लिबरमैन: बायोफिज़िक्स से विकेन्द्रीकृत AI तक

गोनका की स्थापना चार लिबरमैनों ने की थी: डैनियल (CEO), डेविड (CTO), अन्ना और मारिया। लेकिन यह समझने के लिए कि यह परिवार एक विकेन्द्रीकृत AI नेटवर्क क्यों बना रहा है, हमें एक पीढ़ी पीछे जाना होगा।

उनके पिता येफिम लिबरमैन - सोवियत संघ के राज्य पुरस्कार के विजेता, एक बायोफिजिसिस्ट, जिन्होंने 1970 के दशक में RNA स्प्लिसिंग के तंत्र की भविष्यवाणी की थी - एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें एक जीन से कई प्रोटीन बन सकते हैं। 1993 में, रिचर्ड रॉबर्ट्स और फिलिप शार्प ने इस खोज के प्रायोगिक प्रमाण के लिए फिजियोलॉजी या मेडिसिन में नोबेल पुरस्कार प्राप्त किया। येफिम लिबरमैन का काम अपने समय से दशकों आगे था।

मां - स्वेतलाना मिनिना - एक न्यूरोफिज़ियोलॉजिस्ट, न्यूरल नेटवर्क के क्षेत्र में 50 से अधिक वैज्ञानिक प्रकाशनों की लेखिका। डिजिटल नहीं - जैविक। उन्होंने अध्ययन किया कि वास्तविक न्यूरॉन्स जानकारी कैसे संसाधित करते हैं। विडंबना यह है कि उनके बच्चे उन्हीं सिद्धांतों पर काम करने वाले कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क बना रहे हैं।

बच्चे microscopes, पंचकार्ड और वैज्ञानिक लेखों के बीच प्रयोगशालाओं में पले-बढ़े। उनके लिए ML कोई अमूर्त विपणन नहीं है, बल्कि एक पारिवारिक परंपरा का विस्तार है। वैज्ञानिक पृष्ठभूमि Gonka के प्रति दृष्टिकोण को निर्धारित करती है: नेटवर्क की वास्तुकला गणितीय रूप से सत्यापित सिद्धांतों पर बनाई गई है, न कि विपणन वादों पर। ये आकस्मिक क्रिप्टो-संस्थापक नहीं हैं - उनके पास नोबेल सत्यापन द्वारा समर्थित एक वैज्ञानिक नींव है।

2016 में, डैनियल और डेविड ने कर्नल एआर की स्थापना की - संवर्धित वास्तविकता के लिए 3डी अवतारों के लिए एक स्टार्टअप। यह तकनीक वास्तविक समय में चेहरे के यथार्थवादी त्रि-आयामी मॉडल बनाने की अनुमति देती है - जो अब फिल्टर में सामान्य हो गया है, लेकिन तब एक सफलता थी। स्थापना के तीन महीने बाद, स्नैप इंक (स्नैपचैट के निर्माता, उस समय मूल्यांकन ~$20B) ने कर्नल एआर को लगभग $64M में अधिग्रहित कर लिया। यह एआर-स्टार्टअप के इतिहास में सबसे तेज निकासों में से एक है।

स्नैप के भीतर लिबरमैन भाई "जीतने और छोड़ने वाले" नहीं बने। उन्होंने 3डी बिटमोजी बनाया - व्यक्तिगत 3डी अवतारों के लिए एक तकनीक, जिसका आज लाखों लोग उपयोग करते हैं। समानांतर में, उन्होंने एंड्रॉइड क्लाइंट स्नैपचैट के अनुकूलन पर काम किया, जहां उन्होंने एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि पाई: 53% उपयोगकर्ता कम प्रदर्शन के कारण मोबाइल एप्लिकेशन हटाते हैं। डिजाइन के कारण नहीं, सुविधाओं के कारण नहीं - धीमेपन के कारण।

यह अंतर्दृष्टि अगली कंपनी का आधार बन गई। 2021 में, डैनियल और डेविड ने स्नैप छोड़ दिया और प्रोडक्ट साइंस की स्थापना की - मोबाइल एप्लिकेशन के स्वचालित अनुकूलन के लिए एक मंच। प्रोडक्ट साइंस ने स्लो वेंचर्स, के5 ग्लोबल और अन्य फंडों से $18M का निवेश आकर्षित किया। मंच ने एप्लिकेशन के महत्वपूर्ण निष्पादन पथ का विश्लेषण किया और स्वचालित रूप से प्रदर्शन "बाधाओं" को पाया।

यह एक निवेशक को क्या दिखाता है? तीन प्रमुख बातें: 1) लिबरमैन शुरुआत से तकनीकी कंपनियां बनाना जानते हैं। 2) वे उन्हें बेचना जानते हैं - और छोटे खरीदारों को नहीं, बल्कि स्नैप जैसे सार्वजनिक निगमों को। 3) वे एक सफलता पर नहीं रुके - प्रत्येक अगली कंपनी पिछली की तुलना में अधिक जटिल और महत्वाकांक्षी है। कर्नल एआर → स्नैप → प्रोडक्ट साइंस → Gonka - यह एक ऊपर की ओर प्रक्षेपवक्र है, न कि एक आकस्मिक वक्र।

एआर और ऑप्टिमाइजेशन में दो सफल कंपनियों के बाद, लिबरमैन 'कंफर्ट जोन' में सास-व्यवसाय बनाना जारी रख सकते थे। इसके बजाय उन्होंने मौलिक रूप से अधिक जटिल कार्य संभाला: एक विकेन्द्रीकृत AI कम्प्यूटेशनल नेटवर्क बनाना। क्यों? क्योंकि उन्होंने एक ऐसी समस्या देखी जिसे कोई हल नहीं कर रहा था: AI गणनाएं चार निगमों द्वारा नियंत्रित होती हैं, और दुनिया के 95% GPU निष्क्रिय रहते हैं।

गोंका ने दुनिया के अग्रणी फंडों से लगभग $80M आकर्षित किए - और निवेशकों की संरचना अपने आप में गुणवत्ता का संकेत है:

• कोट्यू मैनेजमेंट - $48B AUM के साथ दुनिया के सबसे बड़े तकनीकी फंडों में से एक। रिवियन, डेटाब्रिक्स, एयरटेबल में निवेश करें।
• बिटफ्यूरी - $50M सीरीज़ बी, उनके नए $1B फंड का पहला निवेश, जो नैतिक AI में विशेषज्ञता रखता है। बिटफ्यूरी कोई यादृच्छिक क्रिप्टो-फंड नहीं है, बल्कि 2011 से ब्लॉकचेन उद्योग के अग्रदूतों में से एक है।
• इनसाइट पार्टनर्स - $90B+ एयूएम वाला फंड, पोर्टफोलियो में ट्विटर, शॉपीफाई, विक्स शामिल हैं।
• बेंचमार्क - सिलिकॉन वैली का महान फंड, eBay, Uber, Snap का शुरुआती निवेशक।
• स्लो वेंचर्स, के5 ग्लोबल - फंड, जिन्होंने पहले ही लिबरमैन के प्रोडक्ट साइंस में निवेश किया है।

गोंका मेननेट अगस्त 2025 में लॉन्च किया गया। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का सुरक्षा ऑडिट CertiK - Web3 ऑडिट में एक अग्रणी कंपनी - द्वारा किया गया। मार्च 2026 तक, ~4,648 GPUs ~113 प्रतिभागियों (~582 ML-नोड्स) के नेटवर्क से जुड़े थे। ये श्वेतपत्र के वादे नहीं हैं - नेटवर्क काम कर रहा है और हर दिन वास्तविक AI अनुरोधों को संसाधित कर रहा है।

एक अलग संकेत: उज्बेकिस्तान सरकार राज्य के ЦОД को गोंका नेटवर्क में एकीकृत करने पर विचार कर रही है। भूटान राज्य स्तर पर क्रिप्टो-माइनिंग में संलग्न होने वाला दुनिया का तीसरा देश बन गया है, और DePIN परियोजनाओं में रुचि दिखा रहा है। जब राज्य एकीकरण शुरू करते हैं - तो यह परियोजना के सत्यापन का एक अलग स्तर है।

लिबरमैन लिनक्स के साथ एक समानता के माध्यम से गोंका के लिए दृष्टि तैयार करते हैं। 1990 के दशक में, सॉफ्टवेयर को माइक्रोसॉफ्ट द्वारा नियंत्रित किया जाता था - एक कंपनी यह तय करती थी कि कंप्यूटर पर क्या किया जा सकता है और क्या नहीं। लिनक्स और ओपन सोर्स ने इसे हमेशा के लिए बदल दिया: आज दुनिया के 96% सर्वर ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर पर चलते हैं। गोंका एआई कंप्यूटिंग के लिए भी ऐसा ही करने की कोशिश कर रहा है: निगमों के एक बंद संसाधन को एक खुले बुनियादी ढांचे में बदलना।

उनका उद्धरण: “हमने मध्ययुगीन संस्थाओं को बनाए रखते हुए देवताओं के उपकरण बनाए।” अर्थ: मानवता के पास पहले से ही एआई है जो कोड उत्पन्न कर सकता है, मेडिकल स्कैन का विश्लेषण कर सकता है, रोबोट को नियंत्रित कर सकता है - लेकिन इन उपकरणों तक पहुंच सैन फ्रांसिस्को में मुट्ठी भर कंपनियों द्वारा नियंत्रित की जाती है। ओपनएआई दस लाख टोकन के लिए $2.50—15 लेता है। गोंका - $0.0009। ~2,800 गुना का अंतर - यह कोई मार्केटिंग चाल नहीं है, बल्कि वास्तुकला का परिणाम है: जब कोई कॉर्पोरेट ओवरहेड नहीं होता है, तो कीमत कंप्यूटिंग की वास्तविक लागत से निर्धारित होती है।

अंतिम लक्ष्य है “बहुतायत का युग” (Age of Abundance): एक ऐसी दुनिया जहाँ एआई बिजली की तरह सुलभ है, रोबोट की लागत $100 तक गिर जाती है, और नियमित श्रम की लागत शून्य हो जाती है। यह कोई यूटोपिया नहीं है - यह मौजूदा रुझानों का बहिर्वेशन है। एआई अनुमान की लागत हर 18 महीने में एक क्रम से गिरती है। ओपन मॉडल (Qwen3-235B, लामा, डीपसीक) पहले से ही मालिकाना मॉडल के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। गोंका + ओपन मॉडल = इस भविष्य के लिए बुनियादी ढाँचा।

सवाल यह नहीं है कि “क्या एआई सस्ता और सुलभ होगा” - बल्कि “कौन पहुंच को नियंत्रित करेगा”। लिबरमैन का जवाब: कोई नहीं। जैसे कोई लिनक्स तक पहुंच को नियंत्रित नहीं करता है।