EigenAI 在主网推出比特精确确定性 AI 推理

王荣财

2026年1月24日 00:07

EigenAI在GPU上实现了100%可复现的LLM输出，开销低于2%，实现了可验证的自主AI代理，用于交易和预测市场。

EigenCloud已在主网发布其EigenAI平台，声称解决了困扰自主AI系统的根本问题：你无法验证你无法复现的内容。

这里的技术成就意义重大。EigenAI在生产GPU上实现了位级精确的确定性推理——意味着相同的输入在10,000次测试中产生相同的输出——仅增加1.8%的延迟。对于构建处理真钱的AI代理的开发者来说，这非常重要。

为什么LLM的随机性会破坏金融应用

用相同的提示两次运行ChatGPT。答案不同。这不是bug——这是GPU上的浮点数学运算方式。内核调度、变量批处理和非结合性累加都引入微小的变化，最终导致不同的输出。

对于聊天机器人，没人注意。对于用你的资金执行的AI交易代理？对于决定$200 百万赌注胜负的预测市场预言机？不一致性变成了一个负担。

EigenCloud以Polymarket著名的“泽连斯基是否穿了西装？”市场为案例研究。在超过$200 百万的交易量中，出现了任意裁决的指控，最终不得不由人工治理介入。随着市场规模扩大，人工裁决无法跟上。一个AI裁判变得不可避免——但前提是这个裁判每次都能得出相同的裁决。

技术架构

在GPU上实现确定性需要控制每一层。A100和H100芯片由于架构差异在舍入方面产生不同结果。EigenAI的解决方案是：操作符和验证器必须使用相同的GPU SKU。他们的测试显示，在相同架构的运行中匹配率达100%，跨架构则为0%。

团队用自定义实现替代了标准的cuBLAS内核，采用warp同步规约和固定的线程排序。没有浮点原子操作。他们基于llama.cpp构建，因其代码体积小、可审计，禁用了动态图融合和其他引入变异的优化。

性能成本保持在标准cuBLAS吞吐量的95-98%。在不同H100节点上的跨主机测试产生了相同的SHA256哈希值。背景GPU负载引起的调度抖动压力测试？结果仍然完全一致。

通过经济学实现验证

EigenAI采用借鉴区块链rollup的乐观验证模型。操作员将加密结果发布到EigenDA，即项目的数据可用性层。结果默认接受，但在争议窗口期间可以提出质疑。

如果被质疑，验证者在可信执行环境中重新执行。由于执行是确定性的，验证变成二元：字节是否匹配？不匹配会触发抵押金的惩罚。操作员会亏钱；挑战者和验证者获得报酬。

这种经济设计旨在使作弊在挑战概率超过某个阈值时具有负期望值。

现在可以构建的内容

直接的应用包括：可复查和审计的预测市场裁决者、每个决策都可记录和挑战的交易代理，以及可以通过重新执行而非信任进行同行评审的研究工具。

更广泛的趋势是，企业对符合合规要求的确定性AI的兴趣日益增长。医疗、金融和法律等行业越来越需要概率系统无法保证的可复现性。

EigenAI的2%开销是否适用于高频应用，尚待观察。但对于管理大量资本的自主代理来说，证明执行完整性的能力可能值得付出性能上的代价。

完整白皮书详细介绍了正式的安全分析、内核设计规范和惩罚机制，供构建者参考。

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