Gradient Network का हालिया $10 मिलियन का सीड राउंड डिसेंट्रलाइज्ड AI इन्फ्रास्ट्रक्चर में तेजी से पूंजी निवेश का नवीनतम संकेत है।
Pantera Capital, Multicoin Capital, और HSG द्वारा समर्थित, यह फंडिंग Gradient के डिसेंट्रलाइज्ड AI रनटाइम स्टैक के विकास का समर्थन करेगी।
Centralized AI से डिसेंट्रलाइज्ड विकल्पों की ओर बदलाव
यह प्रोजेक्ट दो मुख्य प्रोटोकॉल—Lattica और Parallax—लॉन्च कर रहा है ताकि पीयर-टू-पीयर डेटा मूवमेंट और डिस्ट्रिब्यूटेड AI इन्फरेंस को सुगम बनाया जा सके। यह विकास अलग नहीं है।
मार्केट डेटा के अनुसार, डिसेंट्रलाइज्ड AI सेक्टर में 2024 के अंत तक 164 कंपनियां शामिल थीं। इनमें से 104 ने फंडिंग प्राप्त की। कुल मार्केट कैप 2027 तक $973.6 मिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है।
डिसेंट्रलाइज्ड AI प्रोजेक्ट्स OpenAI, Google, और AWS जैसे हाइपरस्केलर्स के प्रभुत्व को चुनौती देने का लक्ष्य रखते हैं। ये कंपनियां AI ट्रेनिंग, इन्फरेंस, और डिस्ट्रीब्यूशन इन्फ्रास्ट्रक्चर का अधिकांश हिस्सा नियंत्रित करती हैं।
Gradient का दृष्टिकोण ब्राउज़र-आधारित नोड्स और हल्के पीयर नेटवर्क्स पर केंद्रित है, जो क्लाउड-हेवी डिप्लॉयमेंट्स का एक विकल्प प्रदान करता है।
प्रोजेक्ट का दावा है कि यह मॉडल लागत और लेटेंसी को कम करता है जबकि प्राइवेसी में सुधार करता है।
जबकि समान प्रयास मौजूद हैं—जैसे Bittensor डिसेंट्रलाइज्ड मॉडल ट्रेनिंग के लिए और Gensyn कंप्यूट मार्केटप्लेस के लिए—Gradient इन्फरेंस और कोऑर्डिनेशन पर ध्यान केंद्रित करता है।
यह इसे कंप्यूट रेंटल मार्केटप्लेस और मॉडल रिपॉजिटरीज़ से अलग करता है।
Gradient Network की फंडिंग राउंड क्यों है खास
Pantera और Multicoin ने ऐतिहासिक रूप से इन्फ्रास्ट्रक्चर-लेवल प्ले में निवेश किया है। इस राउंड में उनकी भागीदारी डिसेंट्रलाइज्ड रनटाइम मॉडल्स में बढ़ते संस्थागत विश्वास का संकेत देती है।
Lattica (डेटा फ्लो के लिए) और Parallax (इन्फरेंस के लिए) जैसे प्रोटोकॉल का समर्थन करके, निवेशक उस इन्फ्रास्ट्रक्चर पर दांव लगा रहे हैं जो AI एजेंट्स को सक्षम बनाता है—जहां मॉडल्स डायनामिक रूप से संवाद करते हैं, संदर्भ साझा करते हैं, और डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम्स में चलते हैं।
यह बढ़ते उद्योग के सहमति के साथ मेल खाता है कि स्टैटिक AI डिप्लॉयमेंट्स वास्तविक दुनिया, रियल-टाइम उपयोग मामलों के लिए अपर्याप्त हैं।
चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं
उम्मीद के बावजूद, डिसेंट्रलाइज्ड AI अभी भी कठिन बाधाओं का सामना कर रहा है।
बैंडविड्थ, लेटेंसी, और विभिन्न हार्डवेयर वातावरण को समन्वयित करना जटिल बना रहता है। Gradient का Sentry Nodes का उपयोग इसे संबोधित करने का प्रयास करता है, लेकिन बड़े पैमाने पर एडॉप्शन अभी भी अप्रमाणित है।
सुरक्षा भी चिंताओं को बढ़ाती है। अविश्वसनीय डिवाइसों पर मॉडल्स को सर्व करना आउटपुट मैनिपुलेशन, डेटा लीक और मॉडल पॉइज़निंग के जोखिम लाता है।
जहां Gradient की आर्किटेक्चर प्राइवेसी-प्रिजर्विंग इन्फरेंस का वादा करती है, स्वतंत्र ऑडिट्स और लॉन्ग-टर्म रेजिलिएंस महत्वपूर्ण होंगे।
कुल मिलाकर, Gradient की फंडिंग इस विचार को मजबूत करती है कि डिसेंट्रलाइज्ड AI हाशिये पर नहीं है। यह इंटेलिजेंस को ओपन, मॉड्यूलर, और वेरिफायबल बनाने के लिए बढ़ते इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोजेक्ट्स के सेट में शामिल होता है।
