Вступ

Порівняння популярних застосунків штучного інтелекту

Як застосунок на основі штучного інтелекту, Hyperspace має певні переваги перед відомими моделями штучного інтелекту, такими як Claude та ChatGPT. Він відзначається у генерації зображень, виконанні вузлів та веб-пошуку. Крім того, завдяки своїй архітектурі на основі Web3, Hyperspace забезпечує більш ефективну швидкість виконання ключових функцій.

Фінансування

За даними RootData, Hyperspace отримала фінансування від крипто-нативного фонду Blue7. Однак конкретні деталі фінансування не були розкриті. Blue7 раніше інвестував у помітні проекти Web3, включаючи автоматизацію та ретрансляційну мережу Gelato Network, підприємницьке рішення Layer 2 Lightlink та платформу штучного інтелекту на блокчейні Talus.

Учасники команди

Основний учасник ( Джерело)

Основний колектив Hyperspace очолює його співзасновник та генеральний директор Варун Матур. Проте про минулу кар’єру Варуна доступно мало публічної інформації.

Оновлення щодо вузлів гіперпростору (Джерело: Varun’s X)

Варун Матур ( @varun_mathur) активно ділиться інсайтами та оновленнями щодо розвитку Hyperspace через свій X (раніше Twitter) обліковий запис. Користувачі можуть знайти цінні дані щодо кількості вузлів, останніх досягнень та стратегічних напрямків з точки зору засновника.

Продукт та основні компоненти

Як високо налаштовується екосистема виконання моделей штучного інтелекту Hyperspace має 49,3 тис. вузлів, понад 1,2 мільйона токенів, 400 мільйонів вбудованих даних, понад 500 моделей штучного інтелекту та базу даних векторів обсягом 3,2 ТБ. Ці компоненти забезпечують всебічну підтримку для різних потреб користувачів.

1. Типи продуктів для клієнтів

Типи продуктів клієнта

Hyperspace пропонує кілька варіантів клієнта, включаючи Браузерний Вузол, Настільний Вузол та Інтерфейс Командного Рядка (CLI). Завдяки високому рівню налаштування, Hyperspace може забезпечити різноманітні системи виконання моделей ШІ.

2. Основні компоненти

2.1 Управління ідентифікацією

Сутності всередині системи (надалі - вузли) унікально ідентифікуються через їх адреси вузлів. Адреса вузла - це не просто пряме представлення публічного ключа вузла, а криптографічний хеш його публічного ключа. Причина використання криптографічного хешу замість прямого публічного ключа полягає в конкретних питаннях безпеки в децентралізованих системах, особливо в пом’якшенні атак Сібіл і атак Екліпс без довіреної централізованої влади.

Система використовує криптографічні головоломки, зокрема механізм Proof-of-Work (PoW), щоб підвищити стійкість мережі проти таких атак.

Космічний гіперпростір вважає криптографічні головоломки найпрактичнішим методом генерування розподілених ідентифікаторів вузлів в середовищі без централізованих сутностей довіри. Його основною перевагою є можливість ускладнити завдання потенційним атакувальникам нарушити мережу.

У своїй основі повністю децентралізована мережа повинна використовувати криптографічні техніки не лише як оптимальний вибір, але як фундаментальна необхідність для максимізації стійкості проти атак.

Підходом до використання хешованих значень замість відкритих ключів для генерації ідентифікаторів вузлів, відкриті ключі все ще можуть використовуватися для підпису повідомлень, які обмінюються між вузлами. З урахуванням обмежень обчислювальних ресурсів підписи повідомлень поділяються на два типи:

• Слабкий підпис:
  Слабкий підпис не підписує весь повідомлення, але включає лише IP-адресу, порт та часову мітку. Часова мітка обмежує період дії підпису.
  • Це допомагає запобігти атакам повторення, особливо в динамічних сценаріях IP.
  • Оскільки синхронізація часу серед різних вузлів може мати розбіжності, відмітки часу можуть використовувати більш грубу часову грануляцію.
  • Слабкі підписи підходять для сценаріїв, де повна цілісність повідомлення не є критичною, наприклад, для повідомлень PING.
• Сильний підпис
  • Міцний підпис підписує весь вміст повідомлення. Він гарантує цілісність повідомлення та посилює захист від атак типу man-in-the-middle.
  • Для запобігання повторних атак, повідомлення віддаленого виклику процедури (RPC) включають номер.

2.2 Cервери Спільноти Гіперпростору (HCS) та Вузли Інференції Гіперпростору (HIN)

Операційний робочий процес HCS та HIN

• Вузли HCS відіграють центральну роль в екосистемі штучного інтелекту Hyperspace. Функціонуючи як оракули, координатори та послідовники, вони сприяють взаємодії серед вузлів Інференції Hyperspace (HINs).
• Вузли HIN повинні встановлювати зв’язки з вузлами HCS та можуть вибирати, з яким HCS підключитися на основі вподобань операторів вузлів. HIN повинні надсилати свою обчислювальну потужність та діапазон виконавчих моделей ШІ в HCS.

Разом HCS та HIN утворюють повний механізм виведення:

Після початкового підключення вузол Інференції Гіперпростору (HIN) повинен відправити другорядне комунікаційне повідомлення на Гіперпросторовий Сервер Спільноти (HCS), відоме як повідомлення про реєстрацію. Процес реєстрації виглядає наступним чином:

• HIN відправляє повідомлення про реєстрацію
  1. Повідомлення містить обчислювальні характеристики, заявлені HIN, та підтримувані і виконувані ним моделі штучного інтелекту.
• HCS відправляє виклик перевірки висновків
  1. Виклик поставлений як обчислювальна проблема. Тип проблеми визначається автономно HCS.
  2. HIN повинен вирішити виклик та надіслати свої результати виводу через виклик.

2.3 Модель доказу шахрайства та викликів

Якщо клієнт отримує два різні відповіді або підозріло невірну відповідь, він може подати клопітне заяву на блокчейн для компенсації.

Процес підтвердження шахрайства

• Клієнт подає претензію про шахрайство до блокчейну.
• Інші вузли можуть повторно обчислити запит та перевірити цілісність результатів виведення.
• Якщо результат висновку виявиться неправильним, вузол може подати виклик у ланцюжок.
• Процес виклику синхронізований на блокчейні та контролюється смарт-контрактами.
• Потрібний лише хеш великої мовної моделі (LLM) виходу, щоб забезпечити невідкритість повного вмісту висновків.
• Усі вузли мають часове вікно для подання своїх висновків для порівняння перед завершенням виклику.

Модель виклику

Після подання виклику викликаний вузол повинен надати проміжний кореневий стан. Викликаючий відповідає, ідентифікуючи перший несправний кореневий стан та видаючи виклик. Викликаний вузол потім подає проміжні кореневі стани від викликаного кореневого стану до його попереднього кореневого стану. Цей процес повторюється, поки виконавчий крок не буде скорочено до одної транзакції, яка вирішується на ланцюжку. Процес виклику включає складні кроки та формули. Він слідує логарифмічному процесу перевірки кроку та забезпечує безпеку та точність результатів інференції, поступово скорочуючи обсяг виклику (тобто поступово перевіряючи кореневий стан).

2.4 Криптоекономіка та модель інцентивів

Вбудована економічна структура та стимулюючі механізми забезпечують цілісність усіх участь від сутностей. Нові екосистеми блокчейн часто вводять нові токени для підвищення криптоекономічної безпеки. Однак цим токенам часто важко досягти достатнього масштабу та розподілу на початкових етапах, що створює виклики для побудови міцного фундаменту безпеки.

EigenLayer ефективно вирішує це виклик, представляючи валідаторів Ethereum та використовуючи гарантії криптовалютної безпеки Ethereum. Hyperspace AI використовує цю структуру, використовуючи операторів EigenLayer для підвищення безпеки мережі Hyperspace AI.

Hyperspace AI пропонує високорівневу настроювальну структуру, яка дозволяє користувачам пристосовувати свою платформу даних за допомогою різноманітних компонентів та моделей штучного інтелекту. Основні функції включають:

• Підтримка багатьох моделей: підтримує кілька відкритих моделей штучного інтелекту та дозволяє користувачам вибирати моделі відповідно до своїх потреб.
• Мережа інформаційних даних: Генерує мережу інформації на основі джерел високої якості даних.
• Виконання вузла: Дозволяє користувачам запускати вузли на настільних комп’ютерах або клієнтах на основі браузера, брати участь у мережі вузлів та заробляти стимули.
• База даних векторів: надає доступ до оновленої бази даних векторів для ефективного відновлення інформації.
• Мережеві гарячі точки: дозволяє користувачам створювати та обмінюватися ресурсами штучного інтелекту за винагороду для зменшення оперативних витрат.
• Протокол швидких платежів: Реалізує спеціалізований протокол для забезпечення ефективних мережевих транзакцій.

Hyperspace AI безшовно інтегрує технологію блокчейну з інференцією штучного інтелекту. Він створює децентралізовану та безпечну екосистему виконання моделі штучного інтелекту, яка менше залежить від централізованих сутностей та забезпечує вищу прозорість, масштабованість та стійкість до атак.

Переваги та виклики

На відміну від централізованих додатків штучного інтелекту, таких як ChatGPT і Claude, Hyperspace найбільше вирізняється своєю децентралізацією.

Конфіденційність даних

• Hyperspace AI: Як децентралізований протокол, він дозволяє власникам даних зберігати контроль над своїми даними. Користувачі мають волю вибирати, як вони діляться своїми даними, а також використовувати смарт-контракти та шифрування для забезпечення конфіденційності та безпеки. В обмін учасникам надаються винагороди токенами за їхні внески в дані.
• ChatGPT/Claude: Ці моделі працюють в рамках централізованої структури, де зберігання та обробка даних залежать від централізованих серверів. Це означає, що дані користувачів зберігаються на серверах, керованих OpenAI або Anthropic, що створює потенційні ризики конфіденційності.

Механізм стимулювання токенів

• Гіперпростір штучного інтелекту: Використовуючи технологію блокчейн і токенізацію, учасники, включаючи постачальників даних, розробників і операторів вузлів, можуть отримувати винагороду за внесення даних, обчислювальних ресурсів або завдань з висновків. Ця модель економічного стимулювання заохочує активну участь громади, тим самим сприяючи зростанню екосистеми.
• ChatGPT/Claude: Ці моделі в основному заробляють через підписні плани та доступ до API. Вони не мають децентралізованої системи стимулювання. Користувачі та розробники привертаються до цих моделей за їх функціональністю (наприклад, підписка на API), а не за блокчейн-заснованими винагородами.

Прозорість та перевіреність моделі

• Штучний інтелект Hyperspace: блокчейн забезпечує прозорість у навчанні моделей штучного інтелекту та використанні даних. Кожен крок - включаючи обмін даними, навчання моделей та запити на виведення - можна відслідкувати та перевірити. Це надзвичайно важливо для забезпечення справедливості та надійності в моделях штучного інтелекту.
• ChatGPT/Claude: Ці моделі зазвичай є закритими, з малою прозорістю щодо їхнього процесу навчання та джерел даних. Цей недостатній рівень видимості ускладнює повне довіру користувачів та розробників до моделей.

Розподілені обчислення та спільне використання ресурсів

• Штучний інтелект Гіперпростору: Використовуючи децентралізовані вузли виведення (HIN), штучний інтелект Гіперпростору може розподіляти обчислювальні завдання глобально. Це зменшує залежність від великих центрів обробки даних та оптимізує ефективність та використання ресурсів.
• ChatGPT/Claude: Ці моделі ґрунтуються на централізованих серверах для інференції та обчислень. Ця централізована структура може призвести до обмежень ресурсів, і будь-які відмови серверів можуть вплинути на всіх користувачів.

Найбільш важливим викликом для Hyperspace AI є масове прийняття. Хоча переваги децентралізації очевидні, широке прийняття блокчейн-додатків залишається важкою боротьбою. Це загальний виклик у багатьох децентралізованих секторах, таких як DePIN та блокчейн-ігри. Звичайно, порівняно з кількома роками тому, прийняття блокчейну вже не так важке, завдяки зростанню взаємодії між Bitcoin, традиційними фінансовими установами та регуляторними органами.

Висновок

Hyperspace AI розробила децентралізовану, безпечну та ефективну мережу штучного інтелекту, інтегруючи блокчейн з ШШІ. Її основні компоненти забезпечують надійність та перевірність обчислень ШІ, зменшуючи залежність від централізованої інфраструктури. Крім того, Hyperspace AI пропонує високоякісну платформу для користувачів. Завдяки співпраці HCS (Hyperspace Community Server) та HIN (Hyperspace Inference Nodes), мережа сприяє ефективному виконанню та перевірці завдань штучного інтелекту в довіреному середовищі. Hyperspace AI має намір стати ключовою децентралізованою інфраструктурою штучного інтелекту для надання більш прозорих, справедливих та безпечних рішень для майбутніх додатків у міру зростання попиту.