倫敦帝國學院加入Theta的學術網絡

來源：CryptoNewsNet 原標題：帝國理工學院加入Theta學術網絡 原連結：

為何這次合作對Theta網絡的學術擴展具有重要意義？

隨著帝國理工學院加入其學術合作夥伴網絡，Theta網絡擴展了其研究機構網絡，涵蓋史丹佛大學、雪城大學、南洋理工大學，以及韓國前五名大學中的四所。在此之前，Theta的學術影響主要集中在北美和亞洲。

新增一所歐洲領先的研究型大學，象徵著其有意建立一個地理分布均衡的學術生態系統。Theta並非僅專注於產業或商業部署，而是將其基礎設施定位為面對GPU短缺、雲端成本上升及本地容量有限的高校的資源。

帝國理工學院為何是值得注意的加入？

帝國理工學院是一所專注於科學、工程、醫學與商業的公立研究型大學。位於倫敦，該校在全球大學排名中始終名列前茅，並以其研究的質量與影響力廣受認可。在QS世界大學排名2025/2026中，帝國排名全球第二，英國第一，研究質量尤為突出。

其計算系系在資訊安全、人工智慧與系統研究方面享有國際盛譽。教職員與研究團隊經常在基礎理論與應用系統方面作出貢獻，並與產業及公共部門合作。安全與機器學習實驗室正是在此環境中運作，專注於AI與安全工程的交集。

帝國理工學院如何融入Theta更廣泛的學術與產業生態系？

帝國理工學院加入了一個跨越多個地區與研究傳統的學術網絡。除了學術界，Theta的基礎設施也被媒體、體育、電子競技與AI開發等組織使用，這些組織都依賴類似的技術能力來進行訓練與推理工作。

雖然學術研究與商業部署有所不同，但兩者都依賴可靠且彈性的計算基礎設施。引入一所領先的歐洲大學，強化了Theta作為一個專為持續且實務AI工作負載設計的基礎設施供應商的地位，而非僅限於短期實驗。

Security & Machine Learning實驗室由誰領導，為何這很重要？

安全與機器學習實驗室由帝國理工學院的副教授Sergio Maffeis博士領導。Maffeis博士擁有帝國理工的博士學位與比薩大學的碩士學位。他的研究範圍涵蓋網路安全、形式方法、程式語言與機器學習，長期專注於對抗性機器學習與系統韌性。

他的研究成果已在USENIX Security、ACM Conference on Computer and Communications Security、IEEE Symposium on Security and Privacy、AAAI、POPL、ISSTA與RAID等主要同行評審會議發表，展現其在理論與應用安全研究的長期貢獻。實驗室相關專案包括自動漏洞偵測系統、對抗性入侵偵測模型分析，以及多代理安全事件分析方法。

該實驗室的研究議題與可信AI的技術需求高度契合，常需在異質計算環境中反覆實驗。

Theta EdgeCloud Hybrid如何支援安全與可信AI研究？

合作的核心技術元素是採用Theta EdgeCloud Hybrid，這是一個去中心化的計算平台，旨在支援各種AI工作負載。對於安全與機器學習實驗室等研究團隊來說，其價值在於能在單一框架內存取多種類型的計算資源。

Theta EdgeCloud Hybrid提供社群運營的NVIDIA RTX 30、40與50系列GPU，用於原型設計與較小規模的推理；企業級NVIDIA GPU（如A100、H100與H200）則用於大規模訓練；AWS的Trainium與Inferentia則提供成本效益高的訓練與推理加速。

這種混合設計讓研究人員能在探索性實驗與高強度訓練之間自由切換，無需重構工作流程或更換平台。對於經常在對抗性條件下測試模型的安全研究，這種彈性降低了由碎片化或資源過載造成的延遲。

Maffeis博士表示，存取混合GPU網絡能加快強化學習、安全性與基礎模型分析的進展，因為它消除了可能拖慢學術研究的基礎設施瓶頸。

此合作反映了去中心化AI基礎設施的哪些更廣泛趨勢？

帝國理工學院與Theta網絡的合作，展現了AI研究中向去中心化與混合計算模型轉變的趨勢。隨著GPU需求持續超出供應，替代基礎設施方案逐漸受到學術界與產業界的關注。

去中心化GPU網絡具有多項實務優點：增加高校與較小研究團隊的高端計算存取、降低成本（利用閒置或未充分利用的硬體）、提升韌性（避免單點故障）。混合架構則允許在異質資源間擴展工作負載，同時保持計算密集型任務的性能。

這些系統也面臨挑戰，包括協調不同硬體、確保安全與驗證結果。結合去中心化與企業級資源的混合設計，是管理這些風險的一種途徑。

最後的想法

帝國理工學院與Theta網絡的合作，是對現代AI研究日益增長的基礎設施需求的實務回應。透過採用Theta EdgeCloud Hybrid，安全與機器學習實驗室得以存取多樣GPU資源，支援探索性與大規模安全研究。對Theta而言，此合作將其學術網絡擴展到歐洲，並強化其支援研究機構的去中心化基礎設施的定位。

此合作並未開啟全新研究方向，而是提供一個技術基礎，使現有的安全與可信AI工作能在較少基礎設施限制下持續進行。它反映了當前研究需求與現有計算能力的契合，根植於當前的技術現實。