- FDV: $150M
- Token Price: $0.01875
- Allocated Supply: 160,000,000 REYA (2% of the total supply)
- Vesting: 50% unlock at TGE, 50% linear monthly vest for 6 months post TGE

✅ 주요 업데이트

- Anoma의 프로토콜 어댑터(PA)가 이더리움 메인넷에 정식 배포
- 지갑 설치 및 시드 문구 생성 불필요, 기존 ETH 지갑 그대로 호환
- 인텐트 실행, 프로그래머블 프라이버시, 상호운용성 기능 즉시 활성화
- AnomaPay 등 기반 앱도 별도 연동 없이 바로 사용 가능

✅ 핵심기술: Anoma DOS (분산 운영체제)

- Anoma가 만드는 것은 사실상 블록체인 OS

- ARM (Anoma Resource Machine): 여러 블록체인을 하나의 분산된 하드웨어 리소스처럼 취급하여 개발자는 ‘어느 체인에서 동작하는지’를 신경 쓸 필요 없음

- 하이브리드 리소스 모델: Account 모델 + UTXO 모델 장점만 결합하여 높은 병렬성 + 안전성 + 사용자 친화 UX 제공

- 개발자: 단일 인터페이스로 앱 개발 → 복잡한 체인 구조 고려 X

- 사용자: 체인 이동 없이 하나의 환경에서 모든 네트워크 기능 사용 가능

✅ 로드맵

- PA를 ETH L2 및 스테이블코인 기반 체인으로 확대 배포
- 개발자용 학습 자료 및 매뉴얼 공개 예정
- 외부 체인들도 직접 PA 배포할 수 있는 구조 제공

✅ 왜 Anoma일까?

- 기존 Intent 프로젝트의 한계: "새 지갑 설치하세요", "우리 체인으로 오세요" → 진입장벽

- Anoma: 기존 이더리움 네이티브 환경 위에 인텐트와 프라이버시, 상호운용성을 덧씌우는 구조 → 파편화 된 유동성과 복잡한 UX를 하나로 통합하는 체인 추상화의 핵심

- 기존 이더리움 지갑을 그대로 사용 + 프라이버시 및 상호운용성을 ETH 메인넷에서 구현 = 체인 추상화의 진짜 사례로 주목

✅ 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

✅ 2주차 이벤트 리스트

머니그리드님: 패러랙스 딥다이브
라오니님: 그라디언트 ois 설명하기
여명님: 그라디언트의 비전에 대해서 글써보기
BMT님: 그라디언트가 다른 DeAI 프로젝트와 다른점