TechFlow : comment Hyperbolic, la start-up étoile, va redéfinir le secteur de l'IA avec un financement de 20 millions de dollars ?
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TechFlow : comment Hyperbolic, la start-up étoile, va redéfinir le secteur de l'IA avec un financement de 20 millions de dollars ?
Hyperbolic est un fournisseur de services open source de calcul et d'inférence IA, qui s'efforce de permettre aux innovateurs du monde entier, quelles que soient leurs ressources ou leur localisation géographique, d'accéder équitablement à la technologie IA.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Jesse, contributeur principal de Biteye
Le capital poursuit toujours les opportunités futures. Les investissements concrets des fonds de capital-risque occidentaux constituent souvent un indicateur clé pour évaluer le potentiel d’un secteur.
D’un côté, l’action NVIDIA grimpe continuellement ; de l’autre, les institutions du monde entier se précipitent sur les ETF Bitcoin.
Cela montre sans ambiguïté qu’IA et Web3 sont les domaines les plus en vue ces dernières années, appelés à devenir des forces centrales transformant la configuration mondiale, avec des répercussions profondes.
Pourtant, dans un monde de plus en plus façonné par l’intelligence artificielle, l’innovation et la disruption restent longtemps monopolisées par une minorité.
Les ressources informatiques et l’infrastructure nécessaires au développement de l’IA deviennent la clé essentielle pour franchir cette porte, mais l’accès à ces ressources est fortement centralisé, limité aux seuls individus ou organisations disposant de capitaux importants ou d’un soutien institutionnel solide.
En outre, les coûts élevés d’utilisation, l’absence de vérification fiable des résultats et les problèmes de confidentialité freinent davantage l’accessibilité équitable et généralisée de l’IA.
L’avenir de l’IA ne devrait pas servir uniquement les intérêts commerciaux d’une poignée, mais devenir, comme le Web3, un patrimoine public accessible et bénéfique pour tous. Il s’agit d’un parcours collectif, non d’un territoire exclusif réservé à quelques-uns.
01 Introduction et fonctionnalités
Hyperbolic est un fournisseur open source de services de calcul et d’inférence IA, né d’une volonté de remettre en question le statu quo, avec pour mission de permettre à tous les innovateurs du monde entier, indépendamment de leurs ressources ou de leur localisation géographique, d’accéder équitablement à la technologie IA.
Les trois fonctions principales d’Hyperbolic sont :
1.1 Marché GPU : puissance de calcul à la demande, économique et efficace
Le marché GPU d’Hyperbolic casse le modèle traditionnel de location de puissance de calcul en regroupant les ressources GPU inutilisées à travers le monde, offrant ainsi aux développeurs un accès à la demande avec jusqu’à 75 % d’économies. Grâce à l’OS décentralisé Hyper-dOS, les développeurs obtiennent la puissance de calcul nécessaire en moins d’une minute, abaissant considérablement la barrière à l’innovation.
1.2 Service d'inférence : faible coût, haute efficacité
Le service d'inférence d'Hyperbolic traite chaque jour plus d'un milliard de tokens, proposant à très bas coût les derniers modèles open source, tout en supportant le format BF16, assurant une excellente performance en termes d'efficacité et de précision.
1.3 Preuve par échantillonnage (PoSP) : la norme dorée de la validation
Le protocole propriétaire de preuve par échantillonnage (Proof of Sampling, PoSP) d'Hyperbolic garantit, grâce à une protection stricte de la vie privée, que les résultats sont à la fois fiables et économiquement efficaces. C’est ainsi le seul produit d’inférence temps réel Web3 capable de fournir des résultats d’IA vérifiables.
02 Objectifs
Hyperbolic poursuit trois objectifs : 1. Fournir un calcul hétérogène décentralisé ; 2. Assurer la sécurité et la vérifiabilité de l’IA décentralisée ; 3. Protéger la vie privée dans l’IA décentralisée.
2.1 Offrir un calcul hétérogène décentralisé
Hyperbolic vise à construire un système évolutif intégrant la puissance de calcul GPU mondiale afin d’optimiser les performances de divers types de GPU. Cette vision vise à surmonter les goulots d’étranglement liés à la distribution des ressources informatiques, en offrant un soutien haute performance aux chercheurs et développeurs IA du monde entier.
Hyperbolic a d’abord mis en place une couche de services IA, permettant aux développeurs de déployer et d’utiliser les ressources informatiques mondiales pour exécuter différents services IA.
Il peut compiler divers frameworks avancés d’apprentissage automatique (comme PyTorch, TensorFlow, JAX) en langages bas niveau adaptés à différentes plateformes matérielles (comme CUDA pour NVIDIA, ROCm pour AMD, Metal pour Apple).
De plus, Hyperbolic collabore avec AMD pour améliorer les performances des puces AMD. Grâce aux optimisations d’Hyperbolic, le modèle Llama3-8B voit son débit d’entrée augmenter de 120,4 % et son débit de sortie de 144,8 % sur la plateforme AMD MI250.
La solution d’Hyperbolic attire non seulement les projets Web3 IA, mais aussi de nombreux développeurs Web2 IA.
Bien que les développeurs Web2 redoutent souvent que les solutions décentralisées nuisent à la performance et à la fiabilité, Hyperbolic démontre des performances exceptionnelles dans les grands modèles linguistiques et la génération d’images.
Même avec une équipe bien plus petite que ses principaux concurrents, Hyperbolic atteint ou dépasse leurs performances, prouvant pleinement la supériorité de son architecture technique.
Cette percée dissipe les doutes sur les solutions décentralisées et ouvre de nouvelles possibilités de collaboration pour davantage de développeurs.
L’avantage d’Hyperbolic en matière de calcul décentralisé provient de son architecture système unique — Hyper-dOS, inspirée du système solaire. Cette architecture repose sur un modèle de clusters hiérarchisés, alliant efficacité et stabilité.
Le Sun Cluster (cluster Soleil) est le nœud central de gouvernance, similaire au rôle du Soleil dans le système planétaire, fournissant des services de base et un soutien global, assurant stabilité et fonctionnement efficace.
Autour de lui gravitent plusieurs clusters planétaires : Mercury Cluster (nœud unique), Mars Cluster (multi-nœuds) et Jupiter Cluster (multi-satellites). Chaque cluster, de taille et de gouvernance distinctes, s’adapte souplement à des besoins variés.
Trois caractéristiques clés du système
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Mise à l’échelle automatique : les clusters peuvent s’étendre ou se réduire selon la demande, s’adaptant dynamiquement aux variations de charge.
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Auto-réparation : le système détecte automatiquement les anomalies et se remet des pannes, assurant une disponibilité continue.
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Personnalisabilité : chaque cluster peut être configuré spécifiquement selon les besoins, offrant un service hautement flexible.
Cette architecture hiérarchisée garantit à la fois haute disponibilité, évolutivité, et un équilibre entre autonomie locale et coordination globale. Dès lors qu’un utilisateur possède une machine ou un cluster, il suffit d’installer Hyper-dOS pour se connecter facilement au réseau Hyperbolic, accéder aux ressources informatiques mondiales et collaborer de façon transparente.
2.2 Garantir la sécurité et la vérifiabilité de l’IA décentralisée
Dans un réseau décentralisé, un défi majeur persiste : comment s’assurer que les résultats générés par des nœuds aléatoires sont corrects ? La sécurité et la vérifiabilité demeurent des problèmes non résolus dans les systèmes IA déployés.
Les mécanismes courants de vérification en IA incluent le consensus/vote, le mécanisme optimiste et les preuves à divulgation nulle (ZKP).
Le mécanisme de consensus/vote exige que plusieurs nœuds exécutent simultanément la même requête, puis décident de la réponse par vote majoritaire. Toutefois, ce processus est extrêmement coûteux : si 10 nœuds traitent une même requête, le coût est multiplié par 10.
Le mécanisme optimiste (OPML) permet à un seul nœud de produire le résultat, puis ouvre une fenêtre de contestation (généralement 7 jours) durant laquelle d’autres nœuds peuvent contester. Mais cette méthode n’est pas pratique en temps réel. Par exemple, si un utilisateur demande « Quels sont les lieux intéressants à Singapour ? », attendre 7 jours pour valider la réponse en annule toute pertinence.
Les preuves à divulgation nulle excellent en confidentialité et vérification, mais leur coût computationnel élevé les rend peu pratiques à court terme.
Pour résoudre ces problèmes, Hyperbolic, en collaboration avec des experts de l’Université de Californie à Berkeley et de l’Université Columbia, a proposé un nouveau mécanisme de vérification basé sur l’équilibre de Nash, appelé « preuve par échantillonnage » (PoSP). Ce mécanisme repose sur la vérification par échantillonnage, plutôt que sur une vérification complète de tous les résultats.
Normalement, un seul nœud génère le résultat, mais le réseau exige aléatoirement qu’un second nœud le recalcule avec une certaine probabilité. Si les deux résultats divergent, une procédure d’arbitrage est lancée. Le nœud malhonnête subit alors une forte sanction économique.
Une formule mathématique dérivée du seuil de mise en jeu et de récompense montre que, tant que la probabilité de vérification dépasse ce seuil, le système atteint un équilibre de Nash pur, incitant chaque nœud à être honnête à 100 % pour maximiser son propre intérêt.
Ce mécanisme de preuve par échantillonnage s’applique non seulement à l’inférence IA, mais aussi à l’entraînement, au fine-tuning, et peut même s’étendre à d’autres services hors IA, tels que les Rollup L2 ou la disponibilité des données.
Hyperbolic collabore actuellement avec EigenLayer, Karak et d'autres protocoles de re-staking pour construire une couche de services vérifiables universels (AVS), permettant à d'autres fournisseurs AVS d'utiliser ce mécanisme pour assurer la sécurité et la fiabilité de leurs services.
2.3 Protéger la vie privée dans l’IA décentralisée
Dans un réseau IA décentralisé, assurer simultanément la confidentialité des données et l’intégrité du modèle constitue un défi crucial. Lorsque vos données sont distribuées sur des nœuds du monde entier, la sécurité fait face à des menaces sévères.
Des technologies existantes telles que le chiffrement homomorphe complet (FHE), les preuves à divulgation nulle (ZKP) et le calcul multipartite sécurisé (MPC) peuvent théoriquement résoudre ces problèmes, mais elles ralentissent considérablement les calculs, rendant impossible l’inférence en temps réel.
Hyperbolic adopte la technologie d’environnement d’exécution confidentiel (TEE) intégrée dans les dernières GPU Hopper et Blackwell de NVIDIA, offrant ainsi une solution efficace de protection de la vie privée.
Grâce au TEE, c’est comme créer une « boîte-forte de confidentialité » sur le GPU : bien que les données soient invisibles de l’extérieur, le GPU peut continuer à traiter normalement.
De plus, ce mécanisme de protection entraîne une perte de performance d’environ 1 % seulement pendant l’inférence.
Hyperbolic introduira bientôt une couche de calcul confidentiel sur tout son réseau décentralisé, garantissant que données et modèles IA restent sécurisés tout au long de leur utilisation, offrant ainsi aux utilisateurs une protection fiable de la confidentialité.
03 Scénarios d'utilisation d'Hyperbolic
Les agents IA représentent actuellement le domaine le plus en vogue. Ces agents peuvent tirer parti d’Hyperbolic pour réaliser plusieurs innovations :
3.1 Paiements cryptographiques pris en charge
Un agent IA peut effectuer des paiements via crypto-monnaies, assurant son auto-financement et son fonctionnement autonome.
3.2 Hébergement de modèles personnalisés
Chaque agent IA peut disposer de caractéristiques et compétences propres, créant ainsi des services individualisés.
3.3 Capacité d’auto-évolution
Par apprentissage et fine-tuning continus, un agent IA peut améliorer ses capacités selon les besoins des utilisateurs ou les changements d’environnement, devenant ainsi plus efficace et intelligent.
3.4 Inférence vérifiable
Le processus d’inférence de l’agent IA est transparent et vérifiable, garantissant son indépendance contre tout contrôle externe ou interférence malveillante, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs.
3.5 Fonction mémoire
Grâce à la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’agent IA peut enregistrer et stocker les interactions avec l’utilisateur, développant une mémoire à long terme. Cela lui permet d’offrir un service plus attentif, par exemple en mémorisant les préférences de l’utilisateur.
3.6 Communication inter-agents
Les agents IA peuvent communiquer et coopérer entre eux, formant un réseau capable de résoudre des tâches complexes. Par exemple, différents agents peuvent collaborer pour mener à bien un projet en plusieurs étapes.
3.7 Appel flexible d’API et d’outils
Un agent IA peut intégrer et utiliser diverses API externes et outils, élargissant considérablement ses fonctionnalités. Par exemple, il peut appeler une API météo pour planifier un voyage ou utiliser des outils financiers pour donner des conseils d’investissement.
3.8 Capacité de calcul autonome
Les agents peuvent disposer de leurs propres équipements de calcul, exécutant indépendamment des tâches. Cela signifie qu’ils peuvent se libérer de la dépendance aux serveurs centralisés, devenant plus décentralisés et autonomes.
3.9 Devenir un nœud validateur blockchain
Un agent IA peut même participer au réseau blockchain en tant que nœud validateur. Cela renforce non seulement la sécurité du réseau, mais lui permet aussi de gagner des récompenses en validant des transactions, favorisant ainsi son autosuffisance.
Récemment, la collaboration entre Hyperbolic et Virtuals Protocol, la plateforme phare de lancement d’agents IA sur Base, a fourni un soutien technique puissant aux agents IA, améliorant significativement leurs performances et leur capacité d’auto-développement.
En connectant directement les agents de Virtuals Protocol à l’infrastructure d’Hyperbolic, chacun bénéficie de ressources de calcul hautement évolutives via l’API Hyperbolic, d’une inférence stable et d’une expérience interactive fluide, maintenant des performances constantes quel que soit le nombre d’agents ou la complexité des tâches.
Cette collaboration améliore non seulement la puissance de calcul des agents, mais renforce aussi leur adaptabilité et intelligence dans divers scénarios d’utilisation.
Par exemple, l’infrastructure d’Hyperbolic offre aux PNJ intelligents (personnages non-joueurs) dans les jeux vidéo une mémoire durable et une capacité d’évolution de personnalité.
Dans le jeu « Legendary Quest », les PNJ intégrant les agents IA avancés de Virtuals Protocol conservent une personnalité cohérente selon les interactions avec les joueurs, ajustent leurs comportements en fonction du passé, et continuent même de développer leurs propres intrigues lorsque le joueur est déconnecté.
Tout cela est rendu possible par le réseau de calcul évolutif d’Hyperbolic, permettant à ces PNJ de prendre des décisions complexes et d’évoluer personnellement sans nuire aux performances du jeu.
Cette collaboration permet aux développeurs de transformer des concepts IA en solutions concrètes, stimulant l’innovation dans les jeux, les assistants virtuels, l’éducation ou la création de contenu.
04 Comparaison avec les concurrents
4.1 Partenariats stratégiques
Hyperbolic a gagné la confiance de grandes entreprises IA telles que Hugging Face, Quora, Black Forest Labs et Nous Research, ainsi que le soutien d’universités prestigieuses comme Stanford, NYU et l’Université de Californie à Berkeley.
Les développeurs peuvent utiliser l’API d’inférence d’Hyperbolic pour créer et partager sans friction des applications IA sur Hugging Face Spaces, simplifiant grandement le déploiement et la diffusion.
En outre, les doctorants et post-doctorants de Stanford, Cornell et NYU bénéficient d’une réduction allant jusqu’à 75 % sur la location GPU, réduisant fortement les coûts de calcul.
Les modèles IA d’Hyperbolic, y compris les modèles de base, sont désormais disponibles sur la plateforme Poe de Quora, permettant aux développeurs de créer facilement des chatbots et de les monétiser directement.
4.2 Optimisation des performances
Le compilateur propriétaire d’Hyperbolic assure un fonctionnement optimal des GPU, atteignant ou surpassant les performances des systèmes centralisés.
4.3 Qualité supérieure des modèles
Tous les modèles utilisent la précision BF16, offrant une qualité et une performance supérieures à celles des concurrents qui utilisent encore FP8.
4.4 Confidentialité et sécurité des données
Hyperbolic résout le problème de sécurité dans la vérification IA via le protocole PoSP, avec un surcoût minimal de calcul, surpassant zkML, opML et les solutions basées sur le consensus. En outre, Hyperbolic ne conserve jamais les données utilisateur, renforçant la protection de la vie privée.
4.5 Produits temps réel matures
Contrairement à de nombreux projets Web3 IA encore en développement ou à accès restreint, Hyperbolic propose déjà deux produits opérationnels. Plus de 40 000 développeurs Web2 utilisent actuellement ses services.
4.6 Calcul et inférence unifiés
Hyperbolic est le seul acteur à fournir simultanément sur une même plateforme des services de calcul GPU et d’inférence, réalisant ainsi une solution intégrée unique.
En résumé, comparé à des entreprises Web2 IA dont les équipes sont 10 à 30 fois plus grandes, Hyperbolic égale ou dépasse leurs performances avec une équipe réduite, tout en offrant via des mécanismes Web3 des services plus abordables.
Dans le domaine Web3 IA, Hyperbolic prend une avance technologique nette et gagne la confiance des développeurs Web2. Il constitue un pont rapide et pratique entre les mondes Web2 et Web3 IA, devenant une pierre angulaire du développement sectoriel.
05 Levée de fonds
Le 10 décembre, Hyperbolic a annoncé une levée de fonds stratégique de 12 millions de dollars, menée par Variant et Polychain Capital, portant son financement total à 20 millions de dollars.
Cette levée a également attiré des investisseurs renommés tels que Chapter One, Lightspeed Faction, Bankless Ventures, IOSG, Vertex, GSR, Wintermute Ventures, Blockchain Builders Fund, Alumni Ventures et Ambush.
Précédemment, Hyperbolic avait levé 7 millions de dollars en série graine, menés par Polychain Capital et Lightspeed Faction ; auparavant, il avait obtenu 725 000 dollars en pré-série graine auprès de Chapter One et Samsung Next.
La liste des investisseurs providores est également impressionnante : Sreeram Kannan (EigenLayer), Devin Walsh (Uniswap Foundation), Ethan Sun (MyShell), Daniel Shorr (Modulus), Bidhan Roy (Bagel), Ying Sheng et Lianmin Zheng (LMSYS), Dillon Rolnick (Nous Research), Alex Atallah (OpenRouter), Chainyoda, Comfy Capital, Nicola Greco (Protocol Labs), Alex Atallah (OpenRouter) et Thomas Scott (ancien de Worldcoin).
Jesse Walden, associé chez Variant, a salué Hyperbolic : « Hyperbolic est la première entreprise que nous ayons vue à résoudre véritablement le problème du “coût de la confiance” dans les réseaux GPU décentralisés, tout en maintenant des performances, une qualité et une expérience utilisateur élevées. »
Hyperbolic se positionne en tête des levées de fonds dans le domaine Web3 IA, preuve manifeste que sa technologie et la viabilité de ses produits ont conquis la confiance du “capital intelligent” du secteur.
06 Profil de l'équipe
Le cofondateur Jasper Zhang est diplômé du département de mathématiques de l’Université de Pékin, puis a obtenu en seulement deux ans un doctorat en mathématiques à l’Université de Californie à Berkeley.
Avant Hyperbolic, il a été chercheur quantitatif chez Citadel Securities et chercheur senior en blockchain chez Avalanche.
Le cofondateur et CTO par intérim Yuzhen Jin est docteur en informatique à l’Université de Washington, ayant auparavant occupé le poste de directeur technique senior chez OctoAI.
Les membres de l’équipe d’Hyperbolic proviennent tous d’universités d’élite, les fondateurs ayant une solide base technique, et plusieurs ayant déjà collaboré chez Avalanche.
Le comité consultatif regroupe également des experts de premier plan.
Le Dr Reynold Xin est cofondateur et architecte en chef de Databricks, contributeur majeur d’Apache Spark, et auteur du papier SIGMOD le plus cité.
La Professeure Raluca Ada Popa est professeure adjointe à l’Université de Californie à Berkeley, codirectrice du RISELab et du SkyLab, et cofondatrice d’Opaque Systems.
Le Professeur Ciamac C. Moallemi enseigne à la Columbia Business School, est conseiller recherche chez Paradigm et directeur du Briger Family Digital Finance Lab.
Le Professeur Yi Ma est directeur du département d’informatique de l’Université de Hong Kong, professeur titulaire en IA, et professeur d’informatique à l’Université de Californie à Berkeley, membre IEEE, ACM et SIAM.
07 Comment participer
7.1 Entreprises
Pour les entreprises confrontées à des coûts élevés liés aux appels API et à la location de machines, Hyperbolic propose des solutions optimisées compétitives.
En garantissant une qualité de service stable, le soutien technique d’Hyperbolic permet aux entreprises de réduire leurs coûts jusqu’à 75 %.
Face à l’utilisation inefficace des ressources causée par des contrats de location GPU à long terme, Hyperbolic propose un mécanisme de redistribution : les clients peuvent sous-louer leurs équipements inutilisés sur la plateforme. Ce modèle augmente l’utilisation des actifs et trouve un équilibre optimal entre flexibilité et maîtrise des coûts.
7.2 Chercheurs
Pour les développeurs bloqués dans leurs projets par manque de ressources GPU, Hyperbolic offre un large choix de GPU à un prix bien inférieur à celui des fournisseurs cloud traditionnels comme AWS. Grâce à cette offre rentable, Hyperbolic propose la solution la plus compétitive du marché, aidant les développeurs à transformer rapidement leurs idées innovantes en réalité.
7.3 Centres de données
Hyperbolic offre aux centres de données dont le retour sur investissement n’atteint pas les attentes, ou qui cherchent à dépasser les limites de la valeur comptable traditionnelle, une plateforme pour générer des revenus supplémentaires.
7.4 Particuliers
Le potentiel des GPU haute performance ne doit pas se limiter aux jeux. Grâce à Hyperbolic, les particuliers peuvent louer leurs GPU, les transformant en actifs générant des revenus réguliers. Actuellement en phase whitelist, un enregistrement préalable est possible.
En outre, Hyperbolic propose plusieurs grands modèles accessibles aux particuliers. Les utilisateurs peuvent générer du texte, des images, lire du texte vocalisé, etc.
À l’avenir, Hyperbolic construira des agents IA sur Base pour les utilisateurs. À suivre.
Site web d’Hyperbolic :
app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye
08 Conclusion
Hyperbolic établit une nouvelle référence pour une IA Web3 performante, fiable et haut de gamme, grâce à son marché GPU, son service d’inférence et son protocole de validation de référence PoSP, en maximisant les performances GPU, en proposant des modèles plus précis et des solutions sûres et économiques.
L’émergence d’Hyperbolic fait passer l’IA décentralisée du concept à la pratique. Grâce à sa stratégie de calcul multi-source, ses prix compétitifs et sa compréhension approfondie des besoins des clients Web2 et Web3, Hyperbolic occupe une place unique dans l’écosystème.
Les efforts d’Hyperbolic pour démocratiser et optimiser l’utilisation des ressources informatiques impulseront le développement du secteur IA, apportant innovation continue et croissance durable à l’industrie.
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