Gradient Network ha assicurato 10 milioni di dollari di finanziamento iniziale per costruire un'infrastruttura di intelligenza artificiale decentralizzata che potrebbe sfidare il dominio di giganti tecnologici come OpenAI e Amazon Web Services. La startup con sede a Singapore ha annunciato martedì che Pantera Capital, Multicoin Capital e HSG hanno guidato il round di investimenti per sviluppare due protocolli che distribuiscono il calcolo dell'AI attraverso reti globali di dispositivi degli utenti piuttosto che centri di dati centralizzati.
Cosa Sapere:
- Gradient sta costruendo i protocolli Lattica e Parallax per abilitare il calcolo peer-to-peer dell'AI su dispositivi distribuiti.
- La piattaforma funziona sulla blockchain di Solana e ha già supportato 1,6 miliardi di connessioni in 190 regioni.
- Grandi aziende di venture crypto hanno investito 10 milioni di dollari scommettendo che l'AI decentralizzata possa ridurre i costi e migliorare la privacy.
Il finanziamento arriva mentre l'intelligenza artificiale affronta crescenti critiche sulla centralizzazione, sui problemi di privacy dei dati e sulle enormi risorse di calcolo richieste dai modelli di AI attuali. L'approccio di Gradient rappresenta un cambiamento fondamentale dai servizi di AI basati su cloud al potere computazionale crowdsourced distribuito su dispositivi comuni in tutto il mondo.
Protocolli Doppi Affrontano Diversi Problemi di Infrastruttura AI
L'architettura di Gradient si concentra su due protocolli distinti progettati per funzionare insieme. Lattica funziona come un sistema di comunicazione peer-to-peer simile alle reti Bitcoin o BitTorrent, consentendo trasferimenti di dati diretti tra dispositivi senza passare attraverso server centralizzati.
La compagnia riporta che Lattica ha già facilitato oltre 1,6 miliardi di connessioni che coprono 190 regioni a livello globale. Questa vasta rete fornisce la base per il secondo protocollo di Gradient, Parallax, che spezza i grandi modelli linguistici in segmenti più piccoli che possono funzionare su dispositivi distribuiti.
Parallax affronta una delle barriere più grandi per l'AI decentralizzata risolvendo il problema di eseguire modelli che richiedono molte risorse su hardware consumer. I modelli di AI tradizionali richiedono server potenti con chip specializzati, ma l'approccio di segmentazione di Gradient consente anche a computer ordinari e dispositivi mobili di contribuire con potere di elaborazione. Il sistema elabora dati localmente sui dispositivi degli utenti, riducendo la necessità di trasmettere informazioni sensibili a centri di dati lontani.
La Blockchain di Solana Fornisce Velocità e Struttura Incentivante
Gradient ha scelto Solana come infrastruttura blockchain sottostante, citando le alte velocità di transazione e le basse commissioni come fattori critici. La blockchain gestisce il coordinamento tra dispositivi e gestisce il sistema di incentivi che ricompensa gli utenti per la condivisione delle risorse computazionali con la rete.
L'architettura di Solana può elaborare migliaia di transazioni al secondo a costi minimi, rendendo pratico coordinare pagamenti e distribuzione dei compiti su una rete globale di dispositivi. Questo posiziona Gradient accanto ad altri progetti di AI decentralizzata, tra cui SingularityNET, Bittensor e Gensyn, sebbene ciascuno adotti approcci diversi al computing distribuito.
Il modello crowdsourced crea incentivi economici per i proprietari dei dispositivi a partecipare alla rete.
Gli utenti guadagnano premi in criptovaluta per prestare il loro potere di calcolo, creando un ecosistema autosufficiente che non si basa su fornitori di cloud computing tradizionali.
Osservatori dell'industria notano il crescente interesse da parte dei principali investitori in criptovalute per le infrastrutture di AI decentralizzate. Il settore ha attirato significativo capitale di rischio poiché gli investitori cercano alternative al mercato di AI concentrato, dominato da un manipolo di società tecnologiche.
Vantaggi di Privacy e Costi Guidano la Strategia di Adozione
I dirigenti di Gradient sostengono che il loro approccio decentralizzato offre vantaggi significativi rispetto ai servizi di AI tradizionali basati su cloud. Elaborare dati più vicino alla loro fonte riduce i rischi di privacy associati all'invio di informazioni sensibili a server centralizzati di proprietà delle principali aziende tecnologiche.
Il modello distribuito promette anche considerevoli riduzioni dei costi rispetto ai servizi di cloud computing convenzionali. Sfruttando la capacità di calcolo inutilizzata sui dispositivi dei consumatori, Gradient può potenzialmente offrire servizi di AI a prezzi inferiori rispetto ad Amazon Web Services, Google Cloud o Microsoft Azure.
Tuttavia, la compagnia affronta sfide tecniche comuni ai sistemi di computing distribuito. La latenza di rete tra dispositivi potrebbe rallentare le velocità di elaborazione, mentre il coordinamento di compiti complessi su migliaia di dispositivi presenta significative difficoltà ingegneristiche. I critici si interrogano se le reti decentralizzate possano eguagliare l'affidabilità e le prestazioni dei data center costruiti appositamente.
Gradient rimane ottimista che la sua architettura tecnica supererà questi ostacoli man mano che la rete si espande. La compagnia intende rilasciare strumenti per sviluppatori e condurre ulteriori ricerche per affinare i suoi protocolli e ampliare le funzionalità.
Lancio sul Mercato e Piani Futuri di Sviluppo
I protocolli Lattica e Parallax sono entrambi programmati per essere lanciati questa settimana, segnando la transizione di Gradient dalla fase di sviluppo a quella di dispiegamento attivo. La compagnia prevede di rilasciare strumenti aggiuntivi per sviluppatori e pubblicare risultati di ricerca per supportare una più ampia adozione delle infrastrutture di AI decentralizzate.
Il tempismo è in linea con l'aumentare del controllo regolatorio sulla centralizzazione dell'AI e le crescenti preoccupazioni sulla privacy dei dati nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Diversi governi hanno proposto regolamenti che potrebbero favorire alternative decentralizzate ai sistemi di AI attuali.
L'approccio di Gradient rappresenta una scommessa sul fatto che il computing distribuito diventerà il modello preferito per l'intelligenza artificiale man mano che la tecnologia matura. Il successo di questo modello potrebbe influenzare il modo in cui i servizi di AI sono erogati e chi controlla l'infrastruttura che alimenta le applicazioni di prossima generazione.
Considerazioni Finali
Il round di finanziamento da 10 milioni di dollari di Gradient Network segnala una crescente fiducia degli investitori nelle alternative decentralizzate alle infrastrutture di AI tradizionali. L'approccio a doppio protocollo della compagnia utilizzando la blockchain di Solana punta a distribuire il calcolo dell'AI su reti di dispositivi globali mantenendo la performance e riducendo i costi. Resta da vedere se questo modello decentralizzato può competere con i fornitori di cloud stabiliti mentre entrambi i protocolli si preparano per il lancio sul mercato questa settimana.