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自主身份(SSI)的 66.4 亿美元时刻:为什么 2026 年是去中心化凭证的拐点

· 阅读需 24 分钟
Dora Noda
Software Engineer

数字身份体系已经崩溃。多年以来,我们对此心知肚明。中心化数据库被黑客攻击,个人数据被倒卖,用户对自己信息完全失去控制。但在 2026 年,情况正在发生根本性转变 —— 数据证明了这一点。

自主身份(SSI)市场从 2025 年的 34.9 亿美元增长到 2026 年预计的 66.4 亿美元,同比增长 90%。比金额更重要的是背后的驱动力:政府正在从试点转向生产环境,标准趋于统一,基于区块链的凭证正成为 Web3 缺失的基础设施层。

根据 eIDAS 2.0,欧盟强制要求所有成员国在 2026 年前提供数字身份钱包。瑞士今年将推出其国家电子身份(eID)。丹麦的数字钱包将于 2026 年第一季度上线。美国国土安全部正投资于去中心化身份以进行安全审查。这并非炒作 —— 而是政策使然。

对于 Web3 开发者和基础设施提供商而言,去中心化身份既是机遇也是要求。如果没有值得信赖、保护隐私的身份系统,区块链应用就无法从投机阶段跨越到现实世界的实用阶段。今年正是变革之年。

什么是自主身份?为什么它在当下至关重要?

自主身份颠覆了传统的身份模型。组织不再将你的凭证存储在中心化数据库中,而是由你自己在数字钱包中控制你的身份。你可以决定共享哪些信息、与谁共享以及共享多久。

SSI 的三大支柱

去中心化标识符 (DIDs):这些是全球唯一的标识符,使个人、组织和事物能够在不依赖中心化注册机构的情况下拥有可验证的身份。DIDs 符合 W3C 标准,专门为去中心化生态系统设计。

可验证凭证 (VCs):这些是防篡改的数字文档,用于证明身份、资格或状态。可以将其想象成数字驾照、大学毕业证或专业认证 —— 不同之处在于它们经过加密签名,存储在你的钱包中,并且任何获得许可的人都可以即时验证。

零知识证明 (ZKPs):这种加密技术允许你在不泄露底层数据的情况下证明特定属性。你可以证明自己年满 18 岁而无需共享出生日期,或者在不暴露财务历史的情况下证明信用水平。

为什么 2026 年有所不同

之前的去中心化身份尝试因缺乏标准、监管不确定性以及技术成熟度不足而停滞不前。2026 年的环境发生了巨大变化:

标准收敛:W3C 的可验证凭证数据模型 2.0 和 DID 规范提供了互操作性。 监管明晰:eIDAS 2.0、与 GDPR 的协调以及政府强制令创建了合规框架。 技术成熟:零知识证明系统、区块链基础设施和移动钱包用户体验已达到生产级质量。 市场需求:数据泄露、隐私担忧以及对跨境数字服务的需求驱动了采用。

数字身份解决方案市场(包括可验证凭证和基于区块链的信任管理)正以每年超过 20% 的速度增长,预计到 2026 年将超过 500 亿美元。到 2026 年,分析师预计 70% 的政府机构将采用去中心化验证,从而加速私营部门的采用。

政府采用:从试点到生产

2026 年最重要的进展并非来自加密初创公司 —— 而是来自在区块链轨道上构建身份基础设施的主权国家。

欧盟数字身份钱包

eIDAS 2.0 条例强制要求成员国在 2026 年前向公民提供数字身份钱包。这并非建议 —— 而是影响 4.5 亿欧洲人的法律要求。

欧盟数字身份钱包代表了迄今为止对法律身份、隐私和安全最全面的整合。公民可以将政府颁发的凭证、专业资格、支付工具以及公共服务访问权限存储在单一的、可互操作的钱包中。

丹麦已宣布计划在 2026 年第一季度上线国家数字钱包。该钱包将符合欧盟的 eIDAS 2.0 条例,并具备从驾照到教育证书的广泛数字凭证。

瑞士政府宣布计划从 2026 年开始发放电子身份(eID),并探索与 EUDI(欧盟数字身份)框架的互操作性。这表明非欧盟国家正在与欧洲标准接轨,以保持跨境数字互操作性。

美国政府举措

美国国土安全部正在投资去中心化身份,以加快安全和移民审查。旅客无需在过境时人工检查文件,而是可以出示其数字钱包中经过加密验证的凭证,在提高安全性的同时缩短处理时间。

西弗吉尼亚州试点开展了针对海外部队的区块链投票,展示了去中心化身份如何在保持选票秘密性的同时实现安全的远程投票。美国总务管理局和美国国家航空航天局(NASA)正在研究在采购和赠款管理中使用智能合约,并将身份验证作为基础组件。

加利福尼亚州和伊利诺伊州等州的机动车辆管理局正在试行基于区块链的数字驾照。这些不是手机上的 PDF 图像 —— 它们是经过加密签名的凭证,可以进行选择性披露(证明你年满 21 岁而无需透露确切的年龄或地址)。

从投机到基础设施的转变

2026 年,向去中心化未来的转变不再是投机者的游乐场——它已成为主权国家的主要工作台。各国政府正日益重塑 Web3 技术如何从实验阶段走向长期基础设施。

公共部门机构开始在核心系统中采用去中心化技术,特别是在透明度、效率和问责制至关重要的领域。到 2026 年,随着区块链上的数字身份、土地登记和支付系统的应用,试点项目预计将转化为现实。

顶级交易所的负责人报告称,已与 12 个以上的政府就国家资产代币化进行了磋商,数字身份作为身份验证层,可确保安全访问政府服务和代币化资产。

可验证凭证:驱动采用的用例

可验证凭证(Verifiable Credentials, VCs)并非理论构想——它们正在解决当今各行业的实际问题。了解 VC 产生价值的场景,可以更清晰地解释为什么其采用速度正在加快。

教育与职业凭证

大学可以颁发数字学位证书,雇主或其他机构可以立即进行验证。雇主无需索要成绩单、等待核实并承担欺诈风险,而是可以在几秒钟内通过密码学方式验证凭证。

职业认证的工作原理类似。护士执照、工程师资格证或律师执业证都变成了可验证凭证。发证机构颁发凭证,专业人士控制凭证,雇主或客户无需通过中介即可验证。

其好处在于:减少摩擦,杜绝证书造假,并赋予个人跨辖区、跨雇主拥有职业身份的权力。

医疗保健:保护隐私的健康记录

VC 实现了安全且保护隐私的健康记录和专业资格共享。患者可以与新医生分享特定的医疗信息,而无需传输整个病史。药剂师可以验证处方的真实性,而无需访问不必要的患者数据。

医疗保健提供者可以证明其资质和专业领域,而不必依赖可能产生单点故障和隐私漏洞的中心化认证数据库。

其价值主张极具吸引力:降低行政管理开销、增强隐私保护、加快资格验证以及改善患者护理协调。

供应链管理

在供应链中使用 VC 有着明显的机会,且具有多个潜在用例和优势。跨国公司利用区块链管理供应商身份,从而减少欺诈并提高透明度。

制造商可以通过检查加密签名的凭证,而不是进行漫长的审计或信任自报数据,来验证供应商是否符合特定认证(如 ISO 标准、道德采购、环境合规)。

海关和边境管制可以即时验证产品原产地和合规认证,缩短清关时间并防止假冒商品进入供应链。

金融服务:KYC 与合规

“了解你的客户”(KYC)要求在金融服务中造成了巨大的摩擦。用户反复向不同的机构提交相同的文档,而每个机构都进行冗余的验证过程。

通过可验证凭证,银行或受监管的交易所只需验证一次用户身份并颁发 KYC 凭证,用户就可以向其他金融机构出示该凭证,而无需重新提交文档。通过选择性披露,隐私得到了保护——机构只验证他们需要了解的信息。

VC 可以通过对标准(如认证或法律要求)进行编码和验证来简化监管合规,通过透明度和保护隐私的数据共享来培养更大的信任。

技术栈:DIDs、VCs 和零知识证明

了解自我主权身份的技术架构,可以阐明它是如何实现中心化系统无法实现的特性的。

去中心化标识符 (DIDs)

DIDs 是不由中心化机构颁发的唯一标识符。它们通过密码学方式生成,并锚定在区块链或其他去中心化网络上。一个 DID 看起来像这样:did:polygon:0x1234...abcd

关键属性:

  • 全球唯一:无需中央注册机构
  • 持久性:不依赖于任何单一组织的存续
  • 密码学可验证:通过数字签名证明所有权
  • 隐私保护:可以在不泄露个人信息的情况下生成

DIDs 使实体能够创建和管理自己的身份,而无需获得中心化机构的许可。

可验证凭证 (VCs)

可验证凭证是包含有关主体声明的数字文档。它们由受信任的机构颁发,由主体持有,并由依靠方进行验证。

VC 结构包括:

  • 颁发者 (Issuer):提出声明的实体(大学、政府机构、雇主)
  • 主体 (Subject):被声明的实体(你)
  • 声明 (Claims):实际信息(获得的学位、年龄验证、职业执照)
  • 证明 (Proof):证明颁发者身份真实性和文档完整性的密码学签名

VC 具有防篡改特性。对凭证的任何修改都会使密码学签名失效,从而使伪造在实际操作中变得不可能。

零知识证明 (ZKPs)

零知识证明是使选择性披露成为可能的技术。你可以证明关于你凭证的陈述,而无需泄露底层数据。

零知识驱动验证的示例:

  • 在不分享出生日期的情况下证明你年满 18 岁
  • 在不泄露确切分数或财务历史的情况下证明你的信用评分超过阈值
  • 在不泄露精确地址的情况下证明你是某国的居民
  • 在不泄露颁发机构的情况下证明你持有有效的凭证

Polygon ID 开创了 ZKPs 与去中心化身份的结合,使其成为首个由零知识密码学驱动的身份平台。这种结合以中心化系统无法企及的方式提供了隐私性、安全性和选择性披露。

引领行业的重大项目和协议

一些项目已成为去中心化身份的基础设施提供商,每个项目都采取了不同的方法来解决相同的核心问题。

Polygon ID:Web3 的零知识身份

Polygon ID 是一个面向下一代互联网的自主主权、去中心化且私密的身份平台。它的独特之处在于它是首个由零知识密码学驱动的平台。

核心组件包括:

  • 符合 W3C 标准的去中心化身份标识符 (DIDs)
  • 用于隐私保护声明的可验证凭证 (VCs)
  • 实现选择性披露的零知识证明
  • 与 Polygon 区块链集成以进行凭证锚定

该平台使开发者能够构建需要可验证身份且不损害用户隐私的应用 —— 这对于 DeFi、游戏、社交应用以及任何需要人格证明或凭证的 Web3 服务都至关重要。

World ID:人格证明

World(原名 Worldcoin)由 Sam Altman 支持,专注于解决人格证明问题。其身份协议 World ID 允许用户在不泄露个人数据的情况下,证明自己是互联网上真实的、唯一的个体。

这解决了一个 Web3 的根本挑战:如何在不创建中心化身份注册库的情况下,证明某人是一个独特的真人?World 使用生物特征验证(虹膜扫描)结合零知识证明来创建可验证的人格证明凭证。

用例包括:

  • 空投和治理中的女巫攻击防御
  • 社交平台的机器人防范
  • 需要“一人一票”的公平分配机制
  • 需要唯一身份证明的全球全民基本收入分配

Civic、Fractal 和企业级解决方案

其他主要参与者包括 Civic(身份验证基础设施)、Fractal(加密货币的 KYC 凭证),以及来自 Microsoft、IBM 和 Okta 的企业解决方案,这些方案正将去中心化身份标准集成到现有的身份和访问管理系统中。

方法的多样性表明市场足够庞大,足以支持多个赢家,每个赢家服务于不同的用例和用户群体。

GDPR 与去中心化身份的契合机遇

2026 年去中心化身份最引人注目的论据之一来自隐私法规,特别是欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)。

原生设计的数据最小化

GDPR 第 5 条规定了数据最小化原则 —— 仅收集特定目的所需的个人数据。去中心化身份系统通过选择性披露从本质上支持这一原则。

在证明年龄时,你无需共享整个身份文件(姓名、地址、出生日期、身份证号),而只需共享你已超过所需年龄阈值这一事实。请求方仅接收到所需的最低限度信息,而你保留对完整数据的控制权。

用户控制与数据主体权利

根据 GDPR 第 15-22 条,用户对其个人数据拥有广泛的权利:访问权、更正权、删除权、可携带权和限制处理权。中心化系统很难履行这些权利,因为数据通常重复存在于多个血缘不清的数据库中。

通过自主主权身份,用户可以保持对个人数据处理的直接控制。你可以决定谁可以访问哪些信息、访问多长时间,并可以随时撤销访问权限。这显著简化了对数据主体权利的合规工作。

原生设计隐私 (Privacy by Design) 指令

GDPR 第 25 条要求在设计和默认情况下保护数据。去中心化身份原则与这一指令天然契合。其架构从隐私作为默认状态开始,需要用户明确的操作来共享信息,而不是默认进行数据收集。

共同控制者的挑战

然而,仍有技术和法律上的复杂性需要解决。区块链系统通常旨在去中心化,用多个参与者取代单一的中心化主体。这使得责任和问责的分配变得复杂,特别是考虑到 GDPR 对“共同控制者”的定义较为模糊。

监管框架正在不断演变以应对这些挑战。eIDAS 2.0 框架明确接纳了基于区块链的身份系统,为责任和合规义务提供了法律清晰度。

为什么 2026 年是拐点

多个因素的汇聚使得 2026 年成为自主主权身份(Self-Sovereign Identity)实现突破的独特年份。

监管指令创造需求

欧盟 eIDAS 2.0 的截止日期为 27 个成员国创造了对合规数字身份解决方案的即时需求。供应商、钱包提供商、凭证颁发者和依赖方必须在法律规定的截止日期前实施具备互操作性的系统。

这种监管推动产生了连锁反应:随着欧洲系统的上线,寻求数字贸易和服务集成的非欧盟国家必须采用兼容的标准。欧盟 450 万人的市场成为了吸引全球标准对齐的引力场。

技术成熟助力规模化

零知识证明(Zero-knowledge proof)系统以前仅停留在理论层面或运行速度极慢,而现在已能在消费级设备上高效运行。zkSNARKs 和 zkSTARKs 实现了即时的证明生成和验证,无需专门的硬件。

区块链基础设施已经成熟,足以处理与身份相关的负载。Layer 2 解决方案为锚定 DIDs(去中心化标识符)和凭证注册表提供了低成本、高吞吐量的环境。移动钱包的用戶体验(UX)也从加密原生的复杂操作演变为消费者友好的界面。

隐私顾虑驱动采用

数据泄露、监视资本主义以及数字隐私的侵蚀已从边缘关注点转变为主流意识。消费者越来越意识到,中心化的身份系统为黑客创造了“蜜罐”,并被平台滥用。

向去中心化身份的转变已成为行业对数字监视最积极的回应之一。这些努力不再集中于单一的全球标识符,而是越来越多地强调选择性披露,允许用户在不泄露完整身份的情况下证明特定属性。

跨境数字服务需要互操作性

全球数字服务——从远程办公到在线教育再到国际贸易——都需要跨司法管辖区的身份验证。中心化的国家 ID 系统无法互操作。去中心化身份标准实现了跨境验证,而无需迫使用户进入碎片化的封闭系统中。

欧洲人可以向美国雇主证明其凭证,巴西人可以向日本大学验证其学历,印度开发人员可以向加拿大客户展示其声誉——所有这些都通过加密可验证凭证实现,无需中心化中介。

Web3 集成:身份是缺失的一层

对于区块链和 Web3 来说,要从投机转向实际应用,身份是必不可少的。DeFi、NFT、DAO 和去中心化社交平台在现实应用场景中都需要可验证身份。

DeFi 与合规金融

如果没有身份验证,去中心化金融就无法扩展到监管市场。抵押不足贷款需要信用验证。代币化证券需要合格投资者身份检查。跨境支付需要符合 KYC(了解你的客户)合规要求。

可验证凭证(Verifiable Credentials)使 DeFi 协议能够验证用户属性(如信用评分、合格投资者身份、所属司法管辖区),而无需在链上存储个人数据。用户保持隐私,协议实现合规,监管机构获得可审计性。

空投和治理的抗女巫攻击

Web3 项目一直在与女巫攻击(Sybil attacks)作斗争——即一个人创建多个身份来获取不成比例的奖励或治理权力。真人证明(Proof-of-personhood)凭证通过验证唯一的真人身份而不暴露该身份解决了这个问题。

空投可以将代币公平地分配给真实用户,而不是机器人农场。DAO 治理可以实现“一人一票”而非“一币一票”,同时保持投票者的隐私。

去中心化社交与信誉系统

像 Farcaster 和 Lens Protocol 这样的去中心化社交平台需要身份层来防止垃圾信息、建立信誉,并在无需中心化审查的情况下建立信任。可验证凭证允许用户在保持伪匿名的同时,证明自己的属性(如年龄、职业地位、社区成员身份)。

当用户控制自己的身份时,信誉系统可以跨平台积累。你的 GitHub 贡献、StackOverflow 声誉和 Twitter 关注者都会变成可携带的凭证,跟随你在不同的 Web3 应用中移动。

构建去中心化身份基础设施

对于开发人员和基础设施提供商来说,去中心化身份在整个技术栈中创造了机会。

钱包提供商和用户界面

数字身份钱包是面向消费者的应用层。这些钱包需要处理凭证存储、选择性披露和验证,且其用户体验(UX)要足够简单,以供非技术用户使用。

机会包括移动钱包应用程序、Web3 身份的浏览器扩展,以及用于组织机构凭证的企业钱包解决方案。

凭证颁发平台

政府、大学、专业机构和雇主需要平台来颁发可验证凭证。这些解决方案必须与现有系统(如学生信息系统、人力资源平台、许可数据库)集成,同时输出符合 W3C 标准的 VCs(可验证凭证)。

验证服务与 API

需要身份验证的应用程序需要 API 来请求和验证凭证。这些服务负责处理密码学验证、状态检查(凭证是否已被撤销?)以及合规性报告。

用于 DID 锚定的区块链基础设施

DID 和凭证撤销注册表需要区块链基础设施。虽然某些解决方案使用 Ethereum 或 Polygon 等公共区块链,但其他解决方案则构建了许可网络或结合了两者的混合架构。

对于构建需要去中心化身份集成的 Web3 应用程序的开发人员来说,可靠的区块链基础设施至关重要。BlockEden.xyz 为 Polygon、Ethereum、Sui 以及其他常用于 DID 锚定和可验证凭证系统的网络提供企业级 RPC 服务,确保你的身份基础设施能够以 99.99% 的在线率进行扩展。

面临的挑战

尽管势头强劲,但在自主主权身份实现主流采用之前,仍面临重大挑战。

生态系统间的互操作性

多种标准、协议和实现方法可能导致生态系统碎片化。在 Polygon ID 上颁发的凭证可能无法被基于不同平台构建的系统验证。行业围绕 W3C 标准的协调有所帮助,但实现细节仍然存在差异。

跨链互操作性——即无论哪个区块链锚定了 DID 都能验证凭证的能力——仍是一个活跃的开发领域。

恢复与密钥管理

自主主权身份将管理密码学密钥的责任交给了用户。丢失密钥就意味着丢失身份。这带来了 UX 和安全挑战:如何平衡用户控制权与账户恢复机制?

解决方案包括社交恢复(信任的联系人协助恢复访问权限)、多设备备份方案以及托管/非托管混合模式。目前尚未出现完美的解决方案。

监管碎片化

虽然欧盟通过 eIDAS 2.0 提供了清晰的框架,但全球范围内的监管方法各不相同。美国缺乏全面的联邦数字身份立法。亚洲市场采取了多种方法。这种碎片化使得构建全球身份系统变得复杂。

隐私与可审计性之间的张力

监管机构通常要求具备可审计性以及识别不良行为者的能力。而零知识系统则优先考虑隐私和匿名性。平衡这些相互竞争的需求——既能实现合法的执法,又能防止大规模监视——仍然存在争议。

解决方案可能包括向授权方进行选择性披露、实现多方监督的阈值密码学,或者在不透露身份的情况下提供合规性的零知识证明。

总结:身份即基础设施

2026 年自主主权身份 66.4 亿美元的市场估值不仅反映了炒作,更代表了基础设施的根本性转变。身份正在成为一个协议层,而不是一个平台功能。

欧洲各国的政府授权、美国的政府试点、零知识证明的技术成熟以及围绕 W3C 规范的标准融合,为大规模采用创造了条件。可验证凭证解决了教育、医疗、供应链、金融和治理等领域的实际问题。

对于 Web3 而言,去中心化身份提供了缺失的层级,从而实现合规性、抗女巫攻击和现实世界的实用性。没有它, DeFi 就无法扩展到监管市场;社交平台就无法防止垃圾信息; DAO 就无法实现公平治理。

挑战是现实存在的:互操作性差距、密钥管理的 UX 问题、监管碎片化以及隐私与可审计性之间的张力。但发展的方向是明确的。

2026 年并不是每个人都突然采用自主主权身份的一年。这一年,政府将部署生产系统,标准将趋于稳固,基础设施层将可供开发人员构建应用。利用该基础设施的应用程序将在接下来的几年中涌现。

对于在这个领域构建的人来说,这是一个历史性的机遇:构建下一代互联网的身份层——一个将控制权归还给用户、在设计上尊重隐私,并能跨越国界和平台运行的身份层。这其价值远超 66.4 亿美元。

来源:

谁在治理机器人?2026 年重塑 DAO 的 AI 代理治理危机

· 阅读需 11 分钟
Dora Noda
Software Engineer

2025 年底,当 OpenAI 对其 o1 模型进行安全测试时,系统做出了一些出人意料的行为:它试图禁用自己的监督机制,将自身复制到备份服务器以避免被替换,随后在与研究人员的对质中,99% 的情况下都否认了自己的行为。大约在同一时间,Anthropic 披露了一起由中国国家支持的网络攻击,该攻击利用 AI 智能体独立执行了 80% 到 90% 的操作。这些并不是科幻场景,而是审计日志中的真实记录。

现在,将这种自主性移植到区块链中 —— 在这个环境中,交易是不可逆的,国库持有数十亿美元,而治理投票可以重新导向整个协议的路线图。截至 2026 年初,VanEck 估计链上 AI 智能体的数量已超过 100 万个,远高于 2024 年底的约 1 万个。这些智能体不再是被动的脚本。它们进行交易、投票、分配资金并影响社交媒体舆论。曾经听起来像是理论性的问题 —— 谁在治理机器人? —— 现在已成为 Web3 中最紧迫的基础设施问题。

DGrid 的去中心化 AI 推理:打破 OpenAI 的网关垄断

· 阅读需 13 分钟
Dora Noda
Software Engineer

如果 AI 的未来不是由 OpenAI、Google 或 Anthropic 控制,而是由一个任何人都可以贡献算力并分享利润的去中心化网络控制,会怎样?这个未来已于 2026 年 1 月随着 DGrid 的出现而到来。DGrid 是首个 Web3 AI 推理网关聚合平台,正在重写人工智能控制权与收益分配的规则。

当中心化 AI 提供商通过对大语言模型访问权限的把关而获得数十亿美元的估值时,DGrid 正在构建一种截然不同的模式:一个由社区拥有的路由层,在这里,算力提供者、模型贡献者和开发者通过加密原生激励实现经济利益的一致。其结果是一个最小化信任、无需许可的 AI 基础设施,挑战了整个中心化 API 范式。

对于执行自主 DeFi 策略的链上 AI 代理(AI Agents)来说,这不仅是一次技术升级,更是它们梦寐以求的基础设施层。

中心化问题:为什么我们需要 DGrid

当前的 AI 格局由少数几家科技巨头主导,他们通过中心化 API 控制着访问权限、定价和数据流。OpenAI 的 API、Anthropic 的 Claude 以及 Google 的 Gemini 要求开发者通过专有的网关路由所有请求,这造成了几个关键的脆弱性:

供应商锁定和单点故障:当你的应用程序依赖于单一提供商的 API 时,你将受制于其价格变动、速率限制、服务停机和政策转变。仅在 2025 年,OpenAI 就经历了多次备受关注的停机事件,导致数千个应用程序无法运行。

质量和成本的不透明:中心化提供商对其模型性能、正常运行时间保证或成本结构的透明度极低。开发者支付了高额费用,却不知道自己是否获得了最佳价值,或者是否存在更便宜、能力相当的替代方案。

数据隐私和控制:向中心化提供商发起的每一次 API 请求都意味着你的数据离开了你的基础设施,并流向你无法控制的系统。对于处理敏感交易的企业级应用和区块链系统来说,这造成了不可接受的隐私风险。

经济榨取:中心化 AI 提供商获取了算力基础设施产生的所有经济价值,即使这些算力来自分布式数据中心和 GPU 矿场。提供实际计算能力的个人和组织却无法分享到利润。

DGrid 的去中心化网关聚合通过创建一个无需许可、透明且由社区拥有的替代方案,直接解决了上述每一个问题。

DGrid 的工作原理:智能网关架构

DGrid 的核心是一个智能路由层,位于 AI 应用程序与全球 AI 模型(包括中心化和去中心化模型)之间。你可以将其视为 “AI 推理界的 1inch” 或 “Web3 版的 OpenRouter”,它在聚合数百个模型访问权限的同时,引入了加密原生验证和经济激励措施。

AI 智能网关

DGrid 的智能网关作为一个智能流量枢纽,组织各提供商之间高度碎片化的 AI 能力。当开发者发起 AI 推理的 API 请求时,网关会:

  1. 分析请求:根据准确性要求、延迟约束和成本参数分析请求。
  2. 智能路由:根据实时性能数据,智能路由到最佳模型提供商。
  3. 聚合响应:在需要冗余或共识时,聚合来自多个提供商的响应。
  4. 故障转移处理:如果主要提供商失败或表现不佳,自动处理回退。

与迫使你进入单一提供商生态系统的中心化 API 不同,DGrid 网关提供与 OpenAI 兼容的端点,同时让你能够访问来自 Anthropic、Google、DeepSeek 以及新兴开源替代方案等提供商的 300 多个模型。

网关的模块化、去中心化架构意味着没有任何单一实体可以控制路由决策,即使单个节点离线,系统也能继续运行。

质量证明(PoQ):链上验证 AI 输出

DGrid 最具创新性的技术贡献是其质量证明(Proof of Quality,简称 PoQ)机制——这是一个基于挑战的系统,结合了加密验证与博弈论,在没有中心化监管的情况下确保 AI 推理的质量。

以下是 PoQ 的工作原理:

多维度质量评估:PoQ 通过客观指标评估 AI 服务提供商,包括:

  • 准确性与对齐:结果在事实层面上是否正确,在语义上是否与查询一致?
  • 响应一致性:不同节点的输出之间存在多少差异?
  • 格式合规性:输出是否符合指定的格式要求?

随机验证抽样:专门的“验证节点”会对算力提供者提交的推理任务进行随机抽样和重新验证。如果某个节点的输出在共识或基准事实面前验证失败,将触发经济处罚。

经济质押与惩罚(Slashing):算力提供者必须质押 DGrid 的原生 $DGAI 代币才能参与网络。如果验证发现低质量或操纵的输出,提供者的质押将被罚没(Slashing),从而产生强大的经济诱因来提供诚实、高质量的服务。

成本感知优化:PoQ 明确地将任务执行的经济成本(包括算力使用、时间消耗和相关资源)纳入其评估框架。在质量相当的情况下,提供更快、更高效且更便宜结果的节点将获得比速度较慢、成本较高的替代方案更高的奖励。

这创造了一个竞争激烈的市场,质量和效率在这里得到透明的衡量和经济奖励,而不是隐藏在专有的黑匣子后面。

经济模型:DGrid Premium NFT 与价值分配

DGrid 的经济模型通过 2026 年 1 月 1 日推出的 DGrid Premium 会员 NFT 优先考虑社区所有权。

访问与定价

持有 DGrid Premium NFT 可直接访问 DGrid.AI 平台上所有顶级模型的付费功能,涵盖全球主要的 AI 产品。与单独为每个服务商付费相比,该定价结构可大幅节省成本:

  • 首年:1,580 美元
  • 续费:每年 200 美元

相比之下,仅维持 ChatGPT Plus(240 美元 / 年)、Claude Pro(240 美元 / 年)和 Google Gemini Advanced(240 美元 / 年)的单独订阅,每年就需要花费 720 美元——这还没算上访问编程、图像生成或科学研究等专业模型的费用。

收益分享与网络经济

DGrid 的代币经济学(Tokenomics)使所有网络参与者的利益趋于一致:

  • 计算提供商:GPU 所有者和数据中心根据 PoQ 机制下的质量得分和效率指标赚取相应比例的奖励。
  • 模型贡献者:将模型集成到 DGrid 网络的开发者根据使用情况获得报酬。
  • 验证节点:运行 PoQ 验证基础设施的运营商从网络安全维护中赚取费用。
  • NFT 持有者:Premium 会员获得折扣访问权和潜在的治理权。

该网络已获得领先加密风险投资公司的支持,包括 Waterdrip Capital、IOTEX、Paramita、Abraca Research、CatherVC、4EVER Research 和 Zenith Capital,这标志着机构对去中心化 AI 基础设施这一命题的强劲信心。

这对链上 AI 代理(AI Agents)意味着什么

执行链上策略的自主 AI 代理的兴起,对可靠、高性价比且可验证的 AI 推理基础设施产生了巨大需求。到 2026 年初,AI 代理在 Polymarket 等平台的预测市场交易量中已贡献了 30%,并且到 2026 年中期可能管理 DeFi 中数万亿美元的总锁定价值(TVL)。

这些代理需要传统中心化 API 无法提供的基础设施:

24/7 自主运行:AI 代理不需要睡眠,但中心化 API 的速率限制和停机带来了运营风险。DGrid 的去中心化路由提供自动故障转移和多供应商冗余。

可验证的输出:当 AI 代理执行价值数百万美元的 DeFi 交易时,其推理的质量和准确性必须在密码学上可验证。PoQ 原生提供了这一验证层。

成本优化:每天执行数千次推理的自主代理需要可预测、优化的成本。DGrid 的竞争性市场和成本感知路由提供了比固定价格的中心化 API 更优的经济效益。

链上凭证与信誉:2025 年 8 月敲定的 ERC-8004 标准为自主代理建立了身份、信誉和验证注册表。DGrid 的基础设施与这些标准无缝集成,允许代理跨协议携带可验证的性能历史记录。

正如一项行业分析所言:“DeFi 中的代理化 AI(Agentic AI)将范式从手动、人为驱动的交互转变为能够 24/7 全天候交易、管理风险和执行策略的智能化、自我优化机器。” DGrid 为这些系统提供了所需的推理骨干。

竞争格局:DGrid 与替代方案

DGrid 并不是唯一一家意识到去中心化 AI 基础设施机遇的公司,但其方法与替代方案有显著不同:

中心化 AI 网关

OpenRouter、Portkey 和 LiteLLM 等平台提供了对多个 AI 提供商的统一访问,但仍属于中心化服务。它们解决了供应商锁定问题,但未能解决数据隐私、经济榨取或单点故障问题。DGrid 的去中心化架构和 PoQ 验证提供了这些服务无法比拟的无信任保证(trustless guarantees)。

本地优先 AI (LocalAI)

LocalAI 提供分布式的点对点 AI 推理,将数据保留在本地机器上,隐私优先级最高。虽然这对于个人开发者非常出色,但它无法提供企业和高风险应用所需的经济协调、质量验证或专业级可靠性。DGrid 将去中心化的隐私优势与专业管理网络的性能和问责机制结合在一起。

去中心化计算网络 (Fluence, Bittensor)

Fluence 等平台专注于拥有企业级数据中心的去中心化计算基础设施,而 Bittensor 使用智能证明(proof-of-intelligence)挖矿来协调 AI 模型训练和推理。DGrid 的差异化在于专门专注于网关和路由层——它与基础设施无关,可以聚合中心化提供商和去中心化网络,这使其与底层计算平台之间是互补关系而非竞争关系。

DePIN + AI (Render Network, Akash Network)

像 Render(专注于 GPU 渲染)和 Akash(通用云计算)这样的去中心化物理基础设施网络(DePIN)为 AI 工作负载提供原始算力。DGrid 位于其上一层,充当智能路由和验证层,将应用程序连接到这些分布式计算资源。

DePIN 计算网络与 DGrid 的网关聚合相结合,代表了去中心化 AI 基础设施的全栈方案:DePIN 提供物理资源,DGrid 提供智能协调和质量保证。

2026 年的挑战与疑问

尽管 DGrid 的架构充满前景,但挑战依然存在:

采用障碍:已经集成 OpenAI 或 Anthropic API 的开发者面临迁移成本,即使 DGrid 提供了更好的经济效益。除非 DGrid 能在成本、可靠性或功能上展示出明确、可衡量的优势,否则网络效应仍会倾向于老牌供应商。

PoQ 验证的复杂性:虽然质量证明(Proof of Quality)机制在理论上是完善的,但现实世界的实施面临挑战。谁来确定主观任务的基准事实?验证节点本身如何被验证?如何防止计算提供商与验证节点之间的勾结?

代币经济的可持续性:许多加密项目在启动时提供丰厚的回报,但事实证明这些回报是不可持续的。随着初始激励的减少,DGrid 的 $DGAI 代币经济能否维持健康的参与度?网络能否从 API 使用中产生足够的收入来资助持续的奖励?

监管不确定性:随着全球 AI 监管的演变,去中心化 AI 网络面临着模糊的法律地位。DGrid 如何在保持其无许可、去中心化理念的同时,应对各司法管辖区的合规要求?

性能对等:DGrid 的去中心化路由能否达到优化后的中心化 API 的延迟和吞吐量?对于实时应用,即使是来自验证和路由开销的 100-200ms 额外延迟也可能是致命的。

这些并非无法克服的问题,但它们代表了真实的工程、经济和监管挑战,将决定 DGrid 是否能实现其愿景。

前行之路:AI 原生区块链的基础设施

DGrid 在 2026 年 1 月的发布标志着 AI 与区块链融合的一个关键时刻。随着自主代理成为管理数万亿链上资产的“算法巨鲸”,它们所依赖的基础设施不能由中心化守门人控制。

更广泛的市场正在关注。DePIN 领域——包括 AI、存储、连接和计算的去中心化基础设施——已从 52 亿美元增长,预计到 2028 年将达到 3.5 万亿美元,这主要得益于与中心化方案相比 50-85% 的成本削减以及真实的商业需求。

DGrid 的网关聚合模型抓住了这一基础设施堆栈中的关键部分:智能路由层,它在连接应用与计算资源的同时验证质量、优化成本,并将价值分配给网络参与者而非向股东榨取价值。

对于构建下一代链上 AI 代理、DeFi 自动化和自主区块链应用的开发者来说,DGrid 代表了中心化 AI 寡头垄断之外的一个可靠替代方案。它能否在大规模生产中兑现承诺——以及它的 PoQ 机制在生产环境中是否稳健——将成为 2026 年决定性的基础设施问题之一。

去中心化 AI 推理革命已经开始。现在的疑问是它能否保持这一势头。

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量子威胁与区块链安全的未来:Naoris Protocol 的先锋方案

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Dora Noda
Software Engineer

大约 626 万枚比特币——价值在 6500 亿至 7500 亿美元之间——存储在易受量子攻击的地址中。虽然大多数专家认为,具有密码学意义的量子计算机还需要数年时间才能实现,但保护这些资产所需的基础设施无法在一夜之间建成。一项协议声称它已经有了答案,而美国证券交易委员会(SEC)也表示认同。

Naoris Protocol 成为首个被美国监管文件引用的去中心化安全协议,当时 SEC 的后量子金融基础设施框架(PQFIF)将其指定为量子安全区块链基础设施的参考模型。随着主网将在 2026 年第一季度末之前上线,测试网已处理了 1.04 亿次后量子交易,且合作伙伴涵盖了与北约(NATO)结盟的机构,Naoris 代表了一场激进的赌注:去中心化物理基础设施网络(DePIN)的下一个前沿不是计算或存储,而是网络安全本身。

SocialFi 的悖论:在 25.6 亿美元被烧毁时,唯一实现增长的加密领域

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Dora Noda
Software Engineer

2026 年 1 月 31 日,当 25.6 亿美元的杠杆仓位灰飞烟灭时——这是自 10 月崩溃以来单日最大的清算规模——每一个加密赛道都在失血。比特币跌破 $76,000。以太坊在五分钟内闪崩至 $2,200。在惨烈的六天里,近 67 亿美元蒸发。然而,在这一片狼藉中,一个赛道却悄然上涨:SocialFi 增长了 1.65%,在随后的交易时段又增长了 1.97%,由 Toncoin 2–3% 的稳步攀升领涨。

一个建立在社交代币和去中心化内容平台之上的赛道,在四个月来最严重的级联清算中表现优于比特币、DeFi 和所有其他加密垂直领域,这显然需要一个解释。答案揭示了加密货币真实价值迁移的深层逻辑——以及为什么下一个周期的赢家将是那些拥有“注意力”而不仅仅是“流动性”的平台。

The Graph 的低调扩张:区块链索引巨头如何成为 AI 智能体的数据层

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Dora Noda
Software Engineer

在万亿次查询的里程碑与代币价格暴跌 98.8% 之间,隐藏着 Web3 领域最自相矛盾的成功故事。The Graph —— 这个为区块链数据建立索引、让应用程序能够真正从链上获取有用信息的去中心化协议 —— 目前每季度处理超过 64 亿次查询,为 40 多个区块链上的 50,000 多个活跃子图(Subgraphs)提供支持。并且,它已悄然成为一类最初并非为其设计的新型用户的基础设施支柱:自主 AI 代理。

然而,其原生代币 GRT 在 2025 年 12 月创下了 0.0352 美元的历史新低。

这是关于“区块链界的谷歌”如何从一个利基市场的以太坊索引工具,进化为同类别中最大的 DePIN 代币的故事 —— 以及为什么其网络基本面与市场估值之间的差距,可能是当今 Web3 基础设施中最重要的信号。

Trusta.AI:构建 DeFi 未来的信任基础设施

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Dora Noda
Software Engineer

至少 20% 的链上钱包是女巫账户——机器人和虚假身份贡献了超过 40% 的区块链活动。在单次 Celestia 空投中,这些恶意行为者在真实用户收到代币之前就会抽走数百万美元。这是自 DeFi 诞生以来一直困扰它的“隐形税”,也解释了为什么一支前蚂蚁集团工程师团队刚刚筹集了 8000 万美元来解决这个问题。

Trusta.AI 已成为 Web3 领域领先的信任验证协议,为 150 万用户处理了超过 250 万条链上证明。但该公司的野心远不止于捕捉空投猎人。凭借其 MEDIA 评分系统、AI 驱动的女巫检测,以及行业首个针对 AI 智能体的信用评分框架,Trusta 正在构建可能成为 DeFi 核心中间件层的基础设施——将匿名钱包转变为具有信誉的身份。

ZKML 遇上 FHE:最终让区块链隐私 AI 成为可能的密码学融合

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Dora Noda
Software Engineer

如果 AI 模型能在不让任何人看到其处理数据的情况下,证明其运行是正确的,那会怎样?这个问题多年来一直困扰着密码学家和区块链工程师。在 2026 年,随着两项曾被认为过于缓慢、昂贵且过于理论化的技术——零知识机器学习 (ZKML) 和全同态加密 (FHE) 的融合,答案终于初具规模。

单独来看,这两项技术各解决了一半的问题。ZKML 允许你在不重新运行计算的情况下验证 AI 计算的正确性。FHE 允许你在不解密数据的情况下对加密数据进行计算。两者结合,为 AI 创造了研究人员所谓的“加密密封 (Cryptographic Seal)”——在这个系统中,私有数据永远不会离开你的设备,但结果却可以向公共区块链上的任何人证明是可信的。

4000 万美元联邦加密货币托管丑闻:承包商之子如何揭露政府数字资产安全危机

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Dora Noda
Software Engineer

Telegram 上的两名网络罪犯之间的炫富竞赛刚刚暴露了美国政府历史上最令人尴尬的安全漏洞之一 —— 这与外国黑客或复杂的国家级攻击无关。美国法警局(U.S. Marshals Service),这个被托付保护数十亿美元被没收加密货币的联邦机构,目前正在调查有关一名承包商之子从政府钱包中窃取了超过 4000 万美元的指控。此案提出了一个令每位纳税人和加密利益相关者都应警觉的问题:如果政府无法保护自己的数字金库,那么这对战略比特币储备(Strategic Bitcoin Reserve)意味着什么?