EigenAI lanza inferencia de IA determinista exacta en la red principal

Rongchai Wang

24 de ene de 2026 00:07

EigenAI logra salidas de LLM 100% reproducibles en GPUs con menos del 2% de sobrecarga, permitiendo agentes de IA autónomos verificables para trading y mercados de predicción.

EigenCloud ha lanzado su plataforma EigenAI en la mainnet, afirmando resolver un problema fundamental que aqueja a los sistemas de IA autónomos: no puedes verificar lo que no puedes reproducir.

El logro técnico aquí es significativo. EigenAI ofrece inferencia determinista exacta a nivel de bits en GPUs de producción—lo que significa que entradas idénticas producen salidas idénticas en 10,000 ejecuciones de prueba—con solo un 1.8% de latencia adicional. Para quienes construyen agentes de IA que manejan dinero real, esto importa.

Por qué la aleatoriedad de los LLM rompe aplicaciones financieras

Ejecuta la misma solicitud en ChatGPT dos veces. Respuestas diferentes. Eso no es un error—es cómo funciona la matemática de punto flotante en GPUs. La planificación de kernels, el batching variable y la acumulación no asociativa introducen pequeñas variaciones que se acumulan en salidas diferentes.

Para chatbots, nadie nota. Para un agente de trading de IA que ejecuta con tu capital? Para un oráculo de mercado de predicción que decide quién gana $200 millones en apuestas? La inconsistencia se convierte en una liability.

EigenCloud señala el infame mercado “¿Llevó Zelenskyy un traje?” de Polymarket como un estudio de caso. Con más de $200 millones en volumen, acusaciones de resolución arbitraria, y finalmente la gobernanza humana tuvo que intervenir. A medida que los mercados crecen, la adjudicación humana no lo hace. Un juez de IA se vuelve inevitable—pero solo si ese juez produce el mismo veredicto cada vez.

La pila técnica

Lograr determinismo en GPUs requirió controlar cada capa. Los chips A100 y H100 producen resultados diferentes para operaciones idénticas debido a diferencias arquitectónicas en el redondeo. La solución de EigenAI: los operadores y verificadores deben usar SKUs de GPU idénticos. Sus pruebas mostraron una tasa de coincidencia del 100% en ejecuciones en la misma arquitectura, 0% en diferentes arquitecturas.

El equipo reemplazó los kernels estándar de cuBLAS con implementaciones personalizadas usando reducciones síncronas de warp y orden fijo de hilos. Sin atomics de punto flotante. Construyeron sobre llama.cpp por su código pequeño y auditable, desactivando fusiones dinámicas de gráficos y otras optimizaciones que introducen variabilidad.

El coste de rendimiento se sitúa en el 95-98% del rendimiento estándar de cuBLAS. Pruebas cruzadas en nodos independientes con H100 produjeron hashes SHA256 idénticos. ¿Pruebas de estrés con cargas de GPU en segundo plano que inducen jitter en la planificación? ¿Aún así, idénticos.

Verificación a través de la economía

EigenAI usa un modelo de verificación optimista tomado de los rollups de blockchain. Los operadores publican resultados encriptados en EigenDA, la capa de disponibilidad de datos del proyecto. Los resultados se aceptan por defecto, pero pueden ser impugnados durante una ventana de disputa.

Si se impugnan, los verificadores vuelven a ejecutar en entornos de ejecución confiables. Debido a que la ejecución es determinista, la verificación se vuelve binaria: ¿los bytes coinciden? Las discrepancias activan penalizaciones por stake comprometido. El operador pierde dinero; los impugnantes y verificadores reciben pago.

El diseño económico busca que hacer trampa tenga un valor esperado negativo una vez que la probabilidad de impugnación supere cierto umbral.

Lo que se construirá ahora

Las aplicaciones inmediatas son sencillas: adjudicadores de mercados de predicción cuyas veredictos puedan ser reproducidos y auditados, agentes de trading donde cada decisión quede registrada y pueda ser impugnada, y herramientas de investigación donde los resultados puedan ser revisados por pares mediante re-ejecución en lugar de confianza.

La tendencia más amplia aquí se alinea con el interés creciente de las empresas en IA determinista para sectores con alta regulación. La salud, las finanzas y las aplicaciones legales demandan cada vez más la reproducibilidad que los sistemas probabilísticos no pueden garantizar.

Queda por ver si la sobrecarga del 2% de EigenAI será aceptable para aplicaciones de alta frecuencia. Pero para agentes autónomos que gestionan capital significativo, la capacidad de demostrar integridad en la ejecución puede valer el coste de rendimiento.

El documento completo detalla análisis de seguridad formal, especificaciones de diseño del kernel y mecánicas de penalización para quienes construyan sobre esta infraestructura.

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