EigenAI Ra mắt Truy vấn AI Định hướng Chính xác Từng bit trên Mainnet

Rongchai Wang

Ngày 24 tháng 1 năm 2026 00:07

EigenAI đạt được kết quả LLM có thể tái tạo 100% trên GPU với mức độ trễ chỉ dưới 2%, cho phép các tác nhân AI tự động có thể xác minh được trong các thị trường giao dịch và dự đoán.

EigenCloud đã phát hành nền tảng EigenAI trên mainnet, tuyên bố giải quyết một vấn đề cơ bản đang làm phiền các hệ thống AI tự động: bạn không thể xác minh những gì bạn không thể tái tạo được.

Thành tựu kỹ thuật ở đây là rất đáng kể. EigenAI cung cấp suy luận xác định chính xác từng bit trên GPU sản xuất—nghĩa là đầu vào giống nhau tạo ra đầu ra giống hệt nhau trong 10.000 lần thử—với chỉ 1,8% độ trễ bổ sung. Đối với bất kỳ ai xây dựng tác nhân AI xử lý tiền thật, điều này rất quan trọng.

Tại sao tính ngẫu nhiên của LLM làm gián đoạn các ứng dụng tài chính

Chạy cùng một lệnh qua ChatGPT hai lần. Các câu trả lời khác nhau. Đó không phải là lỗi—đó là cách tính toán số thực trên GPU hoạt động. Lập lịch kernel, phân nhóm biến đổi, và tích lũy không kết hợp tất cả đều tạo ra những biến thể nhỏ bé tích tụ thành các kết quả khác nhau.

Đối với chatbot, không ai để ý. Đối với một tác nhân giao dịch AI xử lý vốn của bạn? Đối với một oracle thị trường dự đoán quyết định ai thắng $200 triệu trong các cược? Sự không nhất quán trở thành một rủi ro.

EigenCloud chỉ ra thị trường “Zelenskyy có mặc vest không?” của Polymarket như một ví dụ điển hình. Với hơn $200 triệu về khối lượng, các cáo buộc về việc giải quyết tùy ý, và cuối cùng là sự can thiệp của quản trị con người. Khi thị trường mở rộng, sự phán xét của con người không theo kịp. Một trọng tài AI trở nên tất yếu—nhưng chỉ khi trọng tài đó đưa ra cùng một phán quyết mỗi lần.

Bộ công nghệ kỹ thuật

Để đạt được tính xác định trên GPU, cần kiểm soát mọi lớp. Các chip A100 và H100 cho ra kết quả khác nhau cho cùng một phép toán do sự khác biệt về kiến trúc trong làm tròn. Giải pháp của EigenAI: các bộ điều khiển và xác minh phải sử dụng các SKU GPU giống hệt nhau. Các thử nghiệm của họ cho thấy tỷ lệ khớp 100% trên các lần chạy cùng kiến trúc, 0% trên các kiến trúc khác nhau.

Nhóm đã thay thế các kernel cuBLAS tiêu chuẩn bằng các triển khai tùy chỉnh sử dụng giảm đồng bộ warp và thứ tự luồng cố định. Không dùng atomic floating-point. Họ dựa trên llama.cpp vì mã nhỏ, có thể kiểm tra được, tắt bỏ các tối ưu như hợp nhất đồ thị động và các tối ưu khác gây ra biến đổi.

Chi phí hiệu năng chỉ còn 95-98% so với throughput của cuBLAS tiêu chuẩn. Các thử nghiệm trên các nút H100 độc lập với nhau cho ra các hash SHA256 giống hệt nhau. Các thử nghiệm căng thẳng với tải GPU nền gây ra jitter trong lập lịch? Vẫn giữ nguyên tính nhất quán.

Xác minh qua Kinh tế

EigenAI sử dụng mô hình xác minh lạc quan dựa trên rollup blockchain. Các tác nhân công bố kết quả mã hóa lên EigenDA, lớp dữ liệu khả dụng của dự án. Kết quả được chấp nhận theo mặc định nhưng có thể bị thách thức trong thời gian tranh chấp.

Nếu bị thách thức, các xác minh sẽ thực thi lại trong môi trường thực thi tin cậy. Vì quá trình thực thi là xác định, việc xác minh trở thành dạng nhị phân: các byte có khớp không? Những khác biệt sẽ kích hoạt hình phạt cắt giảm stake đã đặt cược. Tác nhân mất tiền; người thách thức và người xác minh được trả tiền.

Thiết kế kinh tế nhằm mục đích làm cho việc gian lận có giá trị kỳ vọng âm khi xác suất thách thức vượt qua một ngưỡng nhất định.

Những gì sẽ được xây dựng bây giờ

Các ứng dụng ngay lập tức rất đơn giản: các trọng tài thị trường dự đoán có thể tái tạo và kiểm tra, các tác nhân giao dịch nơi mọi quyết định đều được ghi lại và có thể bị thách thức, và các công cụ nghiên cứu nơi kết quả có thể được xem xét lại qua việc thực thi lại thay vì tin tưởng.

Xu hướng rộng hơn ở đây phù hợp với sự quan tâm ngày càng tăng của doanh nghiệp đối với AI xác định để đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt. Ứng dụng trong y tế, tài chính, pháp lý ngày càng đòi hỏi loại khả năng tái tạo mà các hệ thống xác suất không thể đảm bảo.

Liệu mức độ trễ 2% của EigenAI có đủ chấp nhận được cho các ứng dụng tần suất cao hay không vẫn còn phải xem xét. Nhưng đối với các tác nhân tự động quản lý vốn lớn, khả năng chứng minh tính toàn vẹn của thực thi có thể đáng giá mức thuế hiệu năng đó.

Toàn bộ whitepaper chi tiết phân tích an ninh chính thức, các thông số thiết kế kernel, và cơ chế cắt giảm cho những ai xây dựng dựa trên hạ tầng này.

Nguồn hình ảnh: Shutterstock