В централизованной модели ИИ доступ, стоимость услуг и обработка запросов зависят от поставщика, а качество результата зачастую трудно проверить. DGrid AI стремится решить эту проблему с помощью распределённой вычислительной сети, механизма верификации и ончейн-платежей. В чём особенность DGrid AI? Разберёмся в статье ниже.

• Web3
• Искусственный Интеллект
• DGrid AI

Что такое DGrid AI?

DGrid AI — это децентрализованная сеть для выполнения ИИ-инференса, объединяющая поставщиков моделей, операторов нод, разработчиков и пользователей в рамках единой инфраструктуры. Архитектура проекта включает сеть маршрутизации и проверки, маркетплейс моделей и AI-агентов, а также систему управления AI DAO.

Главная страница DGrid AI

Основной продукт проекта — DGrid AI Gateway, API, совместимый с форматом OpenAI и предоставляющий разработчикам доступ более чем к 200 ИИ-моделям. Экосистема также включает AI Arena для сбора оценок сообщества, Dori для поиска моделей и DClaw для развёртывания AI-агентов.

DGrid позиционирует себя как промежуточный слой между спросом на ИИ и распределёнными вычислительными ресурсами. Вместо отдельной интеграции каждого поставщика приложения могут отправлять запросы через Gateway, после чего система самостоятельно выбирает подходящую модель или ноду.

Особенности DGrid AI

Ключевое отличие DGrid AI заключается в сочетании маршрутизации запросов с механизмом оценки качества результатов. Сеть не просто передаёт запрос одному фиксированному поставщику, а может выбирать модель и ноду на основе типа задачи, бюджета, задержки, доступности ресурсов и исторических показателей эффективности.

Proof of Quality

Proof of Quality, или PoQ, — предложенный DGrid механизм оценки результатов ИИ-инференса. Выходные данные могут оцениваться по степени соответствия эталонному результату, согласованности между нодами и способности соблюдать формат, заданный пользователем.

Система также может учитывать семантическое сходство и стоимость выполнения задачи, чтобы найти баланс между качеством результата и объёмом потребляемых ресурсов. После завершения задачи нода отправляет журналы операций и данные о качестве, на основе которых формируется доказательство для последующей проверки.

PoQ создаёт процесс, включающий отправку запроса, выполнение, оценку и расчёт. Механизм должен позволить пользователю проверять качество результата без необходимости самостоятельно повторно запускать весь процесс инференса.

Однако фактическая эффективность PoQ зависит от способа выбора оценщиков, качества эталонных данных, порогов консенсуса и способности системы предотвращать сговор между нодами. В настоящее время DGrid AI не раскрывает все эти параметры в пользовательской документации.

Комбинированная ончейн- и офчейн-архитектура

DGrid AI не выполняет весь процесс инференса непосредственно в блокчейне. Запуск моделей, обработка данных и маршрутизация запросов преимущественно происходят вне сети, что позволяет сохранять высокую скорость ответа.

Блокчейн используется для проверки подписей, платежей, стейкинга, штрафов для нод, управления и хранения данных, необходимых для аудита. Таким образом, применяется комбинированная архитектура: офчейн-уровень отвечает за производительность, а ончейн-уровень — за расчёты и верификацию.

Степень децентрализации сети будет зависеть от количества независимых нод, способа выбора оценщиков и степени внедрения смарт-контрактов. На данный момент DGrid AI не предоставила адреса контрактов или полные данные сети, которые позволили бы пользователям независимо проверить всю архитектуру.

Архитектура и принцип работы DGrid AI

Процесс обработки запроса на ИИ-инференс в DGrid AI описывается следующим образом:

1. Отправка запроса. Пользователь или приложение отправляет запрос через DGrid AI Gateway. API совместим с форматом OpenAI, поэтому для перехода разработчику достаточно изменить адрес baseURL и API-ключ.

2. Аутентификация и оплата. Gateway проверяет права доступа. В технической документации DGrid также упоминаются подписи EIP-712 и протокол x402 для аутентификации и оплаты каждого отдельного запроса.

3. Офчейн-маршрутизация. Система выбирает модель или ноду с учётом типа задачи, доступности ресурсов, стоимости, задержки и исторических показателей. Процесс выполняется вне блокчейна для сохранения высокой скорости ответа.

4. Выполнение инференса. DGrid Node запускает большую языковую модель или AI-агента на GPU, предоставленном оператором. Нода обрабатывает входные данные и сообщает такие показатели, как Compute Unit, задержка и время бесперебойной работы.

5. Оценка через Proof of Quality. Результат оценивается по относительной точности, согласованности и соблюдению формата. DGrid называет эту систему гибридной архитектурой верификации, однако пока не раскрывает полностью механизм выбора оценщиков.

6. Ончейн-расчёт. Контракт Bill Contract предназначен для удержания платежа, расчёта комиссии на основе использованных ресурсов и задержки, а затем распределения DGAI между нодой и другими участниками.

7. Вознаграждение или штраф. Стабильно работающие ноды могут получать вознаграждения. Ноды, предоставляющие некорректные результаты или простаивающие дольше допустимого срока, могут потерять часть застейканных DGAI или быть временно отстранены от участия в сети.

В архитектуру входят как уже работающие продукты, так и компоненты, находящиеся в разработке. Интерфейсы AI Gateway и AI Arena уже запущены, тогда как AI DAO, Agent Launchpad и Model & Agent Market планируется развивать в третьем–четвёртом кварталах 2026 года.

Функции DGrid AI

DGrid AI Gateway

Предоставляет единый API для доступа более чем к 200 ИИ-моделям. Совместимость с OpenAI SDK позволяет разработчикам не переписывать весь интеграционный слой при смене модели.

Free Models Router

Позволяет использовать идентификатор модели dgridai/free, после чего система автоматически выбирает доступный бесплатный вычислительный ресурс. Поскольку модель может меняться между запросами, такой режим не подходит приложениям, которым требуется фиксированный поставщик.

Proof of Quality

Оценивает результаты инференса по нескольким критериям и формирует данные для проверки качества выходной информации.

DGrid Nodes

Позволяет операторам предоставлять GPU, развёртывать модели или AI-агентов и получать вознаграждение в зависимости от объёма использования, задержки и времени бесперебойной работы.

AI Arena

Показывает пользователю два анонимных ответа и предлагает выбрать лучший. Голоса используются как сигнал для оценки моделей. Проект утверждает, что накопленные баллы могут повлиять на распределение аирдропа DGAI во время TGE.

Dori

Инструмент поиска моделей с помощью естественного языка. Позволяет сравнивать варианты по возможностям, стоимости и результатам бенчмарков.

DClaw

Уровень для развёртывания AI-агентов, созданный на базе CoPaw. Он объединяет доступ к моделям, долговременную память, каналы коммуникации и необходимые навыки.

Model Marketplace

Каталог, позволяющий пользователям изучать модели, подключённые к AI Gateway. Версия, в которой поставщики смогут размещать модели и AI-агентов, устанавливать цены и получать доход, пока находится в дорожной карте проекта.

Genesis Premium

Программа членства, включающая NFT Genesis Pass, доступ к ресурсам и систему вознаграждений на условиях проекта. DGrid заявляет, что программа реализуется в соответствии с Regulation S, недоступна для граждан США и предусматривает ограничение передачи токенов на 12 месяцев. Это не означает, что проект был одобрен или лицензирован регулятором.

Информация о токене DGAI

Основные параметры DGAI

Распределение токенов DGAI

• Вознаграждения нод — 50%

• Сообщество — 15%

• Мотивация команды — 10%

• Инвесторы — 10%

• Аирдроп — 7,5%

• Начальная ликвидность — 7,5%

Назначение токена DGAI

• Стейкинг. Ноды и поставщики ИИ-сервисов блокируют DGAI для получения доступа к трафику, формирования репутации и использования токенов в качестве обеспечения своей деятельности.

• Платежи. DGAI предназначен для оплаты инференса и услуг AI-агентов внутри экосистемы.

• Вознаграждения. Ноды могут получать DGAI в зависимости от объёма обработанных задач, задержки, времени работы и результатов оценки качества.

• Управление. Застейканные DGAI используются для голосования по предложениям, связанным с комиссиями, поддерживаемыми моделями, обновлениями протокола и распределением казначейства.

• Штрафы. Часть застейканных DGAI нарушившей правила ноды может быть конфискована и сожжена в соответствии с механизмом, описанным проектом.

Дорожная карта DGrid AI

• Первый–второй кварталы 2025 года: разработка архитектуры сети и экономической модели, создание DGrid AI Gateway, алгоритма оценки качества и Premium-модуля.

• Третий–четвёртый кварталы 2025 года: запуск сайта и whitepaper, завершение seed-раунда, начало продаж Premium-членства.

• Первый–второй кварталы 2026 года: запуск AI Gateway, AI Arena и системы Premium-вознаграждений, интеграция популярных ИИ-моделей, протокола x402 и мультичейн-платежей.

• Третий–четвёртый кварталы 2026 года: планируемый запуск Agent Launchpad, ончейн-управления, AI DAO 1.0, Model & Agent Market и DGrid Scan.

В дорожной карте запуск основной сети указан на первый–второй кварталы 2026 года. Однако DGrid AI пока не опубликовала обозреватель сети или адреса контрактов, по которым пользователи могли бы проверить фактический статус mainnet.

Команда DGrid AI

На данный момент DGrid AI не раскрыла полную информацию о разработчиках проекта. Coin68 обновит материал после появления дополнительных сведений.

Инвесторы и финансирование DGrid AI

В истории финансирования DGrid AI упоминаются два сообщения о seed-раунде. В октябре 2025 года проект привлёк нераскрытую сумму от Waterdrip Capital, IoTeX, Paramita, CatcherVC, 4EVER Research и Zenith Capital VC.

В июле 2026 года DGrid AI объявила о привлечении 5 млн долларов от ряда инвесторов, часть из которых уже фигурировала в предыдущем сообщении. Пока неизвестно, идёт ли речь о новом раунде или об уточнении данных по прошлому финансированию, поэтому общий объём привлечённых средств определить невозможно.

вывод: DGrid AI предлагает интересную модель объединения распределённых вычислений, проверки качества ИИ-ответов и ончейн-расчётов. Однако проект пока не раскрыл адреса контрактов, полноценные данные о mainnet и точные параметры Proof of Quality, поэтому оценивать реальную степень децентрализации и устойчивость экономики DGAI пока рано.

Sergey Lomakin

Старший аналитик

Опытный аналитик криптовалютного рынка с более чем 10-летним опытом. Он специализируется на исследовании рыночных трендов, прогнозировании ценовой динамики и разработке инвестиционных стратегий. С 2013 года работает с FORECK.INFO и активно участвует в развитии платформы.