Hyperbolic是一个开放访问的AI云平台，支持算力提供、推理运行和低价GPU接入。该团队认为AI应该是开放共享的资源，但对当前开源AI现状提出质疑：虽然部分代码已开源，但支撑AI的核心要素 — — 算力 — — 仍被中心化数据中心垄断。据他们统计，全球有超过20亿台计算机每天闲置超过19小时 — — 如果能将这些闲置算力重新利用会怎样？
Hyperbolic声称能实现这个愿景。
该平台运作模式与前述项目类似：个人用户闲置算力接入平台，需求方按指定小时费率购买，各取所需。供给方获得租金和积分奖励（假设这些积分未来会转化为代币）。以下是Hyperbolic的部分服务价格（不含10%平台手续费）：
在推理服务方面，Hyperbolic提供文本到文本、文本到语音、文本到图像、文本到视频模型及微调服务。简要说明：AI推理是指利用训练好的模型，根据反馈和特定输入生成更准确输出的过程。虽然推理所需算力较少但仍具资源需求，Hyperbolic为免费用户提供60次/分钟的基础速率，账户余额超过10美元的用户可提升至600次/分钟。企业级服务每小时收费0.30至3.20美元不等（具体取决于模型类型） — — 不过平台当前未公开可用模型的总数量…
Hyperbolic的营销同时面向加密圈和非加密圈的机器学习爱好者，最引人注目的是Andrej Karpathy最近的推文。Karpathy将Hyperbolic称为与Llama 405B等基础大模型交互的优质替代方案。得益于高效运行Llama 405B的能力，该平台还被多项关于”多人-多AI”交互的新研究列为关键技术栈。目前支持Hermes和Llama的多个变体模型、Stable Diffusion图像生成模型以及Melo TTS语音生成模型。
关于验证机制的说明
前文提到验证机制对安全信任至关重要 — — 但当前多数算力协议尚未采用乐观验证、零知识证明或其他验证方案（如TEEs、MPC等）。随着供需规模扩大，对验证机制的需求将会凸显。
算力验证主要分为三类：
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无验证机制
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乐观验证机制
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基于零知识证明的验证机制
截至目前，验证机制的有无并未影响这些项目的初期成功。团队们聚合算力资源时都假设需求方最关注低价GPU接入 — — 我们认为这个假设基本合理。但未来对算力的验证过程和密码学保证将愈发重要。这些保证仍是该领域最被低估的优势之一。低价GPU只是第一步，配备内置不可篡改信任机制的低价GPU才是自然演进方向。
展望未来，解决算力约束需要硬件进步、软件优化和分布式网络模型的组合。短期内将继续发展AI专用硬件，而光子/量子计算将在长期发挥作用。软件优化应能提升能效比。但加密技术的核心竞争力和价值增量在于分布式计算网络 — — 随着这些网络发展，它们可能成为大规模AI训练的关键推动力（后续将详细探讨），特别是对无法使用中心化云服务的群体而言。