DGrid Genesis đạt doanh thu hơn 23 triệu USD trong nửa năm: AI phi tập trung bước vào giai đoạn xác thực thanh toán thực tế

Khả năng của AI vẫn đang được khám phá liên tục, và việc thương mại hóa của nó đang được xác thực qua các dịch vụ thanh toán thực tế trong thế giới tiền điện tử.

Trong nửa đầu năm 2026, doanh thu tích lũy từ chương trình thành viên DGrid Genesis đã vượt qua 23 triệu USD, với hơn 15.000 thành viên trả phí. Ý nghĩa của con số này không chỉ nằm ở quy mô doanh thu mà còn ở việc nó cho thấy: AI phi tập trung đang từ một câu chuyện khái niệm, bước vào giai đoạn thương mại có thể được xác thực bởi người dùng thực tế.

DGrid có thể thực hiện bước này, điều quan trọng là nó không chỉ đơn thuần là một nền tảng tính toán phi tập trung, cũng không chỉ là một công cụ kết nối các mô hình, mà là một "trung tâm mạng thông minh có thể xác thực" kết nối các nhà phát triển AI, người dùng doanh nghiệp và người dùng gốc tiền điện tử.

Khác với các dự án tập trung vào đào tạo phi tập trung hoặc chỉ cung cấp thị trường tính toán, DGrid tập trung vào hai điều: làm cho quá trình suy diễn trở nên có thể xác thực hơn và làm cho vòng khép kín thanh toán thực sự hoạt động. Điều đầu tiên giải quyết vấn đề niềm tin, điều thứ hai xác thực nhu cầu thương mại. Đây cũng chính là ý nghĩa cốt lõi của cơ chế Proof of Quality (viết tắt là PoQ).

Chương trình Genesis: Chứng minh tính khả thi thương mại bằng thanh toán thực tế

Chương trình thành viên Genesis là thành quả thương mại đại diện nhất của DGrid hiện tại.

Người dùng chỉ cần trả 1.580 USD phí hàng năm để tham gia chương trình Genesis, nhận được hạn mức sử dụng mô hình 300 USD mỗi tháng, quyền lợi NFT độc quyền, khả năng triển khai một lần DClaw, cùng với phần thưởng khai thác token DGAI. Tính theo phí hàng năm, quyền lợi gọi mô hình mà thành viên được hưởng tương đương khoảng 44% giá chính thức, là mức giá cực kỳ cạnh tranh trên thị trường.

Khác với các dịch vụ đăng ký AI Web2 truyền thống, hồ sơ thanh toán của thành viên DGrid được ghi lại trên chuỗi, có tính công khai và minh bạch tự nhiên. Doanh thu 23 triệu USD này không chỉ dừng lại ở câu chuyện trên PPT, mà được xây dựng trên hành vi thanh toán thực tế đáng tin cậy.

Điều quan trọng hơn là, hơn 15.000 thành viên trả phí này đại diện cho nhu cầu thị trường thực tế và liên tục. Họ sẵn sàng trả tiền cho dịch vụ AI, điều này tự nó đã xác thực giá trị thực tế của sản phẩm - điều mà nhiều dự án chỉ có câu chuyện Token không thể chứng minh được.

Ngoài hệ thống thành viên, DGrid còn cho phép người dùng tham gia vào việc đánh giá mù mô hình thông qua AI Arena, thu thập dữ liệu sở thích của con người chất lượng cao. Những dữ liệu này sẽ phản hồi lại việc tối ưu hóa định tuyến thông minh, nâng cao chất lượng dịch vụ của Gateway. Xác thực nhu cầu thanh toán giá trị, tối ưu hóa trải nghiệm sản phẩm, hai con đường này cùng tạo thành vòng lặp tích cực của DGrid.

Đáng chú ý, vòng gọi vốn hạt giống của DGrid có quy mô 5 triệu USD - với 5 triệu USD vốn đầu tư đã tạo ra doanh thu 23 triệu USD, hiệu quả vốn này là khá hiếm trong toàn bộ lĩnh vực, cũng từ đó xác thực độ khỏe mạnh của mô hình thương mại của nó.

Tất nhiên, liệu vòng lặp này có thể tồn tại lâu dài hay không còn phụ thuộc vào việc giữ chân người dùng, tỷ lệ tiêu thụ Credit, kiểm soát chi phí mô hình, cũng như liệu cơ chế khuyến khích DGAI có thể hoạt động liên tục hay không. Nhưng ít nhất từ kết quả hiện tại, DGrid đã thực hiện một bước rất quan trọng trong việc thương mại hóa AI phi tập trung.

Ma trận sản phẩm: Làm cho AI thực sự dễ sử dụng

Doanh thu của chương trình Genesis được hỗ trợ bởi cấu trúc sản phẩm mà DGrid xây dựng xung quanh những điểm đau thực sự của người dùng.

AI Gateway cung cấp một cổng định tuyến thông minh một cửa, có thể tự động gọi hơn 200 mô hình chính như Claude, GPT, Gemini, MiniMax, GLM dựa trên chi phí, tốc độ và hiệu suất lịch sử, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI chất lượng cao với chi phí thấp hơn thông qua một API mà không cần phải kết nối riêng lẻ với các giao diện của các nhà cung cấp khác nhau.

AI Arena thu thập dữ liệu sở thích của con người từ các đầu ra của các mô hình khác nhau thông qua việc đánh giá mù. Người dùng đánh giá ẩn danh sự tốt xấu của câu trả lời từ hai mô hình, những dữ liệu này có thể được sử dụng để tối ưu hóa định tuyến thông minh, cũng như có thể được tích lũy thành tài sản gán nhãn có thể thương mại hóa. Hiện tại, số lượng người tham gia Arena đã vượt quá 300.000.

DClaw hỗ trợ người dùng triển khai nhanh chóng trợ lý AI cục bộ trong vòng vài phút, không cần cấu hình khóa mà có thể gọi các mô hình hàng đầu, đồng thời cung cấp bộ nhớ lâu dài và các plugin kỹ năng có thể cắm nóng, tương thích với các nền tảng chính như Telegram, WeChat, Discord, phù hợp cho các tình huống sử dụng lâu dài và ổn định.

Model Marketplace cho phép các mô hình AI tự do niêm yết, tự định giá và token hóa tài sản, các nhà cung cấp mô hình có thể trực tiếp tham gia và cạnh tranh trên thị trường, cung cấp cho họ con đường thu nhập trực tiếp hơn.

Ngoài ra, DGrid còn ra mắt đại lý đề xuất thông minh Dori, cho phép người dùng mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, từ đó đề xuất mô hình và phương án gọi phù hợp, giảm bớt rào cản sử dụng dịch vụ AI đa mô hình.

Điểm nhấn của ma trận sản phẩm này không phải là đơn giản tích lũy chức năng, mà là xoay quanh một vấn đề cốt lõi: Làm thế nào để người dùng có thể sử dụng AI với chi phí thấp hơn, đáng tin cậy hơn và thuận tiện hơn.

Tập trung vào BNB Chain: Giúp Agent có danh tính và khả năng thanh toán trên chuỗi

Nếu ma trận sản phẩm giải quyết vấn đề "AI có dễ sử dụng không", thì sự tích hợp của DGrid với BNB Chain giải quyết một vấn đề khác: Liệu AI Agent có thể tự vận hành trên chuỗi hay không.

Bằng cách kết nối với Agent Registry và khả năng thanh toán x402, DGrid giúp AI Agent có danh tính trên chuỗi và khả năng thanh toán theo yêu cầu.

Một mặt, AI Agent được DGrid triển khai có thể hoàn thành đăng ký trên chuỗi, trở thành thực thể có thể phát hiện, có thể kết hợp và có thể gọi trên chuỗi; mặt khác, khi AI Agent gọi mô hình trên DGrid, nó cũng có thể hoàn thành thanh toán dịch vụ theo cách thanh toán theo yêu cầu.

Điều này có nghĩa là AI Agent không còn chỉ là công cụ ngoài chuỗi, mà dần dần có danh tính trên chuỗi, khả năng gọi dịch vụ và khả năng thanh toán tự chủ. Chính trên nền tảng này, Agent mới có khả năng từ một công cụ đơn giản, tiến hóa thành một chủ thể thông minh có thể tham gia vào các hoạt động kinh tế trên chuỗi.

Cơ chế PoQ: Bổ sung bài học "có thể xác thực" cho AI phi tập trung

Cơ chế PoQ nhằm giải quyết vấn đề niềm tin cơ bản hơn của AI phi tập trung.

Trong các dịch vụ AI tập trung, người dùng thường mặc định rằng nền tảng sẽ thực hiện các cuộc gọi thực tế, tính phí chính xác và giao hàng ổn định. Nhưng trong mạng phi tập trung, nhà cung cấp mô hình, nhà điều hành nút, nhà phát triển và người dùng phân bố ở các vai trò khác nhau, nếu thiếu cơ chế xác thực, có thể xảy ra các vấn đề như mô hình kém chất lượng giả mạo, tính phí giả, quá trình thực hiện nhiệm vụ không thể theo dõi.

Proof of Quality (viết tắt là PoQ) mà DGrid đề xuất chính là xoay quanh vấn đề này. Nó xác thực chất lượng dịch vụ của nhà cung cấp mô hình thông qua cơ chế kiểm tra độc lập và đưa kết quả xác thực lên chuỗi - cần nhấn mạnh rằng, PoQ kiểm tra xem nhà cung cấp có thực hiện đúng dịch vụ mô hình mà họ đã hứa không, quá trình xác thực sử dụng bộ dữ liệu kiểm tra của nền tảng, không động chạm đến dữ liệu gọi của người dùng và cũng không đưa dữ liệu người dùng lên chuỗi.

Điều này đặc biệt quan trọng đối với AI phi tập trung. Bởi vì khi dịch vụ AI chuyển từ một nền tảng đơn lẻ sang một mạng mở, niềm tin không còn chỉ đến từ sự bảo chứng của thương hiệu, mà cần đến từ một bộ cơ chế có thể xác thực, có thể truy cứu, có thể thanh toán. Giá trị của PoQ chính là cung cấp một lớp niềm tin cơ bản cho mạng dịch vụ AI mở này.

Đội ngũ DGrid cũng đang tiếp tục nghiên cứu xung quanh PoQ, Optimistic TEE-Rollups và các hướng khác. Theo tài liệu công khai, các thành viên cốt lõi của họ có nền tảng tiến sĩ từ các trường như Stony Brook University và đã công bố 4 bài báo liên quan:

• 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

Từ xác thực kỹ thuật đến mạng dịch vụ

PoQ ban đầu giải quyết vấn đề làm thế nào để xác thực một nhiệm vụ suy diễn đơn lẻ, nhưng DGrid không chỉ muốn xây dựng một "công cụ gọi có thể xác thực", mà là một mạng dịch vụ AI kết nối nhà cung cấp mô hình, nhà điều hành nút, nhà phát triển và người dùng cuối.

Trong mạng này, việc gọi, xác thực, tính phí và thanh toán cần được đưa vào cùng một vòng khép kín. Người dùng thanh toán phí, nút hoàn thành dịch vụ, hệ thống ghi lại các quá trình quan trọng, nhà phát triển và nhà cung cấp mô hình nhận được lợi nhuận. Chỉ khi quy trình này đủ minh bạch, mạng mới có khả năng từ giai đoạn thử nghiệm ban đầu chuyển sang áp dụng thực tế quy mô lớn hơn.

Đây cũng là một trong những lý do quan trọng khiến DGrid thu hút sự chú ý từ các tổ chức bên ngoài. Vòng gọi vốn hạt giống của họ đã thu hút sự tham gia của Waterdrip Capital, IoTeX, Paramita VC, Zenith Capital, CatcherVC và các tổ chức khác. CEO của Waterdrip Capital, Jademont, đã chỉ ra rằng nếu mạng phi tập trung khiến người xây dựng không thể hiểu quá trình xử lý dữ liệu, họ sẽ nhanh chóng đối mặt với nút thắt trong việc thực hiện.

Câu nói này thực sự chỉ ra một vấn đề cốt lõi của AI phi tập trung: mạng càng mở, số lượng bên tham gia càng nhiều, chi phí niềm tin càng cao. Nếu quá trình suy diễn mô hình, xử lý dữ liệu và thực hiện nút đều không thể nhìn thấy, thì sau khi quy mô mở rộng, hệ thống sẽ càng dễ rơi vào tình trạng không hiệu quả và không đáng tin cậy.

Con đường của DGrid là thông qua PoQ, ghi chép trên chuỗi và cơ chế thanh toán, đưa dịch vụ AI từ "có thể gọi" tiến xa hơn đến "có thể xác thực, có thể tính phí, có thể truy cứu". Đây cũng là điểm khác biệt của nó so với các thị trường tính toán đơn thuần hoặc nền tảng tổng hợp mô hình.

Kết luận

DGrid đã chứng minh một điều với doanh thu từ thành viên Genesis vượt quá 23 triệu USD và một ma trận sản phẩm dần hình thành: AI phi tập trung có thể xác thực không chỉ là một khái niệm xa vời, mà nó đã bắt đầu bước vào giai đoạn thanh toán thực tế và xác thực thương mại.

Tất nhiên, đây vẫn là một con đường cần được mài giũa trong thời gian dài. Làm thế nào để đảm bảo khả năng xác thực trong khi giảm độ trễ và chi phí, làm thế nào để tích hợp mượt mà vào hệ thống hiện có của doanh nghiệp, làm thế nào để duy trì sự tăng trưởng của thành viên và sự cân bằng giữa khuyến khích Token, tất cả sẽ quyết định DGrid có thể đi xa đến đâu trong tương lai.

Nhưng đáng chú ý là, DGrid không phải là nơi chỉ bổ sung câu chuyện "đáng tin cậy" sau khi sản phẩm đã trưởng thành, mà từ đầu đã viết "có thể xác thực" vào thiết kế hệ thống.

Thị trường không còn thỏa mãn với việc "AI + Crypto" có thể kể được bao nhiêu câu chuyện, mà còn quan tâm hơn đến việc nó có thể tạo ra bao nhiêu doanh thu thực tế, tích lũy bao nhiêu người dùng thực tế, giải quyết bao nhiêu vấn đề thực tế.

23 triệu USD là câu trả lời đầu tiên mà DGrid đưa ra. Điều cần xác thực tiếp theo là liệu mô hình này có thể mở rộng từ chương trình thành viên Genesis sang một hệ sinh thái nhà phát triển lớn hơn, thị trường mô hình và ứng dụng doanh nghiệp.