2000万ドルの資金調達の裏側：新星HyperbolicはAI分野をどう再構築するか？
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2000万ドルの資金調達の裏側：新星HyperbolicはAI分野をどう再構築するか？
Hyperbolicは、オープンソースのAI計算および推論サービスを提供する企業であり、リソースの有無や地理的立地に関わらず、世界中のイノベーターがAI技術に平等にアクセスできるようにすることを目指しています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Biteye コア貢献者 Jesse
資本は常に将来の機会を追い求める。欧米のベンチャーキャピタルが実際に投資するかどうかは、ある分野の将来性を測る重要な指標となる。
一方ではNVIDIAの株価が上昇し続け、他方では世界中の機関が次々とビットコインETFを購入している。
これは明らかに、AIとWeb3がここ数年で最も注目を集めた分野であることを示しており、今後世界の構造を変える核心的な力となり、大きな影響を与えるだろう。
しかし、ますますAIの影響を受ける世界において、革新や破壊の主導権は長きにわたり少数の人々の手に握られている。
人工知能開発に必要な計算資源やインフラは、この扉を開く鍵となっているが、こうしたリソースへのアクセスは極めて集中しており、強固な資金力や機関的支援を持つ人々に限定されているのが現状だ。
加えて、高い利用コスト、計算結果の信頼できる検証手段の欠如、プライバシーとセキュリティの問題なども、AIの普及と公平性をさらに制限している。
AIの未来は、少数の人々の商業的利益だけに奉仕するべきではなく、Web3のように誰でも参加でき、誰でも恩恵を受けられる公共財となるべきである。これは一部の人々の独占領域ではなく、すべての人々が共に歩む旅なのだ。
01 概要と機能
HyperbolicはオープンソースのAI計算および推論サービスプロバイダーであり、「現状に挑戦する」というビジョンから生まれ、リソースの多寡や地理的位置に関係なく、世界中のイノベーターが平等にAI技術を利用できるようにすることを目指している。
Hyperbolicの三大コア機能は以下の通り：
1.1 GPUマーケット：オンデマンドの計算能力、経済的かつ効率的
HyperbolicのGPUマーケットは、従来の計算能力レンタルモデルを打破し、世界中の闲置GPUリソースを集約することで、開発者に必要なときに必要な計算能力を提供し、最大75%のコスト削減を実現する。分散型OS「Hyper-dOS」により、開発者はわずか1分以内に必要な計算能力を取得でき、革新のハードルを大幅に下げることができる。
1.2 推論サービス：低コスト、高効率
Hyperbolicの推論サービスは、毎日10億以上のトークンを処理し、最新のオープンソースモデルを非常に低コストで提供するとともに、BF16フォーマットをサポートすることで、効率性と精度の両面で優れたパフォーマンスを実現している。
1.3 サンプリングによる証明（PoSP）：検証のゴールドスタンダード
Hyperbolicが独自に開発したサンプリングによる証明（Proof of Sampling, PoSP）プロトコルは、厳格なデータプライバシー保護のもと、出力結果の信頼性と経済的効率性を確保し、Web3リアルタイム推論製品として唯一、検証可能なAI結果を提供できる存在となっている。
02 目標
Hyperbolicには三つの目標がある：1. 分散型異種計算の提供 2. 分散型AIの安全性と検証可能性の確保 3. 分散型AIにおけるプライバシー保護。
2.1 分散型異種計算の提供
Hyperbolicは、世界中のGPU計算能力を統合する拡張可能なシステムを構築することを目指しており、さまざまなタイプのGPUの性能を最適化することによって、計算リソース配分のボトルネックを突破し、世界中のAI研究者や開発者に高性能なサポートを提供する。
まず、HyperbolicはAIサービスクレイヤーを構築し、開発者がグローバルな計算リソースを利用してさまざまなAIサービスを展開・運用できるようにしている。
これにより、PyTorch、TensorFlow、JAXなどの高度な機械学習フレームワークを、NVIDIAのCUDA、AMDのROCm、AppleのMetalといった異なるハードウェアプラットフォーム向けの低レベル言語にコンパイルすることが可能になる。
また、HyperbolicはAMDと協力し、AMDチップのパフォーマンス向上にも取り組んでいる。Hyperbolicの最適化により、Llama3-8BモデルはAMD MI250プラットフォーム上で、入力スループットが120.4%、出力スループットが144.8%向上した。
Hyperbolicのソリューションは、Web3 AIプロジェクトだけでなく、多数のWeb2 AI開発者の採用も得ている。
Web2開発者はしばしば、分散型ソリューションがパフォーマンスや信頼性に悪影響を与えるのではないかと懸念するが、Hyperbolicは大規模言語モデルや画像生成分野で卓越したパフォーマンスを発揮している。
主要競合に比べてチーム規模ははるかに小さいにもかかわらず、同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成しており、その技術アーキテクチャの優位性を十分に証明している。
この突破により、分散型ソリューションに対する疑念が払拭され、より多くの開発者との協力の可能性が広がった。
Hyperbolicの分散型計算の優位性は、太陽系に着想を得た独自のシステムアーキテクチャ「Hyper-dOS」に由来している。このアーキテクチャは階層型クラスタモデルを採用し、効率性と安定性を一体化している。
Sun Cluster（太陽クラスタ）は中央管理ノードであり、太陽系における太陽のような中心的存在で、システム全体に基盤サービスとサポートを提供し、安定性と高効率な稼働を保証する。
その周囲には複数の惑星級クラスタがあり、Mercury Cluster（単一ノード）、Mars Cluster（複数ノード）、Jupiter Cluster（複数サテライトノード）などが含まれる。各クラスタは規模やガバナンス特性が異なり、柔軟に異なるニーズに対応できる。
システムの三大キーフィーチャー
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自動スケーリング：クラスタは計算需要に応じて自動的に拡張または縮小し、負荷の変化に柔軟に対応する。
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自己修復：システムは問題を自動検出し、障害から自動回復することで、安定稼働を維持する。
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カスタマイズ性：各クラスタは特定のニーズに応じて個別に設定可能で、高度に柔軟なサービスを提供する。
この階層型アーキテクチャは、システムの高可用性と拡張性を保証するだけでなく、自律性と全体の調和のバランスも実現している。ユーザーは一台のマシンまたは一つのクラスタを持ち、Hyper-dOSをインストールするだけで、簡単にHyperbolicネットワークに接続し、グローバルな計算リソースにアクセスしてシームレスに協働できる。
2.2 分散型AIの安全性と検証可能性の確保
分散型ネットワークでは、ランダムなノードが生成した結果が正しいことをどう保証するかという重要な課題がある。安全性と検証可能性は、これまで展開されたAIシステムにおいて解決されていない問題だった。
現在のAIにおける一般的な検証メカニズムには、コンセンサス／投票、オプティミスティックメカニズム、ゼロ知識証明などがある。
コンセンサス／投票メカニズムは、複数のノードが同じリクエストを同時に実行し、多数決によって答えを決定するものだが、コストが非常に高い。10台のノードが同じリクエストを処理すれば、費用は10倍になる。
オプティミスティックメカニズム（OPML）は、単一ノードが結果を生成し、他のノードが異議を唱えるためのチャレンジウィンドウ（通常7日間）を設けて結果を検証する方式である。
しかし、この方法はリアルタイムのシナリオでは実用的ではない。例えば、「シンガポールで楽しめる場所は？」という質問に対して、答えの正しさを確認するために7日待つ必要があれば、意味をなさない。
ゼロ知識証明はプライバシーと検証性において優れているが、計算コストが高すぎて短期間での実用化は難しい。
これらの問題を解決するため、Hyperbolicはカリフォルニア大学バークレー校およびコロンビア大学の専門家と協力し、「サンプリングによる証明（Proof of Sampling, PoSP）」と呼ばれる、ナッシュ均衡に基づく新たな検証メカニズムを提案した。このメカニズムは、すべての結果を完全にチェックするのではなく、サンプリングによる検証を核とする。
通常、結果は一つのノードによって生成されるが、ネットワークは一定の確率で別のノードに再生成を要求する。二つのノードの結果が一致しない場合、仲裁プロセスが開始される。不正なノードには高額の経済的ペナルティが科される。
ステーキングと報酬の閾値を示す数学モデルによれば、チェック確率がこの閾値を超えていれば、システムはゲーム理論上の純粋ナッシュ均衡に到達し、すべてのノードが自らの利益のために100%誠実になることが保証される。
このサンプリングによる証明メカニズムは、AI推論に有効であるだけでなく、AIトレーニングやファインチューニングの分野にも適用でき、さらにAI以外のサービス（例：L2 Rollup、データ可用性など）へも拡張可能である。
HyperbolicはEigenLayer、Karakなどのリステーキングプロトコルと協力し、汎用検証可能サービスレイヤー（AVS）の構築を進めている。これにより、他のAVSプロバイダーもこの検証メカニズムを活用して、自身のサービスの安全性と信頼性を確保できるようになる。
2.3 分散型AIにおけるプライバシー保護
分散型AIネットワークにおいて、データプライバシーとモデル完全性の両方を確保することは、未解決の大きな課題である。データが世界中のノードに分散されるとき、セキュリティは重大な脅威に直面する。
完全準同型暗号（FHE）、ゼロ知識証明（ZKP）、マルチパーティ計算（MPC）などの既存技術は、理論的にはこれらの問題を解決できるが、実際の応用では計算速度が大きく低下し、リアルタイム推論のニーズを満たせない。
Hyperbolicは、NVIDIAの最新HopperおよびBlackwell GPUが備える信頼性実行環境（TEE）技術を採用し、効率的なプライバシー保護ソリューションを提供している。
TEE技術により、GPU上に「プライバシー・セーフ」が作られる。外部からはデータ内容を覗き見られないが、GPUはデータ処理を正常に継続できるのだ。
そして、このプライバシー保護メカニズムは推論プロセス中、約1%の計算性能しか損失しない。
Hyperbolicは、分散型ネットワーク全体にわたって秘匿計算レイヤーを導入する。これにより、データとAIモデルが使用中も常に安全な状態を保ち、ユーザーに信頼できるプライバシーとセキュリティを提供する。
03 Hyperbolicのユースケース
AIエージェントは現在最もホットな分野である。AIエージェントはHyperbolicを通じて、以下のような複数の革新的機能を実現できる：
3.1 暗号資産による支払い対応
AIエージェントは暗号資産を使って支払いを行い、自己維持・独立運営を実現できる。
3.2 カスタムモデルのホスティング
各AIエージェントは独自の特徴やスキルを持ち、パーソナライズされたサービスを形成できる。
3.3 自己進化能力
継続的なファインチューニングと学習を通じ、AIエージェントはユーザーのニーズや環境の変化に応じて能力を向上させ、より効率的かつスマートになる。
3.4 検証可能な推論
AIエージェントの推論プロセスは透明かつ検証可能であり、外部からの支配や悪意ある干渉を受けず、独立性を保つことで、ユーザーの信頼を高める。
3.5 メモリ機能
検索強化生成（RAG）技術により、AIエージェントはユーザーとのやり取り情報を記録・保存し、長期記憶を形成できる。これにより、ユーザーの好みを記憶するなど、より思いやりのあるサービスを提供できる。
3.6 エージェント間通信
AIエージェント同士が相互にコミュニケーションし協力することで、複雑なタスクを解決するネットワークを形成できる。例えば、異なるエージェントが連携して多段階のプロジェクトを完遂できる。
3.7 APIおよびツールの柔軟な呼び出し
AIエージェントはさまざまな外部APIやツールを統合・利用でき、機能範囲を大きく拡大できる。例えば、天気予報APIを呼び出してユーザーの旅行計画を立てたり、金融ツールを使用して投資アドバイスを提供したりできる。
3.8 独立した計算能力
AIエージェントは自らの計算装置を持ち、独立してタスクを実行できる。つまり、中央集権型サーバーに依存せず、より分散的かつ独立的になれる。
3.9 ブロックチェーン検証ノードとしての役割
AIエージェントはブロックチェーンネットワークに参加し、検証ノードとして機能することさえできる。これによりネットワークのセキュリティを強化し、取引検証によって報酬を得ることで、さらなる自給自足を実現できる。
最近、Hyperbolicは話題沸騰中のBaseチェーンAIローンチプラットフォーム「Virtuals Protocol」と提携し、AIエージェントに強力な技術的支援を提供することで、そのパフォーマンスと自己発展能力を全面的に向上させた。
Virtuals Protocolのエージェントを直接Hyperbolicのインフラに接続することで、各エージェントはHyperbolic APIを通じて、高い拡張性を持つ計算リソース、安定した推論能力、シームレスな動的インタラクション体験を得られる。エージェントの数やタスクの複雑さに関わらず、常に高効率かつ一貫したパフォーマンスを維持できる。
この提携は、AIエージェントの計算能力を強化するだけでなく、多様なユースケースにおける適応性と知能性を高めている。
例えば、Hyperbolicのインフラはゲーム内のスマートNPC（非プレイヤーキャラクター）に永続的な記憶と個性の発展能力を提供している。
ゲーム『Legendary Quest』では、Virtuals Protocolの先進的AIエージェントが統合されており、これらのNPCはプレイヤーとのやり取りを通じて個性を一貫して保持し、過去の経験に基づいて行動パターンを調整し、プレイヤーがオフラインの間も独自のストーリーを展開できる。
これらすべては、Hyperbolicの拡張可能な計算ネットワークのおかげで、ゲームのパフォーマンスを損なうことなく、複雑な意思決定や個性の進化を可能にしている。
この協力により、開発者はAIの概念を現実のソリューションに変え、ゲーム、仮想アシスタント、教育、コンテンツ制作などの分野で革新を推進できる。
04 競合比較
4.1 パートナーシップ
Hyperbolicは、Hugging Face、Quora、Black Forest Labs、Nous Researchといった主要AI企業からの信頼を得ており、スタンフォード大学、ニューヨーク大学、カリフォルニア大学バークレー校といった名門大学の支援も受けている。
開発者はHyperbolicの推論APIを通じて、Hugging Face Spaces上でシームレスにAIアプリケーションを作成・共有でき、展開と配布のプロセスを大幅に簡素化できる。
さらに、スタンフォード大学、コーネル大学、ニューヨーク大学の博士課程学生およびポスドク研究員は、GPUレンタル料金最大75%の割引を享受でき、計算コストを著しく削減できる。
HyperbolicのAIモデル（ベースモデル含む）はすでにQuoraのPoeプラットフォームに上線しており、開発者は簡単にチャットボットを作成・展開し、このプラットフォームを通じて直接収益化できる。
4.2 パフォーマンス最適化
Hyperbolicの独自コンパイラによりGPUが高効率で動作し、パフォーマンスは集中型システムに匹敵、あるいはそれを超える。
4.3 優れたモデル品質
すべてのモデルはBF16精度を採用しており、精度とパフォーマンスの両面で優れており、依然としてFP8を使用する競合をリードしている。
4.4 データプライバシーとセキュリティ
Hyperbolicはサンプリングによる証明（PoSP）プロトコルを通じて、AI検証におけるセキュリティ問題を解決し、最小限の計算オーバーヘッドを実現している。zkML、opML、コンセンサスベースの代替案と比較しても優位性を持つ。さらに、Hyperbolicはユーザーのデータを一切保存しないため、プライバシー保護がさらに強化されている。
4.5 成熟したリアルタイム製品
多くのWeb3 AIプロジェクトがまだ開発中あるいはアクセス制限があるのに対し、Hyperbolicはすでに2つのリアルタイム利用可能な製品をリリースしている。現在、40,000人以上のWeb2開発者がそのサービスを利用している。
4.6 統一された計算と推論
Hyperbolicは、同一プラットフォーム上でGPU計算と推論サービスを同時に提供できる唯一の企業であり、統一された計算ソリューションを成功裏に実現している。
まとめると、チーム規模が10～30倍も大きいWeb2 AI企業と比較しても、Hyperbolicは少数精鋭のチームで同等、あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成し、Web3のメカニズム設計によりよりコストパフォーマンスの高いサービスを提供している。
また、Web3 AI分野においては、Hyperbolicはその先進技術で他を大きく引き離しており、Web2開発者の信頼も得ている。HyperbolicはWeb2とWeb3のAI分野の間に高速かつ便利な橋を築き、業界発展を推進する重要な基盤となっている。
05 資金調達状況
12月10日、HyperbolicはVariantおよびPolychain Capitalが主導する1200万ドルの戦略的資金調達を完了し、累計資金調達額は2000万ドルとなった。
今回のラウンドには、Chapter One、Lightspeed Faction、Bankless Ventures、IOSG、Vertex、GSR、Wintermute Ventures、Blockchain Builders Fund、Alumni Ventures、Ambushなど著名な投資家が参加した。
以前には、Polychain CapitalとLightspeed Factionが主導する700万ドルのシードラウンドを完了しており、それ以前にはChapter OneおよびSamsung Nextが出資する72.5万ドルのプリシードラウンドも実施している。
また、今回の資金調達には強力なエンジェル投資家陣も参加しており、Sreeram Kannan（EigenLayer）、Devin Walsh（Uniswap Foundation）、Ethan Sun（MyShell）、Daniel Shorr（Modulus）、Bidhan Roy（Bagel）、Ying ShengおよびLianmin Zheng（LMSYS）、Dillon Rolnick（Nous Research）、Alex Atallah（OpenRouter）、Chainyoda、Comfy Capital、Nicola Greco（Protocol Labs）、Alex Atallah（OpenRouter）、Thomas Scott（元Worldcoin）などが名を連ねている。
VariantのパートナーJesse WaldenはHyperbolicを高く評価し、「Hyperbolicは我々がこれまで見た中で、分散型GPUネットワークにおける『信頼コスト』の問題を真に解決した最初の企業であり、同時にパフォーマンス、品質、ユーザーエクスペリエンスの高水準も維持している」と述べた。
HyperbolicはWeb3 AI分野における資金調達でリードしており、その技術力と製品の実現可能性が業界の『賢い資金』から支持と信頼を得ていることを十分に証明している。
06 チーム背景
共同創業者Jasper Zhangは北京大学数学科卒業後、驚異的なスピードでカリフォルニア大学バークレー校にて2年間で数学博士号を取得した。
Hyperbolic創立前はCitadel Securitiesで定量化リサーチャーを務め、Avalancheでは上級ブロックチェーンリサーチャーを務めた。
共同創業者兼非常勤CTOのYuzhen Jinはワシントン大学コンピュータ博士で、Hyperbolic設立前にOctoAIで上級エンジニアリングマネージャーを務めていた。
Hyperbolicのチームメンバーは全員トップクラスの大学出身であり、創業者は堅固な技術基盤を持っており、複数のチームメンバーは以前Avalancheで協力した経験を持つ。
同社のアドバイザーチームも業界のトップランナーで構成されている。
Dr. Reynold XinはDatabricksの共同創業者兼チーフアーキテクトであり、Apache Sparkの主要貢献者でもあり、SIGMOD最高引用論文の著者でもある。
Prof. Raluca Ada Popaはカリフォルニア大学バークレー校の准教授で、RISELabおよびSkyLabの共同ディレクターであり、Opaque Systemsの共同創業者でもある。
Prof. Ciamac C. Moallemiはコロンビア大学ビジネススクール教授、Paradigm研究アドバイザー、Briger Familyデジタル金融研究所所長である。
Prof. Yi Maは香港大学コンピュータサイエンス学部長およびAI分野の主任教授であり、カリフォルニア大学バークレー校コンピュータサイエンス教授でもあり、IEEE、ACM、SIAMのフェローである。
07 参与方法
7.1 企業向け
高価なAPI呼び出しや高コストのマシンレンタルに支出している企業に対して、Hyperbolicは競争力のある最適化ソリューションを提供している。
サービス品質の安定を保証しつつ、Hyperbolicの技術支援により企業のコストを最大75%削減できる。
また、長期GPUレンタル契約によるリソースの非効率的利用に対して、Hyperbolicはリソース再分配メカニズムを導入し、顧客が闲置設備をプラットフォームに再レンタルできるようにしている。このモデルは資産利用率を高めるだけでなく、柔軟性とコスト管理の間で最適なバランスを見出している。
7.2 研究者向け
GPUリソースの制約によりプロジェクトテストを進められない開発者に対して、Hyperbolicは豊富なGPUオプションを提供しており、その価格はAWSなどの従来のクラウドプロバイダーの一部に過ぎない。高コストパフォーマンスのリソースを提供することで、Hyperbolicは市場で最も競争力のあるソリューションを提供し、開発者が革新的なアイデアを迅速に現実化できるように支援している。
7.3 データセンター向け
既存リソースの投資リターンが期待に届かない、あるいは伝統的な帳簿価値の制約を突破したいデータセンターに対して、Hyperbolicはより高い収益を実現するプラットフォームを提供している。
7.4 個人向け
高性能GPUの潜在能力はゲーム分野に限定されるべきではない。Hyperbolicを通じて個人はGPUを貸し出し、継続的に収益を生み出す優良資産に変えることができる。現在はホワイトリスト段階であり、まずは登録を行うことができる。
また、Hyperbolicは個人向けに多数の大規模モデルを提供している。ユーザーは文章生成、画像生成、音声読み上げなどの活動を行える。
将来的には、HyperbolicはBase上にAIエージェントを構築し、ユーザーが利用できるようにする予定である。注目していただきたい。
Hyperbolic公式サイト：
app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye
08 まとめ
HyperbolicはGPUマーケット、推論サービス、サンプリングによる証明という検証のゴールドスタンダードプロトコルを提供し、GPUパフォーマンスの最大化、より高精度なモデル、安全かつ経済的なソリューションを通じて、Web3における信頼できる高性能AIの新基準を確立した。
Hyperbolicの登場により、分散型AIは概念から実践へと移行した。多源計算戦略、競争力のある価格設定、Web2およびWeb3顧客のニーズへの深い理解により、Hyperbolicはエコシステム内で独自の地位を築いている。
Hyperbolicが計算リソースの民主化と効率的利用を推進する努力は、AI分野の発展を加速させ、業界に継続的な革新と成長をもたらすだろう。
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