Gradients는 Bittensor 생태계 내에서 서브넷 56으로 운영되는 분산형 인공지능(AI) 훈련 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 텍스트 및 이미지 기반 모델 모두에 대한 훈련 방법론을 개발하고 검증하기 위한 투명하고 경쟁적인 환경을 조성하여 기업 수준의 AI 모델 훈련 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. ^{[6] [2]}

개요

Gradients는 분산형 AI 도입의 핵심 과제인 투명성과 신뢰 부족 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 많은 기업 고객은 익명의 네트워크 참여자(채굴자)가 사용하는 방법이 검증 불가능한 프로세스의 "블랙박스" 특성 때문에 독점 모델 훈련을 위해 분산형 네트워크를 사용하는 것을 주저합니다. 한 기업 고객은 "데이터로 무슨 일이 일어나는지에 대한 투명성과 신뢰가 더 있다면 Gradients를 사용하는 명확한 경로가 있을 것입니다."라고 말했습니다. 이를 해결하기 위해 Gradients는 모델을 "경쟁적 투명성" 모델로 전환했습니다. ^[6]

이 플랫폼은 분산형 컴퓨팅 제공업체 네트워크를 활용하는 자동화된 대규모 언어 모델(AutoLLM) 시스템으로 작동합니다. Gradients 5.0 업데이트에서 도입된 핵심 혁신은 개발자가 가장 효과적인 AI 훈련 스크립트를 만들기 위해 경쟁하는 토너먼트 기반 시스템입니다. 이러한 경쟁에서 우승한 스크립트는 오픈 소스로 제공되어 방법론에 대한 완전한 가시성을 제공합니다. 이를 통해 Gradients는 검증되고 고성능이며 투명한 훈련 솔루션을 기업 고객에게 제공할 수 있습니다.

이 프로젝트의 비전은 성능뿐만 아니라 검증 가능한 신뢰를 제공하는 상업적 플랫폼을 만드는 것입니다. 최고의 방법론을 오픈 소스로 제공하고 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 서비스와의 향후 통합을 계획함으로써 Gradients는 경쟁적인 생태계의 혁신과 기업 고객이 요구하는 보안 및 투명성을 결합한 가치 제안을 제공하는 것을 목표로 합니다. 프로젝트 대변인은 "상업적 생존 가능성으로 가는 길은 개방성을 통하는 것입니다. Gradients 5.0이 바로 그 길입니다."라고 말했습니다. ^[6]

역사

Gradients에 대한 공개 담론은 2025년 초에 시작되었으며, 그 기능과 진행 상황을 설명하는 일련의 발표가 있었습니다. 2025년 4월 6일 게시물에서 이 플랫폼은 분산형 채굴자가 모델을 훈련하기 위해 경쟁하는 고성능 AutoLLM 시스템으로 설명되었습니다. 2025년 5월 9일까지 이 프로젝트는 텍스트 및 이미지 모델 모두에서 리더십을 달성했다고 주장하며 다중 모드 기능을 강조했습니다. ^[4]

2025년 6월에는 "G.O.D.: 차별화 가능한 게임으로서의 기초 모델 훈련"이라는 제목의 연구 논문이 발표되어 플랫폼에서 달성한 "세계 최고의 결과"를 자세히 설명했습니다. 그 후 2025년 7월 6일에 Gradients 5.0이 발표되었습니다. 이 주요 업데이트는 "블랙박스 열기 - 엔터프라이즈 AI 훈련 잠금 해제"라는 태그라인과 함께 투명성에 대한 기업의 우려를 해결하기 위한 전략적 전환으로 구성되었습니다. Gradients 5.0의 첫 번째 단계 롤아웃은 2025년 7월 21일에 시작될 예정이었습니다. ^{[6] [4]}

기술

Gradients의 기술적 기반은 AI 모델 훈련을 위한 분산형 네트워크이며, Gradients 5.0 도입으로 크게 발전했습니다. 이 업데이트는 플랫폼을 기존의 채굴자 기반 시스템에서 투명성을 높이고 우수한 훈련 방법을 식별하기 위해 설계된 구조화된 토너먼트 기반 경쟁으로 전환했습니다. ^[6]

Gradients 5.0 토너먼트 시스템

Gradients 5.0의 핵심은 AutoML 실무자가 최고의 훈련 스크립트를 만들기 위해 경쟁하는 격주 토너먼트입니다. 각 토너먼트에서 우승한 스크립트는 오픈 소스 자산으로 릴리스되며, 이는 Gradients가 고객에게 제공할 수 있는 검증된 상업적 제품이 됩니다. 이 모델은 개별 채굴자의 불투명한 시스템을 공개 경쟁을 통해 최고의 방법론이 입증되는 투명한 프레임워크로 대체하도록 설계되었습니다. ^[6]

토너먼트 구조

각 토너먼트 주기는 2주 동안 진행되며 다양한 AI 도메인을 해결하기 위해 두 가지 주요 범주로 나뉩니다.

• 이미지 토너먼트: 이 경쟁은 Flux 및 SDXL과 같은 확산 모델에 중점을 둡니다. 참가자는 특정 사람 또는 스타일 데이터 세트에서 모델을 훈련하는 임무를 받습니다.
• 텍스트 토너먼트: 이 경쟁은 Instruct/Chat 모델을 중심으로 합니다. 작업은 GRPO, DPO 및 Instruct를 포함한 다양한 유형에서 선택되며 다양한 데이터 세트에 적용됩니다.

토너먼트는 최종 우승자를 식별하기 위해 여러 단계를 거칩니다.

1. 그룹 스테이지: 이 초기 단계는 16명 이상의 참가자가 있는 경우에 구현됩니다. 채굴자는 6-8명으로 구성된 그룹으로 나뉘며 각 그룹의 상위 성적을 거둔 사람이 다음 단계로 진출합니다.
2. 녹아웃 스테이지: 16명 미만의 채굴자가 남으면 경쟁은 단일 도전자가 나올 때까지 일대일 제거 형식으로 전환됩니다.
3. 보스 라운드: 토너먼트 우승자가 자동으로 새로운 챔피언이 되는 것은 아닙니다. 대신 이전 토너먼트의 챔피언에게 도전해야 합니다. 새로운 챔피언으로 등극하려면 도전자의 스크립트가 방어자의 스크립트보다 최소 5% 더 나은 성능을 보여야 합니다. 이 규칙은 새로운 우승 방법이 무작위 분산의 결과가 아니라 상당한 개선을 나타내도록 하기 위해 마련되었습니다. ^[6]

채굴자 참여 및 평가

참여 프로세스는 간단하고 안전하도록 설계되었습니다. 채굴자는 독점 코드를 시스템에 직접 제출하지 않습니다. 대신 리포지토리 URL과 특정 커밋 해시를 제공하여 기존 GitHub 리포지토리를 등록합니다. 그런 다음 토너먼트의 자동화된 시스템은 지정된 리포지토리 버전을 복제하고 표준화된 GPU 인프라에서 훈련 스크립트를 실행합니다. 이를 통해 경쟁은 하드웨어 이점이 아닌 방법론의 품질을 기반으로 하며, 시스템은 모델 복잡성을 기반으로 GPU 리소스를 동적으로 할당합니다.

평가 프로세스는 네트워크 검증자가 전적으로 관리합니다. 그들은 스크립트를 실행하고, 결과 훈련된 모델의 성능을 평가하고, 참가자에게 점수를 매기는 책임을 집니다. 이를 통해 결과가 검증 가능하고 경쟁이 공정한 신뢰할 수 없는 환경이 조성됩니다. 평가 후 훈련된 모델은 HuggingFace에 업로드됩니다. ^[6]

3단계 롤아웃 계획

Gradients 5.0 모델로의 전환은 안정적이고 검증된 마이그레이션을 보장하기 위해 세 가지 개별 단계로 계획되었습니다.

• 1단계: 하이브리드 경쟁: 2025년 7월 21일부터 새로운 토너먼트 시스템이 기존 채굴자 시스템과 병행하여 실행되도록 설정되었습니다. 네트워크의 방출 분포에서 토너먼트 결과의 가중치는 매주 증가하도록 설계되어 새로운 시스템의 성능을 설정된 벤치마크와 비교하여 검증할 수 있습니다.
• 2단계: 유기적 고객 호스팅: 토너먼트 우승 스크립트가 이전 시스템을 충족하거나 초과하는 성능을 지속적으로 입증하면 Gradients는 이를 사용하여 실제 기업 고객에게 서비스를 제공할 계획이었습니다. 이 단계는 경제 모델의 전환을 의미하며, 수많은 개별 채굴 운영에 자금을 지원하는 대신 몇 가지 입증된 우승 스크립트를 대규모로 배포하는 데 중점을 둡니다.
• 3단계: 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 통합: 최종 단계에는 Gradients를 다른 전문 Bittensor 서브넷과 통합하는 것이 포함됩니다. 이 계획에는 TES(Trusted Execution Service)와 함께 Chutes 호스팅 인프라를 사용하는 것이 포함됩니다. 이 통합은 훈련 무결성에 대한 암호화 증명을 제공하여 규제 산업의 보안에 민감한 조직에 중요한 기능인 모델 훈련 방법에 대한 기업 수준의 보안 및 검증 가능한 확실성을 제공하기 위한 것입니다. ^[6]

토큰노믹스

Gradients에는 Bittensor 네트워크에서 서브넷 56으로 지정된 것과 일치하는 티커 기호 SN56이 있는 기본 암호화폐 토큰이 있습니다. 이 토큰은 시장 데이터 플랫폼에서 AI 및 Bittensor 생태계 태그로 분류됩니다. ^{[2] [3]}

주요 토큰 지표는 다음과 같습니다.

• 이름: Gradients
• 티커: SN56
• 네트워크: Bittensor
• 최대 공급량: 21,000,000 SN56
• 총 공급량: 데이터 집계기는 상충되는 수치를 보고합니다. 2025년 말 현재 CoinGecko는 총 공급량을 3,181,838 SN56으로 보고한 반면 CoinMarketCap는 1,260,000 SN56으로 보고했습니다.
• 유통 공급량: 총 공급량과 유사하게 보고된 수치는 다릅니다. CoinGecko는 유통 공급량을 3,181,838 SN56으로 나열한 반면 CoinMarketCap는 자체 보고된 수치인 1,260,000 SN56을 제공했습니다.

이 토큰은 주로 서브넷 토큰과 같은 Bittensor 생태계 내의 분산형 거래소에서 거래됩니다. 가장 활발한 거래 쌍에는 SN56/SN0 및 SN56/TAO가 포함됩니다. 이러한 세부 사항은 토큰이 기본 네트워크 내에 통합되어 있음을 반영합니다. ^{[2] [3]}

사용 사례 및 상업적 제공

Gradients는 투명성, 성능 및 보안을 중심으로 가치 제안을 제공하는 엔터프라이즈 AI를 위한 상업적 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. 토너먼트에서 우승한 훈련 스크립트를 오픈 소스로 제공하는 것은 주요 차별화 요소로, 고객이 사용된 방법론을 검사하고 신뢰할 수 있도록 합니다. 프로젝트 담당자는 "기업에 '이 접근 방식은 24명의 경쟁자를 상대로 승리했으며 암호화된 무결성 증명으로 실행할 것입니다'라고 말하면 경쟁업체가 제공할 수 있는 것과는 근본적으로 다른 가치 제안입니다."라고 언급했습니다. ^[6]

이 플랫폼의 상업적 제공은 기업의 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다.

• 서비스로서의 투명성: 고객은 경쟁적이고 공개적인 프로세스를 통해 검증된 훈련 방법론에 대한 완전한 가시성을 확보합니다.
• 서비스로서의 프리미엄 훈련: Gradients는 입증된 오픈 소스 훈련 스크립트를 엔터프라이즈 규모의 인프라에서 실행하는 관리 서비스를 제공하여 고객의 구현 부담을 제거합니다.
• API 액세스: 기업은 Gradients API를 통해 우승한 AutoML 접근 방식에 액세스하여 기존 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 암호화 방식으로 검증된 훈련: TES(Trusted Execution Service)와의 계획된 통합은 훈련 무결성에 대한 암호화 증명을 제공하며, 이는 규제 산업의 보안에 민감한 조직에 중요한 기능입니다. ^[6]

팀

Gradients는 WanderingWeights가 이끄는 분산형 엔지니어 그룹으로 시작되었으며 현재 Besim이 이끌고 있습니다. 팀의 임무는 모든 사람이 AI 훈련에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 현재 역할에는 Besim(CEO 및 수석 개발자), WanderingWeights(창립 엔지니어), Samoline(개발자), Diagonalge(개발자) 및 Bonoliver(프런트엔드 개발자 및 디자이너)가 포함됩니다. Gradients는 오픈 소스 AI 시대를 위해 2024년에 설립되었으며 Grads LLC에서 개발했습니다. ^[7]