Ano ang DGrid AI (DGAI)? Isang Komprensibong Gabay sa Iyong Decentralized AI Inference Network
Na-publish noong: Agosto 25, 2026 nang 7:36 AM
Panimula: Ang DGrid AI ay isang decentralized AI inference network na disenyo upang mag-ugnay sa mga user, developer, AI models, at distributed computing nodes sa pamamagitan ng isang bukas na infrastructure layer. Sa halip na mag-asa sa isang nagtataglay na AI provider, gumagamit ang DGrid ng distributed nodes, intelligent routing, Proof of Quality, at onchain settlement upang gawing mas accessible, verifiable, at transparent ang AI inference.
Ano ang DGrid AI?
Binubuo ng DGrid AI ang decentralized infrastructure para sa AI inference at agent-based services.
Ang pangunahang ideya nito ay dapat maging ma-access ang mga modelo ng AI sa pamamagitan ng isang bukas na network kaysa sa kontrolin nang buo ng mga sentralisadong platform. Maaaring magbigay ng AI inference ang mga node na operado ng komunidad, habang ang mga developer ay makakakuha ng iba’t ibang mga modelo sa pamamagitan ng isang pinagsamang interface.
Ang network ay naglalagom ng tatlong pangunahing elemento:
-
Distributed nodes para sa AI execution
-
Pamantayang pag-access sa pamamagitan ng DGridRPC
-
Patunay ng Kalidad at mga mekanismo sa onchain para sa pag-verify at pag-settle
Kasama ng mga komponenteng ito, inililikha upang lumikha ng isang bukas na merkado para sa AI computation.
Bakit ang Decentralized AI Inference?
Karamihan sa mga aplikasyon ng AI ay nakasalalay sa mga sentralisadong provider para sa pag-access sa mga modelo at mga mapagkukunan ng pagkalkula.
Maaaring magdulot ito ng ilang mga problema, kabilang ang mataas na gastos, maliit na mga API, paghinto sa serbisyo, limitadong transparensya, at pagkakadepende sa mga indibidwal na provider.
Para sa mga Web3 application, isa pang hamon ay ang pag-verify. Maaaring mag-generate ang isang AI model ng isang output offchain, ngunit maaaring walang sariling paraan ang mga user upang i-verify ang kalidad ng resultang iyon.
Lumalutas ang DGrid sa mga isyung ito sa pamamagitan ng pagpapamahagi ng inference sa mga independiyenteng node at pagpapagsama ng execution kasama ang routing, verification, at blockchain-based settlement.
Paano Gumagana ang DGrid Nodes
Ang mga DGrid Nodes ay bumubuo sa computational layer ng network.
Maaaring magbigay ang mga operator ng node ng iba’t ibang AI models batay sa kanilang available na hardware. Maaaring patakbuhin ng isang node ang mas maliit na model sa standard na GPU infrastructure o suportahan ang mas malalaking models gamit ang mas makapangyarihang computing resources.
Kapag sumusubmit ang mga user ng mga kahilingan, ang mga node ay nagpapatupad ng kinakailangang inference at nagrereport ng impormasyon sa performance tulad ng latency at pagkakasunod sa Compute Unit.
Maaari pagkatapos ay gamitin ng network ang impormasyong ito upang mas epektibong i-route ang mga susunod na kahilingan.
Sa pamamagitan ng pagdistribute ng inference sa mga iba’t ibang operator, tinutugon ng DGrid ang pagkakasalalay sa isang nag-aalok ng infrastraktura.
DGridRPC: Isang Gateway para sa mga AI Model
Binibigyan ng standardisadong interface ang DGridRPC para sa pag-access sa mga AI service sa buong network.
Sa halip na mag-integrate ang mga developer ng hiwalay na API para sa bawat modelo o provider, inililikha ng DGridRPC ang isang pinagsamang entry point.
Ang protokolo ay makakapag-autentikasyon ng mga hiling ng user at makakaroute sa mga angkop na modelo at node batay sa mga salik tulad ng availability, presyo, performance, at mga kinakailangan ng gawain.
Ang kasalukuyang AI Gateway ng DGrid ay nagpapalawak sa konseptong ito sa pamamagitan ng pagbibigay ng access sa higit sa 200 na AI models sa pamamagitan ng isang API.
Nagpapahintulot ito sa DGrid na magtrabaho hindi lamang bilang de sentralisadong infrastruktura sa kompyutasyon kundi pati na rin bilang layer ng pagrute na nag-uugnay sa pangangailangan sa AI sa iba’t ibang provider ng modelo.
Ano ang Proof of Quality?
Ang Proof of Quality ay ang mekanismo ng pag-verify sa sentro ng decentralized inference model ng DGrid.
Pinapahalagahan ng PoQ ang mga output ng AI sa iba’t ibang dimensyon, kabilang na rito:
-
Akurasyon
-
Konsistensya sa mga resulta
-
Sundin ang kinakailangang format ng output
Pagkatapos matapos ang isang inference task, maaaring irekord ang mga mataas na kalidad na impormasyon upang makapag-verify ang mga user sa kumpiyansa ng isang resulta nang hindi kailangang i-execute muli ang buong inference task.
Naglilikha ito ng isang siklo ng hiling, pagpapatupad, at pag-verify na disenyo nang espesipiko para sa decentralized AI.
AI Arena at Intelligent Routing
DGrid ay naglunsad din ng AI Arena, kung saan nagkakaroon ng kompetisyon ang iba’t ibang AI model sa pamamagitan ng anonymous na paghahambing ng mga sagot.
Kumukuha ang mga gumagamit ng mga tugon mula sa dalawang hindi kilalang modelo at pumipili kung aling sagot ang kanilang itinuturing na mas mahusay. Maaaring mag-ambag ang mga signal ng pagpili ng tao sa pagrerepaso at mga desisyon sa pagrute ng mga modelo.
Ito ay nagbibigay sa DGrid ng isa pang pinagkukunan ng mataas na kalidad na data.
Sa halip na magrout ng mga kahilingan batay lamang sa teknikal na mga benchmark, ang network ay maaari ring matutong mula sa paano tinataya ng mga tunay na gumagamit ang mga output ng modelo.
Ang Dori product ng DGrid ay naglalapat ng katulad na ideya mula sa panig ng gumagamit. Ang Dori ay disenyo upang mag-rekomenda ng angkop na modelo batay sa mga salik tulad ng kakayahan, presyo, at performance.
Ang DGrid Model Marketplace
DGrid ay nagtatayo rin ng isang bukas na merkado para sa mga AI model at mga serbisyo ng agent.
Maaaring magbigay ng kanilang mga serbisyo ang mga tagapagbigay ng modelo sa mga gumagamit, habang maaaring makahanap ng iba’t ibang mga modelo ang mga developer nang hindi nag-iintegrate ng bawat tagapagbigay nang hihiwalay.
Ang marketplace ay idinisenyo upang payagan ang mga provider na tukuyin ang presyo at kumita mula sa paggamit, habang kinokontrol ng DGrid ang paghahanap, pagrute, at imprastruktura sa paligid ng mga serbisyo na iyon.
Ito ay bumubuo ng mas malawak na AI economy na nag-uugnay sa:
-
Mga gumagamit ng AI
-
Mga developer
-
Mga tagapagbigay ng modelo
-
Mga AI agent
-
Mga node operator
-
Mga yunit ng kompyutasyon
Onchain Billing at Settlement
Gagamitin ng DGrid ang smart contract upang i-connect ang paggamit ng AI sa mga transparenteng pagbabayad.
Ang Litepaper ay naglalarawan ng isang sistema ng pagbabayad kung saan ang mga gastos sa pagpapatakbo ay kalkulahin gamit ang Compute Units at latency. Maaaring ipamahagi ang mga bayad sa mga operator ng node batay sa kanilang ginagawa.
Kasama rin ng DGrid ang isang AI Data Availability layer na disenyo upang panatilihin ang impormasyon sa pag-infer at pag-settle para sa pagsusuri at pag-verify.
Ito ay nagiging mas transparent ang ekonomikong aktibidad sa paligid ng AI inference kaysa sa isang konbensyonal na saradong API billing system.
Ano ang DGAI Token?
Ang DGAI ay ang native token ng ecosystem ng DGrid AI.
Ang mga pangunahing plano nitong mga pag-andar ay kasama ang:
Mga Pagbabayad sa AI Inference
Maaaring gamitin ng mga user ang DGAI para magbayad para sa AI inference at mga serbisyo batay sa agent.
Mga Reward ng Node
Makakatanggap ang mga node operator ng DGAI batay sa kanilang mga kontribusyon, kabilang ang inference work, performance, latency, at uptime.
Staking
Kailangan ng mga node na mag-stake ng DGAI bilang collateral habang nakikilahok sa network.
Ang mahinang pagganap o masamang pag-uugali ay maaaring magresulta sa parusa, kabilang ang pagkakawala ng mga token na istak.
Pamamahala
Ang stake na DGAI ay maaari ring sumali sa pamamahala na may kinalaman sa mga parameter ng protokolo, suportadong mga modelo, istruktura ng bayad, at mga pag-upgrade ng network.
DGAI Supply at Token Economy
May fixed na maximum supply na 1,000,000,000 mga token ang DGAI, na walang plano para sa inflationary minting pagkatapos ng launch. Ang network ay disenyo sa paligid ng isang circular economy.
Nagkakaroon ng demand ang mga gumagamit sa pamamagitan ng pagbabayad para sa mga serbisyo ng AI. Ang mga operator ng node ay nagbibigay ng inference at kumikita ng mga reward. Ang staking ay nagtataguyod ng pagkakasunod-sunod, habang ang pamamahala ay nagpapahintulot sa mga aktibong kalahok na mamimili ng mga parameter ng network.
Ang Litepaper ay naglalarawan din ng mekanismo ng pag-burn para sa mga token na sinira mula sa mga node na sumusubmit ng maling resulta o hindi nakakasunod sa mga pangangailangan ng network.
Nag-uugnay ito ng DGAI nang direkta sa aktibidad sa loob ng AI inference network kesa sa pagpapakita nito bilang isang tradable na asset lamang.
Bakit mahalaga ang DGrid AI
Ang DGrid AI ay nagpapagsasama ng ilang bahagi ng AI stack sa isang decentralizadong network.
Binibigyan ng isang pinagsamang pag-access ang DGridRPC sa mga modelo. Ang distributed nodes ay nagbibigay ng mga yunit para sa inference. Ang Proof of Quality ay tumutulong sa pag-evaluate ng mga resulta. Ang AI Arena ay gumagawa ng preference data, habang ang Model Marketplace ay nag-uugnay sa mga provider ng AI service sa mga user.
Binibigyan ng ekonomikong layer ang DGAI na nag-uugnay sa mga pagbabayad, insentibo sa node, staking, at pamamahala.
Ang mas malawak na layunin ay gawing isang bukas na imprastruktura na layer ang AI inference, mula sa isang saradong serbisyo na pinag-uugnayan ng mga indibidwal na platform, kung saan maaaring makapag-access ang mga developer at gumagamit sa pamamagitan ng isang karaniwang network.
Kongklusyon
Binubuo ng DGrid AI ang isang decentralized network para sa AI inference, model routing, verification, at agent services.
Ang arkitektura nito ay nagkakaisa ng distributed DGrid Nodes kasama ang DGridRPC at Proof of Quality, habang ang mga mas bagong produkto tulad ng AI Gateway, AI Arena, Dori, at ang Model Marketplace ay nagpapalawak ng ecosystem sa labas ng orihinal na disenyo ng Litepaper.
Nasa sentro ng sistema ang DGAI bilang ekonomikong token ng network, na sumusuporta sa mga pagbabayad para sa AI service, mga reward para sa node, staking, at pamamahala.
Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga modelo ng AI, mga mapagkukunan ng kompyutasyon, mga developer, at mga gumagamit sa isang bukas na network, ang DGrid ay naglalayong gawing mas ma-access, mas kompetitibo, at mas masisiyasi ang AI inference.
Mga Madalas na Itanong
Ano ang DGrid AI?
Ang DGrid AI ay isang decentralized AI inference at routing network na nag-uugnay sa mga user at developer sa mga AI model sa pamamagitan ng distributed nodes at isang unified access layer.
Ano ang DGridRPC?
Ang DGridRPC ay ang nakapag-iisang interface ng DGrid para sa pag-access at pagrute ng mga kahilingan sa iba't ibang AI model at node.
Ano ang Proof of Quality?
Ang Proof of Quality ay ang mekanismo ng DGrid para sa pag-e-evaluate ng kumpiyansa ng mga resulta ng AI inference gamit ang mga salik tulad ng akurasyon, konsistensya, at pagkakasunod sa format.
Ano ang AI Arena?
Pinapahintulutan ng AI Arena ang mga gumagamit na ihambing ang mga anonymous na output mula sa iba’t ibang AI model. Maaaring magkontribyun ang mga pagpili na ito sa pag-evaluate ng model at pagpapabuti ng intelligent routing system ng DGrid.
Ano ang gamit ng DGAI?
Ginawa ang DGAI para sa mga pagbabayad sa AI inference, mga reward sa node, staking, at pamamahala sa loob ng network ng DGrid.
Ano ang maximum na suplay ng DGAI?
May fixed na maximum supply na 1 bilyon na tokens ang DGAI.
Mga Pautang sa Pagrerekomenda:
Hikayatin ang mga bagong user na sumali sa kampanyang Learn & Earn at mag-unlock ng karagdagang reward. Para sa bawat kaibigan na matagumpay na hinikayat na mag-register at tapusin ang kinakailangang pag-trade, makakatanggap ka ng 25% rebate sa bayarin. Mas maraming kwalipikadong user ang iyong hinikayat, mas maraming reward ang makakakuha ka. Para sa mga detalye, tingnan ang: https://www.kucoin.com/fil/referral
Paano I-invite
Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring magmula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga view o opinion ng KuCoin. Ang content na ito ay para sa reference lang at hindi nagko-constitute ng anumang form ng representation o warranty, at hindi rin dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito. Maaaring may kasamang mga risk ang pag-invest sa mga virtual asset. Paki-assess nang maigi ang mga product risk at ang iyong risk tolerance batay sa financial situation mo. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.