Gonka Protocol 联合创始人 David Liberman 近日在播客访谈中分享了其对去中心化 AI 算力网络的判断：全球闲置或分散的 GPU 资源，能够通过一种面向 AI 的去中心化网络被更高效地整合起来，为开发者和研究人员提供无需许可的算力访问渠道，同时通过原生代币 GNK 激励硬件提供者参与。
Liberman 将这一思路与比特币的发展路径进行类比。他认为，比特币证明了去中心化网络也能建立大规模基础设施，而 AI 算力同样可以借助类似机制完成重构。与传统中心化云服务相比，GPU 在集中式模式下往往存在调度效率、资源分配和准入控制等问题，难以让全球硬件资源得到最充分利用。
聚焦推理，而非训练
在技术路线方面，Gonka 更强调 AI inference（推理） 而非训练。Liberman 认为，推理场景更适合建立持续、广泛且可验证的算力需求，也更有机会形成覆盖全球的分布式计算网络。其目标是构建一种基于 transformer 的 Proof-of-Work 机制，让算力价值与真实计算成本更紧密地挂钩。
他同时指出，若激励机制设计得当，PoW 相比 Proof-of-Stake 更能鼓励硬件基础设施扩张。原因在于，PoW 直接奖励实际提供算力的参与者，而不是更多偏向资本持有者。按照这一逻辑，网络增长将更多建立在硬件效率提升和算力供给扩张之上，而非单纯的代币质押规模。
ASIC演进与AI泡沫讨论
访谈中，Liberman 还谈到 AI 硬件未来可能经历类似比特币挖矿的演进路径，即从通用硬件逐步走向更专业化的 ASIC。在他看来，专用硬件的出现有望进一步提升计算效率，并推动去中心化 AI 网络形成更坚实的基础设施层。
对于市场层面，他表示，AI 的长期影响将非常巨大，但当前部分 AI 公司的估值可能存在“泡沫化”倾向，某种程度上类似互联网早期的 dot-com 阶段。不过，他并未否认 AI 的长期价值，而是强调基础设施、硬件效率与合理代币经济模型的重要性，认为这才是行业可持续发展的关键。
去中心化AI的竞争意义
Liberman 进一步提出，分布式算力系统不仅关乎技术效率，也关系到全球竞争格局和个人自主权。对于中小国家、初创企业以及独立开发者而言，如果算力资源被少数大型中心化平台或国家级力量掌握，创新门槛将不断提高。相反，开放的去中心化网络能够降低进入壁垒，让更多参与者具备竞争能力。
他认为，基于 PoW 的网络还有助于避免价值被“人为抬高”，因为代币价值会更多锚定在 真实算力成本 上，从而形成更健康的生态。Liberman 最后展望称，未来若要避免财富与权力过度集中，社会需要的或许不是少数超大型中心化 AI，而是数十亿个彼此独立、分布式协作的 AI 系统。
公开资料显示，David 与 Daniil Liberman 曾在 Snap 担任产品负责人，也创办过 ProductScience.ai、Humanism Co. 等项目。其家族创业版图横跨计算机图形、金融与 AI 领域。报道提到，Libermans Co. 当前估值约为 4亿美元，并曾获得 Marc Andreessen、Josh Kushner 和 Arielle Zuckerberg 等投资人支持。