Alasan Pendanaan US$10 Juta Gradient Network Krusial bagi Masa Depan AI Terdesentralisasi

Pendanaan Awal Gradient Network Dorong Akselerasi AI Terdesentralisasi

Gradient Network baru saja mengamankan pendanaan awal sebesar US$10 juta—sebuah sinyal kuat bahwa minat investor terhadap infrastruktur AI terdesentralisasi tengah meningkat pesat.

Dengan dukungan dari Pantera Capital, Multicoin Capital, dan HSG, dana tersebut akan digunakan untuk mengembangkan AI runtime stack terdesentralisasi milik Gradient.

Mendorong Transisi dari AI Terpusat ke Sistem Terdistribusi

Sebagai bagian dari inisiatif ini, Gradient memperkenalkan dua protokol utama: Lattica dan Parallax. Keduanya dirancang untuk mendukung pergerakan data secara peer-to-peer dan memungkinkan proses inference AI secara terdistribusi. Langkah ini tidak berdiri sendiri—melainkan bagian dari tren yang lebih besar.

Data menunjukkan bahwa hingga akhir 2024, ada 164 perusahaan yang bergerak di sektor AI terdesentralisasi, dengan 104 di antaranya telah memperoleh pendanaan. Kapitalisasi pasar sektor ini diprediksi akan tumbuh menjadi US$973,6 juta pada tahun 2027.

Tujuan utama dari proyek-proyek AI terdesentralisasi ini adalah untuk mengurangi dominasi raksasa teknologi seperti OpenAI, Google, dan AWS, yang saat ini mendominasi infrastruktur pelatihan, pemrosesan, dan penyebaran teknologi AI.

Gradient Tawarkan Pendekatan Ringan untuk AI Terdesentralisasi

Gradient mengadopsi pendekatan unik dengan mengandalkan node berbasis browser dan jaringan peer-to-peer yang ringan, sebagai alternatif dari model cloud yang lebih berat. Strategi ini diklaim mampu menekan biaya, mengurangi latensi, serta meningkatkan privasi pengguna.

Meskipun telah ada proyek lain di ruang AI terdesentralisasi—seperti Bittensor yang fokus pada pelatihan model, dan Gensyn yang menyediakan pasar komputasi—Gradient membedakan dirinya dengan fokus utama pada proses inference dan koordinasi AI. Hal ini menjauhkannya dari konsep pasar sewa komputasi atau repositori model biasa.

Mengapa Pendanaan Gradient Network Jadi Sorotan

Partisipasi Pantera Capital dan Multicoin Capital dalam pendanaan Gradient menjadi indikator penting. Kedua investor ini dikenal fokus pada infrastruktur, dan keterlibatan mereka mencerminkan meningkatnya kepercayaan institusional terhadap model runtime AI yang terdesentralisasi.

Melalui dukungan terhadap protokol Lattica—yang menangani aliran data—dan Parallax—yang berfungsi untuk inference AI, para investor mendukung visi baru di mana agen-agen AI dapat berinteraksi secara dinamis, saling berbagi konteks, dan berjalan di atas sistem yang tersebar luas.

Pendekatan ini mencerminkan pandangan yang semakin menguat di industri bahwa model deployment AI statis tidak lagi mencukupi untuk memenuhi kebutuhan aplikasi dunia nyata yang bersifat dinamis dan real-time.

Tantangan Besar Masih Membayangi AI Terdesentralisasi

Meskipun prospeknya menjanjikan, penerapan AI terdesentralisasi masih dihadapkan pada sejumlah tantangan teknis yang signifikan.

Masalah seperti keterbatasan bandwidth, latensi jaringan, serta beragamnya spesifikasi perangkat keras menjadi hambatan yang sulit dikelola secara efektif. Gradient mencoba mengatasi masalah ini melalui penggunaan Sentry Nodes, namun sejauh ini, efektivitasnya dalam skala besar masih belum terbukti.

Isu keamanan juga menjadi perhatian utama. Menjalankan model AI pada perangkat yang tidak sepenuhnya terpercaya membuka peluang terhadap manipulasi hasil, kebocoran informasi, hingga ancaman model poisoning (peracunan model).

Walaupun arsitektur Gradient dirancang untuk mendukung inference yang lebih privat, pengujian independen dan evaluasi terhadap ketahanan sistem dalam jangka panjang tetap menjadi faktor penting yang tidak bisa diabaikan.

AI Terdesentralisasi Semakin Diakui

Secara keseluruhan, pendanaan terhadap Gradient Network mempertegas bahwa AI terdesentralisasi kini mulai dipandang serius, bukan sekadar proyek eksperimental di pinggiran industri. Gradient bergabung dengan jajaran proyek infrastruktur yang berupaya menjadikan kecerdasan buatan lebih terbuka, modular, dan transparan—dengan fokus pada sistem yang dapat diverifikasi dan dijalankan secara kolektif.