Construção de infraestrutura de IA aberta: Dentro da visão da Gonka para computação descentralizada

Gonka pretende descentralizar o cálculo de IA, oferecendo aos desenvolvedores e fornecedores de hardware acesso previsível e verificável, ao mesmo tempo que desafia o domínio dos gigantes da nuvem centralizada.

À medida que o controlo sobre o cálculo de IA se torna cada vez mais concentrado entre um pequeno número de fornecedores de nuvem e gigantes de hardware, Gonka emergiu como uma nova rede Layer-1 focada numa infraestrutura de IA descentralizada e de alta eficiência. O fundador do projeto acredita que, ao tratar o cálculo como uma infraestrutura aberta e verificável, em vez de um serviço restrito, Gonka pode desbloquear o acesso global aos recursos de IA e desafiar as limitações estruturais dos sistemas centralizados atuais.

1. O que é Gonka e que problema resolve?

Gonka é uma rede descentralizada L1 para cálculo de IA de alta eficiência, concebida para resolver um problema estrutural subjacente ao atual boom de IA: como é produzido, alocado e incentivado o cálculo para IA.

Hoje, o principal obstáculo na IA já não são os modelos, mas o controlo sobre o cálculo. GPUs avançadas estão altamente concentradas entre um pequeno número de fabricantes de hardware e fornecedores de nuvem hyperscale, tornando o cálculo de IA caro, opaco e cada vez mais limitado por fatores geográficos e políticos. Os EUA e a China estão a consolidar rapidamente o controlo sobre chips, energia e capacidade de centros de dados, colocando grande parte do resto do mundo numa posição dependente e limitando a sua capacidade de competir na economia de IA.

Isto afeta tanto startups como regiões inteiras. Os desenvolvedores enfrentam volatilidade de preços, escassez de capacidade e dependência de fornecedores, enquanto muitos países correm o risco de ficar para trás devido ao acesso restrito à infraestrutura fundamental de IA.

Gonka repensa isto ao nível do protocolo. Em vez de tratar o cálculo como um serviço restrito controlado por fornecedores centralizados, inspirámo-nos em sistemas que já demonstraram que é possível coordenar infraestruturas físicas de grande escala através de incentivos abertos. Assim como o Bitcoin demonstrou para hardware e energia, Gonka aplica princípios semelhantes ao cálculo de IA, não na camada de aplicação, mas ao nível do próprio protocolo.

Usando um mecanismo de Prova de Trabalho baseado em Transformers, a rede direciona quase toda a potência GPU disponível para cargas de trabalho de IA significativas. Atualmente, este trabalho é principalmente inferência de IA, com treino planeado para o futuro. Os anfitriões ganham recompensas com base na contribuição computacional verificada, em vez de alocação de capital ou mecânicas especulativas. E, ao contrário de muitos sistemas descentralizados, o cálculo não é consumido em tarefas de segurança abstratas ou trabalho de consenso duplicado, mas sim utilizado de forma produtiva.

Para os desenvolvedores, isto proporciona acesso previsível ao cálculo de IA sem dependência de APIs fechadas ou de um único fornecedor de nuvem. De forma mais ampla, Gonka trata o cálculo de IA como uma infraestrutura fundamental, eficiente, verificável e distribuída globalmente, em vez de um recurso controlado por poucos gatekeepers.

2. Como é que o modelo de Prova de Trabalho da Gonka difere de outros projetos de IA descentralizada como o Bittensor?

A principal diferença reside no que cada rede define como “trabalho” e como o valor é criado em torno dele.

Muitos projetos de IA descentralizada, incluindo o Bittensor, focam na coordenação ao nível do modelo ou da rede. Os seus incentivos são frequentemente moldados por staking, delegação ou sistemas de avaliação peer-to-peer, onde as recompensas e influência nem sempre são diretamente proporcionais à contribuição computacional bruta. Esta abordagem pode ser eficaz para certos problemas de coordenação, mas não necessariamente otimiza para uma infraestrutura de cálculo de IA eficiente e em grande escala.

A Gonka segue um caminho diferente. É concebida como uma rede focada no cálculo, onde “trabalho” é definido como computação de IA verificável. A Prova de Trabalho na Gonka baseia-se num mecanismo de PoW com Transformers que mede o trabalho real de GPU, em vez de alocação de capital ou participação especulativa. O poder de voto e as recompensas estão diretamente ligados à contribuição computacional verificada, alinhando incentivos com o desempenho real da infraestrutura.

Outra distinção importante é a eficiência. Em muitos sistemas descentralizados, uma parte significativa do cálculo disponível é consumida por consenso, validação ou trabalho duplicado que tem pouco valor fora da rede. Por exemplo, em sistemas como o Bittensor, cerca de 60% das recompensas são alocadas ao staking, que, embora necessário para a segurança da rede, não contribui para o cálculo de IA. O design Sprint da Gonka minimiza este overhead, permitindo que quase todos os recursos GPU disponíveis sejam direcionados para cargas de trabalho de IA significativas, principalmente inferência.

Em termos simples, projetos como o Bittensor focam na coordenação da inteligência. Gonka concentra-se na construção da base económica e infraestrutural para o próprio cálculo de IA. Estas abordagens operam em camadas diferentes do stack, e o modelo da Gonka é intencionalmente otimizado para fornecedores de hardware e cargas de trabalho de IA do mundo real.

3. Porque é que a Gonka escolheu focar na inferência de IA em vez de no treino?

A Gonka foi construída como uma rede focada no cálculo, e essa perspetiva moldou naturalmente o ponto de partida.

A decisão de focar primeiro na inferência foi uma questão de sequenciamento, não de limitação. A inferência é onde a maior parte do uso real de IA acontece hoje, e também onde os obstáculos de infraestrutura são mais visíveis. À medida que os sistemas de IA passam de experimentação para produção, a inferência contínua torna-se cara, limitada em capacidade e fortemente controlada por fornecedores centralizados.

Do ponto de vista do design da rede, a inferência é também o local certo para começar. Permite validar os princípios centrais da Gonka – cálculo verificável, alocação eficiente de recursos e alinhamento de incentivos – sob cargas de trabalho de produção reais. As cargas de trabalho de inferência são contínuas, mensuráveis e bem adaptadas a um ambiente descentralizado onde a utilização de hardware e a eficiência são importantes.

O treino, especialmente em escalas maiores, é uma classe diferente de problema, com dinâmicas de coordenação e características de execução próprias. O nosso foco é construir infraestruturas que funcionem sob uma procura real desde já, e a inferência é onde essas demandas já estão presentes hoje. Mas a Gonka planeia introduzir o treino no futuro, e a rede dedica 20% de toda a receita de inferência para suportar o treino de modelos futuros.

4. Como é que a Gonka verifica que os mineiros estão realmente a realizar o trabalho de inferência de IA que afirmam ter concluído?

A verificação na Gonka está incorporada diretamente na forma como a rede mede e valoriza o cálculo.

As tarefas de inferência são executadas durante períodos curtos e limitados chamados Sprints. Em cada Sprint, os anfitriões são solicitados a executar inferência em grandes modelos Transformer que são inicializados aleatoriamente a cada ciclo. Como estas tarefas são computacionalmente intensivas e mudam continuamente, não podem ser pré-calculadas, simuladas ou reutilizadas de execuções anteriores. A única forma prática de produzir resultados válidos é realizar a computação real.

A rede verifica os resultados validando se as saídas correspondem ao que seria esperado ao executar realmente o modelo.

Para manter a eficiência, a Gonka não reverifica cada cálculo individual. Em vez disso, valida uma parte dos resultados de forma contínua e aumenta as verificações para participantes suspeitos de falsificar os resultados. Parte da recompensa dos anfitriões consiste em taxas por trabalho útil. Estas taxas não são pagas se o trabalho realizado não passar na validação. Esta abordagem mantém o overhead baixo, ao mesmo tempo que garante que submeter resultados incorretos ou fabricados não seja vantajoso.

Com o tempo, os anfitriões que consistentemente submetem resultados corretos são reconhecidos como contribuintes confiáveis e ganham maior participação na rede. Este mesmo princípio, de recompensar computação real comprovada, sustenta tanto os incentivos como a influência na Gonka.

5. OpenAI, Google e Microsoft controlam infraestruturas de computação massivas com bases de clientes estabelecidas. O que torna a Gonka competitiva contra estes incumbentes?

O desafio não é a tecnologia em si, mas como o acesso ao cálculo é controlado.

Não vemos a Gonka como uma concorrente direta de empresas como a OpenAI, Google ou Microsoft. Elas constroem e operam alguns dos stacks de IA mais avançados do mundo, e esses sistemas continuarão a desempenhar um papel importante.

A diferença está na camada do stack que estamos a abordar. Os fornecedores centralizados controlam infraestruturas massivas, mas esse controlo tem trade-offs. O acesso ao cálculo é restrito, os preços são opacos e a capacidade é moldada por prioridades internas. Para muitos desenvolvedores e regiões, isto resulta em volatilidade, dependência e previsibilidade limitada a longo prazo.

A Gonka foi concebida como uma infraestrutura aberta, em vez de um serviço. O cálculo é fornecido por uma rede descentralizada de anfitriões, e a disponibilidade é moldada pela oferta e procura reais de computação. Os incentivos estão alinhados ao nível da rede, recompensando o cálculo verificado e incentivando a otimização contínua da infraestrutura.

Isto torna a Gonka competitiva não ao substituir os incumbentes, mas ao possibilitar casos de uso que estão estruturalmente desatendidos por plataformas centralizadas, cargas de trabalho que requerem abertura, acesso previsível e transparência a nível de infraestrutura. Ao criar um mercado onde fornecedores de hardware competem diretamente em desempenho e eficiência, a Gonka também reduz o custo do cálculo de IA, tornando-o acessível a uma gama muito mais ampla de desenvolvedores, startups e regiões.

6. Desde o lançamento em agosto de 2025, a Gonka cresceu para 2.200 desenvolvedores e uma capacidade equivalente a 12.000 GPUs. O que está a impulsionar esta adoção?

O que impulsiona esta adoção não é o hype de curto prazo, mas o alinhamento estrutural.

Do lado da oferta, os anfitriões procuram alternativas aos modelos centralizados que subutilizam o seu hardware. Do lado da procura, os desenvolvedores enfrentam volatilidade de preços, limitações de capacidade e APIs fechadas de fornecedores centralizados. À medida que as cargas de trabalho de IA entram em produção, a previsibilidade e o acesso tornam-se tão importantes quanto o desempenho bruto.

À medida que mais anfitriões se juntam, seja de forma independente ou através de pools (que é um tópico maior por si só), a rede torna-se mais útil para os desenvolvedores. À medida que mais cargas de trabalho entram online, cria-se uma procura sustentada que atrai ainda mais infraestruturas. Este ciclo de feedback tem sido o principal motor da adoção.

O ritmo de adoção reflete o facto de os incentivos da Gonka estarem alinhados com as necessidades do mundo real em ambos os lados do mercado. Os anfitriões são recompensados por cálculo útil, os desenvolvedores ganham acesso fiável à capacidade de inferência, e a rede escala organicamente à medida que esses interesses se reforçam mutuamente.

Grande parte desta coordenação acontece de forma aberta na comunidade Gonka, incluindo discussões contínuas no Discord da Gonka.

7. Recentemente, a Gonka garantiu um investimento de $50 milhões da Bitfury, mantendo um modelo de governação descentralizado. Como é que a Gonka equilibra o capital institucional com a sua visão de descentralização?

O ponto-chave é que a Gonka é descentralizada por design ao nível do protocolo, não apenas na narrativa. A governação na rede está ligada à contribuição de cálculo de IA verificável, e não à propriedade de capital.

O apoio recente de um parceiro institucional como a Bitfury não se traduz em controlo sobre a rede. A sua participação reflete uma vasta experiência na construção de infraestruturas de cálculo em grande escala, mas não concede privilégios especiais dentro do protocolo. Na Gonka, o financiamento em si não se converte em influência. As decisões de investimento são tomadas pela comunidade Gonka, que realizou uma votação para decidir vender o GNK do fundo comunitário para a Bitfury.

Na prática, o poder de voto e a participação nas decisões da rede são determinados pela quantidade de cálculo de IA verificável que um participante realmente contribui. A influência cresce através do trabalho real: GPUs conectadas, desempenho sustentado e contribuição comprovada para cargas de trabalho de IA. Não pode ser comprada ou adquirida apenas com investimento financeiro; deve ser conquistada operando infraestruturas. Isto aplica-se igualmente a indivíduos, grandes operadores e participantes institucionais.

Esta separação é intencional. O capital institucional pode acelerar o desenvolvimento inicial, a investigação e o crescimento do ecossistema, mas a descentralização é reforçada pelos mecanismos de incentivo e governação da rede. Nenhum participante, institucional ou outro, pode obter controlo dominante sem contribuir com uma quota proporcional de cálculo verificado.

Esta abordagem permite à Gonka trabalhar com parceiros de infraestruturas experientes, ao mesmo tempo que preserva o seu princípio fundamental: a rede é governada por quem a alimenta, não por quem a financia.

8. Se a inferência de IA se tornar uma mercadoria, o valor geralmente flui para quem controla os modelos, não a infraestrutura. Como é que a Gonka captura valor sustentável a longo prazo?

Esse padrão aplica-se principalmente a ecossistemas fechados, onde as mesmas poucas empresas controlam modelos, infraestruturas e acesso. Nesses sistemas, o valor concentra-se não só no controlo, mas também nas margens, e a participação na valorização fica limitada a um grupo restrito de acionistas corporativos.

Hoje, as pessoas podem pagar à OpenAI, Anthropic ou outros fornecedores para usar IA, mas não podem participar de forma significativa na economia do cálculo de IA em si. Não há uma forma direta de envolver-se ou beneficiar do nível de cálculo por trás desses sistemas. Empresas públicas como Nvidia, Meta ou Google oferecem exposição à IA apenas como parte de negócios muito mais amplos, não como uma camada económica autónoma de cálculo de IA. Como resultado, uma das partes de crescimento mais rápido na economia de IA permanece largamente fechada.

Ao mesmo tempo, embora a inferência possa tornar-se uma mercadoria na superfície, o cálculo não o é. O cálculo é limitado pela disponibilidade de hardware, acesso à energia, fatores geográficos e coordenação. À medida que a procura por inferência escala globalmente, o obstáculo desloca-se cada vez mais dos modelos para o acesso a cálculos confiáveis, eficientes em custos e em escala, e esse obstáculo torna-se estruturalmente valioso.

Isto tem implicações económicas mais amplas. Quando o acesso ao cálculo é concentrado, regiões inteiras ficam numa posição dependente, limitando a inovação local, o crescimento da produtividade e a participação na economia de IA.
Países sem acesso privilegiado a nuvens hyperscale ou GPUs avançadas são forçados a consumir IA como um serviço, em vez de construir com ela ou contribuir para a sua infraestrutura subjacente.

A Gonka foi construída em torno desse obstáculo ao nível do protocolo. Em vez de possuir modelos ou extrair rendas, a rede coordena como o cálculo é produzido, verificado e alocado através de regras abertas e sem permissões. O GNK representa uma participação direta na economia do cálculo de IA, não uma participação acionária numa empresa, mas acesso e influência ligados a uma contribuição real e verificável.

Este modelo também altera quem pode participar. Proprietários de hardware, desde grandes operadores até pequenos detentores de GPUs, podem contribuir diretamente para cargas de trabalho de IA e ganhar com base na computação verificada, seja de forma independente ou através de pools. Os desenvolvedores ganham acesso a um cálculo previsível e transparente, sem ficarem presos a um único fornecedor ou a modelos de preços opacos.

De forma mais ampla, vislumbramos dois futuros possíveis. Um onde a maior parte da capacidade de IA é propriedade e controlada por um pequeno número de corporações e Estados, e outro onde redes abertas permitem coordenar o cálculo globalmente, com valor a fluir para quem realmente contribui com recursos. A Gonka foi construída para o segundo caminho.

Também é importante não negligenciar o papel dos modelos de código aberto. Desde o início, eles têm sido um motor central de inovação em IA, especialmente entre desenvolvedores e startups. Acreditamos que redes como a Gonka apoiam naturalmente o desenvolvimento e adoção de modelos abertos, fornecendo cálculo acessível e verificável, permitindo que a inteligência permaneça aberta, competitiva e não trancada por infraestruturas proprietárias.

9. Que experiência específica na indústria de IA levou os fundadores a acreditar que uma infraestrutura descentralizada era necessária?

A nossa convicção não veio da teoria, mas de anos de trabalho com computação distribuída e de construir sistemas de IA dentro de ambientes centralizados em grande escala.

Na Snap e posteriormente através do Product Science, trabalhámos em sistemas de IA de produção onde o acesso ao cálculo determinava diretamente o que podia ser construído e implementado. Vimos como as decisões de infraestrutura são tomadas quando a IA se torna comercialmente crítica, e quão controladas essas decisões se tornam.

O que mais se destacou foi o quão concentrado é realmente o mercado de cálculo de IA. Um pequeno número de corporações controla o acesso a GPUs avançadas, define preços, limita capacidades e decide quais casos de uso são viáveis. Esta concentração não só molda os mercados; molda o poder. O controlo sobre o cálculo determina cada vez mais quem pode participar na inovação de IA.

Também vimos como esta concentração se estende para além da economia, influenciando fatores geográficos e de soberania. O acesso ao cálculo está a tornar-se regionalmente restrito, influenciado por disponibilidade de energia, controles de exportação e estratégias nacionais de infraestrutura. Na prática, isto coloca regiões inteiras numa posição estruturalmente dependente, limitando a sua capacidade de construir ecossistemas de IA competitivos.

Ao mesmo tempo, já havíamos visto sistemas descentralizados coordenar com sucesso infraestruturas físicas a nível global. O Bitcoin foi um exemplo claro, não como um ativo financeiro, mas como um protocolo que alinhava incentivos em torno de hardware e energia do mundo real. Essa contradição tornou o problema óbvio.

A Gonka surgiu dessa realização: se o cálculo de IA está a tornar-se infraestrutura fundamental, precisa de um modelo de coordenação que seja aberto, sem permissões e resiliente, e não controlado por um punhado de atores.

10. O que precisa acontecer para que a Gonka tenha sucesso num cenário competitivo onde os gigantes tecnológicos atualizam continuamente a sua própria infraestrutura e capacidades de IA?

A Gonka não precisa de construir ou gastar mais do que os gigantes tecnológicos para ter sucesso. Precisa de manter o foco numa camada diferente do stack, uma que os atores centralizados estão estruturalmente menos equipados para abordar.

Grandes empresas de tecnologia continuarão a construir infraestruturas de IA poderosas. Os seus sistemas são otimizados para ecossistemas fechados, prioridades internas e controlo centralizado. Esse modelo pode ser muito eficiente, mas também concentra acesso, poder de definição de preços e tomada de decisão.

Para que a Gonka tenha sucesso, a rede deve entregar consistentemente eficiência ao nível da infraestrutura, garantindo que a maior parte do cálculo seja direcionada para cargas de trabalho reais de IA, e não para overhead do protocolo. Os incentivos devem permanecer fortemente ligados ao trabalho computacional verificado, de modo que as recompensas e influência cresçam com a contribuição real, não com capital ou especulação.

Igualmente importante, a Gonka deve preservar uma arquitetura aberta e sem permissões, com regras transparentes ao nível do protocolo. O cálculo para IA está a tornar-se cada vez mais infraestrutura fundamental, semelhante à eletricidade na era industrial ou à internet nos seus primeiros dias. Nesses momentos, a questão central não era qual a empresa com o melhor produto, mas quem tinha acesso à rede subjacente, e sob que condições.

As empresas tecnológicas continuarão a existir e a desempenhar um papel importante. A Gonka terá sucesso se se tornar numa camada de infraestrutura complementar, que limite a centralização excessiva, expanda o acesso global e permita que a inovação em IA cresça num ambiente económico mais aberto e descentralizado.