-
Gradient Network, Pantera Capital ve Multicoin Capital liderliğinde 10 milyon dolarlık tohum finansmanı aldı. Bu fonlama, Lattica ve Parallax gibi yenilikçi protokoller aracılığıyla merkeziyetsiz yapay zeka altyapısını geliştirmeyi amaçlıyor.
-
Girişim, yapay zeka bilişim gücünü günlük cihazlar arasında dağıtmak için peer-to-peer (eşler arası) teknolojiyi kullanmayı hedefliyor. Bu yaklaşım, merkezi veri merkezlerinin egemenliğine meydan okuyor.
-
Gradient Network’ün kurucu ortağı Eric Yang, “Zeka, bir kamu malı olmalı, kurumsal bir varlık değil,” diyerek, şirketin yapay zekayı demokratikleştirme misyonunu vurguladı.
Gradient Network, Lattica ve Parallax adlı merkeziyetsiz yapay zeka protokollerini geliştirmek için 10 milyon dolar topladı ve dağıtılmış hesaplama ile yapay zeka işlemelerinde gizliliği artırmayı amaçlıyor.
Gradient Network’ün Merkeziyetsiz Yapay Zeka Vizyonu: Lattica ve Parallax Protokolleri
Singapur merkezli Gradient Network, Pantera Capital ve Multicoin Capital gibi önde gelen girişim sermayesi firmalarının liderliğinde 10 milyon dolarlık bir tohum turunu başarıyla kapattı. Bu finansman, yapay zeka hesaplamasını merkeziyetsizleştirmek üzere tasarlanmış iki çığır açan protokol—Lattica ve Parallax—geliştirilmesini hızlandıracak. Geleneksel yapay zeka modellerinin aksine, bu protokoller yapay zekanın akıllı telefonlar ve kişisel bilgisayarlar gibi günlük cihazlar arasında dağınık bir ağda çalışmasını sağlıyor. Bu yaklaşım, hesaplama gücünün merkezileşmesini engellerken, veri gizliliği ve kurumsal kontrol konusundaki artan kaygıları da ele alıyor.
Lattica’nın Eşler Arası Yapay Zeka Veri İletimi Sağlaması
Lattica, Bitcoin veya BitTorrent gibi, cihazlar arasında doğrudan veri alışverişini kolaylaştıran bir eşler arası veri iletişim protokolü işlevi görüyor. Protokolün “Sentry Nodes” ağının 190’dan fazla bölgede 1.6 milyardan fazla eşler arası bağlantıyı desteklediği gösterildi. Bu geniş ağ, merkeziyetsiz yapay zeka operasyonları için önemli bir altyapı oluşturarak güçlü bir bağlantı ve dayanıklılık sağlıyor. Merkezi darboğazlar ortadan kaldırıldığında, Lattica veri güvenliğini artırıyor ve gecikmeyi azaltıyor, bu da Gradient Network’ün altyapı yığınındaki kritik bir bileşeni haline geliyor.
Parallax: Cihazlar Arasında Yapay Zeka Model Hesaplamasını Merkeziyetsizleştirmek
Parallax, büyük ölçekli yapay zeka modellerini dev merkezileşmiş veri merkezlerine başvurmadan çalıştırma sorununu ele alıyor. Protokol, karmaşık yapay zeka modellerini daha küçük parçalar halinde bölerek ağdaki birden fazla cihazda eşzamanlı olarak işlenmesini sağlıyor. Bu da kullanıcı verilerinin yerel kalmasına olanak tanıyarak, üçüncü taraf sunuculara (OpenAI veya Amazon gibi) veri iletimini engelleyerek gizliliği önemli ölçüde artırıyor. Merkeziyetsiz sistemler, ağ gecikmesi ve görev koordinasyonu gibi zorluklarla karşılaşsalar da, Gradient Network’ün teknolojisi bu faktörleri optimize ederek verimli ve maliyet etkin yapay zeka işlemleri sunmayı hedefliyor.
Blok Zinciri Entegrasyonu ve Rekabet Ortamı
Solana’nın blok zincirinde faaliyet gösteren Gradient Network, yüksek işlem hacmi ve düşük işlem maliyetlerinden yararlanarak, katılımcı cihazlar için koordinasyon ve teşvik mekanizmalarını yönetiyor. Bu entegrasyon, merkeziyetsiz ağ içindeki ödemeleri ve görev dağıtımını sorunsuz hale getiriyor. Gradient, AI altyapısını merkeziyetsizleştirmeye odaklanan SingularityNET, Bittensor ve Gensyn gibi projelerin bulunduğu rekabetçi bir alanda yer alıyor. Şirket, Lattica ve Parallax’in ötesinde, açık inovasyona olan bağlılığını gösteren araştırma yayınları ve geliştirici katılım girişimleri ile protokol yelpazesini genişletmeyi planlıyor.
Sonuç
Gradient Network’ün başarılı finansman turu ve Lattica ile Parallax’ın lansmanı, yapay zeka altyapısını demokratikleştirme yolunda önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Dağıtılmış hesaplama gücünü ve blok zinciri teknolojisini kullanarak, bu girişim merkeziyetsiz yapay zeka modelleri için uygulanabilir bir alternatif sunuyor ve gizliliği artırma, maliyetleri düşürme ve erişilebilirliği artırma vaadinde bulunuyor. Merkeziyetsiz yapay zeka ekosistemi geliştikçe, Gradient Network’ün protokolleri, yapay zekanın küresel ölçekte nasıl geliştirileceği ve uygulanacağı konusunda önemli bir rol oynayabilir.
