過去2年間、AIのコンピューティングパワーとモデルの上昇速度は過去10年をはるかに上回っています。

結果は明らかで、すべての人とすべてのアプリケーションが、ますます中央集権的なクラウドインフラストラクチャに依存しています。

Gradient ：AIを中央集権型クラウドから取り戻し、ユーザーに返還します。

AIモデルはますます大きくなり、コストが高くなり、プライバシーへの要求がますます敏感になっています。
もしCloudflare、AWS、GCPのような中央集権型ホスティングに依存していると、速度、コスト、データ主権が制約されることになります。

グラデーションの新たな方向性
AIはクラウド上ではなく、分散型ネットワーク上で動作します。
コンピューティングパワーはユーザーによって提供され、モデルはローカルまたはエッジで実行され、AIサービスは常にオンラインで、オフラインにはできず、検証可能です。

この目標は二つのコアインフラに依存しています：

Parallax（ローカルAIオペレーティングシステム）
直接あなたのコンピュータにLLMの実行環境をインストールします。
GLM-4.6やKimi K2などのモデルを実行でき、最大200Kトークンのコンテキストを処理できます。
自分で環境を構築する必要はなく、開くだけで使えます。

Lattica（分散コンピューティング層）
世界中の計算ノードを抽象化して実行ネットワークを作成し、異なるデバイスのコンピューティングパワーを集約して、統一された AI 実行層を形成します。
このシステムは、Solana に接続して Gradient Network を実行します。
ノードの貢献度、オンライン時間、接続性に応じて、報酬（POA、POC）を得ることができます。

Gradientの落ちる方向はエンジニアに任せられるものではなく、すべての人に向けられています：
ローカルプロキシ、AIアシスタント、クリエイティブツール、プライバシーシーン、デバイス間のAI同期……
デバイスが多いほど、ネットワークは強力になり、ユーザーはネットワークの実際の所有者になります。

AIはローカライズ、独立運用、コンピューティングパワーの去中心化に向かっています。
Gradientは単にモデルを作るのではなく、「AIが本当に自由に動作できる基盤」を作っています。

これは次世代スマートネットワークインフラに賭けている。
このプロジェクトは引き続き注目に値します。
@Gradient_HQ @KaitoAI @0xMantleCN