🟢 Gradient, ‘오픈 인텔리전스’로 만드는 소버린 AI 시대 (by. Tiger Research) ✅ 오늘 날 AI의 문제점: 중앙화 - 지금의 AI는 Open AI, Anthropic 등 몇몇 빅테크가 모든 인프라를 통제 - API 가격, 접근 제한, 정책 변경 등으로 언제든 빅테크의 정책에 의해 통제 가능 - 실제 사례: Anthropic이 Windsurf 경쟁사 인수 후 사전 안내 없이 Claude API를 차단하여 스타트업 운영 마비 - AI 의존성은 개인, 기업 모두에게 실존적 리스크 ✅ Gradient가 해결하려는 문제 - AI를 소수 기업이 독점하는 구조를 '모두가 참여하는 개방형 AI 인프라'로 전환 - 누구나 LLM을 직접 훈련, 실행할 수 있는 분산형 AI 네트워크 구축 - 전 세계 유휴 GPU, PC, 서버를 연결해 거대한 분산 컴퓨팅 클러스터처럼 활용하여 스스로 인프라를 구축할 필요 없음 - 비용 장벽이 사라져 개인, 스타트업도 자체 LLM 운영 가능 - 즉, AI의 ‘AWS’도, ‘오픈AI’도 필요 없는 구조 ✅ Gradient의 3대 기술 스택 1️⃣ Lattica - 전 세계 디바이스를 연결하는 P2P 통신 프로토콜 - NAT, 방화벽 뒤 컴퓨터끼리 직접 연결시키는 Hole Punching 기술 - 토렌트 비슷한 BitSwap 기반 데이터 전송 - 분산환경에서도 고속, 안정, 보안 통신 가능 - 분산 AI를 위한 '고속도로' 역할 2️⃣ Parallax - 분산 LLM 추론 엔진 - 거대한 LLM을 레이어 단위로 여러 기기에 나눠 실행 - 참여 기기의 성능을 실시간 분석해 병목 최소화 - 40개+ 오픈소스 모델(Qwen, Kimi 등) 지원 - 로컬, 코호스트, 글로벌 호스트 등 다양한 실행옵션 제공 - 이를 통해 내 컴퓨터가 GPT, DeepSeek 서버가 될 수 있는 구조 3️⃣ Echo - 분산 강화학습(RL) 엔진 - LLM을 특정 목적에 맞춰 스스로 학습시키는 강화학습 프레임워크 - RL을 Inference Swarm, Training Swarm 두 단계로 분리 - Inference Swarm: 일반 PC로 수만 번 샘플 생성 - Training Swarm: 고성능 GPU(A100 등)로 모델 최적화 - 기존 RL 프레임워크(VERL)와 동급 성능 - 누구나 '자체 GPT 를 직접 학습'시키는 환경 ✅ 왜 Gradient인가? - Sovereign AI: AI를 개인, 기업, 국가가 외부 의존 없이 직접 소유 및 통제하는 것 - 이를 통해 외부 API 의존성을 줄여 서비스 안정성을 높이고 비영어권 국가의 언어데이터 문제 해결 - 미국, 중국 중심의 AI 기술 패권 쏠림 현상 해결 - 비용장벽 제거, 컴퓨팅 권력 분산, 누구나 운영 가능한 기반 제공을 통해 개방적, 독립적 AI로 전환하는 인프라 ✅ Gradient가 현재 연구 중인 분야 - Veil & Veri: 추론/훈련 검증 레이어 (프라이버시, 정확성 증명) - Mirage: 분산 로봇 시뮬레이션 엔진 - Helix: 자체 진화형 소프트웨어 에이전트 - Symphony: 다중 에이전트 군집지능 조정 - 'AI가 스스로 진화하는 분산 생태계' 목표 ✅ 팀 & 투자 - UC 버클리, HKUST, ETH 출신 연구진 - DeepMind, Meta와 협력 - 24년 9월, Pantera Capital, Multicoin Capital, Hongshan (전 Sequoia China)으로 부터 10m 규모의 투자 유치 ✅ 결론 - Gradient는 AI가 소수 빅테크의 독점에서 벗어나 모두에게 열려 있는 구조로 바뀌는 첫 출발점 - Open Intelligence + Sovereign AI + Distributed Computing + Reinforcement Learning 동시구현 목표 ▶️ 전문 (Tiger Research) Follow Tiger Research TG | X | LinkedIn #kol