El próximo punto de inflexión en la era de la IA: cómo Gradient está planificando el futuro de la inteligencia abierta

Autor: Biteye, colaborador principal @anci_hu49074

La blockchain avanza firmemente como la infraestructura financiera de la IA, el ideal de descentralización necesita una ruptura

En el pasado, sobre cómo combinar blockchain e IA, la comunidad creó muchos nuevos términos: Web3 AI se refiere a todo tipo de combinaciones, Crypto AI es más conservador y pragmático, buscando proveer infraestructura financiera de base para la IA a través de Crypto; mientras que DeAI representa el ideal vanguardista de descentralización, intentando construir una IA democrática y justa para todos utilizando blockchain.

En el mejor de los casos, estos dos caminos pueden avanzar en paralelo, impulsando juntos un ecosistema Web3 AI eficiente y justo. Pero la realidad siempre es dramática: la fiebre especulativa de Nof1 en AI aún no se apaga, y X402, respaldado por gigantes como Google, Cloudflare y Coinbase, está generando un fervor creciente, haciendo que cada vez más personas crean que blockchain será la infraestructura de pagos de la IA, es decir, el camino de Crypto AI.

Sin embargo, este fuerte impulso de Crypto AI, en cierto modo, también nos hace depender más de los gigantes tradicionales, acelerando aún más su expansión. ¿Cómo permitir que la gente común participe en la distribución de valor de la IA y evitar una mayor dependencia de los gigantes tradicionales? DeAI necesita una nueva forma de romper el status quo.

En este contexto, Gradient está dando su propia respuesta.

¿Nube o local? Un tema clave para la IA descentralizada

Elegir entre la nube o lo local es una decisión que enfrentamos a menudo.

En el pasado, la conveniencia de la nube nos hizo proclamar optimistas “todo a la nube”, pensando que con el avance del 5G podríamos liberarnos de las limitaciones del hardware y acceder a almacenamiento y potencia de cómputo a bajo costo mediante “alquiler”, una opción flexible y económica.

Pero en la era de la IA, esta “capacidad de elección” está siendo silenciosamente arrebatada: una GPU Nvidia esencial puede costar decenas de miles de dólares, y la gente común solo puede recurrir a la nube, viéndose obligada a seguir el guion del “carretero”, cediendo aún más poder a los gigantes de la nube.

Elegir productos en la nube listos para usar parece eficiente y conveniente, pero en el fondo implica una pérdida total de soberanía sobre los “activos de IA” personales. Antes de la era de la IA, intercambiábamos datos por servicios gratuitos, algo tolerable; pero a medida que la IA expande sus límites, llegará el día en que la IA gestione nuestros activos, decida nuestras inversiones y conozca nuestros deseos y vulnerabilidades más íntimos, convirtiéndose en una parte indispensable de nuestra vida.

Y si elegís la nube, esa parte indispensable estará en manos de los proveedores de servicios en la nube. ¿Te acordás de la desesperación masiva en internet cuando ChatGPT4 fue dado de baja?

Lo que Gradient quiere hacer es dar a cada persona la capacidad de desplegar modelos, permitiendo que todos tengan soberanía absoluta sobre sus “activos de IA” y ayudando a almacenar los datos localmente, protegiendo la privacidad y la seguridad.

Por supuesto, esto no significa que Gradient apueste completamente por lo local y renuncie a las ventajas de rendimiento y escalabilidad de la nube. Por el contrario, mediante una red colaborativa, Gradient puede combinar el rendimiento de la nube con las ventajas de privacidad de lo local. Los usuarios pueden disfrutar de la eficiencia y flexibilidad de la nube, garantizar la seguridad y autonomía de los datos y, al mismo tiempo, reducir costos mediante la colaboración en red. Para escenarios con alta demanda como compañeros de IA o trading con IA, este modelo ofrece ventajas integrales sin precedentes.

Y todo esto, lo vamos a explicar a partir de Parallax.

Nube

Local

Gradient Parallax

Inversión de capital

Baja

Alta

Básicamente gratis

Dificultad

Simple

Difícil

Simple

Protección de privacidad

Baja

Alta

Alta

Soberanía de datos

No

Sí

Sí

La mejor manera de usar modelos open source: Parallax

¿Alguna vez tuviste esta duda? Los modelos open source son buenos y ambiciosos, pero en la práctica parecen ajenos a nosotros: la gente común no tiene GPU ni puede manejar instalaciones complejas, y aunque estos modelos estén gratis en HuggingFace, los que dicen funcionar en notebooks suelen requerir una Macbook Pro M4 de alta gama, y aun así el rendimiento es limitado.

¿Cómo romper la barrera entre los modelos open source y los usuarios comunes y liberar su potencial? Gradient trae su solución: Parallax.

Gratis — Parallax es un sistema operativo de IA completamente open source que podés instalar gratis en tu PC o Mac. Luego podés elegir entre más de 40 modelos open source que ofrece Parallax y descargarlos localmente para ejecutarlos en tu máquina, logrando privacidad absoluta y costo cero (sin contar la electricidad).

Simple — Todo el proceso de instalación es muy rápido, solo necesitás un poco de conocimiento de terminal (que podés resolver fácilmente con IA), y normalmente se completa en menos de tres minutos.

Escalable — Como mencionamos antes, el rendimiento de una sola máquina es limitado, incluso una PC de alta gama difícilmente soporta las demandas de un LLM. Por eso, además del modo Local-Host (local), Parallax también ofrece:

-  Co-Host (modo colaborativo): compartí la potencia de tu PC con amigos en la red local (LAN), o conectá varias de tus propias computadoras de esta manera.

-  Global Host (modo global): hosting distribuido a través de WAN, permitiendo la colaboración de más potencia distribuida para ejecutar modelos más grandes.

Así, los modelos open source finalmente están al alcance de todos. Ya sea máxima privacidad o rendimiento flexible, se puede lograr todo a la vez.

El lado realista del ideal DeAI: ¿cómo hacer un buen producto?

La facilidad de uso y el respeto por el usuario son las impresiones más directas después de probar los productos de Gradient.

Parallax simplifica de manera extrema y elegante el complejo proceso de despliegue local y razonamiento colaborativo, ofreciendo una experiencia de usuario fluida y amigable. Además, el equipo lanzó un divertido Demo de Chatbot, que a diferencia de los bots comunes, muestra en tiempo real el proceso de razonamiento de cada nodo de la red mientras responde preguntas, permitiendo a los usuarios ver de forma clara el funcionamiento del razonamiento descentralizado.

Además de su sinceridad hacia los usuarios, Gradient también tiene un enfoque muy completo y sólido en todo el negocio DeAI.

Sobre la base de Parallax, que se encarga del razonamiento descentralizado, Gradient también lanzó el protocolo de entrenamiento descentralizado Echo para aprendizaje reforzado, y la arquitectura Lattica como base para la transmisión de datos, formando un stack tecnológico completo de IA descentralizada.

Echo es un marco innovador para el entrenamiento descentralizado de aprendizaje reforzado (RL), que desacopla el “muestreo de inferencia” (generación de datos) del “entrenamiento del modelo”, asignando cada paso al hardware más adecuado. Por ejemplo, computadoras y notebooks comunes se encargan de la recolección de datos e interacción con el entorno, mientras que servidores de alto rendimiento se enfocan en el entrenamiento y actualización del modelo. Esto no solo integra eficientemente potencia de cómputo heterogénea y distribuida, sino que también mejora la eficiencia del entrenamiento, reduce costos y permite un despliegue descentralizado más flexible.

Lattica, como motor general de transmisión de datos, se encarga de transmitir de manera eficiente y segura pesos de modelos, tokens de inferencia y otros datos clave en la red descentralizada. Su latencia es tan baja como 98ms, cubriendo más de 3.300 ciudades y 37.000 nodos en todo el mundo, siendo llamado la “arteria de datos” del ecosistema Gradient.

Sobre Echo, Gradient está entrenando una serie de modelos verticales para la industria, acercándose o incluso superando en entornos reales el rendimiento de GPT-5 y Claude Sonnet 4.5, impulsando la adopción de la infraestructura.

Además, aprovechando la velocidad y el bajo costo de su potente red de cómputo distribuido, Gradient también lanzó el servicio Gradient Cloud para usuarios empresariales, y planea construir una capa de confianza en IA en áreas como verificabilidad de inferencia y entrenamiento de LLM, y privacidad de usuario no rastreable. Sobre esta base, Gradient también desarrollará una red colaborativa de múltiples AI Agents, impulsando la innovación en la capa de aplicaciones y formando un ciclo comercial completo.

¿Cómo ver el camino de IA descentralizada de Gradient?

La dificultad de la IA descentralizada no es menor que desafiar al capitalismo, requiere una gran alineación de tiempo, lugar y personas.

Actualmente, Gradient ya alcanzó una financiación semilla de 10 millones de dólares, liderada por Pantera Capital y Multicoin Capital, con la participación de Sequoia China. De los dos fundadores, Eric proviene de Sequoia China y Yuan tiene experiencia en proyectos como Helium y Neo. El equipo central incluye miembros de Tsinghua Yao Class, medallistas de oro de ACM, Berkeley, CMU, ETH y otras universidades de élite, con experiencia en Google, Apple, ByteDance, Microsoft y otras empresas tecnológicas líderes.

En investigación, el equipo produce constantemente en áreas como aprendizaje automático distribuido, AI Agents y computación verificable, con publicaciones detalladas. Especialmente en el problema de la programación de hardware heterogéneo en entrenamiento descentralizado, Gradient planea presentar innovaciones clave en algoritmos de programación compleja en la conferencia ICLR 2026.

La destacada capacidad de producto e investigación de Gradient ha recibido reconocimiento y apoyo continuo. Actualmente, Parallax ocupa el primer lugar en Product Hunt y ha establecido colaboraciones con laboratorios de IA open source líderes como @Kimi_Moonshot y @Alibaba_Qwen. Un grupo de PCs/Macs puede ejecutar sin problemas grandes modelos como Kimi K2 y Qwen3 235B.

En infraestructura, Gradient utiliza SGLang de @LMSYSOrg, una empresa de AI Infra de Silicon Valley, como backend de inferencia de alta concurrencia, soportando procesamiento por lotes continuo y reutilización de caché KV; además, cuenta con soporte nativo de MLX LM en Apple Silicon, logrando alto rendimiento y baja latencia en ejecuciones a gran escala.

Además, Gradient está construyendo activamente influencia en el ecosistema Solana. El proyecto es uno de los patrocinadores del actual y popular Solana x402 Hackathon, junto a socios como Visa y Phantom, y busca convertirse en una infraestructura clave de IA dentro del ecosistema Solana.

Se puede decir que, en esta etapa en la que toda la industria DeAI aún está “cruzando el río tocando piedras”, Gradient ha logrado buenos resultados en capacidad de producto, equipo y reconocimiento en la industria.

Palabras finales

El reciente drama interno de OpenAI nos dejó boquiabiertos y expuso los riesgos sistémicos de la IA centralizada: cuando el poder está demasiado concentrado, los costos de perder el control o de hacer el mal son demasiado altos. La IA descentralizada no es solo un ideal tecnológico, sino una necesidad para el desarrollo saludable de la industria.

Durante mucho tiempo, la IA descentralizada y open source ha permanecido en la torre de marfil, con los usuarios comunes separados por una gruesa “barrera tecnológica”, solo pudiendo observar. Por suerte, Gradient está intentando tender un puente: no solo mejora continuamente la usabilidad del producto, sino que también avanza paso a paso en investigación e innovación, permitiendo que más personas accedan y se beneficien realmente de la IA abierta.

Por supuesto, el camino hacia la IA descentralizada sigue siendo largo: rendimiento, seguridad, ética, gobernanza, cada aspecto está lleno de desafíos, pero al menos, ya hay quienes están avanzando con los pies en la tierra.