Gonka 披露 PoC 機制與模型演進方向：對齊真實算力，保障多層級 GPU 持續參與
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PANews 1月19日消息，去中心化 AI 算力網絡 Gonka 近日在社區 AMA 中，對 PoC 機制與模型運行方式的階段性調整進行說明。 相關調整主要包括：PoC 與推理統一使用同一大模型運行、PoC 激活方式由延遲切換調整為近實時觸發，以及對算力權重計算方式進行優化，使其更貼近不同模型與硬件的實際計算成本。
聯合創始人 David 表示，上述調整併非針對短期產出或個別參與者，而是隨著網絡算力規模快速擴大，對共識與驗證結構進行的必要演進，旨在提升網絡在高負載狀態下的穩定性與安全性，為後續承載更大規模 AI 工作負載奠定基礎。
針對社區討論中提到的小模型在當前階段 token 產出較高的問題，團隊指出，不同規模模型在相同 token 數下對應的真實算力消耗存在顯著差異。 隨著網絡向更高算力密度與更複雜任務演進，Gonka 正逐步引導算力權重與實際計算成本對齊，以避免算力結構長期失衡，影響網絡整體擴展能力。
在最新 PoC 機制下，網絡已將 PoC 激活時間壓縮至 5 秒以內，減少模型切換與等待帶來的算力浪費，使 GPU 資源能夠更高比例地用於有效 AI 計算。 同時，通過統一模型運行，降低節點在共識與推理之間切換的系統開銷，提升整體算力利用效率。 團隊同時強調，單卡及中小規模 GPU 可通過礦池協作、按 Epoch 靈活參與、推理任務等方式持續獲得收益並參與治理。
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