AI ning keyingi davri burilishi — Gradient ochiq intellekt kelajagini qanday rejalashtirmoqda

Muallif: Biteye asosiy hissa qo‘shuvchisi @anci_hu49074

Blockchain barqaror ravishda AI uchun moliyaviy infratuzilma bo‘lib bormoqda, markazsizlashtirish g‘oyasi yechim kutmoqda

Ilgari, blockchain va AI qanday birlashishi haqida jamiyatda ko‘plab yangi atamalar paydo bo‘lgan edi: Web3 AI turli birlashmalarni anglatadi, Crypto AI esa konservativ va amaliy yondashuv bo‘lib, AI uchun moliyaviy infratuzilmani Crypto shaklida taqdim etishni maqsad qiladi; DeAI esa ilg‘or markazsizlashtirish g‘oyasini ifodalaydi, blockchain orqali har bir inson uchun demokratik va adolatli AI yaratishga intiladi.

Ideal holatda, bu ikki yo‘nalish bir-biriga to‘sqinlik qilmasdan, samarali va adolatli Web3 AI ekotizimini birgalikda rivojlantirishi mumkin. Ammo haqiqat har doim ham dramatik: Nof1 AI token savdosi to‘lqinini boshlab berganidan so‘ng, X402 Google, Cloudflare, Coinbase kabi gigantlarning qo‘llab-quvvatlashi bilan tezda mashhurlikka erishdi va blockchain AI to‘lovlarining asosiy infratuzilmasiga aylanishiga ishonchni kuchaytirdi, ya’ni Crypto AI yo‘nalishi.

Biroq, Crypto AI ning kuchli rivojlanishi ma’lum darajada bizni an’anaviy gigantlarga yanada ko‘proq bog‘lab qo‘ymoqda va ularning kengayishini tezlashtirmoqda — oddiy odamlarni AI qiymatini taqsimlashga jalb qilish, an’anaviy gigantlarga qaramlikni oldini olish uchun nima qilish kerak? DeAI yangi yechim topishi kerak.

Aynan shunday vaziyatda Gradient o‘z javobini bermoqda.

Bulut yoki lokal? Bu markazsizlashtirilgan AI uchun muhim mavzu

Bulut yoki lokal, bu biz tez-tez duch keladigan tanlov.

O‘tgan yillarda, bulutning qulayligi bizni “hamma narsa bulutga” deb optimistik ruhda chaqirgan edi, 5G tezligi bilan biz apparat cheklovlaridan qutulib, “ijaraga olish” orqali arzon narxda saqlash va hisoblash quvvatiga ega bo‘lamiz deb o‘yladik, bu moslashuvchan va iqtisodiy yechim edi.

Lekin AI davrida bu “tanlash huquqi” sekin-asta olib qo‘yilmoqda — zarur bo‘lgan Nvidia chipi o‘n minglab dollarga tushadi, oddiy odamlar faqat bulutga murojaat qilishga majbur, “Xamol Xo‘ja” ssenariysini qabul qilishadi va yana ko‘proq huquqni bulut gigantlariga topshirishadi.

Tayyor bulut mahsulotini tanlash tashqi tomondan samaradorlik va qulaylik bo‘lsa-da, aslida bu shaxsiy “AI aktivlari” ustidan to‘liq nazoratni yo‘qotishdir. AI davridan oldin, biz ma’lumotlarimizni bepul xizmatlar uchun almashardik, bu hali chidasa bo‘lar edi; AI imkoniyatlari kengayib borar ekan, bir kun kelib AI bizning aktivlarimizni boshqaradi, investitsiyalarimizni belgilaydi, ichki istak va zaifliklarimizni biladi — hayotimizning ajralmas qismiga aylanadi.

Agar siz bulut yechimini tanlasangiz, bu ajralmas qism bulut xizmat ko‘rsatuvchi kompaniyaning qo‘lida bo‘ladi. ChatGPT4 o‘chirib tashlanganda internetda yuzaga kelgan umidsizlikni eslaysizmi?

Gradient qilmoqchi bo‘layotgani — har bir kishiga model joylashtirish imkoniyatini berish, har kim o‘z “AI aktivlari” ustidan to‘liq suverenitetga ega bo‘lishi va ma’lumotlarni lokal saqlash orqali maxfiylik va xavfsizlikni ta’minlashdir.

Albatta, bu Gradient to‘liq lokalizatsiyaga o‘tadi, bulutning samaradorligi va kengayish afzalliklaridan voz kechadi degani emas. Aksincha, kooperativ tarmoq orqali Gradient bulutning samaradorligi va lokal maxfiylik afzalliklarini birlashtiradi. Foydalanuvchilar bulutning yuqori samaradorligidan bahramand bo‘lishi, ma’lumotlar xavfsizligi va suverenitetini ta’minlashi, tarmoq hamkorligi orqali xarajatlarni kamaytirishi mumkin. AI hamrohligi, AI savdosi kabi kuchli talabga ega sohalarda bu model misli ko‘rilmagan keng qamrovli afzalliklarni taqdim etadi.

Bularning barchasini biz Parallax orqali ko‘rib chiqamiz.

Bulut

Lokal

Gradient Parallax

Moliyaviy sarmoya

Past

Yuqori

Asosan bepul

Qiyinchilik darajasi

Oson

Qiyin

Oson

Maxfiylik himoyasi

Past

Yuqori

Yuqori

Ma’lumotlar suvereniteti

Yo‘q

Bor

Bor

Ochiq manbali modellarning eng yaxshi ochilishi — Parallax

Sizda ham shunday muammo bormi? Ochiq manbali modellar yaxshi, konsepsiyasi yuqori, lekin amalda oddiy odamga tegishli emasdek — bizda GPU hisoblash quvvati yo‘q, murakkab o‘rnatishni uddalay olmaymiz, hatto bu modellar HuggingFace’da bepul bo‘lsa ham, “noutbukda ishlaydi” degan modellar asosan eng kuchli Macbook Pro M4 darajasida, lekin samaradorligi cheklangan.

Ochiq manbali modellar va oddiy foydalanuvchilar o‘rtasidagi to‘siqni qanday olib tashlash, ularning kuchli salohiyatini ochish mumkin? Gradient o‘z yechimi — Parallax’ni taqdim etdi.

Bepul — Parallax to‘liq ochiq manbali AI operatsion tizimi bo‘lib, uni o‘z PC yoki Mac kompyuteringizga bepul o‘rnatishingiz mumkin, so‘ng Parallax hozirda taklif qilayotgan 40+ ochiq manbali modeldan mosini tanlab, lokalga yuklab olasiz va bir kompyuterda ishlatib, to‘liq maxfiylik va nol xarajatga (elektr to‘lovi hisobga olinmasa) erishasiz.

Oson — butun o‘rnatish jarayoni juda tez, faqat kompyuter terminalida ozgina bilim bo‘lsa kifoya (AI yordamida ham hal qilsa bo‘ladi), odatda uch daqiqada tugaydi.

Kengaytiriladigan — yuqorida aytilganidek, bir kompyuterning samaradorligi cheklangan, eng kuchli PC ham LLM ishlatish uchun yetarli emas. Shu sababli, lokal Local-Host (mahalliy rejim)dan tashqari, Parallax quyidagilarni ham taklif qiladi:

-  Co-Host (kooperativ rejim): lokal tarmoqda (LAN) do‘stlaringizning PC hisoblash quvvatini ulashish, agar sizda bir nechta qurilma bo‘lsa, ularni ham shu tarzda bog‘lash mumkin.

-  Global Host (global rejim): keng hududli tarmoq (WAN) orqali taqsimlangan hosting, ko‘proq taqsimlangan hisoblash quvvatini birlashtirib, kattaroq modellarni ishlatish imkonini beradi.

Shu tariqa, ochiq manbali modellar nihoyat har bir kishiga ochildi. Maksimal maxfiylik yoki moslashuvchan samaradorlik — hammasi birga amalga oshadi.

DeAI idealining real tomoni: Qanday qilib yaxshi mahsulot yaratish mumkin?

Foydalanish qulayligi va foydalanuvchiga hurmat — Gradient mahsulotini sinab ko‘rgandan keyingi eng aniq taassurot.

Parallax murakkab lokal joylashtirish va kooperativ inferens jarayonini nihoyatda soddalashtirgan, foydalanuvchi tajribasi silliq va do‘stona. Bundan tashqari, jamoa qiziqarli Chatbot Demo’ni ishga tushirdi, u oddiy chat botlardan farqli ravishda, savollarga javob berish jarayonida tarmoqdagi har bir tugunning inferens jarayonini real vaqtda ko‘rsatadi, foydalanuvchi markazsizlashtirilgan inferensning to‘liq manzarasini ko‘radi.

Foydalanuvchiga sadoqatdan tashqari, Gradient butun DeAI biznesini ham keng va mustahkam rejalashtirgan.

Yuqorida aytilgan Parallax markazsizlashtirilgan inferens uchun javobgar bo‘lsa, Gradient kuchaytirilgan o‘rganish uchun markazsizlashtirilgan trening protokoli Echo va ma’lumot uzatish uchun asosiy Lattica arxitekturasini ham taqdim etdi, to‘liq markazsizlashtirilgan AI texnologik stekini shakllantirdi.

Echo — markazsizlashtirilgan kuchaytirilgan o‘rganish (RL) treningi uchun innovatsion ramka bo‘lib, “inferens namunasi” (ma’lumot yaratish) va “model treningi” bosqichlarini ajratadi va eng mos apparatga taqsimlaydi. Masalan, oddiy kompyuter va noutbuklar ma’lumot yig‘ish va muhit bilan o‘zaro aloqani bajaradi, yuqori samarali serverlar esa modelni o‘qitish va yangilashga ixtisoslashadi. Bu nafaqat heterojen taqsimlangan hisoblash quvvatini samarali birlashtiradi, balki trening samaradorligini oshiradi, xarajatlarni kamaytiradi va yanada moslashuvchan markazsizlashtirilgan joylashtirishni ta’minlaydi.

Lattica esa umumiy ma’lumot uzatish dvigateli bo‘lib, markazsizlashtirilgan tarmoqda model og‘irligi, inferens tokenlari kabi muhim ma’lumotlarni samarali va xavfsiz uzatishni ta’minlaydi. Uning kechikishi atigi 98ms, butun dunyo bo‘ylab 3,300+ shahar va 37,000+ tugunni qamrab oladi, Gradient ekotizimining “ma’lumot tomirlari” deb ataladi.

Echo asosida Gradient bir qator soha vertikal modellarini o‘qitmoqda, haqiqiy muhitda GPT-5, Claude Sonnet 4.5 natijalariga yaqinlashmoqda yoki hatto oshib ketmoqda, bu esa Infra qabul qilinishini teskari rag‘batlantiradi.

Bundan tashqari, kuchli taqsimlangan hisoblash tarmog‘i tezligi va xarajat afzalliklariga asoslanib, Gradient korporativ foydalanuvchilar uchun Gradient Cloud xizmatini taqdim etdi va LLM inferens va treningning tekshirilishi, foydalanuvchi maxfiyligini kuzatib bo‘lmasligi kabi yo‘nalishlarda AI ishonch qatlamini qurishni rejalashtirmoqda. Shu asosda Gradient ko‘p AI Agent hamkorlik tarmog‘ini yaratib, ilova qatlamida innovatsiyani rag‘batlantiradi va to‘liq biznes siklini shakllantiradi.

Gradient’ning markazsizlashtirilgan AI yo‘li qanday baholanadi?

Markazsizlashtirilgan AI ni amalga oshirish kapitalizmga qarshi chiqishdan kam emas, buning uchun vaqt, joy va inson omili uyg‘unligi kerak.

Gradient hozirda seed raundda 10 million dollar sarmoya oldi, Pantera Capital va Multicoin Capital boshchilik qilmoqda, Sequoia China ham ishtirok etmoqda. Ikki asoschidan biri Eric — Sequoia China’dan, Yuan esa ilgari Helium, Neo kabi loyihalarda faoliyat yuritgan. Asosiy jamoa a’zolari Tsinghua Yao Class, ACM oltin medali, Berkeley, CMU, ETH kabi yetakchi universitetlardan, tajribalari Google, Apple, ByteDance, Microsoft kabi texnologik kompaniyalarni qamrab oladi.

Tadqiqot sohasida jamoa taqsimlangan mashinaviy o‘rganish, AI Agent, tekshiriladigan hisoblash kabi yo‘nalishlarda yuqori samaradorlikka ega, tegishli ilmiy maqolalar batafsil. Ayniqsa, markazsizlashtirilgan treningdagi heterojen apparatlarni boshqarish muammosida Gradient ICLR 2026 AI asosiy konferensiyasida asosiy murakkab boshqaruv algoritmi innovatsiyasini e’lon qilishni rejalashtirmoqda.

Gradient’ning a’lo mahsulot va tadqiqot salohiyati doimiy e’tirof va qo‘llab-quvvatlashga sazovor bo‘lmoqda, Parallax hozirda Product Hunt’da birinchi o‘rinda, va @Kimi_Moonshot, @Alibaba_Qwen kabi yetakchi ochiq manbali AI laboratoriyalari bilan hamkorlik o‘rnatgan, bir nechta PC/Mac yordamida Kimi K2, Qwen3 235B kabi yirik modellarni silliq ishlatish mumkin.

Infratuzilma qatlamida Gradient Silikon vodiysining mashhur AI Infra kompaniyasi @LMSYSOrg’ning SGLang’ini yuqori parallel inferens orqa fon sifatida qabul qilgan, uzluksiz batch ishlov va KV keshdan foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi; MLX LM’dan Apple Silicon’da mahalliy qo‘llab-quvvatlashga ega, keng ko‘lamli ishlashda yuqori o‘tkazuvchanlik va past kechikishni ta’minlaydi.

Bundan tashqari, Gradient Solana ekotizimida ham faol ta’sir o‘rnatmoqda. Loyiha hozirda mashhur Solana x402 Hackathon homiylaridan biri bo‘lib, Visa, Phantom kabi ekotizim hamkorlari bilan birga, Solana ekotizimining muhim AI infratuzilmasiga aylanishga intilmoqda.

Aytish mumkinki, hozirda butun DeAI sohasi hali ham “toshlarni ushlab daryodan o‘tish” bosqichida bo‘lsa-da, Gradient mahsulot salohiyati, jamoa tajribasi va soha e’tirofi bo‘yicha yaxshi natijalarga erishdi.

So‘nggi so‘z

So‘nggi kunlarda OpenAI’dagi “saroy to‘qnashuvi” bizni hayratda qoldirdi va markazlashtirilgan AI keltiradigan tizimli xavflarni ochib berdi — hokimiyat haddan tashqari markazlashganda, nazoratdan chiqish va yomonlik qilish narxi juda yuqori bo‘ladi. Markazsizlashtirilgan AI nafaqat texnik ideal, balki sohaning sog‘lom rivojlanishi uchun zarur talabdir.

Ko‘p yillar davomida markazsizlashtirilgan va ochiq manbali AI ko‘proq “fil suyagi minorasi”da qolib ketdi, oddiy foydalanuvchilar “texnologik devor” ortida faqat kuzatishardi. Yaxshiyamki, Gradient ko‘prik qurishga harakat qilmoqda — nafaqat mahsulot foydalanish qulayligini doimiy takomillashtirmoqda, balki innovatsion tadqiqot va keng qamrovli rejalashtirishda ham ehtiyotkorlik bilan harakat qilmoqda, ko‘proq odamlar ochiq AI imkoniyatlaridan haqiqatan ham foydalanishlari uchun.

Albatta, bu markazsizlashtirilgan AI yo‘li hali uzoq, samaradorlik, xavfsizlik, etika, boshqaruv — har bir bosqichda qiyinchiliklar bor, lekin hech bo‘lmaganda, kimdir allaqachon amalda oldinga yurmoqda.