DGrid AI (DGAI) क्या है? इसके डिसेंट्रलाइज्ड AI इन्फरेंस नेटवर्क की पूर्ण गाइड

पब्लिश हुआ: 25 अगस्त 2026 को 7:36 am बजे

परिचय: DGrid AI एक डिसेंट्रलाइज्ड AI इन्फरेंस नेटवर्क है, जिसे एक ओपन इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर के माध्यम से उपयोगकर्ताओं, डेवलपर्स, AI मॉडल्स और वितरित कंप्यूटिंग नोड्स को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एकल AI प्रोवाइडर पर निर्भर रहने के बजाय, DGrid वितरित नोड्स, बुद्धिमान रूटिंग, प्रूफ ऑफ क्वालिटी और ऑनचेन सेटलमेंट का उपयोग करता है ताकि AI इन्फरेंस को अधिक सुलभ, सत्यापनीय और पारदर्शी बनाया जा सके।

DGrid AI क्या है?

DGrid AI, AI निष्कर्षण और एजेंट-आधारित सेवाओं के लिए डिसेंट्रलाइज्ड बुनियादी ढांचा बना रहा है।

इसका मूल विचार यह है कि AI मॉडल्स को केंद्रीकृत प्लेटफॉर्म्स द्वारा पूरी तरह से नियंत्रित नहीं, बल्कि एक खुले नेटवर्क के माध्यम से उपलब्ध कराया जाना चाहिए। समुदाय-संचालित नोड्स AI इन्फरेंस प्रदान कर सकते हैं, जबकि डेवलपर्स एक समेकित इंटरफ़ेस के माध्यम से विभिन्न मॉडल्स तक पहुँच सकते हैं।

नेटवर्क तीन प्रमुख तत्वों को जोड़ता है:

एआई निष्पादन के लिए वितरित नोड
DGridRPC के माध्यम से मानकीकृत पहुँच
गुणवत्ता और सत्यापन तथा निपटान के लिए ऑनचेन तंत्र का प्रमाण

इन सभी घटकों को मिलाकर AI गणना के लिए एक खुला बाजार बनाया जाना है।

डिसेंट्रलाइज्ड एआई इन्फरेंस क्यों?

अधिकांश AI अनुप्रयोग मॉडल तक पहुँच और कंप्यूटिंग संसाधनों के लिए केंद्रीकृत प्रदाताओं पर निर्भर करते हैं।

इससे कई समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं, जिनमें उच्च लागत, टुकड़े-टुकड़े API, सेवा विराम, सीमित पारदर्शिता और व्यक्तिगत प्रदाताओं पर निर्भरता शामिल हैं।

वेब3 अनुप्रयोगों के लिए, एक अन्य चुनौती पुष्टि है। एक एआई मॉडल ऑफ़चेन पर एक आउटपुट उत्पन्न कर सकता है, लेकिन उपयोगकर्ताओं के पास उस परिणाम की गुणवत्ता की स्वतंत्र रूप से पुष्टि करने का कोई तरीका नहीं हो सकता है।

DGrid इन समस्याओं को स्वतंत्र नोड्स के बीच निष्पादन को वितरित करके और निष्पादन को रूटिंग, सत्यापन और ब्लॉकचेन-आधारित निपटान के साथ जोड़कर हल करता है।

DGrid नोड्स कैसे काम करते हैं

DGrid नोड्स नेटवर्क की कंप्यूटेशनल परत बनाते हैं।

नोड ऑपरेटर अपने उपलब्ध हार्डवेयर के आधार पर विभिन्न AI मॉडल प्रदान कर सकते हैं। एक नोड मानक GPU इंफ्रास्ट्रक्चर पर छोटा मॉडल चला सकता है या अधिक शक्तिशाली कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करके बड़े मॉडल का समर्थन कर सकता है।

जब उपयोगकर्ता अनुरोध जमा करते हैं, तो नोड्स आवश्यक निष्कर्षण निष्पादित करते हैं और लेटेंसी और कंप्यूट यूनिट उपभोग जैसी प्रदर्शन जानकारी की रिपोर्ट करते हैं।

इस जानकारी का उपयोग बाद के अनुरोधों को अधिक कुशलता से रूट करने के लिए नेटवर्क द्वारा किया जा सकता है।

डीग्रिड कई ऑपरेटर्स के बीच निष्कर्ष निकालने को वितरित करके एकल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाता पर निर्भरता को कम करने का लक्ष्य रखता है।

DGridRPC: AI मॉडल के लिए एक गेटवे

DGridRPC नेटवर्क के भीतर AI सेवाओं तक पहुँचने के लिए एक मानकीकृत इंटरफेस प्रदान करता है।

डेवलपर्स को हर मॉडल या प्रोवाइडर के लिए अलग-अलग API इंटीग्रेट करने के बजाय, DGridRPC को एक एकीकृत एंट्री पॉइंट प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

प्रोटोकॉल उपयोगकर्ता अनुरोधों की प्रामाणिकता की पुष्टि कर सकता है और उपलब्धता, मूल्य, प्रदर्शन और कार्य की आवश्यकताओं जैसे कारकों के आधार पर उन्हें उपयुक्त मॉडल और नोड्स की ओर रूट कर सकता है।

DGrid का वर्तमान AI गेटवे इस अवधारणा को एक ही API के माध्यम से 200 से अधिक AI मॉडलों तक पहुँच प्रदान करके विस्तारित करता है।

इससे DGrid केवल डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में ही नहीं, बल्कि AI की मांग को विभिन्न मॉडल प्रदाताओं से जोड़ने वाली एक रूटिंग परत के रूप में भी कार्य करने की अनुमति मिलती है।

गुणवत्ता का सबूत क्या है?

गुणवत्ता का साबिती डीग्रिड के डिसेंट्रलाइज्ड इन्फरेंस मॉडल का केंद्रीय सत्यापन तंत्र है।

PoQ कई आयामों में AI आउटपुट का मूल्यांकन करता है, जिसमें शामिल हैं:

सटीकता
परिणामों के बीच समानता
आवश्यक आउटपुट फॉर्मेट के अनुरूपता

एक निष्कर्ष अधिग्रहण कार्य पूरा होने के बाद, गुणवत्तापूर्ण जानकारी को रिकॉर्ड किया जा सकता है ताकि उपयोगकर्ता पूरे निष्कर्ष अधिग्रहण कार्य को फिर से निष्पादित किए बिना परिणाम की विश्वसनीयता की पुष्टि कर सकें।

यह डिसेंट्रलाइज्ड एआई के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक अनुरोध, निष्पादन और पुष्टि चक्र बनाता है।

AI Arena और बुद्धिमान रूटिंग

DGrid ने AI Arena भी लॉन्च किया है, जहाँ विभिन्न AI मॉडल अनामिक प्रतिक्रिया तुलनाओं के माध्यम से प्रतिस्पर्धा करते हैं।

उपयोगकर्ता दो अज्ञात मॉडलों से प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करते हैं और चुनते हैं कि कौन सा उत्तर वे बेहतर मानते हैं। ये मानव प्राथमिकता संकेत फिर मॉडल रैंकिंग और रूटिंग निर्णयों में योगदान दे सकते हैं।

यह DGrid को गुणवत्तापूर्ण डेटा का एक और स्रोत प्रदान करता है।

केवल तकनीकी मानदंडों के आधार पर अनुरोधों को रूट न करके, नेटवर्क वास्तविक उपयोगकर्ताओं द्वारा मॉडल आउटपुट के मूल्यांकन से भी सीख सकता है।

DGrid का Dori उत्पाद उपयोगकर्ता की ओर से समान विचार का उपयोग करता है। Dori को क्षमता, मूल्य और प्रदर्शन जैसे कारकों के आधार पर उपयुक्त मॉडल की सिफारिश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

DGrid मॉडल मार्केटप्लेस

DGrid एक ओपन मार्केटप्लेस भी विकसित कर रहा है जो AI मॉडल और एजेंट सेवाओं के लिए है।

मॉडल प्रदाता अपनी सेवाओं को उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध करा सकते हैं, जबकि डेवलपर्स प्रत्येक प्रदाता को अलग-अलग एकीकृत किए बिना विभिन्न मॉडल खोज सकते हैं।

बाजार का उद्देश्य प्रदाताओं को मूल्य निर्धारित करने और उपयोग से आय कमाने की अनुमति देना है, जबकि DGrid उन सेवाओं के चारों ओर खोज, रूटिंग और अवसंरचना का प्रबंधन करता है।

इससे एक व्यापक AI अर्थव्यवस्था जुड़ती है:

AI उपयोगकर्ता
डेवलपर्स
मॉडल प्रदाता
AI एजेंट्स
नोड ऑपरेटर्स
कंप्यूटिंग संसाधन

ऑनचेन बिलिंग और सेटलमेंट

DGrid स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट का उपयोग करके AI उपयोग को पारदर्शी भुगतानों से जोड़ता है।

लाइटपेपर एक बिलिंग प्रणाली का वर्णन करता है जहाँ इन्फरेंस लागत की गणना कंप्यूट यूनिट्स और लेटेंसी का उपयोग करके की जाती है। फिर भुगतान कार्य के आधार पर नोड ऑपरेटर्स को वितरित किया जा सकता है।

DGrid में एक AI डेटा उपलब्धता स्तर भी शामिल है जो ऑडिट और सत्यापन के लिए निष्कर्ष और निपटान की जानकारी को संरक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इससे एआई निष्कर्षण के चारों ओर की आर्थिक गतिविधि एक पारंपरिक बंद एपीआई बिलिंग प्रणाली की तुलना में अधिक पारदर्शी हो जाती है।

DGAI टोकन क्या है?

DGAI, DGrid AI परितंत्र का स्वदेशी टोकन है।

इसके मुख्य योजनाबद्ध कार्यों में शामिल हैं:

AI निष्कर्ष भुगतान

उपयोगकर्ता DGAI का उपयोग AI निष्कर्षण और एजेंट-आधारित सेवाओं के लिए भुगतान कर सकते हैं।

नोड पुरस्कार

नोड ऑपरेटर्स अपने योगदान के आधार पर DGAI प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें निष्कर्षण कार्य, प्रदर्शन, लेटेंसी और अपटाइम शामिल हैं।

स्टेकिंग

नोड्स को नेटवर्क में भाग लेने के लिए DGAI को जमानत के रूप में स्टेक करने की आवश्यकता होती है।

कम प्रदर्शन या दुर्भावनापूर्ण व्यवहार के परिणामस्वरूप जुर्माने, जिसमें स्टेक किए गए टोकन का कटौती शामिल हो सकती है।

गवर्नेंस

स्टेक किए गए DGAI का उपयोग प्रोटोकॉल पैरामीटर, समर्थित मॉडल, शुल्क संरचना और नेटवर्क अपग्रेड से संबंधित शासन में भी किया जा सकता है।

DGAI आपूर्ति और टोकन अर्थव्यवस्था

DGAI की अधिकतम आपूर्ति 1,000,000,000 टोकन तय है, और लॉन्च के बाद कोई अनुप्रवाही मिंटिंग योजना नहीं है। नेटवर्क एक चक्रीय अर्थव्यवस्था के आसपास डिज़ाइन किया गया है।

उपयोगकर्ता AI सेवाओं के लिए भुगतान करके मांग उत्पन्न करते हैं। नोड संचालक निष्कर्षण प्रदान करते हैं और पुरस्कार अर्जित करते हैं। स्टेकिंग जवाबदेही उत्पन्न करती है, जबकि शासन सक्रिय भागीदारों को नेटवर्क पैरामीटर पर प्रभाव डालने की अनुमति देता है।

लाइटपेपर में नोड्स से छीने गए टोकन के लिए एक बर्न तंत्र का वर्णन भी किया गया है, जो गलत परिणाम प्रस्तुत करते हैं या नेटवर्क की आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं।

यह DGAI को केवल एक व्यापारयोग्य संपत्ति के रूप में नहीं, बल्कि AI निष्कर्षण नेटवर्क के भीतर गतिविधि के साथ सीधे जोड़ता है।

DGrid AI क्यों मायने रखता है

DGrid AI एक डिसेंट्रलाइज्ड नेटवर्क में AI स्टैक के कई हिस्सों को जोड़ता है।

DGridRPC मॉडल्स तक एकीकृत पहुंच प्रदान करता है। वितरित नोड्स निष्कर्षण संसाधन प्रदान करते हैं। क्वालिटी का प्रमाण परिणामों का मूल्यांकन करने में मदद करता है। AI Arena प्राथमिकता डेटा उत्पन्न करता है, जबकि मॉडल मार्केटप्लेस AI सेवा प्रदाताओं को उपयोगकर्ताओं से जोड़ता है।

DGAI फिर भुगतान, नोड प्रोत्साहन, स्टेकिंग और शासन को जोड़ने वाली आर्थिक परत प्रदान करता है।

व्यापक लक्ष्य यह है कि एआई निष्कर्षण को व्यक्तिगत प्लेटफॉर्म द्वारा नियंत्रित एक बंद सेवा से एक खुली बुनियादी ढांचा परत में बदलना, जिसे विकासकर्ता और उपयोगकर्ता एक सामान्य नेटवर्क के माध्यम से एक्सेस कर सकते हैं।

निष्कर्ष

DGrid AI, AI इन्फरेंस, मॉडल रूटिंग, पुष्टि और एजेंट सेवाओं के लिए एक डिसेंट्रलाइज्ड नेटवर्क बना रहा है।

इसकी आर्चिटेक्चर वितरित DGrid नोड्स, DGridRPC और प्रूफ ऑफ क्वालिटी को जोड़ती है, जबकि AI Gateway, AI Arena, Dori और मॉडल मार्केटप्लेस जैसे नए उत्पाद परितंत्र को इसके मूल Litepaper डिज़ाइन के बाहर विस्तारित करते हैं।

DGAI इस प्रणाली के केंद्र में स्थित है, जो नेटवर्क का आर्थिक टोकन है और AI सेवा भुगतान, नोड पुरस्कार, स्टेकिंग और शासन का समर्थन करता है।

एक खुले नेटवर्क के माध्यम से AI मॉडल, कंप्यूटिंग संसाधन, डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं को जोड़कर, DGrid AI निष्पादन को अधिक सुलभ, प्रतिस्पर्धी और सत्यापित बनाने का लक्ष्य रखता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

DGrid AI क्या है?

DGrid AI एक डिसेंट्रलाइज्ड AI इन्फरेंस और रूटिंग नेटवर्क है जो उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स को वितरित नोड्स और एक समेकित एक्सेस लेयर के माध्यम से AI मॉडल्स से जोड़ता है।

DGridRPC क्या है?

DGridRPC, DGrid का मानकीकृत इंटरफ़ेस है जिसका उपयोग विभिन्न AI मॉडल और नोड्स के बीच अनुरोधों को एक्सेस और रूट करने के लिए किया जाता है।

क्वालिटी का प्रूफ क्या है?

गुणवत्ता का साबिती DGrid का एक तंत्र है जो सटीकता, निरंतरता और प्रारूप अनुपालन जैसे कारकों का उपयोग करके AI निष्कर्षण परिणामों की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करता है।

AI Arena क्या है?

AI Arena उपयोगकर्ताओं को विभिन्न AI मॉडलों के अनामिक आउटपुट की तुलना करने की अनुमति देता है। ये प्राथमिकताएँ मॉडल मूल्यांकन में योगदान दे सकती हैं और DGrid के बुद्धिमान रूटिंग सिस्टम को सुधार सकती हैं।

DGAI का उपयोग किस उद्देश्य से किया जाता है?

DGAI को DGrid नेटवर्क के भीतर AI निष्कर्षण भुगतान, नोड पुरस्कार, स्टेकिंग और शासन के लिए डिज़ाइन किया गया है।

DGAI की अधिकतम आपूर्ति क्या है?

DGAI की अधिकतम आपूर्ति 1 अरब टोकन है।

रेफरल पुरस्कार:

नए उपयोगकर्ताओं को लर्न & अर्न अभियान में शामिल होने के लिए आमंत्रित करें और अतिरिक्त पुरस्कार प्राप्त करें। प्रत्येक सफलतापूर्वक आमंत्रित मित्र के लिए जो पंजीकरण करता है और आवश्यक ट्रेड पूरा करता है, आपको 25% शुल्क वापसी प्राप्त होगी। जितने अधिक योग्य उपयोगकर्ता आप आमंत्रित करेंगे, उतने ही अधिक पुरस्कार आप प्राप्त कर सकते हैं। विवरण के लिए, कृपया देखें: https://www.kucoin.com/hi/referral

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