DGrid Genesis за полгода заработал более 23 миллионов долларов: децентрализованный ИИ переходит в стадию реальной платной верификации

Способности ИИ продолжают исследоваться, а его коммерческое применение проверяется через реальные платные услуги в мире криптовалюты.

В первой половине 2026 года доход от членской программы DGrid Genesis превысил 23 миллиона долларов, а количество платных членов составило более 15,000. Эти цифры значимы не только с точки зрения объема дохода, но и потому, что они показывают: децентрализованный ИИ переходит от концептуального повествования к коммерческой стадии, которую могут подтвердить реальные пользователи.

Ключ к успеху DGrid заключается в том, что это не просто децентрализованная платформа вычислительных мощностей и не инструмент для простого вызова моделей, а «проверяемый интеллектуальный сетевой узел», который соединяет разработчиков ИИ, корпоративных пользователей и крипто-родных пользователей.

В отличие от проектов, сосредоточенных на децентрализованном обучении или простом предоставлении рынка вычислительных мощностей, DGrid фокусируется на двух вещах: сделать процесс вывода более проверяемым и обеспечить реальную замкнутость платных услуг. Первая задача решает проблему доверия, вторая — проверяет коммерческие потребности. Это и есть основное значение существования его базового механизма Proof of Quality (сокращенно PoQ).

План Genesis: доказать коммерческую жизнеспособность с помощью реальных платежей

Членская программа Genesis является наиболее представительным коммерческим достижением DGrid.

Пользователи могут присоединиться к программе Genesis, заплатив 1580 долларов в год, и получить кредит на использование модели в размере 300 долларов в месяц, эксклюзивные права на NFT, возможность развертывания DClaw одним нажатием кнопки, а также вознаграждения за майнинг токенов DGAI. Исходя из годовой платы, права на вызов моделей, которые члены получают каждый месяц, эквивалентны примерно 44% официальной цены, что делает их конкурентоспособными на рынке.

В отличие от традиционных подписных услуг Web2 AI, записи о платеже DGrid основаны на блокчейне и обладают естественной открытостью и прозрачностью. Эти 23 миллиона долларов дохода не остаются на уровне презентаций, а основаны на реальных платных действиях.

Что более важно, более 15,000 платных членов представляют собой реальный и устойчивый рыночный спрос. Их готовность платить за услуги ИИ сама по себе подтверждает реальную ценность продукта — это то, что многие проекты с чисто токенизированным повествованием никогда не смогут доказать.

Кроме того, вне системы членства DGrid позволяет пользователям активно участвовать в слепом тестировании моделей через AI Arena, собирая высококачественные данные о предпочтениях людей. Эти данные возвращаются для оптимизации интеллектуальной маршрутизации, что дополнительно повышает качество обслуживания Gateway. Проверка ценности платного спроса и постоянная оптимизация пользовательского опыта образуют положительный цикл DGrid.

Стоит отметить, что начальный раунд финансирования DGrid составил 5 миллионов долларов — с помощью 5 миллионов долларов финансирования удалось привлечь 23 миллиона долларов дохода, что является довольно редким случаем в этой области и косвенно подтверждает здоровье его бизнес-модели.

Конечно, сможет ли этот цикл существовать в долгосрочной перспективе, зависит от удержания пользователей, уровня потребления кредитов, контроля затрат на модели и способности механизма стимулов DGAI продолжать функционировать. Но, по крайней мере, судя по текущим результатам, DGrid уже сделал довольно важный шаг в коммерциализации децентрализованного ИИ.

Продуктовая матрица: сделать ИИ действительно удобным

Поддержка доходов от программы Genesis осуществляется за счет продуктовой структуры DGrid, построенной вокруг реальных болей пользователей.

AI Gateway предоставляет единый вход для интеллектуальной маршрутизации, автоматически вызывая более 200 популярных моделей, таких как Claude, GPT, Gemini, MiniMax, GLM, в зависимости от стоимости, скорости и исторической производительности, позволяя пользователям использовать высококачественные услуги ИИ по более низкой цене через один API, без необходимости подключения к интерфейсам разных поставщиков.

AI Arena собирает данные о предпочтениях людей, оценивая выходы различных моделей через слепое тестирование. Пользователи анонимно оценивают, какой из двух моделей дает лучший ответ, и эти данные могут быть использованы как для оптимизации интеллектуальной маршрутизации, так и для создания коммерчески жизнеспособных аннотированных активов. В настоящее время в Arena участвует более 300,000 пользователей.

DClaw позволяет пользователям быстро развертывать локальных ИИ-помощников за считанные минуты, без необходимости настройки ключей, и предоставляет возможности для постоянной памяти и «горячей замены» навыков, совместимых с основными платформами, такими как Telegram, WeChat, Discord, что делает его подходящим для долгосрочных стабильных сценариев использования.

Model Marketplace поддерживает свободное размещение ИИ-моделей, самостоятельное ценообразование и токенизацию активов, позволяя поставщикам моделей напрямую участвовать в рыночной конкуренции и предоставлять более прямые пути получения дохода.

Кроме того, DGrid также запустил Dori, интеллектуального рекомендательного агента, который позволяет пользователям описывать свои потребности на естественном языке и на основе этого рекомендовать подходящие модели и схемы вызова, что дополнительно снижает барьер для использования многомодельных ИИ-услуг.

Основное внимание этой продуктовой матрицы не заключается в простом накоплении функций, а в том, чтобы сосредоточиться на одном ключевом вопросе: как сделать использование ИИ более доступным, надежным и удобным.

Углубление в BNB Chain: наделить агентов цепочкой идентичности и платежными возможностями

Если продуктовая матрица решает вопрос «насколько удобно использовать ИИ», то интеграция DGrid с BNB Chain решает другой вопрос: могут ли ИИ-агенты работать самостоятельно в цепочке.

Подключив Agent Registry и возможности x402 для платежей, DGrid наделяет ИИ-агентов цепочной идентичностью и возможностью оплаты по запросу.

С одной стороны, ИИ-агенты, развернутые DGrid, могут зарегистрироваться в цепочке, становясь обнаруживаемыми, комбинируемыми и вызываемыми цепочными сущностями; с другой стороны, когда ИИ-агенты вызывают модели на DGrid, они также могут завершать расчет услуг через оплату по запросу.

Это означает, что ИИ-агенты больше не являются просто инструментами вне цепочки, а постепенно получают цепочную идентичность, возможность вызова услуг и автономные платежные возможности. Именно на этой основе агенты могут эволюционировать из простых инструментов в интеллектуальные субъекты, способные участвовать в экономической деятельности цепочки.

Механизм PoQ: восполнить «проверяемость» в децентрализованном ИИ

Механизм PoQ должен решить более глубокую проблему доверия в децентрализованном ИИ.

В централизованных ИИ-услугах пользователи обычно предполагают, что платформа будет выполнять реальные вызовы, точно выставлять счета и стабильно предоставлять услуги. Но в децентрализованной сети поставщики моделей, операторы узлов, разработчики и пользователи распределены по различным ролям, и если отсутствует механизм верификации, могут возникнуть проблемы, такие как подмена низкокачественных моделей, ложные счета и невозможность отслеживания процесса выполнения задач.

Предложенный DGrid механизм Proof of Quality (сокращенно PoQ) как раз и направлен на решение этой проблемы. Он проверяет качество услуг поставщиков моделей через независимый механизм выборки и записывает результаты проверки в цепочку — необходимо подчеркнуть, что PoQ проверяет, действительно ли поставщик честно предоставил обещанные услуги модели, а процесс проверки использует собственный тестовый набор платформы и не затрагивает данные вызова пользователей, а также не записывает данные пользователей в цепочку.

Это особенно важно для децентрализованного ИИ. Поскольку услуги ИИ переходят от единой платформы к открытой сети, доверие больше не исходит только от бренда, а должно основываться на наборе проверяемых, подлежащих ответственности и расчету механизмов. Ценность PoQ заключается в том, что он предоставляет базовый уровень доверия для такой открытой сети ИИ-услуг.

Команда DGrid также продолжает исследования в области PoQ, Optimistic TEE-Rollups и других направлений. Согласно открытым данным, его ключевые участники имеют докторские степени из таких университетов, как Stony Brook University, и уже опубликовали 4 статьи по соответствующим темам:

• Proof of Quality: https://arxiv.org/abs/2512.16317
• Optimistic TEE-Rollups: https://arxiv.org/abs/2512.20176
• Cost-Aware Proof: https://arxiv.org/html/2601.21189v1
• PoQ-Judge: https://arxiv.org/pdf/2606.11196

От технической верификации к сети услуг

PoQ изначально решал вопрос о том, как можно проверить одноразовую задачу вывода, но DGrid хочет построить не просто «инструмент для проверяемого вызова», а целую сеть ИИ-услуг, соединяющую поставщиков моделей, операторов узлов, разработчиков и конечных пользователей.

В этой сети вызовы, верификация, выставление счетов и расчеты должны быть объединены в один замкнутый цикл. Пользователи платят, узлы выполняют услуги, система фиксирует ключевые процессы, разработчики и поставщики моделей получают доход. Только когда этот процесс достаточно прозрачен, сеть может перейти от раннего тестирования к более широкому реальному применению.

Это также одна из важных причин, по которой DGrid привлек внимание внешних организаций. Его начальный раунд финансирования привлек такие организации, как Waterdrip Capital, IoTeX, Paramita VC, Zenith Capital, CatcherVC и другие. Генеральный директор Waterdrip Capital Jademont отметил, что если децентрализованная сеть не позволяет строителям понять процесс обработки данных, она быстро столкнется с узким местом в исполнении.

Эта фраза фактически указывает на одну из ключевых проблем децентрализованного ИИ: чем более открытой становится сеть и чем больше участников, тем выше стоимость доверия. Если процесс вывода моделей, обработки данных и выполнения узлов невидим, то после масштабирования система становится более подверженной неэффективности и недостоверности.

Путь DGrid заключается в том, чтобы с помощью PoQ, записи в цепочке и механизма платежей продвинуть услуги ИИ от «возможности вызова» к «проверяемости, выставлению счетов и подотчетности». Это и есть ключевое отличие от простого рынка вычислительных мощностей или платформы агрегирования моделей.

Заключение

DGrid с доходами от членства Genesis более 23 миллионов долларов и постепенно формирующейся продуктовой матрицей доказал одну вещь: проверяемый децентрализованный ИИ — это не просто концепция будущего, он уже начинает входить в стадию реальной оплаты и коммерческой верификации.

Конечно, это все еще путь, который требует долгосрочной отработки. Как обеспечить проверяемость, одновременно снижая задержки и затраты, как плавно интегрировать в существующие корпоративные системы, как поддерживать баланс между ростом числа членов и стимулов токенов — все это будет определять, насколько далеко сможет продвинуться DGrid в будущем.

Но стоит отметить, что DGrid не ждал, пока продукт станет зрелым, чтобы добавить «достоверность» в повествование, а с самого начала заложил «проверяемость» в проектирование системы.

Рынок больше не удовлетворяется тем, насколько интересную историю можно рассказать о «ИИ + криптовалюта», а больше интересуется, сколько реального дохода он может принести, сколько реальных пользователей он может привлечь и сколько реальных проблем он может решить.

23 миллиона долларов — это первый ответ, который дает DGrid. Следующим действительно нужно будет проверить, сможет ли эта модель расшириться от программы членства Genesis до более масштабной экосистемы разработчиков, рынка моделей и корпоративных приложений.