Gonka AI Seeks to Decentralize AI Computing Amid Big Tech's 80% Cloud Dominance

Gonka AI Seeks to Decentralize AI Computing Amid Big Tech's 80% Cloud Dominance

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News Editor 01
2026-07-07 20:43:38
Gonka AI is building a decentralized AI compute network to challenge the dominance of major cloud providers. Backed by $50 million in support from Bitfury, the project aims to aggregate global GPU resources and eventually scale to millions of GPUs through a Bitcoin-inspired incentive model.

在生成式AI持续推高全球算力需求的背景下,去中心化AI基础设施再次成为市场关注焦点。Gonka AI近日披露,其正构建一个面向AI任务的去中心化计算网络,目标是通过开放的激励机制整合分散在全球各地的GPU资源,从而对冲少数云服务巨头对AI算力的高度控制。按照项目方在访谈中的说法,目前美国三家大型云厂商加上中国的阿里巴巴和腾讯,合计掌握了全球约80%的云计算能力,而AI发展在现阶段几乎已与云算力深度绑定。

以比特币式激励框架重构AI算力市场

Gonka AI由David和Daniel Laborman兄弟共同创立。两位创始人此前曾涉足并行计算、在线游戏、计算机视觉和AR领域,并曾将一家AR虚拟形象公司以6000万美元出售给Snapchat。离开Snap后,他们又创办了Product Science,为沃尔玛、摩根大通和Airbnb等企业提供AI驱动的代码优化服务。基于这些经历,团队将当前AI算力市场的症结归结为“过度集中”——模型创新可以来自独立实验室,但大规模训练和推理所需的基础设施仍主要掌握在少数科技平台手中。

Gonka AI的核心思路,是借鉴比特币网络早期通过代币激励推动算力扩张和硬件创新的路径,把AI算力接入、调度与收益分配做成一个开放网络。项目方认为,只要协议和激励设计合理,无论是个人电脑、企业自购GPU,还是数据中心租赁资源,都可以接入网络参与AI任务处理并获得回报。这种模式试图把传统中心化云服务中的“采购—部署—出售”链条,转化为更加开放的“接入—贡献—结算”体系。

Bitfury支持5000万美元,押注下一代算力基础设施

值得注意的是,Gonka AI已获得来自Bitfury支持的5000万美元资金。Bitfury曾是比特币基础设施领域的重要参与者,因此这笔融资也被市场解读为矿业资本与加密基础设施力量开始向AI算力赛道延伸。Gonka AI在访谈中强调,早期比特币矿业的发展证明,开放竞争机制不仅能吸引全球独立参与者,还可能催生硬件效率的大幅跃迁。团队希望,类似的机制也能在AI领域复制,推动算力供给从目前高度依赖英伟达及大型云厂商的格局中逐渐分化。

项目方提到,当前最大的去中心化AI算力网络之一Bittensor大约拥有5000张数据中心级GPU,而OpenAI、xAI等机构正建设面向数百万GPU规模的超大集群。这意味着去中心化网络若想真正进入主流AI基础设施竞争,首先必须跨越规模门槛。Gonka AI表示,其下一步网络升级目标是将系统扩展到数百万GPU级别,以更低成本承接推理和部分训练需求。

瞄准GPU闲置与低利用率痛点

从商业逻辑看,Gonka AI试图解决的并不仅是“算力供应不足”,还有“算力分配低效”。在AI热潮带动下,不少企业和创业公司曾高价采购H100、H200等GPU,但在实际运营中并未实现满载利用。项目方称,一些AI公司购买了数百张H200 GPU后,至今只有约一半得到有效使用。与此同时,许多企业一方面向大型数据中心租用算力,另一方面又难以通过自建系统实现足够高的任务吞吐率,导致硬件利用率不高、API调用成本却持续攀升。

Gonka AI给出的方案是,通过统一网络和API层聚合需求,把分散的GPU资源打包进入更大规模的任务市场。在这一模式下,参与方不仅可以调用网络中的AI服务,也能把自己持有或租来的GPU贡献给网络赚取奖励。项目方表示,一些数据中心运营商如Gcore和Hyperfusion已开始将部分GPU从传统租赁业务转移到该网络中,因为相比直接出租设备,接入网络有机会获得更高收益并分享网络成长红利。

市场影响:挑战集中式云厂商,但落地仍需验证

若Gonka AI所描绘的路线得以推进,其潜在影响主要体现在三个方面。首先,它为AI算力市场提供了一个不同于AWS、Google Cloud等传统巨头的替代选项,尤其对预算有限的AI初创企业、开源模型团队和中小型开发者而言,去中心化网络可能带来更低的使用门槛和更强的抗单点故障能力。其次,这类网络一旦形成规模,可能提高全球存量GPU的利用率,缓解热门芯片供给紧张的局面。再次,代币激励有望吸引更多独立节点、矿业基础设施和数据中心进入AI服务市场,进一步推动加密与AI基础设施融合。

不过,挑战同样明显。AI任务对延迟、稳定性、带宽和调度效率要求远高于传统加密挖矿,分布式GPU网络能否在复杂推理和训练场景下稳定交付,仍需实际验证。与此同时,去中心化网络要从几千张GPU扩展到数百万张GPU,不仅涉及技术升级,也考验激励持续性、开发者生态和客户获取能力。更现实的问题是,大模型公司对高端芯片、数据和软件栈的综合掌控仍十分强大,单纯依靠资源拼接并不必然构成完整竞争力。

AI是否存在泡沫,争议或不在技术本身

在访谈中,Gonka AI团队还谈及AI泡沫问题。他们认为,AI更像互联网早期那样的长期技术浪潮,即便具体公司、技术路线和估值会经历剧烈调整,AI本身并不会因局部泡沫破裂而失去方向。换言之,未来真正可能被重新定价的,也许不是AI需求本身,而是当前市场对某些芯片厂商、云平台和封闭式基础设施长期垄断地位的预期。

整体来看,Gonka AI代表了一类日益清晰的行业尝试:用加密网络的组织方式重做AI时代的底层算力分发。如果其融资、网络扩张和节点接入计划按预期推进,去中心化AI算力叙事有望在未来一段时间继续获得市场关注。但在真正撼动中心化云厂商之前,项目仍需证明自己不仅能讲好“比特币式AI基础设施”的故事,更能持续交付可用、稳定且具成本优势的现实产品。

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