Gradient Network aseguró $10 millones en financiación semilla para construir infraestructura de inteligencia artificial descentralizada que podría desafiar el dominio de gigantes tecnológicos como OpenAI y Amazon Web Services. La startup con sede en Singapur anunció el martes que Pantera Capital, Multicoin Capital y HSG lideraron la ronda de inversión para desarrollar dos protocolos que distribuyan la computación de IA a través de redes globales de dispositivos de usuarios en lugar de centros de datos centralizados.
Qué saber:
- Gradient está construyendo los protocolos Lattica y Parallax para habilitar la computación de IA entre pares en dispositivos distribuidos.
- La plataforma se ejecuta en la blockchain de Solana y ya ha respaldado 1.6 mil millones de conexiones en 190 regiones.
- Las principales empresas de capital de riesgo en criptomonedas invirtieron $10 millones apostando que la IA descentralizada puede reducir costos y mejorar la privacidad.
La financiación llega en un momento en que la inteligencia artificial enfrenta críticas crecientes por la centralización, preocupaciones de privacidad de datos y los enormes recursos de computación requeridos por los modelos de IA actuales. El enfoque de Gradient representa un cambio fundamental de los servicios de IA basados en la nube hacia el poder de computación crowdsourced distribuido en dispositivos comunes en todo el mundo.
Protocolos dobles abordan diferentes desafíos de infraestructura de IA
La arquitectura de Gradient se centra en dos protocolos distintos diseñados para trabajar juntos. Lattica funciona como un sistema de comunicación entre pares similar a las redes Bitcoin o BitTorrent, permitiendo transferencias de datos directas entre dispositivos sin pasar por servidores centralizados.
La empresa informa que Lattica ya ha facilitado más de 1.6 mil millones de conexiones en 190 regiones globalmente. Esta extensa red proporciona la base para el segundo protocolo de Gradient, Parallax, que divide los grandes modelos de lenguaje en segmentos más pequeños que pueden ejecutarse en dispositivos distribuidos.
Parallax aborda una de las mayores barreras para la IA descentralizada al resolver el problema de ejecutar modelos que requieren muchos recursos en hardware de consumo. Los modelos de IA tradicionales requieren potentes servidores con chips especializados, pero el enfoque de segmentación de Gradient permite que computadoras corrientes y dispositivos móviles contribuyan con poder de procesamiento. El sistema procesa datos localmente en dispositivos de usuarios, reduciendo la necesidad de transmitir información sensible a centros de datos distantes.
La blockchain de Solana ofrece velocidad y estructura de incentivos
Gradient eligió Solana como su infraestructura blockchain subyacente, citando las altas velocidades de transacción de la red y sus bajas tarifas como factores críticos. La blockchain maneja la coordinación entre dispositivos y gestiona el sistema de incentivos que recompensa a los usuarios por contribuir con recursos de computación a la red.
La arquitectura de Solana puede procesar miles de transacciones por segundo a un costo mínimo, haciendo práctico coordinar pagos y distribución de tareas a través de una red global de dispositivos. Esto posiciona a Gradient junto a otros proyectos de IA descentralizada, incluido SingularityNET, Bittensor y Gensyn, aunque cada uno toma diferentes enfoques para la computación distribuida.
El modelo crowdsourced crea incentivos económicos para que los propietarios de dispositivos participen en la red.
Los usuarios ganan recompensas en criptomonedas por prestar su poder de computación, creando un ecosistema autosuficiente que no depende de proveedores tradicionales de computación en la nube.
Observadores de la industria señalan el creciente interés de los principales inversores en criptomonedas en la infraestructura de IA descentralizada. El sector ha atraído un capital de riesgo significativo a medida que los inversores buscan alternativas al mercado de IA concentrado dominado por un puñado de empresas tecnológicas.
Beneficios de privacidad y costo impulsan la estrategia de adopción
Los ejecutivos de Gradient argumentan que su enfoque descentralizado ofrece ventajas significativas sobre los servicios de IA tradicionales basados en la nube. Procesar datos más cerca de su fuente reduce los riesgos de privacidad asociados con enviar información sensible a servidores centralizados propiedad de grandes empresas tecnológicas.
El modelo distribuido también promete reducciones sustanciales de costos en comparación con los servicios de computación en la nube convencionales. Al aprovechar la capacidad de computación no utilizada en dispositivos de consumidores, Gradient puede potencialmente ofrecer servicios de IA a precios más bajos que Amazon Web Services, Google Cloud o Microsoft Azure.
Sin embargo, la empresa enfrenta desafíos técnicos comunes a los sistemas de computación distribuida. La latencia en la red entre dispositivos podría ralentizar las velocidades de procesamiento, mientras que coordinar tareas complejas a través de miles de dispositivos presenta importantes desafíos de ingeniería. Los críticos cuestionan si las redes descentralizadas pueden igualar la fiabilidad y el rendimiento de los centros de datos especialmente diseñados.
Gradient se mantiene optimista en que su arquitectura técnica superará estos obstáculos a medida que la red crezca. La empresa planea liberar herramientas para desarrolladores y llevar a cabo investigaciones adicionales para refinar sus protocolos y expandir su funcionalidad.
Lanzamiento al mercado y planes de desarrollo futuro
Ambos protocolos, Lattica y Parallax, están programados para lanzarse esta semana, marcando la transición de Gradient del desarrollo al despliegue activo. La empresa planea liberar herramientas adicionales para desarrolladores y publicar hallazgos de investigación para apoyar una mayor adopción de la infraestructura de IA descentralizada.
El momento se alinea con el creciente escrutinio regulatorio de la centralización de la IA y las crecientes preocupaciones sobre la privacidad de datos en aplicaciones de inteligencia artificial. Varios gobiernos han propuesto regulaciones que podrían favorecer alternativas descentralizadas a los actuales sistemas de IA.
El enfoque de Gradient representa una apuesta a que la computación distribuida se convertirá en el modelo preferido para la inteligencia artificial a medida que la tecnología madure. El éxito de este modelo podría influir en cómo se entregan los servicios de IA y quién controla la infraestructura que potencia las aplicaciones de próxima generación.
Reflexiones finales
La ronda de financiación de $10 millones de Gradient Network señala una creciente confianza de los inversores en alternativas descentralizadas a la infraestructura de IA tradicional. El enfoque de doble protocolo de la empresa utilizando la blockchain de Solana apunta a distribuir la computación de IA a través de redes globales de dispositivos mientras mantiene el rendimiento y reduce los costos. Queda por ver si este modelo descentralizado puede competir con los proveedores de nube establecidos, ya que ambos protocolos se preparan para su lanzamiento al mercado esta semana.