Следующий поворотный момент эры AI — как Gradient формирует будущее открытого интеллекта

Автор: основной участник Biteye @anci_hu49074

Блокчейн уверенно становится финансовой инфраструктурой для AI, децентрализованный идеал остро нуждается в прорыве

Ранее, по вопросу о том, как блокчейн и AI могут быть объединены, в сообществе появилось множество новых терминов: Web3 AI — общий термин для различных комбинаций, Crypto AI — более консервативный и прагматичный подход, стремящийся предоставить AI базовую финансовую инфраструктуру через криптовалюту; а DeAI представляет собой авангардный децентрализованный идеал, пытающийся с помощью блокчейна создать демократичный и справедливый AI, доступный каждому.

В идеале эти два направления могут развиваться параллельно, совместно продвигая эффективную и справедливую экосистему Web3 AI. Однако реальность всегда полна драматизма: эйфория вокруг AI-трейдинга, вызванная Nof1, еще не утихла, а X402, получивший поддержку таких гигантов, как Google, Cloudflare, Coinbase, быстро набирает популярность, всё больше убеждая людей в том, что блокчейн станет базовой инфраструктурой для AI-платежей, то есть в направлении Crypto AI.

Однако столь бурное развитие Crypto AI в определённой степени делает нас ещё более зависимыми от традиционных гигантов и ускоряет их дальнейшую экспансию — как вовлечь обычных людей в распределение ценности AI и избежать дальнейшей зависимости от традиционных гигантов? DeAI нуждается в новом пути прорыва.

В этом контексте Gradient предлагает свой ответ.

Облако или локально? Важный вопрос для децентрализованного AI

Облако или локально — это выбор, с которым мы часто сталкиваемся.

В прошлом удобство облака вызывало у нас оптимизм: «всё в облако», и казалось, что с ускорением 5G мы сможем избавиться от аппаратных ограничений, получая вычислительные ресурсы и хранилище по низкой цене в аренду — гибкое и экономичное решение.

Но в эпоху AI этот «выбор» незаметно у нас отнимают — одна необходимая видеокарта Nvidia стоит тысячи долларов, и обычному человеку, чтобы войти в игру, приходится обращаться к облаку, невольно играя роль «тяглового верблюда», передавая всё больше власти облачным гигантам.

Выбирая готовые облачные продукты, на первый взгляд мы получаем эффективность и удобство, но на деле полностью теряем суверенитет над своими «AI-активами». В до-AI эпоху мы обменивали данные на бесплатные сервисы — это было терпимо; но по мере расширения возможностей AI однажды он будет управлять нашими активами, принимать инвестиционные решения, знать наши самые сокровенные желания и слабости — и станет незаменимой частью нашей жизни.

Если же вы выберете облачное решение, то эта незаменимая часть окажется в руках облачных провайдеров. Помните отчаяние в интернете, когда ChatGPT4 был снят с платформы?

Gradient стремится дать каждому возможность развернуть модель, чтобы вы обладали абсолютным суверенитетом над своими «AI-активами» и могли хранить данные локально, сохраняя приватность и безопасность.

Конечно, это не значит, что Gradient полностью переходит на локализацию, отказываясь от преимуществ облака в производительности и масштабируемости. Напротив, благодаря кооперативной сети Gradient может объединять производительность облака с преимуществами локальной приватности. Пользователь получает и эффективность облака, и безопасность данных, и автономию, а также снижает издержки за счёт сетевого сотрудничества. Для сценариев с высоким спросом, таких как AI-ассистенты или AI-трейдинг, эта модель даёт беспрецедентные преимущества.

Обо всём этом мы расскажем далее, начиная с Parallax.

Облако

Локально

Gradient Parallax

Инвестиции

Низкие

Высокие

Практически бесплатно

Сложность

Просто

Сложно

Просто

Защита приватности

Низкая

Высокая

Высокая

Суверенитет данных

Нет

Есть

Есть

Лучший способ использовать open-source модели — Parallax

Знакома ли вам такая проблема? Open-source модели хороши и перспективны, но на практике они кажутся недоступными — у обычного человека нет GPU, сложно разобраться с установкой, и даже если модели лежат бесплатно на HuggingFace, те, что заявлены как работающие на ноутбуках, обычно требуют топовый Macbook Pro M4, а производительность всё равно ограничена.

Как преодолеть барьер между open-source моделями и обычными пользователями и раскрыть их потенциал? Gradient предлагает решение — Parallax.

Бесплатно — Parallax — полностью open-source AI-операционная система, которую можно бесплатно установить на свой ПК или Mac, после чего выбрать подходящую модель из более чем 40 open-source моделей, доступных в Parallax, и скачать её локально для автономной работы, обеспечивая абсолютную приватность и нулевые издержки (если не считать электроэнергию).

Просто — весь процесс установки очень быстрый, достаточно базовых навыков работы с терминалом (можно легко спросить у AI), обычно занимает не более трёх минут.

Масштабируемо — как уже упоминалось, производительность одного устройства ограничена, даже топовый ПК с трудом справляется с LLM. Поэтому, кроме локального режима Local-Host, Parallax предлагает:

-  Co-Host (кооперативный режим): совместное использование вычислительных ресурсов ПК друзей в локальной сети (LAN), или объединение нескольких своих устройств.

-  Global Host (глобальный режим): распределённый хостинг через глобальную сеть (WAN), позволяющий объединять больше вычислительных ресурсов для запуска более крупных моделей.

Теперь open-source модели действительно открыты для всех. Хотите максимальную приватность или гибкую производительность — всё возможно.

Реальная сторона идеала DeAI: как сделать хороший продукт?

Удобство и уважение к пользователю — самые очевидные впечатления от продуктов Gradient.

Parallax максимально упростил сложные процессы локального развертывания и кооперативного инференса, обеспечив плавный и дружелюбный пользовательский опыт. Кроме того, команда запустила интересное демо чат-бота, который, в отличие от обычных ботов, в реальном времени показывает процесс инференса на всех узлах сети, позволяя пользователю наглядно увидеть децентрализованный инференс.

Помимо искреннего отношения к пользователям, Gradient также очень комплексно и основательно выстраивает весь бизнес DeAI.

На базе Parallax, отвечающего за децентрализованный инференс, Gradient также выпустил децентрализованный протокол обучения с подкреплением Echo и архитектуру Lattica для передачи данных, сформировав полный стек децентрализованных AI-технологий.

Echo — инновационная платформа для децентрализованного обучения с подкреплением (RL), разделяющая этапы «инференса/сэмплирования» (генерация данных) и «обучения модели», распределяя их между наиболее подходящим оборудованием. Например, обычные ПК и ноутбуки собирают данные и взаимодействуют с окружением, а высокопроизводительные серверы занимаются обучением и обновлением модели. Это позволяет эффективно объединять разнородные распределённые вычисления, повышать эффективность обучения, снижать издержки и реализовывать более гибкое децентрализованное развертывание.

Lattica — универсальный движок передачи данных, обеспечивающий эффективную и безопасную передачу весов моделей, инференс-токенов и других ключевых данных в децентрализованной сети. Задержка составляет всего 98 мс, покрытие — более 3 300 городов и 37 000+ узлов по всему миру, что делает Lattica «кровеносной системой» экосистемы Gradient.

На базе Echo Gradient обучает ряд вертикальных моделей для различных отраслей, которые в реальных условиях приближаются или даже превосходят GPT-5, Claude Sonnet 4.5, стимулируя внедрение инфраструктуры.

Кроме того, опираясь на преимущества скорости и стоимости, обеспечиваемые мощной распределённой вычислительной сетью, Gradient предлагает корпоративным клиентам сервис Gradient Cloud и планирует создать уровень доверия к AI в направлениях верифицируемости инференса и обучения LLM, а также невидимости пользовательской приватности. На этой основе Gradient также создаст кооперативную сеть из множества AI-агентов, стимулируя инновации на уровне приложений и формируя полный коммерческий цикл.

Как оценить путь Gradient к децентрализованному AI?

Децентрализованный AI — задача не менее сложная, чем вызов капитализму, требующая совпадения времени, места и человеческого фактора.

На данный момент Gradient привлёк 10 миллионов долларов на посевном раунде, ведущими инвесторами выступили Pantera Capital и Multicoin Capital, а также участвовала Sequoia China. Из двух основателей Eric пришёл из Sequoia China, а Yuan ранее работал над проектами Helium, Neo и др. Ключевые члены команды — выпускники Tsinghua Yao Class, ACM золотые медалисты, Berkeley, CMU, ETH и других топовых вузов, с опытом работы в Google, Apple, ByteDance, Microsoft и других ведущих технологических компаниях.

В исследовательской деятельности команда активно публикует работы в областях распределённого машинного обучения, AI-агентов, верифицируемых вычислений и др. Особенно в вопросе планирования гетерогенного оборудования для децентрализованного обучения Gradient планирует раскрыть ключевые инновации на ICLR 2026 — ведущей AI-конференции.

Отличные продуктовые и исследовательские способности Gradient получают всё большее признание и поддержку: Parallax сейчас занимает первое место на Product Hunt, а также сотрудничает с ведущими open-source AI-лабораториями, такими как @Kimi_Moonshot, @Alibaba_Qwen, и позволяет запускать крупные модели Kimi K2, Qwen3 235B на обычных ПК/Mac.

На уровне инфраструктуры Gradient использует SGLang от популярной AI Infra компании @LMSYSOrg из Кремниевой долины в качестве высокопроизводительного инференс-бэкенда, поддерживает непрерывную пакетную обработку и повторное использование KV-кэша; а также получил нативную поддержку MLX LM на Apple Silicon, обеспечивая высокую пропускную способность и низкую задержку при масштабном запуске.

Кроме того, Gradient активно строит влияние в экосистеме Solana. Проект также является одним из спонсоров горячего сейчас Solana x402 Hackathon, сотрудничая с Visa, Phantom и другими партнёрами, стремясь стать важной AI-инфраструктурой экосистемы Solana.

Можно сказать, что пока вся индустрия DeAI всё ещё «переходит реку на ощупь», Gradient уже добился отличных результатов в продуктовых возможностях, командном составе и отраслевом признании.

В заключение

Последние дни бурные события вокруг OpenAI поразили нас и одновременно выявили системные риски централизованного AI — когда власть слишком сконцентрирована, цена потери контроля и злоупотреблений слишком высока. Децентрализованный AI — не только технологический идеал, но и необходимое условие здорового развития отрасли.

Долгое время децентрализованный и open-source AI оставались в «башне из слоновой кости», а обычные пользователи были отделены от них «технической стеной» и могли только наблюдать. К счастью, Gradient пытается стать мостом — не только постоянно совершенствуя удобство продуктов, но и шаг за шагом продвигаясь в инновационных исследованиях и комплексном развитии, чтобы всё больше людей могли реально познакомиться и воспользоваться открытыми возможностями AI.

Конечно, путь к децентрализованному AI всё ещё долог: производительность, безопасность, этика, управление — на каждом этапе есть вызовы, но, по крайней мере, уже есть те, кто твёрдо идёт вперёд.