Gradient：当 AI 不再属于中心化巨头！

下面这个视频很有意思：

@alex_mirran 和机组人员在几分钟内让 @Alibaba_Qwen 235B 运行起来。

可以允许我们在 Mac 和 PC 上建立本地 AI 集群，并托管自己的模型和应用程序，而不会影响性能！

这是怎么办到的？

实际上，过去几年，AI 变得越来越强，却也越来越“私有化”：模型封闭、接口昂贵、数据被锁死：

但在另一条更隐秘的路径上，一群人正在尝试重启这场叙事，他们相信：AI 不该是产品，而该是一种公共资源。

Gradient，正在构建一个去中心化 AI 基础设施。

核心是三套协议：

1️⃣Echo：分布式强化学习引擎，让强化学习的过程可以发生在去中心化的环境中，让模型后训练不再是少数企业垄断的过程；

2️⃣Parallax：分布式推理引擎，让每个人都运行属于自己的 AI，也能与他人一起加入推理网络中，服务更广泛的需求。

3️⃣Lattica：负责让模型与数据在全球自由流动；

听起来像科幻，但其实是非常现实的愿景：Open Intelligence Stack（开放智能栈）。

一个开放的、无需许可的智能系统：不依赖巨头云，不锁在 API 背后，而是运行在公共网络上。

就像开头说到的运行方式！

翻了下他们的研究文档：目前已经发布了分布式推理引擎 Parallax、强化学习框架 Echo、企业级方案 Gradient Cloud。

并且 Kimi、阿里通义千问、SGLang、Minimax 等顶级 AI 实验室都已转发支持，感觉把“加密世界的开放精神”与“AI 世界的技术严谨”拼在一起。

那种感觉很罕见：不是“AI narrative”，也不是“炒 hype”。从 GPU/MAC 调度，到分布式 KV cache、跨网络异构推理优化，每一篇都是真研究。

这种冷静而长期主义的做法，让我想起早期的 DeepSeek：不吵、不快，但稳步把底层架构铺开。

2025 年 6 月，Gradient 完成由 Pantera 和 Multicoin 领投的 1000 万美元融资。Pantera 在其 Portfolio 中首次设立 DeAI 赛道，而 Gradient 是他们唯一的押注对象。

创始人 Eric 出身红杉，团队近 40 人：ACM 金牌、姚班、哥大博士齐聚，技术基因极硬。

你能感受到一种稀有的气质：

既有工程师的坚韧，也有研究者的审美。

结语——

在巨头定义智能的年代里，Gradient 试图让智能重新开放，也许这件事最后做成的，不一定是它；

但它的存在，证明了“开放智能”这条路，已经被点亮。

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