PluralisHQ – исследовательский AI-стартап, разрабатывающий принципиально новый способ обучения больших языковых моделей с помощью децентрализованного протокола. Их миссия — создать по-настоящему открытые и коллективно принадлежащие AI-модели, доступные и дообучаемые кем угодно, в отличие от закрытых решений вроде GPT-5 или LLaMA.
Pluralis утверждает, что даже существующие open-source модели не по-настоящему открыты: их обучение требует миллионов долларов и недоступно обычным разработчикам. Их цель — демократизировать ИИ, позволив сообществу по всему миру участвовать в обучении фундаментальных моделей, сохраняя при этом контроль, справедливое распределение ценности и открытый доступ.
Pluralis решает ключевую проблему: обучение больших моделей требует дата-центров, чего нет у open-source-сообщества. Они создали Protocol Learning — подход, при котором модель разбивается на части и параллельно обучается на множестве обычных компьютеров через Интернет.
Ранее считалось, что это невозможно из-за медленных соединений, но команда Pluralis разработала алгоритм сжатия данных, позволяющий передавать активации/градиенты в 100+ раз быстрее — без потери качества обучения. В 2025 они продемонстрировали, что можно обучать LLM (1B параметров) распределённо через обычный Интернет с такой же скоростью и точностью, как на дата-центре.
Также в систему встроены элементы Web3 — стимулы, координация и невозможность скопировать модель. Модель «живёт» внутри протокола, ни один участник не хранит её целиком, что даёт возможность токенизировать вклад и удерживать ценность внутри сообщества.
Проект основан человеком с говорящей фамилией — Александром Лонгом, PhD по AI, бывшим исследователем Amazon.
Он собрал сильную команду из 7 учёных (все с PhD), включая Гила Аврахама, Яна Цзо, Самиру Рамасингхе, Аджантана Талаиясингама и др. Вся команда имеет опыт в глубоком обучении, распределённых системах и оптимизации.
Pluralis это одна из немногих open-source AI-инициатив с настолько академичным составом.
<aside> 💡
Уникальность Pluralis в том, что он реализует полноценное обучение новой модели «с нуля» на распределённых узлах, достигая качества, сопоставимого с дата-центрами. Каждый участник обрабатывает только часть модели, что позволяет подключаться даже с обычным оборудованием.
Этот подход технически сложнее, но и потенциал у него выше: можно масштабироваться на модели с куда большим числом параметров, чем позволили бы память и мощность отдельного узла.
Также интересный момент, что никто из участников не может получить доступ к целой модели. Ее невозможно скопировать и использовать в коммерческих целях.
</aside>
**Инвесторы: $7.6 млн от Union Square Ventures, CoinFund,** Topology Ventures, Variant Fund, Eden Block, а также ряд известных индивидуальных инвесторов-ангелов. В их числе – Баладжи Сринивасан, технологический предприниматель и крипто-инвестор, и Клем Деланж (Clem Delangue) СЕО Hugging Face.
**Moni Score:** 3031
Twitter — Pluralis Research (@PluralisHQ) / X
Website — Pluralis Research
Blog —https://blog.pluralis.ai/
На данный момент нам предлагается один тип участия, а именно предоставление мощностей GPU для обучения ИИ модели.