分散型AIインフラプロジェクト「Gradient Network」は6月17日、Pantera CapitalとMulticoin Capitalが主導し、HSG Capital（旧Sequoia China）やAI、暗号化などの最先端分野のエンジェル投資家やコンサルタントが多数参加した、1,000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了したと発表しました。

Gradientがトップクラスの資本支援を受けるのは今回が初めてではありません。同プロジェクトは2024年に、同じ機関グループの支援を受けて、金額非公開の資金調達ラウンドを完了しています。今回の追加投資は、資本がその基盤となるアーキテクチャの着地とネットワーク拡張を段階的に確認していることも意味します。

Gradientはどのような問題を解決しようとしているのでしょうか。そして、なぜWeb3とAIの交差点で注目を集め続けるのでしょうか。 「AI on the chain」という物語が徐々に後退した後、同社は別の道を選択しました。それは、通信と推論という2つの基盤プロトコルから始めて、AIの動作基盤を再構築することです。

Gradientが選択したトラック：「AIコンピューティング構造を再定義するインフラストラクチャプロジェクト」

Gradient Networkが参入するトラックは「分散型人工知能インフラストラクチャ」です。これは、AIモデルの展開方法を再構築するだけでなく、現在の高度に集中化されたAI制御およびコラボレーションメカニズムに対する体系的な対応でもあります。

現在、生成AIが大規模に拡大している状況では、モデルのトレーニングと推論は少数のプラットフォーム（OpenAI、Anthropic、Googleなど）によって独占されており、データとコンピューティングリソースが高度に集中しています。この構造は、プライバシーの侵害、イノベーションのハードルの上昇、検証不可能なモデル、そしてプラットフォームへの高い依存度といった、複数の懸念事項をもたらします。Gradientはまさにこの体系的な矛盾に基づき、「エッジインテリジェンス + オープンコラボレーション」というネットワークの代替案を提案します。言い換えれば、AIを少数のプラットフォームによって制御されるのではなく、皆が協力して駆動する、あなたや私のデバイス上で実行できるようにすることです。

Web3の文脈において、このトラックの希少性は特に顕著です。現在主流のAI + Cryptoプロジェクトは、トレーニングインセンティブ、コンピューティングパワー市場、あるいはモデルスコアリングメカニズムに焦点を当てています。Gradientは、「通信 + 推論」という2つのコアオペレーティングスタックレベルを直接ターゲットとし、完全なプロトコルシステムの構築を試みる数少ないプロジェクトの一つです。

イノベーション1：サービス層の重ね合わせではなく、プロトコルレベルでの「インテリジェントフロー」の再構築

Gradientは単に「AIをチェーン上に置く」のではなく、オフチェーンコンピューティングとオンチェーンメカニズムの連携という観点から、2つのネイティブプロトコルを提案しています。

Lattica：AIネットワークにおける「データ移動層」の役割を果たす、グローバルな異種ノード向けに構築されたデータ転送プロトコルです。ファイル配信機能を提供するだけでなく、AIのトレーニングと推論におけるデータ循環のニーズに合わせて、低遅延、高弾力性、ポイントツーポイントの連携機能を特別に設計しています。分散型インテリジェントコラボレーションをサポートする通信スケルトンです。

Parallax：大規模モデル推論タスクの「分割・スケジューリング・連携実行」をサポートする分散実行プロトコルです。小さなモデルタスクのみを処理する従来のエッジ推論とは異なり、Parallaxアーキテクチャは、大規模な基本モデルをスライスしてグローバルノードネットワークに配布できるため、プライバシー、検証可能性、信頼性を確保しながらAIの動作効率が向上します。

これは、Gradientが既存のWeb3 AIプロジェクトの機能的なギャップを補完するだけでなく、「AIの仕組み」という技術基盤を再構築していることを意味します。そのロジックは、「AIの世界におけるOpenSea」というよりは、「AIの世界におけるEthereum」に近い。

イノベーションポイント2：「エッジ」から始まる計算正義

Gradientが提案するビジョンは、抽象的な「分散化」の物語ではなく、実用的で実現可能なエッジコンピューティングの道筋に基づいています。

Gradientの公式声明によると、同社は将来のAIの主流コンピューティングシナリオは、クラウドセンターからエッジエンドへと移行すると考えています。特に、エッジノードが自然な利点を持つ「推論、コンテンツ配信、サーバーレス機能」のシナリオでは、このパスの選択が重要になります。このパスの選択は、大規模モデルのコストとコンプライアンスのプレッシャーに対応するだけでなく、「誰もが利用可能で制御可能なノード」というネットワーク構成方法を可能にします。

そのため、そのプロトコルアーキテクチャは、異種デバイスへの参加能力、モジュールスケジューリングとフォールトトレランス、プライバシー保護、出力検証機能を重視しており、Gradientが単にAIをブロックチェーン言語でパッケージ化しているのではなく、真に「脱プラットフォーム化された協調コンピューティング市場」の構築を目指していることを反映しています。

AIと暗号化の境界を越える

Gradientの物語は2024年9月に始まりました。当時、同社は「Solanaエコシステムエッジコンピューティングオープンレイヤー」として、Pantera Capital、Multicoin Capital、Sequoia Chinaの支援を受け、金額非公開の資金調達ラウンドを完了したばかりでした。2025年6月、チームは再びこれらの機関から共同出資を受け、1,000万ドルのシードラウンド資金調達の完了を正式に発表しました。 HSG Capital（Sequoia Chinaの分割後の事業体）や、AI、暗号化、データプライバシーの分野からの多くのエンジェル投資家やコンサルタントも参加しました。

彼らは「AIオンザチェーン」という従来のやり方を踏襲するのではなく、通信と推論の最も基本的な2つのプロトコルから着手しました。Latticaはポイントツーポイントのインテリジェントデータチャネルネットワークであり、Parallaxは大規模モデルの分割と協調実行をサポートする推論エンジンです。この2つを組み合わせることで、AIに実行、説明、分解が可能な「ランタイムスケルトン」を装備するようなものです。

GPTがAIを「箱」に詰め込むとすれば、Gradientが目指すのは、世界中のあらゆるデバイスにインテリジェンスを解放し、エッジで開花させることです。そこでのルールはプラットフォームではなくプロトコルによって決定されます。プロジェクト計画によると、LatticaとParallaxは近い将来正式にリリースされ、将来的にはより多くのプロトコルコンポーネントの基盤となる予定です。Gradient Networkは同時にブランド認知システムを更新し、「透明性、分散性、協調性を備えたインテリジェントネットワーク」という戦略的ポジショニングを強化しました。

つまり、Gradient NetworkはWeb3とAIを統合する基盤プロトコルプロジェクトであり、分散型で検証可能、かつ協調的なインテリジェントコンピューティングネットワークの構築に取り組んでいます。Gradientが賭けるのは、モデル同士の戦いではなく、動作モードの再構築です。AIが「プラットフォームの配当」から「インフラの競争」へと転換期を迎えている今、Gradientは2つのプロトコルセットを用いてアーキテクチャレベルの変化を活用しようとしています。これにより、インテリジェンスは少数のサーバーに集中するのではなく、あらゆるデバイス間でオープンかつ協調的な方法で流通するようになります。

Web3とAIの交差点において、Gradientはまだ初期段階ですが、稀有なフレームワークを提供しています。それは、単一機能を中心に製品を積み重ねるのではなく、インテリジェントネットワークの構成をボトムアップで再構築するというものです。今後、LatticaとParallaxが無事に立ち上げられ、ノードネットワークが拡張できるかどうか、そしてプロトコルが実際に使われるかどうかが、この「エッジインテリジェントオペレーティングシステム」が青写真の外に出られるかどうかの鍵となるでしょう。

少なくとも今は、明確なスタート地点が描けました。

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