Bagian Basis Pengetahuan ▾
Navigasi
▸ Mulai di sini Berdasarkan peranKategori
- Gonka — Linux untuk era AI
- Kill Switch: mengapa desentralisasi AI diperlukan
- Bahan Bakar, Bukan Emas — Dari Emas Digital ke Bahan Bakar AI
- Bukti Kerja yang Berguna: Panduan Lengkap untuk Penambangan Berguna
- Lubang $112 Miliar — Kebangkrutan Tersembunyi Big Tech
- Proyek DePIN 2026: Tinjauan Lengkap dan Perbandingan
Analitik
Bukti Kerja yang Berguna: Panduan Lengkap untuk Penambangan Berguna
Masalah Bukti Kerja biasa
Bitcoin mengonsumsi sekitar 26 GW daya — ini ~150 TWh per tahun, sebanding dengan konsumsi energi Argentina. Setiap watt digunakan untuk menghitung hash SHA-256, dengan satu-satunya tujuan untuk membuktikan pengeluaran energi. Selama 15 tahun keberadaannya, Bitcoin tidak menghasilkan satu pun hasil yang berguna: tidak ada satu pun jawaban jaringan saraf, tidak ada satu pun perhitungan ilmiah, tidak ada satu pun rendering. Semua energi ini adalah biaya murni untuk keamanan.
Ethereum menyadari masalahnya dan pada September 2022 melakukan “The Merge” — transisi dari Proof of Work ke PoS. Konsumsi energi jaringan turun 99,95%. Tetapi PoS menciptakan masalah baru: keamanan sekarang bergantung bukan pada kerja, tetapi pada modal. Staker besar (Lido, Coinbase, Binance) mengendalikan bagian signifikan dari jaringan. PoS mengorbankan desentralisasi demi efisiensi energi — dan desentralisasi adalah janji utama blockchain.
PoUW menawarkan cara ketiga: untuk mempertahankan operasi GPU (seperti di Bitcoin — keamanan melalui komputasi), tetapi untuk mengarahkan operasi ini untuk tugas-tugas nyata (inferensi AI, perhitungan ilmiah, rendering). Keamanan bukan melalui hashing yang tidak berguna, dan bukan melalui penguncian modal, tetapi melalui kerja yang berguna.
Apa itu Proof of Useful Work
Konsep PoUW diformalkan dalam protokol Ofelimos, yang disajikan pada konferensi IACR Crypto 2022 — salah satu forum kriptografi terkemuka di dunia. Idenya: alih-alih hashing yang tidak berguna, penambang memecahkan masalah optimasi yang nyata. Hasilnya secara bersamaan mengonfirmasi blok di blockchain dan menciptakan nilai bagi pengguna akhir.
Tantangan utama PoUW adalah verifiability. Dalam PoW biasa, memverifikasi hasil itu sepele: hash entah lebih kecil dari target atau tidak. Komputasi yang berguna (respons jaringan saraf, rendering adegan 3D) lebih sulit untuk diverifikasi. Jika hasilnya tidak dapat diverifikasi dengan cepat — penyerang dapat memalsukannya, mengirimkan sampah alih-alih respons nyata dan menerima hadiah.
Proyek yang berbeda mengatasi masalah ini secara fundamental berbeda:
- Pendekatan 1: Bukti Matematika (Gonka). Komputasi → PoC Verifikasi silang V2 → Tanda Tangan BLS di blockchain. 1—10% tugas diverifikasi oleh node lain. Jika hasilnya tidak cocok — denda 20% dari jaminan. Jaminan keamanan: matematis, bukan subjektif.
- Pendekatan 2: Evaluasi Subjektif (Bittensor). Komputasi → validator mengevaluasi “kualitas” respons melalui Yuma Consensus. Masalah: “kualitas” itu subjektif, dan sistem rentan terhadap kolusi validator. Jaminan: ekonomi (staking), bukan kriptografi.
Perbedaannya sangat penting: bukti matematika tidak dapat dipalsukan (terlepas dari berapa banyak uang yang dimiliki penyerang). Evaluasi subjektif rentan terhadap serangan mayoritas. Ini menentukan berbagai tingkat kepercayaan untuk setiap pendekatan.
Proyek dengan Bukti Kerja yang Berguna
Mari kita lihat proyek utama yang mengimplementasikan PoUW di tahun 2026:
| Proyek | Kerja Berguna | Konsensus | GPU | Investasi / Cap |
|---|---|---|---|---|
| Gonka | Inference AI (MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash) | Sprint (PoW 2.0) | 584 | $80M |
| Flux | Hosting Docker | PoUW v2 (CPU) | Tidak (CPU) | ~$23M cap |
| Prime Intellect | Pelatihan terdistribusi | Proof-of-Training | Kluster | Tahap awal |
| Bittensor | 126 subnet (beragam) | Yuma Consensus | Beragam | $2.07B cap |
Gonka (PoW 2.0) — implementasi PoUW paling murni. Setiap permintaan AI yang diproses secara bersamaan mengonfirmasi sebuah blok. 99% sumber daya jaringan digunakan untuk pekerjaan berguna, 1% untuk verifikasi. Model jaringan (MoE) dilayani oleh kluster dari H100/H200. Investasi $80M dari Coatue, Bitfury, Insight Partners.
Flux — secara historis salah satu proyek PoUW pertama, tetapi pada 2025 meninggalkan penambangan GPU dan beralih ke node CPU. Kerja berguna = hosting aplikasi terkontainerisasi (Docker). Pada dasarnya, Flux telah menjadi hosting cloud terdesentralisasi, bukan jaringan AI. Market cap ~$23M.
Prime Intellect — fokus pada pelatihan terdistribusi model (training), bukan inference. Mereka menggunakan pendekatan yang mirip dengan DiLoCo di Gonka, tetapi sebagai produk utama, bukan fungsi tambahan.
Bittensor secara formal bukan PoUW dalam bentuk murni — Yuma Consensus didasarkan pada penilaian subjektif validator, bukan bukti kriptografis. Namun, 126 subnet mencakup spektrum tugas AI yang luas, dan proyek ini memiliki kapitalisasi terbesar di segmennya.
Mengapa PoUW adalah Masa Depan Penambangan
Pasar komputasi AI diperkirakan lebih dari $150 miliar dan tumbuh 30%+ setiap tahun. Namun, Bitcoin terus membakar ~150 TWh per tahun untuk hash kosong. PoUW menyelesaikan kontradiksi ini: prinsip yang sama yaitu «energi = keamanan», tetapi energi menciptakan nilai nyata.
Untuk penambang Bitcoin dengan GPU: setelah perpindahan Ethereum ke PoS pada tahun 2022, jutaan GPU tidak terpakai. Mining Bitcoin pada GPU sudah lama tidak menguntungkan (diperlukan ASIC). Proyek PoUW seperti Gonka memberikan kehidupan kedua pada GPU — kartu yang dulunya menghitung hash sia-sia sekarang memproses permintaan AI dan menerima imbalan.
Untuk investor: PoUW adalah titik konvergensi dua tren teknologi terbesar: kripto (pasar $2+ triliun) dan AI (pasar $150+ miliar). Gonka adalah proyek pertama di mana PoUW diimplementasikan dalam produksi dengan permintaan AI nyata, telah diaudit oleh CertiK, dan menarik $80M dari investor institusional.
Masa depan PoUW: Gonka melayani beberapa model sekaligus — MiniMax-M2.7 (ditambahkan dalam v0.2.13 — proposal #54, diterima 21 Mei 2026, diaktifkan pada blok 4267300), DeepSeek V4 Flash (proposal #94, Agustus 2026), dan GLM-5.3 Flash (proposal #101, September 2026). Di masa depan, host akan dapat melayani model yang lebih khusus (text, code, image, embeddings) tergantung pada GPU mereka. DiLoCo menambahkan pelatihan terdistribusi — Gonka akan dapat tidak hanya menjalankan, tetapi juga melatih model. Ini mengubah Gonka dari jaringan inference menjadi platform AI yang lengkap — terbuka, terdesentralisasi, dan didasarkan pada Proof of Useful Work yang dapat diverifikasi secara matematis.
Ingin tahu lebih banyak?
Jelajahi bagian lain atau mulai hasilkan GNK sekarang.
Bagaimana PoW 2.0 bekerja di Gonka →