Introdução

Comparação das Aplicações de IA Populares

Como aplicação alimentada por IA, a Hyperspace oferece certas vantagens sobre modelos de IA bem conhecidos como Claude e ChatGPT. Destaca-se na geração de imagens, execução de nós e pesquisa na web. Além disso, graças à sua arquitetura baseada em Web3, a 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 criptográfico nativo Blue7. No entanto, detalhes específicos do financiamento não foram divulgados. O Blue7 já investiu em projetos Web3 notáveis, incluindo a automação e a rede de relés da Gelato Network, a solução de camada 2 de nível empresarial Lightlink e a plataforma de IA-blockchain Talus.

Membros da Equipa

Membro Principal (Fonte)

A equipa principal da Hyperspace é liderada pelo 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 Hyperspace (Fonte: Varun’s X)

Varun Mathur (@varun_mathur)partilha ativamente insights e atualizações sobre o desenvolvimento da Hyperspace através da sua conta X (anteriormente Twitter). Os utilizadores podem encontrar dados valiosos sobre o número de nós, avanços recentes e direções estratégicas do ponto de vista do fundador.

Produto e Componentes Principais

Como um ecossistema de execução de modelos 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 de vetores de 3,2 TB. Esses componentes garantem suporte abrangente para uma variedade de necessidades do usuário.

1. Tipos de Produtos do Cliente

Tipos de Produtos do Cliente

Hyperspace oferece várias opções de cliente, incluindo Nó do Navegador, Nó de Ambiente de Trabalho e Interface de Linha de Comando (CLI). Graças ao seu alto nível de personalização, Hyperspace pode fornecer diversos sistemas de execução de modelos de IA.

2. Componentes Principais

2.1 Gestão de Identidade

Entidades dentro do sistema (doravante referidas como nós) são identificadas de forma única através dos seus endereços de nó. Um endereço de nó não é meramente uma representação direta da chave pública do nó, mas sim o hash criptográfico da sua chave pública. A razão para usar 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 centralizada confiável.

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

O Hyperspace considera que os enigmas criptográficos são o método mais prático para gerar IDs de nós distribuídos num ambiente sem entidades de confiança centralizadas. A sua principal vantagem é a capacidade de tornar difícil para potenciais atacantes perturbar a rede.

No seu âmago, uma rede totalmente descentralizada deve alavancar técnicas criptográficas não apenas como uma escolha ótima, 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, as 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/hora podem usar uma granularidade de tempo mais grosseira.
  • Assinaturas fracas são adequadas para cenários onde a integridade total da mensagem não é crítica, como mensagens PING.
• Assinatura Forte
  • Uma assinatura forte assina todo o conteúdo da mensagem. Garante a integridade da mensagem e melhora a proteção contra ataques do tipo man-in-the-middle.
  • Para evitar ataques de repetição, as mensagens de Chamada de Procedimento Remoto (RPC) incorporam um nonce.

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

Fluxo de trabalho operacional de HCS e HIN

• Os nós HCS desempenham um papel central no ecossistema de IA do Hyperspace. Funcionando como oráculos, coordenadores e sequenciadores, eles facilitam as interações entre os Nós de Inferência do Hyperspace (HINs).
• Os nós HIN devem estabelecer conexões com os nós HCS e podem escolher a que HCS se conectar com base nas preferências dos operadores de nós. 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 a mensagem de registro. O processo de registro é o seguinte:

• HIN Envia uma Mensagem de Registo
  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 por HCS.
  2. O HIN deve resolver o desafio e enviar os resultados da sua inferência através de uma chamada.

2.3 Modelo de Prova de Fraude e Desafio

Se um cliente receber duas respostas diferentes ou uma resposta suspeitamente incorreta, ele pode submeter uma reclamação de fraude à 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 da inferência.
• Se o resultado da inferência for provado incorreto, um nó pode enviar um desafio on-chain.
• O processo de desafio é sincronizado na blockchain e monitorizado por contratos inteligentes.
• Somente o hash da saída do modelo de linguagem grande (LLM) é necessário, garantindo que o conteúdo completo da inferência permaneça não divulgado.
• Todos os nós têm um intervalo de tempo para enviar os seus resultados de inferência para comparação antes de o desafio concluir.

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 submete raízes de estado intermediárias da raiz de estado desafiada até a sua raiz de estado anterior. Este processo itera até que o passo de execução seja reduzido a uma única transação, que é resolvida on-chain. O processo de desafio envolve passos e fórmulas complexas. Segue um processo de verificação de passo logarítmico e garante a segurança e precisão dos resultados de inferência ao estreitar 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. Os ecossistemas emergentes de blockchain frequentemente introduzem novos tokens para reforçar a segurança criptoeconômica. No entanto, esses tokens frequentemente lutam para alcançar escala e distribuição suficientes em suas fases iniciais, o que coloca desafios para a construção de uma base de segurança sólida.

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

A Hyperspace AI oferece um framework altamente personalizável, que permite aos utilizadores adaptar a sua plataforma de dados com diversos componentes e modelos de IA. As suas principais funcionalidades incluem:

• Suporte a Múltiplos Modelos: Suporta vários modelos de IA de código aberto e permite aos utilizadores selecionar modelos com base nas 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 que os usuários executem nós em clientes baseados em desktop ou navegador, participem da rede ponto a ponto e ganhem incentivos.
• Base de Dados de Vetores: Fornece acesso a uma base de dados de vetores atualizada para uma recuperação eficiente de informações.
• Pontos de Acesso à Rede: Permite aos utilizadores criar e partilhar recursos de IA para recompensas a fim de reduzir os custos operacionais.
• Protocolo de Pagamento Rápido: Implementa um protocolo personalizado para garantir transações eficientes na rede.

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

Vantagens e Desafios

Ao contrário de aplicações de IA centralizadas como ChatGPT e Claude, Hyperspace é mais distinto pela sua descentralização.

Privacidade de dados

• IA de Hiperspace: Como um protocolo descentralizado, capacita os proprietários de dados a manter o controle sobre seus dados. Os usuários têm a liberdade de escolher como compartilham seus dados e usar contratos inteligentes e criptografia para garantir privacidade e segurança. Em troca, os participantes são recompensados com tokens por suas contribuições de dados.
• ChatGPT/Claude: Estes 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 geridos pela OpenAI ou Anthropic, o que representa potenciais riscos de privacidade.

Mecanismo de Incentivo de Tokens

• Hyperspace AI: Através da tecnologia blockchain e tokenização, os participantes - incluindo fornecedores de dados, desenvolvedores e operadores de nós - podem ser recompensados por contribuir com dados, recursos computacionais ou tarefas de inferência. Este modelo de incentivo econômico incentiva a participação ativa da comunidade, impulsionando assim o crescimento do ecossistema.
• ChatGPT/Claude: Estes modelos geram receitas principalmente através de planos de subscrição e acesso API. Eles carecem de um sistema de incentivos descentralizado. Os utilizadores e os programadores são atraídos por estes modelos pela sua funcionalidade (por exemplo, subscrição de API), em vez de recompensas baseadas em blockchain.

Transparência e verificabilidade do modelo

• Hyperspace AI: O blockchain garante transparência na formação de modelos de IA e uso de dados. Cada passo - 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 são tipicamente de código fechado, com pouca transparência em relação ao seu processo de treinamento e fontes de dados. Essa falta de visibilidade torna difícil para os usuários e desenvolvedores confiarem totalmente nos modelos.

Computação distribuída e partilha de recursos

• Inteligência Artificial do Hiperespaço: Ao utilizar Nós de Inferência descentralizados (HIN), a Inteligência Artificial do Hiperespaço pode distribuir tarefas computacionais globalmente. Isso reduz a dependência de grandes centros de dados e otimiza a eficiência e utilização de recursos.
• ChatGPT/Claude: Estes modelos dependem de servidores centralizados para inferência e cálculo. Esta estrutura centralizada pode levar a limitações de recursos e quaisquer falhas de servidor podem afetar todos os utilizadores.

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 a ser uma batalha difícil. Este é um desafio comum em muitos setores descentralizados, como DePIN e jogos blockchain. Certamente, comparado com alguns anos atrás, a adoção de blockchain já não é tão difícil, graças ao aumento das interações entre o Bitcoin, instituições financeiras tradicionais e organismos reguladores.

Conclusão

A 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 posicionada 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.