A rede Gonka possui mais de 9.000 unidades de H100/H200 e outras GPUs de alta memória, já suportando quase 40 modelos diferentes de hardware GPU.

De acordo com os dados mais recentes do gonkascan.com, a potência computacional total da rede Gonka já ultrapassou o equivalente a 12.000 placas H100, atingindo um nível próximo ao dos tradicionais grandes centros de computação de IA. GPUs de alta memória como H100/H200 já somam mais de 9.000 unidades, com participação crescente, dominando o peso efetivo da potência computacional da rede e permitindo que a rede suporte de forma estável tarefas de inferência de modelos com parâmetros na ordem de dezenas de bilhões em alta concorrência. A ampla participação de placas gráficas de médio e alto padrão também reduziu significativamente a barreira de entrada para os nós, bastando cumprir o requisito mínimo de memória para participar da operação do MLNode.

Os dados mostram que a rede Gonka já suporta quase 40 modelos de GPU, abrangendo potência computacional de nível de centro de dados como H200, H100, A100, bem como placas profissionais e de consumo como RTX 6000 Ada, A6000, A40, RTX 4090, formando uma estrutura global de fornecimento de potência computacional em múltiplos níveis e combinável. Isso reflete o alto grau de compatibilidade e utilização da Gonka, seguindo um caminho descentralizado de potência computacional, proporcionando uma infraestrutura mais aberta e flexível para inferência e treino de IA.

Ao mesmo tempo, os cinco principais modelos de inferência de IA da rede Gonka já contam com mais de 3.000 utilizadores diários, com a procura por inferência mantendo-se em crescimento elevado. Modelos como o Qwen3-235B-A22B-Instruct-FP8 têm sido chamados de forma contínua e frequente na rede Gonka, com padrões de utilização que já ultrapassam claramente a fase de testes, aproximando-se das cargas reais iniciais de produção de APIs de IA mainstream.

A Gonka dedica-se a integrar de forma eficiente, através de métodos descentralizados, a potência computacional global de GPUs, fornecendo uma infraestrutura sem necessidade de permissão para inferência e treino de IA. O projeto foi incubado pela empresa americana de desenvolvimento de IA Product Science Inc., tendo como fundadores os irmãos Libermans, ex-responsáveis principais de produto da Snap Inc. O financiamento total já ultrapassa 69 milhões de dólares, com investidores como Coatue (investidor da OpenAI), Slow Ventures (investidor da Solana), Bitfury, K5, Insight, parceiros da Benchmark, entre outros.