導入

人気のあるAIアプリケーションの比較

AIパワードアプリケーションとして、HyperspaceはClaudeやChatGPTなどのよく知られたAIモデルに比べて、画像生成、ノード実行、ウェブ検索で優れています。さらに、Web3ベースのアーキテクチャにより、Hyperspaceは主要な機能でより効率的な実行速度を提供しています。

資金調達の背景

RootDataによると、Hyperspaceは暗号ネイティブファンドのBlue7から資金を受け取っています。ただし、具体的な資金の詳細は開示されていません。Blue7は以前、自動化およびリレーネットワークのGelato Network、企業向けのLayer 2ソリューションであるLightlink、およびAIブロックチェーンプラットフォームのTalusなど、注目すべきWeb3プロジェクトに投資してきました。

チームメンバー

コアメンバー(ソース）

Hyperspaceのコアチームは、共同創設者兼CEOのVarun Mathurに率いられています。ただし、Varunの過去のキャリアについては、ほとんど公に利用可能な情報がありません。

ハイパースペースノードの更新（出典：Varun’s X）

Varun Mathur (@varun_mathur)は、X（以前はTwitter）アカウントを通じて、Hyperspaceの開発に関する洞察や最新情報を積極的に共有しています。ユーザーは、創設者の視点からのノード数、最近の進歩、戦略的方向性に関する貴重なデータを見つけることができます。

製品とコアコンポーネント

非常にカスタマイズ可能なAIモデル実行エコシステムであるHyperspaceは、49.3Kノード、120万以上のトークンデータポイント、4億以上の埋め込みデータエントリ、500以上のAIモデル、および3.2TBのベクトルデータベースを誇っています。これらのコンポーネントは、さまざまなユーザのニーズに包括的なサポートを提供します。

1. クライアント製品タイプ

クライアント製品タイプ

Hyperspaceには、Browser Node、Desktop Node、Command Line Interface（CLI）など、複数のクライアントオプションがあります。高度なカスタマイズが可能なため、Hyperspaceは多様なAIモデル実行システムを提供できます。

2. コアコンポーネント

2.1 アイデンティティ管理

システム内のエンティティ（以下、ノードと呼ぶ）は、ノードアドレスを介して一意に識別されます。ノードアドレスは、ノードの公開鍵の直接的な表現にすぎず、むしろその公開鍵の暗号ハッシュです。直接の公開鍵ではなく暗号ハッシュを使用する理由は、特に信頼できる中央集権的な機関なしに分散システム内の特定のセキュリティ上の考慮事項、特にシビル攻撃やイクリプス攻撃を緩和するためです。

システムは、特にProof-of-Work（PoW）メカニズムを採用して、このような攻撃に対するネットワークの弾力性を高めています。

Hyperspaceは、中央集権的な信頼エンティティが存在しない環境で分散ノードIDを生成するための最も実用的な方法として、暗号パズルを考慮しています。その主な利点は、潜在的な攻撃者がネットワークを妨害しにくい能力です。

その核心では、完全に分散化されたネットワークは、攻撃に対する抵抗を最大化するために、単なる最適な選択肢としてでなく、基本的な必要性として暗号技術を活用しなければならない。

ノードIDを生成するために公開鍵の代わりにハッシュ値を使用するアプローチの下では、ノード間で交換されるメッセージに署名するためには依然として公開鍵を使用できます。計算リソースの制約がある場合、メッセージ署名は2つのタイプに分類されます:

• 弱い署名:
  弱い署名はメッセージ全体に署名するのではなく、IPアドレス、ポート、タイムスタンプのみを含みます。タイムスタンプは署名の有効期間を制限します。
  • これにより、特に動的IPシナリオにおいてリプレイ攻撃を防ぐのに役立ちます。
  • 異なるノード間での時間同期にはずれがある可能性があるため、タイムスタンプは粗い時間の粒度を使用できます。
  • 弱い署名は、PINGメッセージなど、完全なメッセージの整合性が重要でないシナリオに適しています。
• 強い署名
  • 強力な署名は、メッセージ全体の内容に署名します。これにより、メッセージの整合性が確保され、中間者攻撃に対する保護が強化されます。
  • リプレイ攻撃を防ぐために、Remote Procedure Call（RPC）メッセージにはノンスが組み込まれています。

2.2 Hyperspaceコミュニティサーバー（HCS）およびHyperspace推論ノード（HIN）

HCSとHINの運用フロー

• HCSノードは、Hyperspace AIエコシステムで中心的な役割を果たします。オラクル、コーディネーター、シーケンサーとして機能し、Hyperspace Inference Nodes（HINs）間の相互作用を促進します。
• HINノードは、HCSノードと接続を確立する必要があり、ノードオペレータの好みに基づいて接続するHCSを選択することができます。 HINは、計算能力と実行可能なAIモデルの範囲をHCSに送信する必要があります。

HCSとHINは完全な推論メカニズムを形成します：

最初の接続の後、ハイパースペース推論ノード（HIN）は、登録メッセージとして知られるハイパースペースコミュニティサーバー（HCS）に二次通信メッセージを送信する必要があります。登録プロセスは次のとおりです。

• HINが登録メッセージを送信します
  1. メッセージには、HINが宣言したコンピューティング仕様と、サポートおよび実行できるAIモデルが含まれています。
• HCSは推論検証チャレンジを送信します
  1. この課題は、計算上の問題として提示されます。問題の種類は、HCS によって自律的に決定されます。
  2. HINは課題を解決し、呼び出しを通じて推論結果を提出しなければなりません。

2.3 詐欺証明とチャレンジモデル

クライアントが2つの異なる応答または疑わしい誤った応答を受信した場合、ブロックチェーンに補償のための詐欺請求を提出することができます。

詐欺証明プロセス

• クライアントはブロックチェーンに詐欺の申し立てを行います。
• 他のノードは、クエリを再計算し、推論結果の整合性を検証することができます。
• 推論結果が誤っていると証明された場合、ノードはチェーン上でのチャレンジを提出することができます。
• チャレンジプロセスはブロックチェーン上で同期され、スマートコントラクトによって監視されています。
• 大規模言語モデル（LLM）の出力のハッシュだけが必要で、完全な推論内容が非公開のままであることが保証されています。
• すべてのノードには、チャレンジが終了する前に推論結果を提出するための時間枠があります。

チャレンジモデル

チャレンジが提出されると、挑戦されたノードは中間状態ルートを提供する必要があります。チャレンジャーは最初の誤った状態ルートを特定し、チャレンジを発行します。挑戦されたノードは、その前の状態ルートから挑戦された状態ルートまでの中間状態ルートを提出します。このプロセスは、実行ステップが単一のトランザクションに絞られるまで繰り返され、オンチェーンで解決されます。チャレンジプロセスには複雑なステップや数式が関与します。対数ステップ検証プロセスに従い、チャレンジの範囲が徐々に狭まることで推論結果のセキュリティと正確性が保証されます（つまり、状態ルートが逐次検証されます）。

2.4 クリプト経済学とインセンティブモデル

参加するすべてのエンティティの完全性を保証する固有の経済フレームワークとインセンティブメカニズムがあります。新興のブロックチェーンエコシステムは、しばしば暗号経済のセキュリティを強化するために新しいトークンを導入します。しかし、これらのトークンは、初期段階で十分な規模と分配を達成するのに苦労することがよくあり、これは強固なセキュリティ基盤を構築する上で課題を提起しています。

EigenLayerは、イーサリアムの検証者を導入し、イーサリアムの暗号経済的セキュリティ保証を活用することで、この課題に効果的に対処しています。Hyperspace AIは、EigenLayerオペレーターを利用してHyperspace AIネットワークのセキュリティを強化しています。

Hyperspace AIは、多様なコンポーネントとAIモデルを使用してデータプラットフォームをカスタマイズできる高度にカスタマイズ可能なフレームワークを提供します。その主な特長は次のとおりです：

• マルチモデルサポート：複数のオープンソースAIモデルをサポートし、ユーザーが必要に応じてモデルを選択できるようにします。
• 情報データネットワーク：高品質のデータソースに基づいた情報ネットワークを生成します。
• ノードの実行：デスクトップまたはブラウザベースのクライアントでノードを実行し、ピアツーピアネットワークに参加し、インセンティブを獲得することができます。
• ベクトルデータベース：効率的な情報検索のための更新されたベクトルデータベースへのアクセスを提供します。
• ネットワークホットスポット：ユーザーが報酬のためにAIリソースを作成および共有して運用コストを削減することを可能にします。
• 高速支払いプロトコル：効率的なネットワークトランザクションを保証するためにカスタマイズされたプロトコルを実装します。

Hyperspace AIはブロックチェーン技術とAI推論をシームレスに統合します。これにより、中央集権的なエンティティへの依存を減らし、より透明性、スケーラビリティ、攻撃耐性が高い分散型で安全なAIモデル実行エコシステムが作成されます。

利点と課題

ChatGPTやClaudeなどの中央集権的なAIアプリケーションとは異なり、Hyperspaceはその分散化によって最も特徴的です。

データプライバシー

• ハイパースペースAI：分散型プロトコルとして、データ所有者にデータを制御する権限を与えます。ユーザーはデータの共有方法やプライバシーとセキュリティを確保するためにスマートコントラクトや暗号化を利用する方法を自由に選択できます。引き換えに、参加者はデータ貢献に対してトークンで報酬されます。
• ChatGPT/Claude：これらのモデルは中央集権的な構造の下で動作し、データの保存と処理は中央集権的なサーバーに依存しています。つまり、ユーザーデータはOpenAIまたはAnthropicが管理するサーバーに保存されており、それには潜在的なプライバシーのリスクが伴います。

トークンインセンティブメカニズム

• ハイパースペースAI：ブロックチェーン技術とトークン化を活用することで、データ提供者、開発者、ノードオペレーターを含む参加者は、データ、計算リソース、推論タスクの提供に対して報酬を受け取ることができます。この経済的インセンティブモデルは、積極的なコミュニティ参加を促進し、それによりエコシステムの成長を推進します。
• ChatGPT/Claude：これらのモデルは主に定期購読プランやAPIアクセスを通じて収益を生み出しています。分散型インセンティブシステムが欠如しています。ユーザーや開発者は、機能性（例：API定期購読）に魅力を感じており、ブロックチェーンベースの報酬よりもこれらのモデルに惹かれています。

モデルの透明性と検証可能性

• ハイパースペースAI:ブロックチェーンは、AIモデルのトレーニングとデータ使用の透明性を確保します。データ共有、モデルトレーニング、推論リクエストなど、すべてのステップは追跡可能で検証可能です。これは、AIモデルの公平性と信頼性を確保するために重要です。
• ChatGPT/Claude: これらのモデルは通常クローズドソースであり、トレーニングプロセスやデータソースに関して透明性が乏しい傾向があります。この透明性の欠如により、ユーザーや開発者がモデルを完全に信頼することが難しくなります。

分散コンピューティングとリソース共有

• Hyperspace AI：分散推論ノード（HIN）を利用することにより、Hyperspace AIは計算タスクをグローバルに分散できます。これにより、大規模データセンターへの依存が減少し、効率とリソース利用が最適化されます。
• ChatGPT/Claude: これらのモデルは推論と計算のために中央集権型サーバーに依存しています。この中央集権型の構造はリソース制約をもたらす可能性があり、サーバーの障害がすべてのユーザーに影響を与える可能性があります。

Hyperspace AIにとって最も重要な課題は大衆の採用にあります。分散化の利点は明確ですが、ブロックチェーンアプリケーションの広範な受け入れは依然として困難な戦いです。これは、DePINやブロックチェーンゲームなど、多くの分散型セクター全般に共通する課題です。確かに、数年前と比較して、ビットコイン、伝統的な金融機関、規制機関間の相互作用が増加したおかげで、ブロックチェーンの採用は以前ほど困難ではありません。

結論

Hyperspace AIは、ブロックチェーンとAI推論を統合することにより、分散型で安全かつ効率的なAIコンピューティングネットワークを開発しました。そのコアコンポーネントは、AI計算の信頼性と検証可能性を確保しながら、中央集権的なインフラストラクチャへの依存を減らします。さらに、Hyperspace AIは、高度にカスタマイズ可能なプラットフォームをユーザーに提供します。HCS(Hyperspace Community Server)とHIN(Hyperspace Inference Nodes)の連携により、ネットワークはトラストレスな環境でのAI推論タスクの効率的な実行と検証を促進します。Hyperspace AIは、需要の拡大に応じて、将来のアプリケーションに対してより透明で公正かつ安全なソリューションを提供するための主要な分散型AIコンピューティングインフラストラクチャになる準備ができています。