За последние два года вычислительная мощность и скорость роста моделей ИИ значительно превысили показатели последних десяти лет.

Результат очевиден: все люди и все приложения все больше зависят от централизованной облачной инфраструктуры.

Градиент: вернуть ИИ из централизованного облака и вернуть его пользователям.

Модели ИИ становятся все больше, стоимость растет, требования к конфиденциальности становятся все более чувствительными.
Если по-прежнему полагаться на централизованный хостинг, такой как Cloudflare, AWS, GCP, скорость, стоимость и суверенитет данных будут заблокированы.

Новое направление Gradient
Искусственный интеллект работает не в облаке, а в распределенной сети.
Вычислительная мощность由用户贡献，模型在本地或边缘执行，AI 服务随时在线、不可下线、可验证。

Эта цель основана на двух основных инфраструктурах:

Parallax（локальная AI операционная система）
Прямо установите среду выполнения LLM на ваш компьютер.
Может запускать модели GLM-4.6, Kimi K2 и обрабатывать контекст длиной до 200K токенов.
Не нужно настраивать окружение самостоятельно, просто откройте и используйте.

Lattica（распределенный вычислительный слой）
Абстрагировать глобальные вычислительные узлы в сеть исполнения, позволяя агрегировать вычислительную мощность различных устройств и становиться единой слоем выполнения ИИ.
Эта система подключена к Solana и работает как Gradient Network.
Время онлайн и подключение узлов, за это можно получить вознаграждение (POA, POC).

Направление приземления градиента не передано инженерам, а ориентировано на всех:
Локальный агент, AI помощник, креативные инструменты, сценарии конфиденциальности, синхронизация AI между устройствами…
Чем больше устройств, тем сильнее сеть, и пользователи становятся фактическими владельцами сети.

ИИ движется к локализации, независимой работе и декентрализованной вычислительной мощности.
Gradient не просто создает модели, а создает «основной уровень, который позволяет ИИ действительно свободно функционировать».

Это ставка на инфраструктуру следующего поколения смарт-сетей,
Этот проект стоит продолжать наблюдать.
@Gradient_HQ @KaitoAI @0xMantleCN