EigenAI lansează inferență AI deterministă bit-exact pe Mainnet

Rongchai Wang
Jan 24, 2026 00:07

EigenAI realizează rezultate LLM 100% reproductibile pe GPU-uri cu sub 2% overhead, permițând agenți AI autonomi verificabili pentru tranzacționare și piețe de predicții.

EigenCloud a lansat platforma sa EigenAI pe mainnet, susținând că rezolvă o problemă fundamentală care afectează sistemele AI autonome: nu poți verifica ceea ce nu poți reproduce.

Realizarea tehnică este semnificativă. EigenAI oferă inferență deterministă exactă la nivel de bit pe GPU-uri de producție—ceea ce înseamnă că input-uri identice produc output-uri identice pe parcursul a 10.000 de rulări de testare—cu doar 1,8% latență suplimentară. Pentru oricine construiește agenți AI care gestionează bani reali, acest lucru contează.

De ce aleatorialitatea LLM afectează aplicațiile financiare

Rulează același prompt prin ChatGPT de două ori. Răspunsuri diferite. Aceasta nu este o eroare—este modul în care funcționează matematica cu virgulă mobilă pe GPU-uri. Programarea kernel-ului, batch-ingul variabil și acumularea non-asociativă introduc toate variații mici care se combină în output-uri diferite.

Pentru chatbot-uri, nimeni nu observă. Pentru un agent AI de tranzacționare care execută cu capitalul tău? Pentru un oracol al pieței de predicții care decide cine câștigă 200 milioane dolari în pariuri? Inconsistența devine o responsabilitate.

EigenCloud indică piața infamă "A purtat Zelenskyy un costum?" de pe Polymarket ca studiu de caz. Peste 200 milioane dolari în volum, acuzații de rezoluție arbitrară și, în final, guvernanța umană a trebuit să intervină. Pe măsură ce piețele cresc, arbitrajul uman nu o face. Un judecător AI devine inevitabil—dar doar dacă acel judecător produce același verdict de fiecare dată.

Stiva tehnică

Obținerea determinismului pe GPU-uri a necesitat controlul fiecărui strat. Cipurile A100 și H100 produc rezultate diferite pentru operații identice din cauza diferențelor arhitecturale în rotunjire. Soluția EigenAI: operatorii și verificatorii trebuie să utilizeze SKU-uri GPU identice. Testele lor au arătat o rată de potrivire de 100% pe rulări cu aceeași arhitectură, 0% cross-arhitectură.

Echipa a înlocuit kernel-urile standard cuBLAS cu implementări personalizate utilizând reduceri warp-sincrone și ordonare fixă a thread-urilor. Fără atomici cu virgulă mobilă. Au construit pe llama.cpp pentru baza sa de cod mică și auditabilă, dezactivând fuziunea dinamică a grafelor și alte optimizări care introduc variabilitate.

Costul de performanță ajunge la 95-98% din throughput-ul standard cuBLAS. Testele cross-host pe noduri H100 independente au produs hash-uri SHA256 identice. Teste de stres cu sarcini GPU de fundal care induc jitter de programare? Tot identice.

Verificare prin economie

EigenAI utilizează un model de verificare optimist împrumutat de la rollup-urile blockchain. Operatorii publică rezultate criptate către EigenDA, stratul de disponibilitate a datelor al proiectului. Rezultatele sunt acceptate implicit, dar pot fi contestate într-o fereastră de dispută.

Dacă sunt contestate, verificatorii re-execută în interiorul mediilor de execuție de încredere. Deoarece execuția este deterministă, verificarea devine binară: se potrivesc byte-urile? Nepotrivirile declanșează slashing din miza depusă. Operatorul pierde bani; contestatarii și verificatorii sunt plătiți.

Designul economic are ca scop să facă fraudarea cu valoare așteptată negativă odată ce probabilitatea de contestație depășește un anumit prag.

Ce se construiește acum

Aplicațiile imediate sunt simple: arbitri ai piețelor de predicții ale căror verdictele pot fi reproduse și auditate, agenți de tranzacționare unde fiecare decizie este înregistrată și poate fi contestată și instrumente de cercetare unde rezultatele pot fi revizuite de colegi prin re-execuție mai degrabă decât prin încredere.

Tendința mai largă aici se aliniază cu interesul crescând al întreprinderilor pentru AI deterministă în sectoarele cu conformitate strictă. Aplicațiile din sănătate, finanțe și juridice solicită din ce în ce mai mult tipul de reproductibilitate pe care sistemele probabilistice nu o pot garanta.

Dacă overhead-ul de 2% al EigenAI se dovedește acceptabil pentru aplicațiile de înaltă frecvență rămâne de văzut. Dar pentru agenții autonomi care gestionează capital semnificativ, capacitatea de a dovedi integritatea execuției poate merita taxa de performanță.

Whitepaper-ul complet detaliază analiza formală de securitate, specificațiile de design ale kernel-ului și mecanica de slashing pentru cei care construiesc pe infrastructură.

Sursă imagine: Shutterstock