DGrid AI: Реконструкція інфраструктури AI за допомогою перевірки на блокчейні та відкритого ринку

Централізовані платформи AI стикаються з проблемами, такими як чорні ящики якості, тому DGrid AI реконструює децентралізовану інфраструктуру AI за допомогою перевірки на блокчейні.

Автор: Щоденник AI вчителя Чжана

Моделі AI вже достатньо потужні, але інфраструктура AI все ще недостатньо надійна.

Коли ви викликаєте Claude Opus 5 або GPT-5.6 через сторонню платформу, ви не можете перевірити, чи дійсно платформа викликала ці топові моделі, чи не замінила їх на дешевші версії; ви не можете підтвердити, чи є повернені результати оригінальними, чи вони пройшли певну обробку; ви також не можете знати, чи є ціни платформи справедливими, оскільки вся постачальницька ланка для вас абсолютно непрозора.

Це не проблема довіри, а проблема механізму.

Сьогодні, коли послуги AI стали критично важливою інфраструктурою, три проблеми: чорний ящик якості, прив'язка до постачальників та закритість цінностей, все ще не отримали кардинального вирішення. Більшість розробників і компаній все ще покладаються на централізовані платформи, йдучи на компроміс між прозорістю, гнучкістю та можливістю торгівлі.

Позиція DGrid AI полягає в тому, щоб за допомогою перевірки якості на блокчейні, відкритого ринку моделей та токеноміки забезпечити, щоб послуги AI були дійсно доступними, перевіряємими та розрахунковими.

Станом на першу половину 2026 року DGrid вже обслуговував понад 15 000 платних користувачів, отримавши $23M доходу від перевірки, а AI Arena залучила понад 500 000 користувачів для оцінки моделей. З оголошенням токеноміки $DGAI та запуском TGE, DGrid переходить від «продуктів послуг AI» до «протоколу децентралізованої інфраструктури AI».

Ця стаття розгляне три основні проблеми, розкриваючи технічну архітектуру, механізми дизайну, комерційну перевірку та ринкову позицію DGrid.

1. Три основні проблеми інфраструктури AI

---

Проблема 1: Чорний ящик якості — ви не можете перевірити, чи є послуги, що надаються платформою, справжніми

Сцена: Компанія викликає Claude Opus 5 через певну агреговану платформу для обробки чутливих документів, сплачуючи за ціну топової моделі. Але насправді, чи дійсно платформа викликала Opus 5? Чи не знизить вона автоматично до дешевшої моделі під час пікових навантажень? Чи були повернені результати оброблені чи перевірені?

Суть проблеми: Централізовані платформи контролюють весь процес виклику моделей, користувачі перебувають у повній інформаційній нерівності. Платформа є як постачальником послуг, так і суддею якості, користувачі можуть лише вибрати «довіряти» або «не використовувати».

Чому ця проблема серйозна?

• Для розробників: неможливість перевірити якість послуг ускладнює оптимізацію досвіду продукту
• Для компаній: у разі чутливих даних та основного бізнесу вартість довіри надзвичайно висока
• Для галузі: відсутність стандартів якості призводить до «погані витісняють хороші» — платформи, що обманюють, мають нижчі витрати

Проблема 2: Прив'язка до постачальників — ви застрягли в кількох централізованих входах

Сцена: SaaS продукт спочатку обирає певного постачальника моделей, глибоко інтегруючи API в бізнес-логіку. Через півроку цей постачальник різко підвищує ціни або змінює умови обслуговування, але витрати на міграцію надзвичайно високі — потрібно переписати код, повторно тестувати, повторно розгортати.

Суть проблеми: Кожен постачальник моделей має свої специфікації API, способи аутентифікації, логіку тарифікації та стратегії обмеження. Як тільки розробник обирає певну платформу, витрати на переключення зростають експоненційно з глибиною інтеграції.

Чому ця проблема серйозна?

• Платформи мають право на ціноутворення, можливості торгівлі користувачів обмежені
• Ризик одноточного збою: переривання послуг платформи безпосередньо впливає на бізнес
• Обмеження інновацій: неможливість гнучко пробувати нові моделі або модифікувати моделі для конкретних галузей

Проблема 3: Закритість цінностей — ви не можете брати участь у розподілі базових цінностей послуг AI

Сцена: Команда медичного AI налаштувала модель для клінічних діагностичних сценаріїв, яка перевершує загальні великі моделі. Але їм бракує каналів розподілу, вони можуть лише виставити модель на централізованій платформі, приймаючи пропорції розподілу та правила розподілу трафіку, встановлені платформою. Більшість доходів від викликів моделі забирає платформа.

Суть проблеми: Централізовані платформи контролюють вхід до моделей, право на ціноутворення та контроль даних. Постачальники моделей, розробники та користувачі не можуть безпосередньо брати участь у розподілі цінностей і не можуть впливати на правила платформи.

Чому ця проблема серйозна?

• Якісні вертикальні моделі важко досягти справжніх замовників
• Організації та особи з невикористаними обчислювальними потужностями не можуть монетизувати ресурси
• Скільки з витрат, які сплачують користувачі, насправді йде постачальникам послуг? Неможливо перевірити

Спільною рисою цих трьох проблем є те, що централізовані платформи є як творцями правил, так і зацікавленими сторонами, користувачі та постачальники послуг перебувають у пасивному становищі.

Відповідь DGrid: реконструювати інфраструктуру AI за допомогою децентралізованих механізмів, щоб забезпечити перевірку якості, відкритість постачання та відстежуваність цінностей.

2. Відповідь DGrid: панорама технічної архітектури

---

DGrid AI не просто «переносить AI на блокчейн», а будує децентралізовану інфраструктуру AI навколо трьох основних можливостей:

1. Уніфікований викликовий рівень: AI Gateway

Проблема, яку вирішує: прив'язка до постачальників

DGrid AI Gateway надає API інтерфейс, сумісний з OpenAI, розробники можуть отримати доступ до понад 200 моделей за допомогою одного API ключа, включаючи Claude Opus 5, GPT-5.6, Gemini Pro, MiniMax, DeepSeek, Kimi, GLM та інші основні комерційні моделі.

Основний механізм:

• Інтелектуальна маршрутизація: автоматичний вибір оптимальної моделі залежно від типу завдання, бюджету витрат, вимог до затримки
• Балансування навантаження: автоматичне переключення на резервні вузли у разі збою певного постачальника послуг
• Уніфіковане тарифікація: стандартизація різних моделей через механізм Compute Unit
• Нульові витрати на міграцію: потрібно лише змінити параметр base_url, попередній код не потребує переписування

Ключова цінність: Розробники більше не прив'язані до одного постачальника, можуть в будь-який момент змінювати моделі, порівнювати продуктивність, оптимізувати витрати, зберігаючи максимальну гнучкість.

2. Рівень перевірки якості: Proof of Quality (PoQ)

Проблема, яку вирішує: чорний ящик якості

PoQ — це унікальний механізм перевірки якості на блокчейні DGrid, а також єдиний протокол перевірки якості, який фактично впроваджений в інфраструктуру AI, підтримуваний 5 професійними технічними статтями.

Основний механізм:

• Випадкове сліпе тестування: DGrid підтримує банк питань, випадковим чином вибираючи питання для сліпого тестування послуг моделей, що надаються вузлами
• Багатовимірна оцінка: оцінка якості виходу, швидкості відповіді, стабільності, відповідності формату та інші виміри
• Запис на блокчейні: результати перевірки записуються на блокчейн, слугуючи основою для оцінки репутації вузлів та розподілу стимулів
• Механізм покарання: якщо вузол обманює (стверджуючи, що надає GPT-5.6, але насправді викликає нижчу версію), він буде виявлений і позбавлений застави

Ключовий дизайн: PoQ перевіряє лише послуги, які вузол стверджує, що надає, не торкаючись реальних даних викликів користувачів, захищаючи конфіденційність та встановлюючи стандарти якості.

Це вирішує найголовнішу проблему відкритого ринку: коли будь-хто може виставити модель, як запобігти «підмінам»?

3. Відкритий ринок: Model Marketplace

Проблема, яку вирішує: закритість цінностей

DGrid Model Marketplace дозволяє будь-якому постачальнику моделей виставляти моделі, самостійно встановлювати ціни та безпосередньо отримувати доходи від викликів, розрахунок здійснюється через смарт-контракти на блокчейні.

Основний механізм:

• Вільне виставлення: будь-яка особа або організація, що має ресурси моделі або обчислювальні потужності, може стати постачальником
• Самостійне ціноутворення: постачальники встановлюють ціни відповідно до витрат, продуктивності та попиту на ринку
• Підтвердження PoQ: моделі, що виставляються, перевіряються PoQ, сигнал якості є відкритим і прозорим
• Розрахунок на блокчейні: доходи від викликів автоматично розподіляються через смарт-контракти, без необхідності в управлінні платформою

Ключова цінність:

• Вертикально налаштовані моделі (медичні, юридичні, фінансові) можуть безпосередньо досягати платних користувачів
• Організації, що мають невикористані GPU, можуть монетизувати свої обчислювальні потужності як послуги
• Користувачі можуть вибирати найбільш підходящі моделі за продуктивністю, ціною та призначенням

З архітектурної точки зору, DGrid є трирівневою протокольною структурою:

• Верхній рівень: уніфікований викликовий інтерфейс (AI Gateway), що вирішує проблеми досвіду розробників
• Середній рівень: механізм перевірки якості (PoQ), що вирішує проблеми довіри на відкритому ринку
• Нижній рівень: протокол відкритого ринку (Marketplace + $DGAI), що вирішує проблеми постачання та розподілу цінностей

3. Глибокий аналіз механізму PoQ: як встановити стандарти якості в відкритій мережі?

---

PoQ є найважливішою технічною інновацією DGrid, а також ключем до створення відкритого ринку. Цю частину варто детально розглянути.

Чому потрібен PoQ?

На централізованих платформах контроль якості здійснюється платформою, користувачі можуть лише вибрати «довіряти платформі». Але на відкритому ринку будь-хто може виставити модель, якщо немає механізму перевірки, ринок швидко деградує:

• Хтось стверджує, що надає Claude Opus 5, але насправді викликає дешевшу модель
• Хтось навмисно знижує стабільність послуг, відключаючись під час пікових навантажень
• Хтось повертає результати, що не відповідають формату, збільшуючи витрати на обробку для нижчого рівня

Основна проблема, яку має вирішити PoQ: як перевірити якість послуг, що надаються вузлом, не торкаючись конфіденційності користувачів?

Як працює PoQ?

Перший крок: побудова банку питань

DGrid підтримує банк питань, що охоплює різні типи завдань:

• Генерація коду
• Розуміння тексту
• Аналіз міркувань
• Перетворення формату
• Переклад на кілька мов

Кожне питання має стандартну відповідь або критерії оцінки.

Другий крок: випадкова перевірка

Система регулярно випадковим чином вибирає питання з банку питань, ініціюючи «сліпе викликання» до вузлів. Вузли не знають, чи це тестовий запит, чи справжній запит користувача.

Третій крок: багатовимірна оцінка

Повернені результати оцінюються з кількох вимірів:

• Оцінка якості: точність, повнота, логічність відповідей
• Оцінка швидкості: затримка відповіді, час до першого байта
• Оцінка стабільності: рівень успіху, рівень помилок
• Оцінка відповідності: чи відповідає формат виходу стандартам API

Четвертий крок: зберігання доказів в блокчейні

Результати оцінки зберігаються в блокчейні, формуючи репутаційний рейтинг вузлів. Цей рейтинг:

• Публічно прозорий: будь-хто може перевірити
• Незмінний: історичні записи зберігаються назавжди
• Вплив на винагороду: вузли високої якості отримують більше винагороди $DGAI
• Викликає покарання: вузли, що обманюють, будуть позбавлені застави

Три ключові дизайни PoQ

1. Захист конфіденційності: перевірка вузлів без доступу до даних користувачів

Запити на перевірку PoQ ініціюються системою, використовуючи дані з бази запитань, без використання реальних даних викликів користувачів для перевірки або зберігання в блокчейні. Це забезпечує конфіденційність користувачів.

2. Захист від шахрайства: випадковість + сліпе тестування

Вузли не можуть заздалегідь знати, який виклик є тестом, і не можуть передбачити зміст запитань. Якщо вони хочуть мати високий рівень проходження, єдиний спосіб - постійно надавати високоякісні послуги.

3. Сумісність стимулів: якість пов'язана з прибутком

Оцінка PoQ не є простою «задовільно / незадовільно», а впливає на вагу стимулів вузлів. Чим вища якість вузла, тим більше винагороди $DGAI він отримує, формуючи позитивний цикл.

По суті, PoQ використовує комбінацію «постійного випадкового аудиту + репутації в блокчейні + економічних стимулів», щоб зробити якість послуг на відкритому ринку вимірювальною, відстежуваною та підлягаючою покаранню.

Це також пояснює, чому DGrid має суттєву відмінність від проектів, таких як OpenRouter та Infura: останні покладаються на кредит платформи, тоді як DGrid покладається на перевірювальні механізми.

Чотири, продуктова матриця: повна екосистема навколо різних учасників

Продукти DGrid не є одиничними інструментами, а складають повну екосистему навколо чотирьох категорій учасників:

1. Для розробників: AI Gateway

Основна цінність: один API виклик 200+ моделей, нульові витрати на міграцію, інтелектуальний маршрутизація

Сценарії використання:

• SaaS продукти, які потребують гнучкого перемикання моделей (генерація коду за допомогою Claude Opus 5, діалог за допомогою GPT-5.6, оптимізація витрат за допомогою DeepSeek)
• AI Agent, який потребує динамічного вибору оптимальної моделі в залежності від завдання
• Підприємства, які хочуть уникнути прив'язки до постачальника, зберігаючи гнучкість технологічного стеку

2. Для постачальників моделей: Model Marketplace

Основна цінність: вільне розміщення, самостійне ціноутворення, розрахунок в блокчейні, підтримка PoQ

Сценарії використання:

• Команди з налаштування моделей у вертикальних сферах, таких як медицина, право, фінанси
• Організації або особи, що мають невикористані GPU
• Постачальники, які мають унікальні моделі або дешеву обчислювальну потужність

3. Для звичайних користувачів: AI Arena

Основна цінність: анонімні моделі змагань, реальні дані про вподобання, участь = заробіток

Сценарії використання:

• Підприємства, які хочуть порівняти різні моделі в реальних сценаріях перед закупівлею AI послуг
• Звичайні користувачі, які беруть участь в оцінці моделей, вносять дані в екосистему та отримують винагороду
• DGrid використовує реальні відгуки користувачів для оптимізації стратегій маршрутизації та стандартів якості

Поточні дані: понад 500 тисяч користувачів беруть участь, генеруючи велику кількість даних про вподобання людей.

4. Для розробників Agent: DClaw

Основна цінність: одноразове розгортання Agent, ідентичність в блокчейні, самостійний виклик послуг

Сценарії використання:

• Особисті творці, які розгортають спеціалізованого AI помічника
• Взаємодія між Agent через ідентичність в блокчейні для встановлення довірчих відносин
• Як член BNB Chain AI Landscape, інтеграція в екосистему Agent в блокчейні

DClaw інтегрується зі стандартом ERC-8004 Agent Identity BNB Chain, надаючи Agent ідентичність в блокчейні, можливість виявлення та накопичення репутації.

З точки зору логіки продукту:

• AI Gateway вирішує проблеми виклику
• Model Marketplace вирішує проблеми постачання та розподілу
• AI Arena вирішує проблеми оцінки якості та зворотного зв'язку даних
• DClaw вирішує проблеми розгортання Agent та ідентичності в блокчейні

Ці чотири продукти формують замкнуте коло навколо «дозволити AI послугам циркулювати в відкритій мережі».

П’ять, економіка токенів $DGAI: не лише стимул, а й координаційний рівень

$DGAI - це рідний токен мережі DGrid AI, загальна кількість постачання - 1 мільярд.

Розподіл токенів

Під час TGE лише 15% розблоковано (Airdrops + Ліквідність), команда та інвестори повністю заблоковані на 1 рік.

Чотири функції $DGAI

1. Стейкінг вузлів

Оператори вузлів стейкають $DGAI як гарантію послуг, оцінка PoQ впливає на вагу стимулів. Користувачі можуть делегувати $DGAI якісним вузлам для отримання прибутку.

2. Оплата послуг

Користувачі, які викликають AI послуги, можуть використовувати $DGAI для оплати зі знижкою. Це створює реальний попит на токени.

3. Екосистемні стимули

Вузли, постачальники моделей, розробники Agent, учасники Arena отримують винагороду $DGAI за внесок. Розподіл стимулів не є рівномірним, а базується на якості та обсязі викликів.

4. Управління протоколом

Власники $DGAI можуть голосувати за рішення: структура зборів, правила PoQ, підтримка нових моделей, програми екосистемних стимулів, використання скарбниці.

Цикл вартості

Користувачі викликають послуги (платять $DGAI)

↓

Вузли надають інференцію (отримують $DGAI)

↓

PoQ перевіряє якість (впливає на вагу стимулів)

↓

Високоякісні вузли отримують більше стимулів

↓

Більше вузлів → кращі послуги → більше користувачів

↓

Попит на токени зростає → розширення екосистеми

Ключове питання: чи зможе $DGAI перетворитися з «стимульного активу» на «актив використання»? Тобто, цінність токена походить не лише з розподілу стимулів, а й з реального попиту на оплату, що виникає від викликів AI послуг.

Шість, комерційна перевірка та ринкова позиція: що означає дохід у $23M?

Перевірені дані

• Дохід за перше півріччя 2026 року: $23M
• Кількість платних користувачів: 15,000+
• Кількість учасників AI Arena: 500,000+
• Обсяг фінансування: $5M на стадії посіву

Що означає цей набір даних?

1. Попит на продукт підтверджено

У той час як більшість проектів AI x Crypto ще розповідають історії, DGrid вже довела платний попит через реальний дохід. AI Gateway та Premium послуги вже були прийняті реальними користувачами та підприємствами.

2. Висока капітальна ефективність

Використовуючи $5M фінансування для отримання $23M доходу, капітальна ефективність значно перевищує середній рівень в галузі. Це свідчить про те, що проект має здатність до самофінансування, не повністю покладаючись на фінансування та стимулювання токенів для підтримки операцій.

3. Висока участь громади

500 тисяч користувачів беруть участь в AI Arena, що свідчить про те, що DGrid має не лише платних користувачів, а й активних учасників громади, які вносять дані в екосистему.

Ключова точка повороту

DGrid наразі перебуває на критичному етапі переходу від «централізованого продукту» до «децентралізованої мережі»:

• З боку продукту: AI Gateway, Arena, DClaw вже запущені та накопичили реальних користувачів
• З боку бізнесу: дохід у $23M підтверджує платний попит
• З боку технологій: механізм PoQ вже реалізовано, 5 статей підтримують його достовірність
• З боку токенів: економічна модель $DGAI оприлюднена, TGE незабаром розпочнеться

Наступний виклик: чи зможе DGrid перетворити існуючий дохід та користувачів на постійний обсяг викликів у децентралізованій мережі, рух попиту та пропозиції на Marketplace, а також реальні сценарії використання $DGAI?

Сім, матриця порівняння конкурентів: у чому відмінність DGrid?

Основні відмінності

проти OpenRouter

• OpenRouter нещодавно був придбаний Stripe за 7 мільярдів доларів, що підтверджує ринкову вартість платформ агрегації AI
• Але OpenRouter є закритою пересадковою станцією, DGrid - відкритий ринок
• OpenRouter не має перевірки якості, DGrid має PoQ перевірку в блокчейні

проти Akash/Render

• Akash надає первинну обчислювальну потужність, DGrid надає упаковані AI послуги
• Akash підходить для команд, які створюють власні послуги, DGrid підходить для розробників, які швидко інтегрують
• Akash є загальною мережею обчислювальної потужності, DGrid є спеціалізованою інфраструктурою для AI

проти OpenAI/Anthropic

• Централізовані платформи контролюють ціноутворення та пояснення якості
• DGrid робить якість перевіряємою через PoQ, а ціноутворення повертає на ринок через Marketplace
• Коли моделей AI стає все більше, а вертикальні моделі стають все важливішими, верхня межа пропозиції відкритого ринку значно перевищує одного постачальника.

Вісім, наступні кроки та показники спостереження

Ключові дії на найближче майбутнє

1. Запуск мережі вузлів: відкриття стейкінгу та сервісів інференції
2. Розширення Model Marketplace: залучення більшої кількості постачальників моделей
3. Запуск управління: поступове відкриття прав управління для спільноти

Три основні показники для оцінки прогресу DGrid

1. Обсяг викликів мережі

Чи продовжує зростати реальний обсяг викликів AI-сервісів? Це визначає, чи існує реальний попит на оплату $DGAI.

Спосіб спостереження: звертайте увагу на офіційно оприлюднені дані про місячні / квартальні обсяги викликів.

2. Різноманітність пропозиції на Marketplace

Скільки постачальників моделей виставлено? Яка частка моделей у вертикальних галузях? Це визначає, чи дійсно відкритий ринок працює.

Спосіб спостереження: звертайте увагу на кількість моделей, що виставлені на Marketplace, кількість постачальників, розподіл обсягів викликів.

3. Використання токенів

Чи дійсно $DGAI використовується для оплати, стейкінгу та управління, чи це лише спекулятивний актив?

Спосіб спостереження: звертайте увагу на дані в ланцюгу --- кількість платіжних транзакцій, рівень стейкінгу, участь у пропозиціях управління.

Висновок

AI-інфраструктура переживає парадигмальний зсув: від централізованих платформ до відкритих протоколів.

DGrid AI надає повний зразок:

• Використання AI Gateway для вирішення проблем викликів розробників
• Використання PoQ для вирішення проблеми перевірки якості відкритого ринку
• Використання Model Marketplace для вирішення проблеми відкритості пропозиції та розподілу вартості
• Використання $DGAI для зв'язку всіх учасників, формуючи координаційний рівень

Це не зворотний підрахунок сценаріїв з токенів, а вихід з реальних потреб продукту --- $23M доходу підтверджує попит на виклики, 500 тисяч користувачів Arena підтверджують участь спільноти, 5 статей та фактичне впровадження підтверджують життєздатність PoQ.

Основне питання: чи зможе DGrid перетворити «виклик, перевірка, розрахунок» з характеристик продукту на мережевий протокол?

З запуском $DGAI та мережі вузлів це питання незабаром буде перевірено.