Gonka 联合创建者谈去中心化 AI 算力与 GPU 的未来

来源: https://blockchainreporter.net/gonka-co-creators-discuss-decentralized-ai-compute-and-gpu-future/

引言

在本次独家采访中，我们与 Gonka 的联合创建者 Daniil Liberman 和 David Liberman 进行了交流，了解他们如何看待通过去中心化算力网络重塑 AI 基础设施。随着人工智能需求持续增长，GPU 和数据中心容量越来越难以跟上，两位联合创建者认为，未来的答案不只是建设更多中心化设施，而是通过开放协议，把已经存在的高性能计算资源连接起来。

在与 BlockchainReporter 的对话中，Daniil 和 David Liberman 解释了 Gonka 如何应对日益严峻的 AI 算力短缺。他们提出，要打破所谓的“GPU 封建主义”，并建立一个无需许可的 AI 推理市场。除此之外，他们也谈到了去中心化 AI 的经济影响、政府在推动开放基础设施中的角色，以及为什么随着 AI Agent 和自主应用走向主流，可验证计算会变得至关重要。下面为采访正文：

Gonka 如何在不建设专属数据中心的情况下，缓解 AI 算力危机？

最根本的误区，是以为 AI 算力一定需要一个巨型设施来承载。事实并非如此。Gonka 做的是把彼此独立的 GPU 集群连接成一个逻辑上的统一网络。

我们不是要消灭数据中心，而是要消除一种默认假设：所有数据中心都必须由同一家公司拥有。

AI 算力危机不只是 GPU 不够，还包括电网接入、审批许可和建设时间的短缺。去中心化能解决这个问题，因为它可以把已经建好的基础设施纳入进来。

Bitcoin 已经证明，协议激励可以比企业更快地推动物理基础设施建设。Satoshi 当年也没有发布一份数据中心战略，对吧？他只是写了一个协议，数据中心自然就出现了。Gonka 正是把同样的原则应用到 AI 算力上。

为什么利用尚未充分使用的 GPU，比继续扩建传统 AI 数据中心更好？

我们关注的是高性能专业硬件，不是随便找一些闲置的消费级 GPU。

在全球范围内，大量具备能力的硬件被锁在独立数据中心、大学和企业环境中。把它们连接起来，有三个非常明显的优势。

第一，部署速度更快，因为建筑、供电和散热系统已经存在。

第二，全球网络具备更强韧性。即使某个地区的电网出现故障，整个系统也不会因此停摆。

第三，它会带来真正激烈的竞争。中心化的超大规模云厂商只是在延续和扩大现有架构，而去中心化会倒逼真正的硬件创新。

Bitcoin 挖矿效率在 15 年里大约提升了 30 万倍。如果协议能够创造需求，并奖励效率提升，专用 AI 硬件也会沿着类似 ASIC 的路径演进。

在 26 个国家处理大规模 AI 工作负载后，你们得到了哪些洞察？

在去中心化网络中，局部故障或政策变化不会拖垮整个系统。

我们也学到一点：验证是一切的基础。让主机方声称自己拥有 GPU，远远不够。我们使用基于 Transformer 的工作量证明机制，以及 Sprint 机制。也就是说，主机只需要短暂证明自己确实拥有可用于 AI 的真实硬件，把绝大部分算力留给真正有用的 AI 任务。

归根结底，代币价格并不重要。真正决定网络价值的指标，是每天完成了多少有用的 AI 计算。

什么是“GPU 封建主义”？去中心化 AI 如何终结它？

“GPU 封建主义”指的是一种糟糕局面：人们变成别人算力领地上的租户，每一次使用智能能力，都要向领主交租。

AI 本身是纯粹的信息。模型可以装进一个闪存盘里，但垄断发生在数据中心。如果五家公司和两个国家控制了基础设施，80 亿人都会变成依附者。

Gonka 要改变这一点。它把经过验证的算力变成一种无需许可的经济基础单元，把“房东和租客”的系统，转变成一个开放市场。

目前去中心化 AI 算力面临的最大经济和技术挑战是什么？

最大的经济挑战，是如何奖励真正完成的工作。

权益证明奖励的是资本，但 AI 需要奖励那些带来有用硬件、并不断提升效率的人。Gonka 采用算力加权治理，影响力主要取决于经过验证的计算贡献。

技术层面，最难的问题是可验证推理。这个网络没有一个中心化裁判，所以它必须用数学方式保证：主机确实运行了用户要求的那个模型，而且没有偷偷进行量化、降级或审查。

我们正在从“证明去中心化聚合可行”，走向“证明它具备关键基础设施所需的运营纪律”。

新兴经济体如何从去中心化 AI 算力中受益？

小国不可能一个个单独击败美国或中国。它们需要通过共享基础设施和开放协议，获得平等的接入机会。

如果你的工程师买不起 token，你的国家就承担不起生产力提升的成本。

与其建设昂贵但二流的国家级防火墙，不如让 200 个国家通过一个共享协议进行协作。这会把本地数据中心变成面向全球的出口产业，也能保证各国对智能层拥有主权级接入能力。

政府应该采取哪些政策来加速去中心化 AI？

政府不应该试图只靠监管来摆脱垄断。它们需要建设一种替代方案，让垄断本身变得不再必要。

政策制定者应该为 GPU 主机建立清晰的税收和能源规则，并要求公共采购支持开放标准。

最重要的是，政策必须承认：一个无需许可的算力协议，并不是所有经过它的工作负载的作者。我们不会要求互联网服务提供商为整个互联网负责，同样的逻辑也应该适用于去中心化算力网络。

AI 推理将如何重新定义算力经济？

训练更容易成为新闻标题，但推理才是模型真正成为经济基础设施的地方。

随着 AI 融入每一类软件，推理会把算力从隐藏在云背后的资产，变成可以被衡量的生产单位。

在 Gonka 中，GPU 所有者可以直接从经过验证的计算中获得收益。这会让传统云服务商臃肿的利润空间暴露在开放竞争面前。

我们的目标不只是把云算力价格降低 20%。我们真正想做的，是大幅压低智能的边际成本。

为什么新兴亚洲经济体应该选择共享 AI 算力，而不是与美国和中国正面竞争？

中心化的 AI 竞赛，本来就是为少数超级大国设计的。

一个没有算力的国家，在与 AI 谈判时，就像租客在与房东谈判。获取先进芯片这件事，已经被当作国家政策工具来使用。

共享基础设施不能保证完全独立，但它能创造关键的谈判筹码和退出选项。它提供的是基于真实工具的主权，而不是依赖企业恩准的主权。

去中心化 AI 能完全取代传统云服务商吗？

不会立刻发生。传统云仍然会继续承载托管数据库、合规项目和遗留企业软件。

但去中心化网络会在最适合自身架构的领域占据主导地位，包括开源推理、全球访问，以及真正的抗审查能力。

Gonka 的目标是成为通用算力协议，类似 CUDA 之于 GPU 开发者标准的地位。最终，云公司也许会变成建立在去中心化结算层之上的界面。

去中心化算力将在 AI Agent 发展中扮演什么角色？

AI Agent 会把算力从一次性的查询，变成持续性的依赖。

当 Agent 开始写代码、转移资金或操作机器人时，单纯的信任就不够了，人们需要数学证明。

一个没有可验证推理的金融 Agent，就像一个由黑箱控制的银行账户。正如 DeFi 用户依赖不可篡改的智能合约，Agent 用户也需要可验证的保证：正确的模型确实执行了任务，而且过程没有被篡改或降级。

你们在 Snap 的经历如何影响了 Gonka 的发展？

我们学会了不轻信那些听起来很方便的叙事，而是去看真实的系统数据。

我们在苏联解体时期长大，父母都是科学家，这让我们对制度脆弱性，以及那些会让普通人受损的系统格外敏感。

我们非常清楚，微小的性能提升一旦放到规模化系统里，会累积成巨大的经济变化。

哪些里程碑会决定去中心化 AI 算力的未来？

未来不会由代币投机决定，而会由可衡量的里程碑决定，比如每天处理了多少持续、真实、有用的 AI 计算。

我们也需要看到由协议奖励驱动的专用 AI ASIC 出现，类似 Bitcoin 走过的路径。

另一个不可妥协的要求，是在每一次请求中证明模型完整性。

最终，最重要的里程碑是建立普遍基础接入。也就是说，让人们能够以主权方式接入算力、Agent 和机器人，而不是只给他们一张收入支票，再让他们依赖某个企业守门人。

结语

在整场采访中，Daniil 和 David Liberman 展示了一种愿景：去中心化 AI 算力正在演变为全球 AI 经济的基础层。

Gonka 并不是要按照传统云服务商设定的规则与它们竞争，而是要释放未被充分利用的 GPU 基础设施，通过协议激励推动硬件创新，并为开发者和组织提供开放、稳定、具备韧性的算力访问能力。

两位联合创建者认为，去中心化 AI 的长期成功将不再由代币价格衡量，而是由真实世界中的 AI 计算量、可验证推理，以及对智能基础设施的普遍接入来衡量。

随着 AI 持续改变全球各个行业，他们相信，开放算力协议将在让 AI 更可及、更透明，并更能抵抗中心化控制方面发挥关键作用。