Gradient Network 最近完成的 1,000 万美元种子轮融资，标志着去中心化 AI 基础设施领域资本部署的加速。
在 Pantera Capital、Multicoin Capital 和 HSG 的支持下，这笔资金将用于开发 Gradient 的去中心化 AI 运行时堆栈。
AI 从中心化转向去中心化该项目正在推出两个核心协议——Lattica 和 Parallax，以促进点对点数据传输和分布式 AI 推理。这一发展并非孤立现象。
根据市场数据，截至 2024 年底，去中心化 AI 领域已有 164 家公司，其中 104 家获得了融资。预计到 2027 年，总市值将达到 9.736 亿美元。
去中心化 AI 项目旨在挑战像 OpenAI、谷歌和 AWS 这样的超大规模企业的主导地位。这些公司控制了绝大多数的 AI 训练、推理和分发基础设施。
Gradient 的方法侧重于基于浏览器的节点和轻量级的对等网络，提供了一种云计算密集型部署的替代方案。
该项目声称，这种模式可以降低成本和延迟，同时提高隐私性。
虽然类似的努力也存在，例如Bittensor 用于去中心化模型训练和 Gensyn 用于计算市场，但 Gradient 专注于推理和协调。
这使其与计算租赁市场和模型库有所区别。
Gradient Network 融资轮为何引人注目Pantera 和 Multicoin 一直以来都投资于基础设施层面的项目。他们参与此次融资表明机构对去中心化运行时模型的信心增加。
通过支持像 Lattica（用于数据流）和 Parallax（用于推理）这样的协议，投资者押注于能够启用 AI 代理的基础设施——在这里，模型可以动态地沟通、共享上下文，并在分布式系统中运行。
这与行业日益增长的共识相一致，即静态 AI 部署不足以应对现实世界的实时应用场景。
尽管充满乐观情绪，去中心化 AI 仍面临诸多挑战。
带宽、延迟和异构硬件环境的协调依然复杂。Gradient 通过使用 Sentry 节点尝试解决这些问题，但大规模应用的可行性尚未得到验证。
安全性同样引发担忧。在不受信任的设备上运行模型可能带来输出操控、数据泄露和模型中毒的风险。
虽然 Gradient 的架构承诺提供隐私保护的推理，但独立审计和长期的韧性将是关键。
总体而言，Gradient 的融资强化了去中心化 AI 并非边缘化概念的观点。它加入了一系列旨在使智能化开放、模块化和可验证的基础设施项目。
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