Сеть Gradient привлекла $10 миллионов в качестве стартового финансирования для создания инфраструктуры децентрализованного искусственного интеллекта, которая может бросить вызов доминированию таких техногигантов, как OpenAI и Amazon Web Services. Сингапурский стартап объявил во вторник, что Pantera Capital, Multicoin Capital и HSG возглавили раунд инвестиций для разработки двух протоколов, распределяющих ИИ-вычисления по глобальным сетям пользовательских устройств, а не в централизованных дата-центрах.
Что нужно знать:
- Gradient разрабатывает протоколы Lattica и Parallax, чтобы обеспечить пиринговое ИИ-вычисление на распределенных устройствах.
- Платформа работает на блокчейне Solana и уже поддерживает 1,6 миллиарда соединений в 190 регионах.
- Крупные криптовалютные венчурные фирмы инвестировали $10 миллионов, ставя на то, что децентрализованный ИИ может снизить затраты и улучшить конфиденциальность.
Финансирование происходит на фоне нарастающей критики в адрес искусственного интеллекта за централизацию, проблемы с конфиденциальностью данных и огромные вычислительные ресурсы, требуемые текущими ИИ-моделями. Подход Gradient представляет собой фундаментальный сдвиг от облачных ИИ-услуг к распределенной вычислительной мощности, размещенной на обычных устройствах по всему миру.
Два протокола решают разные задачи ИИ-инфраструктуры
Архитектура Gradient сосредоточена на двух различных протоколах, разработанных для совместной работы. Lattica функционирует как система пиринговой связи, аналогичная сетям Bitcoin или BitTorrent, которая позволяет осуществлять прямые передачи данных между устройствами без маршрутизации через централизованные серверы.
Компания сообщает, что Lattica уже обеспечила более 1,6 миллиарда соединений, охватывающих 190 регионов по всему миру. Эта обширная сеть предоставляет основу для второго протокола Gradient, Parallax, который разбивает большие языковые модели на более мелкие сегменты, способные работать на распределенных устройствах.
Parallax решает одну из самых больших проблем децентрализованного ИИ, решая задачу запуска ресурсозатратных моделей на потребительском оборудовании. Традиционные ИИ-модели требуют мощные серверы с специализированными чипами, но подход сегментации Gradient позволяет обычным компьютерам и мобильным устройствам вносить вклад в обработку данных. Система обрабатывает данные локально на пользовательских устройствах, снижая необходимость передавать конфиденциальную информацию в отдаленные центры данных.
Блокчейн Solana обеспечивает скорость и структуру стимулирования
Gradient выбрала Solana в качестве своей базовой инфраструктуры блокчейна, указывая на высокую скорость транзакций и низкие комиссии этой сети как на критически важные факторы. Блокчейн обрабатывает координацию между устройствами и управляет системой стимулирования, которая вознаграждает пользователей за вклад вычислительных ресурсов в сеть.
Архитектура Solana может обрабатывать тысячи транзакций в секунду с минимальными затратами, что делает практичным координацию платежей и распределение задач через глобальную сеть устройств. Это позиционирует Gradient наряду с другими проектами децентрализованного ИИ, такими как SingularityNET, Bittensor и Gensyn, хотя каждый из них использует различные подходы к распределенным вычислениям.
Краудсорсинговая модель создает экономические стимулы для владельцев устройств участвовать в сети.
Пользователи зарабатывают криптовалютные вознаграждения за предоставленные вычислительные мощности, создавая самоподдерживающуюся экосистему, не зависящую от традиционных облачных провайдеров.
Наблюдатели индустрии отмечают растущий интерес со стороны крупных криптовалютных инвесторов к децентрализованной ИИ-инфраструктуре. Этот сектор привлек значительный венчурный капитал, так как инвесторы ищут альтернативы концентрированному рынку ИИ, доминируемому несколькими технологическими компаниями.
Конфиденциальность и выгоды по стоимости стимулируют стратегию внедрения
Руководители Gradient утверждают, что их децентрализованный подход предлагает значительные преимущества по сравнению с традиционными облачными ИИ-услугами. Обработка данных ближе к их источнику снижает риски, связанные с передачей конфиденциальной информации на централизованные серверы, принадлежащие крупным технологическим компаниям.
Распределенная модель также обещает значительные сокращения затрат по сравнению с обычными облачными сервисами. Используя неиспользованную вычислительную мощность на пользовательских устройствах, Gradient может потенциально предлагать ИИ-услуги по более низким ценам, чем Amazon Web Services, Google Cloud или Microsoft Azure.
Тем не менее, компания сталкивается с техническими проблемами, характерными для распределенных систем вычислений. Задержки в сети между устройствами могут замедлить скорость обработки, а координация сложных задач между тысячами устройств представляют значительные инженерные трудности. Критики сомневаются, смогут ли децентрализованные сети соответствовать надежности и производительности специализированных центров обработки данных.
Gradient настроен оптимистично, что его техническая архитектура преодолеет эти препятствия по мере масштабирования сети. Компания планирует выпуск инструментов для разработчиков и проведение дополнительных исследований для оптимизации своих протоколов и расширения функциональности.
Запуск на рынок и планы дальнейшего развития
Оба протокола, Lattica и Parallax, запланированы к запуску на этой неделе, знаменуя переход Gradient от стадии разработки к активному внедрению. Компания планирует выпустить дополнительные инструменты для разработчиков и опубликовать результаты исследований, чтобы поддержать более широкое внедрение инфраструктуры децентрализованного ИИ.
Время совпадает с усилением регулирования централизованности ИИ и ростом беспокойства по поводу конфиденциальности данных в приложениях искусственного интеллекта. Несколько правительств предложили регулирования, которые могли бы поддержать децентрализованные альтернативы нынешним системам ИИ.
Подход Gradient представляет собой ставку на то, что распределенные вычисления станут предпочтительной моделью для искусственного интеллекта по мере развития технологий. Успех этой модели может повлиять на то, как ИИ-услуги будут предоставляться, и кто будет контролировать инфраструктуру, поддерживающую приложения следующего поколения.
Заключительные мысли
Привлечение $10 миллионов сетью Gradient свидетельствует о нарастающей уверенности инвесторов в децентрализованных альтернативах традиционной ИИ-инфраструктуре. Двухпротокольный подход компании с использованием блокчейна Solana направлен на распределение ИИ-вычислений через глобальные сетевые устройства при поддержании производительности и снижении затрат. Сможет ли эта децентрализованная модель конкурировать с устоявшимися облачными провайдерами, остается неизвестным, поскольку оба протокола готовятся к запуску на рынке на этой неделе.