2000만 달러 투자 유치의 이면: 최강 신성 하이퍼볼릭(Hyperbolic)이 AI 분야를 어떻게 재편할 것인가?
저자: Biteye 핵심 기여자 Jesse
자본은 항상 미래의 기회를 추구한다. 유럽과 미국의 벤처 캐피탈이 투자하는 실질적인 자금은 특정 분야의 전망을 가늠하는 중요한 지표가 된다.
한편으로는 엔비디아 주가가 끊임없이 상승하고 있으며, 다른 한편으로는 글로벌 기관들이 비트코인 ETF를 사재기에 나서고 있다.
이는 AI와 Web3가 최근 수년간 가장 뜨거운 분야였으며, 향후 세계 구도를 변화시킬 핵심 동력이 되어 깊은 영향을 미칠 것임을 분명히 보여준다.
그러나 점점 더 AI의 영향을 받는 세상에서 혁신과 파괴의 주도권은 오랫동안 소수에게 집중되어 왔다.
인공지능 개발에 필요한 컴퓨팅 리소스와 인프라는 이 문을 여는 열쇠이지만, 이러한 자원 접근은 대부분 막대한 자본이나 기관적 지원을 가진 소수 그룹에 한정되어 있다.
또한 높은 사용 비용, 결과의 신뢰할 수 있는 검증 부족, 개인정보 보호 문제 등은 AI의 보급과 공정성을 더욱 제한하고 있다.
AI의 미래는 소수의 상업적 이익만을 위한 것이 아니라, Web3처럼 누구나 참여하고 누구나 혜택을 받을 수 있는 공공 자산이 되어야 한다. 이는 소수만의 전유물이 아닌, 모두가 함께 걸어가는 여정이다.
01 소개 및 기능
Hyperbolic은 기존 시스템에 도전하는 비전에서 출발한 오픈소스 AI 컴퓨팅 및 추론 서비스 제공업체로, 지역과 자원에 관계없이 전 세계 모든 혁신가가 AI 기술을 평등하게 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.
Hyperbolic의 세 가지 핵심 기능은 다음과 같다:
1.1 GPU 마켓플레이스: 필요 시 산출, 경제적이며 효율적
Hyperbolic의 GPU 마켓플레이스는 기존의 컴퓨팅 파워 임대 모델을 깨뜨리고, 전 세계 유휴 GPU 자원을 통합하여 개발자들에게 필요에 따라 컴퓨팅 파워를 제공함으로써 최대 75%까지 비용을 절감할 수 있도록 돕는다. Hyper-dOS 분산형 운영체제를 기반으로 개발자는 1분 이내에 원하는 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있어 혁신의 진입 장벽을 크게 낮춘다.
1.2 추론 서비스: 저비용, 고효율
Hyperbolic의 추론 서비스는 매일 10억 개 이상의 토큰을 처리하며, 매우 낮은 비용으로 최신 오픈소스 모델을 제공하고 BF16 형식을 지원해 효율성과 정확도 모두에서 뛰어난 성능을 보장한다.
1.3 샘플링 증명(PoSP): 검증의 골드 스탠다드
Hyperbolic이 자체 개발한 샘플링 증명 프로토콜은 철저한 데이터 프라이버시 보장을 통해 결과의 신뢰성과 경제성, 효율성을 동시에 달성하며, Web3 실시간 추론 제품 중 유일하게 검증 가능한 AI 결과를 제공한다.
02 목표
Hyperbolic은 세 가지 목표를 가지고 있다: 1. 분산형 이종 컴퓨팅 제공 2. 분산형 AI의 보안성과 검증 가능성 확보 3. 분산형 AI 환경에서의 개인정보 보호.
2.1 분산형 이종 컴퓨팅 제공
Hyperbolic은 전 세계 GPU 컴퓨팅 파워를 통합하여 다양한 유형의 GPU 성능을 최적화할 수 있는 확장 가능한 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 이 비전은 컴퓨팅 자원 배분의 병목 현상을 극복하고, 전 세계 AI 연구자 및 개발자들에게 고품질의 지원을 제공하는 데 있다.
Hyperbolic은 먼저 AI 서비스 계층을 구축하여 개발자가 다양한 AI 서비스를 실행하기 위해 전 세계 컴퓨팅 자원을 배포하고 활용할 수 있도록 했다.
이 시스템은 PyTorch, TensorFlow, JAX와 같은 고급 머신러닝 프레임워크를 NVIDIA의 CUDA, AMD의 ROCm, Apple의 Metal 등 다양한 하드웨어 플랫폼에 맞는 저수준 언어로 컴파일할 수 있다.
또한 Hyperbolic은 AMD와 협력하여 AMD 칩의 성능을 향상시키고 있다. 최적화 덕분에 Llama3-8B 모델은 AMD MI250 플랫폼에서 입력 처리량이 120.4%, 출력 처리량이 144.8% 향상되었다.
Hyperbolic의 솔루션은 Web3 AI 프로젝트들 사이에서 각광받을 뿐 아니라 다수의 Web2 AI 개발자들도 채택하고 있다.
일반적으로 Web2 개발자들은 분산형 솔루션이 성능과 신뢰성에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 우려를 하지만, Hyperbolic은 대규모 언어 모델 및 이미지 생성 분야에서 뛰어난 성능을 입증했다.
주요 경쟁사보다 훨씬 작은 팀 규모임에도 불구하고 성능 면에서 견줄 수 있고 심지어 초월하는 결과를 달성하며 기술 아키텍처의 우수성을 입증했다.
이러한 돌파구는 분산형 솔루션에 대한 의문을 해소하고, 더 많은 개발자들의 협업 가능성을 열었다.
Hyperbolic의 분산형 컴퓨팅의 강점은 태양계에서 영감을 얻은 고유한 시스템 아키텍처인 Hyper-dOS에 기반한다. 이 아키텍처는 계층형 클러스터 모델을 채택하여 효율성과 안정성을 결합한다.
Sun Cluster(태양 클러스터)는 중심 거버넌스 노드로, 행성계에서 태양의 중심 역할처럼 전체 시스템에 기초 서비스와 지원을 제공하며 안정성과 고효율 운용을 보장한다.
이를 중심으로 Mercurty Cluster(단일 노드), Mars Cluster(다중 노드), Jupiter Cluster(다중 위성 노드) 등 여러 행성급 클러스터가 존재한다. 각 클러스터는 규모와 거버넌스 특성이 다르며 다양한 요구에 유연하게 대응할 수 있다.
시스템의 세 가지 핵심 특징
-
자동 확장: 클러스터는 컴퓨팅 요구에 따라 자동으로 확장 또는 축소되어 부하 변화에 유연하게 대응한다.
-
자기 치유: 시스템은 문제를 자동 감지하고 오류로부터 스스로 복구하여 안정적인 운용을 유지한다.
-
맞춤형 구성: 각 클러스터는 특정 요구에 따라 개인화된 설정이 가능해 높은 수준의 유연한 서비스를 제공한다.
이러한 계층형 아키텍처는 시스템의 높은 가용성과 확장성을 보장할 뿐 아니라 자치성과 전체 조율성 간의 균형도 달성한다. 사용자는 단 하나의 머신 또는 클러스터를 보유하고 Hyper-dOS를 설치하기만 하면 쉽게 Hyperbolic 네트워크에 접속하여 전 세계 컴퓨팅 자원을 활용하고 원활하게 협업할 수 있다.
2.2 분산형 인공지능의 보안성과 검증 가능성 확보
분산형 네트워크에서는 무작위 노드가 생성한 결과가 올바른지를 보장하는 것이 핵심 과제이다. 보안성과 검증 가능성은 현재 배포된 AI 시스템에서 해결되지 않은 문제로 남아 있다.
현재 AI에서 일반적인 검증 메커니즘에는 컨센서스/투표, 낙관적 메커니즘, 제로지식 증명이 있다.
컨센서스/투표 메커니즘은 여러 노드가 동일한 요청을 동시에 수행하고 다수결 투표로 답을 결정해야 하므로 비용이 매우 높다. 예를 들어 10개 노드가 동일한 요청을 처리하면 비용이 10배 증가한다.
낙관적 메커니즘(OPML)은 단일 노드가 결과를 생성하고 다른 노드가 이의를 제기할 수 있는 도전 창구(일반적으로 7일)를 설정하여 결과를 검증한다.
하지만 이 방식은 실시간 시나리오에서는 실용적이지 않다. 예를 들어 사용자가 "싱가포르에서 놀 만한 곳이 있나요?"라고 질문했을 때, 답변의 정확성을 확인하기 위해 7일을 기다려야 한다면 의미가 없다.
제로지식 증명은 개인정보 보호와 검증 측면에서 우수하지만 계산 비용이 너무 높아 단기간 내 실용화가 어렵다.
이러한 문제들을 해결하기 위해 Hyperbolic은 UC 버클리와 컬럼비아 대학의 전문가들과 공동으로 내시 균형 기반의 새로운 검증 메커니즘인 '샘플링 증명(PoSP)'을 제안했다. 이 메커니즘은 모든 결과를 전면 검사하는 것이 아니라 샘플 기반 검증을 중심으로 한다.
일반적으로 하나의 노드만 결과를 생성하지만, 네트워크는 일정 확률로 다른 노드에게 재생성을 요청한다. 두 노드의 결과가 불일치할 경우 중재 절차가 시작되며, 비정직한 노드는 높은 금전적 패널티를 받는다.
스테이킹과 보상의 임계값을 수학적 모델로 도출한 결과, 검사 확률이 해당 임계값을 넘으면 시스템은 게임 이론상 순수 내시 균형 상태에 도달하여 모든 노드가 자신의 이익을 위해 100% 정직하게 행동하도록 유도할 수 있음을 보였다.
이 샘플링 증명 메커니즘은 AI 추론뿐 아니라 AI 훈련, 파인튜닝 등에도 적용 가능하며, L2 Rollup 및 데이터 가용성 등 AI 외부 서비스로도 확장될 수 있다.
Hyperbolic은 EigenLayer, Karak 등의 리스테이킹 프로토콜과 협력하여 보편적인 검증 가능 서비스 계층(AVS)을 구축 중이며, 이를 통해 다른 AVS 제공자들도 이 검증 메커니즘을 활용해 서비스의 보안성과 신뢰성을 확보할 수 있게 된다.
2.3 분산형 AI에서 개인정보 보호
분산형 AI 네트워크에서 데이터 프라이버시와 모델 무결성을 동시에 보장하는 것은 해결해야 할 큰 문제이다. 데이터가 전 세계 노드에 분산되어 있을 때 보안은 심각한 도전에 직면한다.
완전 동형 암호화(FHE), 제로지식 증명(ZKP), 다자간 연산(MPC)과 같은 기존 기술은 이론적으로 문제를 해결할 수 있지만 실제 적용 시 계산 속도가 크게 저하되어 실시간 추론 요구를 충족하기 어렵다.
Hyperbolic은 엔비디아의 최신 Hopper 및 Blackwell GPU가 제공하는 신뢰 실행 환경(TEE) 기술을 채택하여 효율적인 개인정보 보호 솔루션을 제공한다.
TEE 기술은 GPU 위에 '개인정보 보험상자'를 만드는 것과 같아, 외부에서는 데이터 내용을 들여다볼 수 없지만 GPU는 정상적으로 데이터 처리를 수행할 수 있다.
또한 이 개인정보 보호 메커니즘은 추론 과정에서 약 1%의 컴퓨팅 성능만을 손실한다.
Hyperbolic은 전체 분산형 네트워크에 개인정보 보호 컴퓨팅 계층을 도입할 예정이며, 이를 통해 데이터와 AI 모델이 사용 중에도 항상 안전한 상태를 유지하도록 하여 사용자에게 신뢰할 수 있는 개인정보 보호를 제공한다.
03 Hyperbolic의 활용 사례
AI 에이전트는 현재 가장 뜨거운 분야이다. AI 에이전트는 Hyperbolic을 통해 여러 혁신 기능을 실현할 수 있다:
3.1 암호화폐 결제 지원
AI 에이전트는 암호화폐로 결제하여 자기 유지 및 독립 운영이 가능하다.
3.2 맞춤형 모델 호스팅
각 AI 에이전트는 고유한 특성과 기술을 가질 수 있어 개인화된 서비스를 제공할 수 있다.
3.3 자기 진화 능력
지속적인 파인튜닝과 학습을 통해 AI 에이전트는 사용자 요구나 환경 변화에 따라 능력을 향상시켜 더욱 효율적이고 지능적으로 될 수 있다.
3.4 검증 가능한 추론
AI 에이전트의 추론 과정은 투명하고 검증 가능하여 외부 통제나 악의적 간섭 없이 독립성을 보장하며 사용자 신뢰를 높인다.
3.5 기억 기능
검색 강화 생성(RAG) 기술을 활용해 AI 에이전트는 사용자와의 상호작용 정보를 기록하고 저장하여 장기 기억을 형성할 수 있다. 이를 통해 사용자의 선호도를 기억하는 등 더욱 따뜻한 서비스를 제공할 수 있다.
3.6 에이전트 간 통신
AI 에이전트들은 서로 소통하고 협업하여 복잡한 작업 해결 네트워크를 형성할 수 있다. 예를 들어 서로 다른 에이전트가 협력하여 다단계 프로젝트를 완료할 수 있다.
3.7 API 및 도구 유연한 호출
AI 에이전트는 다양한 외부 API 및 도구를 통합하고 사용할 수 있어 기능 범위가 크게 확장된다. 예를 들어 날씨 API를 호출해 여행 일정을 계획하거나 금융 도구를 사용해 투자 조언을 제공할 수 있다.
3.8 독립적인 컴퓨팅 능력
AI 에이전트는 자체 컴퓨팅 장비를 보유하고 독립적으로 작업을 수행할 수 있다. 이는 중앙집중식 서버에 대한 의존에서 벗어나 더욱 분산되고 독립적인 존재가 됨을 의미한다.
3.9 블록체인 검증 노드 역할
AI 에이전트는 블록체인 네트워크에 참여하여 검증 노드가 될 수도 있다. 이는 네트워크 보안을 강화할 뿐 아니라 거래 검증을 통해 보상을 획득함으로써 자급자족을 더욱 실현할 수 있다.
최근 Hyperbolic은 Base 체인 기반의 AI 런치 플랫폼인 Virtuals Protocol과 협력하여 AI 에이전트에 강력한 기술적 지원을 제공하고, 그 성능과 자기 발전 능력을 전면적으로 향상시켰다.
Virtuals Protocol의 에이전트를 Hyperbolic 인프라에 직접 연결함으로써 각 에이전트는 Hyperbolic API를 통해 확장 가능한 컴퓨팅 리소스, 안정적인 추론 능력, 원활한 동적 상호작용 경험을 얻게 되며, 에이전트 수나 작업 복잡성과 관계없이 효율적이고 일관된 성능을 유지할 수 있다.
이 협력은 AI 에이전트의 컴퓨팅 능력을 강화할 뿐 아니라 다양한 활용 시나리오에서의 적응성과 지능도 향상시킨다.
예를 들어 Hyperbolic의 인프라는 게임 내 지능형 NPC(비플레이어 캐릭터)에게 지속적인 기억력과 개성 발전 능력을 제공한다.
게임 『Legendary Quest』에서는 Virtuals Protocol의 선진 AI 에이전트가 통합되어 NPC가 플레이어와의 상호작용을 통해 일관된 개성을 유지하고, 과거 경험에 따라 행동 양식을 조정하며, 심지어 플레이어가 오프라인 상태일 때도 자신의 스토리를 계속 발전시킬 수 있다.
이 모든 것은 Hyperbolic의 확장 가능한 컴퓨팅 네트워크 덕분에 NPC가 게임 성능에 영향을 주지 않고 복잡한 의사결정과 개성 진화를 수행할 수 있게 되었다.
이 협력은 개발자가 AI 개념을 실제 솔루션으로 전환하고 게임, 가상 비서, 교육, 콘텐츠 창작 등의 분야에서 혁신을 추진할 수 있도록 한다.
04 경쟁사 비교
4.1 협력 관계
Hyperbolic은 Hugging Face, Quora, Black Forest Labs, Nous Research 등 선도적인 AI 기업들의 신뢰를 얻었으며 스탠포드 대학, 뉴욕 대학, UC 버클리 등 명문 대학의 지지도 받고 있다.
개발자는 Hyperbolic의 추론 API를 통해 Hugging Face Spaces에서 AI 애플리케이션을 원활하게 생성하고 공유할 수 있어 배포 및 배포 프로세스가 크게 간소화된다.
또한 스탠포드 대학, 코넬 대학, 뉴욕 대학의 박사과정 학생 및 박사 후 연구원은 최대 75%의 GPU 임대 할인 혜택을 받아 컴퓨팅 비용을 크게 절감할 수 있다.
Hyperbolic의 AI 모델(기초 모델 포함)은 이미 Quora의 Poe 플랫폼에 상장되어 개발자가 챗봇을 쉽게 생성하고 배포하며 해당 플랫폼을 통해 직접 수익화할 수 있다.
4.2 성능 최적화
Hyperbolic의 독점 컴파일러는 GPU의 고효율 운용을 보장하며 성능 면에서 중앙집중형 시스템과 견줄 수 있고 때로는 초월한다.
4.3 뛰어난 모델 품질
모든 모델은 BF16 정밀도를 사용하여 뛰어난 정확도와 성능을 제공하며, 여전히 FP8을 사용하는 경쟁사들을 앞선다.
4.4 데이터 프라이버시 및 보안
Hyperbolic은 샘플링 증명 프로토콜(PoSP)을 통해 AI 검증의 보안 문제를 해결하면서도 계산 오버헤드를 최소화하여 zkML, opML, 컨센서스 기반 대안 솔루션보다 우위를 점한다. 또한 Hyperbolic은 사용자 데이터를 전혀 저장하지 않아 개인정보를 추가로 보호한다.
4.5 성숙한 실시간 제품
다수의 Web3 AI 프로젝트가 아직 개발 중이거나 접근이 제한된 것과 달리, Hyperbolic은 이미 두 개의 실시간 사용 가능한 제품을 출시했다. 현재 40,000명 이상의 Web2 개발자가 서비스를 이용하고 있다.
4.6 통합 컴퓨팅 및 추론
Hyperbolic은 동일한 플랫폼에서 GPU 컴퓨팅과 추론 서비스를 동시에 제공하는 유일한 기업으로, 통합 컴퓨팅 솔루션을 성공적으로 실현했다.
요약하자면, 팀 규모가 10~30배 더 큰 Web2 AI 기업들과 비교해도 Hyperbolic은 소규모 팀으로도 성능 면에서 견줄 수 있고 때로는 초월하며, Web3 메커니즘 설계를 통해 더 경제적인 서비스를 제공한다.
Web3 AI 분야에서는 Hyperbolic이 기술적으로 앞서가며 Web2 개발자들의 신뢰를 얻고 있다. Hyperbolic은 Web2와 Web3 AI 분야 사이에 고속·편리한 다리를 구축하여 산업 발전의 중요한 기반이 되고 있다.
05 펀딩 현황
12월 10일, Hyperbolic은 Variant와 Polychain Capital이 주도한 1200만 달러의 전략적 투자를 완료했다고 발표하며 누적 펀딩액을 2000만 달러로 끌어올렸다.
이번 펀딩에는 Chapter One, Lightspeed Faction, Bankless Ventures, IOSG, Vertex, GSR, Wintermute Ventures, Blockchain Builders Fund, Alumni Ventures, Ambush 등 유명 투자자들도 참여했다.
이전에 Hyperbolic은 Polychain Capital과 Lightspeed Faction이 주도한 700만 달러의 시드 펀딩을 완료했으며, 그 이전에는 Chapter One과 Samsung Next가 참여한 72.5만 달러의 프리시드 펀딩도 성사시켰다.
또한 이번 펀딩의 엔젤 투자자 군단도 화려한 면면을 갖췄다. 여기에는 Sreeram Kannan(EigenLayer), Devin Walsh(Uniswap Foundation), Ethan Sun(MyShell), Daniel Shorr(Modulus), Bidhan Roy(Bagel), Ying Sheng과 Lianmin Zheng(LMSYS), Dillon Rolnick(Nous Research), Alex Atallah(OpenRouter), Chainyoda, Comfy Capital, Nicola Greco(Protocol Labs), Alex Atallah(OpenRouter), Thomas Scott(전 Worldcoin) 등이 포함된다.
Variant의 파트너인 Jesse Walden은 Hyperbolic에 대해 높은 평가를 내렸다. "Hyperbolic은 우리가 본 바 있는 분산형 GPU 네트워크에서 '신뢰 비용(trust cost)' 문제를 진정으로 해결한 첫 번째 회사이며, 동시에 성능, 품질, 사용자 경험의 높은 수준을 유지하고 있다."
Hyperbolic은 Web3 AI 분야에서 펀딩 측면에서 선두를 달리고 있으며, 이는 업계의 '영리한 자금(smart money)'이 그들의 기술력과 제품 실현 가능성을 인정하고 신뢰하고 있음을 충분히 입증한다.
06 팀 배경
공동 창립자인 Jasper Zhang은 베이징대학 수학과를 졸업하고 놀라운 속도로 2년 만에 UC 버클리에서 수학 박사 학위를 취득했다.
Hyperbolic 창립 전에는 Citadel Securities에서 양적 리서처로 근무했으며 Avalanche에서도 선임 블록체인 리서처로 활동했다.
공동 창립자이자 겸임 CTO인 Yuzhen Jin은 워싱턴 대학교 컴퓨터 박사로, Hyperbolic 창립 전 OctoAI에서 선임 엔지니어링 매니저를 역임했다.
Hyperbolic 팀원들은 모두 명문대 출신이며 창립자들은 탄탄한 기술 기반을 갖추고 있고, 다수의 팀원들이 이전에 Avalanche에서 함께 일한 경험이 있다.
회사의 자문위원단 역시 업계 최정상 인사들로 구성되어 있다.
Dr. Reynold Xin은 Databricks의 공동 창립자이자 수석 아키텍트이며 Apache Spark의 주요 기여자이자 SIGMOD 최다 인용 논문의 저자이다.
Prof. Raluca Ada Popa는 UC 버클리 부교수이자 RISELab과 SkyLab의 공동 책임자이며 Opaque Systems의 공동 창립자이다.
Prof. Ciamac C. Moallemi는 컬럼비아 대학교 경영대학원 교수이자 Paradigm 연구 자문역, Briger Family 디지털 금융 연구소장이다.
Prof. Yi Ma는 홍콩대학 컴퓨터과학과 주임교수이자 AI 분야 석좌교수이며 동시에 UC 버클리 컴퓨터과학과 교수로 IEEE, ACM, SIAM 펠로우이다.
07 참여 방법
7.1 기업
고가의 API 호출 및 고비용 머신 임대에 지출하는 기업들을 위해 Hyperbolic은 경쟁력 있는 최적화 방안을 제공한다.
서비스 품질 안정을 보장하는 전제 하에 Hyperbolic의 기술 지원을 통해 기업은 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있다.
또한 장기 GPU 임대 계약으로 인한 자원 낭비 문제를 해결하기 위해 Hyperbolic은 자원 재분배 메커니즘을 도입하여 고객이 유휴 장비를 플랫폼에 재임대할 수 있도록 했다. 이 모델은 자산 활용도를 높일 뿐 아니라 유연성과 비용 통제 간 최적의 균형을 찾는다.
7.2 연구자
GPU 자원 부족으로 프로젝트 테스트를 진행하지 못하는 개발자들을 위해 Hyperbolic은 다양한 GPU 옵션을 제공하며 가격은 AWS 등 기존 클라우드 서비스 업체의 일부 수준에 불과하다. 높은 비용 대비 성능을 제공함으로써 Hyperbolic은 개발자들에게 시장에서 가장 경쟁력 있는 솔루션을 제공하여 혁신 아이디어를 현실로 빠르게 전환할 수 있도록 돕는다.
7.3 데이터센터
기존 자원의 투자 수익률이 기대에 못 미치거나 전통적인 장부 가치의 한계를 극복하고자 하는 데이터센터를 위해 Hyperbolic은 더 높은 수익을 실현할 수 있는 플랫폼을 제공한다.
7.4 개인
고성능 GPU의 잠재력은 게임 분야에만 국한되어서는 안 된다. Hyperbolic을 통해 개인은 GPU를 임대하여 지속적인 수익을 창출하는 고품질 자산으로 전환할 수 있다. 현재 iteslist 단계이며 우선 등록이 가능하다.
또한 Hyperbolic은 개인 사용자를 위한 다양한 대규모 모델을 제공한다. 사용자는 텍스트, 이미지 생성, 음성 읽기 등의 활동을 할 수 있다.
앞으로 Hyperbolic은 Base 체인에 AI 에이전트를 구축하여 사용자가 이용할 수 있도록 할 예정이다. 관심 있게 지켜봐 달라.
Hyperbolic 웹사이트:
app.hyperbolic.xyz?utm_source=x&utm_campaign=seriesA&utm_content=biteye
08 요약
Hyperbolic은 GPU 마켓플레이스, 추론 서비스, 샘플링 증명이라는 검증의 골드 스탠다드 프로토콜을 제공하며 GPU 성능 극대화, 더 높은 정밀도의 모델, 안전하고 경제적인 솔루션을 통해 Web3의 신뢰할 수 있는 고품질 AI에 새로운 기준을 제시한다.
Hyperbolic의 등장은 분산형 AI를 개념에서 실천으로 이끌었다. 다원화된 컴퓨팅 전략, 경쟁력 있는 가격 책정, Web2 및 Web3 고객 수요에 대한 깊은 이해를 바탕으로 Hyperbolic은 생태계 내에서 독특한 위치를 차지하고 있다.
Hyperbolic이 컴퓨팅 자원의 민주화와 효율적 활용을 추진하는 노력은 AI 분야의 발전을 가속화하고 지속적인 혁신과 성장을 업계에 가져올 것이다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
@BiteyeCN
