對話Gonka AI：五巨頭壟斷80%算力，AI如何才能屬於每個人？

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：構建一個完全由社群驅動的去中心化AI計算網路。

David與Daniel在由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革命”，以徹底打破算力成本的桎梏。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，我們就對並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並行計算——成千上萬的玩家透過網際網路實時互動。為了提升遊戲動畫的製作效率和降低成本，我們又一頭扎進了計算機視覺（Computer Vision）領域。

而計算機視覺，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一次重要轉型。

在經歷不同專案和公司的過程中，**我們始終懷有一個願望：希望創造一些真正能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，一切發生了變化。它不再是我們過去熟悉的機器學習，而是可以真實對話、能切實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。無論是圖像生成、影片生成，還是在生物學、化學、物理學等領域的突破，甚至包括更高效的核電站設計與運行方式，這一波 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、自動駕駛汽車的飛速發展，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%的雲算力掌握在三家美國公司（AWS、Google Cloud等）手中，如果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%的雲算力。**AI的核心就是算力，而現階段的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
• 改變社會運行方式

因此，我們認為，去中心化 AI 是一個至關重要、不能回避的問題。

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，你們還創辦了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。我們之前深耕的計算機視覺，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行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等世界頂級的公司提供代碼優化服務。現在大家熟知的AI可以幫助撰寫代碼，但同樣關鍵的是，要確保這些代碼能夠高效運行。在我們將注意力完全轉向Gonka和AI基礎設施去中心化之前，提升代碼性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也時常出現故障，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服務公司所構建的基礎設施，而在去中心化領域，此前並未出現規模相當的解決方案。即便是當前最大的去中心化AI算力網路Bittensor，也僅擁有約5000張資料中心級GPU。而與此同時，OpenAI、xAI等公司正在構建擁有數百萬張頂級GPU的龐大集群。兩者規模差距悬殊。

我們意識到，**要想讓AI真正屬於人民、避免單點故障，唯一的辦法就是構建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“數字黃金”，而是視其為構建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，構建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，這甚至超過了谷歌、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5000萬美元。**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：**我們相信算力領域會發生同樣的故事。目前，英偉達的晶片極其昂貴，在OpenAI等公司的資料中心建設成本中，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（專用集成電路）的創新轉型，世界將大不相同。

當單個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初創公司。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，從而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：**一家位於韓國或舊金山的小公司，只要能設計出更高效的晶片，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路，一旦證明有效，就能立即開始盈利。

這個框架極大地降低了“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計算設備來賺錢時，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，都可以接入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網路帶來數百甚至上千倍的算力成長，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。現在很多公司購買了昂貴的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：**我們確實遇到了很多類似且更令人振奮的情況。有些非常成功的AI初創公司，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，透過我們的網路，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；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，從而獲得比原先高得多的效率和收益。

要高效利用GPU，你需要同時處理成千上萬的請求，這對於單個專案來說非常困難。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。接入網路，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，他們本身就是高效的商業化運營者，並沒有太多閒置容量。但在過去的幾個月裡，他們發現將GPU接入Gonka網路，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面。

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

一年後，當我們再與阿聯酋、哈薩克斯坦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一個龐大、可信的去中心化網路，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路。

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待下，我們是否正走向一場“AI泡沫”？很多人將其與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？網路是真實的技術變革，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萬億美元的巨頭，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，並非不理性。

當然，過程中一定會有失敗的投資，就像風險投資領域過去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。一些公司會因為錯誤的假設而破產。比如，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十萬億美元的龐大市場。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？

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“我在用網路”，而是說“我在用某個App”，而這個App恰好使用了網路。未來，每個應用都會以某種形式使用AI，它將變得無處不在，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”，在長達幾十年的成長曲線中只是一個微不足道的小浪。當時人們認為所有商品都會在5年內線上銷售，這沒有發生，但它在15年內確實發生了。

AI也是一樣。機器人無處不在的未來，或許不會在5年內發生，但它幾乎註定會發生，沒有任何力量可以阻止。從這個角度看，我們未來對算力的需求成千上萬倍是必然的。我們需要的，是一個像比特幣那樣、為未來幾十年設計的長期經濟模型來支撐這個願景。