作者：Biteye核心贡献者 @anci_hu49074

区块链稳步成为AI的金融基建，去中心化理想亟需破局

曾经，关于区块链与AI如何结合的问题，社区诞生了许多新名词：Web3 AI 泛指各种结合，Crypto AI 偏向保守务实派，希望通过Crypto的形式为AI提供底层金融基建；而DeAI则代表先锋的去中心化理想，试图用区块链的方式打造人人有份的民主、公平的AI。

理想状态下，这两条路线可以并行不悖，共同推动高效且公平的Web3 AI生态。现实却总是充满戏剧性：Nof1掀起AI炒币狂欢还未褪去，X402在谷歌、Cloudflare、Coinbase等巨头的背书下热度急速发酵，让大家愈发笃信区块链将成为AI支付的底层基建，即 Crypto AI 的方向。

不过这股 Crypto AI 的强势发展势头，某种程度上也让我们更依赖传统巨头，更加速了巨头们继续扩张的步伐——如何让普通人参与AI价值分配，避免进一步依赖传统巨头？DeAI 需要新的破局之道。

在这样的背景下，Gradient 正在给出自己的答案。

云端还是本地？是去中心化AI的重要课题

云端还是本地，是我们常常面临的选择。

过去，云的便利性让我们乐观高呼“万物上云”，以为随着5G提速，就可以摆脱硬件的束缚，用“租赁”的方式低价获取存储和算力，不失为一个灵活经济的选择方案。

但在 AI 时代，这份“选择权”正在被悄然剥夺——一块刚需的英伟达芯片动辄上万美金，普通人想要入局只能走向云端，被迫拿起“骆驼祥子”的剧本，无形中又把更多权力让渡给了云巨头。

选择封装好的云产品，表面上是效率和便利，背后却是对个人“AI 资产”主权的彻底失控。前 AI 时代，我们用数据换取免费服务，也许还能承受；随着 AI 能力边界的继续拓展，有一天AI会掌管我们的资产、决定我们的投资、了解我们内心最真实和脆弱的欲望与隐痛——成为我们生活中不可失去的一部分。

而倘若你采用云端的方案，那么这不可失去的部分，就掌握在云服务商手里。还记得ChatGPT4被下架时互联网上排山倒海的绝望吗？

Gradient 想做的，就是要将模型部署的能力赋予每个人，让大家拥有对自己的“AI资产”绝对主权，并帮助你把数据存储在本地，守住隐私和安全底线。

当然这并不意味这Gradient就全面倒向本地化，放弃云的性能和可拓展优势。相反，通过协同网络，Gradient 可以把云端的性能与本地的隐私优势结合起来。用户既能享受云端的高效弹性，又能保障数据安全和自主权，同时通过网络协作压低成本。对于 AI 伴侣、AI 交易等需求强劲的场景，这种模式带来了前所未有的全方位优势。

而这一切，我们接下来将从Parallax说起。

云

本地

Gradient Parallax

资金投入

低

高

基本免费

难易程度

简单

难

简单

隐私保护

低

高

高

数据主权

无

有

有

不知道你有没有这样的困惑？开源模型虽好，格局也够高，但落实到实际却似乎与我无关——我们普通人一没有GPU算力，二搞不定复杂的搭建工程，就算这些模型免费躺在HuggingFace里，那些号称可以在笔记本上运行的模型往往也仅限于顶配Macbook Pro M4级别，性能还是十分有限。

如何打通开源模型与普通用户之间的结界，释放开源模型的强大潜力？Gradient 带来了它的解决方案 Parallax。

免费——Parallax 是一个完全开源的AI操作系统，你可以免费下载安装到自己的PC或Mac上，然后就能从 Parallax 目前提供的40+ 开源模型中挑选合适的模型，并下载到你的本地，实现单机运行，实现绝对的隐私和零成本（如果不考虑电费的话）。

简单——整个安装过程十分迅速，只需要你有一点电脑终端的操作知识（可以求助AI轻松解决），通常三分钟内即可完成。

可拓展——正如前面提到的，单机性能有限，即使是顶配PC也很难撑起LLM运行的性能需求。因此，除了单机运行的Local-Host（本地模式），Parallax还提供：

-  Co-Host（协同模式）：在局域网（LAN）中共享朋友的PC算力，如果你一人有多台设备，也可以将它们用这种方式链接起来。

-  Global Host（全球模式）：跨地域广域网（WAN）分布式托管，可以实现更多分布式算力的协同，运行更大的模型。

至此，开源模型终于对每个人敞开大门。无论是极致隐私，还是弹性的性能，实现全面兼得。

好用和尊重用户是体验过 Gradient 产品后最直观的感受。

Parallax 把复杂的本地部署和协同推理流程做了极致而优雅的简化，用户体验流畅友好。此外，团队还上线了一个有趣的 Chatbot Demo，不同于常见的聊天机器人，它会在回答问题的同时，实时展示网络中各节点的推理进程，让用户直观看到去中心化推理的全貌。

除了对用户的真诚，Gradient在整个DeAI业务的布局也非常全面和扎实。

在前述 Parallax 负责去中心化推理的基础上，Gradient 还推出了针对强化学习的去中心化训练协议 Echo，和作为数据传输底层的 Lattica 架构，形成了完整的去中心化 AI 技术栈。

Echo 是面向去中心化强化学习（RL）训练的创新框架，将“推理采样”（生成数据）与“模型训练”两步解耦，分别分配给最合适的硬件执行。例如，日常电脑、笔记本负责数据采集和环境交互，高性能服务器则专注模型训练和更新。这样不仅能高效整合异构分布式算力，还能提升训练效率、降低成本，实现更灵活的去中心化部署。

Lattica 作为通用数据传输引擎，负责在去中心化网络中高效、安全地传递模型权重、推理令牌等关键数据。其延迟低至 98ms，覆盖全球 3,300+ 座城市、37,000 +个节点，被称为 Gradient 生态的“数据血管”。

基于Echo之上，Gradient正在训练一系列行业垂直模型，在真实环境中逼近、甚至超越GPT-5，Claude Sonnet 4.5的效果，反向推动Infra的采用。

此外，依托强大的分布式算力网络带来的速度与成本优势，Gradient 还为企业级用户推出了 Gradient Cloud 服务，并计划在 LLM 推理和训练的可验证性、用户隐私不可追踪等方向构建 AI 信任层。在此基础上，Gradient 还将打造多 AI Agent 的协作网络，推动应用层创新，形成完整的商业闭环。

去中心化AI之难，不亚于挑战资本主义，需要天时、地利、人和的高度契合。

Gradient目前种子轮融资已达1000万美金，由 Pantera Capital 和 Multicoin Capital 领投，红杉中国参与。两位创始人中， Eric 来自红杉中国，Yuan此前则深耕Helium、Neo 等项目。核心团队成员涵盖清华姚班、ACM 金牌、Berkeley、CMU、ETH 等顶尖院校，背景横跨 Google、苹果、字节跳动、微软等一线科技公司。

研究上，团队在分布式机器学习、AI Agent、可验证计算等领域持续高产，相关论文详实。尤其在去中心化训练中的异构硬件调度问题上，Gradient 预计将在 ICLR 2026 AI 顶会上披露核心的复杂调度算法创新。

Gradient 出色的产品和研究能力收到了持续的认可与支持，Parallax目前在Product Hunt上排名第一，且与 @Kimi_Moonshot、@Alibaba_Qwen 等头部开源 AI 实验室建立合作，一组 PC/Mac 便可流畅运行 Kimi K2、Qwen3 235B 等大模型。

基础设施层面，Gradient 采用了硅谷热门 AI Infra 公司 @LMSYSOrg 的 SGLang 作为高并发推理后端，支持持续批处理和 KV 缓存复用；并获得 MLX LM 在 Apple Silicon 上的原生支持，实现大规模运行时的高吞吐和低延迟。

此外，Gradient 还正在依托 Solana 生态积极构建影响力。项目也是当前火热的 Solana x402 Hackathon 赞助商之一，与 Visa、Phantom 等生态伙伴并肩，致力于成为 Solana 生态的重要 AI 基础设施。

可以说，在目前整个DeAI行业仍处于“摸着石头过河”阶段之际，Gradient在产品能力、团队背景和行业认可度上都取得了不错的表现。

这几日甚嚣尘上的OpenAI宫斗大戏让我们瞠目结舌的同时，也暴露了中心化 AI 所带来的系统性风险——当权力过于集中，失控和作恶的代价都太高。去中心化 AI 不只是技术理想，更是行业健康发展的必然诉求。

长久以来，去中心化和开源 AI 多停留在象牙塔，普通用户隔着一层厚重的“技术壁”，只能观望。所幸，Gradient 正在尝试一座桥梁——不仅在产品可用性上持续打磨，在创新研究和全面布局上也步步为营，让更多人能够真正接触和受益于开放的 AI 能力。

当然，这条去中心化AI之路依旧漫长，性能、安全、伦理、治理，每一个环节都充满挑战，但至少，已经有人在脚踏实地地往前走了。