去中心化 GPU 云网络 Hyperbolic 万字研报： Web3 AI 新基建正如何围绕算力打造链上衍生资产？全景式拆解其发展背景、技术原理、竞争态势、风向挑战和历史机遇

2024 年 7 月，Web2 GPU 云领域的明星创业公司 Together.ai 的 CEO Vipul Ved Prakash 在一档播客中表示，截至当年 4 月，公司年度经常性收入（ARR）达到 4400 万美金，比上年同期增长了 2095%；同年 7 月，公司 ARR 突破 1 亿美金。据报道，Together.ai 或成为了创业公司历史上 ARR 从 100 万美金增长到 1 亿美金最快的公司 [1]。这代表着在高性能算力稀缺的时期，难以负担整套 GPU 设备的中小型创新企业以及计算资源匮乏的研究机构对 Together.ai 这样专注于优化加速 AI 推理的云服务商有着巨大的需求。

随着 Web3 领域各种智能体框架及应用的兴起，同样的市场机会在 Web3 领域也出现了。但是由于去中心化应用运行过程中对隐私与验证有强需求，所有生产要素参与方以及部署流程都需要保证没有恶意参与方，传统的 GPU 云厂商并不能直接实现 Web3 AI 推理中对计算过程的验证，这为专门提供可信 AI 推理的公司提供了创新的土壤。我们接下来要介绍的 Hyperbolic 便是其中的先驱者。

作者：Hendrix，Web3Caff Research 研究员

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

字数：全文共计 15000+ 字

目录

• 项目背景介绍
• 连接算力和应用的基础设施：Web2 & Web3 视角
• Hyperbolic 基础设施创新设计
  • 分布式推理层创新
    • Hyper-dOS
    • Compiling Service（编译服务）
  • 共识协议层创新
    • Proof of Sampling
    • spML
    • 竞争对手
  • 应用层创新
    • AgentKit
    • TEE
• Hyperbolic 生态塑造
  • 生态核心
  • 生态合作
• 行业竞争
• 当前存在的挑战与机遇
  • 单位经济模型计算
  • AI 推理效率提升
  • Web3 蓝海+双边网络飞轮
• 要点结构图
• 参考文献

本文共计 9790 字，订阅会员后继续阅读 （3 天无理由退款）