Gradient Поговорим о децентрализованной AI Infra, проекты в этой области все являются монстрами финансирования, потому что их способность рассказывать истории очень сильна, но на данный момент непонятно, где это может быть реализовано, и какой новый опыт это может принести, с точки зрения @Gradient_HQ: Самую простую структуру AI можно разделить на 4 уровня: приложение/исполнение/обучение модели/данные, что можно понять буквально. Большинство проектов DeAI в основном сосредоточены на уровне исполнения, одновременно добавляя к этому уровню крипто-связанные особенности, такие как расчеты и стимулы, ZK-доказуемость и т.д. А уровень обучения модели и исполнения в настоящее время является самым сосредоточенным и самым дорогим, и на данный момент его трудно децентрализовать. Для новичков сначала стоит сделать небольшую базовую просветительскую работу, обладая профессиональными знаниями, можно пропустить эту часть. Исполнение и компоновка можно понять как распределение требований на вычислительные мощности и модели, например, рынок вычислительных мощностей, планирование задач и т.д., сначала нужно понять, что такое "вычислительная мощность", проще говоря, чтобы заставить модель работать, нужно выполнить много математических расчетов, а способность выполнять эти расчеты и есть вычислительная мощность. В традиционной области AI, например, когда вы общаетесь с ChatGPT, за этим стоит вычислительная мощность для вывода, которая в основном поступает из облачных дата-центров (GPU/AI-ускорители на серверах), вы вводите контент → он отправляется через сеть на бэкэнд → в дата-центре бэкэнда группа GPU/ускорителей запускает модель для завершения вывода → результат возвращается в браузер. Основной продукт Gradient: Parallax, отличается от привычных нам вычислительных систем на основе H100 и H20 тем, что он разбивает вывод на устройства с различными моделями, различной видеопамятью и различными сетевыми условиями. Он автоматически разбивает модель на подходящие размеры, чтобы каждая машина могла работать, его основной задачей является эффективность связи между машинами и оптимизация производительности в гетерогенной аппаратной среде. Большинство проектов все еще пытаются "перенести" H100 на блокчейн, в то время как Gradient делает более смелую попытку, позволяя двум 4090 за 4000 долларов работать почти так же, как одна A100 за 20000 долларов. Здесь включены два варианта использования: 1/ Каждый может использовать несколько компьютеров дома для самостоятельного вывода больших моделей, полностью обеспечивая личную конфиденциальность. 2/ Каждый может присоединиться к сети вывода, чтобы вместе с друзьями выводить модели, даже создать более крупную сеть вывода. Здесь Gradient также разработал довольно сложный алгоритм, включая оптимизацию количества сегментов, динамическую маршрутизацию требований, здесь не будем углубляться, заинтересованные могут прочитать статью. Конечно, Gradient не делает только это, не будем углубляться, это открытая AI инфраструктура. Она также включает в себя такие темы, как обучение с подкреплением и ряд других передовых тем в AI, что показывает, что это амбициозная команда, которая активно следит за инновациями в AI. Недавно команда также была признана и поддержана такими AI Lab, как "Темная сторона Луны", "Али Бинь" и другими, что довольно редко в этой области, такой подход к улучшению AI, во-первых, привлекает гетерогенные ресурсы, строит открытую систему, которая позволяет большему количеству людей легко запускать большие модели и создавать больше интересных приложений. По сравнению с арендой вычислительных мощностей, это в определенной степени снижает затраты, уменьшает риски и повышает устойчивость к цензуре, что хорошо знакомо в крипто-сообществе, а также в области конфиденциальности, позволяя оставлять чувствительные данные для обработки в этом регионе/ближайшем окружении. Многие крупные компании также положительно относятся к DeAI, одним из крупнейших сторонников DeAI Narrative является Дэвид О. Сакс, который многократно подчеркивал: AI изменит мир, но его централизованный путь развития полон рисков. Децентрализованная AI инфраструктура — это единственный способ обеспечить непрерывные инновации и свободную конкуренцию. На данный момент Gradient получил 10 миллионов долларов инвестиций от таких звездных инвесторов, как Multicoin Capital, Pantera, HSG (бывший Sequoia China). "Если AI станет монополизированным, это конец игры. Будущее зависит от того, может ли интеллект быть открытым — децентрализованным, распределенным и доступным для всех." — Дэвид О. Сакс