O que é Hyperbolic? Conheça a plataforma de IA de acesso aberto

A indústria de IA enfrenta desafios consideráveis, como o alto custo e a baixa disponibilidade de recursos computacionais. O treinamento e a implantação de modelos de IA demandam grande poder de GPU, normalmente caro e inacessível para muitos usuários. Também há falta de transparência e mecanismos de verificação nos processos de IA, gerando problemas de confiança e ineficiência. Para lidar com essas questões, Hyperbolic utiliza tecnologia descentralizada, criando um marketplace que permite que usuários aluguem a capacidade ociosa de GPU de diferentes fornecedores.

Hyperbolic captou US$ 20 milhões em várias rodadas de financiamento, incluindo US$ 7 milhões na rodada seed em 2024 e US$ 12 milhões na Série A em 2026 (Anúncio de financiamento Hyperbolic). As principais tecnologias da plataforma foram validadas com pesquisas independentes e benchmarks do setor (Whitepaper técnico Hyperbolic).

Principais pontos

• Hyperbolic é uma plataforma de IA descentralizada que dá acesso aberto a recursos computacionais de GPU por meio de marketplace
• Proof of Sampling (PoSP) possibilita verificação eficiente dos cálculos de IA, com garantias de segurança pela teoria dos jogos
• spML (secure and private Machine Learning) apresenta vantagens sobre zkML e opML para verificação de inferência de IA
• Hyper-dOS (Hyperbolic Decentralized Operating System) coordena recursos globais de GPU, com autosscaling e autorrecuperação
• A plataforma suporta diversos modelos de IA, incluindo LLMs, modelos de visão e geradores de texto para imagem

O que é Hyperbolic?

Hyperbolic é uma plataforma descentralizada focada em transformar o acesso à IA e aos recursos computacionais. Ela cria um marketplace onde usuários podem alugar a capacidade ociosa de GPU de vários fornecedores, garantindo uso eficiente dos recursos e reduzindo significativamente custos associados à computação de alto desempenho. Ao descentralizar a oferta de poder de GPU, Hyperbolic possibilita que um público mais amplo participe do desenvolvimento e implantação de IA, superando barreiras que historicamente limitaram o acesso a essas tecnologias.

Missão e visão

A missão da Hyperbolic é democratizar o acesso à IA e ao poder computacional, tornando-os disponíveis para todos, independentemente de recursos financeiros ou conhecimento técnico. A visão é criar um ecossistema transparente, eficiente e descentralizado, promovendo inovação e colaboração na indústria de IA. Com base em tecnologia blockchain e princípios descentralizados, Hyperbolic pretende construir um futuro de desenvolvimento de IA mais inclusivo e justo.

Quem usa Hyperbolic?

• Empresas: utilizam Hyperbolic para treinar e implantar modelos de IA de forma econômica, reduzindo despesas operacionais e acelerando projetos de IA.
• Pesquisadores: têm acesso a recursos computacionais acessíveis, possibilitando pesquisas avançadas de IA sem o peso dos custos tradicionais de GPU.
• Data centers: podem monetizar a capacidade ociosa de GPU alugando-a no marketplace, transformando recursos não utilizados em receita adicional.
• Indivíduos: hobbistas, estudantes e desenvolvedores independentes contam com ferramentas e recursos de IA acessíveis para experimentar, aprender e inovar sem grandes investimentos.

Tecnologias principais

Proof of Sampling (PoSP)

Proof of Sampling (PoSP) é um protocolo de verificação que garante integridade e confiabilidade nos cálculos de IA de sistemas descentralizados. Diferente dos métodos tradicionais que exigem processamento de todo o dataset, o PoSP funciona por amostragem, verificando transações e interações de dados com menos carga computacional.

Como funciona o PoSP: O protocolo seleciona amostras randômicas de um conjunto de dados ou tarefa computacional para verificação, em vez do dataset completo. Por meio do Equilíbrio de Nash de estratégia pura, PoSP estimula participantes a agir honestamente. Eles são incentivados a entregar amostras precisas, pois comportamentos desonestos são detectados estatisticamente, com penalidades para discrepâncias, assegurando conduta honesta na maior parte da rede.

spML: Secure and Private Machine Learning

spML é um mecanismo de verificação que supera as limitações de zkML e opML, simplificando a verificação de inferências de IA em redes descentralizadas. O protocolo spML adota um método direto e eficiente para garantir processamento rápido e alto nível de segurança, sem a complexidade e o custo computacional do zkML nem os pontos de vulnerabilidade a fraude do opML.

Como funciona o spML: O processo começa quando um usuário envia um input com assinatura digital a um servidor aleatório (Servidor A). Esse servidor processa o input e retorna o output e seu hash, autenticado por assinatura. Em alguns casos, um segundo servidor (Servidor B) é escolhido aleatoriamente para verificação independente. Caso o Servidor B não seja selecionado, o Servidor A recebe a recompensa e a transação termina.

Quando o Servidor B participa, ele processa o mesmo input e envia seu output e hash ao usuário, que compara ambos os hashes. Se forem iguais, ambos os servidores são recompensados; se forem diferentes, o usuário divulga a informação à rede, que, por maioria, decide. Sanções são aplicadas a participantes desonestos para proteger a integridade do sistema.

Comparação spML vs zkML vs opML

Figura 1. Comparação dos três métodos de verificação em ML, evidenciando as vantagens do spML em velocidade, segurança e eficiência.

Esses dados comprovam que o spML é uma solução equilibrada: oferece alto nível de segurança, evitando a sobrecarga do zkML e as janelas de vulnerabilidade do opML.

Hyperbolic Decentralized Operating System (Hyper-dOS)

Hyper-dOS é o sistema operacional descentralizado responsável por gerenciar e coordenar recursos dentro do ecossistema Hyperbolic. Ele distribui e executa tarefas computacionais com eficiência, mantendo o desempenho e escalabilidade da infraestrutura descentralizada. O Hyper-dOS permite integração contínua e operação dos serviços de IA.

Figura 2. Arquitetura do ecossistema Hyperbolic mostrando as camadas descentralizadas e a orquestração.

Principais funcionalidades do Hyper-dOS:

• Autosscaling: ajusta automaticamente o tamanho dos clusters de GPU conforme demanda em tempo real
• Autorrecuperação: detecta e recupera falhas de maneira autônoma, garantindo operação contínua sem intervenção manual
• Customização: permite que usuários configurem clusters para necessidades específicas, com flexibilidade para aplicações variadas

Arquitetura do ecossistema Hyperbolic

O ecossistema Hyperbolic reúne várias camadas integradas para formar uma plataforma completa de computação de IA:

Camada de orquestração descentralizada

Essa camada é o núcleo da infraestrutura Hyperbolic. Sob Hyper-dOS, ela gerencia e otimiza a infraestrutura global de GPU, integrando recursos de data centers, farms de mineração, máquinas pessoais e ambientes locais.

Camada de serviços de IA

Reúne diversos serviços e engines de IA, abrangendo desde tarefas automáticas simples até processos avançados de otimização e aprimoramento.

Principais componentes:

• Serviços de inferência: previsões em tempo real e decisões por modelos de IA
• Treinamento/fine-tuning de modelos: ferramentas para adaptar modelos a tarefas e datasets específicos
• Avaliação de modelos: benchmarks para analisar performance e acurácia

Camada de verificação e privacidade

Garante integridade e confidencialidade dos cálculos de IA. Incorpora Proof of Sampling (PoSP) para verificar a precisão, protegendo contra fraudes, e técnicas para preservar privacidade de dados sensíveis.

Camada blockchain

Base da segurança e transparência do Hyperbolic. Registra todas as transações e interações de maneira imutável, consolidando confiança e responsabilidade. Suporta smart contracts para acordos automáticos e seguros.

Camada de aplicação

Interface por onde usuários finais acessam o ecossistema Hyperbolic: aplicativos e interfaces intuitivas e acessíveis, para usuários técnicos ou não.

Vantagens, riscos e limitações

Principais vantagens de Hyperbolic

Os diferenciais da Hyperbolic frente plataformas tradicionais de IA:

• Eficiência de custos: ao usar GPUs ociosas, o Hyperbolic reduz custos em 50–80% em relação ao cloud tradicional
• Verificação descentralizada: PoSP entrega segurança teórica de jogos sem o overhead do zkML
• Acessibilidade global: rede mundial de GPUs, acesso em baixa latência de qualquer lugar
• Preço transparente: preços dinâmicos no marketplace sem taxas escondidas ou contratos longos
• Alocação flexível de recursos: clusters autoescaláveis adaptam-se à demanda em tempo real

Riscos e limitações potenciais

Apesar das vantagens, usuários devem considerar:

• Dependência de rede: performance depende da rede global de fornecedores de GPU
• Preço volátil: preços definidos pelo mercado variam segundo oferta e demanda
• Incertezas regulatórias: plataformas de IA descentralizada podem enfrentar mudanças regulatórias
• Curva de aprendizado: novos usuários podem precisar de tempo para dominar os recursos técnicos da plataforma

Considerações críticas

Hyperbolic é adequado para:

• Pesquisadores e desenvolvedores de IA que buscam recursos computacionais flexíveis e econômicos
• Equipes criando aplicações descentralizadas de IA
• Empresas que querem reduzir custos de infraestrutura de IA
• Usuários que valorizam privacidade e propriedade de dados com tecnologia spML

Capacidades de inferência de IA do Hyperbolic

A inferência é o processo no qual modelos treinados interpretam dados novos e tomam decisões a partir do conhecimento adquirido. O treinamento é o aprendizado de padrões com grandes datasets; a inferência aplica esse conhecimento a dados inéditos para gerar previsões e resultados.

Benefícios da inferência de IA Hyperbolic

• Escalabilidade: a rede descentralizada executa tarefas de inferência em grande escala, mantendo desempenho nos períodos de pico
• Eficiência de custos: ao aproveitar GPUs ociosas, Hyperbolic reduz o custo da inferência, ampliando o acesso
• Eficiência energética: inferência eficiente reduz consumo computacional e energético, tornando aplicações mais sustentáveis

Modelos open source suportados

Hyperbolic dá acesso a modelos open source de alta performance, permitindo que desenvolvedores usem tecnologia de ponta sem custos elevados dos provedores tradicionais:

GPU marketplace

O GPU marketplace Hyperbolic é uma plataforma descentralizada onde usuários podem alugar capacidade ociosa de GPU de fornecedores variados. Essa conexão torna o aluguel de recursos computacionais para IA econômico e eficiente para ambas as partes.

Opções e preços de GPU

O marketplace oferece níveis de GPU distintos para diferentes demandas computacionais:

Hyperbolic cobra taxa de plataforma de 10% sobre a receita de aluguel. Por exemplo, se o fornecedor define H100 SXM em US$ 2,50/hora, recebe US$ 2,25/hora após desconto da taxa.

Níveis de preço para inferência de IA

O modelo de preços da Hyperbolic para serviços de inferência de IA é em camadas:

• Nível básico: usuários gratuitos podem fazer até 60 requests/min; usuários pagos (depósito mínimo de US$ 10) chegam a 600 requests/min
• Nível enterprise: solicitações ilimitadas com suporte dedicado e SLAs customizados

Como começar com Hyperbolic

Criação de conta

1. Acesse o site Hyperbolic
2. Inscreva-se com Google, GitHub ou crie uma conta exclusiva
3. Conclua o registro e confirme o e-mail
4. Acesse o painel de IA para explorar os modelos e recursos de GPU

Como usar inferência de IA

1. Obtenha uma API Key na página Configurações
2. Escolha um modelo entre as opções disponíveis
3. Execute a inferência pelos endpoints API fornecidos

Alugar GPUs

1. Acesse "Alugar GPUs" na plataforma
2. Selecione a instância adequada à sua demanda
3. Clique em 'Alugar' e aguarde o status "Pronto para conectar"
4. Conecte-se pelo comando SSH fornecido
5. Inicie o uso da GPU para tarefas computacionais

Hyperbolic vs provedores cloud tradicionais

Comparando Hyperbolic com provedores centralizados como AWS, GCP e Azure, há diferenças marcantes:

Essas diferenças mostram por que Hyperbolic é uma solução vantajosa para workloads de IA com foco em custo, sem abrir mão de segurança e privacidade por sua arquitetura descentralizada.

Fundraising e desenvolvimento

Hyperbolic captou US$ 20 milhões em várias rodadas de investimento, evidenciando a confiança dos investidores em sua visão e tecnologia:

• Pré-seed (novembro de 2022): US$ 725.000 para desenvolver tecnologia central e montar equipe
• Seed (julho de 2024): US$ 7 milhões liderados por Faction e Polychain Capital, com participação de Longhash Ventures, Bankless Ventures e Nomad
• Série A: US$ 12 milhões liderados por Polychain Capital e Variant, com aportes de Republic Capital, IOSG Ventures e Wintermute

O capital viabilizou a expansão da infraestrutura, aprimoramento dos serviços de IA e ampliação da base de usuários da Hyperbolic.

Resumo

Hyperbolic representa um avanço importante na democratização do acesso a recursos computacionais de IA. Por meio de um marketplace descentralizado de GPU e soluções inovadoras de verificação, como Proof of Sampling e spML, a plataforma resolve desafios de custo, acessibilidade e confiança na computação de IA. Pesquisador, desenvolvedor ou empresa, Hyperbolic oferece as ferramentas e recursos que facilitam o uso avançado da IA, superando as barreiras tradicionais de altos custos e acesso restrito.

Perguntas frequentes

O que é Hyperbolic AI?

Hyperbolic é uma plataforma de IA descentralizada com acesso aberto, fornecendo recursos computacionais de GPU via marketplace. Ela permite inferência de IA, aluguel de GPU e monetização de modelos baseada em blockchain para verificação e transparência.

Como funciona o Proof of Sampling (PoSP)?

Proof of Sampling verifica cálculos de IA amostrando partes dos dados, sem processar datasets inteiros. Utiliza teoria dos jogos para incentivar resultados honestos por verificação estatística e mecanismos de penalidade, viabilizando verificação eficiente com garantia de segurança.

Qual a diferença entre spML, zkML e opML?

spML (secure and private Machine Learning) proporciona verificação rápida e baixa sobrecarga, baseada em amostragem. zkML usa provas criptográficas, seguras porém custosas. opML é rápido, mas vulnerável a fraudes. spML une velocidade, segurança e eficiência em um só protocolo.

Qual o preço para alugar GPUs no Hyperbolic?

Os preços de aluguel de GPU variam de US$ 0,20 a US$ 3,20 por hora conforme modelo e VRAM. GPUs como H100 SXM custam US$ 3,20/hora; já uma RTX 3080 custa US$ 0,20/hora. Hyperbolic cobra taxa de plataforma de 10% dos fornecedores.

Quais modelos de IA estão disponíveis no Hyperbolic?

A plataforma oferece suporte a diversos modelos open source, como Llama 3.1 (vários tamanhos), Qwen2-VL para tarefas visão-linguagem, DeepSeek-V2.5 para programação, Flux e Stable Diffusion para geração de imagens, e Melo TTS para conversão de texto em voz.

Como Hyperbolic se compara a AWS ou Google Cloud?

Hyperbolic reduz custos em 50–80% frente aos provedores cloud tradicionais ao aproveitar GPUs ociosas em um marketplace descentralizado. Também fornece verificação criptográfica dos cálculos e melhores garantias de privacidade, embora diferentes padrões de disponibilidade possam ocorrer devido à natureza descentralizada.