspace AI cung cấp một khung việc rất có thể tinh chỉnh, cho phép người dùng tùy chỉnh nền tảng dữ liệu của họ với các thành phần đa dạng và mô hình AI. Các tính năng chính bao gồm:

• Hỗ trợ nhiều mô hình: Hỗ trợ nhiều mô hình AI mã nguồn mở và cho phép người dùng chọn mô hình dựa trên nhu cầu của họ.
• Mạng Dữ liệu Thông tin: Tạo ra một mạng thông tin dựa trên các nguồn dữ liệu chất lượng cao.
• Thực thi Node: Cho phép người dùng chạy các node trên máy tính để bàn hoặc trình duyệt, tham gia vào mạng ngang hàng và kiếm được các động lực.
• Cơ sở dữ liệu vector: Cung cấp truy cập vào cơ sở dữ liệu vector được cập nhật để truy xuất thông tin một cách hiệu quả.
• Điểm nóng mạng lưới: Cho phép người dùng tạo và chia sẻ tài nguyên trí tuệ nhân tạo để nhận phần thưởng nhằm giảm thiểu chi phí vận hành.
• Giao thức Thanh toán Nhanh: Thực hiện một giao thức tùy chỉnh để đảm bảo giao dịch mạng hiệu quả.

Hyperspace AI tích hợp mạng lưới blockchain một cách mượt mà với suy luận trí tuệ nhân tạo. Nó tạo ra một hệ sinh thái thực thi mô hình trí tuệ nhân tạo phi tập trung và an toàn, ít phụ thuộc vào các tổ chức trung tâm và cung cấp tính minh bạch, khả năng mở rộng và khả năng chống lại các cuộc tấn công cao hơn.

Ưu điểm và Thách thức

Khác với các ứng dụng AI tập trung như ChatGPT và Claude, Hyperspace được phân biệt nhất bởi tính phân cấp của nó.

Bảo mật dữ liệu

• Hyperspace AI: Là một giao thức phi tập trung, nó cung cấp quyền cho chủ sở hữu dữ liệu giữ quyền kiểm soát trên dữ liệu của họ. Người dùng có tự do chọn cách chia sẻ dữ liệu cũng như sử dụng hợp đồng thông minh và mã hóa để đảm bảo sự riêng tư và an ninh. Đổi lại, các thành viên được thưởng bằng token cho sự đóng góp dữ liệu của họ.
• ChatGPT / Claude: Các mô hình này hoạt động theo cấu trúc tập trung, trong đó việc lưu trữ và xử lý dữ liệu dựa vào các máy chủ tập trung. Điều này có nghĩa là dữ liệu người dùng được lưu trữ trên các máy chủ do OpenAI hoặc Anthropic quản lý, điều này tiềm ẩn rủi ro về quyền riêng tư.

Cơ chế khuyến khích token

• Trí tuệ nhân tạo Hyperspace: Bằng cách tận dụng công nghệ blockchain và tokenization, các bên tham gia bao gồm nhà cung cấp dữ liệu, nhà phát triển và người vận hành nút có thể nhận được phần thưởng khi đóng góp dữ liệu, tài nguyên tính toán hoặc nhiệm vụ suy luận. Mô hình động viên kinh tế này khuyến khích sự tham gia tích cực của cộng đồng, từ đó thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái.
• ChatGPT/Claude: Các mô hình này chủ yếu tạo ra doanh thu thông qua các gói đăng ký và quyền truy cập API. Chúng thiếu một hệ thống khuyến khích phi tập trung. Người dùng và nhà phát triển được thu hút bởi các mô hình này vì tính năng của chúng (ví dụ: đăng ký API), chứ không phải là các phần thưởng dựa trên blockchain.

Minh bạch mô hình và khả năng xác minh

• Hyperspace AI: Blockchain đảm bảo tính minh bạch trong việc đào tạo mô hình AI và sử dụng dữ liệu. Mọi bước—bao gồm chia sẻ dữ liệu, đào tạo mô hình và yêu cầu suy luận—đều có thể theo dõi và xác minh được. Điều này rất quan trọng để đảm bảo tính công bằng và đáng tin cậy trong các mô hình AI.
• ChatGPT/Claude: Những mô hình này thường được đóng cửa, thiếu sự minh bạch về quá trình huấn luyện và nguồn dữ liệu của chúng. Sự thiếu minh bạch này khiến cho người dùng và nhà phát triển khó mà tin tưởng hoàn toàn vào những mô hình này.

Máy Tính Phân Tán và Chia Sẻ Tài Nguyên

• Trí tuệ nhân tạo không gian: Bằng cách sử dụng các Nút suy luận phi tập trung (HIN), trí tuệ nhân tạo không gian có thể phân phối nhiệm vụ tính toán trên toàn cầu. Điều này giảm sự phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu lớn và tối ưu hóa hiệu quả và sử dụng tài nguyên.
• ChatGPT/Claude: Các mô hình này phụ thuộc vào máy chủ trung tâm để thực hiện suy luận và tính toán. Cấu trúc trung tâm này có thể dẫn đến hạn chế tài nguyên, và bất kỳ sự cố máy chủ nào cũng có thể ảnh hưởng đến tất cả người dùng.

Thách thức lớn nhất đối với Hyperspace AI đó là việc áp dụng đại trà. Mặc dù lợi ích của phân cấp rõ ràng, việc chấp nhận rộng rãi các ứng dụng blockchain vẫn là một cuộc chiến đòi hỏi nỗ lực. Điều này là một thách thức phổ biến trong nhiều lĩnh vực phân cấp, như DePIN và trò chơi blockchain. Chắc chắn, so với vài năm trước, việc áp dụng blockchain không còn khó khăn như trước nữa, nhờ vào sự tương tác ngày càng tăng giữa Bitcoin, các tổ chức tài chính truyền thống và cơ quan quản lý.

Kết luận

Hyperspace AI đã phát triển một mạng điện toán AI phi tập trung, an toàn và hiệu quả bằng cách tích hợp blockchain với suy luận AI. Các thành phần cốt lõi của nó đảm bảo độ tin cậy và khả năng kiểm chứng của các tính toán AI đồng thời giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung. Ngoài ra, Hyperspace AI cung cấp một nền tảng có khả năng tùy chỉnh cao cho người dùng. Thông qua sự hợp tác của HCS (Hyperspace Community Server) và HIN (Hyperspace Inference Nodes), mạng tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực hiện và xác thực hiệu quả các tác vụ suy luận AI trong một môi trường không cần tin cậy. Hyperspace AI đã sẵn sàng trở thành một cơ sở hạ tầng điện toán AI phi tập trung quan trọng để cung cấp các giải pháp minh bạch, công bằng và an toàn hơn cho các ứng dụng trong tương lai khi nhu cầu tăng lên.