Gradient Lancarkan Echo-2 untuk Memecah Halangan Kos yang Menghalang Gelombang Kemajuan AI Seterusnya

(SeaPRwire) –   Sistem pembelajaran pengukuhan teragih baharu mengurangkan kos selepas latihan sehingga 80%, memperluaskan akses kepada AI canggih di luar pusat data berskala tinggi

SINGAPURA, 11 Februari 2026 —

• Kos latihan lebih rendah sehingga 80% berbanding pembelajaran pengukuhan berasaskan awan tradisional.
• Prestasi terkini dicapai tanpa bergantung sepenuhnya pada pusat data berpusat.
• Lebih banyak eksperimen per dolar, mengalihkan kemajuan AI daripada had infrastruktur kepada kelajuan penyelidikan.

Gradient, penyedia infrastruktur AI, hari ini mengumumkan pelancaran Echo-2, sistem pembelajaran pengukuhan baharu yang direka untuk mengurangkan kos dan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI canggih dengan drastik. Pelancaran ini menyasarkan salah satu kesesakan baru yang terbesar dalam pembangunan AI, di mana kemajuan tidak lagi dihadkan oleh idea atau bakat, tetapi oleh akses kepada kuasa pengkomputeran berpusat yang mahal.

Gelombang pertama AI generatif didorong oleh latihan model pada set data besar. Namun, lompatan seterusnya bergantung pada selepas latihan, di mana model bertambah baik melalui percubaan dan kesilapan berulang. Proses ini, dikenali sebagai pembelajaran pengukuhan, membantu sistem AI berfikir, merancang, dan menyesuaikan diri. Ia juga merupakan salah satu peringkat yang paling mahal dalam pembangunan AI. Ia sering memerlukan pusat data besar yang memakan tenaga, menjadikan latihan canggih terlalu mahal untuk kebanyakan organisasi.

Echo-2 direka untuk mengubah dinamik itu. Daripada memaksa semua latihan berjalan di dalam kluster yang dikawal ketat, sistem ini membenarkan beban kerja pembelajaran pengukuhan disebarkan merentasi pelbagai jenis perkakasan. Dalam penanda aras awal, Gradient melaporkan pengurangan kos sehingga 80% berbanding pendekatan berasaskan awan tradisional, sambil menyamai atau melebihi prestasi pada tugas berasaskan penaakulan dan ejen. Hasilnya bermakna pasukan boleh menjalankan lebih banyak eksperimen, belajar lebih cepat, dan menambah baik model tanpa bergantung sepenuhnya pada infrastruktur berskala tinggi.

“Kemajuan AI tidak lagi dihadkan oleh cita-cita, tetapi oleh infrastruktur,” kata Eric Yang, Pengasas Bersama dan CEO Gradient. “Pembelajaran pengukuhan menjadi enjin kecerdasan sebenar, namun hari ini ia dikunci di sebalik kos pusat data yang besar. Echo-2 mengurangkan kos eksperimen, jadi lebih banyak pasukan boleh membina, menguji, dan menambah baik sistem AI tanpa perlu akses kepada infrastruktur awan berskala tinggi.”

Pelancaran ini berlaku semasa kerajaan dan enterprise menghadapi kekangan yang semakin meningkat pada ketersediaan kuasa, impak alam sekitar, dan kawalan data yang berkaitan dengan pusat data AI besar. Apabila AI menjadi lebih penting dalam cara organisasi beroperasi dan bersaing, keupayaan untuk melatih dan menambah baik model tanpa menumpukan beban kerja besar di satu lokasi menjadi semakin penting. Sistem seperti Echo-2 menawarkan laluan alternatif yang menyokong kemajuan AI berterusan sambil mengurangkan tekanan pada infrastruktur berpusat.

Echo-2 dibina berdasarkan kerja lebih luas Gradient dalam infrastruktur AI teragih, berikutan keluaran awal syarikat itu, yang membolehkan model AI besar berjalan merentasi pelbagai mesin, disokong oleh lapisan rangkaiannya yang mengurus komunikasi data antara sistem teragih. Bersama-sama, sistem ini bertujuan untuk mengurangkan pergantungan pada pengkomputeran berpusat dengan membenarkan model AI dilatih, dideploy, dan diperbaiki menggunakan perkakasan sedia ada merentasi persekitaran teragih.

Dengan mengurangkan kos dan meningkatkan fleksibiliti, Echo-2 membenarkan pasukan penyelidikan bergerak lebih cepat dan menjalankan lebih banyak eksperimen, sambil memberi enterprise cara untuk mengurangkan pergantungan jangka panjang pada komitmen awan yang mahal. Apabila kos, kuasa, dan kekangan infrastruktur semakin membentuk masa depan AI, Gradient berkata Echo-2 meluaskan akses kepada pembelajaran pengukuhan canggih pada saat kritikal. Syarikat ini sedang menjadikan Echo-2 sebagai produk sebahagian daripada platform pembelajaran pengukuhan teragih yang lebih luas, bersama-sama dengan pelancaran Logits, platform RL-as-a-Service yang dibina berdasarkan seni bina teragihnya, dengan akses enterprise dijangka kemudian pada 2026.

– ENDS –

Tentang Gradient:
Gradient adalah makmal R&D AI yang komited untuk membina kecerdasan terbuka melalui infrastruktur sepenuhnya terdesentralisasi – OIS (Open Intelligence Stack), yang merangkumi latihan teragih, perkhidmatan, sistem ejen, dan banyak lagi.

Dibenarkan oleh pelabur teratas dan pasukan penyelidik kelas dunia, Gradient komited untuk mengeluarkan lebih banyak penyelidikan terdepan yang akan membuka kunci masa depan di mana kecerdasan boleh dipasang, diskalakan, dan berkembang oleh sesiapa sahaja, di mana sahaja.

CONTACT: Media Contact:
Athraa Bheekoo
athraa@lunapr.io