Xây dựng hạ tầng AI mở: Bên trong tầm nhìn của Gonka về tính toán phi tập trung

Gonka nhằm phân quyền tính toán AI, cung cấp cho các nhà phát triển và nhà cung cấp phần cứng quyền truy cập có thể dự đoán, xác minh được trong khi thách thức sự thống trị của các ông lớn đám mây tập trung.

Khi quyền kiểm soát về tính toán AI ngày càng tập trung trong tay một số ít nhà cung cấp đám mây và ông lớn phần cứng, Gonka đã nổi lên như một mạng Layer-1 mới tập trung vào hạ tầng AI phân quyền, hiệu quả cao. Người sáng lập dự án tin rằng bằng cách xem tính toán như một hạ tầng mở, có thể xác minh được thay vì dịch vụ có giới hạn, Gonka có thể mở khóa quyền truy cập toàn cầu vào tài nguyên AI và thách thức các giới hạn cấu trúc của hệ thống tập trung ngày nay.

1. Gonka là gì, và nó giải quyết vấn đề gì?

Gonka là một mạng L1 phân quyền cho tính toán AI hiệu quả cao, được thiết kế để giải quyết một vấn đề cấu trúc dưới sự bùng nổ AI ngày nay: cách thức sản xuất, phân bổ và khuyến khích tính toán cho AI.

Hiện tại, nút thắt chính trong AI không còn là các mô hình nữa, mà là quyền kiểm soát đối với tính toán. Các GPU cao cấp tập trung rất lớn trong số ít nhà sản xuất phần cứng và nhà cung cấp đám mây quy mô siêu lớn, khiến tính toán AI trở nên đắt đỏ, mập mờ và ngày càng bị hạn chế bởi địa lý và chính trị. Mỹ và Trung Quốc đang nhanh chóng hợp nhất quyền kiểm soát chip, năng lượng và năng lực trung tâm dữ liệu, đặt phần lớn phần còn lại của thế giới vào vị thế phụ thuộc và hạn chế khả năng cạnh tranh trong nền kinh tế AI.

Điều này ảnh hưởng đến cả các startup và toàn bộ khu vực. Các nhà phát triển đối mặt với biến động giá, thiếu hụt năng lực, và bị khóa vendor, trong khi nhiều quốc gia có nguy cơ tụt lại phía sau do hạn chế truy cập hạ tầng AI nền tảng.

Gonka xem xét lại vấn đề này ở cấp độ giao thức. Thay vì xem tính toán như một dịch vụ có giới hạn do các nhà cung cấp trung tâm kiểm soát, chúng tôi lấy cảm hứng từ các hệ thống đã chứng minh khả năng phối hợp hạ tầng vật lý quy mô lớn qua các khuyến khích mở. Giống như Bitcoin đã chứng minh cho phần cứng và năng lượng, Gonka áp dụng các nguyên tắc tương tự cho tính toán AI, không ở lớp ứng dụng, mà ở cấp độ của chính giao thức.

Sử dụng cơ chế Proof-of-Work dựa trên Transformer, mạng hướng gần như toàn bộ sức mạnh GPU có sẵn vào các khối lượng công việc AI có ý nghĩa. Hiện tại, công việc chủ yếu là suy luận AI, với kế hoạch đào tạo trong tương lai. Các chủ máy chủ kiếm thưởng dựa trên đóng góp tính toán đã được xác minh, thay vì phân bổ vốn hoặc cơ chế đầu cơ. Và khác với nhiều hệ thống phân quyền, tính toán không bị tiêu hao vào các nhiệm vụ bảo mật trừu tượng hoặc công việc đồng thuận trùng lặp, mà được sử dụng một cách hiệu quả.

Đối với các nhà phát triển, điều này cung cấp quyền truy cập dự đoán vào tính toán AI mà không phụ thuộc vào API kín hoặc một nhà cung cấp đám mây duy nhất. Nói rộng hơn, Gonka xem tính toán AI như một hạ tầng nền tảng, hiệu quả, có thể xác minh, và phân phối toàn cầu, thay vì là một tài nguyên do một số ít người kiểm soát.

2. Mô hình Proof-of-Work của Gonka khác gì so với các dự án AI phân quyền khác như Bittensor?

Sự khác biệt chính nằm ở việc mỗi mạng định nghĩa “công việc” là gì và cách tạo ra giá trị xung quanh nó.

Nhiều dự án AI phân quyền, bao gồm cả Bittensor, tập trung vào phối hợp ở cấp mô hình hoặc mạng lưới. Các khuyến khích của họ thường dựa trên staking, ủy thác hoặc hệ thống đánh giá dựa trên peer, nơi phần thưởng và ảnh hưởng không luôn tỷ lệ thuận trực tiếp với đóng góp tính toán thô. Cách tiếp cận này có thể hiệu quả cho một số vấn đề phối hợp, nhưng không nhất thiết tối ưu cho hạ tầng tính toán AI quy mô lớn, hiệu quả cao.

Gonka đi theo một hướng khác. Nó được thiết kế như một mạng dựa trên tính toán, trong đó “công việc” được định nghĩa là tính toán AI có thể xác minh được. Proof-of-Work của Gonka dựa trên cơ chế PoW dựa trên Transformer đo lường công việc GPU thực, thay vì phân bổ vốn hoặc tham gia đầu cơ. Quyền bỏ phiếu và phần thưởng liên kết trực tiếp với đóng góp tính toán đã được xác minh, phù hợp với hiệu suất hạ tầng thực tế.

Một điểm khác biệt quan trọng là hiệu quả. Trong nhiều hệ thống phân quyền, phần lớn tính toán có sẵn bị tiêu hao vào đồng thuận, xác thực hoặc công việc trùng lặp ít giá trị ngoài mạng. Ví dụ, trong các hệ thống như Bittensor, khoảng 60% phần thưởng được phân bổ cho staking, dù cần thiết cho an ninh mạng, nhưng không góp phần vào tính toán AI. Thiết kế Sprint của Gonka giảm thiểu phần này, cho phép gần như toàn bộ tài nguyên GPU có sẵn hướng vào các khối lượng công việc AI có ý nghĩa, chủ yếu là suy luận.

Nói một cách đơn giản, các dự án như Bittensor tập trung vào phối hợp trí tuệ. Gonka tập trung xây dựng nền tảng kinh tế và hạ tầng cho chính tính toán AI. Các phương pháp này hoạt động ở các lớp khác nhau của stack, và mô hình của Gonka được tối ưu hóa có chủ đích cho nhà cung cấp phần cứng và các khối lượng công việc AI thực tế.

3. Tại sao Gonka chọn tập trung vào suy luận AI thay vì đào tạo?

Gonka được xây dựng như một mạng dựa trên tính toán, và góc nhìn đó tự nhiên hình thành từ điểm bắt đầu của chúng tôi.

Quyết định tập trung vào suy luận trước là do trình tự, không phải giới hạn. Suy luận là nơi phần lớn sử dụng AI thực tế diễn ra ngày nay, và cũng là nơi các nút thắt hạ tầng rõ ràng nhất. Khi hệ thống AI chuyển từ thử nghiệm sang vận hành, suy luận liên tục trở nên đắt đỏ, bị giới hạn năng lực, và bị kiểm soát chặt chẽ bởi các nhà cung cấp trung tâm.

Từ góc độ thiết kế mạng, suy luận cũng là nơi phù hợp để bắt đầu. Nó cho phép chúng tôi xác thực các nguyên tắc cốt lõi của Gonka – tính toán có thể xác minh, phân bổ tài nguyên hiệu quả, và căn chỉnh khuyến khích – dưới các khối lượng công việc thực tế. Các khối lượng công việc suy luận là liên tục, có thể đo lường, phù hợp với môi trường phân quyền nơi mà việc sử dụng phần cứng và hiệu quả là quan trọng.

Đào tạo, đặc biệt ở quy mô lớn, là một loại vấn đề khác với các đặc điểm phối hợp và thực thi riêng. Chúng tôi tập trung xây dựng hạ tầng phù hợp với nhu cầu thực tế trước, và suy luận là nơi những nhu cầu đó đã hiện hữu ngày nay. Tuy nhiên, Gonka cũng dự định sẽ giới thiệu đào tạo trong tương lai, và mạng dành 20% doanh thu từ suy luận để hỗ trợ đào tạo mô hình trong tương lai.

4. Gonka xác minh như thế nào rằng các thợ đào thực sự thực hiện công việc suy luận AI mà họ tuyên bố đã hoàn thành?

Việc xác minh trong Gonka được tích hợp trực tiếp vào cách mạng đo lường và định giá tính toán.

Các nhiệm vụ suy luận được thực hiện trong các giai đoạn ngắn gọi là Sprint. Trong mỗi Sprint, các Chủ máy chủ được yêu cầu chạy suy luận trên các mô hình Transformer lớn, được khởi tạo ngẫu nhiên cho mỗi chu kỳ. Vì các nhiệm vụ này đòi hỏi tính toán cao và thay đổi liên tục, chúng không thể được tính trước, mô phỏng hoặc tái sử dụng từ các lần chạy trước. Cách duy nhất để tạo ra kết quả hợp lệ là thực hiện tính toán thực sự.

Mạng kiểm tra kết quả bằng cách xác nhận xem các đầu ra có phù hợp với những gì mong đợi từ việc chạy mô hình thực tế hay không.

Để giữ cho hệ thống hiệu quả, Gonka không kiểm tra lại tất cả các phép tính. Thay vào đó, nó xác minh một phần kết quả liên tục và tăng cường kiểm tra đối với các thành viên bị nghi ngờ đã làm giả kết quả. Một phần phần thưởng của Chủ máy chủ gồm phí cho công việc hữu ích. Các phí này không được trả nếu công việc thực hiện không qua xác minh. Cách tiếp cận này giữ chi phí thấp trong khi đảm bảo rằng việc gửi kết quả sai hoặc giả mạo không có lợi.

Theo thời gian, các Chủ máy chủ liên tục gửi kết quả chính xác sẽ được công nhận là những cộng tác viên đáng tin cậy và có khả năng tham gia nhiều hơn vào mạng lưới. Nguyên tắc này, thưởng cho tính toán thực sự đã được chứng minh, là nền tảng cho cả khuyến khích và ảnh hưởng trong Gonka.

5. OpenAI, Google và Microsoft kiểm soát hạ tầng tính toán khổng lồ với cơ sở khách hàng đã thiết lập. Điều gì làm Gonka cạnh tranh với các ông lớn này?

Thách thức không phải là công nghệ, mà là cách tiếp cận quyền truy cập vào tính toán.

Chúng tôi không xem Gonka là đối thủ cạnh tranh trực tiếp với các công ty như OpenAI, Google hay Microsoft theo nghĩa truyền thống. Họ xây dựng và vận hành một số hệ thống AI tập trung tiên tiến nhất thế giới, và các hệ thống đó sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng.

Sự khác biệt nằm ở lớp của stack mà chúng tôi hướng tới. Các nhà cung cấp trung tâm kiểm soát hạ tầng khổng lồ, nhưng quyền kiểm soát đó đi kèm với những đánh đổi. Quyền truy cập tính toán bị giới hạn, giá cả mập mờ, và năng lực bị định hình bởi các ưu tiên nội bộ. Đối với nhiều nhà phát triển và khu vực, điều này dẫn đến biến động, bị khóa chặt, và khả năng dự đoán dài hạn hạn chế.

Gonka được thiết kế như một hạ tầng mở thay vì dịch vụ. Tính toán được cung cấp bởi một mạng phân quyền các Chủ máy chủ, và khả dụng được hình thành dựa trên cung cầu tính toán thực tế. Các khuyến khích được căn chỉnh ở cấp độ mạng, thưởng cho tính toán đã xác minh và khuyến khích tối ưu hóa hạ tầng liên tục.

Điều này khiến Gonka cạnh tranh không phải bằng cách thay thế các ông lớn, mà bằng cách mở ra các trường hợp sử dụng bị underserved về cấu trúc bởi các nền tảng tập trung, các khối lượng công việc đòi hỏi sự mở, truy cập dự đoán được, và minh bạch hạ tầng. Bằng cách tạo ra một thị trường nơi các nhà cung cấp phần cứng cạnh tranh trực tiếp về hiệu suất và hiệu quả, Gonka còn thúc đẩy giảm chi phí tính toán AI, làm cho nó dễ tiếp cận hơn với nhiều nhà phát triển, startup và khu vực hơn.

6. Từ khi ra mắt vào tháng 8 năm 2025, Gonka đã phát triển thành 2.200 nhà phát triển và 12.000 dung lượng GPU tương đương. Điều gì thúc đẩy sự chấp nhận này?

Điều thúc đẩy sự chấp nhận này không phải là hype ngắn hạn, mà là sự phù hợp về cấu trúc.

Về phía cung, các Chủ máy chủ tìm kiếm các lựa chọn thay thế cho các mô hình trung tâm không tận dụng tối đa phần cứng của họ. Về phía cầu, các nhà phát triển đối mặt với biến động giá, hạn chế năng lực, và API kín từ các nhà cung cấp trung tâm. Khi các khối lượng công việc AI chuyển sang sản xuất, tính dự đoán và khả năng truy cập trở nên quan trọng ngang bằng với hiệu suất thô.

Khi nhiều Chủ máy chủ tham gia hơn, dù độc lập hay qua các pool (đây là một chủ đề lớn hơn), mạng trở nên hữu ích hơn cho các nhà phát triển. Khi nhiều khối lượng công việc được đưa vào hoạt động, điều này tạo ra nhu cầu bền vững thu hút thêm hạ tầng. Chu trình phản hồi này là động lực chính thúc đẩy sự chấp nhận.

Tốc độ chấp nhận phản ánh rằng các khuyến khích của Gonka phù hợp với nhu cầu thực tế của thị trường ở cả hai phía. Các Chủ máy chủ được thưởng cho tính toán hữu ích, các nhà phát triển có quyền truy cập đáng tin cậy vào khả năng suy luận, và mạng mở rộng một cách tự nhiên khi các lợi ích này bổ sung lẫn nhau.

Phần lớn sự phối hợp này diễn ra công khai trong cộng đồng Gonka, bao gồm các cuộc thảo luận liên tục trong Discord của Gonka.

7. Gonka gần đây đã huy động được $50 triệu đô la từ Bitfury trong khi duy trì mô hình quản trị phân quyền. Gonka cân bằng thế nào giữa vốn đầu tư tổ chức và tầm nhìn phân quyền của mình?

Điểm mấu chốt là Gonka được thiết kế phân quyền từ cấp độ giao thức, không chỉ trong câu chuyện. Quản trị trong mạng liên quan đến đóng góp tính toán có thể xác minh thực sự chứ không phải sở hữu vốn.

Hỗ trợ gần đây từ một đối tác tổ chức như Bitfury không chuyển thành quyền kiểm soát mạng. Sự tham gia của họ phản ánh kinh nghiệm sâu trong xây dựng hạ tầng tính toán quy mô lớn, nhưng không cấp đặc quyền đặc biệt trong giao thức. Trong Gonka, nguồn vốn không chuyển thành ảnh hưởng. Các quyết định về đầu tư do cộng đồng Gonka đưa ra, ví dụ như bỏ phiếu để bán GNK từ quỹ cộng đồng cho Bitfury.

Trong thực tế, quyền bỏ phiếu và tham gia các quyết định của mạng được xác định bởi lượng tính toán AI đã xác minh mà một người tham gia thực sự đóng góp. Ảnh hưởng tăng lên qua công việc thực: GPU kết nối, hiệu suất duy trì, và đóng góp đã chứng minh cho các khối lượng công việc AI. Nó không thể mua hoặc lấy được chỉ qua đầu tư tài chính; nó phải được kiếm bằng cách vận hành hạ tầng. Điều này áp dụng cho cá nhân, nhà vận hành lớn, và các đối tác tổ chức.

Phân chia này có chủ đích. Vốn tổ chức có thể thúc đẩy phát triển ban đầu, nghiên cứu, và tăng trưởng hệ sinh thái, nhưng phân quyền được thực thi qua các cơ chế khuyến khích và quản trị của mạng. Không có người tham gia nào, dù tổ chức hay cá nhân, có thể kiểm soát chi phối mà không đóng góp phần tính toán đã xác minh tương ứng.

Cách tiếp cận này cho phép Gonka hợp tác với các đối tác hạ tầng có kinh nghiệm trong khi vẫn giữ nguyên nguyên tắc cốt lõi: mạng được quản lý bởi những người vận hành nó, chứ không phải bởi những người tài trợ.

8. Nếu suy luận AI trở thành hàng hóa, giá trị thường chảy về những người kiểm soát các mô hình, chứ không phải hạ tầng. Gonka làm thế nào để nắm bắt giá trị bền vững lâu dài?

Mô hình đó chủ yếu đúng trong các hệ sinh thái đóng, nơi cùng một số ít công ty kiểm soát mô hình, hạ tầng, và quyền truy cập. Trong các hệ thống đó, giá trị tập trung không chỉ trong kiểm soát, mà còn trong biên lợi nhuận, và phần tham gia vào phần lợi nhuận này bị giới hạn trong một nhóm cổ đông doanh nghiệp hẹp.

Hiện tại, người ta có thể trả tiền cho OpenAI, Anthropic hoặc các nhà cung cấp khác để sử dụng AI, nhưng họ không thể tham gia một cách có ý nghĩa vào nền kinh tế của tính toán AI chính nó. Không có cách nào để trực tiếp tham gia hoặc hưởng lợi từ lớp tính toán đằng sau các hệ thống này. Các công ty đại chúng như Nvidia, Meta, hoặc Google chỉ cung cấp khả năng tiếp xúc với AI như một phần của các doanh nghiệp rộng lớn hơn, chứ không phải là tham gia trực tiếp vào lớp kinh tế tính toán AI như một lớp riêng biệt. Do đó, một trong những phần phát triển nhanh nhất của nền kinh tế AI vẫn còn phần lớn đóng cửa.

Trong khi đó, dù suy luận có thể trở thành hàng hóa ở cấp độ bề mặt, thì tính toán không như vậy. Tính toán bị hạn chế bởi khả năng phần cứng, năng lượng, địa lý, và sự phối hợp. Khi nhu cầu suy luận mở rộng toàn cầu, nút thắt ngày càng dịch chuyển khỏi các mô hình và hướng tới quyền truy cập vào tính toán đáng tin cậy, chi phí hợp lý quy mô lớn, và nút thắt này trở thành giá trị cấu trúc.

Điều này có tác động kinh tế rộng lớn hơn. Khi quyền truy cập tính toán tập trung, toàn bộ khu vực bị đẩy vào vị thế phụ thuộc, hạn chế đổi mới địa phương, tăng trưởng năng suất, và tham gia vào nền kinh tế AI.
Các quốc gia không có quyền truy cập đặc quyền vào đám mây siêu lớn hoặc GPU cao cấp buộc phải tiêu thụ AI như một dịch vụ, thay vì xây dựng hoặc đóng góp vào hạ tầng nền tảng của nó.

Gonka được xây dựng dựa trên nút thắt này ở cấp độ giao thức. Thay vì sở hữu mô hình hoặc thu lợi từ cho thuê, mạng phối hợp cách tính toán được sản xuất, xác minh, và phân bổ qua các quy tắc mở, không cần phép. GNK đại diện cho sự tham gia trực tiếp vào nền kinh tế của tính toán AI, không phải cổ phần trong một công ty, mà là quyền truy cập và ảnh hưởng gắn liền với đóng góp thực sự, có thể xác minh.

Mô hình này cũng thay đổi ai có thể tham gia. Chủ phần cứng, từ các nhà vận hành lớn đến các chủ GPU nhỏ hơn, có thể đóng góp trực tiếp vào các khối lượng công việc AI và kiếm dựa trên tính toán đã xác minh, độc lập hoặc qua các pool. Các nhà phát triển có quyền truy cập vào tính toán dự đoán được, minh bạch mà không bị khóa vào một nhà cung cấp duy nhất hoặc các mô hình giá mập mờ.

Nói rộng hơn, chúng ta thấy hai tương lai có thể xuất hiện. Một là phần lớn năng lực AI thuộc về và do một số ít tập đoàn và quốc gia sở hữu và kiểm soát, và một là các mạng mở cho phép tính toán được phối hợp toàn cầu, với giá trị chảy về những người thực sự đóng góp nguồn lực. Gonka được xây dựng cho con đường thứ hai.

Cũng quan trọng không kém là không bỏ qua vai trò của các mô hình mã nguồn mở. Từ đầu, chúng đã là động lực cốt lõi của đổi mới trong AI, đặc biệt là trong cộng đồng nhà phát triển và startup. Chúng tôi tin rằng các mạng như Gonka tự nhiên hỗ trợ phát triển và ứng dụng các mô hình mở bằng cách cung cấp tính toán có thể xác minh, dễ tiếp cận, cho phép trí tuệ luôn mở, cạnh tranh, và không bị khóa sau hạ tầng sở hữu.

9. Kinh nghiệm cụ thể nào trong ngành AI đã khiến các nhà sáng lập tin rằng hạ tầng phân quyền là cần thiết?

Niềm tin của chúng tôi không xuất phát từ lý thuyết, mà từ nhiều năm làm việc với tính toán phân tán và xây dựng các hệ thống AI trong môi trường trung tâm quy mô lớn.

Tại Snap và sau đó qua Product Science, chúng tôi đã làm việc trên các hệ thống AI sản xuất, nơi quyền truy cập tính toán quyết định trực tiếp những gì có thể xây dựng và triển khai. Chúng tôi đã thấy cách các quyết định hạ tầng được đưa ra khi AI trở thành yếu tố thương mại then chốt, và cách các quyết định đó trở nên chặt chẽ hơn.

Điều nổi bật nhất là thị trường tính toán AI thực sự rất tập trung. Một số ít tập đoàn kiểm soát quyền truy cập GPU cao cấp, đặt giá, xác định giới hạn năng lực, và quyết định các trường hợp sử dụng khả thi. Sự tập trung này không chỉ định hình thị trường; nó định hình quyền lực. Quyền kiểm soát tính toán ngày càng quyết định ai có thể tham gia đổi mới AI.

Chúng tôi cũng nhận thấy sự tập trung này vượt ra ngoài kinh tế, lan sang địa lý và chủ quyền. Quyền truy cập tính toán ngày càng bị hạn chế theo vùng, chịu ảnh hưởng của năng lượng, kiểm soát xuất khẩu, và chiến lược hạ tầng quốc gia. Thực tế, điều này đặt toàn bộ các khu vực vào vị thế phụ thuộc về cấu trúc, hạn chế khả năng xây dựng hệ sinh thái AI cạnh tranh.

Cùng lúc đó, chúng tôi đã chứng kiến các hệ thống phân quyền phối hợp thành công hạ tầng vật lý toàn cầu. Bitcoin là ví dụ rõ ràng, không phải như một tài sản tài chính, mà như một giao thức phù hợp các khuyến khích dựa trên phần cứng và năng lượng thực tế. Sự tương phản đó làm rõ vấn đề.

Gonka ra đời từ nhận thức đó: nếu tính toán AI trở thành hạ tầng nền tảng, nó cần một mô hình phối hợp mở, không cần phép, và bền vững, chứ không phải do một số ít tác nhân kiểm soát.

10. Những gì cần xảy ra để Gonka thành công trong một bối cảnh cạnh tranh nơi các ông lớn công nghệ liên tục nâng cấp hạ tầng và khả năng AI của riêng họ?

Gonka không cần phải xây dựng hoặc chi tiêu nhiều hơn các ông lớn công nghệ để thành công. Nó cần duy trì tập trung vào một lớp khác của stack, một lớp mà các đối thủ trung tâm ít có khả năng giải quyết hơn về cấu trúc.

Các công ty công nghệ lớn sẽ tiếp tục xây dựng hạ tầng AI mạnh mẽ. Các hệ thống của họ tối ưu cho hệ sinh thái đóng, ưu tiên nội bộ, và kiểm soát trung tâm. Mô hình đó rất hiệu quả, nhưng cũng tập trung quyền truy cập, quyền định giá, và quyết định.

Để Gonka thành công, mạng phải liên tục cung cấp hiệu quả ở cấp độ hạ tầng, đảm bảo phần lớn tính toán hướng vào các khối lượng công việc AI thực thay vì chi phí giao thức. Các khuyến khích phải luôn gắn kết chặt chẽ với công việc tính toán đã xác minh, để phần thưởng và ảnh hưởng phát triển theo đóng góp thực, chứ không phải vốn hoặc đầu cơ.

Quan trọng không kém, Gonka phải duy trì kiến trúc mở, không cần phép, với các quy tắc rõ ràng ở cấp độ giao thức. Tính toán AI ngày càng trở thành hạ tầng nền tảng, giống như điện trong thời kỳ công nghiệp hoặc internet trong những ngày đầu. Trong những thời điểm đó, câu hỏi quyết định không phải là công ty nào có sản phẩm tốt nhất, mà là ai có quyền truy cập vào lưới điện nền tảng, và dưới điều kiện nào.

Các ông lớn công nghệ sẽ vẫn tồn tại và đóng vai trò quan trọng. Gonka thành công nếu trở thành một lớp hạ tầng bổ sung, hạn chế sự tập trung quá mức, mở rộng quyền truy cập toàn cầu, và thúc đẩy đổi mới AI trong một môi trường kinh tế mở và phân quyền hơn.