Gonka за компьют
Если что, это человек, который предложил концепцию Всемирной паутины (WWW), придумал URL, HTTP и HTML, а также запустил первый веб‑сервер и браузер, сделав работу в сети понятной для всех людей, а не только для гиков.
Итак, 15% — огромная часть, полученная за сравнительно короткий срок. Но что, если я скажу, что ИИ смог занять около 10% ВВП всего за каких‑то пару лет? И, в отличие от интернета, его общественности отдавать не спешат.
Чтобы понять масштаб, достаточно посмотреть на концентрацию ресурсов:
- 94% GPU‑рынка принадлежит NVIDIA;
- 88% выручки всех AI‑компаний приходится на OpenAI и Anthropic;
- Стоимость обучения топ‑модели — сотни миллионов → миллиарды долларов, а к 2030 году — вероятно, $100B+ за одну модель;
- Рост S&P 500 за последние два года обеспечили всего 7 компаний.
Такая концентрация капитала и технологий в одних руках и в одной стране (все компании из списка выше — американские) приводит к ситуации, когда ресурсов для R&D просто нет ни у меньших компаний, ни у других государств.
У частников не хватит денег: генеральный директор Anthropic предсказывает, что затраты на обучение будущих моделей могут достигать $1 млрд+, а запуск инференса таких моделей стоит сотни и тысячи долларов в день.
А у недружественных США государств может просто не появиться возможности закупить достаточное количество GPU для обучения ИИ. В такой ситуации и тем, и другим придётся платить компаниям из привилегированного клуба и принимать любые их условия.
Что делать?
Скидываться.
Если каждый участник рынка по отдельности не может позволить себе иметь ИИ‑инфраструктуру, можно создать облака, в которых люди, предоставляющие компьютеры, имеют финансовую мотивацию и гарантии, а пользователи — хоть частники, хоть государства — не будут впадать в зависимость от текущего ИИ‑картеля.
И такое решение уже есть. В следующей части я расскажу о нём подробно, а пока — небольшая история, почему я в нём так уверен.
Воюем с монополией
Задача, которая сейчас стоит перед желающими развивать ИИ, — сломать монополию на вычислительные мощности. И задача эта действительно нетривиальна.
Но если подумать, что весь период истории было максимально централизованным и принадлежало только государствам и мегакорпорациям? Деньги. И что смогло разрушить монополию государств на деньги?
Биткоин.
Распределённая сеть, эксплуатирующая самый полезный из человеческих пороков — жадность. Простая и в то же время гениальная математика толкнула множество умов на совершенствование железа для добычи так сильно, что эффективность майнинга выросла примерно в 3000 раз за 11 лет (Antminer S1 расходовал ~5555 Дж/TH в 2013 году, а Antminer S21 XP использует всего 13.5 Дж/TH).
Суммарная мощность сети биткоина сегодня превышает суммарную мощность всех облаков от FAANG. Как было бы здорово, если бы весь этот compute не просто превращался в тепло и обеспечивал безопасность сети, но и использовался, например, для ИИ‑вычислений.
Первая ласточка децентрализации
Именно так и подумали братья Либерманы, собравшие Gonka.ai — первую реально работающую инфраструктуру для децентрализованного ИИ.
Очень рекомендую посмотреть подкаст с ними: YouTube — видно, что люди по‑настоящему горят этим.
Как это устроено
Перед нами L1‑сеть на Cosmos SDK с собственным консенсусом — Proof of Compute (PoC), он же Sprint. Это ограниченный по времени конкурс, где хосты решают задачи примерно за 24 часа.
Эти вычисления служат двум целям одновременно:
- генерируют голосовой вес для блокчейна;
- освобождают остальное время для реальной работы — инференса или обучения.
Уникальность решения в том, что сеть тратит лишь небольшую часть времени и ресурсов на поддержание консенсуса, концентрируясь на полезной работе. Это большой шаг вперёд по сравнению с существующими AI DePIN‑решениями, где значительная часть вычислений уходит на обслуживание самой сети.
Утилизация мощностей
Данные примерные, но хорошо отражают реальность:
- Bittensor — ~40%;
- Akash — ~40—60%;
- Prime Intellect — ~50%;
- Gonka — ~100%.
Это почти идеальный win‑win: для GPU‑провайдеров — максимальная загрузка железа, для потребителей — более низкая конечная цена вычислений. Отдельно радует OpenAI‑compatible API, заметно упрощающий интеграцию.
В таких условиях появляется шанс собрать достаточно независимых GPU (а в будущем и TPU), чтобы поддерживать низкую задержку и высокий аптайм даже под серьёзной нагрузкой.
Мощность сети уже выросла в 16 раз за первые два месяца работы — и это при том, что подключиться к ней пока, скажем прямо, непросто.
Тем не менее это типичные проблемы раннего этапа. Похоже, так же считает и производитель ASIC‑оборудования для биткоин‑майнинга Bitfury, вложивший в стартап суммарно $62+ млн.
Здесь стоит сделать паузу. Bitfury делает продукты для классического PoW‑майнинга и при этом инвестирует в проект, реализовавший «майнинг» под нужды ИИ.
Может ли быть так, что сама Bitfury работает над TPU‑ASIC и таким образом участвует в строительстве инфраструктуры, где её же железо будет использоваться? Пока мы этого не знаем, но увидеть конкурента NVIDIA было бы крайне интересно.
Большой пирог
Рынок централизованных ИИ‑вычислений оценивается в $250+ млрд и продолжает расти. Если децентрализованные решения смогут забрать хотя бы 10% этого рынка — апсайд будет колоссальным.
Я не утверждаю, что это обязательно будет именно Gonka, но значимых игроков в нише пока почти нет, поэтому ставка на первопроходца выглядит разумной стратегией.
Наша часть пирога
Итак, как же нам, простым людям без дата‑центра в кармане, поучаствовать в этом?
Награды
Проект вознаграждает участников токенами. В частности, 800 млн GNK из 1 млрд выделено на майнинг‑награды.
Для полноценной ноды требуется минимум 40 ГБ видеопамяти. Самый бюджетный вариант — 2× RTX 4090 (24 ГБ), что обойдётся примерно в $3k. Более комфортный — специализированные карты уровня NVIDIA A100 за ~$6k.
У меня на такие авантюры отдельного бюджета нет, поэтому я рассматривал варианты участия без крупных капитальных затрат:
- Покупка токенов. Цена держится в районе $2.3–2.5, суточный объём торгов — до $30k. Самый простой способ участия.
- Пулы (складчина). Цены доходят до ~$2 за токен. Есть таблица с вариантами, но важно помнить: вы фактически передаёте крипту незнакомым людям, надеясь на их добросовестность.
- Аренда GPU + собственная нода.Мой вариант. Подойдёт, если вы:а) очень жадный;б) на «ты» с терминалом;в) верите в децентрализацию.
А я как раз 3 из 3, так что для себя выбираю этот вариант. Инструкция по установке ноды: quickstart. Список допустимых GPU: hardware specs.
Сразу предупрежу: всё это пока крайне сыро и нестабильно. Есть ненулевой шанс арендовать GPU, который по рандомной причине не будет зарабатывать ничего. Зато себестоимость добычи ощутимо ниже других способов.
Математика на примере H100
Опытным путём выяснилось, что на момент написания статьи выгоднее всего майнить на NVIDIA H100.
Я арендую GPU на Hyperstack по $1.8/час — сервис могу рекомендовать. Альтернатива — RunPod за ~$1.9/час.
С учётом простоев и проблем с нодой у меня выходит примерно 1 GNK за $1.6. Я видел и лучшие результаты — вплоть до $1.2 за токен, но секретов мне не раскрыли.
Что делать с токенами
Пока удобной кнопки «продать» нет. Доступны OTC‑рынки:
DEX‑ы будут, но сроки неясны. Альтернатива — hodl и ставка на то, что именно Gonka сможет навести децентрализованный порядок в мире ИИ‑вычислений.
Перед любыми действиями крайне рекомендую изучить сайт сообщества: gonkaai.space. Это не официальный, но довольно достоверный ресурс.
И если интересно, загляните в мою телегу — я там много пишу про финтех, крипту, создание продуктов и разные смежные штуки. По Gonka и проекту в целом у меня есть отдельная папка с чатами: в таких ранних историях это один из лучших источников информации и новостей.
Итоги
Майнить в небольшой плюс можно уже сейчас — как соло, так и через пулы (не забывая о рисках). Потенциальный апсайд выглядит существенным, поэтому токены, полученные на выделенные мной ~5% капитала под этот проект, я планирую подержать.
Спасибо за внимание. As always, NFA.