过去两年，AI 的算力和模型增长速度远超过去十年。

结果很明显，所有人与所有应用，都越来越依赖中心化云基础设施。

Gradient ：把 AI 从中心化云端拿回来，交还给用户。

AI 模型越来越大、成本越来越高、对隐私要求越来越敏感。
如果还依赖 Cloudflare、AWS、GCP 这种中心化托管，速度、成本、数据主权都会被卡住。

Gradient 的新方向
AI 不跑在云端，而跑在分布式网络上。
算力由用户贡献，模型在本地或边缘执行，AI 服务随时在线、不可下线、可验证。

这个目标依靠两块核心基建：

Parallax（本地 AI 操作系统）
直接把 LLM 运行环境装进你的电脑。
能跑 GLM-4.6、Kimi K2 等模型，也能处理长达 200K token 的上下文。
不用自己折腾环境，打开即用。

Lattica（分布式计算层）
把全球计算节点抽象成一张执行网络，让不同设备的算力聚合，成为一个统一的 AI 运行层。
这套系统连接到 Solana 上运行成 Gradient Network。
节点贡献在线时间与连接性，就能获得激励（POA、POC）。

Gradient 的落地方向不是交给工程师，而是面向所有人：
本地代理、AI 助手、创意工具、隐私场景、跨设备 AI 同步……
设备越多，网络越强，用户就越成为网络的实际所有者。

AI 正在走向本地化、独立运行、算力去中心化。
Gradient 不只做模型，而是做“让 AI 能真正自由运作的基础层”。

这是在押注下一代智能网络基础设施，
这个项目值得持续关注。
@Gradient_HQ @KaitoAI @0xMantleCN