Jasper Zhang (장위에(Yue Zhang)라고도 함)은 인공 지능을 위한 분산형 인프라를 개발하는 회사인 Hyperbolic의 공동 창립자이자 최고 경영자입니다. 그는 수학, 계량적 연구 및 블록체인 인프라 분야에서 경력을 쌓았으며 Citadel Securities 및 Ava Labs에서 전문적인 경험을 쌓았습니다. ^[1]

교육

Zhang은 어린 시절부터 경쟁적인 수학 경연 대회에 참가하고 우승하면서 수학에 대한 조기 적성을 보여주었습니다. 그는 2018년 베이징 대학교에서 수학 학사 학위를 받았습니다. 학부 과정을 마친 후 캘리포니아 대학교 버클리에서 박사 연구를 진행했습니다. 2년 간의 연구 끝에 2020년에 수학 박사 학위를 취득했습니다. 그의 박사 연구는 3차원 위상수학과 쌍곡선 다양체에 중점을 두었습니다. ^[2]

경력

Zhang은 어린 시절부터 수학에 대한 조기 관심을 키웠고 경쟁적인 수학 경연 대회에 참가했습니다. 중등 교육 기간 동안 중국 수학 올림피아드와 전러시아 수학 올림피아드에서 금메달을 획득했습니다. 이후 대학생을 위한 중국 수학 경시대회에서 1위를 차지했으며 박사 과정 중 알리바바 글로벌 수학 경시대회에서 금메달 2개를 획득했습니다. Zhang은 캘리포니아 대학교 버클리에서 수학 분야의 고등 교육을 받았으며 이 분야에서 박사 학위를 받았습니다. 그의 박사 연구는 쌍곡선 다양체를 포함한 3차원 위상수학에 중점을 두었습니다. 박사 학위를 취득한 후 Citadel Securities에서 계량적 연구원으로 일하면서 수학적 및 통계적 방법을 금융 시장에 적용했습니다.

계량 금융 분야에서 일한 후 Zhang은 블록체인 연구로 전환했습니다. 그는 Ava Labs에서 선임 블록체인 연구원으로 근무하면서 합의 프로토콜 및 분산 시스템의 성능, 안정성 및 보안에 중점을 두었습니다. 수학, 계량적 연구 및 블록체인 인프라 분야의 배경을 바탕으로 Zhang은 나중에 Hyperbolic을 공동 설립하여 최고 경영자로 재직하고 있습니다. Hyperbolic에서의 그의 업무는 분산형 컴퓨팅, 추론 및 검증 시스템에 중점을 두고 인공 지능을 위한 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 개선하기 위한 인프라 개발에 중점을 둡니다. ^[3]

인터뷰

Hyperbolic의 비전

2025년 4월 Venture with Grace Gong과의 인터뷰에서 Zhang은 캘리포니아 대학교 버클리에서 박사 학위를 포함한 수학 분야의 배경과 계량 금융 및 연구 역할에서 AI 기술을 적용한 초기 전문적인 경험에 대해 논의했습니다. 그는 Hyperbolic이 GPU 컴퓨팅에 대한 액세스를 개선하여 AI 개발에 대한 구조적 장벽을 해결하는 데 중점을 두고 있으며 AI 클라우드를 하드웨어를 소유하지 않고도 개발자가 AI 서비스를 사용할 수 있도록 하는 원격 호스팅 인프라로 설명했습니다. Zhang은 전 세계 데이터 센터에서 활용도가 낮은 GPU를 시장 주도 요금으로 컴퓨팅 리소스를 임대할 수 있는 마켓플레이스로 집계하는 Hyperbolic의 모델을 설명하면서 플랫폼이 기존 데이터 센터 운영자가 아닌 중개자 역할을 한다고 설명했습니다. 그는 AI 워크로드에 대한 수요 증가로 인해 GPU 공급에 대한 압력이 증가하고 있으며 보다 유연한 액세스 모델이 회사가 확장됨에 따라 특수 AI 모델의 실험, 배포 및 미세 조정을 지원할 수 있다고 주장했습니다. Zhang은 또한 개발자가 일반적으로 초기 테스트에서 플랫폼에서 반복적인 모델 개선을 통해 이동하는 방식을 논의하면서 AI 개발에 대한 광범위한 참여를 가능하게 하는 접근 가능한 인프라의 역할을 강조했습니다. ^[6]

온체인 AI

2024년 12월 Show Me The Crypto 팟캐스트에 출연한 Zhang은 인공 지능의 급속한 발전과 분산형 AI 시스템을 지원하는 데 블록체인 기술이 수행할 수 있는 역할에 대해 논의했습니다. 그는 수학 분야의 학문적 배경과 블록체인에 대한 초기 관심을 설명한 다음 AI 개발자를 위한 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 개선하기 위해 분산형 GPU 네트워크를 구축하려는 Hyperbolic의 목표를 설명했습니다. 이 대화에서는 AI 에이전트를 조정하고 자율 시스템에 대한 신뢰를 구축하기 위해 블록체인을 사용하는 방법과 비용을 낮추고 진입 장벽을 줄이기 위해 설계된 GPU 마켓플레이스의 구조에 대해 다루었습니다. Zhang은 또한 AI 및 암호화폐 채택의 장기적인 추세에 대한 견해를 공유하면서 실용적인 사용 사례 증가와 AI 및 Web3 커뮤니티 간의 더 큰 협력 필요성에 대한 기대를 강조했습니다. ^[8]

프레젠테이션

더 이상 데이터 센터는 없습니다.

2025년 8월 AI 엔지니어 세계 박람회에서 Zhang은 데이터 센터 및 GPU에 대한 수요의 예상 증가에 대해 논의하면서 높은 인프라 비용, 그리드 제약 및 환경적 고려 사항으로 인해 향후 몇 년 동안 용량 요구 사항이 크게 증가할 것으로 예상된다고 언급했습니다. 그는 현재 시장의 비효율성을 강조하면서 많은 GPU가 대부분의 시간 동안 활용도가 낮은 상태로 유지되고 있으며 공급과 수요를 더 잘 일치시키기 위해 여러 데이터 센터에서 용량을 집계하는 마켓플레이스 기반 접근 방식을 설명했습니다. Zhang은 이 모델이 컴퓨팅 리소스에 대한 보다 유연한 액세스를 가능하게 하여 사용자가 장기적인 약정 없이 사용량을 늘리거나 줄일 수 있는 동시에 기존 하드웨어의 전반적인 활용도를 향상시키는 방법을 설명했습니다. 그는 또한 지속 가능성 문제에 대해 언급하면서 현재 GPU 사용량을 최적화하는 것이 새로운 데이터 센터 건설에만 의존하는 것보다 더 실현 가능하다고 주장했으며 참여 제공업체 간의 GPU 액세스 및 관리를 조정하는 시스템을 포함하여 Hyperbolic의 소프트웨어 스택에 대한 기술 개요로 결론을 내렸습니다. ^[4]

저렴한 AI 클라우드

Hyperbolic의 AI After Hours 행사 중 2025년 3월 프레젠테이션에서 Zhang은 회사의 기원, 구조 및 기술 방향을 설명했습니다. 그는 Hyperbolic이 2022년 말에 AI 개발을 위한 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 개선하는 데 중점을 두고 설립되었으며 기존 하드웨어의 광범위한 활용도 부족 문제를 강조했다고 설명했습니다. Zhang은 기여된 머신이 분산 네트워크의 노드로 작동할 수 있도록 하는 시스템과 다양한 하드웨어 아키텍처에서 AI 모델을 실행하는 컴파일 서비스를 포함하여 분산 컴퓨팅에 대한 회사의 접근 방식을 설명했습니다. 그는 또한 샘플링 기반 검증 및 데이터 보호 전략과 같은 분산 환경에서 신뢰와 개인 정보를 유지하기 위한 메커니즘에 대해 논의했습니다. 그는 AI 에이전트, 플랫폼 확장성 및 암호화폐 기반 결제 및 인프라와의 통합에 대한 장기적인 아이디어를 다루었습니다. ^[5]

오픈 소스 AI

2024년 9월 싱가포르에서 열린 TOKEN2049에서 Zhang은 Hyperbolic의 오픈 소스 및 분산형 AI 인프라에 대한 접근 방식을 설명하는 기조 연설을 했습니다. 그는 수학 분야의 학문적 배경과 2022년 회사의 설립에 대해 논의한 다음 AI를 여러 산업에서 점점 더 기본적인 기술로 규정했습니다. Zhang은 중앙 집중식 컴퓨팅의 한계를 확인하고 전 세계적으로 GPU를 집계하는 분산형 운영 계층과 여러 머신 러닝 프레임워크 및 하드웨어 환경을 지원하도록 설계된 서비스 계층의 개발을 설명했습니다. 그는 샘플링 기반 접근 방식과 분산 컴퓨팅에서 신뢰성 및 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해 신뢰할 수 있는 실행 환경을 사용하는 것을 포함하여 검증 및 보안 메커니즘을 도입했습니다. 이 강연은 AI 생태계가 인프라에서 애플리케이션 및 경제적 조정으로 어떻게 진화할 수 있는지에 대한 미래 지향적인 논의로 마무리되었으며, 오픈 AI 시스템을 지원하기 위해 인프라, 데이터 및 모델 개발 전반에 걸친 참여를 강조했습니다. ^[7]