Gonka v0.2.9 เครือข่ายหลักอัปเกรดเสร็จสมบูรณ์แล้ว และ PoC v2 ก็ได้เปิดใช้งานอย่างเป็นทางการ

Odaily星球日报讯 เครือข่ายพลังการคำนวณ AI แบบกระจายศูนย์ Gonka ได้ทำการอัปเกรดเครือข่ายหลักเวอร์ชัน v0.2.9 แล้ว การอัปเกรดนี้ดำเนินการผ่านการลงคะแนนเสียงบนบล็อกเชน และได้ดำเนินการอย่างเป็นทางการที่ความสูงบล็อก 2451000 เครือข่ายได้เปลี่ยนไปใช้ PoC v2 เป็นกลไกการแจกจ่ายน้ำหนักอย่างเต็มรูปแบบ โดยกลไก PoC เดิมได้หยุดใช้งานพร้อมกัน การอัปเกรดครั้งนี้เป็นสัญญาณว่ากันก้าได้เข้าสู่ช่วงที่มีความสมบูรณ์และเป็นผู้ใหญ่ในด้านกลไกการตรวจสอบพลังการคำนวณและการบริหารจัดการเครือข่าย

หลังจากการอัปเกรด Confirmation PoC จะกลายเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ที่สุดสำหรับผลลัพธ์ของเครือข่าย ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจสอบและความแน่นอนของการมีส่วนร่วมในพลังการคำนวณ ในเวลาเดียวกัน เครือข่ายได้เข้าสู่ช่วงการทำงานด้วยโมเดลเดียว โดยใช้มาตรฐานโมเดลและการตรวจสอบที่เป็นเอกภาพ เพื่อลดเสียงรบกวนจากพลังการคำนวณที่เป็นเอกเทศ และสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เสถียรสำหรับการคาดการณ์และการฝึก AI แบบกระจายศูนย์ ปัจจุบัน nodes ที่ใช้งานได้เฉพาะโมเดล Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 และใช้ภาพจำลอง PoC v2 ที่รองรับเท่านั้น สามารถเข้าร่วมการคำนวณน้ำหนักได้ ช่วงเปลี่ยนผ่านจาก Epoch 158 ถึง 159 จะเป็นช่วงการทำงานเต็มรูปแบบแรกหลังจากเปิดใช้งาน PoC v2

ข้อมูลจาก GonkaScan แบบเรียลไทม์ ระบุว่า จนถึงวันที่ 2 กุมภาพันธ์ 2026 ข้อมูลเผยว่า พลังการคำนวณของ Gonka ทั้งเครือข่ายใกล้เคียงกับ 14,000 ชิ้น H100 เทียบเท่า ซึ่งมีลักษณะเป็นกลุ่มพลัง AI ระดับประเทศ เมื่อเทียบกับช่วงต้นเดือนธันวาคม 2025 ที่ Bitfury ประกาศลงทุน 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ซึ่งมีประมาณ 6,000 ชิ้น H100 เทียบเท่า ขนาดของพลังการคำนวณของเครือข่ายมีอัตราการเติบโตประมาณ 52% ต่อเดือน ซึ่งเป็นอัตราการเติบโตที่นำหน้าเครือข่ายพลังการคำนวณแบบกระจายศูนย์ในระดับเดียวกัน

ในด้านโครงสร้างพลังการคำนวณ GPU ระดับสูง เช่น NVIDIA H100, H200, A100 คิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 80% ของพลังการคำนวณรวมของเครือข่าย ซึ่งแสดงให้เห็นว่า Gonka มีข้อได้เปรียบอย่างชัดเจนในด้านการรวมและการจัดสรรทรัพยากรการคำนวณประสิทธิภาพสูง ปัจจุบัน โหนดเครือข่ายครอบคลุมกว่า 20 ประเทศและภูมิภาคในยุโรป เอเชีย ตะวันออกกลาง และอเมริกาเหนือ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เป็นสากลและมีความเสี่ยงจากจุดเดียวล้มเหลว