Tiêu đề gốc: "Quan sát ngành | DePIN+AI đang viết lời tựa cho kỷ nguyên mới của robot DePIN"

Nguồn gốc: DePINone Labs

Tóm tắt

Các tài sản hàng đầu của Grayscale trong quý 2, ba tài sản dự án mới, trong đó có hai tài sản liên quan đến DePIN. Messari cho thấy quỹ đạo DePIN đã tăng lên giá trị thị trường là 50 tỷ đô la Mỹ. Quy mô tài trợ trong quý đầu tiên đã tăng nhẹ so với năm ngoái, nhưng số lượng dự án đã giảm đáng kể, cho thấy DePIN đang trưởng thành.

Tháng trước, Messari và FrodoBot Lab đã cùng nhau thảo luận về cuộc cách mạng mô hình của robot trong kỷ nguyên AI do DePIN+AI xây dựng. Quan điểm chính là sự phát triển của AI thông minh được thể hiện không chỉ phụ thuộc vào các thuật toán mà còn phụ thuộc vào việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Trước đây, sự phát triển của ngành công nghiệp robot bị hạn chế bởi chi phí cao và sự thống trị của các doanh nghiệp lớn, điều này đã cản trở tốc độ đổi mới.

Việc xây dựng mạng lưới robot DePIN có nghĩa là với sức mạnh của các mạng lưới phi tập trung, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên điện toán và đầu tư vốn có thể được thực hiện một cách hợp tác trên quy mô toàn cầu, điều này không chỉ đẩy nhanh quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn hạ thấp ngưỡng phát triển, cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia hơn. Đồng thời, dự kiến ngành công nghiệp robot sẽ không còn phụ thuộc vào một vài gã khổng lồ công nghệ nữa mà sẽ được cộng đồng toàn cầu chung tay thúc đẩy để hướng tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự cởi mở và bền vững.

1. DePIN+AI xây dựng mô hình robot trong kỷ nguyên AI

Vào ngày 27 tháng 2, Messari đã tổ chức một podcast về "Xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung" và mời Michael Cho, đồng sáng lập của FrodoBot Lab. Trong podcast này, Michael Cho tập trung vào các cơ hội và thách thức của DePIN+AI trong lĩnh vực robot.

Ngay sau khi Messari lên men, khái niệm robot DePIN nhanh chóng trở nên phổ biến và nhiều cuộc thảo luận về robot DePIN bắt đầu tràn ngập.

Những quan sát về ngành của chúng tôi trong tuần này cũng sẽ tập trung vào việc phân tích và thảo luận về chủ đề này.

Trước khi bắt đầu thảo luận, chúng ta hãy cùng xem xét sự phát triển của trí tuệ nhân tạo theo chính chủ đề của nó:

· Trong lĩnh vực điện toán, doanh thu theo quý của Nvidia đã tăng gấp năm lần trong ba năm qua;

· Trong lĩnh vực băng thông, việc xây dựng các trung tâm dữ liệu ở Bắc Mỹ cũng đã tăng gấp năm lần trong ba năm qua;

· Trong lĩnh vực năng lượng, riêng OKLO cần 12,0GW và TerraPower cần 4,0GW;

· Trong lĩnh vực dữ liệu, các công ty lớn đầu tư hơn 500 triệu đô la mỗi năm để mua dữ liệu bán buôn để đào tạo các mô hình AI.

Dựa trên tiền đề của suy thoái kinh tế toàn cầu nói chung, AI, với tư cách là công nghệ cách mạng công nghệ chính trong mười hoặc thậm chí hai mươi năm tới, đang dẫn đầu tất cả các bên tham gia vào lĩnh vực này (điện toán, năng lượng, dữ liệu) để tăng tốc với tốc độ tăng trưởng nhanh gấp nhiều lần mỗi năm.

Trong khi phát triển với tốc độ cao như vậy, mối quan tâm về AI cũng ngày càng tăng lên. Lý do là nếu sức mạnh tính toán AI (tương tự như động cơ của ô tô), các mô hình lớn AI (tương tự như bộ điều khiển và bộ xử lý), năng lượng AI (tương tự như dầu và nhiên liệu) và dữ liệu AI (tương tự như nguyên liệu thô) được kiểm soát bởi một vài công ty lớn tập trung, thì kỷ nguyên công nghệ tương lai có thể được kiểm soát hoàn toàn bởi một vài công ty lớn, điều này có thể dẫn đến sự tập trung hóa và tập trung hóa tuyệt đối. Vào thời điểm đó, chúng ta thực sự có thể tự mình mở chiếc hộp Pandora lớn nhất.

Chính xác là vì mối quan tâm về tình hình tập trung hóa như vậy mà một hướng đi và con đường mới đang được mọi người thảo luận sôi nổi, đó là DePIN+AI. Và chúng tôi tại DePIN ONE sẵn sàng định nghĩa nó là DePAI, nghĩa là DePAI=DePIN+AI.

DePAI sẽ giúp AI trở nên phi tập trung hơn như thế nào?

Chúng tôi sẽ bắt đầu và phân tích nội dung chính của podcast Messari với Michael vào tháng trước.

Hiện tại, AI có nhiều điểm yếu. Mặc dù chúng có nhiều chức năng khác nhau, nhưng tất cả đều đang xử lý một số thông tin hời hợt như văn bản. Những thông tin như vậy lạnh lùng và không có nhiệt độ, thiếu nhận thức và hiểu biết sâu sắc.

Mạng DePIN có thể là "năm giác quan" và "bốn chi" tốt của AI.

"Năm giác quan" giúp AI nhận thức thế giới thực một cách toàn diện. Một số nhà phát triển hiện đang sử dụng ioID và W3bstream để kết nối các thiết bị trong thế giới thực với blockchain và sử dụng bằng chứng không kiến thức để xác minh các hoạt động thực tế của chúng.

Và "bốn chi" có thể giúp AI đưa ra những phán đoán chính xác dựa trên nhận thức của chính nó và đưa những phán đoán đó vào hành động, điều này thực hiện tốt hệ thống "đào tạo"->"mô hình hóa"->"tự động hóa".

1. DePIN giúp dữ liệu AI trở nên thực tế và đa dạng hơn

Không giống như các mô hình AI "trực tuyến" được đào tạo bằng lượng lớn dữ liệu Internet, các thiết bị DePIN có thể giúp AI tương tác với thế giới thực và thu thập nhiều dữ liệu thực và thời gian thực hơn. Chỉ thông qua dữ liệu được đào tạo bằng dữ liệu này, AI+robot và các thiết bị khác mới có thể phát triển trí thông minh thực sự.

Vì DePIN vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển nên chưa có nền tảng quy mô lớn nào như vậy trên thế giới và chưa có sự đồng thuận về cách thu thập dữ liệu này.

Chúng tôi tin rằng dữ liệu mà DePIN+AI thu thập trong tương lai có thể được phân loại thành ba loại sau:

· Loại đầu tiên là dữ liệu hoạt động của con người, là dữ liệu được tạo ra khi con người điều khiển robot theo cách thủ công.Loại dữ liệu này có chất lượng cao và có thể ghi lại các luồng video và thẻ hành động - tức là những gì con người nhìn thấy và cách họ phản ứng phù hợp. Đây là cách hiệu quả nhất để đào tạo AI bắt chước hành vi của con người, nhưng nhược điểm là tốn kém và đòi hỏi nhiều nhân công.

· Thể loại thứ hai là dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng), hữu ích cho việc huấn luyện robot di chuyển trên địa hình phức tạp, chẳng hạn như huấn luyện robot đi trên địa hình gồ ghề và rất hữu ích cho một số lĩnh vực đặc biệt. Nhưng đối với một số nhiệm vụ có nhiều thay đổi, chẳng hạn như nấu ăn, thì môi trường mô phỏng không được tốt lắm. Chúng ta có thể hình dung tình huống huấn luyện robot rán trứng: loại chảo, nhiệt độ của dầu và những thay đổi nhỏ trong điều kiện phòng sẽ ảnh hưởng đến kết quả và môi trường ảo khó có thể bao quát được tất cả các tình huống.

· Thể loại thứ ba là học video, tức là để mô hình AI học bằng cách quan sát các video về thế giới thực. Mặc dù phương pháp này có tiềm năng, nhưng nó thiếu phản hồi tương tác trực tiếp vật lý thực sự cần thiết cho trí thông minh.

Nếu những dữ liệu này được thu thập và hỗ trợ, khả năng dịch vụ thông minh được thể hiện của AI chắc chắn sẽ được nâng cao đáng kể.

2. DePIN tối đa hóa hiệu quả vốn của AI và có lợi hơn cho việc phi tập trung AI từ nguồn, thay vì là con rối của một số vốn nhất định

Không giống như các mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào sức mạnh tính toán, việc triển khai công nghệ robot thông minh đòi hỏi phải triển khai các thiết bị vật lý trong thế giới thực. Điều này mang lại những thách thức lớn về vốn.

Việc chế tạo robot rất tốn kém và chỉ những công ty giàu nhất mới có thể chi trả cho các thí nghiệm quy mô lớn. Ngay cả những robot hình người hiệu quả nhất hiện nay cũng có giá hàng chục nghìn đô la và việc phổ biến trên quy mô lớn là điều không thực tế.

AI robot nói chung vẫn còn một chặng đường dài để được áp dụng rộng rãi do những thách thức về phần cứng, dữ liệu và đánh giá.

Tuy nhiên, sự ra đời của công nghệ DePIN mang lại hy vọng cho mọi người.

Vì quy mô và sự phối hợp của một mạng lưới phi tập trung có thể phân bổ hiệu quả gánh nặng vốn, nên nó cũng có thể giúp một số nhóm doanh nhân nhỏ phát triển công nghệ này. Để robot nói chung trở nên hiệu quả hơn và gần gũi hơn với con người thực sự càng sớm càng tốt, quá trình phát triển công nghệ robot nên được phi tập trung thay vì do một vài công ty lớn kiểm soát. Thay vì dựa vào một công ty lớn để trả tiền cho hàng nghìn robot, tốt hơn là đưa những cá nhân có thể đóng góp vào một mạng lưới chia sẻ.

Ngoài ra, DePIN đẩy nhanh quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu.

Thay vì chờ một công ty triển khai một số lượng robot hạn chế để thu thập dữ liệu, các mạng phi tập trung có thể chạy và thu thập dữ liệu song song ở quy mô lớn hơn.

Ví dụ, trong cuộc thi AI đấu với robot người gần đây ở Abu Dhabi, các nhà nghiên cứu từ các tổ chức như DeepMind và UT Austin đã thử nghiệm các mô hình AI của họ với những người chơi là con người. Trong khi con người vẫn chiếm ưu thế, các nhà nghiên cứu rất hào hứng với các tập dữ liệu độc đáo được thu thập từ các tương tác giữa robot trong thế giới thực. Điều này gián tiếp chứng minh nhu cầu về các mạng con kết nối các thành phần khác nhau của robot. Ngay cả khi tính tự chủ hoàn toàn vẫn là mục tiêu dài hạn, công nghệ DePIN đã chứng minh được giá trị hữu hình từ việc thu thập và đào tạo dữ liệu đến triển khai và xác thực trong thế giới thực.

Mặt khác, mạng DePIN đang giúp robot AI hạ cánh với hiệu suất cao hơn và chi phí thấp hơn.

Một ví dụ cụ thể là Phòng thí nghiệm FrodoBot đã hợp tác với dự án DePIN để bảo mật hai hộp GPU NVIDIA H100 - mỗi hộp chứa sức mạnh tính toán của tám chip H100, cung cấp cho các nhà nghiên cứu sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý và tối ưu hóa các mô hình AI trên dữ liệu thực tế được thu thập từ các lần triển khai robot. Nếu không có các nguồn tài nguyên điện toán như vậy, ngay cả các tập dữ liệu có giá trị nhất cũng không thể được sử dụng đầy đủ. Có thể thấy rằng thông qua quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung DePIN, Mạng lưới Robot có thể cho phép các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới đào tạo và đánh giá các mô hình mà không bị hạn chế bởi quyền sở hữu GPU tốn nhiều vốn. Nếu DePIN có thể huy động thành công dữ liệu cộng đồng và tiến bộ phần cứng, tương lai của ngành robot có thể đến sớm hơn dự kiến.

3. DePIN đang hỗ trợ AI và trí thông minh AI hiện thân để đạt được hiệu quả kinh doanh hiệu quả hơn

Các tác nhân AI như Sam (một robot KOL du lịch với các mã thông báo meme) chứng minh một mô hình lợi nhuận mới cho các mạng lưới robot phi tập trung.

Sam hoạt động tự động, phát trực tiếp 24/7 tại nhiều thành phố trong khi các mã thông báo meme của nó tăng giá trị.

Mô hình này chứng minh cách các robot thông minh được cung cấp năng lượng bởi DePIN có thể tự duy trì tài chính thông qua quyền sở hữu phi tập trung và các ưu đãi về mã thông báo. Trong tương lai, các tác nhân AI này thậm chí có thể sử dụng mã thông báo để trả tiền cho người vận hành để được hỗ trợ, thuê thêm tài sản robot hoặc đấu thầu các nhiệm vụ trong thế giới thực, tạo ra một chu kỳ kinh tế có lợi cho cả quá trình phát triển AI và những người tham gia DePIN.

Kỳ vọng

Sự phát triển của AI thông minh hiện thân không chỉ phụ thuộc vào các thuật toán mà còn phụ thuộc vào việc nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người.

Trước đây, sự phát triển của ngành công nghiệp robot bị hạn chế bởi chi phí cao và sự thống trị của các công ty lớn, điều này đã cản trở tốc độ đổi mới. Việc thành lập Mạng lưới Robot DePIN có nghĩa là với sức mạnh của các mạng lưới phi tập trung, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên điện toán và đầu tư vốn có thể được phối hợp trên toàn cầu, không chỉ đẩy nhanh quá trình đào tạo AI và tối ưu hóa phần cứng mà còn hạ thấp ngưỡng phát triển và cho phép nhiều nhà nghiên cứu, doanh nhân và người dùng cá nhân tham gia hơn.

Chúng tôi cũng kỳ vọng rằng ngành công nghiệp robot sẽ không còn phụ thuộc vào một vài gã khổng lồ công nghệ nữa mà sẽ được cộng đồng toàn cầu thúc đẩy chung và hướng tới một hệ sinh thái công nghệ thực sự cởi mở và bền vững.

2. DePIN theo dõi dữ liệu và quan sát

1. Tổng thị phần của DePIN chỉ chiếm 0,1% thị trường AI trị giá nghìn tỷ đô la

Số lượng dự án DePIN đã tăng từ 100 vào năm 2022 lên 1.170 vào năm 2024 và giá trị thị trường đã tăng vọt từ 5 tỷ đô la Mỹ lên 50 tỷ đô la Mỹ. Tỷ lệ nút hoạt động đã tăng từ 2% lên hơn 50%, nhưng thị phần chung của DePIN chỉ chiếm 0,1% thị trường AI nghìn tỷ đô la. Sẽ không ngoa khi nói rằng đường đua này có tiềm năng tăng trưởng gấp 100-1000 lần.

2. Số tiền tài trợ của DePIN tăng, nhưng số lượng tài trợ giảm

Theo dữ liệu của Messari, mức tăng trưởng tài trợ của DePIN không đổi theo năm. Trong quý đầu tiên của năm 2025, số tiền tài trợ lớn nhưng số lượng tài trợ lại nhỏ.

Quý 1 năm 2024: 62 vòng gọi vốn, 156 triệu đô la.

Quý 1 năm 2025: 36 vòng gọi vốn, 159 triệu đô la.

Dữ liệu cho thấy có rất ít công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu mới nổi, nhưng các dự án DePIN trưởng thành đang mở rộng.

Thị phần toàn cầu hiện tại của các dự án hàng đầu trong lĩnh vực DePIN vẫn còn rất nhỏ và đang ở giai đoạn đầu tuyệt đối của đường đua.

Thị phần trong lĩnh vực truyền dẫn không dây là 0,002% (dự án hàng đầu Helium), thị phần trong lĩnh vực máy tính là 0,03% (dự án hàng đầu Filecoin), thị phần trong lĩnh vực năng lượng là 0,001% (dự án hàng đầu Daylight) và thị phần trong lĩnh vực xác thực danh tính là 0,2% (dự án hàng đầu Worldcoin và Anymal).

Thị trường trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân trong lĩnh vực AI dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể trong thập kỷ tới, từ 520 triệu đô la Mỹ vào năm 2024 lên 196,6 tỷ đô la Mỹ vào năm 2034, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 43,8%.

3. Grayscale công bố báo cáo quý 2, tập trung vào RWA, DePIN và mã hóa IP

Grayscale đã công bố báo cáo quý 2 năm 2025 vào tuần này, tập trung vào RWA, DePIN và mã hóa IP, do đó, ba mã thông báo mới đã được thêm vào Top 20, cụ thể là IP, SYRUP và GEOD, trong khi Akash Network, Arweave và Jupiter đã bị loại.

Báo cáo cho thấy trong quý này, Grayscale sẽ tập trung vào các token phản ánh các ứng dụng phi đầu cơ của công nghệ blockchain trong thế giới thực, được chia thành ba loại sau: RWA (tài sản thế giới thực), DePIN (cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) và IP (mã hóa tài sản trí tuệ).

Trong số ba tài sản Maple (SYRUP), Geodnet (GEOD) và Story (IP) được thêm vào danh sách 20 tài sản hàng đầu cho quý 2 năm 2025, có hai dự án là dự án DePIN.

· Geodnet (GEOD):Geodnet là một dự án DePIN thu thập dữ liệu định vị theo thời gian thực. Là nhà cung cấp dịch vụ định vị động thời gian thực (RTK) lớn nhất thế giới, Geodnet cung cấp dữ liệu không gian địa lý với độ chính xác lên tới 1 cm, mang đến các giải pháp giá cả phải chăng cho người dùng như nông dân.

Trong tương lai, Geodnet có thể cung cấp giá trị cho ô tô tự lái và rô bốt. Mạng lưới đã mở rộng lên hơn 14.000 thiết bị tại 130 quốc gia và doanh thu phí mạng hàng năm đã tăng lên hơn 3 triệu đô la trong 30 ngày qua (tăng khoảng 500% so với cùng kỳ năm trước). Điều đáng chú ý là GEOD có vốn hóa thị trường thấp hơn và ít sàn giao dịch niêm yết hơn so với các tài sản khác trong top 20, vì vậy có thể coi là rủi ro hơn.

· Story Protocol: Tập trung vào quản lý sở hữu trí tuệ trên blockchain, đây là một ứng dụng phi tập trung hơn là một cơ sở hạ tầng vật lý và có thể bị gạt ra ngoài lề trong danh mục DePIN (Story Protocol). Story Protocol đang cố gắng mã hóa thị trường sở hữu trí tuệ (IP) trị giá 70 nghìn tỷ đô la.

Trong kỷ nguyên AI, IP độc quyền được sử dụng để đào tạo các mô hình AI, dẫn đến các khiếu nại vi phạm bản quyền và các vụ kiện tụng quy mô lớn, chẳng hạn như tranh chấp kiện tụng trước đây giữa tờ New York Times và OpenAI. Bằng cách đưa IP vào chuỗi, Story sẽ cho phép các công ty sử dụng IP của họ để đào tạo mô hình AI, đồng thời cho phép bất kỳ cá nhân nào đầu tư, giao dịch và kiếm tiền bản quyền IP. Story đã đưa các bài hát của Justin Bieber và BTS vào chuỗi và ra mắt blockchain và token tập trung vào IP vào tháng 2.

4. Bảng xếp hạng doanh thu theo dõi DePIN trong ba mươi ngày qua

Dự án DePIN có hiệu suất tốt nhất trên Solana trong 30 ngày qua

5. Theo dõi sự kiện trong ngành

Roam, một dịch vụ mạng trực tuyến thiết yếu để mọi người trên toàn cầu sử dụng Web3, đã đạt 2,8 triệu nút trên toàn thế giới, cho phép người dùng đạt được chuyển vùng xuyên biên giới liền mạch với chi phí chỉ bằng 30% so với các nhà khai thác truyền thống. Roam có kế hoạch triển khai cơ chế khuyến khích tương tự vào nửa cuối năm 2025 và dữ liệu không gian thời gian do các nút phân tán thu thập sẽ trở thành nguồn nhiên liệu để đào tạo các mô hình AI trong các trường dọc. Phoenix đang hợp tác với TandemAI và Origin Quantum để thúc đẩy tích hợp AI với cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung, giúp Phoenix nắm giữ vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực DePIN-AI.

IoTeX đã ra mắt "Get Goated Season 2", bao gồm phần thưởng token và quy trình yêu cầu. Cửa sổ yêu cầu cho $IOTX đã đóng vào ngày 27 tháng 3 và các token chưa được yêu cầu sẽ được đưa vào nhóm quỹ IoTeX. Các nhà tài trợ bao gồm Geodnet, Uprock, Drop Wireless và Network3. Cửa sổ yêu cầu sẽ bắt đầu vào ngày 7 tháng 4 và thời gian xem xét sẽ là từ ngày 28 tháng 3 đến ngày 31 tháng 3, sử dụng xác minh zkPass. Động thái này có thể tăng cường sự tham gia của cộng đồng và thu hút nhiều người dùng hơn tham gia vào hệ sinh thái IoTeX. Theo báo cáo Helium Q4 do Messari công bố, dữ liệu hoạt động mạng của Helium đã tăng trưởng đáng kể, với việc giảm tải dữ liệu của nhà điều hành tăng 555% theo tháng lên 576TB, điểm phát sóng di động tăng 14% lên 24.800 và lưu lượng truy cập di động trả phí hàng ngày tăng 99%, chứng minh tiềm năng đột phá của nó trong ngành viễn thông.

Đồng thời, Helium đã thống nhất $HNT là token duy nhất thông qua đề xuất HIP 138, tối ưu hóa mô hình kinh tế và công bố quan hệ đối tác với Telefónica để thâm nhập thị trường Mexico, bao phủ 2 triệu người dùng Movistar. Ngoài ra, Helium đã được Grayscale đưa vào danh sách 20 token được quan tâm hàng đầu và được Coinbase đưa vào chỉ số COIN50, thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư tổ chức. Về các ứng dụng thành phố thông minh, mạng lưới này đã được sử dụng để giám sát lũ lụt và cảnh báo cháy rừng tại Hoa Kỳ. Helium đang mở rộng thông qua mô hình DePIN (mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) để củng cố vị thế dẫn đầu của mình trên thị trường viễn thông Web3.

6. Thông tin tài chính

Giao thức DeFi lớn nhất của Filecoin là GLIF đã phát hành token quản trị $GLF và airdrop 94 triệu token, chiếm 9,4% tổng nguồn cung. $GLF sẽ mở rộng sang các tính năng mới như phần thưởng lòng trung thành trong tương lai. GLIF đang mở rộng sang mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) vượt ra ngoài hệ sinh thái Filecoin. Hiện tại, GLIF đã khóa hơn 102 triệu đô la trên Filecoin và sẽ hỗ trợ nhiều mạng lưới DePIN hơn trong tương lai.

Mạng lưới kinh doanh phi tập trung Domin Network thông báo rằng họ đã nhận được khoản đầu tư chiến lược từ Animoca Brands, KuCoin Labs, Web3Labs.club, IBC Group Official, DWF Ventures, Presto, Outlier Ventures, KnightFury, ThreeDAO, Awakening Ventures và AB DAO. Domin Network là mạng lưới kinh doanh phi tập trung sử dụng công nghệ NFT và DePIN Rollup để kết nối phần mềm, phần cứng và dữ liệu hành vi của người tiêu dùng với chuỗi. Nó cho phép người dùng kiếm phần thưởng tiền điện tử bằng cách chia sẻ dữ liệu tiêu dùng của họ.

Liên kết gốc