專訪：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，一場關於運算能力的「軍備競賽」已經展開。當NVIDIA的市值突破萬億美元，AWS、Google Cloud等巨頭幾乎壟斷雲端運算能力時，一個深刻的挑戰擺在所有AI創新者面前：運算能力的高度集中化是否會扼殺開放式創新，並把AI的未來鎖定在少數幾間公司的「圍牆花園」之中？
曾成功將公司以六千萬美元售予Snapchat，並創立為頂尖企業提供AI程式碼優化服務的Product Science，Gonka AI的聯合創辦人David和Daniel Laborman兄弟，憑藉他們從並行運算到AR領域的連續創業經驗，為市場帶來了一個突破現有困境的獨特視角：建立一個完全由社區驅動的去中心化AI運算網絡。
David與Daniel在由PANews與Web3.com Ventures聯合製作的《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歷程中汲取靈感，試圖透過一個開放的金融激勵框架，在人工智能領域重現「ASIC革命」，以徹底打破算力成本的束縛。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术背景，而且在這個領域已經深入發展多年。能否先與我們的聽眾分享一下你們的背景故事？
貢卡人工智慧：大家好。首先，我們是親兄弟，我們的人生和事業始終緊密相連。我們的故事起點可以追溯至2003年，從那時起，我們便對並行運算和去中心化網絡產生了濃厚的興趣。
後來，我們進入了網上遊戲領域，這本質上也是一種大規模的並行運算——成千上萬的玩家透過互聯網實時互動。為了提高遊戲動畫的製作效率和降低成本，我們又深入投入電腦視覺（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以六千萬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。
在經歷不同項目和公司的過程中，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事物，特別是在社會互動方式上。當AI以一種全新的形態——大規模語言模型（LLM）——進入我們的生活時，一切都改變了。它不再是我們過往熟悉的機器學習，而是一個可以真實對話、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，不僅僅是語言模型。無論是圖像生成、視頻生成，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作方式，這一波 AI 波浪幾乎正在影響一切。
接下來，我們還會看到機械人軟件和自動駕駛汽車的快速發展。而且這些變化正在以非常快速的速度發生，就在現在。
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。現時，全球約65%的雲端運算能力掌握在三間美國公司（如AWS、Google Cloud）手上，再加上中國的阿里巴巴和騰訊，這五間巨頭控制了高達全球80%的雲端運算能力。AI的關鍵在於運算能力，而現階段的AI幾乎等同於雲端運算能力。這些公司正激烈競爭，試圖掌握100%的AI運算能力。如果繼續這樣發展，我們將會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：
- 取代大量職位
- 重塑整個經濟結構
- 改變社會的運作方式
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，就是我們最終走到 Gonka AI 的原因。
PANews：的確，你們並非AI領域的新手。在創辦Gonka AI之前，你們還創立了Product Science，這是一家獲得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？
貢卡人工智慧：當然。我們之前深入發展的電腦視覺，本質上就是人工智能和機器學習。人工智能最早實現應用落地，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，我們創辦了Product Science這家公司利用人工智慧為沃爾瑪、摩根大通、Airbnb等世界頂尖企業提供程式碼優化服務。雖然現今大家普遍認識到人工智慧可以協助撰寫程式碼，但同樣重要的是，要確保這些程式碼能高效運作。在我們將注意力完全轉向Gonka和人工智慧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：你們提到算力集中化的問題，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，每次都會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，而是更專注於人工智慧領域。
貢卡人工智慧：是的，面對現時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媲美的高質量模型，但算力仍然是核心瓶頸。目前，許多前沿實驗室都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。即使現時最大的去中心化AI算力網絡Bittensor，也僅擁有約5000張數據中心級GPU。而同時，OpenAI、xAI等公司正建設擁有數百萬張頂級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，並避免單點故障，唯一的辦法就是建立一個規模相稱的去中心化運算網絡。在這時，我們從比特幣身上得到了巨大的啟發。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。
在過去15年，比特幣社區以去中心化的方式，建立了一個令人難以置信的基礎設施。現今，比特幣網絡擁有約26 GW的數據中心規模，這甚至超越了谷歌、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。
同樣令人驚嘆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由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運算能力帶來同樣的變革，真正的「運算能力充足」將成為可能，AI也將能為地球上每個人所使用。
主持：我注意到，比特幣早期基礎建設巨頭 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」，因為無論能源是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」？考慮到人工智慧對延遲等因素非常敏感，這會是一個挑戰嗎？
貢卡人工智慧：我們相信運算能力領域會出現同樣的情況。目前，NVIDIA 的晶片非常昂貴，OpenAI 等公司的數據中心建設成本中，絕大部分都用來支付給 NVIDIA。但如果我們能為人工智慧領域重現當年 ASIC（應用特定積體電路）的創新轉型，情況將會截然不同。
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：他們識別出與比特幣早期發展相同的模式。
回顧2012年，GPU還是主流的挖礦設備，但短短幾年後，ASIC憑藉其比通用晶片高出數十倍的效率，成為唯一可行的挖礦途徑。而催生這些ASIC公司的，並非大型科技巨頭，而是一些無名的初創公司。這之所以能夠實現，完全得益於比特幣的金融激勵框架：
- 開放的競爭：不論你身在何處，只要你能為網絡提供最多的有效算力，你就能獲得最多代幣獎勵。
- 正向循環：當代幣價格上升，獎勵變得更具吸引力，從而鼓勵更多人參與提升網絡總算力的競賽。
- 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，甚至無需傳統投資者，他們只需將晶片連接網絡，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，人們可以通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NVIDIA GPU，還是從數據中心租來的算力，都可以接入網絡貢獻力量並獲得回報。我們預計，在未來一至兩年內，這種由金融框架驅動的創新將為AI網絡帶來數百甚至數千倍的運算能力增長，徹底打破我們今天所面臨的算力瓶頸。
去中心化網絡如何重塑運算力市場？
PANews：這個模式很有趣，令人想起早年加密礦工利用學校閒置的 GPU 開採加密貨幣的故事。現在很多公司購買了昂貴的 H100 GPU，但大部分時間都是閒置的，因為他們不知道如何充分利用。你們的網絡是否也吸引了這類用戶？
貢卡人工智慧：我們確實遇過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使用。
另一種更普遍的情況是，許多公司本身就在租用大型數據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：他們不再自己低效率地運行模型，而是透過Gonka網絡的API來使用相同服務；同時，他們把自己租來的GPU上安裝Gonka的節點，貢獻給網絡。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。
若要有效利用 GPU，你需要同時處理數以萬計的請求，這對單一項目來說非常困難。因此，企業不是要忍受自購（或租用）硬體的低使用率，就是要支付昂貴的 API 費用，這兩種都不是最佳方案。加入網絡，成為生態的一部分，才是更好的選擇。
我們網絡中的許多參與者並非只有「閒置」算力。例如，像 Gcore、Hyperfusion 這樣的數據中心，他們本身已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，因為他們獲得了網絡增長帶來的價值敞口。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絡中。
這正是網絡可以將數以千計的GPU擴展至數以百萬計的關鍵。儘管OpenAI等巨頭已購入市場上大部分的GPU，但仍有數以百萬計的GPU分散在這些獨立參與者手中。他們各自無法競爭，但聯合起來便能形成強大的力量。
這個邏輯同樣適用於國家層面。
一年前，我們與一些國家政府溝通時，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，根本無法與巨頭競爭。
但如果他們共同加入一個龐大、可信的去中心化網絡，則完全有可能在保持各自主權的同時，因為每個人也可以信任一個去中心化網絡。
人工智能泡沫之辯：是時代浪潮，還是特定賭注的破滅？
PANews：不可否認，人工智慧領域正經歷著巨大的熱情和快速增長。但在投資者和用戶的高期望下，我們是否正在走向一場「人工智慧泡沫」？許多人將其與2000年的互聯網泡沫相提並論。
貢卡人工智慧：這是一個很有趣的问题。回顧2000年的互聯網泡沫，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？互聯網是一場真實的技術變革，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。
與互聯網相比，AI將帶來的變革將會更為激進和徹底。想像一下，在未來30至50年，每個人都擁有一個可以代替他到工廠工作的個人機械人，這並非科幻小說，而是即將到來的現實。因此，投資者願意投入數百億美元於這項技術，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，但從整體來看，這個領域的回報是極其豐厚的，而且它確實改變了世界。
所以，是否是泡沫，取決於你看待的角度。一些公司會因為錯誤的假設而破產。例如，Gonka對去中心化AI可行性判斷可能是錯的；相反地，今天所有投資英偉達的資金，也可能是一個巨大的泡沫。
歷史曾出現過類似的一幕。2012年，由於加密貨幣的敘事，NVIDIA 的股價曾經大幅上升，市場當時認為它將主導採礦市場，但後來 ASIC 革命出現，它幾乎完全失去了這個市場。現在，人工智慧為 NVIDIA 帶來了更巨大的價值增長，因為市場預期這是一個價值數十萬億美元的龐大市場。這個預期或許正確，但沒有人能保證 NVIDIA 會永遠保持主導地位。如果 ASIC 革命在人工智慧領域再次發生，會發生什麼事呢？
想像一下，如果今天要用英偉達最新的 Blackwell 芯片，而不是 ASIC 矿機，來重建整個比特幣網絡的算力，你需要投入 5000 萬億美元！這明顯是不可持續的。
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NVIDIA的判斷是錯誤的，那麼可能會有五至七家萬億美元市值的公司遭受重大損失，但這並不表示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。就好像我們現在不會說「我在使用互聯網」，而是說「我在使用某個應用程式」，而這個應用程式恰好使用了互聯網。未來，每個應用程式都會以某種形式使用人工智慧，它會變得無所不在，以至於我們甚至不會察覺它的存在。
貢卡人工智慧：完全正確。如果你現在去看看納斯達克指數自創立以來的K線圖，你會發現2000年的那次「巨大危機」，在數十年的增長曲線中只不過是一個微不足道的小波浪。當時人們認為所有商品都將在5年內在網上銷售，這並沒有實現，但它在15年內確實發生了。
人工智能亦是如此。無處不在的機械人未來，或許不會在5年內實現，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，我們未來對運算能力的需求增長成千上萬倍是必然的。我們需要的，是一個像比特幣那樣、為未來數十年設計的長期經濟模型，來支撐這個願景。