그라디언트 네트워크가 최근 진행했던 1000만달러 시드 라운드는 탈중앙화 AI 인프라에 대한 자본 배치가 가속화되고 있음을 나타냅니다.
이들은 판테라 캐피탈, 멀티코인 캐피탈, HSG의 지원을 받아 그라디언트의 탈중앙화 AI 런타임 스택 개발을 지원할 것입니다.
중앙집중 AI에서 분산형 대안으로 전환
프로젝트는 피어 투 피어 데이터 이동과 분산 AI 추론을 촉진하기 위해 두 가지 핵심 프로토콜인 라티카와 패럴랙스를 출시합니다. 이 개발은 고립된 것이 아닙니다.
시장 데이터에 따르면, 2024년 말까지 탈중앙화 AI 부문에는 164개의 회사가 포함되었습니다. 그중 104개가 자금을 확보했습니다. 총 시가총액은 2027년까지 9억7360만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
탈중앙화 AI 프로젝트는 오픈AI, 구글, AWS와 같은 하이퍼스케일러의 지배에 도전하려고 합니다. 이들 기업은 AI 훈련, 추론, 배포 인프라의 대다수를 통제하고 있습니다.
그라디언트의 접근 방식은 브라우저 기반 노드와 경량 피어 네트워크에 중점을 두어 클라우드 중심 배포에 대한 대안을 제공합니다.
프로젝트는 이 모델이 비용과 지연을 줄이고 프라이버시를 개선한다고 주장합니다.
비슷한 노력으로는 비텐서의 탈중앙화 모델 훈련과 컴퓨트 마켓플레이스를 위한 젠신이 있지만, 그라디언트는 추론과 조정에 중점을 둡니다.
이는 컴퓨트 렌탈 마켓플레이스와 모델 저장소와 차별화됩니다.
그라디언트 네트워크 투자 라운드 주목 이유
판테라와 멀티코인은 역사적으로 인프라 수준의 투자에 참여해 왔습니다. 이번 라운드에 참여한 것은 탈중앙화 런타임 모델에 대한 기관의 신뢰가 증가했음을 시사합니다.
라티카(데이터 흐름)와 패럴랙스(추론)와 같은 프로토콜을 지원함으로써, 투자자들은 AI 에이전트를 가능하게 하는 인프라에 베팅하고 있습니다. 모델이 동적으로 소통하고, 맥락을 공유하며, 분산 시스템에서 실행됩니다.
이는 정적 AI 배포가 현실 세계의 실시간 사용 사례에 충분하지 않다는 산업의 합의와 일치합니다.
여전히 도전 과제 산적
낙관론에도 불구하고, 탈중앙화 AI는 여전히 높은 장벽에 직면해 있습니다.
대역폭, 지연, 이질적인 하드웨어 환경은 여전히 조정하기 복잡합니다. 그라디언트의 센트리 노드 사용은 이를 해결하려고 하지만, 대규모 채택은 아직 입증되지 않았습니다.
보안 문제도 우려됩니다. 신뢰할 수 없는 장치에서 모델을 제공하는 것은 출력 조작, 데이터 유출, 모델 중독과 같은 위험을 초래합니다.
그라디언트의 아키텍처는 프라이버시를 보장하는 추론을 약속하지만, 독립적인 감사와 장기적인 회복력이 중요할 것입니다.
전반적으로, 그라디언트의 자금 조달은 탈중앙화 AI가 주변부가 아님을 강화합니다. 이는 지능을 개방적이고 모듈화하며 검증 가능하게 만들려는 인프라 프로젝트의 증가하는 집합에 합류합니다.
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