خلال العامين الماضيين، ارتفع قوة الحوسبة ونمو نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل يتجاوز العقد الماضي.

النتيجة واضحة، حيث يعتمد الجميع وكل التطبيقات بشكل متزايد على البنية التحتية السحابية المركزية.

Gradient ：أخذ الذكاء الاصطناعي من السحابة المركزية وإعادته إلى المستخدم.

تزداد نماذج الذكاء الاصطناعي حجماً وتكاليفها تزداد، والمتطلبات المتعلقة بالخصوصية تصبح أكثر حساسية.
إذا كنت لا تزال تعتمد على خدمات مثل Cloudflare و AWS و GCP، فإن السرعة والتكلفة وحقوق بياناتك ستظل مقيدة.

الاتجاه الجديد للمتدرج
الذكاء الاصطناعي لا يعمل على السحابة، بل يعمل على شبكة موزعة.
قوة الحوسبة由用户贡献，النموذج ينفذ محليًا أو على الحافة، خدمات الذكاء الاصطناعي متاحة دائمًا، غير قابلة للتوقف، وقابلة للتحقق.

هذا الهدف يعتمد على بنيتين تحتية رئيسيتين:

بارالاكس (نظام التشغيل AI المحلي)
قم بتثبيت بيئة تشغيل LLM مباشرة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
يمكنه تشغيل نماذج مثل GLM-4.6 و Kimi K2، ويمكنه أيضًا معالجة سياقات تصل إلى 200K توكن.
لا داعي لتعديل البيئة بنفسك، افتح واستخدم.

لاتيكا (طبقة الحوسبة الموزعة)
قم بتحويل العقد الحسابية العالمية إلى شبكة تنفيذ، مما يسمح بتجميع قوة الحوسبة من أجهزة مختلفة لتكون طبقة تشغيل موحدة للذكاء الاصطناعي.
هذا النظام متصل بـ Solana ويعمل كشبكة Gradient.
يمكن للمساهمة في وقت الاتصال والاتصال للعقد الحصول على الحوافز (POA، POC).

اتجاه هبوط Gradient ليس مخصصًا للمهندسين، بل موجه للجميع:
وكيل محلي، مساعد ذكاء اصطناعي، أدوات إبداعية، مشاهد خصوصية، مزامنة ذكاء اصطناعي عبر الأجهزة...
كلما زادت الأجهزة، زادت قوة الشبكة، وأصبح المستخدمون أكثر مالكًا فعليًا للشبكة.

AI تتجه نحو التوطين، التشغيل المستقل، قوة الحوسبة اللامركزية.
Gradient لا تقتصر على تطوير النماذج، بل تركز على "توفير الطبقة الأساسية التي تمكن الذكاء الاصطناعي من العمل بحرية حقيقية".

هذا رهان على بنية تحتية ذكية من الجيل التالي.
هذا المشروع يستحق المتابعة المستمرة.
@Gradient_HQ @KaitoAI @0xMantleCN