Le prochain tournant de l’ère de l’IA : comment Gradient prépare l’avenir de l’intelligence ouverte

Auteur : Biteye contributeur principal @anci_hu49074

La blockchain devient progressivement l’infrastructure financière de l’IA, l’idéal de la décentralisation a besoin d’une percée

Autrefois, la question de la combinaison entre blockchain et IA a donné naissance à de nombreux nouveaux termes dans la communauté : Web3 AI désigne toutes sortes de combinaisons, Crypto AI est plus conservateur et pragmatique, espérant fournir une infrastructure financière de base à l’IA via la crypto ; tandis que DeAI représente l’idéal pionnier de la décentralisation, tentant de créer une IA démocratique et équitable accessible à tous grâce à la blockchain.

Dans l’idéal, ces deux voies pourraient progresser en parallèle, promouvant ensemble un écosystème Web3 AI à la fois efficace et équitable. Mais la réalité est souvent pleine de rebondissements : la frénésie spéculative sur l’IA lancée par Nof1 n’est pas encore retombée que X402, soutenu par des géants comme Google, Cloudflare, Coinbase, voit sa popularité exploser, renforçant la conviction que la blockchain deviendra l’infrastructure de paiement de l’IA, c’est-à-dire la direction Crypto AI.

Cependant, ce développement vigoureux du Crypto AI nous rend, dans une certaine mesure, plus dépendants des géants traditionnels, accélérant leur expansion — comment permettre aux gens ordinaires de participer à la répartition de la valeur de l’IA, et éviter une dépendance accrue envers les géants traditionnels ? DeAI a besoin d’une nouvelle voie de percée.

Dans ce contexte, Gradient propose sa propre réponse.

Cloud ou local ? Une question clé pour l’IA décentralisée

Cloud ou local, c’est un choix auquel nous sommes souvent confrontés.

Par le passé, la commodité du cloud nous a fait clamer avec optimisme « tout dans le cloud », pensant qu’avec l’accélération de la 5G, nous pourrions nous libérer des contraintes matérielles et obtenir à bas coût du stockage et de la puissance de calcul en mode « location », une solution flexible et économique.

Mais à l’ère de l’IA, ce « droit de choisir » nous est discrètement retiré — une puce Nvidia indispensable coûte facilement des milliers de dollars, et les gens ordinaires n’ont d’autre choix que de se tourner vers le cloud, jouant le rôle du « porteur de chameau », cédant ainsi encore plus de pouvoir aux géants du cloud.

Choisir des produits cloud prêts à l’emploi semble offrir efficacité et commodité, mais en réalité, c’est une perte totale de souveraineté sur ses « actifs IA » personnels. Avant l’ère de l’IA, nous échangions nos données contre des services gratuits, ce qui restait supportable ; mais à mesure que les capacités de l’IA s’étendent, un jour viendra où l’IA gérera nos actifs, décidera de nos investissements, connaîtra nos désirs et vulnérabilités les plus profonds — devenant une partie indispensable de notre vie.

Et si vous optez pour le cloud, cette partie indispensable sera entre les mains du fournisseur de services cloud. Vous souvenez-vous du désespoir général sur Internet lorsque ChatGPT4 a été retiré ?

Ce que Gradient souhaite faire, c’est donner à chacun la capacité de déployer des modèles, afin que tous puissent avoir une souveraineté absolue sur leurs « actifs IA », et vous aider à stocker vos données localement, préservant ainsi la confidentialité et la sécurité.

Cela ne signifie pas pour autant que Gradient se tourne entièrement vers le local, abandonnant les avantages de performance et d’évolutivité du cloud. Au contraire, grâce à un réseau collaboratif, Gradient peut combiner la performance du cloud avec les avantages de confidentialité du local. Les utilisateurs bénéficient à la fois de l’efficacité et de la flexibilité du cloud, tout en assurant la sécurité et l’autonomie des données, et en réduisant les coûts grâce à la collaboration en réseau. Pour des scénarios à forte demande comme les compagnons IA ou le trading IA, ce modèle apporte des avantages inédits sur tous les plans.

Et tout cela, nous allons l’aborder à partir de Parallax.

Cloud

Local

Gradient Parallax

Investissement financier

Faible

Élevé

Pratiquement gratuit

Niveau de difficulté

Simple

Difficile

Simple

Protection de la vie privée

Faible

Élevée

Élevée

Souveraineté des données

Aucune

Oui

Oui

La meilleure façon d’utiliser les modèles open source : Parallax

Avez-vous déjà eu ce genre de frustration ? Les modèles open source sont excellents et ambitieux, mais dans la pratique, ils semblent hors de portée — la plupart des gens n’ont ni GPU, ni la capacité de gérer des installations complexes, et même si ces modèles sont disponibles gratuitement sur HuggingFace, ceux censés fonctionner sur un ordinateur portable ne tournent souvent que sur un Macbook Pro M4 haut de gamme, avec des performances très limitées.

Comment briser la barrière entre les modèles open source et les utilisateurs ordinaires, et libérer tout leur potentiel ? Gradient propose sa solution : Parallax.

Gratuit — Parallax est un système d’exploitation IA entièrement open source, que vous pouvez installer gratuitement sur votre PC ou Mac, puis choisir parmi plus de 40 modèles open source proposés par Parallax, les télécharger localement et les exécuter sur votre machine, garantissant confidentialité absolue et coût nul (hors électricité).

Simple — Le processus d’installation est très rapide, il suffit d’avoir quelques connaissances de base sur le terminal (l’IA peut facilement vous aider), et généralement tout est prêt en trois minutes.

Évolutif — Comme mentionné précédemment, les performances d’une seule machine sont limitées, même un PC haut de gamme a du mal à répondre aux besoins de performance des LLM. Ainsi, en plus du mode Local-Host (mode local), Parallax propose également :

-  Co-Host (mode collaboratif) : partagez la puissance de calcul des PC de vos amis sur un réseau local (LAN), ou reliez plusieurs de vos propres appareils de cette façon.

-  Global Host (mode global) : hébergement distribué sur un réseau étendu (WAN) à travers différentes régions, permettant la collaboration de plus de ressources de calcul pour exécuter des modèles plus grands.

Ainsi, les modèles open source sont enfin accessibles à tous. Que ce soit pour une confidentialité maximale ou des performances flexibles, tout est possible.

La réalité de l’idéal DeAI : comment faire un bon produit ?

Facilité d’utilisation et respect de l’utilisateur sont les impressions les plus directes après avoir testé les produits Gradient.

Parallax a simplifié de façon élégante et extrême le processus complexe de déploiement local et d’inférence collaborative, offrant une expérience utilisateur fluide et conviviale. De plus, l’équipe a lancé une démo de chatbot intéressante : contrairement aux robots de chat classiques, il affiche en temps réel le processus d’inférence de chaque nœud du réseau lors des réponses, permettant aux utilisateurs de visualiser l’ensemble du processus d’inférence décentralisée.

Au-delà de la sincérité envers les utilisateurs, Gradient a également une stratégie très complète et solide pour l’ensemble de son activité DeAI.

Sur la base de Parallax, responsable de l’inférence décentralisée, Gradient a également lancé le protocole de formation décentralisée Echo pour l’apprentissage par renforcement, ainsi que l’architecture Lattica pour la transmission de données, formant ainsi une pile technologique IA décentralisée complète.

Echo est un cadre innovant pour l’apprentissage par renforcement (RL) décentralisé, qui dissocie « l’échantillonnage d’inférence » (génération de données) et « l’entraînement du modèle », attribuant chaque étape au matériel le plus adapté. Par exemple, les ordinateurs de bureau et portables collectent les données et interagissent avec l’environnement, tandis que les serveurs haute performance se concentrent sur l’entraînement et la mise à jour du modèle. Cela permet non seulement d’intégrer efficacement des ressources de calcul hétérogènes et distribuées, mais aussi d’améliorer l’efficacité de l’entraînement, de réduire les coûts et de permettre des déploiements décentralisés plus flexibles.

Lattica, en tant que moteur de transmission de données universel, assure la transmission efficace et sécurisée des poids de modèles, des jetons d’inférence et d’autres données clés dans le réseau décentralisé. Sa latence descend à 98 ms, couvrant plus de 3 300 villes et 37 000 nœuds dans le monde, ce qui lui vaut le surnom de « vaisseau sanguin des données » de l’écosystème Gradient.

Basé sur Echo, Gradient entraîne une série de modèles verticaux sectoriels, qui, dans des environnements réels, approchent voire dépassent les performances de GPT-5 et Claude Sonnet 4.5, stimulant ainsi l’adoption de l’infrastructure.

De plus, s’appuyant sur la vitesse et les avantages de coût de son puissant réseau de calcul distribué, Gradient a lancé le service Gradient Cloud pour les clients entreprises, et prévoit de construire une couche de confiance IA axée sur la vérifiabilité de l’inférence et de l’entraînement LLM, ainsi que sur l’intraçabilité de la vie privée des utilisateurs. Sur cette base, Gradient développera également un réseau collaboratif de multiples agents IA, promouvant l’innovation applicative et formant une boucle commerciale complète.

Comment voir la voie de l’IA décentralisée de Gradient ?

La difficulté de la décentralisation de l’IA n’est pas moindre que celle de défier le capitalisme, nécessitant une parfaite adéquation du timing, de l’environnement et des personnes.

Gradient a déjà levé 10 millions de dollars lors de son tour de financement d’amorçage, mené par Pantera Capital et Multicoin Capital, avec la participation de Sequoia China. Parmi les deux fondateurs, Eric vient de Sequoia China, Yuan a auparavant travaillé sur des projets tels que Helium et Neo. Les membres clés de l’équipe proviennent de Tsinghua Yao Class, ACM médaille d’or, Berkeley, CMU, ETH et d’autres institutions de premier plan, avec des expériences chez Google, Apple, ByteDance, Microsoft et d’autres grandes entreprises technologiques.

En recherche, l’équipe publie continuellement dans les domaines de l’apprentissage automatique distribué, des agents IA, du calcul vérifiable, etc., avec des articles détaillés. Notamment, sur la question de l’ordonnancement du matériel hétérogène dans l’entraînement décentralisé, Gradient prévoit de dévoiler des innovations majeures en algorithmes d’ordonnancement lors de la conférence ICLR 2026 sur l’IA.

Les excellentes capacités produit et de recherche de Gradient continuent d’être reconnues et soutenues : Parallax est actuellement classé numéro un sur Product Hunt, et collabore avec des laboratoires open source IA de premier plan tels que @Kimi_Moonshot, @Alibaba_Qwen, permettant à un ensemble de PC/Mac de faire tourner en douceur de grands modèles comme Kimi K2, Qwen3 235B.

Au niveau de l’infrastructure, Gradient utilise SGLang de @LMSYSOrg, une entreprise d’infrastructure IA populaire de la Silicon Valley, comme backend d’inférence à haute concurrence, prenant en charge le traitement par lots continu et la réutilisation du cache KV ; et bénéficie du support natif de MLX LM sur Apple Silicon, assurant un débit élevé et une faible latence lors de l’exécution à grande échelle.

Par ailleurs, Gradient construit activement son influence dans l’écosystème Solana. Le projet est également l’un des sponsors du très en vue Solana x402 Hackathon, aux côtés de partenaires tels que Visa, Phantom, s’efforçant de devenir une infrastructure IA clé de l’écosystème Solana.

On peut dire qu’à l’heure où l’ensemble du secteur DeAI en est encore à « traverser la rivière en tâtant les pierres », Gradient a obtenu de bons résultats en termes de capacité produit, de background d’équipe et de reconnaissance sectorielle.

En conclusion

Le récent feuilleton OpenAI, aussi spectaculaire qu’il soit, a également révélé les risques systémiques de l’IA centralisée — lorsque le pouvoir est trop concentré, les conséquences de la perte de contrôle ou de la malveillance sont trop lourdes. La décentralisation de l’IA n’est pas seulement un idéal technique, mais une nécessité pour la santé du secteur.

Longtemps, la décentralisation et l’open source IA sont restés dans la tour d’ivoire, les utilisateurs ordinaires séparés par un « mur technique » épais, ne pouvant qu’observer. Heureusement, Gradient tente de bâtir un pont — non seulement en affinant continuellement la convivialité de ses produits, mais aussi en progressant prudemment dans la recherche innovante et la planification globale, permettant à davantage de personnes d’accéder réellement et de bénéficier des capacités ouvertes de l’IA.

Bien sûr, la route vers une IA décentralisée reste longue : performance, sécurité, éthique, gouvernance, chaque étape est un défi, mais au moins, certains avancent déjà concrètement.