Gradient Network最近完成的1000万美元种子轮融资，成为去中心化人工智能基础设施领域资本加速布局的最新信号。此次融资由Pantera Capital、Multicoin Capital和HSG共同领投，资金将用于支持Gradient去中心化人工智能运行时堆栈的开发。该网络正在推出两项核心协议——Lattica和Parallax，分别用于促进点对点数据传输和分布式人工智能推理。这一发展并非孤立事件。

根据市场数据显示，截至2024年底，去中心化人工智能领域已包含164家公司，其中104家成功获得融资。预计到2027年，该领域的总市值将达到9.736亿美元。去中心化人工智能项目旨在挑战像OpenAI、谷歌和AWS这样的超大规模企业，这些公司控制了大部分人工智能训练、推理和分发基础设施。

Gradient的解决方案专注于基于浏览器的节点和轻量级对等网络，为传统云密集型部署提供替代方案。该项目声称这种模式可以降低运营成本和延迟，同时提升隐私保护水平。尽管已有类似项目存在，例如Bittensor专注于去中心化模型训练，Gensyn则提供计算市场平台，但Gradient更侧重于推理和协调环节，这使其区别于计算租赁市场和模型仓库。

Pantera和Multicoin长期关注基础设施层面的投资，他们在本轮中的参与表明机构投资者对去中心化运行时模型的信心正在增强。通过支持Lattica（用于数据流）和Parallax（用于推理）等协议，投资者正在押注于能够支持人工智能代理的基础设施，这些代理能够在分布式系统中动态通信、共享上下文并运行。

这一趋势与行业日益增长的共识相一致，即静态的人工智能部署无法满足现实世界中的实时应用场景。尽管前景乐观，去中心化人工智能仍然面临诸多挑战。带宽限制、延迟问题以及异构硬件环境的协调仍然是复杂的技术难题。Gradient采用的Sentry节点试图解决这些问题，但其在大规模应用中的效果尚未得到验证。

安全性方面也存在担忧。在不可信设备上部署模型可能带来输出篡改、数据泄露和模型中毒等风险。虽然Gradient的架构承诺实现隐私保护的推理，但独立审计和长期的系统韧性将是关键因素。

总体来看，Gradient的融资进一步证明了去中心化人工智能并非边缘化领域，而是越来越多基础设施项目所追求的方向，旨在使人工智能更加开放、模块化和可验证。

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