6 月 17 日，去中心化 AI 基礎設施項目 Gradient Network 宣佈完成 1,000 萬美元種子輪融資，由 Pantera Capital 和 Multicoin Capital 聯合領投，HSG Capital（原紅杉中國）及多位來自 AI、加密等前沿領域的天使投資人和顧問參投。

這並非 Gradient 首次獲得頂級資本加持。早在 2024 年，該項目便完成一輪未披露金額的融資，由同一批機構支持。此番再獲加註，也意味着資本正對其底層架構落地與網絡拓展形成階段性確認。

Gradient 究竟在試圖解決怎樣的問題，又憑什麼能在 Web3 與 AI 的交叉賽道中持續吸引關注？在“AI 上鍊”敘事逐漸退潮後，它選擇了另一條路徑：從通信與推理兩個底層協議入手，重構 AI 的運行基礎。

Gradient 的賽道選擇：重新定義 AI 計算結構的“基礎設施型項目”

Gradient Network 所切入的賽道，是“去中心化人工智能基礎設施”，這不僅是對 AI 模型部署方式的重構，更是對當前高度中心化的 AI 控制權與協作機制的系統性回應。

在當前生成式 AI 大規模擴張的背景下，模型訓練和推理正在被少數平臺主導（如 OpenAI、Anthropic、Google），形成數據與算力資源的高度集中。這種結構帶來了多重隱憂：隱私濫用、創新門檻抬高、模型不可驗證、平臺依賴度過高等。Gradient 正是從這一系統性矛盾中切入，提出“邊緣智能+開放協同”的網絡替代方案。換句話說，就是讓 AI 跑在你我設備上，由所有人一起協作驅動，而不是被少數平臺控制。

而在 Web3 語境下，這一賽道的稀缺性也尤爲突出：當前主流 AI+Crypto 項目多聚焦於訓練激勵、算力市場或模型評分機制，Gradient 是少數直接瞄準“通信+推理”兩個核心運行棧層級、試圖建立完整協議體系的項目。

創新點一：協議級“智能流動”重構，而非服務層疊加

Gradient 不只是“讓 AI 上鍊”，而是從鏈外計算與鏈上機制協同出發，提出兩個原生協議：

Lattica：面向全球異構節點構建的數據傳輸協議，承擔 AI 網絡中的“數據運動層”角色。其不僅提供文件傳遞能力，還特別針對 AI 訓練與推理的數據流通需求，設計了低延遲、高彈性、點對點協同能力，是支持分佈式智能協作的通信骨架。

Parallax：支持大模型推理任務“拆分—調度—協作執行”的去中心化執行協議。不同於傳統邊緣推理僅處理小模型任務，Parallax 架構可將大型基礎模型切片後分配至全球節點網絡，在保障隱私、驗證性與可靠性的同時提升 AI 運行效率。

這意味着 Gradient 不只是補充已有 Web3 AI 項目的功能缺口，而是在重構“AI 如何運行”的技術底座。其邏輯更接近於“AI 世界的以太坊”，而非“AI 世界的 OpenSea”。

創新點二：以“邊緣爲起點”的計算正義

Gradient 提出的願景並非抽象的“去中心化”敘事，而是落腳於實際可行的邊緣計算路徑。

根據其公開表述，Gradient 認爲未來 AI 的主流計算場景將從雲中心轉向邊緣端，尤其是在“推理、內容分發與無服務器功能（serverless）”場景中，邊緣節點具有天然優勢。這種路徑選擇不僅回應了大模型成本與合規壓力，也使“人人可用、節點可控”的網絡組織方式成爲可能。

正因如此，其協議架構強調：異構設備參與能力、模塊化調度與容錯能力、隱私保護與輸出驗證能力，體現出 Gradient 並非單純用區塊鏈語言包裝 AI，而是真正在試圖構建一個“去平臺化的協作式計算市場”。

跨越 AI 與加密邊界

Gradient 的故事從 2024 年 9 月就開始發酵。彼時它剛以“Solana 生態邊緣計算開放層”的身份完成一輪未披露金額的融資，背後已經站着 Pantera Capital、Multicoin Capital 和紅杉中國。到了 2025 年 6 月，這個團隊再次獲得這幾家機構聯合加註，正式宣佈完成 1,000 萬美元的種子輪融資，加入的還有 HSG Capital（紅杉中國拆分後的實體）以及多位來自 AI、加密和數據隱私領域的天使與顧問。

他們沒有選擇復刻“AI 上鍊”老路，而是下場從通信和推理這兩個最底層的協議開始寫：Lattica 是一張點對點智能數據通道網，Parallax 是一臺支持大模型拆分、協同執行的推理引擎。二者組合，就像給 AI 裝上了跑得動、說得清、拆得開的“運行時骨架”。

如果說 GPT 是把 AI 放進“盒子”裏，Gradient 想做的，是把智能釋放到世界每個設備上，讓它在邊緣開花。那裏的規則，不由平臺定，而由協議決定。根據項目方規劃，Lattica 與 Parallax 將於近期正式上線，並構成未來更多協議組件的底座。Gradient Network 亦同步更新品牌識別系統，強化其“透明、分佈式、協作式智能網絡”的戰略定位。

簡而言之，Gradient Network 是一個融合 Web3 與 AI 的底層協議項目，致力於構建一個去中心化、可驗證、可協作的智能計算網絡。它所押注的，不是模型之爭，而是運行方式的重構。在 AI 從“平臺紅利”邁向“基礎設施競爭”的轉折點上，Gradient 試圖以兩套協議撬動架構級的變革——讓智能不再集中於少數服務器，而是流動在每一個設備之間，以開放協同的方式展開。

在 Web3 與 AI 的交匯地帶，Gradient 尚處早期，但它提供了一種罕見的可能性框架：不是圍繞單點能力堆疊產品，而是自底向上重塑智能網絡的組織方式。接下來，Lattica 與 Parallax 能否順利上線、節點網絡能否擴展、協議是否真正被使用，將決定這套“邊緣智能操作系統”能否走出藍圖。

至少現在，它已經畫出了清晰的起點。

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