Son iki yılda, AI'nın Bilgi İşlem Gücü ve model yükseliş hızı son on yılı çoktan geride bıraktı.

Sonuç açık; herkes ve tüm uygulamalar, giderek merkezi bulut altyapısına daha fazla bağımlı hale geliyor.

Gradient ：AI'yi merkezi buluttan geri alıp, kullanıcılara teslim etmek.

AI modelleri giderek daha büyük, maliyetleri giderek daha yüksek ve gizlilik talepleri giderek daha hassas hale geliyor.
Eğer Cloudflare, AWS, GCP gibi merkezi barındırmalara bağımlı kalırsanız, hız, maliyet ve veri egemenliği kısıtlanacaktır.

Gradient'in yeni yönü
Yapay Zeka bulut üzerinde değil, dağıtık ağ üzerinde çalışıyor.
Bilgi İşlem Gücü kullanıcılar tarafından sağlanır, model yerel veya kenar cihazında çalıştırılır, AI hizmeti her zaman çevrimiçi, kapatılamaz ve doğrulanabilir.

Bu hedef, iki temel altyapıya dayanmaktadır:

Parallax (yerel AI işletim sistemi)
Doğrudan LLM çalışma ortamını bilgisayarına kur.
GLM-4.6, Kimi K2 gibi modelleri çalıştırabilir ve 200K token'a kadar olan bağlamları işleyebilir.
Kendi ortamınızı kurmanıza gerek yok, açıp kullanmaya başlayabilirsiniz.

Lattica (dağıtık hesaplama katmanı)
Küresel hesaplama düğümlerini bir yürütme ağı olarak soyutlayarak, farklı cihazların Bilgi İşlem Gücü'nü birleştirip tek bir AI çalışma katmanı haline getirin.
Bu sistem, Solana üzerinde Gradient Network olarak çalışmak üzere bağlanır.
Düğüm katkısı çevrimiçi süre ve bağlantı ile teşvik alabilir (POA, POC).

Gradient'in düşme yönü mühendislere değil, herkese yöneliktir:
Yerel proxy, AI asistan, yaratıcı araçlar, gizlilik senaryosu, cihazlar arası AI senkronizasyonu…
Cihaz sayısı arttıkça, ağ güçlenir, kullanıcılar da ağın gerçek sahipleri haline gelir.

Yapay Zeka, yerelleşme, bağımsız çalışma ve Bilgi İşlem Gücü merkeziyetsizleşmesine doğru ilerliyor.
Gradient sadece model oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda "AI'nin gerçekten özgür bir şekilde çalışabilmesi için temel katmanı oluşturur".

Bu, bir sonraki nesil akıllı ağ altyapısına bahis yapmaktır.
Bu proje sürekli takip edilmeye değer.
@Gradient_HQ @KaitoAI @0xMantleCN