EigenAI 在主網推出比特精確確定性 AI 推理

王榮財

2026年1月24日 00:07

EigenAI 在 GPU 上實現了 100% 可重複的大型語言模型（LLM）輸出，且額外開銷低於 2%，使得可驗證的自主 AI 代理在交易和預測市場中成為可能。

EigenCloud 已在主網發布其 EigenAI 平台，聲稱解決了困擾自主 AI 系統的根本問題：你無法驗證你無法重現的結果。

這一技術成就相當重要。EigenAI 在生產用 GPU 上提供位元精確的確定性推論——意味著相同的輸入在 10,000 次測試中產生相同的輸出——僅增加 1.8% 的延遲。對於任何建立處理真實資金的 AI 代理的人來說，這都非常重要。

為何大型語言模型的隨機性會破壞金融應用

用相同的提示兩次運行 ChatGPT，得到不同的答案。這不是錯誤——而是 GPU 上浮點數運算的工作方式。核心排程、變數批次和非結合性累積都會引入微小的變化，最終導致不同的輸出。

對於聊天機器人來說，沒有人會注意到。對於用你的資金執行的 AI 交易代理？對於決定誰贏得 $200 百萬賭注的預測市場預言機？這種不一致性會成為一種風險。

EigenCloud 指出 Polymarket 著名的“澤連斯基是否穿著西裝？”市場作為案例研究。在超過 $200 百萬的交易量中，出現了任意裁決的指控，最終不得不由人類治理介入。隨著市場擴大，人類裁決不再可行。AI 裁判成為必然——但前提是這個裁判每次都能得出相同的結論。

技術架構

在 GPU 上實現確定性需要控制每一層。A100 和 H100 芯片由於架構差異（如四捨五入方式），對相同操作會產生不同結果。EigenAI 的解決方案是：操作符和驗證器必須使用相同的 GPU SKU。他們的測試顯示，在相同架構的運行中，匹配率達到 100%，跨架構則為 0%。

團隊用自訂的實現取代了標準的 cuBLAS 核心，採用 warp 同步歸約和固定的線程排序。沒有浮點原子操作。他們基於 llama.cpp，因為其代碼庫小且可審計，禁用了動態圖融合和其他引入變異的優化。

性能成本約為標準 cuBLAS 的 95-98%。在獨立 H100 節點上的跨主機測試產生了相同的 SHA256 哈希值。背景 GPU 工作負載引起的排程抖動壓力測試？結果仍然完全一致。

透過經濟學進行驗證

EigenAI 採用借鑒區塊鏈 rollup 的樂觀驗證模型。操作員將加密結果發布到 EigenDA，即項目的數據可用性層。結果默認接受，但在爭議窗口期間可以提出異議。

若被質疑，驗證者會在可信執行環境中重新執行。由於執行是確定性的，驗證變成二元：比對字節是否相符？不符者會觸發抵押金的懲罰。操作員會失去資金；挑戰者和驗證者則獲得報酬。

這個經濟設計旨在使作弊在某個挑戰概率超過門檻時，期望值為負。

現在可以建立的應用

立即的應用包括：可重複且可審核的預測市場裁決者、每個決策都可記錄並可挑戰的交易代理，以及可以通過重執行而非信任進行同行評審的研究工具。

更廣泛的趨勢是，企業對於合規性要求較高的行業中，確定性 AI 的需求日益增加。醫療、金融和法律應用越來越需要這種概率系統無法保證的可重複性。

EigenAI 的 2% 開銷是否能接受用於高頻交易應用，仍有待觀察。但對於管理大量資金的自主代理來說，證明執行完整性的能力可能值得付出性能上的代價。

完整白皮書詳細說明了正式的安全性分析、核心設計規範以及用於構建基礎設施的懲罰機制。

圖片來源：Shutterstock