EigenAIがメインネットでビット単位で正確な決定論的AI推論を開始

Rongcai Wang
2026/1/24 0:07

EigenAIは、2%未満のオーバーヘッドでGPU上で100%再現可能なLLM出力を実現し、取引および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、自律型AIシステムを悩ませる根本的な問題を解決すると主張し、EigenAIプラットフォームをメインネットでリリースしました。再現できないものは検証できないという問題です。

ここでの技術的成果は重要です。EigenAIは、本番環境のGPU上でビット単位で正確な決定論的推論を提供します。つまり、10,000回のテスト実行で同一の入力が同一の出力を生成し、追加レイテンシはわずか1.8%です。実際の資金を扱うAIエージェントを構築する人にとって、これは重要です。

LLMのランダム性が金融アプリケーションを破壊する理由

同じプロンプトをChatGPTに2回実行してみてください。異なる答えが返ってきます。これはバグではありません。GPU上で浮動小数点演算がどのように機能するかということです。カーネルスケジューリング、可変バッチ処理、非結合的累積のすべてが、異なる出力に複合化する微小な変動を導入します。

チャットボットの場合、誰も気づきません。しかし、あなたの資本で実行するAI取引エージェントの場合は?2億ドルの賭けの勝者を決定する予測市場オラクルの場合は?この不一致は責任問題となります。

EigenCloudは、Polymarketの悪名高い「ゼレンスキーはスーツを着ていたか?」市場をケーススタディとして指摘しています。2億ドル以上の取引高、恣意的な解決の告発、そして最終的には人間のガバナンスが介入しなければなりませんでした。市場が拡大しても、人間による裁定は拡大しません。AI裁判官は避けられないものとなります。ただし、その裁判官が毎回同じ判決を下す場合に限ります。

技術スタック

GPU上で決定論を実現するには、すべてのレイヤーを制御する必要がありました。A100とH100チップは、丸め処理のアーキテクチャの違いにより、同一の操作に対して異なる結果を生成します。EigenAIのソリューション:オペレーターと検証者は同一のGPU SKUを使用する必要があります。彼らのテストでは、同一アーキテクチャ実行で100%の一致率、クロスアーキテクチャでは0%を示しました。

チームは、標準のcuBLASカーネルを、ワープ同期リダクションと固定スレッド順序を使用したカスタム実装に置き換えました。浮動小数点アトミックはありません。彼らは、小さく監査可能なコードベースを持つllama.cppをベースに構築し、変動性を導入する動的グラフ融合やその他の最適化を無効にしました。

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バックグラウンドGPUワークロードを使用したストレステスト?それでも同一でした。

経済学による検証

EigenAIは、ブロックチェーンロールアップから借用した楽観的検証モデルを使用します。オペレーターは、プロジェクトのデータ可用性レイヤーであるEigenDAに暗号化された結果を公開します。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ができます。

異議が申し立てられた場合、検証者は信頼できる実行環境内で再実行します。実行が決定論的であるため、検証はバイナリになります:バイトは一致しますか?不一致は、ボンドされたステークからのスラッシングをトリガーします。オペレーターは資金を失い、チャレンジャーと検証者は報酬を得ます。

経済設計は、チャレンジ確率が特定のしきい値を超えると、不正行為を負の期待値にすることを目的としています。

今、何が構築されるか

直接的なアプリケーションは明確です:判決を再現および監査できる予測市場裁定者、すべての決定がログに記録され異議を唱えることができる取引エージェント、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。

ここでのより広範な傾向は、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。ヘルスケア、金融、法的アプリケーションは、確率的システムが保証できない種類の再現性をますます要求しています。

EigenAIの2%のオーバーヘッドが高頻度アプリケーションで許容可能かどうかは、まだわかりません。しかし、大規模な資本を管理する自律エージェントにとって、実行の完全性を証明する能力は、パフォーマンスコストに値するかもしれません。

完全なホワイトペーパーには、インフラストラクチャを構築する人のための正式なセキュリティ分析、カーネル設計仕様、スラッシングメカニズムが詳述されています。

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