Наступна епоха штучного інтелекту — як Gradient формує майбутнє відкритого інтелекту

Автор: Biteye, основний учасник @anci_hu49074

Блокчейн впевнено стає фінансовою інфраструктурою для AI, децентралізований ідеал потребує прориву

Колись у спільноті виникло багато нових термінів щодо того, як поєднати блокчейн та AI: Web3 AI — загальний термін для різних інтеграцій, Crypto AI — більш консервативний і прагматичний підхід, який прагне надати AI базову фінансову інфраструктуру через криптовалюти; а DeAI представляє авангардний децентралізований ідеал, намагаючись створити демократичний і справедливий AI для всіх за допомогою блокчейну.

В ідеалі ці два шляхи можуть співіснувати, спільно просуваючи ефективну та справедливу екосистему Web3 AI. Проте реальність завжди драматична: Nof1 підняв хвилю спекуляцій на AI-токенах, яка ще не вщухла, а X402, за підтримки таких гігантів, як Google, Cloudflare, Coinbase, стрімко набирає популярність, що ще більше переконує всіх у тому, що блокчейн стане базовою інфраструктурою для AI-платежів, тобто напрям Crypto AI.

Однак цей потужний розвиток Crypto AI певною мірою робить нас ще більш залежними від традиційних гігантів і прискорює їх подальшу експансію — як залучити звичайних людей до розподілу цінності AI, уникнувши подальшої залежності від традиційних гігантів? DeAI потребує нового прориву.

У такому контексті Gradient пропонує свою відповідь.

Хмара чи локально? Важливе питання для децентралізованого AI

Хмара чи локально — це вибір, з яким ми часто стикаємося.

У минулому зручність хмари дозволяла нам оптимістично вигукувати "все в хмару", думаючи, що з прискоренням 5G ми зможемо позбутися апаратних обмежень і отримувати зберігання та обчислення за низькою ціною в оренду — це був гнучкий і економічний варіант.

Але в епоху AI це "право вибору" поступово відбирається — одна необхідна відеокарта Nvidia може коштувати тисячі доларів, і звичайні люди можуть увійти в гру лише через хмару, змушені грати роль "тяглової сили", фактично передаючи ще більше влади хмарним гігантам.

Вибір готових хмарних продуктів зовні здається ефективним і зручним, але насправді це повна втрата суверенітету над власними "AI-активами". До епохи AI ми обмінювали дані на безкоштовні послуги, і це ще можна було витримати; але з подальшим розширенням можливостей AI одного дня AI буде керувати нашими активами, приймати інвестиційні рішення, знати наші найпотаємніші бажання та болі — і стане невід’ємною частиною нашого життя.

І якщо ви обираєте хмарне рішення, ця невід’ємна частина буде в руках хмарних провайдерів. Пам’ятаєте відчай в інтернеті, коли ChatGPT4 був знятий з доступу?

Gradient прагне надати кожному можливість розгортати моделі, щоб люди мали абсолютний суверенітет над своїми "AI-активами" і могли зберігати дані локально, захищаючи приватність і безпеку.

Звісно, це не означає, що Gradient повністю переходить на локалізацію, відмовляючись від переваг хмари у продуктивності та масштабованості. Навпаки, через кооперативну мережу Gradient може поєднати продуктивність хмари з перевагами приватності локального зберігання. Користувачі можуть насолоджуватися ефективністю та гнучкістю хмари, гарантуючи безпеку та автономію даних, а також знижувати витрати через мережеву співпрацю. Для сценаріїв з високим попитом, як AI-асистенти чи AI-трейдинг, ця модель дає безпрецедентні переваги.

І все це ми розглянемо далі на прикладі Parallax.

Хмара

Локально

Gradient Parallax

Інвестиції

Низькі

Високі

Практично безкоштовно

Складність

Просто

Складно

Просто

Захист приватності

Низький

Високий

Високий

Суверенітет даних

Відсутній

Є

Є

Найкращий спосіб використання відкритих моделей — Parallax

Чи знайома вам така проблема? Відкриті моделі чудові, мають великий потенціал, але на практиці здаються далекими — у звичайних людей немає GPU-потужностей, складно розгорнути все локально, навіть якщо моделі безкоштовно лежать на HuggingFace, ті, що можуть працювати на ноутбуках, зазвичай обмежені топовими Macbook Pro M4, а продуктивність все одно низька.

Як подолати бар’єр між відкритими моделями та звичайними користувачами, розкрити потужний потенціал відкритих моделей? Gradient пропонує своє рішення — Parallax.

Безкоштовно — Parallax — це повністю відкритий AI-операційний система, яку можна безкоштовно встановити на свій ПК або Mac, а потім вибрати одну з понад 40 відкритих моделей, які наразі пропонує Parallax, і завантажити її локально для автономної роботи, гарантуючи абсолютну приватність і нульові витрати (якщо не враховувати електроенергію).

Просто — увесь процес встановлення дуже швидкий, потрібно лише трохи знань роботи з терміналом (можна легко вирішити за допомогою AI), зазвичай займає менше трьох хвилин.

Масштабовано — як зазначалося вище, продуктивність одного комп’ютера обмежена, навіть топовий ПК важко впорається з LLM. Тому, окрім локального режиму Local-Host, Parallax також пропонує:

-  Co-Host (кооперативний режим): спільне використання обчислювальної потужності ПК друзів у локальній мережі (LAN), або об’єднання власних пристроїв.

-  Global Host (глобальний режим): розподілений хостинг через глобальну мережу (WAN), що дозволяє кооперацію ще більшої кількості обчислювальних ресурсів для запуску більших моделей.

Тепер відкриті моделі нарешті відкриті для всіх. Незалежно від того, чи потрібна вам максимальна приватність чи гнучка продуктивність, ви отримуєте все.

Реалістична сторона ідеалу DeAI: як зробити хороший продукт?

Зручність і повага до користувача — найочевидніше враження після використання продукту Gradient.

Parallax максимально просто і елегантно спрощує складний процес локального розгортання та кооперативного інференсу, забезпечуючи плавний і дружній користувацький досвід. Крім того, команда запустила цікавий демо-чатбот, який, на відміну від звичайних чат-ботів, під час відповіді на питання в реальному часі показує процес інференсу на різних вузлах мережі, дозволяючи користувачам наочно побачити децентралізований інференс у дії.

Окрім щирості до користувачів, Gradient також має дуже комплексний і надійний підхід до всієї DeAI-стратегії.

На основі Parallax, який відповідає за децентралізований інференс, Gradient також випустив децентралізований протокол тренування для підкріпленого навчання Echo та архітектуру Lattica для передачі даних, формуючи повний децентралізований AI-технологічний стек.

Echo — це інноваційна структура для децентралізованого підкріпленого навчання (RL), яка розділяє "інференс-семплінг" (генерацію даних) і "тренування моделі" на два етапи, кожен з яких виконується на найбільш відповідному обладнанні. Наприклад, звичайні комп’ютери та ноутбуки відповідають за збір даних і взаємодію з середовищем, а високопродуктивні сервери — за тренування та оновлення моделі. Це дозволяє ефективно інтегрувати гетерогенні розподілені обчислення, підвищити ефективність тренування, знизити витрати та забезпечити більш гнучке децентралізоване розгортання.

Lattica — це універсальний рушій для передачі даних, який забезпечує ефективну та безпечну передачу ваг моделі, токенів інференсу та інших ключових даних у децентралізованій мережі. З затримкою до 98 мс, покриттям понад 3 300 міст і 37 000+ вузлів по всьому світу, його називають "кровоносною системою" екосистеми Gradient.

На основі Echo Gradient тренує низку галузевих вертикальних моделей, які в реальних умовах наближаються або навіть перевершують GPT-5, Claude Sonnet 4.5, стимулюючи зворотне впровадження інфраструктури.

Крім того, спираючись на переваги швидкості та вартості, які дає потужна розподілена обчислювальна мережа, Gradient також пропонує корпоративним клієнтам сервіс Gradient Cloud і планує створити рівень довіри до AI у напрямках верифікованості LLM-інференсу та тренування, а також неможливості відстеження приватності користувачів. На цій основі Gradient також створить кооперативну мережу багатьох AI-агентів, стимулюючи інновації на рівні застосунків і формуючи повний бізнес-цикл.

Як оцінити шлях Gradient до децентралізованого AI?

Децентралізований AI — це виклик не менший, ніж боротьба з капіталізмом, і вимагає ідеального поєднання часу, місця та людей.

Gradient наразі залучив 10 мільйонів доларів на посівному раунді, лідерами якого стали Pantera Capital і Multicoin Capital, а також участь взяла Sequoia China. З двох співзасновників Eric прийшов із Sequoia China, а Yuan раніше глибоко працював над Helium, Neo та іншими проектами. Основна команда включає випускників Tsinghua Yao Class, ACM золотих медалістів, Berkeley, CMU, ETH та інших провідних університетів, а також має досвід роботи в Google, Apple, ByteDance, Microsoft та інших топових технологічних компаніях.

У дослідженнях команда постійно публікує роботи у сферах розподіленого машинного навчання, AI-агентів, верифікованих обчислень тощо. Особливо у питанні розкладу гетерогенного обладнання для децентралізованого тренування Gradient планує представити інноваційний складний алгоритм на ICLR 2026 — провідній AI-конференції.

Відмінні продукти та дослідницькі можливості Gradient отримують постійну підтримку та визнання: Parallax наразі займає перше місце на Product Hunt, а також співпрацює з провідними відкритими AI-лабораторіями, такими як @Kimi_Moonshot, @Alibaba_Qwen, і дозволяє плавно запускати великі моделі, як Kimi K2, Qwen3 235B, на ПК/Mac.

На рівні інфраструктури Gradient використовує SGLang від популярної AI Infra-компанії @LMSYSOrg із Кремнієвої долини як бекенд для високонавантаженого інференсу, підтримує безперервну пакетну обробку та повторне використання KV-кешу; а також отримав нативну підтримку MLX LM на Apple Silicon, забезпечуючи високу пропускну здатність і низьку затримку при масштабному запуску.

Крім того, Gradient активно будує вплив у екосистемі Solana. Проект є одним із спонсорів гарячого зараз Solana x402 Hackathon, разом із Visa, Phantom та іншими партнерами, прагнучи стати важливою AI-інфраструктурою екосистеми Solana.

Можна сказати, що на нинішньому етапі, коли вся індустрія DeAI все ще "переходить річку на дотик", Gradient досяг значних результатів у продуктах, команді та визнанні галузі.

На завершення

Останні дні гучна "дворцова драма" OpenAI приголомшила нас і водночас виявила системні ризики централізованого AI — коли влада надто зосереджена, ціна втрати контролю та зловживань занадто висока. Децентралізований AI — це не лише технічний ідеал, а й необхідна вимога для здорового розвитку галузі.

Довгий час децентралізований і відкритий AI залишався у вежі зі слонової кістки, а звичайні користувачі були відділені товстою "технічною стіною" і могли лише спостерігати. На щастя, Gradient намагається стати мостом — не лише постійно вдосконалюючи зручність продукту, а й крок за кроком просуваючись у дослідженнях та комплексному розвитку, дозволяючи більшій кількості людей дійсно отримати доступ і користь від відкритих можливостей AI.

Звісно, шлях до децентралізованого AI ще довгий: продуктивність, безпека, етика, управління — кожен етап сповнений викликів, але принаймні вже є ті, хто впевнено рухається вперед.