Rongchai Wang
24 de jan. de 2026 00:07
EigenAI alcança outputs de LLM 100% reproduzíveis em GPUs com menos de 2% de sobrecarga, permitindo Agentes de IA autónomos verificáveis para trading e mercados de previsão.
A EigenCloud lançou a sua plataforma EigenAI na mainnet, alegando resolver um problema fundamental que aflige os sistemas de IA autónomos: não se pode verificar o que não se pode reproduzir.
A conquista técnica aqui é significativa. A EigenAI fornece inferência determinística exata ao bit em GPUs de produção—o que significa que inputs idênticos produzem outputs idênticos ao longo de 10.000 execuções de autoteste—com apenas 1,8% de latência adicional. Para quem está a construir Agentes de IA que lidam com dinheiro real, isto é importante.
Por que a Aleatoriedade dos LLM Quebra Aplicações Financeiras
Execute o mesmo prompt através do ChatGPT duas vezes. Respostas diferentes. Isso não é um erro—é como a matemática de vírgula flutuante funciona em GPUs. O agendamento de kernel, batching variável e acumulação não-associativa introduzem pequenas variações que se combinam em outputs diferentes.
Para chatbots, ninguém nota. Para um Agente de IA de trading a executar com o seu capital? Para um oráculo de mercado de previsão a decidir quem ganha $200 milhões em apostas? A inconsistência torna-se uma responsabilidade.
A EigenCloud aponta para o infame mercado "O Zelenskyy vestiu fato?" da Polymarket como um caso de estudo. Mais de $200 milhões em volume, acusações de resolução arbitrária, e, em última análise, a governação humana teve de intervir. À medida que os mercados escalam, a adjudicação humana não escala. Um juiz de IA torna-se inevitável—mas apenas se esse juiz produzir o mesmo veredicto todas as vezes.
A Pilha Técnica
Alcançar determinismo em GPUs exigiu controlar todas as camadas. Os chips A100 e H100 produzem resultados diferentes para operações idênticas devido a diferenças arquitetónicas no arredondamento. A solução da EigenAI: operadores e verificadores devem usar SKUs de GPU idênticos. Os seus testes mostraram 100% de taxa de correspondência em execuções de mesma arquitetura, 0% entre arquiteturas.
A equipa substituiu kernels cuBLAS padrão por implementações personalizadas usando reduções síncronas de warp e ordenação de threads fixa. Sem atómicos de vírgula flutuante. Construíram sobre o llama.cpp pela sua base de código pequena e auditável, desativando fusão de gráfico dinâmico e outras otimizações que introduzem variabilidade.
O custo de desempenho situa-se em 95-98% do throughput cuBLAS padrão. Testes entre hosts em nós H100 independentes produziram hashes SHA256 idênticos. Testes de stress com cargas de trabalho GPU em segundo plano induzindo jitter de agendamento? Ainda idênticos.
Verificação Através da Economia
A EigenAI usa um modelo de verificação otimista emprestado dos rollups blockchain. Os operadores publicam resultados encriptados no EigenDA, a camada de disponibilidade de dados do projeto. Os resultados são aceites por padrão, mas podem ser contestados durante uma janela de disputa.
Se contestados, os verificadores reexecutam dentro de ambientes de execução confiáveis. Como a execução é determinística, a verificação torna-se binária: os bytes correspondem? Incompatibilidades acionam slashing do stake vinculado. O operador perde dinheiro; contestadores e verificadores são pagos.
O design económico visa tornar a fraude de valor esperado negativo uma vez que a probabilidade de contestação ultrapasse um certo limiar.
O Que se Constrói Agora
As aplicações imediatas são diretas: adjudicadores de mercado de previsão cujos veredictos podem ser reproduzidos e auditados, agentes de trading onde cada decisão é registada e contestável, e ferramentas de pesquisa onde os resultados podem ser revistos por pares através de reexecução em vez de confiança.
A tendência mais ampla aqui alinha-se com o crescente interesse empresarial em IA determinística para setores com grande conformidade. Aplicações de saúde, finanças e jurídicas exigem cada vez mais o tipo de reprodutibilidade que os sistemas probabilísticos não podem garantir.
Se a sobrecarga de 2% da EigenAI se prova aceitável para aplicações de alta frequência ainda está por ver. Mas para agentes autónomos a gerir capital significativo, a capacidade de provar integridade de execução pode valer o custo de desempenho.
O whitepaper completo detalha análise de segurança formal, especificações de design de kernel e mecânicas de slashing para quem está a construir sobre a infraestrutura.
Fonte da imagem: Shutterstock
Source: https://blockchain.news/news/eigenai-deterministic-inference-mainnet-launch
