# Jasper Zhang > Jasper Zhang是Hyperbolic的联合创始人兼首席执行官，Hyperbolic是一个开放访问的AI云。他拥有加州大学伯克利分校的数学博士学位，并在量化方面有背景... - Canonical URL: https://iq.wiki/zh/wiki/jasper-zhang - Categories: People in crypto - Tags: Developer, Founder - Created: 2026-01-02T13:17:31.640Z - Last updated: 2026-01-02T13:17:31.640Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **Jasper Zhang**（又名 Yue Zhang）是 Hyperbolic 的联合创始人兼首席执行官，该公司致力于为人工智能开发去中心化基础设施。他拥有数学、量化研究和区块链基础设施方面的背景，曾在 Citadel Securities 和 Ava Labs 担任专业职务。 [\[1\]](#cite-id-6EhFx8AE0Nr7rszP)​ ## 教育 Zhang 很早就表现出对数学的天赋，从小就参加并赢得有竞争力的数学竞赛。他于 2018 年获得北京大学数学学士学位。本科毕业后，他在加州大学伯克利分校攻读博士学位。2020 年，经过两年的学习，他完成了数学博士学位。他的博士研究侧重于三维拓扑和双曲流形。 [\[2\]](#cite-id-f1llSF24kfsI7Jq2)​ ## 职业生涯 Zhang 很早就对数学产生了兴趣，从小就参加了有竞争力的数学竞赛。中学期间，他获得了中国数学奥林匹克竞赛和全俄罗斯数学奥林匹克竞赛的金牌。后来，他在中国大学生数学竞赛中获得第一名，并在博士学习期间在阿里巴巴全球数学竞赛中获得两枚金牌。Zhang 在加州大学伯克利分校攻读数学高等教育，并在该领域获得了博士学位。他的博士研究侧重于三维拓扑，包括双曲流形。获得博士学位后，他曾在 Citadel Securities 担任量化研究员，将数学和统计方法应用于金融市场。 在量化金融领域工作后，Zhang 转行从事区块链研究。他曾在 Ava Labs 担任高级区块链研究员，他的工作重点是共识协议和分布式系统的性能、可靠性和安全性。凭借其在数学、量化研究和区块链基础设施方面的背景，Zhang 后来与人共同创立了 Hyperbolic，并在那里担任首席执行官。他在 Hyperbolic 的工作重点是开发旨在改善人工智能计算资源访问的基础设施，重点是去中心化计算、推理和验证系统。 [\[3\]](#cite-id-s1clUieDMcmw8qrp)​ ## 访谈 ### Hyperbolic 的愿景 在 2025 年 4 月接受 *Venture with Grace Gong* 采访时，Zhang 讨论了他数学方面的背景，包括加州大学伯克利分校的博士学位，以及他早期在量化金融和研究职位中应用人工智能技术的专业经验。他解释说，Hyperbolic 专注于通过改善 GPU 计算的访问来解决人工智能发展的结构性障碍，将 AI 云描述为远程托管的基础设施，允许开发人员使用 AI 服务而无需拥有硬件。Zhang 概述了 Hyperbolic 的模型，该模型将全球数据中心未充分利用的 GPU 聚合到一个市场中，开发人员可以在该市场中以市场驱动的价格租用计算资源，该平台充当中间人而不是传统的数据中心运营商。他指出，对 AI 工作负载不断增长的需求正在增加 GPU 供应的压力，并认为更灵活的访问模型可以支持公司扩展时对专用 AI 模型的实验、部署和微调。Zhang 还讨论了开发人员通常如何从早期测试过渡到平台上的迭代模型改进，强调了可访问的基础设施在实现更广泛参与 AI 开发中的作用。 [\[6\]](#cite-id-68xVAhCRJ09aSM6t)​ [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=MveG-6MeTXU) ### 链上 AI 在 2024 年 12 月的 *Show Me The Crypto* 播客节目中，Zhang 讨论了人工智能的快速发展以及区块链技术可能在支持去中心化 AI 系统中发挥的作用。他概述了他在数学方面的学术背景以及早期对[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)的兴趣，然后描述了 Hyperbolic 构建去中心化 GPU 网络以改善 AI 开发人员计算资源访问的目标。对话涵盖了使用[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)来协调 [AI 代理](https://iq.wiki/wiki/ai-agents)并在自主系统中建立信任，以及旨在降低成本和减少进入壁垒的 GPU 市场的结构。Zhang 还分享了对 AI 和 [加密货币](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency) 采用的长期趋势的看法，强调了对增加实际用例的期望以及 AI 和 [Web3](https://iq.wiki/wiki/web3) 社区之间加强协调的必要性。 [\[8\]](#cite-id-Xqh5VvYuamA9vIfy)​ [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=RK0Fdr3SbQM) ## 演示 ### 不再需要数据中心 在 2025 年 8 月的 AI Engineer’s World Fair 上，Zhang 讨论了数据中心和 GPU 预计需求的增长，指出未来几年，在高基础设施成本、电网限制和环境考虑因素的影响下，容量需求预计将大幅增加。他强调了当前市场效率低下，其中许多 GPU 在大部分时间内仍未得到充分利用，并概述了一种基于市场的方法，该方法聚合了多个数据中心的容量，以更好地匹配供需。Zhang 描述了这种模型如何实现更灵活地访问计算资源，允许用户在没有长期承诺的情况下向上或向下扩展使用量，同时提高现有硬件的整体利用率。他还解决了可持续性问题，认为优化当前 GPU 的使用比仅仅依赖新的数据中心建设更可行，并总结了 Hyperbolic 软件堆栈的技术概述，包括用于协调参与提供商之间的 GPU 访问和管理的系统。 [\[4\]](#cite-id-6OMUstEUf5PBmjzH)​ [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=M6Vbaig1TsM) ### 经济实惠的 AI 云 在 2025 年 3 月 Hyperbolic 的 AI After Hours 活动期间的演示中，Zhang 概述了公司的起源、结构和技术方向。他解释说，Hyperbolic 成立于 2022 年底，专注于改善 AI 开发的计算资源访问，强调了现有硬件广泛未得到充分利用的问题。Zhang 描述了该公司去中心化计算的方法，包括一个使贡献的机器能够作为分布式网络中的[节点](https://iq.wiki/wiki/node)运行的系统，以及一个在不同硬件架构上运行 AI 模型的编译服务。他还讨论了在去中心化环境中维护信任和隐私的机制，例如基于采样的验证和数据保护策略。他提出了关于 [AI 代理](https://iq.wiki/wiki/ai-agents)、平台可扩展性以及与基于 [加密货币](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency) 的支付和基础设施集成的长期想法。 [\[5\]](#cite-id-9flhmO5WG5jBub6E)​ [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=5238PZJOjvk) ### 开源 AI 在 2024 年 9 月新加坡的 [TOKEN2049](https://iq.wiki/wiki/token2049) 上，Zhang 发表了主题演讲，概述了 Hyperbolic 的开源和去中心化 AI 基础设施方法。他讨论了他在数学方面的学术背景以及公司在 2022 年的成立，然后将 AI 视为多个行业中日益基础的技术。Zhang 确定了集中式计算的局限性，并描述了去中心化操作层的开发，该操作层在全球范围内聚合 GPU，以及旨在支持多种机器学习框架和硬件环境的服务层。他介绍了验证和安全机制，包括基于采样的方法和使用可信执行环境来解决去中心化计算中的可靠性和隐私问题。演讲最后展望了 AI 生态系统如何从基础设施发展到应用程序和经济协调，强调了基础设施、数据和模型开发方面的参与，以支持开放 AI 系统。 [\[7\]](#cite-id-Leqnlhi0cO6o83oa)​ [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=uArmjSYzor4)