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關於Gradients
Gradients 是一個去中心化的人工智慧訓練平台，作為 Bittensor 生態系統中的子網 56 運行。其核心業務圍繞著類似 AutoML 的競賽系統：礦工提交文字或圖像模型的訓練腳本，驗證者在標準化的 GPU 基礎設施上評估結果，勝出的腳本將開源並作為企業級訓練服務提供。 它解決的主要市場痛點是去中心化 AI 訓練中缺乏透明度與信任。企業往往不願使用去中心化網絡，因為訓練過程如同「黑箱」，匿名礦工所使用的方法無法被驗證。Gradients 以「競爭性透明」模式取代了這種情況，最佳方法透過公開競賽驗證，並對客戶完全可見。 其核心競爭力在於這種基於競賽的機制，結合了競爭生態系統的創新性與企業所需的可驗證性與安全性。該平台也計劃整合可信執行服務，以提供訓練完整性的加密證明。 在近期發展方面，2026年2月至2026年8月期間並無可靠的公開資訊。過去兩年內，值得注意的負面事件包括早期版本的平台曾出現模型品質波動與礦工參與激勵不足的問題，引發對其去中心化訓練輸出穩定性的擔憂。不過，該平台後續已對其機制設計進行了迭代。
Revenue: On September 22 an on-chain index put Gradients' share of Bittensor TAO emissions at 1.34%, down from 6.66% in March, and operator Rayon Labs' three subnets combined fell from 23.71% of emissions in early 2026 to 7.97%, a clear contraction in emission allocation.
Release and fundamentals: From October 15 to November 14, daily emissions send about 9,100 tokens to validators and miners and about 2,000 to the subnet owner; at $3.84 on October 15 the market cap is about $21.04 million against an $80.64 million FDV, with only about 28.4% circulating and daily volume in the tens of thousands of dollars.
Besim — CEO & Lead Developer; runs Gradients' training pipeline and the SN56 subnet.
Christopher Subia-Waud — Founder & Founding Engineer; former engineer at Rayon Labs; drives decentralized model training delivery.
WanderingWeights — Model Lead; has led several open-source model training experiments.