利伯曼家族：从生物物理学到去中心化 AI

Gonka由四位利伯曼 (Liberman) 家族成员创立：丹尼尔 (Daniil)（CEO）、大卫 (David)（CTO）、安娜 (Anna) 和玛丽亚 (Maria)。但要理解为什么正是这个家族构建了去中心化的AI网络，我们需要追溯到上一代。

他们的父亲叶菲姆·利伯曼 (Efim Liberman) 是苏联国家奖获得者，一位生物物理学家，早在1970年代就预言了RNA剪接的机制——一个基因可以生成多种蛋白质的过程。1993年，理查德·罗伯茨 (Richard Roberts) 和菲利普·夏普 (Phillip Sharp) 因实验证实了这一发现而获得诺贝尔生理学或医学奖。叶菲姆·利伯曼的工作超前时代数十年。

他们的母亲斯维特拉娜·米尼娜 (Svetlana Minina) 是一位神经生理学家，在神经网络领域发表了50多篇科学论文。不是数字的，而是生物的。她研究的是真正的神经元如何处理信息。讽刺的是，她的孩子们正在构建基于相同原理的人工神经网络。

孩子们在实验室里，伴随着显微镜、穿孔卡和科学论文长大。对他们来说，ML不是抽象的市场营销，而是家族传统的延续。科学背景决定了他们对Gonka的方法：网络架构建立在数学可验证的原理之上，而不是营销承诺。他们不是偶然的加密货币创始人——他们拥有经过诺贝尔奖验证的科学基础。

2016 年，David 和 Daniel 创立了 Kernel AR——一家致力于增强现实 3D 头像的初创公司。该技术可以实时创建逼真的三维人脸模型——这是现在过滤器中的常态，但在当时却是一项突破。在 Snap Inc.（Snapchat 的创建者，当时估值约为 200 亿美元）成立三个月后，Snap Inc. 以大约 6400 万美元的价格收购了 Kernel AR。这是 AR 初创公司历史上最快的退出之一。

在 Snap 内部，利伯曼家族并未“一击即中”。他们创建了 3D Bitmoji——一种个性化 3D 头像技术，如今有数亿人使用。与此同时，他们致力于优化 Snapchat 的 Android 客户端，并在其中发现了一个关键洞察：53% 的用户因性能低下而卸载移动应用程序。不是因为设计，也不是因为功能——而是因为卡顿。

这个洞察成为下一家公司的基础。2021 年，David 和 Daniel 离开了 Snap，与 Anna 和 Maria 共同创立了 Product Science——一个用于自动优化移动应用程序的平台。Product Science 从 Slow Ventures、K5 Global 和其他基金那里吸引了 1800 万美元的投资。该平台分析应用程序的关键执行路径，并自动发现性能“瓶颈”。

这向投资者表明了什么？三个关键点：1) 利伯曼家族擅长从零开始构建科技公司。2) 他们擅长出售这些公司——而且不是卖给小买家，而是卖给 Snap 这样的上市公司。3) 他们并未止步于一次成功——每一家后续公司都比前一家更复杂、更有抱负。Kernel AR → Snap → Product Science → Gonka——这是一个上升的轨迹，而不是偶然的曲折。

在AR和优化领域创办了两家成功的公司后，Lieberman兄弟本可以继续在“舒适区”打造SaaS业务。相反，他们选择了挑战一个本质上更困难的任务：构建去中心化的AI计算网络。原因何在？因为他们看到了一个无人解决的问题：AI计算被四家大公司垄断，而全球95%的GPU处于闲置状态。

Gonka从全球顶级基金筹集了约8000万美元——投资者的阵容本身就是质量的信号：

• Coatue Management — 全球最大的科技基金之一，AUM达480亿美元。投资了Rivian、Databricks、Airtable。
• Bitfury — 5000万美元B轮融资，这是其专注于道德AI的10亿美元新基金的首笔投资。Bitfury并非普通的加密货币基金，而是自2011年以来区块链行业的先驱之一。
• Insight Partners — AUM超过900亿美元的基金，投资组合包括Twitter、Shopify、Wix。
• Benchmark — 硅谷传奇基金，eBay、Uber、Snap的早期投资者。
• Slow Ventures, K5 Global — 之前已投资过Lieberman兄弟的Product Science的基金。

Gonka主网于2025年8月上线。智能合约安全审计由Web3审计领域的领先公司CertiK进行。目前，网络已连接584个GPU（ML节点：121）。这些不仅仅是白皮书上的承诺——网络每天都在运行并处理真实的AI请求。

另一个信号：乌兹别克斯坦政府正在考虑将国家数据中心整合进Gonka网络。不丹已成为世界上第三个进行国家级加密挖矿的国家，并对DePIN项目表现出兴趣。当国家开始整合时，这是项目验证的另一个层级。

利伯曼（Liebermans）通过与 Linux 的类比阐述了 Gonka 的愿景。在 20 世纪 90 年代，软件受到微软的控制——一家公司决定了计算机上能做什么、不能做什么。Linux 和开源永久性地改变了这一点：今天，全球 96% 的服务器都在运行开源软件。Gonka 正试图为 AI 计算做同样的事情：将企业控制的封闭资源转化为开放的基础设施。

他们的名言是：“我们创造了神的工具，却保留了中世纪的制度。”含义是：人类已经拥有能够生成代码、分析医学影像、控制机器人的 AI，但对这些工具的访问权限却被旧金山的少数几家公司所把持。OpenAI 的 GPT-5.5 每百万输入 token 收费 5 美元。而 Gonka 仅需 $0.0069。大约 ~720 倍的差价并非营销噱头，而是架构带来的结果：在没有企业管理开销的情况下，价格由计算的实际成本决定。

最终目标是实现“丰饶时代”（Age of Abundance）：一个 AI 像电力一样触手可及的世界，机器人的成本降至 100 美元，常规劳动的成本趋向于零。这并非乌托邦，而是当前趋势的必然推论。每 18 个月，AI inference 的成本就会降低一个数量级。开源模型（Qwen3-235B、Llama、DeepSeek）已经能够与专有模型竞争。Gonka + 开源模型 = 为此未来打造的基础设施。

问题不在于“AI 是否会变得便宜且易于使用”，而在于“谁来控制访问权限”。利伯曼的回答是：没有人。正如没有人能控制对 Linux 的访问一样。