Tại sao khoản tài trợ 10 triệu USD của Gradient Network lại quan trọng đối với AI phi tập trung?

Vòng gọi vốn 10 triệu USD gần đây của Gradient Network là tín hiệu mới nhất cho thấy sự gia tăng đầu tư vào hạ tầng AI phi tập trung.

Được hỗ trợ bởi Pantera Capital, Multicoin Capital và HSG, khoản đầu tư này sẽ hỗ trợ phát triển ngăn xếp runtime AI phi tập trung của Gradient.

Sự chuyển dịch từ AI tập trung sang các giải pháp phi tập trung

Dự án này đang ra mắt hai giao thức cốt lõi—Lattica và Parallax—để hỗ trợ di chuyển dữ liệu ngang hàng và suy luận AI phân tán. Sự phát triển này không phải là trường hợp đơn lẻ.

Theo dữ liệu thị trường, lĩnh vực AI phi tập trung đã có 164 công ty vào cuối năm 2024. Trong số đó, 104 công ty đã nhận được tài trợ. Tổng vốn hóa thị trường dự kiến sẽ đạt 973.6 triệu USD vào năm 2027.

Các dự án AI phi tập trung đang nhắm đến việc thách thức sự thống trị của các công ty lớn như OpenAI, Google và AWS. Những công ty này kiểm soát phần lớn hạ tầng đào tạo, suy luận và phân phối AI.

Cách tiếp cận của Gradient tập trung vào các nút dựa trên trình duyệt và mạng ngang hàng nhẹ, cung cấp một giải pháp thay thế cho các triển khai nặng về đám mây.

Dự án tuyên bố mô hình này giảm chi phí và độ trễ trong khi cải thiện quyền riêng tư.

Mặc dù có những nỗ lực tương tự—như Bittensor cho đào tạo mô hình phi tập trung và Gensyn cho thị trường tính toán—Gradient tập trung vào suy luận và phối hợp.

Điều này làm cho nó khác biệt với các thị trường cho thuê tính toán và kho lưu trữ mô hình.

Tại sao vòng gọi vốn của Gradient Network nổi bật

Pantera và Multicoin từ trước đến nay đã đầu tư vào các dự án hạ tầng. Sự tham gia của họ trong vòng này cho thấy sự tin tưởng ngày càng tăng của các tổ chức vào các mô hình runtime phi tập trung.

Bằng cách hỗ trợ các giao thức như Lattica (cho luồng dữ liệu) và Parallax (cho suy luận), các nhà đầu tư đang đặt cược vào hạ tầng cho phép các tác nhân AI—nơi các mô hình giao tiếp động, chia sẻ ngữ cảnh và chạy trên các hệ thống phân tán.

Điều này phù hợp với sự đồng thuận ngày càng tăng trong ngành rằng các triển khai AI tĩnh là không đủ cho các trường hợp sử dụng thực tế, thời gian thực.

Thách thức vẫn còn tồn tại

Mặc dù có sự lạc quan, AI phi tập trung vẫn đối mặt với nhiều rào cản lớn.

Băng thông, độ trễ và môi trường phần cứng không đồng nhất vẫn phức tạp để phối hợp. Việc sử dụng Sentry Nodes của Gradient cố gắng giải quyết vấn đề này, nhưng việc áp dụng trên quy mô lớn vẫn chưa được chứng minh.

Bảo mật cũng là một mối quan ngại. Việc phục vụ các mô hình trên các thiết bị không đáng tin cậy tạo ra rủi ro về thao túng đầu ra, rò rỉ dữ liệu và đầu độc mô hình.

Mặc dù kiến trúc của Gradient hứa hẹn suy luận bảo vệ quyền riêng tư, các cuộc kiểm toán độc lập và khả năng chống chịu lâu dài sẽ rất quan trọng.

Tổng thể, khoản đầu tư của Gradient củng cố ý tưởng rằng AI phi tập trung không phải là xu hướng nhỏ lẻ. Nó gia nhập một loạt các dự án hạ tầng đang hướng tới việc làm cho trí tuệ trở nên mở, mô-đun và có thể xác minh.