Gradient Networkは、技術巨人であるOpenAIやAmazon Web Servicesなどに 挑戦することができる分散型人工知能インフラを構築するための1,000万ドルの シード資金を確保しました。シンガポールに拠点を置くスタートアップは、 パンテラキャピタル、マルチコインキャピタル、HSGが投資ラウンドを主導し、 集中型データセンターではなくユーザーデバイスのグローバルネットワークに AIコンピューティングを分散させる2つのプロトコルを開発する計画を火曜日に 発表しました。
知っておくべきこと：
- Gradientは、分散デバイスでピアツーピアAIコンピューティングを 可能にするLatticaとParallaxプロトコルを構築しています
- プラットフォームはSolanaブロックチェーン上で動作し、 すでに190の地域で16億の接続をサポートしています
- 大手暗号ベンチャー企業が分散型AIがコスト削減とプライバシー向上を 促進することを見込んで1,000万ドルを投資
資金調達は、人工知能が集中化、データプライバシー問題、および 現在のAIモデルが要求する大規模な計算リソースに対する批判が高まる 中で行われました。Gradientのアプローチは、クラウドに基づくAIサービス から、世界中の通常のデバイスに分散されたクラウドソーシング型 コンピューティングパワーへの基本的な変化を表しています。
デュアルプロトコルが異なるAIインフラの課題に取り組む
Gradientのアーキテクチャは、一緒に機能するように設計された2つの 異なるプロトコルに焦点を当てています。Latticaは、集中サーバーを 経由せずにデバイス間で直接データ転送を可能にするBitcoinやBitTorrent ネットワークに似たピアツーピアの通信システムとして機能します。
会社によれば、Latticaはすでに世界中の190地域で16億を超える接続を 実現しており、この広範なネットワークがGradientの2番目のプロトコル Parallaxの基盤を提供しています。Parallaxは、大規模な言語モデルを より小さなセグメントに分割し、分散デバイスで実行可能にします。
Parallaxは、消費者のハードウェアでリソース集約型モデルを実行する 課題を解決することにより、分散型AIの最大の障壁の1つに対処します。 従来のAIモデルは特殊なチップを備えた強力なサーバーを必要としますが、 Gradientのセグメンテーションアプローチにより、通常のコンピュータや モバイルデバイスが処理能力を提供できるようになります。システムは、 ユーザーデバイスでデータをローカルに処理し、遠距離のデータセンター に機密情報を送信する必要性を減少させます。
Solanaブロックチェーンが提供する速度とインセンティブ構造
Gradientは、Solanaのネットワークの高速な取引速度と低料金を重要な要因 として挙げながら、基盤となるブロックチェーンインフラストラクチャと してSolanaを選択しました。ブロックチェーンはデバイス間の調整を処理し、 ネットワークにコンピューティングリソースを提供するユーザーに報奨 を与えるインセンティブシステムを管理します。
Solanaのアーキテクチャは非常に低コストで数千の取引を1秒間に処理できる ため、グローバルなデバイスのネットワーク間での支払いとタスクの分配を 調整することが実用的になります。これは、SingularityNET、Bittensor、 Gensynなどの他の分散型AIプロジェクトとともにGradientを位置付けますが、 各プロジェクトは分散コンピューティングへの異なるアプローチを取ります。
クラウドソーシングモデルは、デバイスの所有者にネットワークに参加する 経済的インセンティブを作成します。
ユーザーは、コンピューティングパワーを貸し出すことで暗号通貨の 報酬を得ることができ、従来のクラウドコンピューティングプロバイダー に依存しない自己持続型のエコシステムが形成されます。
業界の観察者は、分散型AIインフラに対する主要な暗号通貨投資家の関心 の高まりを注目しています。この分野は、集中化されたAI市場の代替策を 求める投資家によって多額のベンチャーキャピタルを呼び込んでいます。
プライバシーとコストのメリットが採用戦略を推進
Gradientの幹部は、彼らの分散アプローチが伝統的なクラウドベースの AIサービスよりも大きな利点を提供すると主張します。データをその ソースの近くで処理することで、主要なハイテク企業が所有する集中型 サーバーに機密情報を送信することに関連するプライバシーリスクを 減少させます。
分散型モデルはまた、従来のクラウドコンピューティングサービスと 比較して大幅なコスト削減を約束します。消費者デバイスの未使用の コンピューティング容量を利用することで、GradientはAmazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureよりも低価格でAIサービスを 提供する可能性があります。
しかし、同社は分散コンピューティングシステムに共通する技術的課題 に直面しています。デバイス間のネットワーク遅延が処理速度を低下 させる可能性があり、数千のデバイスにわたって複雑なタスクを調整 することは重大なエンジニアリング上の課題を提起します。批評家は、 分散型ネットワークが専門のデータセンターの信頼性と性能に匹敵する ことができるかどうかを疑問視しています。
Gradientは、その技術アーキテクチャがこれらの障害を克服し、ネットワーク が拡大するにつれて楽観的です。同社は、開発者ツールをリリースし、 プロトコルを洗練し、機能を拡張するための追加の研究を行う計画です。
市場投入と将来の開発計画
LatticaとParallaxの両プロトコルは今週発売される予定で、Gradientの開発 から活発な展開への移行が始まります。同社は、分散型AIインフラの 広範な採用を支援するため、追加の開発者ツールをリリースし、研究結果 を発表する予定です。
このタイミングは、AIの集中化に対する規制上の監視が高まり、人工知能 アプリケーションにおけるデータプライバシーに関する懸念が高まっている ことと一致しています。いくつかの政府は、現在のAIシステムへの 分散型の代替策を支持する可能性のある規制を提案しています。
Gradientのアプローチは、技術が成熟するにつれて人工知能のための 推奨モデルが分散コンピューティングになるという賭けです。このモデル の成功は、AIサービスの提供方法や次世代アプリケーションのインフラ の制御を影響を与える可能性があります。
結びの考え
Gradient Networkの1,000万ドルの資金調達ラウンドは、伝統的なAIインフラ に代わる分散型の代替案に対する投資家の信頼の高まりを示しています。 同社のSolanaブロックチェーンを使用したデュアルプロトコルアプローチ は、グローバルなデバイスネットワークにAIコンピューティングを分散させる ことを目指しており、性能を維持しつつコスト削減を図っています。この 分散型モデルが確立されたクラウドプロバイダーと競争できるかどうかは、 今週市場投入の両プロトコルがどのように機能するかによります。