Il prossimo punto di svolta nell’era dell’AI: come Gradient sta pianificando il futuro dell’intelligenza aperta

Autore: Biteye Core Contributor @anci_hu49074

La blockchain sta diventando costantemente l'infrastruttura finanziaria dell'AI, l'ideale della decentralizzazione necessita urgentemente di una svolta

In passato, riguardo a come combinare blockchain e AI, la comunità ha creato molti nuovi termini: Web3 AI si riferisce a tutte le forme di integrazione, Crypto AI è più orientato ai pragmatici conservatori, sperando di fornire infrastrutture finanziarie di base per l'AI tramite Crypto; mentre DeAI rappresenta l'ideale pionieristico della decentralizzazione, cercando di costruire un'AI democratica ed equa tramite la blockchain, in cui tutti possano partecipare.

In uno scenario ideale, queste due strade possono procedere parallelamente, promuovendo insieme un ecosistema Web3 AI efficiente ed equo. Tuttavia, la realtà è spesso piena di drammaticità: la frenesia speculativa sull'AI innescata da Nof1 non si è ancora placata, mentre X402, sostenuto da giganti come Google, Cloudflare, Coinbase, sta rapidamente guadagnando popolarità, facendo credere sempre più persone che la blockchain diventerà l'infrastruttura di pagamento di base per l'AI, ovvero la direzione di Crypto AI.

Tuttavia, questo forte sviluppo di Crypto AI, in una certa misura, ci rende ancora più dipendenti dai giganti tradizionali e accelera ulteriormente la loro espansione—come permettere alle persone comuni di partecipare alla distribuzione del valore dell'AI, evitando una dipendenza ancora maggiore dai giganti tradizionali? DeAI ha bisogno di una nuova via d'uscita.

In questo contesto, Gradient sta dando la sua risposta.

Cloud o locale? Una questione cruciale per l'AI decentralizzata

Cloud o locale, è una scelta che affrontiamo spesso.

In passato, la comodità del cloud ci ha fatto gridare con ottimismo "tutto sul cloud", pensando che con l'accelerazione del 5G, avremmo potuto liberarci dai vincoli dell'hardware, ottenendo storage e potenza di calcolo a basso costo tramite il "noleggio", una soluzione flessibile ed economica.

Ma nell'era dell'AI, questa "libertà di scelta" ci viene silenziosamente sottratta—un chip Nvidia indispensabile può costare decine di migliaia di dollari, e le persone comuni possono solo rivolgersi al cloud, costrette a seguire il copione del "camallo", cedendo ancora più potere ai giganti del cloud.

Scegliere prodotti cloud preconfezionati sembra efficiente e conveniente, ma in realtà significa perdere completamente la sovranità sui propri "asset AI". Nell'era pre-AI, scambiavamo dati per servizi gratuiti, forse ancora sopportabile; ma con l'espansione delle capacità dell'AI, arriverà il giorno in cui l'AI gestirà i nostri asset, deciderà i nostri investimenti, conoscerà i nostri desideri e dolori più intimi—diventando una parte irrinunciabile della nostra vita.

E se scegli una soluzione cloud, questa parte irrinunciabile sarà nelle mani dei fornitori di servizi cloud. Ricordi la disperazione collettiva online quando ChatGPT4 fu rimosso?

Quello che Gradient vuole fare è dare a tutti la capacità di distribuire modelli, permettendo a ciascuno di avere la sovranità assoluta sui propri "asset AI" e aiutandoti a conservare i dati localmente, proteggendo privacy e sicurezza.

Naturalmente, questo non significa che Gradient si orienti completamente verso la localizzazione, rinunciando alle prestazioni e alla scalabilità del cloud. Al contrario, tramite una rete collaborativa, Gradient può combinare le prestazioni del cloud con i vantaggi di privacy del locale. Gli utenti possono godere sia dell'efficienza e flessibilità del cloud, sia della sicurezza e autonomia dei dati, riducendo i costi tramite la collaborazione di rete. Per scenari con forte domanda come AI companion e AI trading, questo modello offre vantaggi senza precedenti su tutti i fronti.

E tutto questo, lo racconteremo a partire da Parallax.

Cloud

Locale

Gradient Parallax

Investimento di capitale

Basso

Alto

Praticamente gratuito

Difficoltà

Semplice

Difficile

Semplice

Protezione della privacy

Bassa

Alta

Alta

Sovranità dei dati

Nessuna

Sì

Sì

Il modo migliore per utilizzare modelli open source: Parallax

Ti sei mai trovato in questa situazione? I modelli open source sono ottimi e hanno una grande visione, ma nella pratica sembrano poco rilevanti per noi comuni mortali—non abbiamo GPU, né sappiamo gestire installazioni complesse, e anche se questi modelli sono disponibili gratuitamente su HuggingFace, quelli che si dice possano girare su un portatile spesso richiedono almeno un Macbook Pro M4 di fascia alta, con prestazioni comunque limitate.

Come abbattere la barriera tra modelli open source e utenti comuni, liberando il loro enorme potenziale? Gradient porta la sua soluzione: Parallax.

Gratuito—Parallax è un sistema operativo AI completamente open source, che puoi installare gratuitamente sul tuo PC o Mac, scegliendo tra oltre 40 modelli open source attualmente disponibili su Parallax, scaricandoli localmente per eseguirli in modalità stand-alone, garantendo privacy assoluta e costo zero (esclusa la bolletta elettrica).

Semplice—L'intero processo di installazione è molto rapido, basta avere una minima conoscenza del terminale (puoi chiedere aiuto all'AI), e di solito si completa in meno di tre minuti.

Scalabile—Come detto prima, le prestazioni di una singola macchina sono limitate, anche un PC di fascia alta fatica a gestire le esigenze di un LLM. Per questo, oltre alla modalità Local-Host (locale), Parallax offre anche:

-  Co-Host (modalità collaborativa): condividi la potenza di calcolo del PC di amici nella stessa LAN; se hai più dispositivi, puoi collegarli in questo modo.

-  Global Host (modalità globale): hosting distribuito su WAN, permettendo la collaborazione di più risorse distribuite per eseguire modelli più grandi.

Così, i modelli open source sono finalmente accessibili a tutti. Che tu voglia la massima privacy o prestazioni flessibili, puoi avere entrambi.

Il lato pratico dell'ideale DeAI: come realizzare un buon prodotto?

Facilità d'uso e rispetto per l'utente sono le sensazioni più immediate dopo aver provato i prodotti Gradient.

Parallax semplifica in modo estremo ed elegante il complesso processo di distribuzione locale e inferenza collaborativa, offrendo un'esperienza utente fluida e amichevole. Inoltre, il team ha lanciato una demo di Chatbot interessante: a differenza dei soliti chatbot, risponde alle domande mostrando in tempo reale il processo di inferenza dei vari nodi della rete, permettendo agli utenti di vedere chiaramente il funzionamento dell'inferenza decentralizzata.

Oltre alla sincerità verso gli utenti, Gradient ha una strategia molto completa e solida per l'intero business DeAI.

Basandosi su Parallax per l'inferenza decentralizzata, Gradient ha anche lanciato Echo, un protocollo di addestramento decentralizzato per il reinforcement learning, e l'architettura Lattica come livello di trasmissione dati, formando uno stack tecnologico AI decentralizzato completo.

Echo è un framework innovativo per il reinforcement learning decentralizzato (RL), che separa "inferenza e campionamento" (generazione dati) e "addestramento del modello", assegnandoli all'hardware più adatto. Ad esempio, i computer e i portatili raccolgono dati e interagiscono con l'ambiente, mentre i server ad alte prestazioni si concentrano sull'addestramento e l'aggiornamento dei modelli. Questo permette di integrare efficientemente risorse di calcolo eterogenee e distribuite, migliorando l'efficienza dell'addestramento, riducendo i costi e consentendo una distribuzione decentralizzata più flessibile.

Lattica, come motore di trasmissione dati generico, gestisce la trasmissione efficiente e sicura di pesi modello, token di inferenza e altri dati chiave nella rete decentralizzata. Ha una latenza fino a 98ms, copre oltre 3.300 città e 37.000 nodi in tutto il mondo, ed è definita la "vena dati" dell'ecosistema Gradient.

Basandosi su Echo, Gradient sta addestrando una serie di modelli verticali di settore, avvicinandosi o addirittura superando GPT-5 e Claude Sonnet 4.5 in ambienti reali, promuovendo l'adozione dell'infrastruttura.

Inoltre, grazie alla potente rete di calcolo distribuita e ai vantaggi in termini di velocità e costi, Gradient ha lanciato il servizio Gradient Cloud per utenti aziendali e prevede di costruire un livello di fiducia AI per la verificabilità dell'inferenza e dell'addestramento LLM e per la non tracciabilità della privacy degli utenti. Su questa base, Gradient svilupperà anche una rete collaborativa di AI Agent multipli, promuovendo l'innovazione applicativa e formando un ciclo commerciale completo.

Come valutare il percorso di Gradient verso l'AI decentralizzata?

Realizzare un'AI decentralizzata è difficile quanto sfidare il capitalismo: richiede una perfetta combinazione di tempismo, condizioni favorevoli e collaborazione umana.

Attualmente, Gradient ha raccolto 10 milioni di dollari nel seed round, guidato da Pantera Capital e Multicoin Capital, con la partecipazione di Sequoia China. Dei due fondatori, Eric proviene da Sequoia China, mentre Yuan ha lavorato su progetti come Helium e Neo. Il team principale include membri provenienti da Tsinghua Yao Class, medaglie d'oro ACM, Berkeley, CMU, ETH e altre università di primo piano, con esperienze in Google, Apple, ByteDance, Microsoft e altre aziende tecnologiche di punta.

Dal punto di vista della ricerca, il team è prolifico nei campi del machine learning distribuito, AI Agent, calcolo verificabile, con numerose pubblicazioni. In particolare, per quanto riguarda la gestione dell'hardware eterogeneo nell'addestramento decentralizzato, Gradient prevede di presentare innovazioni chiave sugli algoritmi di scheduling complesso alla conferenza ICLR 2026.

Le eccellenti capacità di prodotto e ricerca di Gradient hanno ricevuto riconoscimenti e supporto continui: Parallax è attualmente al primo posto su Product Hunt e collabora con laboratori AI open source di primo piano come @Kimi_Moonshot, @Alibaba_Qwen, permettendo a un gruppo di PC/Mac di eseguire senza problemi grandi modelli come Kimi K2 e Qwen3 235B.

A livello di infrastruttura, Gradient utilizza SGLang di @LMSYSOrg, una società AI Infra molto popolare nella Silicon Valley, come backend di inferenza ad alta concorrenza, supportando batch processing continuo e riutilizzo della cache KV; inoltre, ha ottenuto il supporto nativo di MLX LM su Apple Silicon, garantendo throughput elevato e bassa latenza su larga scala.

Inoltre, Gradient sta attivamente costruendo la sua influenza nell'ecosistema Solana. Il progetto è anche uno degli sponsor dell'attuale popolare Solana x402 Hackathon, collaborando con partner come Visa, Phantom, impegnandosi a diventare un'infrastruttura AI fondamentale per l'ecosistema Solana.

Si può dire che, mentre l'intero settore DeAI è ancora nella fase di "attraversare il fiume tastando le pietre", Gradient ha ottenuto ottimi risultati in termini di capacità di prodotto, background del team e riconoscimento nel settore.

In conclusione

Il recente dramma interno di OpenAI ci ha lasciati sbalorditi, ma ha anche messo in luce i rischi sistemici dell'AI centralizzata—quando il potere è troppo concentrato, i costi di perdita di controllo e di comportamenti scorretti sono troppo alti. L'AI decentralizzata non è solo un ideale tecnologico, ma una necessità per uno sviluppo sano del settore.

Per molto tempo, la decentralizzazione e l'open source AI sono rimaste nella torre d'avorio, con gli utenti comuni separati da una pesante "barriera tecnologica", costretti a osservare da lontano. Fortunatamente, Gradient sta tentando di costruire un ponte—non solo perfezionando costantemente l'usabilità dei prodotti, ma anche procedendo con cautela nell'innovazione della ricerca e nella pianificazione globale, permettendo a più persone di accedere e beneficiare realmente delle capacità AI aperte.

Certo, la strada verso l'AI decentralizzata è ancora lunga: prestazioni, sicurezza, etica, governance, ogni aspetto è pieno di sfide, ma almeno, qualcuno sta già camminando con i piedi per terra in questa direzione.