Der nächste Wendepunkt im Zeitalter der KI – Wie Gradient die Zukunft der offenen Intelligenz gestaltet

Autor: Biteye Kernmitwirkender @anci_hu49074

Die Blockchain wird schrittweise zur Finanzinfrastruktur für AI, das Ideal der Dezentralisierung steht vor einem Durchbruch

Früher entstanden in der Community viele neue Begriffe zur Frage, wie Blockchain und AI kombiniert werden können: Web3 AI bezeichnet alle Arten von Kombinationen, Crypto AI steht für die konservativ-pragmatische Richtung, die darauf abzielt, AI durch Crypto als grundlegende Finanzinfrastruktur zu unterstützen; während DeAI das fortschrittliche Ideal der Dezentralisierung repräsentiert und versucht, mit Blockchain eine demokratische und faire AI für alle zu schaffen.

Im Idealfall könnten diese beiden Wege parallel verlaufen und gemeinsam ein effizientes und faires Web3 AI-Ökosystem vorantreiben. Die Realität ist jedoch oft dramatisch: Der AI-Trading-Hype um Nof1 ist noch nicht abgeklungen, da heizt sich X402 unter der Unterstützung von Google, Cloudflare, Coinbase und anderen Giganten rasant auf, was den Glauben verstärkt, dass Blockchain die grundlegende Zahlungsinfrastruktur für AI werden wird – also in Richtung Crypto AI.

Doch dieser starke Entwicklungstrend von Crypto AI führt in gewisser Weise dazu, dass wir noch abhängiger von traditionellen Großunternehmen werden und beschleunigt deren Expansion – wie können normale Menschen an der Wertschöpfung von AI teilhaben und eine weitere Abhängigkeit von den Giganten vermeiden? DeAI braucht einen neuen Durchbruch.

Vor diesem Hintergrund gibt Gradient seine eigene Antwort.

Cloud oder lokal? Eine zentrale Frage für dezentrale AI

Cloud oder lokal – das ist eine Wahl, vor der wir oft stehen.

Früher ließ uns die Bequemlichkeit der Cloud optimistisch rufen: „Alles in die Cloud!“. Mit dem Fortschritt von 5G dachten wir, wir könnten uns von Hardware-Fesseln befreien und durch „Miete“ günstig Speicher und Rechenleistung erhalten – eine flexible und wirtschaftliche Lösung.

Doch im AI-Zeitalter wird uns diese „Wahlfreiheit“ stillschweigend genommen – ein notwendiger Nvidia-Chip kostet schnell mehrere Tausend Dollar, und normale Menschen können nur über die Cloud einsteigen, gezwungen, das „Kamel Xiangzi“-Skript zu spielen und geben so den Cloud-Giganten noch mehr Macht ab.

Die Wahl vorgefertigter Cloud-Produkte bedeutet auf den ersten Blick Effizienz und Bequemlichkeit, im Hintergrund jedoch den vollständigen Kontrollverlust über die eigene „AI-Asset“-Souveränität. Vor der AI-Ära tauschten wir Daten gegen kostenlose Dienste – das war vielleicht noch akzeptabel; doch mit der weiteren Ausweitung der AI-Fähigkeiten wird AI eines Tages unsere Vermögenswerte verwalten, unsere Investitionen bestimmen und unsere innersten Wünsche und Schwächen kennen – sie wird ein unverzichtbarer Teil unseres Lebens.

Und wenn du dich für die Cloud entscheidest, liegt dieser unverzichtbare Teil in den Händen der Cloud-Anbieter. Erinnerst du dich an die Welle der Verzweiflung im Internet, als ChatGPT4 entfernt wurde?

Gradient möchte jedem die Fähigkeit geben, Modelle selbst zu deployen, damit jeder die absolute Souveränität über seine „AI-Assets“ besitzt und dir hilft, deine Daten lokal zu speichern, um Privatsphäre und Sicherheit zu wahren.

Natürlich bedeutet das nicht, dass Gradient vollständig auf Lokalisierung setzt und die Vorteile von Cloud-Leistung und Skalierbarkeit aufgibt. Im Gegenteil: Durch ein kooperatives Netzwerk kann Gradient die Leistungsfähigkeit der Cloud mit den Datenschutzvorteilen der lokalen Nutzung verbinden. Nutzer genießen sowohl die Effizienz und Flexibilität der Cloud als auch Datensicherheit und Autonomie, während die Zusammenarbeit im Netzwerk die Kosten senkt. Für Szenarien mit hoher Nachfrage wie AI-Companions oder AI-Trading bietet dieses Modell beispiellose Vorteile auf allen Ebenen.

All dies beginnt bei Parallax.

Cloud

Lokal

Gradient Parallax

Kapitalaufwand

Niedrig

Hoch

Im Grunde kostenlos

Schwierigkeitsgrad

Einfach

Schwierig

Einfach

Datenschutz

Niedrig

Hoch

Hoch

Datensouveränität

Keine

Ja

Ja

Der beste Weg, Open-Source-Modelle zu nutzen: Parallax

Kennst du dieses Problem? Open-Source-Modelle sind zwar gut und ambitioniert, aber in der Praxis scheinen sie nichts mit mir zu tun zu haben – wir normalen Menschen haben weder GPU-Rechenleistung noch können wir komplexe Setups bewältigen. Selbst wenn diese Modelle kostenlos auf HuggingFace liegen, laufen die angeblich auf Laptops lauffähigen Modelle meist nur auf High-End Macbook Pro M4, und die Leistung ist immer noch sehr begrenzt.

Wie kann man die Barriere zwischen Open-Source-Modellen und normalen Nutzern durchbrechen und das Potenzial von Open-Source-Modellen freisetzen? Gradient bringt mit Parallax seine Lösung.

Kostenlos – Parallax ist ein vollständig Open-Source AI-Betriebssystem. Du kannst es kostenlos auf deinem PC oder Mac installieren und dann aus über 40 Open-Source-Modellen, die Parallax derzeit anbietet, das passende Modell auswählen und lokal herunterladen, um es auf deinem Rechner auszuführen – für absolute Privatsphäre und null Kosten (abgesehen vom Stromverbrauch).

Einfach – Der gesamte Installationsprozess ist sehr schnell, du brauchst nur ein wenig Terminal-Kenntnisse (AI kann dir dabei leicht helfen), normalerweise ist alles in drei Minuten erledigt.

Skalierbar – Wie bereits erwähnt, ist die Leistung eines einzelnen Rechners begrenzt, selbst ein High-End-PC kann die Anforderungen großer LLMs kaum erfüllen. Deshalb bietet Parallax neben dem lokalen Modus (Local-Host) auch:

-  Co-Host (Kooperationsmodus): Teile die Rechenleistung von Freunden im lokalen Netzwerk (LAN). Wenn du mehrere Geräte hast, kannst du sie auf diese Weise verbinden.

-  Global Host (Globaler Modus): Verteiltes Hosting über das Wide Area Network (WAN), um noch mehr verteilte Rechenleistung zu bündeln und größere Modelle auszuführen.

Damit stehen Open-Source-Modelle endlich jedem offen. Ob maximale Privatsphäre oder flexible Leistung – alles ist möglich.

Die praktische Seite des DeAI-Ideals: Wie macht man ein gutes Produkt?

Benutzerfreundlichkeit und Respekt gegenüber den Nutzern sind die unmittelbarsten Eindrücke nach der Nutzung von Gradient-Produkten.

Parallax hat den komplexen Prozess der lokalen Bereitstellung und kooperativen Inferenz extrem und elegant vereinfacht, das Nutzererlebnis ist flüssig und freundlich. Außerdem hat das Team ein interessantes Chatbot-Demo veröffentlicht, das sich von herkömmlichen Chatbots unterscheidet: Es zeigt während der Beantwortung von Fragen in Echtzeit den Inferenzprozess der einzelnen Netzwerkknoten, sodass Nutzer einen direkten Einblick in die dezentrale Inferenz erhalten.

Neben der Aufrichtigkeit gegenüber den Nutzern ist Gradient auch in der gesamten DeAI-Geschäftsstrategie sehr umfassend und solide aufgestellt.

Aufbauend auf Parallax für dezentrale Inferenz hat Gradient außerdem das dezentrale Trainingsprotokoll Echo für Reinforcement Learning eingeführt sowie die Lattica-Architektur als Datenübertragungsschicht, wodurch ein vollständiger dezentraler AI-Technologiestack entsteht.

Echo ist ein innovativer Rahmen für dezentrales Reinforcement Learning (RL)-Training, der „Inferenz-Sampling“ (Datengenerierung) und „Modelltraining“ entkoppelt und jeweils der am besten geeigneten Hardware zuweist. Beispielsweise übernehmen Alltagscomputer und Laptops die Datenerfassung und Interaktion mit der Umgebung, während leistungsstarke Server sich auf das Modelltraining und -update konzentrieren. So kann heterogene, verteilte Rechenleistung effizient integriert, die Trainingseffizienz gesteigert, Kosten gesenkt und eine flexiblere dezentrale Bereitstellung erreicht werden.

Lattica fungiert als universelle Datenübertragungs-Engine und sorgt für die effiziente und sichere Übertragung von Modellgewichten, Inferenz-Token und anderen wichtigen Daten im dezentralen Netzwerk. Die Latenz beträgt nur 98 ms, das Netzwerk deckt über 3.300 Städte und mehr als 37.000 Knoten weltweit ab und wird als „Datenader“ des Gradient-Ökosystems bezeichnet.

Basierend auf Echo trainiert Gradient eine Reihe branchenspezifischer Modelle, die in realen Umgebungen an die Leistung von GPT-5 und Claude Sonnet 4.5 heranreichen oder diese sogar übertreffen und so die Akzeptanz der Infrastruktur fördern.

Darüber hinaus bietet Gradient dank des Vorteils von Geschwindigkeit und Kosten durch das leistungsstarke verteilte Rechennetzwerk auch Gradient Cloud Services für Unternehmenskunden an und plant, eine AI-Trust-Layer für die Verifizierbarkeit von LLM-Inferenz und -Training sowie für die Nicht-Nachverfolgbarkeit der Nutzerprivatsphäre zu entwickeln. Darauf aufbauend wird Gradient ein kollaboratives Netzwerk aus mehreren AI Agents schaffen, Innovationen auf Anwendungsebene fördern und einen vollständigen kommerziellen Kreislauf bilden.

Wie ist der Weg von Gradient zur dezentralen AI zu bewerten?

Dezentrale AI zu realisieren ist nicht weniger schwierig als den Kapitalismus herauszufordern – es braucht das perfekte Zusammenspiel von Zeit, Ort und Menschen.

Gradient hat in der Seed-Runde bereits 10 Millionen US-Dollar eingesammelt, angeführt von Pantera Capital und Multicoin Capital, mit Beteiligung von Sequoia China. Einer der Gründer, Eric, kommt von Sequoia China, Yuan war zuvor an Projekten wie Helium und Neo beteiligt. Das Kernteam umfasst Mitglieder aus Tsinghua Yao Class, ACM-Goldmedaillengewinner, Berkeley, CMU, ETH und anderen Spitzenuniversitäten, mit Hintergründen bei Google, Apple, ByteDance, Microsoft und anderen führenden Tech-Unternehmen.

In der Forschung ist das Team in den Bereichen verteiltes maschinelles Lernen, AI Agents, verifizierbare Berechnungen usw. sehr produktiv, die entsprechenden Publikationen sind detailliert. Besonders bei der Planung heterogener Hardware im dezentralen Training wird Gradient voraussichtlich auf der ICLR 2026 AI-Konferenz bahnbrechende Innovationen vorstellen.

Gradients herausragende Produkt- und Forschungsfähigkeiten werden kontinuierlich anerkannt und unterstützt. Parallax ist derzeit auf Product Hunt auf Platz eins und kooperiert mit führenden Open-Source-AI-Laboren wie @Kimi_Moonshot und @Alibaba_Qwen. Eine Gruppe von PCs/Macs kann große Modelle wie Kimi K2 und Qwen3 235B reibungslos ausführen.

Auf Infrastrukturebene verwendet Gradient SGLang von @LMSYSOrg, einem angesagten AI-Infra-Unternehmen aus dem Silicon Valley, als Backend für hochparallele Inferenz, unterstützt kontinuierliches Batch-Processing und KV-Cache-Wiederverwendung; zudem gibt es native Unterstützung von MLX LM auf Apple Silicon für hohen Durchsatz und niedrige Latenz bei großem Betrieb.

Außerdem baut Gradient aktiv seine Präsenz im Solana-Ökosystem aus. Das Projekt ist einer der Sponsoren des derzeit angesagten Solana x402 Hackathon und arbeitet Seite an Seite mit Partnern wie Visa und Phantom, um eine wichtige AI-Infrastruktur im Solana-Ökosystem zu werden.

Man kann sagen, dass Gradient in der aktuellen Phase, in der die gesamte DeAI-Branche noch „den Fluss tastend durchquert“, sowohl in Produktkompetenz, Teamhintergrund als auch in der Branchenanerkennung gute Ergebnisse erzielt hat.

Zum Schluss

Das in den letzten Tagen viel diskutierte OpenAI-Drama hat uns nicht nur überrascht, sondern auch die systemischen Risiken zentralisierter AI offengelegt – wenn Macht zu konzentriert ist, sind die Kosten für Kontrollverlust und Missbrauch zu hoch. Dezentrale AI ist nicht nur ein technisches Ideal, sondern eine notwendige Forderung für die gesunde Entwicklung der Branche.

Lange Zeit blieben dezentrale und Open-Source-AI im Elfenbeinturm, normale Nutzer waren durch eine dicke „technische Wand“ getrennt und konnten nur zuschauen. Zum Glück versucht Gradient, eine Brücke zu schlagen – nicht nur durch kontinuierliche Verbesserung der Produktnutzbarkeit, sondern auch durch innovative Forschung und umfassende Planung, damit mehr Menschen wirklich Zugang zu und Nutzen von offenen AI-Fähigkeiten erhalten.

Natürlich ist der Weg zur dezentralen AI immer noch lang – Leistung, Sicherheit, Ethik, Governance, jede Etappe ist voller Herausforderungen, aber zumindest gibt es bereits jemanden, der diesen Weg entschlossen beschreitet.