作者｜ Gonka.ai
在前幾篇文章中，我們已經一再提到一個判斷：AI 產業正在經歷一次結構性的轉移——競爭焦點正從模型能力，轉向對算力的控制與分配方式。
模型可以被復現，演算法可以被追趕，但算力的生產、分配與控制方式，正在快速集中，並逐漸決定誰能夠真正參與下一階段的AI 競爭。
這並不是情緒化的判斷，而是來自長期觀察產業、技術與基礎建設演變後的結果。
本篇文章，我們在這個判斷之上，進一步補充一個經常被忽視、但極其關鍵的視角：AI 算力問題，本質上是一個基礎設施協議問題，而非單純的技術或產品問題。
一、AI 的真正瓶頸，已經不在模型層
在現今的AI 產業中，一個被反覆忽視的事實是：限制AI 發展的，不再是模型能力，而是算力的可獲得性。
目前主流AI 體系的共同特徵是，模型、算力、介面與定價權高度耦合在同一批中心化主體手中。這並非某一家公司或某一國家的“選擇”，而是資本密集型產業在缺乏開放協調機制時的自然結果。
當算力被封裝為「雲端服務」出售時，決定權自然會向以下幾個方向集中：
晶片製造能力
能源與資料中心規模
資本結構與地緣優勢
這使得算力逐漸從一種“資源”，演化為一種結構性權力。算力因此變得昂貴且價格高度不透明，受制於地緣政治、能源與出口管制，對開發者和中小團隊高度不友善。
先進GPU 的生產、部署與調度高度集中在少數硬體廠商與超大規模雲端服務商手中，不僅影響新創公司，也影響整個地區與國家的AI 競爭力。對許多開發者而言，算力已從「技術資源」演變為「進入門檻」。問題不只是價格高低，而是能否獲得長期、可預測的運算能力，是否被鎖定在單一技術與供應體系中，以及是否能參與到底層算力經濟本身。
如果AI 將成為通用基礎能力，那麼算力的生產與分配機制，就不應長期停留在高度封閉的狀態。
二、從比特幣到AI：基礎設施協議的共同邏輯
我們提到比特幣，並不是為了討論其價格或金融屬性，而是因為它是少數真正成功協調了全球實體資源的協議系統之一。
比特幣解決的，從來不只是「記帳」問題，而是三個更底層的問題：
如何激勵陌生個體持續投入真實世界資源
如何驗證這些資源確實被投入並產生工作
如何在沒有中心控制者的情況下，維持系統長期穩定
它用極其簡單、但難以繞過的方式，把硬體與能源轉化為協議內可驗證的「貢獻」。
AI 算力，正走向與當年能源和算力極其相似的位置。
當一種能力足夠基礎、足夠稀缺，它最終需要的不是更精巧的商業包裝，而是一個能夠長期協調資源的協議層。
在Gonka 網路中：
「工作」被定義為可驗證的AI 計算本身
激勵與治理權來自真實算力貢獻，而非資本或敘事
GPU 資源盡可能用於有意義的AI 工作，而不是抽象的安全消耗
這是一種將算力重新定義為「開放基礎設施」的嘗試。
三、為什麼從AI 推理開始，而不是訓練？
我們選擇從AI 推理（Inference） 開始，並非因為訓練不重要，而是因為推理已經成為現實世界中最迫切的算力瓶頸。
隨著AI 從實驗走向生產環境，持續推理的成本、穩定性與可預測性，正成為開發者真正關心的問題。而恰恰在這一環節，集中化雲端服務的限制最為明顯。
從網路設計角度來看，推理具備幾個關鍵特徵：
工作負載連續、可測量
更適合去中心化環境的效率優化
能真實檢驗算力驗證與激勵機制是否成立
訓練當然重要，我們也計劃在未來引入訓練能力，並已將部分網路收入用於支援長期訓練需求。但基礎建設必須先在真實需求中跑通。
五、去中心化算力，如何避免「做假計算」？
一個常見質疑是：在去中心化環境中，如何確保節點真的在做AI 計算，而不是偽造結果？
我們的答案是：將驗證邏輯內嵌進計算本身，使影響力來自持續、真實的計算貢獻。
網路通過短週期的計算階段（Sprint），要求節點在隨機初始化的大型Transformer 模型上執行推理任務。這些任務：
無法預計算
無法復用歷史結果
成本高於作假成本
網路不會對每一次計算做全量複核，而是透過持續抽查與動態提高驗證強度，使作假在經濟上不成立。長期穩定提交正確結果的節點，會自然獲得更高的參與度與影響力。
六、與中心化巨頭競爭，還是在不同層級解決問題？
我們並沒有試圖「取代」 OpenAI、Google 或Microsoft。
大型科技公司在封閉體系內建構高效AI 堆疊，這就是它們的優勢。但這種模式天然會帶來：
訪問受限
定價不透明
能力向少數主體集中
我們關注的是這些系統難以涵蓋的層級：開放、可驗證、基礎設施層級的算力協調。
它並非一個服務，而是一種市場與協議，讓硬體提供者與開發者直接圍繞算力效率與真實性進行博弈。
七、算力是否會被「商品化」？價值會流向哪裡？
很多人認為，隨著推理成本下降，價值最終會集中在模型層。但這判斷往往忽略了一個前提：
算力並不是無限供給的商品。
算力受制於：
晶片製造能力
能源與地理分佈
基礎設施協調效率
當推理需求在全球範圍持續成長，真正稀缺的將是穩定、可預測、可擴展的算力供給。而誰能協調這些資源，誰就掌握了結構性價值。
我們試圖做的，並不是擁有模型，而是讓更多參與者直接參與算力經濟本身，而不是只能作為「付費用戶」。
八、為什麼去中心化算力是長期命題？
我們的判斷並非來自理論，而是來自在中心化環境中建構AI 系統的現實經驗。
當AI 成為核心能力，算力決策往往不再是技術問題，而是策略問題。這種集中正從商業層面，擴展到地緣與主權層面。
如果AI 是新的基礎設施，那麼算力的協調方式，將決定未來創新的開放程度。
歷史上，每一次真正釋放生產力的科技浪潮，最終都需要一個開放的基礎設施層。 AI 也不會例外。
結語：兩種未來路徑
我們正在走向兩種可能的未來之一：
算力被少數公司與國家持續集中，AI 成為封閉能力
或者，透過開放協議協調全球算力，讓價值流向真實貢獻者
Gonka並不聲稱自己是答案，但我們清楚自己站在哪一邊。
如果AI 將深刻改變世界，那麼支撐它的算力基礎設施，也值得重新設計。
