DGrid AI: Реконструкция инфраструктуры ИИ с использованием верификации на блокчейне и открытых рынков

Централизованные платформы ИИ сталкиваются с проблемами, такими как черные ящики качества. DGrid AI реконструирует децентрализованную инфраструктуру ИИ с использованием верификации на блокчейне.

Автор: Zhang's AI Diary

Модели ИИ достаточно мощные, но инфраструктура ИИ остается ненадежной.

Когда вы вызываете Claude Opus 5 или GPT-5.6 через стороннюю платформу, вы не можете проверить, действительно ли платформа вызвала эти топовые модели или переключилась на более дешевую версию; вы не можете подтвердить, являются ли возвращенные результаты оригинальными выходными данными или они были обработаны каким-либо образом; и вы не можете знать, разумна ли цена платформы, так как вся цепочка поставок полностью непрозрачна для вас.

Это не вопрос доверия, а вопрос механизма.

В современном мире, где услуги ИИ стали критической инфраструктурой, три проблемы черных ящиков качества, зависимости от поставщиков и заключения ценности остаются в основном нерешенными. Большинство разработчиков и предприятий по-прежнему полагаются на централизованные платформы, жертвуя прозрачностью, гибкостью и возможностью ведения переговоров.

DGrid AI стремится обеспечить действительно вызываемые, проверяемые и разрешаемые услуги ИИ через верификацию качества на блокчейне, открытый рынок моделей и токеновую экономику.

На первой половине 2026 года DGrid обслуживал более 15 000 платящих пользователей, генерируя 23 миллиона долларов в доходах от верификации, а AI Arena привлекла более 500 000 пользователей для участия в оценке моделей. С объявлением модели токеновой экономики $DGAI и запуском TGE DGrid эволюционирует от "продукта ИИ-сервиса" к "протоколу децентрализованной инфраструктуры ИИ".

Эта статья разберет техническую архитектуру DGrid, проектирование механизма, коммерческую валидацию и рыночное позиционирование с точки зрения трех основных проблем.

1. Три основные проблемы инфраструктуры ИИ

---

Проблема 1: Черный ящик качества - Вы не можете проверить, являются ли услуги, предоставляемые платформой, подлинными

Сценарий: Компания вызывает Claude Opus 5 через агрегирующую платформу для обработки конфиденциальных документов, оплачивая цену топовой модели. Но на самом деле, действительно ли платформа вызвала Opus 5? Будет ли она автоматически понижаться до более дешевой модели в пиковые часы? Были ли возвращенные результаты обработаны или проверены каким-либо образом?

Суть проблемы: Централизованные платформы контролируют весь процесс вызова моделей, оставляя пользователей в полном информационном невыгодном положении. Платформа является как поставщиком услуг, так и судьей качества, оставляя пользователям выбор либо "доверять", либо "не использовать".

Почему эта проблема серьезна?

• Для разработчиков: Невозможность проверить качество услуг, что затрудняет оптимизацию пользовательского опыта
• Для предприятий: Высокие затраты на доверие при работе с конфиденциальными данными и основным бизнесом
• Для отрасли: Отсутствие стандартов качества приводит к "плохие деньги вытесняют хорошие" - мошеннические платформы имеют более низкие затраты

Проблема 2: Зависимость от поставщиков - Вы застряли в нескольких централизованных точках входа

Сценарий: Продукт SaaS изначально выбирает поставщика модели и глубоко интегрирует его API в бизнес-логику. Через шесть месяцев поставщик значительно повышает цены или изменяет условия обслуживания, но стоимость миграции крайне высока - требуется переработка кода, повторное тестирование и повторное развертывание.

Суть проблемы: Каждый поставщик модели имеет свои собственные спецификации API, методы аутентификации, логику выставления счетов и стратегии ограничения. Как только разработчики выбирают платформу, стоимость переключения возрастает экспоненциально с глубиной интеграции.

Почему эта проблема серьезна?

• Платформа имеет ценовую власть, а пользователи имеют слабую способность к ведению переговоров
• Риск единой точки отказа: Перерывы в обслуживании платформы напрямую влияют на бизнес
• Инновации ограничены: Невозможность гибко пробовать новые модели или тонко настраивать модели для вертикальных областей

Проблема 3: Заключение ценности - Вы не можете участвовать в распределении основной ценности услуг ИИ

Сценарий: Команда медицинского ИИ настраивает модель для клинических диагностических сценариев, достигая результатов, значительно превосходящих общие модели. Однако у них нет каналов распределения и они могут только разместить ее на централизованной платформе, принимая установленные платформой коэффициенты распределения доходов и правила распределения трафика. Большая часть дохода, полученного от вызовов моделей, уходит платформе.

Суть проблемы: Централизованные платформы контролируют вход в модели, ценовую власть и контроль данных. Поставщики моделей, разработчики и пользователи не могут напрямую участвовать в распределении ценности или влиять на правила платформы.

Почему эта проблема серьезна?

• Высококачественные вертикальные модели испытывают трудности с достижением подлинного спроса
• Учреждения и отдельные лица с неиспользуемой вычислительной мощностью не могут монетизировать свои ресурсы
• Сколько из сборов, уплаченных пользователями, на самом деле идет поставщикам услуг? Это нельзя проверить

Общим моментом среди этих трех проблем является то, что централизованные платформы являются как создателями правил, так и заинтересованными сторонами, оставляя пользователей и поставщиков услуг в пассивной позиции.

Ответ DGrid заключается в реконструкции инфраструктуры ИИ с использованием децентрализованных механизмов, делая качество проверяемым, предложение открытым и ценность отслеживаемой.

2. Ответ DGrid: Комплексный взгляд на техническую архитектуру

---

DGrid AI не просто "размещает ИИ на блокчейне", а строит децентрализованную инфраструктуру ИИ вокруг трех основных возможностей:

1. Упрощенный уровень вызова: AI Gateway

Решаемая проблема: Зависимость от поставщиков

DGrid AI Gateway предоставляет совместимые с OpenAI API интерфейсы, позволяя разработчикам получать доступ к более чем 200 моделям, включая Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini Pro, MiniMax, DeepSeek, Kimi, GLM и другим основным коммерческим моделям с помощью одного API-ключа.

Основной механизм:

• Интеллектуальная маршрутизация: Автоматически выбирает оптимальную модель на основе типа задачи, бюджета затрат и требований к задержке
• Балансировка нагрузки: Автоматически переключается на резервные узлы, когда определенный поставщик услуг не работает
• Единое выставление счетов: Стандартизирует методы ценообразования различных моделей через механизм вычислительных единиц
• Нулевая стоимость миграции: Необходимо изменить только параметр base_url, не нужно перерабатывать существующий код

Ключевая ценность: Разработчики больше не привязаны к одному поставщику и могут в любое время переключать модели, сравнивать производительность и оптимизировать затраты, сохраняя максимальную гибкость.

2. Уровень верификации качества: Доказательство качества (PoQ)

Решаемая проблема: Черный ящик качества

PoQ - это уникальный механизм верификации качества на блокчейне DGrid и в настоящее время единственный протокол верификации качества, фактически развернутый в инфраструктуре ИИ, поддерживаемый пятью профессиональными техническими статьями.

Основной механизм:

• Случайное слепое тестирование: DGrid поддерживает банк вопросов и случайным образом выбирает вопросы для проведения слепых тестов на модельных услугах, предоставляемых узлами
• Многоуровневая оценка: Оценивает качество выходных данных, скорость ответа, стабильность, соответствие формату и другие параметры
• Доказательства на блокчейне: Результаты верификации записываются на блокчейне, служа основой для оценки репутации узлов и распределения стимулов
• Механизм штрафов: Если узел совершает мошенничество (заявляет, что предоставляет GPT-5.6, но на самом деле вызывает более низкую версию), это будет обнаружено, и его ставка будет конфискована

Ключевой дизайн: PoQ проверяет только услуги, которые узлы заявляют, что они предоставляют, не затрагивая реальные данные вызова пользователя, тем самым защищая конфиденциальность, устанавливая стандарты качества.

Это решает основную проблему открытого рынка: Как предотвратить "замену худшего на лучшее", когда любой может разместить модели?

3. Уровень открытого рынка: Рынок моделей

Решаемая проблема: Заключение ценности

DGrid Model Marketplace позволяет любому поставщику модели размещать модели, устанавливать свои собственные цены и напрямую получать доход от вызовов, с расчетами, завершенными через смарт-контракты на блокчейне.

Основной механизм:

• Бесплатное размещение: Любое физическое или юридическое лицо с ресурсами модели или вычислительной мощностью может стать поставщиком
• Самостоятельное ценообразование: Поставщики устанавливают цены на основе затрат, производительности и рыночного спроса
• Поддержка PoQ: Размещенные модели будут проверены PoQ, с качественными сигналами, которые будут публично прозрачными
• Расчет на блокчейне: Доход от вызовов автоматически распределяется через смарт-контракты, без хранения платформой

Ключевая ценность:

• Вертикально настроенные модели (медицинские, юридические, финансовые) могут напрямую достигать платящих пользователей
• Учреждения с неиспользуемыми GPU могут развернуть вычислительную мощность в качестве услуг вывода и монетизировать
• Пользователи могут фильтровать наиболее подходящие модели на основе производительности, цены и использования

С архитектурной точки зрения, DGrid представляет собой трехуровневый протокол:

• Верхний уровень: Упрощенный интерфейс вызова (AI Gateway), решающий проблемы опыта разработчиков
• Средний уровень: Механизм верификации качества (PoQ), решающий проблемы доверия на открытом рынке
• Нижний уровень: Протокол открытого рынка (Marketplace + $DGAI), решающий проблемы предложения и распределения ценности

3. Глубокий анализ механизма PoQ: Как установить стандарты качества в открытой сети?

---

PoQ - это основная технологическая инновация DGrid и ключ к тому, может ли быть создана вся открытая сеть. Эта часть заслуживает глубокого разбора.

Почему нужен PoQ?

На централизованных платформах контроль качества является ответственностью платформы, и пользователи могут только выбирать "доверять платформе". Но на открытом рынке любой может размещать модели, и без механизма верификации рынок быстро деградирует:

• Некоторые утверждают, что предоставляют Claude Opus 5, но на самом деле вызывают более дешевую модель
• Некоторые намеренно снижают стабильность обслуживания, вызывая отключения в пиковые часы
• Некоторые возвращают результаты, которые не соответствуют форматам, увеличивая затраты на последующую обработку

Основная проблема, которую PoQ стремится решить: Как проверить качество услуг, предоставляемых узлами, не затрагивая конфиденциальность пользователей?

Как работает PoQ?

Шаг 1: Построение банка вопросов

DGrid поддерживает банк вопросов, охватывающий различные типы задач:

• Генерация кода
• Понимание текста
• Анализ рассуждений
• Конверсия формата
• Многоязычный перевод

Каждый вопрос имеет стандартный ответ или критерии оценки.

Шаг 2: Случайная выборка

Система периодически случайным образом выбирает вопросы из банка вопросов и инициирует "слепые тестовые вызовы" к узлам. Узлы не знают, является ли это тестовым запросом или реальным запросом пользователя.

Шаг 3: Многоуровневая оценка

Возвращенные результаты будут оцениваться по нескольким параметрам:

• Оценка качества: Точность, полнота, логика ответов
• Оценка скорости: Задержка ответа, время до первого байта
• Оценка стабильности: Уровень успеха, уровень ошибок
• Оценка соответствия: Соответствует ли выходной формат стандартам API

Шаг 4: Сертификация на блокчейне

Результаты оценки записываются на блокчейне, формируя кредитный рейтинг для узлов. Этот рейтинг:

• Публичный и прозрачный: Любой может его запросить
• Неизменяемый: Исторические записи сохраняются навсегда
• Влияние на стимулы: Узлы высокого качества получают больше вознаграждений $DGAI
• Запуск штрафов: Мошеннические узлы будут лишены своих ставок

Три ключевых дизайна PoQ

1. Защита конфиденциальности: Проверка только узлов, доступ к данным пользователей не осуществляется

Запросы на верификацию PoQ инициируются системой, используя данные банка вопросов, и не будут использовать реальные данные вызова пользователей для верификации или записи на блокчейне. Это обеспечивает конфиденциальность пользователей.

2. Анти-мошенничество: Случайность + Слепое тестирование

Узлы не могут заранее знать, какой вызов является тестом, и не могут предсказать содержание вопроса. Единственный способ добиться высокой проходимости - это постоянно предоставлять высококачественные услуги.

3. Совместимость стимулов: Качество связано с доходами

Оценка PoQ не является простой "сдачей/не сдачей", а влияет на вес стимулов узлов. Чем выше качество узла, тем больше вознаграждений $DGAI он получает, создавая положительный цикл.

PoQ по сути использует комбинацию "непрерывных случайных проверок + репутации на блокчейне + экономических стимулов", чтобы сделать качество услуг на открытом рынке количественным, отслеживаемым и подлежащим наказанию.

Это также причина, по которой DGrid принципиально отличается от таких проектов, как OpenRouter и Infura на техническом уровне: последние полагаются на кредит платформы, в то время как DGrid полагается на проверяемые механизмы.

Продуктовая матрица: Полная экосистема вокруг различных участников

---

Продукты DGrid не являются одноточечными инструментами, а представляют собой полную экосистему, построенную вокруг четырех типов участников:

1. Для разработчиков: AI Gateway

Основная ценность: Один вызов API для более чем 200 моделей, нулевая стоимость миграции, интеллектуальная маршрутизация

Применимые сценарии:

• Продукты SaaS нуждаются в гибком переключении моделей (используйте Claude Opus 5 для генерации кода, GPT-5.6 для общения, DeepSeek для оптимизации затрат)
• AI-агенты должны динамически выбирать оптимальную модель в зависимости от задач
• Предприятия хотят избежать зависимости от поставщиков и сохранить гибкость технологического стека

2. Для поставщиков моделей: Рынок моделей

Основная ценность: Бесплатное размещение, самостоятельное ценообразование, расчет на блокчейне, поддержка PoQ

Применимые сценарии:

• Настройка моделей в вертикальных областях, таких как здравоохранение, право, финансы
• Учреждения или отдельные лица с неиспользуемыми GPU
• Поставщики с эксклюзивными ресурсами моделей или недорогой вычислительной мощностью

3. Для обычных пользователей: AI Arena

Основная ценность: Анонимные битвы моделей, реальные данные предпочтений, заработок за участие

Применимые сценарии:

• Предприятия сравнивают производительность различных моделей в реальных сценариях перед покупкой услуг ИИ
• Обычные пользователи участвуют в оценке моделей, внося данные в экосистему и получая стимулы
• DGrid использует реальные отзывы пользователей для оптимизации стратегий маршрутизации и стандартов качества

Текущие данные: Более 500 000 пользователей участвуют, генерируя большое количество данных аннотации предпочтений.

4. Для разработчиков агентов: DClaw

Основная ценность: Одно нажатие для развертывания агентов, идентичность на блокчейне, самовызванные услуги

Применимые сценарии:

• Индивидуальные создатели развертывают специализированных ИИ-ассистентов
• Агенты устанавливают доверительные отношения через идентичности на блокчейне
• Как член AI-ландшафта BNB Chain, интегрируйтесь в экосистему агентов на блокчейне

DClaw интегрируется со стандартом идентичности агента ERC-8004 BNB Chain, позволяя агентам иметь идентичности на блокчейне, возможности обнаружения и накопления репутации.

С точки зрения логики продукта:

• AI Gateway решает проблему вызова
• Рынок моделей решает проблемы предложения и распределения
• AI Arena решает проблемы оценки качества и обратной связи данных
• DClaw решает проблемы развертывания агентов и идентичности на блокчейне

Эти четыре продукта создают замкнутый цикл вокруг "возможности циркуляции услуг ИИ в открытой сети".

Экономика токенов $DGAI: Больше, чем просто стимулы, но слой координации

---

$DGAI - это родной токен сети DGrid AI с общим предложением в 1 миллиард монет.

Распределение токенов

Только 15% разблокировано на TGE (Airdrops + Ликвидность), команда и инвесторы полностью заблокированы на один год.

Четыре функции $DGAI

1. Ставка узлов

Операторы узлов ставят $DGAI в качестве гарантии услуг, и оценки PoQ влияют на вес стимулов. Пользователи могут делегировать $DGAI качественным узлам для разделения прибыли.

2. Оплата услуг

Пользователи оплачивают $DGAI при вызове услуг ИИ, чтобы получить скидки. Это создает реальный спрос на токен.

3. Экосистемные стимулы

Узлы, поставщики моделей, разработчики агентов и участники арены получают вознаграждения $DGAI на основе их вклада. Распределение стимулов не является эгалитарным, а дифференцированным на основе качества и объема вызовов.

4. Управление протоколом

Держатели $DGAI могут голосовать за: структуру сборов, правила PoQ, какие новые модели поддерживать, планы стимулов экосистемы и использование казны.

Цикл ценности

Пользователи вызывают услуги (платя $DGAI)

↓

Узлы предоставляют вывод (получая $DGAI)

↓

PoQ проверяет качество (влияет на вес стимулов)

↓

Узлы высокого качества получают больше стимулов

↓

Больше узлов → Лучшие услуги → Больше пользователей

↓

Спрос на токены увеличивается → Расширение экосистемы

Ключевой вопрос: Может ли $DGAI трансформироваться из "актива-стимула" в "актив-утилиту"? То есть, ценность токена возникает не только из распределения стимулов, но и из реального спроса на оплату, создаваемого вызовами услуг ИИ.

Коммерческая валидация и рыночное позиционирование: Что означает доход в 23 миллиона долларов?

---

Проверенные данные

• Доход за первую половину 2026 года: 23 миллиона долларов
• Количество платящих пользователей: более 15 000
• Пользователи, участвующие в AI Arena: более 500 000
• Масштаб финансирования: 5 миллионов долларов на начальном этапе

Что означает этот набор данных?

1. Спрос на продукт был подтвержден

В то время как большинство проектов AI x Crypto все еще рассказывают истории, DGrid уже доказал спрос на оплату через реальные доходы. AI Gateway и премиум-услуги были приняты реальными пользователями и предприятиями.

2. Исключительная капитальная эффективность

Использование 5 миллионов долларов финансирования для генерации 23 миллионов долларов дохода показывает капитальную эффективность, значительно превышающую средний уровень в отрасли. Это указывает на то, что проект имеет возможности для самоподдержания и не полагается полностью на финансирование и стимулы токенов для поддержания операций.

3. Высокое участие сообщества

С 500 000 пользователей, участвующих в AI Arena, это показывает, что DGrid не только имеет платящих пользователей, но и активных участников сообщества, вносящих данные в экосистему.

Ключевая точка поворота

DGrid в настоящее время находится на критическом этапе перехода от "централизованного продукта" к "децентрализованной сети":

• Сторона продукта: AI Gateway, Arena и DClaw были запущены и накопили реальных пользователей
• Бизнес-сторона: 23 миллиона долларов дохода подтверждают спрос на оплату
• Техническая сторона: Механизм PoQ был реализован, с пятью статьями, поддерживающими его надежность
• Сторона токенов: Объявлена экономическая модель $DGAI, TGE вот-вот запустится

Предстоящая задача: Могут ли существующие доходы и пользователи быть преобразованы в устойчивый объем вызовов для децентрализованной сети, поток предложения и спроса на рынке и реальные случаи использования $DGAI?

Сравнительная матрица конкурентных продуктов: Где DGrid отличается?

---

Основное отличие

по сравнению с OpenRouter

• OpenRouter недавно был приобретен Stripe за 7 миллиардов долларов, что подтверждает рыночную ценность платформ агрегации ИИ
• Однако OpenRouter является закрытой релейной станцией, в то время как DGrid является открытым рынком
• OpenRouter не имеет верификации качества, в то время как DGrid имеет PoQ на блокчейне

по сравнению с Akash/Render

• Akash предоставляет сырую вычислительную мощность, в то время как DGrid предоставляет упакованные услуги ИИ
• Akash подходит для команд, строящих свои собственные услуги, в то время как DGrid подходит для разработчиков, стремящихся к быстрой интеграции
• Akash является сетью общей вычислительной мощности, в то время как DGrid является инфраструктурой, специфичной для ИИ

по сравнению с OpenAI/Anthropic

• Централизованные платформы обладают ценовой властью и правами интерпретации качества
• DGrid делает качество проверяемым через PoQ и возвращает ценообразование на рынок через Marketplace
• Поскольку модели ИИ proliferируют и вертикальные модели становятся все более важными, потолок предложения открытого рынка намного выше, чем у одного поставщика

Следующие шаги и индикаторы наблюдения

---

Ключевые действия вперед

1. Запуск сети узлов: Открытие ставок узлов и услуг вывода
2. Расширение рынка моделей: Привлечение большего количества поставщиков моделей для размещения
3. Запуск управления: Постепенное открытие прав управления сообществом

Три ключевых индикатора для оценки прогресса DGrid

1. Объем вызовов сети

Существует ли устойчивый рост реальных вызовов услуг ИИ? Это определяет, существует ли действительно спрос на платежи $DGAI.

Метод наблюдения: Мониторинг данных о месячных/квартальных объемах вызовов, раскрываемых официальными источниками.

2. Разнообразие предложения на стороне рынка

Сколько поставщиков моделей разместили свои модели? Какой процент моделей вертикальных областей представлен? Это определяет, действительно ли открытый рынок функционирует.

Метод наблюдения: Мониторинг количества моделей, размещенных на рынке, количества поставщиков и распределения объемов вызовов.

3. Уровень использования токенов

Используется ли $DGAI действительно для платежей, ставок и управления, или это просто спекулятивный актив?

Метод наблюдения: Мониторинг данных на блокчейне - количество платежных транзакций, ставка ставок и участие в предложениях по управлению.

Заключение

Инфраструктура ИИ претерпевает парадигмальный сдвиг: эволюция от доминирования централизованных платформ к открытым протоколам.

DGrid AI предоставляет полный пример:

• Решение проблем вызова разработчиков с помощью AI Gateway
• Решение верификации качества на открытом рынке с помощью PoQ
• Решение проблем открытости предложения и распределения ценности с помощью Рынка моделей
• Связывание всех участников с помощью $DGAI для формирования слоя координации

Это не начинается с токена, чтобы отслеживать сценарии, а скорее от реальных потребностей продукта - 23 миллиона долларов дохода подтверждают спрос на вызовы, 500 000 пользователей арены подтверждают участие сообщества, и 5 статей и фактические развертывания подтверждают осуществимость PoQ.

Основной вопрос: Может ли DGrid превратить "вызываемые, проверяемые и разрешаемые" из характеристик продукта в сетевой протокол?

С запуском $DGAI и началом сети узлов этот вопрос скоро будет проверен.

Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.