Rongchai Wang 2026年1月24日 00:07EigenAIは、GPU上での100%再現性のあるLLM出力をわずか2%未満のオーバーヘッドで実現し、取引や予測市場向けの検証可能な自律型AIエージェントを可能にします。 EigenCloudは、メインネット上にEigenAIプラットフォームをリリースし、自律型AIシステムを悩ませる根本的な問題を解決したと主張しています：再現できないものは検証できない。この技術的成果は非常に重要です。EigenAIは、実運用GPU上でビット単位の正確な決定論的推論を提供します—つまり、同じ入力が10,000回のテスト実行で同じ出力を生成する—わずか1.8%の遅延増加で。実際のお金を扱うAIエージェントを構築する人にとって、これは重要です。## なぜLLMのランダム性が金融アプリケーションを破壊するのか同じプロンプトをChatGPTに2回入力してみてください。異なる回答が返ってきます。それはバグではありません—GPU上の浮動小数点演算の仕組みです。カーネルスケジューリング、変数バッチ処理、非結合的な蓄積はすべて微小な変動を引き起こし、それが異なる出力に積み重なります。チャットボットには誰も気づきません。資本を運用するAI取引エージェントや、$200 百万の賭けの勝者を決める予測市場のオラクルにとっては？この不整合性はリスクとなります。EigenCloudは、Polymarketの悪名高い「ゼレンスキーはスーツを着ていたか？」市場を事例として挙げています。$200 百万以上の取引量の中で、恣意的な解決の疑惑や最終的には人間のガバナンスが介入しました。市場が拡大するにつれ、人間の裁定は追いつきません。AI判定者の登場は避けられません—ただし、その判定者が毎回同じ結論を出す場合に限ります。## 技術スタックGPU上で決定論を実現するには、すべての層を制御する必要がありました。A100やH100チップは、アーキテクチャの違いにより、同じ操作でも結果が異なります。EigenAIの解決策は、演算子と検証者が同一のGPU SKUを使用することです。彼らのテストでは、同一アーキテクチャの実行では100%の一致率を示し、異なるアーキテクチャ間では0%でした。チームは、warp同期リダクションと固定スレッド順序を用いたカスタム実装により、標準のcuBLASカーネルを置き換えました。浮動小数点アトミックは使用しません。小さく監査可能なコードベースのllama.cppを基盤とし、動的グラフ融合やその他の変動を引き起こす最適化を無効化しました。パフォーマンスコストは、標準のcuBLASスループットの95〜98%に収まります。独立したH100ノード間でのクロスホストテストでは、同一のSHA256ハッシュが生成されました。スケジューリングジッターを引き起こす背景GPU負荷をかけたストレステストでも、結果は同じでした。## 経済学による検証EigenAIは、ブロックチェーンのロールアップから借用した楽観的検証モデルを採用しています。オペレーターは暗号化された結果をEigenDAに公開し、データの可用性層に登録します。結果はデフォルトで受け入れられますが、紛争期間中に異議を唱えることも可能です。異議が唱えられた場合、検証者は信頼できる実行環境内で再実行します。決定論的なため、検証はバイナリです：バイト列が一致するかどうかだけです。食い違いがあれば、担保されたステークからスラッシングが行われます。オペレーターは資金を失い、挑戦者と検証者は報酬を得ます。この経済設計は、挑戦確率が一定の閾値を超えた場合に、不正行為の期待値を負にすることを目的としています。## 今後構築されるもの即座に適用可能なものは、再現性と監査可能な判決を出せる予測市場の裁定者、すべての決定が記録され挑戦可能な取引エージェント、信頼ではなく再実行を通じて結果をピアレビューできる研究ツールです。この動きは、コンプライアンス重視のセクターにおける決定論的AIへの企業の関心の高まりと一致しています。医療、金融、法務の分野では、確率的システムでは保証できない再現性がますます求められています。EigenAIの2%のオーバーヘッドが高頻度取引に許容されるかどうかは今後の課題ですが、自律エージェントが大量の資本を管理する場合、実行の整合性を証明できる能力はパフォーマンスの犠牲に見合う価値があるかもしれません。完全なホワイトペーパーには、正式なセキュリティ分析、カーネル設計仕様、インフラ構築者向けのスラッシングメカニズムが詳細に記載されています。*画像出典：Shutterstock*
EigenAIはメインネット上でビット正確な決定論的AI推論を開始
Rongchai Wang
2026年1月24日 00:07
EigenAIは、GPU上での100%再現性のあるLLM出力をわずか2%未満のオーバーヘッドで実現し、取引や予測市場向けの検証可能な自律型AIエージェントを可能にします。
EigenCloudは、メインネット上にEigenAIプラットフォームをリリースし、自律型AIシステムを悩ませる根本的な問題を解決したと主張しています：再現できないものは検証できない。
この技術的成果は非常に重要です。EigenAIは、実運用GPU上でビット単位の正確な決定論的推論を提供します—つまり、同じ入力が10,000回のテスト実行で同じ出力を生成する—わずか1.8%の遅延増加で。実際のお金を扱うAIエージェントを構築する人にとって、これは重要です。
なぜLLMのランダム性が金融アプリケーションを破壊するのか
同じプロンプトをChatGPTに2回入力してみてください。異なる回答が返ってきます。それはバグではありません—GPU上の浮動小数点演算の仕組みです。カーネルスケジューリング、変数バッチ処理、非結合的な蓄積はすべて微小な変動を引き起こし、それが異なる出力に積み重なります。
チャットボットには誰も気づきません。資本を運用するAI取引エージェントや、$200 百万の賭けの勝者を決める予測市場のオラクルにとっては？この不整合性はリスクとなります。
EigenCloudは、Polymarketの悪名高い「ゼレンスキーはスーツを着ていたか？」市場を事例として挙げています。$200 百万以上の取引量の中で、恣意的な解決の疑惑や最終的には人間のガバナンスが介入しました。市場が拡大するにつれ、人間の裁定は追いつきません。AI判定者の登場は避けられません—ただし、その判定者が毎回同じ結論を出す場合に限ります。
技術スタック
GPU上で決定論を実現するには、すべての層を制御する必要がありました。A100やH100チップは、アーキテクチャの違いにより、同じ操作でも結果が異なります。EigenAIの解決策は、演算子と検証者が同一のGPU SKUを使用することです。彼らのテストでは、同一アーキテクチャの実行では100%の一致率を示し、異なるアーキテクチャ間では0%でした。
チームは、warp同期リダクションと固定スレッド順序を用いたカスタム実装により、標準のcuBLASカーネルを置き換えました。浮動小数点アトミックは使用しません。小さく監査可能なコードベースのllama.cppを基盤とし、動的グラフ融合やその他の変動を引き起こす最適化を無効化しました。
パフォーマンスコストは、標準のcuBLASスループットの95〜98%に収まります。独立したH100ノード間でのクロスホストテストでは、同一のSHA256ハッシュが生成されました。スケジューリングジッターを引き起こす背景GPU負荷をかけたストレステストでも、結果は同じでした。
経済学による検証
EigenAIは、ブロックチェーンのロールアップから借用した楽観的検証モデルを採用しています。オペレーターは暗号化された結果をEigenDAに公開し、データの可用性層に登録します。結果はデフォルトで受け入れられますが、紛争期間中に異議を唱えることも可能です。
異議が唱えられた場合、検証者は信頼できる実行環境内で再実行します。決定論的なため、検証はバイナリです：バイト列が一致するかどうかだけです。食い違いがあれば、担保されたステークからスラッシングが行われます。オペレーターは資金を失い、挑戦者と検証者は報酬を得ます。
この経済設計は、挑戦確率が一定の閾値を超えた場合に、不正行為の期待値を負にすることを目的としています。
今後構築されるもの
即座に適用可能なものは、再現性と監査可能な判決を出せる予測市場の裁定者、すべての決定が記録され挑戦可能な取引エージェント、信頼ではなく再実行を通じて結果をピアレビューできる研究ツールです。
この動きは、コンプライアンス重視のセクターにおける決定論的AIへの企業の関心の高まりと一致しています。医療、金融、法務の分野では、確率的システムでは保証できない再現性がますます求められています。
EigenAIの2%のオーバーヘッドが高頻度取引に許容されるかどうかは今後の課題ですが、自律エージェントが大量の資本を管理する場合、実行の整合性を証明できる能力はパフォーマンスの犠牲に見合う価値があるかもしれません。
完全なホワイトペーパーには、正式なセキュリティ分析、カーネル設計仕様、インフラ構築者向けのスラッシングメカニズムが詳細に記載されています。
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