6 月 17 日，去中心化 AI 基础设施项目 Gradient Network 宣布完成 1,000 万美元种子轮融资，由 Pantera Capital 和 Multicoin Capital 联合领投，HSG Capital（原红杉中国）及多位来自 AI、加密等前沿领域的天使投资人和顾问参投。

这并非 Gradient 首次获得顶级资本加持。早在 2024 年，该项目便完成一轮未披露金额的融资，由同一批机构支持。此番再获加注，也意味着资本正对其底层架构落地与网络拓展形成阶段性确认。

Gradient 究竟在试图解决怎样的问题，又凭什么能在 Web3 与 AI 的交叉赛道中持续吸引关注？在“AI 上链”叙事逐渐退潮后，它选择了另一条路径：从通信与推理两个底层协议入手，重构 AI 的运行基础。

Gradient 的赛道选择：重新定义 AI 计算结构的“基础设施型项目”

Gradient Network 所切入的赛道，是“去中心化人工智能基础设施”，这不仅是对 AI 模型部署方式的重构，更是对当前高度中心化的 AI 控制权与协作机制的系统性回应。

在当前生成式 AI 大规模扩张的背景下，模型训练和推理正在被少数平台主导（如 OpenAI、Anthropic、Google），形成数据与算力资源的高度集中。这种结构带来了多重隐忧：隐私滥用、创新门槛抬高、模型不可验证、平台依赖度过高等。Gradient 正是从这一系统性矛盾中切入，提出“边缘智能+开放协同”的网络替代方案。换句话说，就是让 AI 跑在你我设备上，由所有人一起协作驱动，而不是被少数平台控制。

而在 Web3 语境下，这一赛道的稀缺性也尤为突出：当前主流 AI+Crypto 项目多聚焦于训练激励、算力市场或模型评分机制，Gradient 是少数直接瞄准“通信+推理”两个核心运行栈层级、试图建立完整协议体系的项目。

创新点一：协议级“智能流动”重构，而非服务层叠加

Gradient 不只是“让 AI 上链”，而是从链外计算与链上机制协同出发，提出两个原生协议：

Lattica：面向全球异构节点构建的数据传输协议，承担 AI 网络中的“数据运动层”角色。其不仅提供文件传递能力，还特别针对 AI 训练与推理的数据流通需求，设计了低延迟、高弹性、点对点协同能力，是支持分布式智能协作的通信骨架。

Parallax：支持大模型推理任务“拆分—调度—协作执行”的去中心化执行协议。不同于传统边缘推理仅处理小模型任务，Parallax 架构可将大型基础模型切片后分配至全球节点网络，在保障隐私、验证性与可靠性的同时提升 AI 运行效率。

这意味着 Gradient 不只是补充已有 Web3 AI 项目的功能缺口，而是在重构“AI 如何运行”的技术底座。其逻辑更接近于“AI 世界的以太坊”，而非“AI 世界的 OpenSea”。

创新点二：以“边缘为起点”的计算正义

Gradient 提出的愿景并非抽象的“去中心化”叙事，而是落脚于实际可行的边缘计算路径。

根据其公开表述，Gradient 认为未来 AI 的主流计算场景将从云中心转向边缘端，尤其是在“推理、内容分发与无服务器功能（serverless）”场景中，边缘节点具有天然优势。这种路径选择不仅回应了大模型成本与合规压力，也使“人人可用、节点可控”的网络组织方式成为可能。

正因如此，其协议架构强调：异构设备参与能力、模块化调度与容错能力、隐私保护与输出验证能力，体现出 Gradient 并非单纯用区块链语言包装 AI，而是真正在试图构建一个“去平台化的协作式计算市场”。

跨越 AI 与加密边界

Gradient 的故事从 2024 年 9 月就开始发酵。彼时它刚以“Solana 生态边缘计算开放层”的身份完成一轮未披露金额的融资，背后已经站着 Pantera Capital、Multicoin Capital 和红杉中国。到了 2025 年 6 月，这个团队再次获得这几家机构联合加注，正式宣布完成 1,000 万美元的种子轮融资，加入的还有 HSG Capital（红杉中国拆分后的实体）以及多位来自 AI、加密和数据隐私领域的天使与顾问。

他们没有选择复刻“AI 上链”老路，而是下场从通信和推理这两个最底层的协议开始写：Lattica 是一张点对点智能数据通道网，Parallax 是一台支持大模型拆分、协同执行的推理引擎。二者组合，就像给 AI 装上了跑得动、说得清、拆得开的“运行时骨架”。

如果说 GPT 是把 AI 放进“盒子”里，Gradient 想做的，是把智能释放到世界每个设备上，让它在边缘开花。那里的规则，不由平台定，而由协议决定。根据项目方规划，Lattica 与 Parallax 将于近期正式上线，并构成未来更多协议组件的底座。Gradient Network 亦同步更新品牌识别系统，强化其“透明、分布式、协作式智能网络”的战略定位。

简而言之，Gradient Network 是一个融合 Web3 与 AI 的底层协议项目，致力于构建一个去中心化、可验证、可协作的智能计算网络。它所押注的，不是模型之争，而是运行方式的重构。在 AI 从“平台红利”迈向“基础设施竞争”的转折点上，Gradient 试图以两套协议撬动架构级的变革——让智能不再集中于少数服务器，而是流动在每一个设备之间，以开放协同的方式展开。

在 Web3 与 AI 的交汇地带，Gradient 尚处早期，但它提供了一种罕见的可能性框架：不是围绕单点能力堆叠产品，而是自底向上重塑智能网络的组织方式。接下来，Lattica 与 Parallax 能否顺利上线、节点网络能否扩展、协议是否真正被使用，将决定这套“边缘智能操作系统”能否走出蓝图。

至少现在，它已经画出了清晰的起点。

点击了解律动BlockBeats 在招岗位

欢迎加入律动 BlockBeats 官方社群：

Telegram 订阅群：https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流群：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 官方账号：https://twitter.com/BlockBeatsAsia