작성자: Biteye 핵심 기여자 @anci_hu49074

블록체인은 꾸준히 AI를 위한 금융 인프라로 자리 잡고 있으며, 분산화의 이상은 긴급하게 획기적인 발전을 필요로 합니다.

과거 커뮤니티에서는 블록체인과 AI의 조합에 관해 많은 새로운 용어를 만들어냈습니다. Web3 AI는 다양한 조합을 의미하고, Crypto AI는 보수적이고 실용적인 접근 방식을 취하며, 암호화폐를 통해 AI를 위한 기본적인 금융 인프라를 제공하고자 합니다. 반면 DeAI는 모든 사람이 참여할 수 있는 민주적이고 공정한 AI를 만들기 위해 블록체인을 사용하여 선구적인 분산화 이상을 나타냅니다.

이상적으로는 이 두 가지 경로가 병행되어 효율적이고 공정한 웹 3.0 AI 생태계를 공동으로 촉진할 수 있습니다. 하지만 현실은 항상 극적입니다. Nof1의 AI 암호화폐 투기를 둘러싼 열기는 거의 가라앉지 않은 반면, 구글, 클라우드플레어, 코인베이스와 같은 거대 기업의 지원을 받는 X402는 빠르게 인기를 얻고 있으며, 블록체인이 AI 결제의 기반 인프라가 될 것이라는 믿음, 즉 Crypto AI의 방향성을 더욱 공고히 하고 있습니다.

그러나 암호화폐 AI 개발의 이러한 강력한 추진력은 어느 정도 기존 거대 기업에 대한 의존도를 높이고 그들의 지속적인 확장을 가속화했습니다. 어떻게 하면 일반인들이 AI 가치 분배에 참여하고 기존 거대 기업에 대한 의존도를 줄일 수 있을까요? DeAI는 이러한 난제를 극복할 새로운 방안이 필요합니다.

이런 배경에서 Gradient는 자체적인 답변을 제공하고 있습니다.

클라우드 기반인가, 로컬 기반인가? 이는 분산형 AI에 있어 중요한 질문입니다.

클라우드냐 ​​로컬이냐 - 이는 우리가 종종 직면하는 선택입니다.

과거에는 클라우드의 편리함 때문에 "모든 것이 클라우드에 있다"는 낙관적인 전망을 내놓았고, 5G가 가속화되면 하드웨어의 제약에서 벗어나 "리스"를 통해 저렴한 가격으로 저장 장치와 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 이는 유연하고 경제적인 옵션이었습니다.

하지만 AI 시대에 이르러서는 이러한 "선택권"이 조용히 사라지고 있습니다. 필수적인 엔비디아 칩은 쉽게 수만 달러에 달할 수 있고, 일반인은 클라우드로 가서 "낙타상자"의 대본을 선택해야만 시장에 진입할 수 있으며, 이로 인해 눈에 띄지 않게 클라우드 거대 기업에 더 많은 권력이 넘겨지게 됩니다.

사전 패키지형 클라우드 상품을 선택하는 것은 효율성과 편의성의 문제처럼 보일 수 있지만, 실제로는 개인의 "AI 자산"에 대한 통제력을 완전히 상실하는 것을 의미합니다. AI 이전 시대에는 무료 서비스를 위해 데이터를 교환할 여유가 있었을지도 모릅니다. 그러나 AI 역량의 경계가 계속 확장됨에 따라 언젠가 AI는 우리의 자산을 관리하고, 투자를 결정하고, 우리의 가장 깊고 취약한 욕구와 숨겨진 고통을 이해하게 될 것입니다. AI는 우리 삶에 없어서는 안 될 부분이 될 것입니다.

하지만 클라우드 기반 솔루션을 도입한다면, 이 필수적인 부분은 클라우드 서비스 제공업체의 손에 달려 있습니다. ChatGPT4가 앱 스토어에서 삭제되었을 때 인터넷을 휩쓸었던 엄청난 절망감을 기억하시나요?

Gradient의 목표는 모든 사람이 모델을 배포할 수 있는 능력을 제공하고, "AI 자산"에 대한 절대적인 주권을 부여하며, 개인 정보 보호와 보안을 유지하면서 데이터를 로컬에 저장할 수 있도록 돕는 것입니다.

이는 Gradient가 클라우드의 성능 및 확장성 이점을 포기하고 완전히 로컬라이제이션으로 전환했다는 것을 의미하지 않습니다. 오히려, Gradient는 협업 네트워크를 통해 클라우드 성능과 로컬 개인 정보 보호의 이점을 결합할 수 있습니다. 사용자는 데이터 보안 및 자율성을 보장하는 동시에 클라우드의 높은 효율성과 탄력성을 누리고 네트워크 협업을 통해 비용을 절감할 수 있습니다. AI 동반자 및 AI 트랜잭션과 같이 수요가 높은 시나리오에서 이 모델은 전례 없는 전반적인 이점을 제공합니다.

이 모든 것을 설명하기 위해 Parallax부터 시작하겠습니다.

구름

현지의

그라디언트 시차

자본 투자

낮은

높은

기본적으로 무료

난이도

자본 투자

낮은

높은

기본적으로 무료

난이도

단순한

재해

단순한

개인정보 보호

낮은

높은

높은

데이터 주권

없음

가지다

가지다

이런 질문 해본 적 있나요? 오픈소스 모델은 훌륭하고 높은 수준의 비전을 가지고 있지만, 실제로는 별로 의미가 없어 보입니다. 저희 같은 일반인은 GPU 컴퓨팅 능력이 부족해서 복잡한 설정 프로젝트를 처리할 수 없습니다. 이러한 모델들을 HuggingFace에서 무료로 제공한다고 해도, 노트북에서 실행된다고 주장하는 모델들은 최고급 Macbook Pro M4 수준으로 제한되는 경우가 많고 성능도 여전히 매우 제한적입니다.

오픈소스 모델과 일반 사용자 간의 격차를 어떻게 해소하고 오픈소스 모델의 강력한 잠재력을 최대한 활용할 수 있을까요? Gradient는 Parallax라는 솔루션을 제공합니다.

무료 – Parallax는 PC나 Mac에 무료로 다운로드하여 설치할 수 있는 완전 오픈 소스 AI 운영 체제입니다. Parallax에서 현재 제공하는 40개 이상의 오픈 소스 모델 중에서 적합한 모델을 선택하여 로컬 컴퓨터에 다운로드하여 단독으로 운영할 수 있습니다. 완벽한 프라이버시를 보장하며 (전기 요금을 제외하면) 비용도 전혀 들지 않습니다.

간단합니다. 전체 설치 프로세스가 매우 빠르며 컴퓨터 단말기 작동에 대한 약간의 지식만 필요하며(AI의 도움으로 쉽게 해결할 수 있음) 일반적으로 3분 이내에 완료할 수 있습니다.

확장성 – 앞서 언급했듯이 단일 머신 성능은 제한적이며, 최고급 PC조차도 LLM 작업의 성능 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪습니다. 따라서 Parallax는 단일 머신 작업을 위한 로컬 호스트(로컬 모드) 외에도 다음과 같은 기능을 제공합니다.

- 공동 호스트(공동 호스트 모드): 친구의 PC 컴퓨팅 성능을 근거리 통신망(LAN)에서 공유합니다. 여러 대의 기기를 사용하는 경우에도 이 방식으로 연결할 수 있습니다.

- 글로벌 호스트: 지리적으로 분산된 광역 네트워크(WAN)에 걸친 분산 호스팅을 통해 더욱 분산된 컴퓨팅 성능과 대규모 모델의 운영을 협업할 수 있습니다.

이를 통해 오픈소스 모델이 마침내 모든 사람에게 공개되어 궁극적인 개인 정보 보호와 탄력적인 성능을 결합한 포괄적인 솔루션을 제공하게 되었습니다.

Gradient 제품을 사용해 본 후 가장 직접적으로 느낀 점은 사용 편의성과 사용자에 대한 존중입니다.

Parallax는 복잡한 로컬 배포 및 협업 추론 프로세스를 간소화하여 매끄럽고 사용자 친화적인 경험을 제공합니다. 또한, 팀은 흥미로운 챗봇 데모를 출시했습니다. 일반적인 챗봇과 달리, Parallax는 네트워크 내 각 노드의 추론 과정을 실시간으로 표시하고 질문에 답변하여 사용자가 분산 추론의 전체적인 모습을 직관적으로 파악할 수 있도록 합니다.

Gradient는 사용자에 대한 진심을 가지고 있을 뿐만 아니라, DeAI 사업의 전반적인 레이아웃도 매우 포괄적이고 견고합니다.

Gradient는 Parallax의 분산형 추론 기능을 기반으로 강화 학습을 위한 분산형 학습 프로토콜인 Echo와 기본 데이터 전송 계층 역할을 하는 Lattica 아키텍처를 도입하여 완전한 분산형 AI 기술 스택을 형성했습니다.

Echo는 "추론 샘플링"(데이터 생성)과 "모델 학습" 단계를 분리하여 각 단계를 실행에 가장 적합한 하드웨어에 할당하는 혁신적인 분산 강화 학습(RL) 학습 프레임워크입니다. 예를 들어, 일반적인 컴퓨터와 노트북은 데이터 수집 및 환경 상호작용을 처리하는 반면, 고성능 서버는 모델 학습 및 업데이트에 집중합니다. 이는 이기종 분산 컴퓨팅 성능을 효율적으로 통합할 뿐만 아니라 학습 효율성을 높이고 비용을 절감하며 더욱 유연한 분산형 배포를 가능하게 합니다.

Lattica는 범용 데이터 전송 엔진으로서, 분산 네트워크에서 모델 가중치 및 추론 토큰과 같은 중요 데이터를 효율적이고 안전하게 전송하는 역할을 합니다. 98ms의 낮은 지연 시간으로 전 세계 3,300개 이상의 도시와 37,000개 이상의 노드를 포괄하며, Gradient 생태계의 "데이터 동맥"으로 불립니다.

Lattica는 범용 데이터 전송 엔진으로서, 분산 네트워크에서 모델 가중치 및 추론 토큰과 같은 중요 데이터를 효율적이고 안전하게 전송하는 역할을 합니다. 98ms의 낮은 지연 시간으로 전 세계 3,300개 이상의 도시와 37,000개 이상의 노드를 포괄하며, Gradient 생태계의 "데이터 동맥"으로 불립니다.

Gradient는 Echo를 기반으로 실제 환경에서 GPT-5와 Claude Sonnet 4.5의 성능에 근접하거나 심지어 능가하는 다양한 산업별 모델을 훈련하여 Infra 도입을 촉진하고 있습니다.

또한, Gradient는 강력한 분산 컴퓨팅 네트워크의 속도와 비용 이점을 활용하여 기업 사용자를 위한 Gradient Cloud 서비스를 출시하고, LLM 추론 및 학습의 검증 가능성과 추적 불가능한 사용자 개인 정보 보호에 중점을 둔 AI 신뢰 계층을 구축할 계획입니다. 이러한 기반을 바탕으로 Gradient는 애플리케이션 계층 혁신을 주도하고 완전한 비즈니스 루프를 형성하기 위해 여러 AI 에이전트로 구성된 협업 네트워크를 구축할 것입니다.

분산형 AI의 어려움은 자본주의에 도전하는 것 못지않게 유리한 타이밍, 위치, 인적 요소의 높은 수준의 융합을 요구합니다.

Gradient는 Pantera Capital과 Multicoin Capital이 주도하고 Sequoia China가 참여하는 시드 투자로 1천만 달러를 유치했습니다. 두 창업자 중 Eric은 Sequoia China 출신이고, Yuan은 Helium과 Neo 등의 프로젝트에서 경력을 쌓았습니다. 핵심 팀원은 칭화대학교 야오 클래스, ACM 금메달리스트, 버클리, CMU, 취리히 연방공과대학교 등 명문대 출신으로, Google, Apple, ByteDance, Microsoft 등 유수의 IT 기업에서 경력을 쌓았습니다.

연구 측면에서, Gradient 팀은 분산 머신 러닝, AI 에이전트, 검증 가능 컴퓨팅 등의 분야에서 꾸준히 높은 생산성을 보여 왔으며, 다수의 상세한 논문을 발표했습니다. 특히, Gradient는 ICLR 2026 AI 컨퍼런스에서 복잡한 스케줄링 알고리즘 분야의 핵심 혁신 기술을 공개할 예정이며, 분산 학습에서 이기종 하드웨어 스케줄링 문제를 해결할 것으로 기대됩니다.

Gradient의 탁월한 제품 및 연구 역량은 지속적인 인정과 지원을 받아왔습니다. Parallax는 현재 Product Hunt에서 1위를 차지하고 있으며, @Kimi_Moonshot 및 @Alibaba_Qwen과 같은 선도적인 오픈소스 AI 연구소와 협력 관계를 구축했습니다. 단일 PC/Mac 설정으로 Kimi K2 및 Qwen3 235B와 같은 대형 모델을 원활하게 실행할 수 있습니다.

인프라 수준에서 Gradient는 실리콘 밸리의 인기 있는 AI 인프라 기업인 @LMSYSOrg의 SGLang을 고동시성 추론 백엔드로 사용하여 지속적인 일괄 처리와 키-값 캐시 재사용을 지원합니다. 또한 Apple Silicon에서 MLX LM에 대한 기본 지원을 얻어 대규모 런타임 동안 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 구현합니다.

Gradient는 솔라나 생태계 내에서 적극적으로 영향력을 구축하고 있습니다. Gradient는 현재 인기 있는 솔라나 x402 해커톤의 스폰서 중 하나이며, 비자(Visa)와 팬텀(Phantom)과 같은 생태계 파트너들과 협력하여 솔라나 생태계 내 핵심 AI 인프라로 자리매김하고 있습니다.

DeAI 산업 전체가 아직 '돌을 느끼며 강을 건너는' 단계에 있는 상황에서, Gradient는 제품 역량, 팀 배경, 업계 인지도 측면에서 좋은 성과를 달성했다고 할 수 있습니다.

최근 OpenAI의 권력 다툼은 우리를 말문이 막히게 했을 뿐만 아니라, 중앙집중형 AI의 시스템적 위험을 여실히 드러냈습니다. 권력이 지나치게 집중되면 통제력 상실과 부정 행위로 인한 비용이 지나치게 커지게 됩니다. 탈중앙화 AI는 단순한 기술적 이상일 뿐만 아니라, 업계의 건전한 발전을 위한 필연적인 필수 조건입니다.

오랫동안 분산형 오픈소스 AI는 학계에만 국한되어 왔고, 일반 사용자는 두꺼운 "기술 장벽"에 가로막혀 방관만 할 수 있었습니다. 다행히 Gradient는 제품 사용성을 지속적으로 개선하는 것뿐만 아니라 혁신적인 연구와 포괄적인 개발을 꾸준히 추진하여 더 많은 사람들이 오픈 AI 기능에 진정으로 접근하고 그 혜택을 누릴 수 있도록 함으로써 이러한 간극을 메우고자 노력하고 있습니다.

물론, 분산형 AI로 가는 길은 아직 멀고, 성능, 보안, 윤리, 거버넌스를 포함한 모든 측면이 과제로 가득 차 있습니다. 하지만 적어도 일부 사람들은 이미 확고한 진전을 보이고 있습니다.