去中心化 GPU 雲端網路 Hyperbolic 萬字研報： Web3 AI 新基建正如何圍繞算力打造鏈上衍生資產？全景式拆解其發展背景、技術原理、競爭態勢、風向挑戰與歷史機遇

2024 年 7 月，Web2 GPU 雲端領域的明星創業公司 Together.ai 的 CEO Vipul Ved Prakash 在一檔播客中表示，截至當年 4 月，公司年度經常性收入（ARR）達到 4,400 萬美金，比去年同期成長了 2095%；同年 7 月，公司 ARR 突破 1 億美金。據報道，Together.ai 或成為了新創公司歷史上 ARR 從 100 萬美金成長到 1 億美金最快的公司 [1]。這代表著在高效能算力稀缺的時期，難以負擔整套 GPU 設備的中小型創新企業以及計算資源匱乏的研究機構對 Together.ai 這樣專注於優化加速 AI 推理的雲端服務商有著巨大的需求。

隨著 Web3 領域各種智能體框架及應用的興起，同樣的市場機會在 Web3 領域也出現了。但由於去中心化應用程式運作過程中對隱私與驗證有強烈需求，所有生產要素參與方以及部署流程都需要確保沒有惡意參與方，傳統的 GPU 雲端廠商並不能直接實現 Web3 AI 推理中對運算過程的驗證，這為專門提供可信 AI 推理的公司提供了創新的土壤。我們接下來要介紹的 Hyperbolic 便是其中的先驅者。

作者：Hendrix，Web3Caff Research 研究員

封面：Photo by Unsplash+，Logo by Hyperbolic，Typography by Web3Caff Research

字數：全文共 15000+ 字

目錄

• 專案背景介紹
• 連結算力與應用的基礎架構：Web2 & Web3 視角
• Hyperbolic 基礎架構創新設計
  • 分散式推理層創新
    • Hyper-dOS
    • Compiling Service（編譯服務）
  • 共識協議層創新
    • Proof of Sampling
    • spML
    • 競爭對手
  • 應用層創新
    • AgentKit
    • TEE
• Hyperbolic 生態塑造
  • 生態核心
  • 生態合作
• 產業競爭
• 當前存在的挑戰與機遇
  • 單位經濟模型計算
  • AI 推理效率提升
  • Web3 藍海+雙邊網路飛輪
• 要點結構圖
• 參考文獻

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