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分析
有用工作证明:有用挖矿的完整指南
普通工作证明的问题
比特币消耗约26吉瓦的电力——相当于每年约150太瓦时,与阿根廷的能源消耗相当。每个瓦特都用于计算SHA-256哈希,其唯一目的是证明能量消耗。比特币存在15年,没有产生任何有用的结果:没有一个神经网络响应,没有一个科学计算,没有一个渲染。所有这些能量纯粹是为了安全付出。
以太坊意识到这个问题,并在2022年9月进行了“合并”——从工作量证明转向权益证明。网络能耗下降了99.95%。但权益证明创造了一个新问题:安全现在不依赖于工作,而是依赖于资本。大型质押者(Lido、Coinbase、Binance)控制着网络的大部分。权益证明为了能源效率牺牲了去中心化——而去中心化是区块链最初的承诺。
PoUW提供第三条道路:保留GPU的工作(像比特币一样——通过计算实现安全),但将这项工作导向实际任务(AI推理、科学计算、渲染)。安全不是通过无用的哈希计算,也不是通过锁定资本,而是通过有用的工作。
什么是有用工作证明
PoUW的概念在IACR Crypto 2022会议上提出的Ofelimos协议中得到形式化,该会议是全球领先的密码学论坛之一。其思想是:矿工解决实际的优化问题,而不是无意义的哈希计算。结果同时确认了区块链中的一个区块,并为最终用户创造了价值。
PoUW面临的关键挑战是可验证性。在普通的PoW中,验证结果是微不足道的:哈希要么小于目标,要么不小于。验证有用计算(神经网络响应、3D场景渲染)更困难。如果结果不能快速验证,恶意攻击者可能会伪造它,发送垃圾而非真实响应并获得奖励。
不同的项目以根本不同的方式解决了这个问题:
- 方法1:数学证明 (Gonka)。计算 → PoC V2交叉验证 → 区块链中的BLS签名。1-10%的任务由其他节点验证。如果结果不匹配,则罚没20%的抵押。安全保证:数学性的,非主观的。
- 方法2:主观评估 (Bittensor)。计算 → 验证者通过Yuma共识评估响应的“质量”。问题:“质量”是主观的,系统容易受到验证者勾结攻击。保证:经济性的(质押),非加密的。
区别是关键的:数学证明无法伪造(无论攻击者拥有多少钱)。主观评估容易受到多数攻击。这决定了对每种方法的信任程度不同。
有用工作证明项目
让我们看看2026年实现PoUW的关键项目:
| 项目 | 有用的工作 | 共识 | GPU | 投资 / 市值 |
|---|---|---|---|---|
| Gonka | AI推理 (Qwen3-235B) | Sprint (PoW 2.0) | ~4,648 | 8000万美元 |
| Flux | Docker托管 | PoUW v2 (CPU) | 无 (CPU) | 约2300万美元市值 |
| Prime Intellect | 分布式学习 | 训练证明 | 集群 | 早期阶段 |
| Bittensor | 126个子网 (不同) | Yuma 共识 | 不同 | 20.7亿美元市值 |
Gonka (PoW 2.0) — 最纯粹的PoUW实现。每个已处理的AI请求同时确认一个区块。99%的网络资源用于有益工作,1%用于验证。Qwen3-235B模型(MoE,22B活动参数)由H100/H200集群服务。Coatue、Bitfury、Insight Partners投资8000万美元。
Flux — 历史上最早的PoUW项目之一,但在2025年放弃了GPU挖矿,转而使用CPU节点。有益工作 = 托管容器化应用程序(Docker)。实质上,Flux成为了去中心化的云托管,而非AI网络。市值约2300万美元。
Prime Intellect — 专注于模型的分布式训练(training),而非推理。他们使用类似于Gonka中DiLoCo的方法,但作为主要产品而非附加功能。
Bittensor 形式上并非纯粹的PoUW——Yuma共识基于验证者的主观评估,而非密码学证明。但126个子网络覆盖了广泛的AI任务,并且该项目在该领域拥有最高的市值。
为什么 PoUW 是挖矿的未来
AI计算市场规模超过1500亿美元,每年增长30%以上。与此同时,比特币继续每年消耗约150太瓦时的电量用于无意义的哈希计算。PoUW解决了这一矛盾:相同的“能源 = 安全”原则,但能源创造了实际价值。
对于拥有GPU的比特币矿工:在以太坊于2022年过渡到PoS之后,数百万个GPU失业。使用GPU挖比特币早已无利可图(需要ASIC)。Gonka等PoUW项目为GPU带来了新生——以前计算无用哈希的那些显卡,现在处理AI请求并获得报酬。
对于投资者:PoUW是两个最大的技术趋势(加密货币,2万亿美元以上市场;AI,1500亿美元以上市场)的汇合点。Gonka是第一个在生产环境中实现PoUW的项目,它处理真实的AI请求,通过了CertiK审计,并从机构投资者那里吸引了8000万美元投资。
PoUW的未来:目前Gonka服务于一个模型(Qwen3-235B)。路线图中包括多模型推理:主机将能够根据其GPU服务不同的模型(文本、代码、图像)。DiLoCo增加了分布式学习——Gonka将不仅能够运行,还能够训练模型。这将使Gonka从推理网络转变为一个成熟的AI平台——开放、去中心化,并基于数学可验证的有益工作证明。