Створення відкритої інфраструктури штучного інтелекту: всередині бачення Gonka щодо децентралізованих обчислень

Gonka прагне децентралізувати обчислення штучного інтелекту, надаючи розробникам і постачальникам обладнання передбачуваний доступ, який можна перевірити, кидаючи виклик домінуванню централізованих хмарних гігантів.

Оскільки контроль над обчисленнями штучного інтелекту стає дедалі більше зосередженим серед небагатьох хмарних постачальників і апаратних гігантів, Gonka виникла як нова мережа рівня 1, зосереджена на децентралізованій високоефективній інфраструктурі штучного інтелекту. Засновник проекту вважає, що розглядаючи обчислення як відкриту, перевірену інфраструктуру, а не закриту послугу, Gonka може розблокувати глобальний доступ до ресурсів ШІ та кинути виклик структурним обмеженням сучасних централізованих систем.

1. Що таке Гонка і яку проблему вона вирішує?

Gonka — це децентралізована мережа рівня 1 для високоефективних обчислень штучного інтелекту, розроблена для вирішення структурної проблеми, що стоїть за сучасним бумом штучного інтелекту: як створюються, розподіляються та стимулюються обчислення для штучного інтелекту.

Сьогодні головним вузьким місцем ШІ є вже не моделі, а контроль над обчисленнями. Розширені графічні процесори зосереджені серед невеликої кількості виробників апаратного забезпечення та постачальників гіпермасштабованих хмар, що робить обчислення штучного інтелекту дорогими, непрозорими та все більш обмеженими географічними та політичними факторами. США та Китай швидко консолідують контроль над чіпами, енергією та потужністю центрів обробки даних, ставлячи більшу частину решти світу в залежне становище та обмежуючи його здатність конкурувати в економіці ШІ.

Це стосується як стартапів, так і цілих регіонів. Розробники стикаються з нестабільністю цін, дефіцитом потужностей і прив’язаністю постачальників, а багато країн ризикують відстати через обмежений доступ до базової інфраструктури ШІ.

Гонка переосмислює це на рівні протоколу. Замість того, щоб розглядати обчислення як закриту послугу, керовану централізованими постачальниками, ми черпали натхнення з систем, які вже довели, що можливе координування великомасштабної фізичної інфраструктури за допомогою відкритих стимулів. Так само, як біткойн, продемонстрований для апаратного забезпечення та енергії, Gonka застосовує подібні принципи до обчислень ШІ не на прикладному рівні, а на рівні самого протоколу.

Використовуючи механізм Proof-of-Work на основі Transformer, мережа спрямовує майже всю доступну потужність GPU на значущі робочі навантаження ШІ. Сьогодні ця робота полягає в першу чергу в висновках ШІ, а навчання заплановано на майбутнє. Хости отримують винагороду на основі перевіреного обчислювального внеску, а не розподілу капіталу чи спекулятивної механіки. І на відміну від багатьох децентралізованих систем, обчислення не витрачаються на абстрактні завдання безпеки чи дубльовану консенсусну роботу, вони використовуються продуктивно.

Для розробників це забезпечує передбачуваний доступ до обчислень штучного інтелекту без залежності від закритих API або одного хмарного постачальника. У більш широкому плані Gonka розглядає обчислення штучного інтелекту як фундаментальну інфраструктуру, ефективну, перевірену та глобально розподілену, а не як ресурс, який контролюється кількома воротарями.

2. Чим модель Gonka Proof-of-Work відрізняється від інших децентралізованих проектів AI, таких як Bittensor?

Основна відмінність полягає в тому, що кожна мережа визначає як «роботу» і як навколо неї створюється цінність.

Багато децентралізованих проектів AI, включаючи Bittensor, зосереджені на координації на рівні моделі або мережі. Їхні стимули часто формуються шляхом ставок, делегування або систем оцінювання, заснованих на колегах, де винагорода та вплив не завжди прямо пропорційні первинному обчислювальному внеску. Цей підхід може бути ефективним для певних проблем координації, але він не обов’язково оптимізує для великомасштабної ефективної обчислювальної інфраструктури ШІ.

Гонка йде іншим шляхом. Вона розроблена як мережа, насамперед обчислення, де «робота» визначається як обчислення ШІ, які можна перевірити. Proof-of-Work у Gonka базується на механізмі PoW на основі Transformer, який вимірює реальну роботу GPU, а не розподіл капіталу чи спекулятивну участь. Виборча сила та винагороди безпосередньо пов’язані з перевіреним обчислювальним внеском, узгоджуючи стимули з фактичною продуктивністю інфраструктури.

Ще одна ключова відмінність — ефективність. У багатьох децентралізованих системах значна частина доступних обчислень споживається консенсусом, перевіркою або дублюваною роботою, яка не має великої цінності поза мережею. Наприклад, у таких системах, як Bittensor, близько 60% винагороди розподіляється на стейкинг, який, хоч і необхідний для безпеки мережі, не сприяє обчисленню ШІ. Дизайн Gonka на основі Sprint мінімізує ці накладні витрати, дозволяючи майже всім доступним ресурсам графічного процесора спрямовуватись на значущі робочі навантаження штучного інтелекту, насамперед на висновки.

Простіше кажучи, такі проекти, як Bittensor, зосереджені на координації інтелекту. Gonka зосереджується на створенні економічної та інфраструктурної основи для самих обчислень ШІ. Ці підходи працюють на різних рівнях стеку, і модель Gonka навмисно оптимізована для постачальників обладнання та реальних робочих навантажень ШІ.

3. Чому Гонка вирішив зосередитися на висновках ШІ, а не на навчанні?

Gonka створена як мережа, яка орієнтована на обчислення, і ця перспектива природним чином визначає те, з чого ми вирішили почати.

Рішення спершу зосередитися на висновках було питанням послідовності, а не обмеження. Висновок — це те, де сьогодні відбувається більшість використання штучного інтелекту в реальному світі, а також саме там найбільш помітні вузькі місця інфраструктури. Коли системи штучного інтелекту переходять від експериментів до виробництва, безперервний висновок стає дорогим, обмеженим у потужності та жорстко контролюється централізованими постачальниками.

З точки зору дизайну мережі, логічний висновок також є правильним місцем для початку. Це дає нам змогу перевірити основні принципи Gonka — перевірені обчислення, ефективний розподіл ресурсів і вирівнювання стимулів — за реальних робочих навантажень. Робочі навантаження з висновків є постійними, вимірними та добре підходять для децентралізованого середовища, де використання апаратного забезпечення та ефективність мають значення.

Навчання, особливо у великих масштабах, є іншим класом задач зі своєю власною динамікою координації та характеристиками виконання. Наша увага зосереджена на розбудові інфраструктури, яка працює в першу чергу за реального попиту, і робить висновок, де ці вимоги вже присутні сьогодні. Але Gonka планує запровадити навчання в майбутньому, і мережа виділяє 20% усіх доходів від логічного висновку на підтримку майбутнього навчання моделей.

4. Як Gonka перевіряє, що майнери справді виконують роботу ШІ, яку вони стверджують, що завершили?

Перевірка в Gonka вбудована безпосередньо в те, як мережа вимірює та обчислює значення.

Завдання логічного висновку виконуються протягом коротких, обмежених у часі періодів, які називаються спринтами. У кожному спринті хостів просять виконати висновок на великих моделях трансформаторів, які випадково ініціалізуються для кожного циклу. Оскільки ці завдання є обчислювально інтенсивними та постійно змінюються, їх неможливо попередньо обчислити, змоделювати або повторно використати з попередніх запусків. Єдиний практичний спосіб отримання дійсних результатів – це виконання реальних обчислень.

Мережа перевіряє результати, перевіряючи, чи результати відповідають тому, що можна було б очікувати від фактичного запуску моделі.

Щоб зберегти ефективність системи, Gonka не перевіряє повторно кожне обчислення. Натомість він перевіряє частину результатів на постійній основі та посилює перевірки учасників, яких підозрювали у фальсифікації результатів. Частина винагороди господарів складається з гонорарів за корисну працю. Ці збори не сплачуються, якщо виконана робота не пройшла перевірку. Цей підхід зберігає накладні витрати на низькому рівні, водночас гарантуючи, що подання неправильних або сфабрикованих результатів не має значення.

З часом хости, які постійно подають правильні результати, визнаються надійними учасниками та отримують більше участі в мережі. Цей самий принцип, винагорода за перевірені, реальні обчислення, лежить в основі як стимулів, так і впливу в Gonka.

5. OpenAI, Google і Microsoft контролюють масивну обчислювальну інфраструктуру зі сформованими клієнтськими базами. Що робить Гонку конкурентоспроможною проти цих діючих компаній?

Проблема полягає не в самій технології, а в тому, як контролюється доступ до комп’ютера.

Ми не вважаємо, що Gonka конкурує з такими компаніями, як OpenAI, Google або Microsoft у традиційному розумінні. Вони створюють і керують одними з найдосконаліших централізованих стеків ШІ у світі, і ці системи й надалі відіграватимуть важливу роль.

Різниця полягає в рівні стека, до якого ми звертаємося. Централізовані провайдери контролюють масивну інфраструктуру, але цей контроль передбачає компроміси. Доступ до комп’ютерів закритий, ціноутворення непрозоре, а потужність визначається внутрішніми пріоритетами. Для багатьох розробників і регіонів це призводить до нестабільності, блокування та обмеженої довгострокової передбачуваності.

Gonka розроблена як відкрита інфраструктура, а не як сервіс. Обчислення надаються децентралізованою мережею хостів, а доступність визначається реальним попитом і пропозицією обчислювальних ресурсів. Стимули вирівнюються на рівні мережі, винагороджуючи перевірені обчислення та заохочуючи постійну оптимізацію інфраструктури.

Це робить Gonka конкурентоспроможним не через заміну існуючих операторів, а завдяки створенню варіантів використання, які структурно недостатньо обслуговуються централізованими платформами, робочим навантаженням, які потребують відкритості, передбачуваного доступу та прозорості на рівні інфраструктури. Створюючи ринок, на якому постачальники апаратного забезпечення конкурують безпосередньо за продуктивність і ефективність, Gonka також знижує вартість обчислень штучного інтелекту, роблячи їх доступними для набагато ширшого кола розробників, стартапів і регіонів.

6. З моменту запуску в серпні 2025 року Gonka зросла до 2200 розробників і 12 000 GPU-еквівалентної потужності. Що спонукає до цього усиновлення?

Те, що спонукає до цього прийняття, — це не короткочасний ажіотаж, а структурне узгодження.

З боку пропозиції хости шукають альтернативи централізованим моделям, які недостатньо використовують їх апаратне забезпечення. З боку попиту розробники стикаються з нестабільністю цін, обмеженням потужності та закритими API від централізованих постачальників. Оскільки робочі навантаження ШІ переходять у виробництво, передбачуваність і доступ стають такими ж важливими, як і необроблена продуктивність.

Оскільки більше хостів приєднується самостійно або через пули (що окремо є більшою темою), мережа стає кориснішою для розробників. Оскільки все більше робочих навантажень з’являється в мережі, це створює стійкий попит, який ще більше приваблює інфраструктуру. Ця петля зворотного зв’язку була головною рушійною силою прийняття.

Швидкість впровадження свідчить про те, що стимули Gonka узгоджуються з реальними потребами обох сторін ринку. Хости отримують винагороду за корисні обчислення, розробники отримують надійний доступ до можливостей висновків, а мережа органічно масштабується, оскільки ці інтереси підсилюють один одного.

Значна частина цієї координації відбувається відкрито в спільноті Gonka, включаючи поточні дискусії в Gonka Discord.

7. Gonka нещодавно залучив 50 мільйонів доларів США від Bitfury, зберігаючи децентралізовану модель управління. Як Gonka врівноважує інституційний капітал зі своїм баченням децентралізації?

Ключовим моментом є те, що Gonka децентралізована за дизайном на рівні протоколу, а не лише в описі. Управління в мережі пов’язане з реальним обчислювальним внеском, який можна перевірити, а не з володінням капіталом.

Нещодавня підтримка від такого інституційного партнера, як Bitfury, не означає контроль над мережею. Їхня участь відображає великий досвід у створенні великомасштабної обчислювальної інфраструктури, але не надає особливих привілеїв у рамках протоколу. У Gonka фінансування саме по собі не перетворюється на вплив. Рішення про інвестиції ухвалює спільнота Gonka, яка провела голосування, щоб продати GNK із пулу спільноти Bitfury.

На практиці право голосу та участь у мережевих рішеннях визначаються тим, скільки перевірених обчислень ШІ фактично вносить учасник. Вплив зростає через реальну роботу: підключені графічні процесори, стабільна продуктивність і перевірений внесок у робочі навантаження ШІ. Його неможливо купити або придбати лише за рахунок фінансових інвестицій; це має бути зароблено діючою інфраструктурою. Це рівною мірою стосується фізичних осіб, великих операторів та інституційних учасників.

Це розділення є навмисним. Інституційний капітал може прискорити ранній розвиток, дослідження та зростання екосистеми, але децентралізація забезпечується механізмами стимулювання та управління мережею. Жоден учасник, інституційний чи інший, не може отримати домінуючий контроль, якщо не внесе пропорційну частку перевірених обчислень.

Такий підхід дозволяє Gonka працювати з досвідченими інфраструктурними партнерами, зберігаючи при цьому свій основний принцип: мережею керують ті, хто її живить, а не ті, хто її фінансує.

8. Якщо висновок штучного інтелекту стає товаром, цінність зазвичай переходить до тих, хто контролює моделі, а не інфраструктуру. Як Gonka фіксує стійку довгострокову цінність?

Ця модель зберігається в основному в закритих екосистемах, де кілька компаній контролюють моделі, інфраструктуру та доступ. У цих системах вартість зосереджується не лише на контролі, але й на маржах, а участь у зростанні обмежена вузьким колом корпоративних акціонерів.

Сьогодні люди можуть платити OpenAI, Anthropic або іншим постачальникам за використання ШІ, але вони не можуть суттєво брати участь в економіці самих обчислень ШІ. Немає можливості безпосередньо взаємодіяти з обчислювальним рівнем, що стоїть за цими системами, або отримати від нього вигоду. Публічні компанії, такі як Nvidia, Meta або Google, пропонують доступ до ШІ лише як частину значно ширшого бізнесу, а не як пряму участь у обчисленнях ШІ як окремий економічний рівень. У результаті одна з найбільш швидкозростаючих частин економіки ШІ залишається в основному закритою.

У той же час, хоча висновок може стати товаром на поверхневому рівні, обчислення – ні. Обчислення обмежені доступністю апаратного забезпечення, доступом до енергії, географією та координацією. Оскільки попит на логічні висновки зростає в усьому світі, вузьке місце все більше зміщується від моделей до доступу до надійних, економічно ефективних обчислень у масштабі, і це вузьке місце стає структурно цінним.

Це має ширші економічні наслідки. Коли доступ до обчислювальної техніки зосереджений, цілі регіони потрапляють у залежне становище, обмежуючи місцеві інновації, зростання продуктивності та участь в економіці ШІ.
Країни, які не мають привілейованого доступу до гіпермасштабованих хмар або передових графічних процесорів, змушені використовувати штучний інтелект як послугу, а не будувати за його допомогою чи робити внесок у базову інфраструктуру.

Gonka побудована навколо цього вузького місця на рівні протоколу. Замість того, щоб володіти моделями чи отримувати орендну плату, мережа координує, як обчислювальні дані створюються, перевіряються та розподіляються за допомогою відкритих правил без дозволу. GNK представляє безпосередню участь в економіці самих обчислень штучного інтелекту, а не власний капітал компанії, а доступ і вплив, пов’язані з реальним внеском, який можна перевірити.

Ця модель також змінює, хто може брати участь. Власники апаратного забезпечення, від великих операторів до невеликих власників графічних процесорів, можуть безпосередньо брати участь у робочих навантаженнях штучного інтелекту та заробляти на основі перевірених обчислень незалежно або через пули. Розробники отримують доступ до передбачуваних, прозорих обчислень, не прив’язуючись до одного постачальника чи непрозорих моделей ціноутворення.

У ширшому плані ми бачимо, що виникають два можливі майбутні. Перший, де більша частина можливостей штучного інтелекту належить і контролюється невеликою кількістю корпорацій і держав, а інший, де відкриті мережі дозволяють координувати обчислення глобально, а цінність надходить до тих, хто фактично надає ресурси. Гонка будується для другого шляху.

Також важливо не випускати з уваги роль моделей з відкритим кодом. З самого початку вони були основним рушієм інновацій у ШІ, особливо серед розробників і стартапів. Ми вважаємо, що такі мережі, як Gonka, природним чином підтримують розробку та впровадження відкритих моделей, надаючи доступні, перевірені обчислення, що дозволяє інтелекту залишатися відкритим, конкурентоспроможним і не замикатися за власною інфраструктурою.

9. Який конкретний досвід у галузі штучного інтелекту змусив засновників повірити, що децентралізована інфраструктура потрібна?

Наше переконання виникло не на основі теорії, а на основі років роботи з розподіленими обчисленнями та створення систем штучного інтелекту в масштабних централізованих середовищах.

У Snap і пізніше в Product Science ми працювали над виробничими системами штучного інтелекту, де доступ до обчислень безпосередньо визначав, що можна створювати та розгортати. Ми побачили, як приймаються рішення щодо інфраструктури, коли ШІ стає комерційно критичним, і наскільки жорстко контролюються ці рішення.

Найбільше впало в очі те, наскільки концентрованим є ринок обчислень ШІ. Невелика кількість корпорацій контролює доступ до передових графічних процесорів, встановлює ціни, визначає обмеження ємності та вирішує, які варіанти використання є життєздатними. Ця концентрація не просто формує ринки; це формує владу. Контроль над обчисленнями дедалі більше визначає, хто взагалі може брати участь в інноваціях ШІ.

Ми також побачили, як ця концентрація поширюється за межі економіки на географію та суверенітет. Доступ до обчислювальної техніки стає регіонально обмеженим під впливом доступності енергії, експортного контролю та національних інфраструктурних стратегій. На практиці це ставить цілі регіони в структурно залежне становище, обмежуючи їх здатність будувати конкурентоспроможні екосистеми ШІ.

У той же час ми бачили, як децентралізовані системи успішно координують фізичну інфраструктуру в глобальному масштабі. Біткойн був яскравим прикладом, не як фінансовий актив, а як протокол, який вирівнював стимули навколо реального апаратного забезпечення та енергії. Цей контраст зробив проблему очевидною.

Гонка вийшов із цього усвідомлення: якщо обчислення штучного інтелекту стають основоположною інфраструктурою, їм потрібна модель координації, яка є відкритою, без дозволів і стійкою, а не такою, якою керує жменька учасників.

10. Що має статися, щоб Gonka досяг успіху в конкурентному середовищі, де технічні гіганти постійно вдосконалюють свою власну інфраструктуру та можливості ШІ?

Щоб досягти успіху, Ґонці не потрібно будувати або перевершувати технологічні гіганти. Він повинен залишатися зосередженим на іншому рівні стека, тому, до якого централізовані гравці структурно менше оснащені.

Великі технологічні компанії продовжуватимуть будувати потужну інфраструктуру ШІ. Їхні системи оптимізовані для закритих екосистем, внутрішніх пріоритетів і централізованого контролю. Ця модель може бути дуже ефективною, але вона також концентрує доступ, повноваження щодо ціноутворення та прийняття рішень.

Щоб Gonka досяг успіху, мережа повинна постійно забезпечувати ефективність на рівні інфраструктури, гарантуючи, що більшість обчислень спрямовується на реальні робочі навантаження штучного інтелекту, а не на витрати протоколу. Стимули повинні залишатися тісно пов’язаними з перевіреною обчислювальною роботою, тому винагорода та вплив масштабуються реальним внеском, а не капіталом чи спекуляціями.

Не менш важливо, що Gonka має зберігати відкриту архітектуру без дозволів із прозорими правилами на рівні протоколу. Обчислення для штучного інтелекту дедалі більше стають основоположною інфраструктурою, подібною до електрики в індустріальну епоху чи Інтернету на початку його існування. У ті моменти визначальним питанням було не те, яка компанія має найкращий продукт, а те, хто мав доступ до основної мережі та за яких умов.

Технологічні гіганти продовжуватимуть існувати та відіграватимуть важливу роль. Gonka досягає успіху, якщо стає додатковим рівнем інфраструктури, який обмежує надмірну централізацію, розширює глобальний доступ і дозволяє інноваціям ШІ розвиватися у більш відкритому та децентралізованому економічному середовищі.