Gradient Networkの最近の1000万ドルのシードラウンドは、分散型AIインフラへの資本投入が加速している最新の兆候である。
Pantera Capital、Multicoin Capital、HSGの支援を受け、Gradientの分散型AIランタイムスタックの開発を支援する。
Sponsored中央集権型AIから分散型代替案への移行
このプロジェクトは、ピアツーピアのデータ移動と分散型AI推論を促進するために、LatticaとParallaxという2つのコアプロトコルを立ち上げる。この開発は孤立したものではない。
市場データによれば、2024年末までに分散型AIセクターには164社が含まれており、そのうち104社が資金を調達した。市場全体の時価総額は2027年までに9736万ドルに達すると予想されている。
分散型AIプロジェクトは、OpenAI、Google、AWSのようなハイパースケーラーの支配に挑戦することを目指している。これらの企業はAIのトレーニング、推論、配信インフラの大部分を支配している。
Gradientのアプローチは、ブラウザベースのノードと軽量なピアネットワークに焦点を当て、クラウド重視の展開に代わる選択肢を提供する。
Sponsored Sponsoredこのモデルはコストと遅延を削減し、プライバシーを向上させるとプロジェクトは主張している。
同様の取り組みとしては、Bittensorによる分散型モデルトレーニングやGensynによるコンピュートマーケットプレイスがあるが、Gradientは推論と調整に焦点を当てている。
これにより、コンピュートレンタルマーケットプレイスやモデルリポジトリとは一線を画している。
グラディエント・ネットワークの資金調達が注目される理由
PanteraとMulticoinは歴史的にインフラレベルの投資を行ってきた。今回のラウンドへの参加は、分散型ランタイムモデルへの機関投資家の信頼が高まっていることを示唆している。
Sponsored SponsoredLattica（データフロー用）やParallax（推論用）といったプロトコルを支援することで、投資家はAIエージェントを可能にするインフラに賭けている。モデルが動的に通信し、コンテキストを共有し、分散システム全体で実行される。
これは、静的なAI展開が現実のリアルタイムのユースケースには不十分であるという業界のコンセンサスの高まりと一致している。
依然として課題が残る
楽観的な見方がある一方で、分散型AIは依然として高い障壁に直面している。
帯域幅、遅延、異種ハードウェア環境は依然として調整が複雑である。GradientのSentry Nodesの使用はこれに対処しようとしているが、大規模な採用はまだ証明されていない。
セキュリティも懸念を引き起こす。信頼できないデバイスでモデルを提供することは、出力操作、データ漏洩、モデルの汚染に関するリスクを伴う。
Gradientのアーキテクチャはプライバシーを保護する推論を約束しているが、独立した監査と長期的な耐久性が重要である。
全体として、Gradientの資金調達は、分散型AIが周辺的なものではないという考えを強化している。知能をオープンでモジュール化し、検証可能にすることを目指すインフラプロジェクトの増加に加わっている。
