GonkaがPoCメカニズムとモデルの進化方向を公開：実際の計算能力と整合し、複数レベルのGPUの継続的な参加を保証

Odaily星球日报讯 去中心化 AI 算力网络 Gonka 近日在社区 AMA 中，对 PoC 机制与模型运行方式的阶段性调整进行说明。相关调整主要包括：PoC 与推理统一使用同一大模型运行、PoC 激活方式由延迟切换调整为近实时触发，以及对算力权重计算方式进行优化，使其更贴近不同模型与硬件的实际计算成本。

联合创始人 David 表示，上述调整并非针对短期产出或个别参与者，而是随着网络算力规模快速扩大，对共识与验证结构进行的必要演进，旨在提升网络在高负载状态下的稳定性与安全性，为后续承载更大规模 AI 工作负载奠定基础。

针对社区讨论中提到的小模型在当前阶段 token 产出较高的问题，团队指出，不同规模模型在相同 token 数下对应的真实算力消耗存在显著差异。随着网络向更高算力密度与更复杂任务演进，Gonka 正逐步引导算力权重与实际计算成本对齐，以避免算力结构长期失衡，影响网络整体扩展能力。

在最新 PoC 机制下，网络已将 PoC 激活时间压缩至 5 秒以内，减少模型切换与等待带来的算力浪费，使 GPU 资源能够更高比例地用于有效 AI 计算。同时，通过统一模型运行，降低节点在共识与推理之间切换的系统开销，提升整体算力利用效率。

团队同时强调，单卡及中小规模 GPU 可通过矿池协作、按 Epoch 灵活参与、推理任务等方式持续获得收益并参与治理。Gonka 的长期目标是通过机制演进支持不同层级算力在同一网络中长期共存。

Gonka 表示，所有关键规则调整均通过链上治理与社区投票推进。未来网络还将逐步支持更多模型类型与 AI 任务形态，为全球不同规模 GPU 提供持续、透明的参与空间，推动去中心化 AI 算力基础设施的长期健康发展。