Ang recent na $10 million seed round ng Gradient Network ay nagpapakita ng mabilis na pag-deploy ng capital sa decentralized AI infrastructure.
Suportado ng Pantera Capital, Multicoin Capital, at HSG, ang pondo ay gagamitin para sa pag-develop ng decentralized AI runtime stack ng Gradient.
Paglipat Mula sa Centralized AI Papunta sa Decentralized Alternatives
Ang project ay nagla-launch ng dalawang core protocols—Lattica at Parallax—para mapadali ang peer-to-peer data movement at distributed AI inference. Hindi ito isolated na development.
Ayon sa market data, umabot sa 164 na kumpanya ang decentralized AI sector sa pagtatapos ng 2024. Sa mga ito, 104 ang nakakuha ng pondo. Inaasahang aabot sa $973.6 million ang total market cap pagsapit ng 2027.
Layunin ng mga decentralized AI projects na i-challenge ang dominance ng mga hyperscalers tulad ng OpenAI, Google, at AWS. Kontrolado ng mga kumpanyang ito ang karamihan ng AI training, inference, at distribution infrastructure.
Nakatuon ang approach ng Gradient sa browser-based nodes at lightweight peer networks, na nag-aalok ng alternatibo sa cloud-heavy deployments.
Sinasabi ng project na ang modelong ito ay nagpapababa ng gastos at latency habang pinapabuti ang privacy.
Habang may mga katulad na efforts tulad ng Bittensor para sa decentralized model training at Gensyn para sa compute marketplaces, nakatuon ang Gradient sa inference at coordination.
Ito ang nagtatangi sa kanila mula sa compute rental marketplaces at model repositories.
Bakit Kapansin-pansin ang Funding Round ng Gradient Network
Historically, nag-i-invest ang Pantera at Multicoin sa infrastructure-level plays. Ang kanilang partisipasyon sa round na ito ay nagsa-suggest ng mas mataas na kumpiyansa ng mga institusyon sa decentralized runtime models.
Sa pag-suporta sa mga protocols tulad ng Lattica (para sa data flow) at Parallax (para sa inference), ang mga investors ay tumataya sa infrastructure na nagpapagana sa AI agents—kung saan ang mga models ay dynamic na nagko-communicate, nag-share ng context, at tumatakbo sa distributed systems.
Kasama ito sa lumalaking consensus sa industriya na hindi sapat ang static AI deployments para sa real-world, real-time na use cases.
Mga Hamon Parang Di Pa Tapos
Sa kabila ng optimismo, maraming hamon pa rin ang decentralized AI.
Ang bandwidth, latency, at iba-ibang hardware environments ay nananatiling komplikado i-coordinate. Ang paggamit ng Gradient ng Sentry Nodes ay sinusubukang tugunan ito, pero ang adoption sa malaking scale ay hindi pa napatunayan.
Nag-aalala rin ang seguridad. Ang pag-serve ng models sa untrusted devices ay nagdadala ng risks sa output manipulation, data leakage, at model poisoning.
Habang ang architecture ng Gradient ay nangangako ng privacy-preserving inference, magiging kritikal ang independent audits at long-term resilience.
Sa kabuuan, ang pondo ng Gradient ay nagpapatibay sa ideya na ang decentralized AI ay hindi fringe. Sumasali ito sa lumalaking hanay ng infrastructure projects na naglalayong gawing open, modular, at verifiable ang intelligence.
Disclaimer
Alinsunod sa mga patakaran ng Trust Project, ang opinion article na ito ay nagpapahayag ng opinyon ng may-akda at maaaring hindi kumakatawan sa mga pananaw ng BeInCrypto. Nananatiling committed ang BeInCrypto sa transparent na pag-uulat at pagpapanatili ng pinakamataas na pamantayan ng journalism. Pinapayuhan ang mga mambabasa na i-verify ang impormasyon sa kanilang sariling kakayahan at kumonsulta sa isang propesyonal bago gumawa ng anumang desisyon base sa nilalamang ito. Paalala rin na ang aming Terms and Conditions, Privacy Policy, at Disclaimers ay na-update na.
