ผู้เขียน: Biteye Core Contributor @anci_hu49074

บล็อคเชนกำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินสำหรับ AI อย่างต่อเนื่อง และอุดมคติของการกระจายอำนาจจำเป็นต้องมีการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด

ในอดีต ชุมชนได้สร้างคำศัพท์ใหม่ๆ มากมายเกี่ยวกับการผสมผสานระหว่างบล็อคเชนและ AI: Web3 AI หมายถึงการรวมกันต่างๆ Crypto AI มีแนวโน้มไปในแนวทางอนุรักษ์นิยมและปฏิบัติได้จริง โดยหวังที่จะให้โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินพื้นฐานสำหรับ AI ผ่านทางคริปโต ในขณะที่ DeAI เป็นตัวแทนของอุดมคติแบบบุกเบิกของการกระจายอำนาจ โดยพยายามใช้บล็อคเชนเพื่อสร้าง AI ที่เป็นประชาธิปไตยและยุติธรรมที่ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมได้

ในอุดมคติ เส้นทางทั้งสองนี้สามารถดำเนินไปคู่ขนานกันได้ เพื่อส่งเสริมระบบนิเวศ Web3 AI ที่มีประสิทธิภาพและยุติธรรมร่วมกัน อย่างไรก็ตาม ความเป็นจริงมักจะน่าตื่นตะลึงอยู่เสมอ กระแสการเก็งกำไรสกุลเงินดิจิทัล AI ของ Nof1 แทบจะไม่ลดลงเลย ขณะที่ X402 ที่ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google, Cloudflare และ Coinbase กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ยิ่งตอกย้ำความเชื่อมั่นว่าบล็อกเชนจะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการชำระเงินด้วย AI ซึ่งเป็นทิศทางของ Crypto AI

อย่างไรก็ตาม แรงผลักดันอันแข็งแกร่งของการพัฒนา Crypto AI นี้ ทำให้เราต้องพึ่งพาบริษัทยักษ์ใหญ่แบบดั้งเดิมมากขึ้นในระดับหนึ่ง และเร่งการขยายตัวอย่างต่อเนื่องของพวกเขา เราจะเปิดโอกาสให้ประชาชนทั่วไปมีส่วนร่วมในการกระจายคุณค่าของ AI และหลีกเลี่ยงการพึ่งพาบริษัทยักษ์ใหญ่แบบดั้งเดิมได้อย่างไร DeAI จำเป็นต้องมีวิธีการใหม่เพื่อก้าวข้ามสถานการณ์ที่ยากลำบากนี้

ในฉากหลังนี้ Gradient กำลังให้คำตอบของตัวเอง

บนคลาวด์หรือบนพื้นที่? นี่คือคำถามสำคัญสำหรับ AI แบบกระจายศูนย์

คลาวด์หรือระบบภายในเครื่อง – เป็นตัวเลือกที่เรามักเผชิญอยู่บ่อยครั้ง

ในอดีต ความสะดวกสบายของระบบคลาวด์ทำให้เราประกาศอย่างมองโลกในแง่ดีว่า "ทุกอย่างอยู่บนคลาวด์" โดยเชื่อว่าด้วยการเร่งความเร็วของ 5G เราสามารถหลุดพ้นจากข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์และรับพื้นที่จัดเก็บและพลังการประมวลผลในราคาต่ำผ่าน "การเช่า" ซึ่งจะเป็นทางเลือกที่ยืดหยุ่นและประหยัด

แต่ในยุค AI "สิทธิในการเลือก" นี้กำลังถูกพรากไปอย่างเงียบๆ ชิป Nvidia ที่จำเป็นอาจมีราคาสูงถึงหลายหมื่นดอลลาร์ และคนทั่วไปสามารถเข้าสู่ตลาดได้โดยไปที่คลาวด์เท่านั้น ถูกบังคับให้หยิบสคริปต์ของ "Camel Xiangzi" ขึ้นมา ดังนั้นจึงส่งมอบพลังให้กับยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์อย่างมองไม่เห็น

การเลือกผลิตภัณฑ์คลาวด์แบบแพ็กเกจสำเร็จรูปอาจดูเหมือนเป็นเรื่องของประสิทธิภาพและความสะดวกสบาย แต่ในความเป็นจริงแล้วกลับหมายถึงการสูญเสียการควบคุม "สินทรัพย์ AI" ส่วนบุคคลอย่างสิ้นเชิง ในยุคก่อน AI เราอาจสามารถจ่ายค่าแลกเปลี่ยนข้อมูลเพื่อรับบริการฟรีได้ แต่เมื่อขอบเขตความสามารถของ AI ยังคงขยายกว้างขึ้น วันหนึ่ง AI จะเข้ามาจัดการสินทรัพย์ของเรา ตัดสินใจลงทุน และเข้าใจความปรารถนาที่ลึกซึ้งและเปราะบางที่สุด รวมถึงความเจ็บปวดที่ซ่อนเร้นของเรา ซึ่งจะกลายเป็นส่วนสำคัญที่ขาดไม่ได้ในชีวิตของเรา

อย่างไรก็ตาม หากคุณเลือกใช้โซลูชันบนคลาวด์ ส่วนที่ขาดไม่ได้นี้จะอยู่ในมือของผู้ให้บริการคลาวด์ จำความรู้สึกสิ้นหวังอย่างท่วมท้นที่แผ่ซ่านไปทั่วอินเทอร์เน็ตเมื่อ ChatGPT4 ถูกลบออกจาก App Store ได้ไหม

สิ่งที่ Gradient มุ่งหวังจะทำคือการส่งเสริมให้ทุกคนมีความสามารถในการปรับใช้โมเดล โดยให้พวกเขามีอำนาจอธิปไตยอย่างสมบูรณ์เหนือ "ทรัพย์สิน AI" ของพวกเขา และช่วยให้พวกเขาจัดเก็บข้อมูลในเครื่องในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

ไม่ได้หมายความว่า Gradient ได้เปลี่ยนไปใช้การปรับใช้เฉพาะพื้นที่อย่างสมบูรณ์ โดยละทิ้งข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของคลาวด์ ในทางกลับกัน Gradient สามารถผสานประสิทธิภาพคลาวด์เข้ากับข้อได้เปรียบด้านความเป็นส่วนตัวในพื้นที่ผ่านเครือข่ายการทำงานร่วมกัน ผู้ใช้สามารถเพลิดเพลินกับประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นสูงของคลาวด์ พร้อมกับรับประกันความปลอดภัยและความเป็นอิสระของข้อมูล และลดต้นทุนไปพร้อมๆ กันผ่านการทำงานร่วมกันบนเครือข่าย สำหรับสถานการณ์ที่มีความต้องการสูง เช่น การใช้งาน AI Companion และธุรกรรม AI โมเดลนี้มอบข้อได้เปรียบรอบด้านที่ไม่เคยมีมาก่อน

เราจะเริ่มด้วย Parallax เพื่ออธิบายทั้งหมดนี้

คลาวด์

ท้องถิ่น

การไล่ระดับพารัลแลกซ์

การลงทุนด้านทุน

ต่ำ

สูง

โดยพื้นฐานแล้วฟรี

ระดับความยาก

การลงทุนด้านทุน

ต่ำ

สูง

โดยพื้นฐานแล้วฟรี

ระดับความยาก

เรียบง่าย

ภัยพิบัติ

เรียบง่าย

การปกป้องความเป็นส่วนตัว

ต่ำ

สูง

สูง

อธิปไตยของข้อมูล

ไม่มี

มี

มี

คุณเคยมีคำถามนี้บ้างไหม? โมเดลโอเพนซอร์สนั้นยอดเยี่ยมและมีวิสัยทัศน์สูง แต่ในทางปฏิบัติแล้วดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกับผมเลย คนธรรมดาอย่างเราไม่มีพลังประมวลผล GPU และเราไม่สามารถจัดการโปรเจกต์การตั้งค่าที่ซับซ้อนได้ แม้ว่าโมเดลเหล่านี้จะหาได้ฟรีบน HuggingFace แต่โมเดลที่อ้างว่าทำงานบนแล็ปท็อปมักจะถูกจำกัดให้อยู่ในระดับเดียวกับ Macbook Pro M4 รุ่นท็อป และประสิทธิภาพก็ยังจำกัดอยู่มาก

เราจะเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดลโอเพนซอร์สกับผู้ใช้ทั่วไป และปลดปล่อยศักยภาพอันทรงพลังของโมเดลโอเพนซอร์สได้อย่างไร Gradient ขอนำเสนอโซลูชัน Parallax

ฟรี – Parallax คือระบบปฏิบัติการ AI แบบโอเพนซอร์สอย่างสมบูรณ์ ซึ่งคุณสามารถดาวน์โหลดและติดตั้งได้ฟรีบนพีซีหรือ Mac ของคุณ จากนั้นคุณสามารถเลือกรุ่นที่เหมาะสมจากรุ่นโอเพนซอร์สกว่า 40 รุ่นที่มีอยู่ในปัจจุบันของ Parallax และดาวน์โหลดลงในเครื่องของคุณเพื่อใช้งานแบบสแตนด์อโลน มอบความเป็นส่วนตัวสูงสุดและไม่มีค่าใช้จ่าย (หากไม่รวมค่าไฟฟ้า)

ง่ายๆ – กระบวนการติดตั้งทั้งหมดรวดเร็วมาก โดยต้องใช้ความรู้เกี่ยวกับการใช้งานเทอร์มินัลคอมพิวเตอร์เพียงเล็กน้อย (คุณสามารถแก้ไขได้ง่ายๆ ด้วยความช่วยเหลือของ AI) และโดยปกติแล้วจะเสร็จสิ้นภายในสามนาที

ความสามารถในการปรับขนาด – ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว ประสิทธิภาพการทำงานแบบเครื่องเดียวมีข้อจำกัด และแม้แต่พีซีระดับไฮเอนด์ก็ยังประสบปัญหาในการตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพการทำงานสำหรับการดำเนินงาน LLM ดังนั้น นอกจาก Local-Host (โหมดโลคัล) สำหรับการดำเนินงานแบบเครื่องเดียวแล้ว Parallax ยังมีคุณสมบัติอื่นๆ ดังต่อไปนี้

- Co-Host (โหมด Co-Host): แบ่งปันพลังการประมวลผลของพีซีของเพื่อนคุณบนเครือข่ายท้องถิ่น (LAN) หากคุณมีอุปกรณ์หลายเครื่อง คุณสามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์เหล่านั้นเข้าด้วยกันด้วยวิธีนี้ได้เช่นกัน

- โฮสต์ทั่วโลก: การโฮสต์แบบกระจายในเครือข่ายพื้นที่กว้าง (WAN) ที่กระจายทางภูมิศาสตร์ ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันของพลังการประมวลผลแบบกระจายมากขึ้นและการทำงานของโมเดลที่ใหญ่ขึ้นได้

ด้วยเหตุนี้ โมเดลโอเพ่นซอร์สจึงเปิดกว้างสำหรับทุกคนในที่สุด โดยนำเสนอโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งผสมผสานความเป็นส่วนตัวขั้นสูงสุดเข้ากับประสิทธิภาพที่ยืดหยุ่น

ความประทับใจโดยตรงที่สุดหลังจากได้ลองใช้ผลิตภัณฑ์ Gradient คือความสะดวกในการใช้งานและการให้ความเคารพต่อผู้ใช้

Parallax ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการปรับใช้ภายในเครื่องและกระบวนการอนุมานแบบร่วมมือกันได้อย่างชาญฉลาด ส่งผลให้ประสบการณ์การใช้งานราบรื่นและใช้งานง่าย นอกจากนี้ ทีมงานยังได้เปิดตัว Chatbot Demo ที่น่าสนใจอีกด้วย ซึ่งต่างจาก Chatbot ทั่วไป โดยจะแสดงกระบวนการอนุมานของแต่ละโหนดในเครือข่ายแบบเรียลไทม์ พร้อมกับตอบคำถาม ช่วยให้ผู้ใช้เห็นภาพรวมของการอนุมานแบบกระจายศูนย์ได้อย่างแม่นยำ

นอกเหนือจากความจริงใจต่อผู้ใช้แล้ว รูปแบบธุรกิจ DeAI โดยรวมของ Gradient ยังครอบคลุมและมั่นคงมากอีกด้วย

Gradient ได้เปิดตัว Echo ซึ่งเป็นโปรโตคอลการฝึกอบรมแบบกระจายอำนาจสำหรับการเรียนรู้เชิงเสริมแรง และสถาปัตยกรรม Lattica ซึ่งทำหน้าที่เป็นเลเยอร์การส่งข้อมูลพื้นฐาน โดยสร้างเป็นเทคโนโลยี AI แบบกระจายอำนาจที่สมบูรณ์ โดยอาศัยความสามารถในการอนุมานแบบกระจายอำนาจของ Parallax

Echo คือกรอบการทำงานที่เป็นนวัตกรรมสำหรับการฝึกฝนการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบกระจายศูนย์ (RL) ที่แยกขั้นตอน "การสุ่มตัวอย่างอนุมาน" (การสร้างข้อมูล) และ "การฝึกแบบจำลอง" ออกจากกัน โดยมอบหมายแต่ละขั้นตอนให้กับฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการดำเนินการ ยกตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์และแล็ปท็อปทั่วไปจะจัดการการรวบรวมข้อมูลและการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม ในขณะที่เซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูงจะเน้นการฝึกฝนและอัปเดตแบบจำลอง ซึ่งไม่เพียงแต่ผสานรวมพลังการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ที่ต่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการฝึกฝน ลดต้นทุน และช่วยให้การปรับใช้แบบกระจายศูนย์มีความยืดหยุ่นมากขึ้น

Lattica ในฐานะเครื่องมือส่งข้อมูลอเนกประสงค์ มีหน้าที่รับผิดชอบในการส่งข้อมูลสำคัญ เช่น น้ำหนักแบบจำลอง และโทเค็นอนุมาน ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย ด้วยค่าความหน่วงต่ำเพียง 98 มิลลิวินาที Lattica จึงครอบคลุมเมืองมากกว่า 3,300 เมือง และ 37,000 โหนดทั่วโลก และเป็นที่รู้จักในฐานะ "เส้นเลือดใหญ่แห่งข้อมูล" ของระบบนิเวศ Gradient

Lattica ในฐานะเครื่องมือส่งข้อมูลอเนกประสงค์ มีหน้าที่รับผิดชอบในการส่งข้อมูลสำคัญ เช่น น้ำหนักแบบจำลอง และโทเค็นอนุมาน ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย ด้วยค่าความหน่วงต่ำเพียง 98 มิลลิวินาที Lattica จึงครอบคลุมเมืองมากกว่า 3,300 เมือง และ 37,000 โหนดทั่วโลก และเป็นที่รู้จักในฐานะ "เส้นเลือดใหญ่แห่งข้อมูล" ของระบบนิเวศ Gradient

ด้วยการสร้างบนพื้นฐาน Echo, Gradient กำลังฝึกอบรมโมเดลเฉพาะอุตสาหกรรมต่างๆ ที่ประมาณหรือแม้กระทั่งเหนือกว่าประสิทธิภาพของ GPT-5 และ Claude Sonnet 4.5 ในสภาพแวดล้อมโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งเป็นแรงผลักดันการนำ Infra มาใช้

ยิ่งไปกว่านั้น Gradient ได้เปิดตัวบริการ Gradient Cloud สำหรับผู้ใช้ระดับองค์กร ด้วยข้อได้เปรียบด้านความเร็วและต้นทุนของเครือข่ายการประมวลผลแบบกระจายที่ทรงพลัง และวางแผนที่จะสร้างเลเยอร์ความน่าเชื่อถือของ AI ที่มุ่งเน้นการตรวจสอบความถูกต้องของการอนุมานและการฝึกอบรม LLM รวมถึงความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ที่ไม่สามารถติดตามได้ ต่อยอดจากรากฐานนี้ Gradient จะสร้างเครือข่าย AI หลายเอเจนต์ที่ทำงานร่วมกัน เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมในเลเยอร์แอปพลิเคชันและสร้างวงจรธุรกิจที่สมบูรณ์

ความยากลำบากของ AI แบบกระจายอำนาจนั้นไม่น้อยไปกว่าความยากลำบากในการท้าทายระบบทุนนิยม ซึ่งต้องอาศัยการบรรจบกันในระดับสูงของเวลา สถานที่ และปัจจัยด้านมนุษย์ที่เหมาะสม

Gradient ระดมทุนเริ่มต้นได้ 10 ล้านดอลลาร์สหรัฐ นำโดย Pantera Capital และ Multicoin Capital โดยมี Sequoia China เข้าร่วมด้วย ในบรรดาผู้ก่อตั้งทั้งสอง Eric มาจาก Sequoia China ขณะที่ Yuan เคยทำงานในโปรเจกต์ต่างๆ เช่น Helium และ Neo สมาชิกหลักในทีมประกอบด้วยบัณฑิตจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ เช่น Yao Class ของมหาวิทยาลัยชิงหวา นักกีฬาเหรียญทอง ACM จากมหาวิทยาลัยเบิร์กลีย์ มหาวิทยาลัย CMU และ ETH Zurich ซึ่งมีประสบการณ์ครอบคลุมบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอย่าง Google, Apple, ByteDance และ Microsoft

ในด้านการวิจัย ทีมงานมีผลงานที่โดดเด่นอย่างต่อเนื่องในด้านต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย ตัวแทน AI และการประมวลผลที่ตรวจสอบได้ โดยมีผลงานตีพิมพ์รายละเอียดมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คาดว่า Gradient จะเปิดเผยนวัตกรรมหลักด้านอัลกอริทึมการจัดตารางเวลาที่ซับซ้อนในงานประชุม ICLR 2026 AI เพื่อแก้ไขปัญหาการจัดตารางเวลาฮาร์ดแวร์ที่ไม่เป็นเนื้อเดียวกันในการฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์

ผลิตภัณฑ์และศักยภาพด้านการวิจัยอันโดดเด่นของ Gradient ได้รับการยอมรับและการสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบัน Parallax ครองอันดับหนึ่งบน Product Hunt และได้ร่วมมือกับห้องปฏิบัติการ AI โอเพนซอร์สชั้นนำ เช่น @Kimi_Moonshot และ @Alibaba_Qwen การติดตั้ง PC/Mac เพียงเครื่องเดียวก็สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ เช่น Kimi K2 และ Qwen3 235B ได้อย่างราบรื่น

ในระดับโครงสร้างพื้นฐาน Gradient ใช้ SGLang จาก @LMSYSOrg ซึ่งเป็นบริษัทโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ยอดนิยมในเมืองซิลิคอนวัลเลย์ เป็นแบ็กเอนด์การอนุมานแบบพร้อมกันสูง ซึ่งรองรับการประมวลผลแบบแบตช์ต่อเนื่องและการใช้แคชแบบคีย์-ค่าซ้ำ และได้รับการสนับสนุนดั้งเดิมสำหรับ MLX LM บน Apple Silicon ช่วยให้มีปริมาณงานสูงและเวลาแฝงต่ำในระหว่างรันไทม์ขนาดใหญ่

ยิ่งไปกว่านั้น Gradient กำลังสร้างอิทธิพลอย่างแข็งขันภายในระบบนิเวศ Solana โครงการนี้ยังเป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนการแข่งขัน Solana x402 Hackathon ที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน โดยทำงานร่วมกับพันธมิตรในระบบนิเวศอย่าง Visa และ Phantom เพื่อก้าวขึ้นเป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สำคัญภายในระบบนิเวศ Solana

กล่าวได้ว่าในช่วงเวลาที่อุตสาหกรรม DeAI ทั้งหมดยังคงอยู่ในขั้น "ข้ามแม่น้ำโดยการสัมผัสก้อนหิน" Gradient กลับประสบความสำเร็จในแง่ของความสามารถของผลิตภัณฑ์ ประวัติทีมงาน และการยอมรับจากอุตสาหกรรม

การต่อสู้แย่งชิงอำนาจของ OpenAI เมื่อไม่นานมานี้ทำให้เราพูดไม่ออก ขณะเดียวกันก็เผยให้เห็นถึงความเสี่ยงเชิงระบบของ AI แบบรวมศูนย์ เมื่ออำนาจกระจุกตัวมากเกินไป ต้นทุนของการสูญเสียการควบคุมและการกระทำผิดก็จะสูงเกินไป AI แบบกระจายศูนย์ไม่เพียงแต่เป็นอุดมคติทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นสิ่งจำเป็นที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับการพัฒนาอุตสาหกรรมอย่างเข้มแข็งอีกด้วย

เป็นเวลานานแล้วที่ AI แบบกระจายอำนาจและโอเพนซอร์สยังคงถูกจำกัดอยู่ในวงวิชาการเป็นส่วนใหญ่ โดยผู้ใช้ทั่วไปสามารถสังเกตการณ์ได้จากภายนอกเท่านั้น โดยมี “กำแพงทางเทคนิค” กั้นขวางอยู่ โชคดีที่ Gradient กำลังพยายามเชื่อมช่องว่างนี้ ไม่เพียงแต่ด้วยการปรับปรุงการใช้งานผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่อง แต่ยังก้าวเดินอย่างมั่นคงในการวิจัยเชิงนวัตกรรมและการพัฒนาที่ครอบคลุม เพื่อให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าถึงและได้รับประโยชน์จากความสามารถของ AI แบบเปิดได้อย่างแท้จริง

แน่นอนว่าเส้นทางสู่ AI แบบกระจายศูนย์ยังคงยาวไกล และทุกแง่มุม ทั้งประสิทธิภาพ ความปลอดภัย จริยธรรม และการกำกับดูแล ล้วนเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่อย่างน้อยก็มีบางคนที่ก้าวไปข้างหน้าอย่างมั่นคงแล้ว