Gonka fortalece a rede de IA descentralizada com a atualização dos nós para v0.2.9

A rede de computação descentralizada Gonka passou nos últimos dias por uma transformação crucial. Os nós participantes na rede implementaram um novo padrão de verificação, que muda fundamentalmente a forma de funcionamento de toda a infraestrutura. A atualização do mainnet para a versão v0.2.9, confirmada por votação gerida on-chain e implementada no bloco 2451000, representa um avanço para o processamento descentralizado de IA.

Mudança revolucionária: PoC v2 como novo padrão dos nós

A mudança mais importante nesta atualização é a transição completa para o mecanismo PoC v2 na alocação de pesos. A lógica anterior do PoC foi totalmente retirada, e os nós da rede agora operam sob um modelo unificado de verificação. Essa solução reduz drasticamente o ruído heterogêneo de cálculo, que anteriormente dificultava o processo de validação das contribuições.

A confirmação do PoC tornou-se a fonte autorizada dos resultados da rede. Os nós de ML que operam com os modelos Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 e utilizam imagens compatíveis com o novo padrão podem agora participar no cálculo de pesos sob condições homogêneas. Essa unificação aumenta a verificabilidade e a confiabilidade de cada contribuição computacional, levando a uma infraestrutura muito mais estável para inferência descentralizada e treinamento de modelos de IA.

O período de transição do Epoch 158 para 159 marca o início simbólico da primeira fase operacional completa após a ativação do PoC v2 — o momento em que toda a rede de nós já funciona sob o novo regime.

Crescimento explosivo na performance da infraestrutura dos nós

A performance da rede atingiu nos últimos semanas índices impressionantes. Segundo dados do GonkaScan, a capacidade total de cálculo dos nós aproxima-se de 14.000 unidades H100 — uma métrica considerada ouro na indústria de cálculos de IA. Isso representa um crescimento dramático em relação a dezembro de 2025, quando a Bitfury anunciou um investimento de 50 milhões de dólares em uma infraestrutura com apenas 6.000 unidades H100 equivalentes. A taxa de crescimento mensal da capacidade de cálculo é de cerca de 52%, colocando a Gonka na vanguarda de redes descentralizadas similares.

A estrutura de recursos de cálculo dos nós mostra uma clara concentração em hardware de alta qualidade. Cartões como NVIDIA H100, H200 e A100 representam mais de 80% da capacidade total da rede. Essa dominação de GPUs de categoria superior destaca a vantagem significativa da Gonka na agregação e agendamento de recursos de alta performance. Os nós preferem, portanto, placas gráficas poderosas que garantam o desempenho necessário para modelos avançados de IA.

Expansão global dos nós cria uma nova era de cálculos

A abrangência geográfica da infraestrutura dos nós define uma nova perspectiva para a segurança e resistência do processamento descentralizado. Os nós operando na rede Gonka estão distribuídos por cerca de 20 países e regiões em quatro continentes: Europa, Ásia, Oriente Médio e América do Norte. Essa diversificação geográfica é uma vantagem fundamental do modelo descentralizado — ausência de um ponto único de falha, dispersão do risco geopolítico, balanceamento natural de carga.

A dispersão dos nós em tal escala faz com que a infraestrutura da Gonka evolua para um cluster de cálculo comparável a centros de dados nacionais. Mas, ao contrário de soluções tradicionais, os nós estão distribuídos globalmente, garantindo continuidade de serviço e resistência a perturbações locais. Essa abordagem responde aos desafios futuros — assegurar acesso confiável à capacidade de cálculo para treinamentos e inferências de IA descentralizados, sem depender de um operador único ou de uma tecnologia específica.

A atualização dos nós Gonka para v0.2.9 com o novo mecanismo PoC v2 representa um ponto de inflexão para todo o ecossistema de processamento descentralizado. Ao unificar os padrões operacionais dos nós, aumentar drasticamente a performance e expandir globalmente a infraestrutura, a rede aproxima-se da visão de uma alternativa verdadeiramente descentralizada aos centros de dados tradicionais de IA.