ヌル
GPUの計算能力はゼロから万、数十回のDDoS攻撃を受け、さらに各国政府関係者とAIの主権について密談を重ねる—これは信念、分散化、人類からの贈り物に関する真実の物語です。
出典：DeAI Nation『State of DeAI 2026』レポート | 整理：Gonka.ai
デイビッド・リバーマンは、分散型AI推論・訓練ネットワークGonkaの共同創設者です。 このネットワークは2025年8月に稼働を開始し、わずか数ヶ月で1万台以上のGPU（NVIDIA H100相当）を蓄積しました。 本稿は、DeAI Nationの『State of DeAI 2026』レポートに掲載されたデイビッドへの独占インタビューをもとにまとめたもので、「AI版ビットコイン」の理論、分散化の境界に関する議論、Gonkaが受けた数々の攻撃、そしてAIの主権を巡る各国政府との交渉記録を含んでいます。
一、誰もがAI界のビットコインになりたい
分散型AIエコシステムを観察すると、非常に目立つ現象があります。それは、ほぼすべてのプロジェクトやブロックチェーンが、自らをAIの世界における新たなビットコインにしようとしているということです。 これは暗号業界の慣性によるものなのか、それとももっと深い構造的な理由があるのか？
デイビッドはこう述べています。これは二つの動機の重なり合いであり、ただし各プロジェクトの焦点や重点は異なると。
比較論理的に見れば、この類推は暗号界だけの癖ではなく、技術界全体、さらには起業エコシステム全体に広がっています。 ある分野に破壊的な新技術や新概念が登場したとき、先行者はその根底にある論理や仕組みの実現可能性をゼロから証明しなければなりません。一方、後発の者は、すでに成功例の上に立ち、巨人の肩の上から自らを支えることができる。 例えば、シリコンバレーの投資家がスタートアップに対して「私たちはペット犬の飼い主向けのAirbnbです」と最初に紹介させるのと同じです—この一言で、プラットフォーム経済のモデルの実現性や可能性の証明にかかる手間を省いているのです。
ビットコインは、歴史上最初の分散型プロジェクトではありません。最初のオープンソースプロジェクトでもありません。 それ以前からBitTorrentは、すでに典型的な分散型ネットワークのモデル例でした。 ビットコインが本当に証明したのは、トークンエコノミクスに基づくインセンティブモデルが、現実世界でも自律的に機能しうるということです。この証明の価値により、その後に続くすべてのトークン経済を基盤としたプロジェクトは、自信を持ってこの証明をスキップできるようになったのです。
「私たちがビットコインを例に挙げるのは、トークンエコノミクスの実現可能性を再証明する手間を省くためです。 まだビットコインはゼロに戻ると考える人もいますが、その数は少なくなっています。」—デイビッド・リバーマン
しかし、ゴンカにとってこの比喩は、より深い意味を持ちます。 ほとんどの暗号プロジェクトがプルーフ・オブ・ステーク（PoS）へと移行する中、ゴンカはあくまでプルーフ・オブ・ワーク（PoW）を堅持し、それをコアにした計算能力インフラを構築しています。 デイビッドは明確に述べています。ゴンカはビットコインの道を歩んでいると。 一方、イーサリアムは最初PoWを採用し、マイニングマシンなどのインフラを育てましたが、その後PoSに移行し、次第にこのインフラのインセンティブ体系から離れていきました。
彼の判断はこうです。PoWはより強固なインフラのインセンティブを生み出すことができる。もちろん、他のプロジェクトがビットコインの比喩を使って自己表現をするのも理解できます。要は、ビットコインの時価総額に到達すると主張する人はいませんが、ビットコインが検証した根底の命題は私たちにも当てはまると。唯一の新しい変数はAIです。
二、シリコンバレーは分散型AIをどう見ているのか？
「分散型AI」という概念がシリコンバレーに登場したとき、その反応は外部の想像以上に複雑でした。 それは暗号資産投資家の熱烈な支持だけでなく、AI安全性研究のコミュニティの深い考察、そして大規模モデルを扱う企業の静かな観察と沈黙のままの様子見も含まれています。
デイビッドは二つの代表的な意見を挙げました。a16zのパートナー、クリス・ディクソンは長期にわたり分散型AIを支持し、この分野に積極的に関与しています。 一方、シーコイア・キャピタルのパートナー、ショーン・マグワイアは、「暗号とAIは本質的にペアだ」と述べています。 一部の人は、ディクソンの立場は彼の暗号資産の背景に由来すると考えていますが、これらの意見はシリコンバレー内部において、分散型AIの肯定的な評価の一端を担っています。
さらに注目すべきは、AI安全性研究のコミュニティが静かに動き始めていることです。 デイビッドは、現代AIの基礎科学者のほとんどがAI安全性研究コミュニティから出てきたことを指摘します。 OpenAIの誕生は、GoogleのAI独占に対する懸念から生まれたものであり、バランスを取るための代替案でした。 しかし、OpenAI自身も次第に寡占的な立場に近づき、その当初の目的は静かに崩れつつあります。
「AI安全性のコミュニティはかつて分散化に反対し、AIの能力を一般に解放することを望みませんでした。 しかし、計算能力が少数の巨人に集中すると、どんなAI安全性の研究も進められなくなることに気づき始めたのです。 その結果、彼らの分散化に対する態度は根本的に変わりつつあります。」
同時に、より広範な開発者コミュニティの間では、分散型AIの魅力はコストと密接に結びついています。 デイビッドの観察では、プロジェクトが立ち上がったばかりでVC資金を持っているときは、中央集権的な推論サービスを使うコストはさほど気にならない。しかし、規模が拡大すると、請求書を見て目を見開くことになる。 彼は具体例を挙げました。多くの開発者がClaude Opusに自分のAIエージェントを接続したところ、翌朝、エージェントが一晩中稼働し続け、トークン消費が膨大になっているのに気づき、急いで代替案を模索し始めたのです。
OpenRouterのデータ変化はこの傾向を裏付けています。2ヶ月前は、プラットフォーム上のトップモデルはほぼすべてクローズドソースでしたが、今やオープンソースモデルの比率が大きく上昇しています。 デイビッドの見解はこうです。「金融危機のたびに、多くの人がビットコインに引き寄せられます。分散型AIの大規模採用も同じように進むでしょう。波が押し寄せるたびに、より多くのユーザーが取り残されていきます。最初の波は価格によって動かされるのです。」
三、分散化の境界はどこにあるのか？
業界全体が「分散化」というスローガンを叫びながら、その言葉自体が次第に正確さを失いつつあります。 デイビッドは、その概念が程度の差はあれ、すでに希薄化していることを認めています。 それは、真の分散化を工学的に実現するのが非常に難しいこと、また一部のプロジェクトが「漸進的分散化」を名目に、長期間コアの権力を維持し続けていることに起因します。
彼は、トレードオフがトレードオフを生むことを理解しています。 「完全に分散化を謳うたびに、各段階で障害に直面します。 一部のプロジェクトは『ここだけ分散化している』と主張します。特にAIインフラの面では、多くの初期プロジェクトが過度に妥協しています。 私個人としては、妥協が過ぎると、分散化の理念そのものの信頼性を損なうことになると考えています。」
ゴンカのこの点における選択は非常に明確です。最初から、チームは自分たちの支配権を保持せず、コミュニティにガバナンスを委ねることを選びました。 これには外部から多くの批判もありましたが、デイビッドはこう主張します。「なぜ誰もが中央集権的な権威を信用しなければならないのか？ 分散化こそが本当に信頼を引き寄せる仕組みです。」 その代償は現実的です。すべての変更には、全員との協議と合意が必要です。
彼の見解では、この業界には一つの不完全ながらもおおむね成立している法則があります。それは、「分散化が強いほど価値が高い」というものです。 ビットコインやイーサリアムの時価総額は、長期的にXRPやソラナを上回っています。一方、創設者や財団がエコシステム全体を実質的に支配していると判明したプロジェクトは、しばしば大きな時価総額を失います。
「分散化はマーケティングのタグではなく、長期的な信頼の積み重ねの仕組みです。 この業界では、権力構造のフィルターは確かに存在しますが、必ずしもタイムリーに作用するわけではありません。」
また、Prime Intellectのチームには敬意を表します。彼らは優れた能力を持ち、分散型トレーニングという難題に真正面から挑んでいます。ただし、現状のビジネスモデルには明確な答えはなく、より強力な無料・オープンソースモデルが次々と登場し、訓練市場の競争は激化しています。 ゴンカが最終的に推論に特化したのは、ビジネスの現実を冷静に見極めた結果です。推論は継続的な需要を生み出し、実際のインフラを形成し、資本の流入も期待できるからです。
四、攻撃、崩壊、そして回復力：ゴンカの生死を賭けた試練
2025年8月のローンチ以来、ゴンカは想像以上に激しいストレステストを経験しています。
デイビッドは、ゴンカが一度だけではなく、数十回にわたるDDoS攻撃を受けたと認めています。 攻撃は稼働開始の最初の月から始まり、当初は規模も手法も単純でしたが、2025年12月下旬から2026年1月にかけて、その規模と複雑さは飛躍的に増大しました。 攻撃者はあらゆる脆弱性を突き、システムの限界を試し続けています。
これにより、ゴンカは強力な分散型設計の苦しみを味わっています。中央集権型のシステムでは、攻撃を受けた場合、コアチームが一元的に対応し、調整できます。しかし、分散型ネットワークでは、各マイナーが自らのインフラの安全を確保しなければなりません。 ネットワークには、経験豊富な暗号マイナーもいれば、分散型AIの理念に惹かれて参加した新規プレイヤーもいます。 彼らは、サイバー攻撃に対抗するための経験やツールを持ち合わせていません。 そのため、コミュニティレベルでのセキュリティ教育が最優先となっています。
攻撃のピーク時には、毎日何らかのノードが攻撃によりダウンしています。 しかし、より深刻な問題は、ゴンカの最初のインセンティブ設計にあります。 攻撃を受けて有効性を証明できないマイナーは、その日の報酬を没収され、他のマイナーに再配分される仕組みです。 つまり、30％のマイナーを倒すことができれば、自分の報酬は30％増える。 攻撃は利益を生むのです。
「私たちはこの逆説を身をもって経験しました。分散化は、攻撃に対してより脆弱になる一方で、コミュニティの参加によって防御力も高まるのです。」
その後、コミュニティはこの仕組みを改良し、他者を攻撃しても直接的な経済的利益にならないように投票で決定しました。 攻撃は完全にはなくなりませんでしたが、その動機は大きく縮小されました。 デイビッドは、なぜ一部のプロジェクトがAPIアクセスを集中化させるのか理解したと認めています。 分散型で公開可能なAPIノードの構築は、集中型アーキテクチャよりも遥かに難しいのです。 しかし、ゴンカの立場は変わりません。APIはオープンで分散化された状態を維持すべきであり、それこそがこのプロジェクトの哲学の核心です。
また、マクロな暗号市場の低迷も、彼らに圧力をかけています。 BittensorのGPU数は減少し、ゴンカのピークGPU数も縮小しています。 しかし、デイビッドはこの期間を「呼吸期間」と呼びます。 「もしビットコインが今日12万ドルだったら、攻撃の数や規模は今より何倍も多いかもしれません。 今は市場が静かなうちに、防御線をより堅固に築く絶好の機会です。」
それにもかかわらず、ゴンカネットワークは現在も約2億ドル相当のハードウェア資産を稼働させており、GPU数は同類の他のプロジェクトを大きく上回っています。 デイビッドはこれを、コミュニティの信念の具体的な証と見なしています。
五、各国政府が語るAI主権：計算能力は力なり
ゴンカの発展の中で、もう一つの並行したストーリーも非常に重要です。デイビッドとダニールは、頻繁に各国政府の官僚や大手企業の幹部と会談し、分散型AIの国家戦略レベルでの可能性について議論しています。 これらの対話は、単なる商業的な論理を超えた、より大きな全体像を示しています。
デイビッドは、各国政府の分散型AIへの関心は、最終的に三つの動機付けに由来すると指摘します。
動機1：計算能力の主権
多くの国の政府サービスはすでにAIに深く依存していますが、その背後にある計算能力は外部のサービス業者の手にあります。 この依存はコストだけでなく、戦略的なリスクももたらします。外部の供給者がアクセス権や価格設定、インフラを掌握すると、重要なサービスを制限したり遮断したりする交渉の材料になり得るのです。 この構造的な脆弱性こそ、各国の官僚たちが最も警戒している点です。
動機2：国内産業の育成
各国政府は、自国のデータセンター産業を単なる外資のクラウド接続点にしたくありません。 彼らは、国内の雇用や資本の蓄積、長期的な技術力の構築を望んでいます。 データや利益を少数の巨大クラウド企業に握られることを避けたいのです。
動機3：半導体産業のチェーンに参加
一部の国は、データセンター運営だけでなく、半導体製造の上流工程にも関心を持ち始めています。 これは夢物語ではありません。 彼らのエントリーポイントは、最先端の3nmプロセスではなく、16nmのような成熟した工場プロセスです。 これなら多くの国にとって現実的な選択肢となるのです。
これら三つの動機が交差する地点で、分散型AIネットワークの物語は独自の説得力を持ち始めています。
「私たちが彼らに示すのは、単なる主権だけではありません。実現可能な経済モデルです。 もしある国が分散型計算能力ネットワークに参加すれば、2万GPU規模のデータセンターを構築し、世界市場から内在的な需要を取り込むことができる。 マイクロソフトやハイパースケーラーに頼る必要はありません。適正価格で計算能力を借りられるのです。」
デイビッドはビットコインの例えを用いて、ビットコインは特定の国の構造的優位性を必要とせず、世界規模で計算能力の自然な拡大が完了していると述べました。 トークンエコノミクスは分散型の経済的インセンティブを生み出し、各国は中央集権的エコシステムに縛られることなく、自律的に参加できる。 彼は同じ論理をAIの計算能力の世界的分配にも適用できると考えています。
もちろん、実務的な課題もあります。地域のインフラは24時間フル稼働させるのが難しく、アイドル率は根強い経済問題です。 デイビッドの解決策は、「ローカル＋分散」のハイブリッドモデルです。 ローカルクラスターで基本負荷を処理し、空きリソースはグローバルな分散ネットワークに接続して、余剰リソースを継続的な収入に変える。 ピーク時には、突発的な需要に対応してネットワークから追加の計算能力を呼び出す。 彼はAmazon Web Servicesの誕生の論理を例に挙げました。つまり、電商プラットフォームの繁忙期に巨大な弾力的計算リソースが必要だったからこそ、クラウドコンピューティングというビジネスモデルが生まれたのです。 今日のAI計算能力のスケジューリングも、同じ構造的な問題に直面しています。
六、訓練の未来：人類への贈り物
ゴンカは、推論収益の20%を分散型モデル訓練に充てることを提案しています。 デイビッドはこれに対しても誠実な期待を持ちつつ、同時にその困難さも認めています。
彼は率直に言います。分散型訓練は未解決の工学的課題であり、商業的に実現できるかどうかの答えを見つけた者はほとんどいません。 理由は単純です。オープンソースコミュニティからは、より強力で完全に無料の基礎モデルが次々と登場し、独立した訓練の市場をほぼ潰しているからです。 分散型訓練を通じて商業化を目指すプロジェクトは、その成果を無料のオープンソースと競わせるのは非常に難しい。 もしあなたの目標が最先端のAI研究所になることなら別ですが。
ゴンカは別の道を選びました。まず推論に集中し、インフラとトークン経済を整備して規模の効果を生み出し、その後、ネットワークの一部能力を訓練に回す。 この戦略の論理は、「まず計算能力の規模を拡大し、その後に訓練を行う」というものであり、逆ではない。
「訓練は私たちの成長エンジンにはならないかもしれませんが、人類への贈り物にはなり得る。 なぜなら、誰もこれによって何も失わないし、私たちには世界に本当に価値あるものを提供するチャンスがあるからです。」
デイビッドは、このビジョンに到達するためには多くの前提条件があると認めています。工学的な物理的課題、コミュニティの合意、そしてゴンカ全体のネットワーク規模の拡大です。 彼はこれがすぐに実現するとは思っていませんが、すでに数千万ドルを投じて努力しているチームのブレークスルーは、最終的には人類全体の財産になると確信しています。 なぜなら、一度成功を再現する方が、最初に達成するよりもはるかに容易だからです。 彼はこれらのチームに敬意を表し、ゴンカの最優先ミッションは、最先端の研究所や超大型サービス事業者と真に競合できる分散型計算インフラの構築だと位置付けています。
エピローグ
デイビッド・リバーマンの語る物語は、危険な浅瀬を渡る起業家の物語です。ネット攻撃に対処し、まだ傍観している政府関係者に分散型AIの価値を証明し、不確実な暗号市場のサイクルの中でコミュニティの信頼を維持し続けています。
しかし、その背後には一つの明確な主線があります。それは、「分散化はマーケティングのスローガンではなく、長期的な信頼の積み重ねを築くインフラ哲学である」ということです。 ゴンカは最も困難な道を選び、その結果、今日に至っています。
この分散型AIの実験は、決して終わりの時を迎えているわけではありません。 しかし、デイビッドの言葉通り、先行者の代償は後続者の出発点となるのです。 そして、最も困難な局面を耐え抜いた者だけが、次の波の中で自らの行動の意義をやがて理解するでしょう。
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分散型AIを構築するのはどれほど難しいのか？Gonka創始者のDavid Libermanによる実体験記録
ヌル
GPUの計算能力はゼロから万、数十回のDDoS攻撃を受け、さらに各国政府関係者とAIの主権について密談を重ねる—これは信念、分散化、人類からの贈り物に関する真実の物語です。
出典：DeAI Nation『State of DeAI 2026』レポート | 整理：Gonka.ai
デイビッド・リバーマンは、分散型AI推論・訓練ネットワークGonkaの共同創設者です。 このネットワークは2025年8月に稼働を開始し、わずか数ヶ月で1万台以上のGPU（NVIDIA H100相当）を蓄積しました。 本稿は、DeAI Nationの『State of DeAI 2026』レポートに掲載されたデイビッドへの独占インタビューをもとにまとめたもので、「AI版ビットコイン」の理論、分散化の境界に関する議論、Gonkaが受けた数々の攻撃、そしてAIの主権を巡る各国政府との交渉記録を含んでいます。
一、誰もがAI界のビットコインになりたい
分散型AIエコシステムを観察すると、非常に目立つ現象があります。それは、ほぼすべてのプロジェクトやブロックチェーンが、自らをAIの世界における新たなビットコインにしようとしているということです。 これは暗号業界の慣性によるものなのか、それとももっと深い構造的な理由があるのか？
デイビッドはこう述べています。これは二つの動機の重なり合いであり、ただし各プロジェクトの焦点や重点は異なると。
比較論理的に見れば、この類推は暗号界だけの癖ではなく、技術界全体、さらには起業エコシステム全体に広がっています。 ある分野に破壊的な新技術や新概念が登場したとき、先行者はその根底にある論理や仕組みの実現可能性をゼロから証明しなければなりません。一方、後発の者は、すでに成功例の上に立ち、巨人の肩の上から自らを支えることができる。 例えば、シリコンバレーの投資家がスタートアップに対して「私たちはペット犬の飼い主向けのAirbnbです」と最初に紹介させるのと同じです—この一言で、プラットフォーム経済のモデルの実現性や可能性の証明にかかる手間を省いているのです。
ビットコインは、歴史上最初の分散型プロジェクトではありません。最初のオープンソースプロジェクトでもありません。 それ以前からBitTorrentは、すでに典型的な分散型ネットワークのモデル例でした。 ビットコインが本当に証明したのは、トークンエコノミクスに基づくインセンティブモデルが、現実世界でも自律的に機能しうるということです。この証明の価値により、その後に続くすべてのトークン経済を基盤としたプロジェクトは、自信を持ってこの証明をスキップできるようになったのです。
「私たちがビットコインを例に挙げるのは、トークンエコノミクスの実現可能性を再証明する手間を省くためです。 まだビットコインはゼロに戻ると考える人もいますが、その数は少なくなっています。」—デイビッド・リバーマン
しかし、ゴンカにとってこの比喩は、より深い意味を持ちます。 ほとんどの暗号プロジェクトがプルーフ・オブ・ステーク（PoS）へと移行する中、ゴンカはあくまでプルーフ・オブ・ワーク（PoW）を堅持し、それをコアにした計算能力インフラを構築しています。 デイビッドは明確に述べています。ゴンカはビットコインの道を歩んでいると。 一方、イーサリアムは最初PoWを採用し、マイニングマシンなどのインフラを育てましたが、その後PoSに移行し、次第にこのインフラのインセンティブ体系から離れていきました。
彼の判断はこうです。PoWはより強固なインフラのインセンティブを生み出すことができる。もちろん、他のプロジェクトがビットコインの比喩を使って自己表現をするのも理解できます。要は、ビットコインの時価総額に到達すると主張する人はいませんが、ビットコインが検証した根底の命題は私たちにも当てはまると。唯一の新しい変数はAIです。
二、シリコンバレーは分散型AIをどう見ているのか？
「分散型AI」という概念がシリコンバレーに登場したとき、その反応は外部の想像以上に複雑でした。 それは暗号資産投資家の熱烈な支持だけでなく、AI安全性研究のコミュニティの深い考察、そして大規模モデルを扱う企業の静かな観察と沈黙のままの様子見も含まれています。
デイビッドは二つの代表的な意見を挙げました。a16zのパートナー、クリス・ディクソンは長期にわたり分散型AIを支持し、この分野に積極的に関与しています。 一方、シーコイア・キャピタルのパートナー、ショーン・マグワイアは、「暗号とAIは本質的にペアだ」と述べています。 一部の人は、ディクソンの立場は彼の暗号資産の背景に由来すると考えていますが、これらの意見はシリコンバレー内部において、分散型AIの肯定的な評価の一端を担っています。
さらに注目すべきは、AI安全性研究のコミュニティが静かに動き始めていることです。 デイビッドは、現代AIの基礎科学者のほとんどがAI安全性研究コミュニティから出てきたことを指摘します。 OpenAIの誕生は、GoogleのAI独占に対する懸念から生まれたものであり、バランスを取るための代替案でした。 しかし、OpenAI自身も次第に寡占的な立場に近づき、その当初の目的は静かに崩れつつあります。
「AI安全性のコミュニティはかつて分散化に反対し、AIの能力を一般に解放することを望みませんでした。 しかし、計算能力が少数の巨人に集中すると、どんなAI安全性の研究も進められなくなることに気づき始めたのです。 その結果、彼らの分散化に対する態度は根本的に変わりつつあります。」
同時に、より広範な開発者コミュニティの間では、分散型AIの魅力はコストと密接に結びついています。 デイビッドの観察では、プロジェクトが立ち上がったばかりでVC資金を持っているときは、中央集権的な推論サービスを使うコストはさほど気にならない。しかし、規模が拡大すると、請求書を見て目を見開くことになる。 彼は具体例を挙げました。多くの開発者がClaude Opusに自分のAIエージェントを接続したところ、翌朝、エージェントが一晩中稼働し続け、トークン消費が膨大になっているのに気づき、急いで代替案を模索し始めたのです。
OpenRouterのデータ変化はこの傾向を裏付けています。2ヶ月前は、プラットフォーム上のトップモデルはほぼすべてクローズドソースでしたが、今やオープンソースモデルの比率が大きく上昇しています。 デイビッドの見解はこうです。「金融危機のたびに、多くの人がビットコインに引き寄せられます。分散型AIの大規模採用も同じように進むでしょう。波が押し寄せるたびに、より多くのユーザーが取り残されていきます。最初の波は価格によって動かされるのです。」
三、分散化の境界はどこにあるのか？
業界全体が「分散化」というスローガンを叫びながら、その言葉自体が次第に正確さを失いつつあります。 デイビッドは、その概念が程度の差はあれ、すでに希薄化していることを認めています。 それは、真の分散化を工学的に実現するのが非常に難しいこと、また一部のプロジェクトが「漸進的分散化」を名目に、長期間コアの権力を維持し続けていることに起因します。
彼は、トレードオフがトレードオフを生むことを理解しています。 「完全に分散化を謳うたびに、各段階で障害に直面します。 一部のプロジェクトは『ここだけ分散化している』と主張します。特にAIインフラの面では、多くの初期プロジェクトが過度に妥協しています。 私個人としては、妥協が過ぎると、分散化の理念そのものの信頼性を損なうことになると考えています。」
ゴンカのこの点における選択は非常に明確です。最初から、チームは自分たちの支配権を保持せず、コミュニティにガバナンスを委ねることを選びました。 これには外部から多くの批判もありましたが、デイビッドはこう主張します。「なぜ誰もが中央集権的な権威を信用しなければならないのか？ 分散化こそが本当に信頼を引き寄せる仕組みです。」 その代償は現実的です。すべての変更には、全員との協議と合意が必要です。
彼の見解では、この業界には一つの不完全ながらもおおむね成立している法則があります。それは、「分散化が強いほど価値が高い」というものです。 ビットコインやイーサリアムの時価総額は、長期的にXRPやソラナを上回っています。一方、創設者や財団がエコシステム全体を実質的に支配していると判明したプロジェクトは、しばしば大きな時価総額を失います。
「分散化はマーケティングのタグではなく、長期的な信頼の積み重ねの仕組みです。 この業界では、権力構造のフィルターは確かに存在しますが、必ずしもタイムリーに作用するわけではありません。」
また、Prime Intellectのチームには敬意を表します。彼らは優れた能力を持ち、分散型トレーニングという難題に真正面から挑んでいます。ただし、現状のビジネスモデルには明確な答えはなく、より強力な無料・オープンソースモデルが次々と登場し、訓練市場の競争は激化しています。 ゴンカが最終的に推論に特化したのは、ビジネスの現実を冷静に見極めた結果です。推論は継続的な需要を生み出し、実際のインフラを形成し、資本の流入も期待できるからです。
四、攻撃、崩壊、そして回復力：ゴンカの生死を賭けた試練
2025年8月のローンチ以来、ゴンカは想像以上に激しいストレステストを経験しています。
デイビッドは、ゴンカが一度だけではなく、数十回にわたるDDoS攻撃を受けたと認めています。 攻撃は稼働開始の最初の月から始まり、当初は規模も手法も単純でしたが、2025年12月下旬から2026年1月にかけて、その規模と複雑さは飛躍的に増大しました。 攻撃者はあらゆる脆弱性を突き、システムの限界を試し続けています。
これにより、ゴンカは強力な分散型設計の苦しみを味わっています。中央集権型のシステムでは、攻撃を受けた場合、コアチームが一元的に対応し、調整できます。しかし、分散型ネットワークでは、各マイナーが自らのインフラの安全を確保しなければなりません。 ネットワークには、経験豊富な暗号マイナーもいれば、分散型AIの理念に惹かれて参加した新規プレイヤーもいます。 彼らは、サイバー攻撃に対抗するための経験やツールを持ち合わせていません。 そのため、コミュニティレベルでのセキュリティ教育が最優先となっています。
攻撃のピーク時には、毎日何らかのノードが攻撃によりダウンしています。 しかし、より深刻な問題は、ゴンカの最初のインセンティブ設計にあります。 攻撃を受けて有効性を証明できないマイナーは、その日の報酬を没収され、他のマイナーに再配分される仕組みです。 つまり、30％のマイナーを倒すことができれば、自分の報酬は30％増える。 攻撃は利益を生むのです。
「私たちはこの逆説を身をもって経験しました。分散化は、攻撃に対してより脆弱になる一方で、コミュニティの参加によって防御力も高まるのです。」
その後、コミュニティはこの仕組みを改良し、他者を攻撃しても直接的な経済的利益にならないように投票で決定しました。 攻撃は完全にはなくなりませんでしたが、その動機は大きく縮小されました。 デイビッドは、なぜ一部のプロジェクトがAPIアクセスを集中化させるのか理解したと認めています。 分散型で公開可能なAPIノードの構築は、集中型アーキテクチャよりも遥かに難しいのです。 しかし、ゴンカの立場は変わりません。APIはオープンで分散化された状態を維持すべきであり、それこそがこのプロジェクトの哲学の核心です。
また、マクロな暗号市場の低迷も、彼らに圧力をかけています。 BittensorのGPU数は減少し、ゴンカのピークGPU数も縮小しています。 しかし、デイビッドはこの期間を「呼吸期間」と呼びます。 「もしビットコインが今日12万ドルだったら、攻撃の数や規模は今より何倍も多いかもしれません。 今は市場が静かなうちに、防御線をより堅固に築く絶好の機会です。」
それにもかかわらず、ゴンカネットワークは現在も約2億ドル相当のハードウェア資産を稼働させており、GPU数は同類の他のプロジェクトを大きく上回っています。 デイビッドはこれを、コミュニティの信念の具体的な証と見なしています。
五、各国政府が語るAI主権：計算能力は力なり
ゴンカの発展の中で、もう一つの並行したストーリーも非常に重要です。デイビッドとダニールは、頻繁に各国政府の官僚や大手企業の幹部と会談し、分散型AIの国家戦略レベルでの可能性について議論しています。 これらの対話は、単なる商業的な論理を超えた、より大きな全体像を示しています。
デイビッドは、各国政府の分散型AIへの関心は、最終的に三つの動機付けに由来すると指摘します。
動機1：計算能力の主権
多くの国の政府サービスはすでにAIに深く依存していますが、その背後にある計算能力は外部のサービス業者の手にあります。 この依存はコストだけでなく、戦略的なリスクももたらします。外部の供給者がアクセス権や価格設定、インフラを掌握すると、重要なサービスを制限したり遮断したりする交渉の材料になり得るのです。 この構造的な脆弱性こそ、各国の官僚たちが最も警戒している点です。
動機2：国内産業の育成
各国政府は、自国のデータセンター産業を単なる外資のクラウド接続点にしたくありません。 彼らは、国内の雇用や資本の蓄積、長期的な技術力の構築を望んでいます。 データや利益を少数の巨大クラウド企業に握られることを避けたいのです。
動機3：半導体産業のチェーンに参加
一部の国は、データセンター運営だけでなく、半導体製造の上流工程にも関心を持ち始めています。 これは夢物語ではありません。 彼らのエントリーポイントは、最先端の3nmプロセスではなく、16nmのような成熟した工場プロセスです。 これなら多くの国にとって現実的な選択肢となるのです。
これら三つの動機が交差する地点で、分散型AIネットワークの物語は独自の説得力を持ち始めています。
「私たちが彼らに示すのは、単なる主権だけではありません。実現可能な経済モデルです。 もしある国が分散型計算能力ネットワークに参加すれば、2万GPU規模のデータセンターを構築し、世界市場から内在的な需要を取り込むことができる。 マイクロソフトやハイパースケーラーに頼る必要はありません。適正価格で計算能力を借りられるのです。」
デイビッドはビットコインの例えを用いて、ビットコインは特定の国の構造的優位性を必要とせず、世界規模で計算能力の自然な拡大が完了していると述べました。 トークンエコノミクスは分散型の経済的インセンティブを生み出し、各国は中央集権的エコシステムに縛られることなく、自律的に参加できる。 彼は同じ論理をAIの計算能力の世界的分配にも適用できると考えています。
もちろん、実務的な課題もあります。地域のインフラは24時間フル稼働させるのが難しく、アイドル率は根強い経済問題です。 デイビッドの解決策は、「ローカル＋分散」のハイブリッドモデルです。 ローカルクラスターで基本負荷を処理し、空きリソースはグローバルな分散ネットワークに接続して、余剰リソースを継続的な収入に変える。 ピーク時には、突発的な需要に対応してネットワークから追加の計算能力を呼び出す。 彼はAmazon Web Servicesの誕生の論理を例に挙げました。つまり、電商プラットフォームの繁忙期に巨大な弾力的計算リソースが必要だったからこそ、クラウドコンピューティングというビジネスモデルが生まれたのです。 今日のAI計算能力のスケジューリングも、同じ構造的な問題に直面しています。
六、訓練の未来：人類への贈り物
ゴンカは、推論収益の20%を分散型モデル訓練に充てることを提案しています。 デイビッドはこれに対しても誠実な期待を持ちつつ、同時にその困難さも認めています。
彼は率直に言います。分散型訓練は未解決の工学的課題であり、商業的に実現できるかどうかの答えを見つけた者はほとんどいません。 理由は単純です。オープンソースコミュニティからは、より強力で完全に無料の基礎モデルが次々と登場し、独立した訓練の市場をほぼ潰しているからです。 分散型訓練を通じて商業化を目指すプロジェクトは、その成果を無料のオープンソースと競わせるのは非常に難しい。 もしあなたの目標が最先端のAI研究所になることなら別ですが。
ゴンカは別の道を選びました。まず推論に集中し、インフラとトークン経済を整備して規模の効果を生み出し、その後、ネットワークの一部能力を訓練に回す。 この戦略の論理は、「まず計算能力の規模を拡大し、その後に訓練を行う」というものであり、逆ではない。
「訓練は私たちの成長エンジンにはならないかもしれませんが、人類への贈り物にはなり得る。 なぜなら、誰もこれによって何も失わないし、私たちには世界に本当に価値あるものを提供するチャンスがあるからです。」
デイビッドは、このビジョンに到達するためには多くの前提条件があると認めています。工学的な物理的課題、コミュニティの合意、そしてゴンカ全体のネットワーク規模の拡大です。 彼はこれがすぐに実現するとは思っていませんが、すでに数千万ドルを投じて努力しているチームのブレークスルーは、最終的には人類全体の財産になると確信しています。 なぜなら、一度成功を再現する方が、最初に達成するよりもはるかに容易だからです。 彼はこれらのチームに敬意を表し、ゴンカの最優先ミッションは、最先端の研究所や超大型サービス事業者と真に競合できる分散型計算インフラの構築だと位置付けています。
エピローグ
デイビッド・リバーマンの語る物語は、危険な浅瀬を渡る起業家の物語です。ネット攻撃に対処し、まだ傍観している政府関係者に分散型AIの価値を証明し、不確実な暗号市場のサイクルの中でコミュニティの信頼を維持し続けています。
しかし、その背後には一つの明確な主線があります。それは、「分散化はマーケティングのスローガンではなく、長期的な信頼の積み重ねを築くインフラ哲学である」ということです。 ゴンカは最も困難な道を選び、その結果、今日に至っています。
この分散型AIの実験は、決して終わりの時を迎えているわけではありません。 しかし、デイビッドの言葉通り、先行者の代償は後続者の出発点となるのです。 そして、最も困難な局面を耐え抜いた者だけが、次の波の中で自らの行動の意義をやがて理解するでしょう。