過去兩年，AI 的算力和模型增長速度遠超過去十年。

結果很明顯，所有人與所有應用，都越來越依賴中心化雲基礎設施。

Gradient ：把 AI 從中心化雲端拿回來，交還給用戶。

AI 模型越來越大、成本越來越高、對隱私要求越來越敏感。
如果還依賴 Cloudflare、AWS、GCP 這種中心化托管，速度、成本、數據主權都會被卡住。

Gradient 的新方向
AI 不跑在雲端，而跑在分布式網路上。
算力由用戶貢獻，模型在本地或邊緣執行，AI 服務隨時在線、不可下線、可驗證。

這個目標依靠兩塊核心基建：

Parallax（本地 AI 操作系統）
直接把 LLM 運行環境裝進你的電腦。
能跑 GLM-4.6、Kimi K2 等模型，也能處理長達 200K token 的上下文。
不用自己折騰環境，打開即用。

Lattica（分布式計算層）
把全球計算節點抽象成一張執行網路，讓不同設備的算力聚合，成爲一個統一的 AI 運行層。
這套系統連接到 Solana 上運行成 Gradient Network。
節點貢獻在線時間與連接性，就能獲得激勵（POA、POC）。

Gradient 的落地方向不是交給工程師，而是面向所有人：
本地代理、AI 助手、創意工具、隱私場景、跨設備 AI 同步……
設備越多，網路越強，用戶就越成爲網路的實際所有者。

AI 正在走向本地化、獨立運行、算力去中心化。
Gradient 不只做模型，而是做“讓 AI 能真正自由運作的基礎層”。

這是在押注下一代智能網路基礎設施，
這個項目值得持續關注。
@Gradient_HQ @KaitoAI @0xMantleCN