Xây dựng AI phi tập trung khó đến mức nào? Trải nghiệm thực tế của David Liberman, người sáng lập Gonka

Nguồn: Báo cáo "State of DeAI 2026" của DeAI Nation | Biên tập: Gonka.ai

David Liberman là đồng sáng lập mạng lưới suy luận và huấn luyện AI phi tập trung Gonka. Mạng lưới này ra mắt vào tháng 8 năm 2025 và chỉ trong vài tháng đã tích lũy được hơn 10,000 GPU (tính theo đơn vị tương đương NVIDIA H100). Bài viết này được biên tập từ cuộc phỏng vấn với David trong báo cáo "State of DeAI 2026" của DeAI Nation, bao gồm phân tích sâu về luận điểm "Bitcoin của AI", tranh luận về ranh giới phi tập trung, các cuộc tấn công liên tục mà Gonka phải đối mặt, và ghi chép thực tế về các cuộc đàm phán với chính phủ các nước về vấn đề chủ quyền AI.

1. Ai cũng muốn trở thành Bitcoin của thế giới AI

Khi quan sát hệ sinh thái AI phi tập trung, có một hiện tượng đặc biệt nổi bật: hầu như mọi dự án, mọi blockchain đều cố gắng định vị mình là Bitcoin mới trong thế giới trí tuệ nhân tạo. Đây là thói quen của ngành công nghiệp tiền mã hóa, hay đằng sau nó tồn tại một nguyên nhân cấu trúc sâu sắc hơn?

David đưa ra phán đoán của mình: Đây là sự chồng chéo của hai động cơ, chỉ là trọng tâm của các dự án khác nhau thì khác nhau.

Xét về logic so sánh, loại tương tự này không phải là sở thích riêng của cộng đồng tiền mã hóa, nó tràn ngập khắp giới công nghệ, thậm chí là toàn bộ hệ sinh thái khởi nghiệp. Khi một lĩnh vực xuất hiện sự vật đột phá mới, những người tiên phong phải chứng minh tính khả thi của logic cơ bản từ con số 0, còn những người đến sau có thể đứng trên vai người khổng lồ, dùng những trường hợp thành công đã có để ủng hộ cho mình. Giống như các nhà đầu tư Thung lũng Silicon yêu cầu các nhà sáng lập giới thiệu bản thân ở phần đầu slide trình bày gọi vốn: 'Chúng tôi là Airbnb dành cho chủ nuôi chó' — một câu ngắn gọn này đã tiết kiệm được công sức lập luận lặp đi lặp lại về tính khả thi của mô hình kinh tế nền tảng.

Bitcoin không phải là dự án phi tập trung đầu tiên trong lịch sử, cũng không phải là dự án mã nguồn mở đầu tiên, thậm chí trước nó, BitTorrent đã là mẫu hình điển hình của mạng lưới phi tập trung. Điều Bitcoin thực sự chứng minh là mô hình khuyến khích dựa trên tokenomics có thể tự vận hành trong thế giới thực. Giá trị của bằng chứng này khiến tất cả các dự án xây dựng dựa trên tokenomics sau này đều có thể bỏ qua bước lập luận này một cách chính đáng.

"Chúng tôi so sánh với Bitcoin, một phần là để tránh phải chứng minh lại tính khả thi của tokenomics. Vẫn còn một số người hoài nghi cho rằng Bitcoin cuối cùng sẽ về 0, mặc dù số người như vậy ngày càng ít đi." — David Liberman

Tuy nhiên, đối với Gonka, sự so sánh này còn mang ý nghĩa sâu sắc hơn. Trong khi hầu hết các dự án tiền mã hóa chuyển sang cơ chế bằng chứng cổ phần (PoS), Gonka vẫn kiên trì với bằng chứng công việc (PoW), và lấy đó làm cốt lõi để xây dựng cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán. David tuyên bố rõ ràng: Gonka đi theo con đường của Bitcoin, chứ không phải con đường của Ethereum hiện đại. Ethereum ban đầu cũng sử dụng PoW, cũng thúc đẩy sự phát triển của cơ sở hạ tầng như máy đào, nhưng sau đó chuyển sang PoS, dần dần xa rời hệ thống khuyến khích cơ sở hạ tầng này.

Phán đoán của anh là: PoW có thể tạo ra động lực khuyến khích cơ sở hạ tầng mạnh mẽ hơn. Tất nhiên, các dự án khác chọn cách so sánh với Bitcoin để thể hiện bản thân cũng không có gì sai — điểm mấu chốt là, không ai tuyên bố mình có thể đạt được quy mô vốn hóa thị trường như Bitcoin, mà là nói: những mệnh đề cơ bản đã được Bitcoin xác minh, cũng áp dụng được cho chúng tôi, biến số mới duy nhất, là AI.

2. Thung lũng Silicon nhìn nhận AI phi tập trung như thế nào?

Khi khái niệm "AI phi tập trung" lan truyền đến Thung lũng Silicon, phản ứng mà nó kích thích phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng bên ngoài — vừa có sự ủng hộ nhiệt tình từ các nhà đầu tư tiền mã hóa, vừa có sự suy ngẫm sâu sắc từ giới nghiên cứu an ninh AI, và cả sự quan sát im lặng từ những người làm việc trong các công ty mô hình lớn.

David đề cập đến hai tiếng nói tiêu biểu: Đối tác a16z Chris Dixon lâu nay vẫn lên tiếng ủng hộ AI phi tập trung và có bố trí trong lĩnh vực này; đối tác Sequoia Capital Shaun Maguire thì viết bài chỉ ra rằng, tiền mã hóa và AI vốn dĩ là một cặp. Mặc dù có người cho rằng lập trường của Dixon bắt nguồn từ nền tảng tiền mã hóa của anh ấy, nhưng những tiếng nói này vẫn tạo thành chú thích tích cực bên trong Thung lũng Silicon đối với AI phi tập trung.

Đáng chú ý hơn, là sự chuyển hướng thầm lặng của giới nghiên cứu an ninh AI. David chỉ ra, hầu như tất cả các nhà khoa học đặt nền móng cho AI hiện đại, đều xuất thân từ cộng đồng nghiên cứu an ninh AI. Sự ra đời của OpenAI, bản thân nó đã bắt nguồn từ lo ngại về sự độc quyền AI của Google, là một giải pháp thay thế nhằm cân bằng — chỉ là khi bản thân OpenAI cũng dần tiến gần đến vị thế độc quyền, thì mục đích ban đầu này đã tan biến thầm lặng.

"Cộng đồng an ninh AI từng phản đối phi tập trung, họ không muốn giải phóng năng lực AI cho người bình thường. Nhưng khi sức mạnh tính toán bị tập trung cao độ vào tay một số ít gã khổng lồ, cộng đồng này bắt đầu nhận ra: không có đủ sức mạnh tính toán, bất kỳ nghiên cứu an ninh AI nào cũng không thể tiến triển. Do đó, thái độ của họ đối với phi tập trung, đang có sự thay đổi căn bản."

Đồng thời, trong nhóm nhà phát triển rộng lớn hơn, sức hấp dẫn của AI phi tập trung ngày càng rõ ràng gắn liền với chi phí. Quan sát của David là: Khi một dự án mới bắt đầu, nắm trong tay vốn VC, việc sử dụng dịch vụ suy luận tập trung không có áp lực về chi phí; nhưng khi quy mô mở rộng, hóa đơn sẽ khiến người ta tỉnh ngộ. Anh ấy đưa ra một ví dụ sinh động: Rất nhiều nhà phát triển kết nối AI Agent của họ với Claude Opus, sáng hôm sau phát hiện Agent chạy suốt đêm, lượng Token tiêu thụ kinh hoàng, và bắt đầu tìm kiếm giải pháp thay thế một cách khẩn trương.

Thay đổi dữ liệu của OpenRouter xác nhận xu hướng này: Hai tháng trước, hầu hết các mô hình xếp hạng cao trên nền tảng đều là mô hình đóng; ngày nay, tỷ lệ mô hình mã nguồn mở đã tăng lên đáng kể. Phán đoán của David là: "Mỗi cuộc khủng hoảng tài chính sẽ đẩy nhiều người hơn về phía Bitcoin, việc áp dụng hàng loạt AI phi tập trung cũng sẽ diễn ra theo cách tương tự — từng đợt sóng, mỗi đợt sóng sẽ giữ lại nhiều người dùng hơn. Làn sóng đầu tiên, sẽ được thúc đẩy bởi giá cả."

3. Ranh giới của phi tập trung ở đâu?

Khi toàn ngành công nghiệp đều hô vang khẩu hiệu "phi tập trung", bản thân từ này đang thầm lặng mất đi tính chính xác. David thừa nhận, khái niệm này đã bị pha loãng ở các mức độ khác nhau — một phần vì phi tập trung thực sự cực kỳ khó thực hiện ở cấp độ kỹ thuật, một phần vì một số dự án lấy danh nghĩa "phi tập trung tiệm tiến", thực chất duy trì quyền kiểm soát quyền lực cốt lõi trong thời gian dài.

Anh ấy hiểu những dự án đã đưa ra sự đánh đổi: "Mỗi khi bạn tuyên bố sẽ phi tập trung triệt để, bạn sẽ gặp trở ngại ở mọi khâu. Một số dự án nói 'ở đây chúng tôi không phi tập trung, chỉ phi tập trung ở đó', đặc biệt là trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI, nhiều dự án giai đoạn đầu đã thỏa hiệp quá mức. Đối với cá nhân tôi, thỏa hiệp quá mức đôi khi lại làm tổn hại uy tín của chính bản thân ý tưởng phi tập trung."

Lựa chọn của Gonka ở điểm này đặc biệt rõ ràng: Ngay từ đầu, đội ngũ đã chọn không giữ lại quyền kiểm soát cho mình, mà giao quyền quản trị cho cộng đồng. Điều này đã thu hút rất nhiều chỉ trích từ bên ngoài, nhưng David vẫn kiên trì: "Tại sao bất kỳ ai cũng phải tin tưởng vào một thẩm quyền tập trung nào đó? Phi tập trung mới là thứ thực sự thu hút niềm tin." Cái giá phải trả là có thật — mỗi lần thay đổi, đều phải thương lượng với tất cả mọi người.

Theo David, ngành công nghiệp này tồn tại một quy luật tuy không chính xác nhưng nhìn chung đúng: Các dự án có mức độ phi tập trung càng cao, thường mang giá trị lớn hơn. Vốn hóa thị trường của Bitcoin và Ethereum, về dài hạn cao hơn XRP và thậm chí Solana; còn những dự án bị phát hiện người sáng lập và quỹ thực tế kiểm soát toàn bộ hệ sinh thái, thường vì vậy mà mất đi một phần vốn hóa thị trường đáng kể.

"Phi tập trung không phải là nhãn hiệu tiếp thị, mà là một cơ chế tích lũy niềm tin lâu dài. Trong ngành công nghiệp này, bộ lọc xoay quanh cấu trúc quyền lực là có thật, mặc dù không phải lúc nào cũng phát huy tác dụng kịp thời."

Anh ấy cũng bày tỏ rõ ràng sự kính trọng đối với Prime Intellect, cho rằng đây là một đội ngũ có năng lực xuất sắc, dám đối mặt trực diện với bài toán khó nhằn là huấn luyện phi tập trung. Nhưng đồng thời anh chỉ ra, huấn luyện phi tập trung cho đến nay vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng về mặt mô hình kinh doanh — bởi vì các mô hình cơ sở mã nguồn mở miễn phí, mạnh mẽ hơn liên tục xuất hiện, khiến thị trường huấn luyện cạnh tranh ngày càng khó khăn. Gonka cuối cùng chọn tập trung vào suy luận, chính là dựa trên phán đoán thực tế về thương mại: Suy luận tạo ra nhu cầu liên tục, thúc đẩy cơ sở hạ tầng thực sự, và cũng là hướng mà vốn thực sự sẵn sàng chảy vào.

4. Tấn công, sụp đổ và khả năng phục hồi: Thử thách sinh tử của Gonka

Từ khi ra mắt vào tháng 8 năm 2025, Gonka đã trải qua bài kiểm tra áp lực căng thẳng hơn nhiều so với dự kiến.

David thừa nhận, Gonka phải đối mặt không phải một cuộc tấn công DDoS, mà là hàng chục cuộc. Các cuộc tấn công bắt đầu từ tháng đầu tiên ra mắt, ban đầu quy mô nhỏ, phương thức đơn giản, nhưng đến cuối tháng 12