採訪：The Round Trip

編譯&整理：Yuliya，PANews

隨著AI浪潮以前所未有的速度席捲全球，一場圍繞算力的「軍備競賽」已然打響。當英偉達的市值突破萬億，AWS、Google Cloud等巨頭幾乎壟斷了雲算力時，一個深刻的挑戰擺在了所有AI創新者的面前：算力的高度集中化是否會扼殺開放創新，並將AI的未來鎖定在少數幾家公司的“圍牆花園”之內？

擁有將公司以6000萬美元出售給Snapchat的成功履歷，並創立了為頂級企業提供AI代碼優化服務的Product Science，Gonka AI的聯合創始人David和Daniel Laborman兩兄弟，帶著他們從並行計算到AR領域的連續創業經驗，為市場提供了一個打破這一困局的獨特視角：構建這一完全由社區計算。

David與Daniel在PANews與Web3.com Ventures聯合出品的《The Round Trip》全新系列Founder's Talk中，詳細闡述了他們為何從比特幣的基礎設施發展史中汲取靈感，試圖通過一個開放的金融激勵框架，在AI領域復刻“ASIC”，以徹底打破算力成本的桎桔。他們分享了Gonka AI如何吸引Bitfury等行業巨頭注資5000萬美元，並對當前「AI泡沫論」提出了獨到見解。

從遊戲、AR到去中心化AI

PANews：歡迎David和Daniel！很高興你們能來。我知道你們擁有非常深厚的技術背景，並且在這個領域已經深耕多年。能否先和我們的聽眾分享一下你們的背景故事？

Gonka AI：大家好。首先，我們是親兄弟，我們的人生和事業一直緊密相連。我們的故事起點可以追溯到2003年，從那時起，我們就對平行計算和去中心化網路產生了濃厚的興趣。

後來，我們進入了線上遊戲領域，這本質上也是一種大規模的平行運算——成千上萬的玩家透過網路即時互動。為了提升遊戲動畫的製作效率和降低成本，我們又一頭栽進了電腦視覺（Computer Vision）領域。

而電腦視覺，又將我們引向了一個全新的方向：我們開始為Snapchat開發AR虛擬形象。這段經歷非常成功，最終Snapchat以6000萬美元收購了我們的公司，這也成為了我們事業上的重要轉型。

在經歷不同專案和公司的過程中，我們始終懷抱著一個願望：希望創造一些真正能夠在社會層面產生重大影響的東西，尤其是在社會互動方式上。當AI以一種全新的形態——大語言模型（LLM）——進入我們的生活時，一切都改變了。它不再是我們過去熟悉的機器學習，而是可以真實對話、能實際幫助我們解決問題的強大工具。我們看到，基於Transformer 架構的新一代AI，不只是語言模型。無論是影像生成、視訊生成，還是在生物學、化學、物理學等領域的突破，甚至包括更有效率的核電廠設計與運作方式，這波AI 浪潮幾乎正在影響一切。

接下來，我們還會看到機器人軟體、自動駕駛汽車的快速發展，而且這些變化正在非常快速地發生，就在當下。

但隨之而來的是一種擔憂，並非「終結者」式的科幻恐懼，而是對現實格局的憂慮。目前，全球約65%的雲端算力掌握在三家美國公司（AWS、Google Cloud等）手中，若再加上中國的阿里巴巴和騰訊，這五家巨頭控制了全球高達80%的雲端算力。 AI的核心就是算力，現階段的AI幾乎等同於雲算力。這些公司正激烈競爭，試圖掌控100%的AI算力。如果繼續這樣發展，我們將進入一個非常奇怪的世界：

只有極少數公司真正擁有並控制所有AI，而這些AI 將會：

• 取代大量工作崗位
• 重塑整個經濟結構
• 改變社會運作方式

因此，我們認為，去中心化AI 是一個至關重要、不能迴避的問題。

這，就是我們為什麼最終走到Gonka AI 的原因。

PANews：的確，你們並非AI領域的新兵。在創立Gonka AI之前，你們也創辦了Product Science，一家獲得了Coatue、K5和Slow Ventures等知名機構投資的公司。可以談談這段經歷，以及它是如何引導你們最終走向Gonka的嗎？

Gonka AI：當然。我們之前深耕的電腦視覺，其本質就是AI和機器學習。 AI最早的實用化落地，很大程度上就發生在圖像生成、動畫製作等領域，我們也因此在機器學習產業建立了自己的聲譽。

離開Snap後，我們創立了Product Science 。這家公司利用AI為沃爾瑪、摩根大通、Airbnb等世界頂尖的公司提供程式碼優化服務。現在大家熟知的AI可以幫助編寫程式碼，但同樣關鍵的是，要確保這些程式碼能夠有效率地運作。在我們將注意力完全轉向Gonka和AI基礎設施去中心化之前，提升程式碼效能正是我們的核心業務。

Gonka AI的「比特幣」式構想

PANews：你們提到了算力集中的問題，這確實令人擔憂。最近Cloudflare的大規模宕機導致半個加密世界癱瘓，AWS也時常故障，每次都對大量應用造成衝擊。 Gonka AI將如何解決這個問題？它似乎並非一個通用的去中心化雲，而是更專注於AI領域。

Gonka AI：是的，面對當前算力高度集中的困境，我們看到的唯一出路就是去中心化。

在模型層面，我們看到像DeepSeek這樣的獨立實驗室已經證明，它們完全有能力訓練出與科技巨頭相媲美的高品質模型，但算力仍是核心瓶頸。目前，許多前沿實驗室依賴大型雲端服務公司所建置的基礎設施，而在去中心化領域，此前並未出現規模相當的解決方案。即便是目前最大的去中心化AI算力網路Bittensor，也只擁有約5000張資料中心級GPU。而同時，OpenAI、xAI等公司正在建構擁有數百萬張頂級GPU的龐大集群。兩者規模差距懸殊。

我們意識到，要讓AI真正屬於人民、避免單點故障，唯一的辦法就是建構一個規模與之相當的去中心化算力網路。這時，我們從比特幣身上獲得了巨大的啟發。我們不只把它看作“數位黃金”，而是視其為建造大規模基礎設施的最偉大框架之一。

過去15年，比特幣社群透過去中心化的方式，建構了一個令人難以置信的基礎設施。如今，比特幣網路擁有約26 GW的資料中心規模，這甚至超過了Google、亞馬遜、微軟、OpenAI和xAI的總和。這是一個由全球無數獨立參與者，為了擺脫中心化系統而共同建成的龐大工程。

同樣令人震撼的是其硬體的創新速度。在15年間，計算1TH/s比特幣算力所需的能耗從500萬焦耳降至僅15焦耳，效率提升了驚人的30萬倍！我們相信，如果能為AI算力帶來同樣的變革，真正的「算力富足」將成為可能，AI也將能為地球上的每一個人所用。

主持人：我注意到，早期的比特幣基礎設施巨頭Bitfury剛剛宣布向你們投資5,000萬美元。這是否意味著市場看到了某種相似的模式？比特幣讓能源變得“可互換”，因為無論能源在西伯利亞還是矽谷，都可以轉化為同質化的算力價值。你們是否正在讓算力也變得「可互換」？考慮到AI對延遲等因素非常敏感，這會是一個挑戰嗎？

Gonka AI：我們相信算力領域也會發生同樣的故事。目前，英偉達的晶片極為昂貴，在OpenAI等公司的資料中心建置成本中，絕大部分都付給了英偉達。但如果我們能為AI領域複製當年ASIC（專用積體電路）的創新轉型，世界將會大不相同。

當單一算力單位的硬體成本大幅下降後，能源成本將再次成為關鍵變數。像Bitfury這樣的早期礦業公司和硬體製造商現在投資這個生態，正是一個強烈的信號：他們識別出了與比特幣早期發展相同的模式。

回想起2012年，GPU還是主流挖礦設備，但短短幾年後，ASIC就憑藉其數十倍於通用晶片的效率，成為唯一可行的挖礦路徑。而催生這些ASIC公司的，並非大型科技巨頭，而是一些名不見經傳的新創公司。這之所以能發生，完全得益於比特幣的金融激勵框架：

• 開放的競爭：無論你是誰，只要你能為網路提供最多的有效算力，你就能獲得最大份額的代幣獎勵。
• 正向循環：隨著代幣價格上漲，獎勵變得更具吸引力，激勵更多人加入這場提升網路總算力的競賽。
• 降低創新門檻：位於韓國或舊金山的小公司，只要能設計出更有效率的晶片，無需龐大的銷售團隊，無需與巨頭建立關係，甚至無需傳統投資人，他們只需將晶片接入網絡，一旦證明有效，就能立即開始盈利。

這個框架大大降低了「生產算力」這門生意的門檻和複雜度。我們堅信，這一幕將在AI晶片領域重演。當協議建立起來，人們可以透過連接他們的運算設備來賺錢時，無論是自己的電腦、購買的英偉達GPU，還是從資料中心租來的算力，都可以連接網路貢獻力量並獲得回報。我們預計，在未來一到兩年內，這種由金融框架驅動的創新將為AI網路帶來數百甚至數千倍的算力成長，徹底打破我們今天面臨的算力瓶頸。

去中心化網路如何重塑算力市場？

PANews：這個模式很有趣，讓人想起早期加密礦工利用學校裡閒置的GPU挖礦的故事。現在很多公司買了昂貴的H100 GPU，但大部分時間是閒置的，因為他們不知道如何充分利用。你們的網路是否也吸引了這類用戶？

Gonka AI：我們確實遇到了許多類似且更令人振奮的情況。有些非常成功的AI新創公司，在早期熱潮中用投資人的錢購買了數百張H200 GPU，但至今只有一半被有效利用。

另一類更普遍的情況是，許多公司本身就在租用大型資料中心的算力來運行開源模型。他們後來發現，透過我們的網絡，他們可以做一件更聰明的事：他們不再自己低效地運行模型，而是透過Gonka網路的API來使用同樣的服務；與此同時，他們把自己租來的GPU上安裝Gonka的節點，貢獻給網路。這樣一來，他們既能使用AI模型，又能同時賺取代幣獎勵，從而獲得了比原先高得多的效率和收益。

要有效利用GPU，你需要同時處理成千上萬的請求，這對於單一專案來說非常困難。因此，企業要麼忍受自有（或租用）硬體的低利用率，要麼支付昂貴的API費用，兩者都不是最優解。接取網絡，成為生態的一部分，是更好的選擇。

我們網路中的許多參與者並非只有「閒置」算力。例如，像Gcore、Hyperfusion這樣的資料中心，他們本身就是高效率的商業化營運者，並沒有太多閒置容量。但在過去的幾個月裡，他們發現將GPU連接到Gonka網絡，可以賺取比直接出租給客戶更高的回報，因為他們獲得了網路成長帶來的價值敞口。於是，他們開始逐步將數百張GPU從出租業務轉移到我們的網路中。

這正是網路能夠從數千張GPU擴展到數百萬張的關鍵。儘管OpenAI等巨頭買走了市場上大部分GPU，但仍有數百萬張GPU分散在這些獨立參與者手中。他們單獨無法競爭，但聯合起來就能形成一股強大的力量。

這個邏輯也同樣適用於國家層級。

一年前，我們和一些國家的政府溝通時，他們的主流想法是「我們要建立自己的集群，打造主權AI」。

一年後，當我們再與阿聯酋、哈薩克等國的部長們會談時，他們都清楚地認識到，作為擁有少量GPU的獨立玩家，根本無法與巨頭抗衡。

但如果他們共同加入龐大、可信賴的去中心化網絡，則完全有可能保持各自的主權，因為每個人都可以信任一個去中心化的網絡。

AI泡沫之辯：是時代浪潮，還是特定賭注的破滅？

PANews：不可否認，AI領域正經歷著巨大的熱情和快速成長。但在投資人和用戶的高期望下，我們是否正在走向一場「AI泡沫」？許多人將其與2000年的網路泡沫相提並論。

Gonka AI：這是一個很有趣的問題。回顧2000年的網路泡沫，雖然當時經歷了一次“小小的破裂”，但25年後的今天，我們看看世界變成了什麼樣？網路是真實的科技變革，它所帶來的經濟模式轉變也是真實的。當年那些公司如今都成長為一兆美元的巨頭，徹底改變了我們的生活。

與網路相比，AI將帶來的變革將更為激進和徹底。想像一下，在未來30到50年，每個人都擁有一個可以替他去工廠工作的個人機器人，這並非科幻，而是即將到來的現實。因此，投資人願意將數百億美元投入這項技術，並非不合理。

當然，過程中一定會有失敗的投資，就像創投領域過去30年所發生的一樣，大量資金虧損了，但從整體看，這個領域的回報是極其豐厚的，並且它實實在在地改變了世界。

所以，是泡沫與否，取決於你看待的角度。有些公司會因為錯誤的假設而破產。例如，Gonka對於去中心化AI可行性的判斷可能是錯的；反之，今天所有押注在英偉達身上的投資，也可能是一個巨大的泡沫。

歷史曾上演過相似的一幕。 2012年，因為加密貨幣的敘事，英偉達的股價曾大幅上漲，因為市場認為它將主導挖礦市場，但後來ASIC革命發生，它幾乎完全失去了這個市場。現在，AI為英偉達帶來了更巨大的價值成長，因為市場預期這是一個數十兆美元的龐大市場。這個預期或許是對的，但沒人能保證英偉達會永遠保持主導地位。如果ASIC革命在AI領域再次發生，會發生什麼事？

想像一下，如果重建今天比特幣網路的全部算力，但使用的不是ASIC礦機，而是英偉達最新的Blackwell晶片，你需要為此投入5000萬億美元！這顯然是不可持續的。

因此，我們討論的可能不是“AI的泡沫”，而是“對特定公司和特定技術路徑的押注”所形成的泡沫。如果市場對英偉達的判斷是錯誤的，那麼可能會有5到7家萬億美元市值的公司損失慘重，但這並不意味著AI本身就是泡沫。 AI技術不會消失，它改變生活和商業的進程也不會停止，只是承載這些價值的公司可能會改變。

PANews：我非常同意。就像我們現在不會說“我在使用互聯網”，而是說“我在用某個App”，而這個App恰好使用了互聯網。未來，每個應用都會以某種形式使用AI，它將變得無所不在，以至於我們甚至意識不到它的存在。

Gonka AI：完全正確。如果你現在去查看納斯達克指數從創立至今的K線圖，你會發現2000年的那次“巨大危機”，在長達幾十年的增長曲線中只是一個微不足道的小波浪。當時人們認為所有商品都會在5年內在線上銷售，這並沒有發生，但它在15年內確實發生了。

AI也是一樣。機器人無所不在的未來，或許不會在5年內發生，但它幾乎注定會發生，沒有任何力量可以阻止。從這個角度來看，我們未來對算力的需求成長成千上萬倍是必然的。我們需要的，是像比特幣一樣、為未來幾十年設計的長期經濟模型來支撐這個願景。