Хранение ончейн-доказательств в DePIN: отраслевые модели, факторы развития и грядущая волна внедрения

Почему хранение доказательств важно

Выбор между ончейн- и офчейн-хранением доказательств в конечном счёте сводится к доверию: тому, как оно формируется, поддерживается и передаётся между разными заинтересованными сторонами.

В DePIN, ориентированных на данные, доверие необходимо транслировать внешним сторонам: корпоративным клиентам, аудиторам или регуляторам, которые не наблюдали непосредственно за действиями, создавшими ценность. Чтобы подтвердить подлинность и неизменность заявленных сведений, им нужны неизменяемые записи, допускающие независимую проверку. Ончейн-доказательства обеспечивают именно это: прозрачный и долговечный аудиторский след, который любой желающий может проверить сейчас или спустя годы.

Напротив, DePIN, ориентированные на услуги, предоставляют доступ в реальном времени к таким ресурсам, как вычислительные мощности или пропускная способность. Пользователи сами получают результат и сразу его проверяют.

В таких условиях клиентам обычно не нужны постоянные общедоступные доказательства, поскольку они могут немедленно увидеть, работает ли услуга так, как обещано.

Если внешние стороны не предъявляют особых нормативных требований или требований по противодействию мошенничеству, потребность в ончейн-аудите гораздо ниже. Поэтому выбор способа хранения доказательств тесно связан с продуктом и бизнес-моделью проекта, а также с тем, кому именно необходимо доверять данным.

Важно также учитывать, что эти модели обслуживают разных пользователей.

DePIN для агрегации данных преимущественно работают в сегменте B2B и продают данные компаниям или учреждениям, которым нужны долговечные записи с возможностью аудита. DePIN, ориентированные на услуги, напротив, в основном обслуживают розничных пользователей, которые напрямую взаимодействуют с сервисом и оценивают его качество в реальном времени.

Это различие объясняет, почему компании требуют надёжных ончейн-доказательств, а розничным пользователям достаточно мгновенной обратной связи.

Две разные модели: агрегация данных и DePIN, ориентированные на услуги

Ниже мы сравним два разных типа децентрализованных сетей физической инфраструктуры и рассмотрим, как их особенности влияют на требования к хранению ончейн-доказательств.

DePIN для агрегации данных: долгосрочное доверие

DePIN для агрегации данных предоставляют внешним покупателям — компаниям, лабораториям AI и регуляторам — наборы экологических данных, показания датчиков или данные, собранные с веб-ресурсов.

Поскольку эти клиенты не наблюдают непосредственно за созданием данных, им нужен надёжный способ подтвердить их подлинность и целостность. Для таких сетей хранение ончейн-доказательств — не просто техническая функция, а необходимое условие для аудита и доверия.

Рассмотрим Grass Protocol.

Закрепляя криптографические доказательства каждого набора данных ончейн, Grass позволяет покупателям независимо проверять источник и целостность данных. Этот подход помог Grass привлечь корпоративных клиентов, обосновать премиальные цены и выделиться на рынке.

Сети экологического мониторинга следуют той же модели.

Клиентам, включая аудиторов в области устойчивого развития и государственные учреждения, нужны неизменяемые записи для проверки таких заявлений, как объём углеродных кредитов или уровень загрязнения. Хранение доказательств ончейн создаёт защищённый от подделки аудиторский след, благодаря которому эти заявления выдерживают проверку как в нормативно-правовом, так и в судебном контексте.

DePIN, ориентированные на услуги: доверие в реальном времени

DePIN, ориентированные на услуги, предоставляют вычислительные мощности, хранилище или пропускную способность, которые пользователи могут проверять непосредственно в процессе использования. Если сервис не работает, клиенты сразу это замечают, поэтому потребность в постоянных общедоступных доказательствах ниже.

Например, io.net агрегирует децентрализованные ресурсы GPU и CPU. Вместо хранения каждого доказательства использования ончейн io.net проверяет большую часть активности офчейн и проводит через Solana только платежи. Это снижает затраты и позволяет обрабатывать большие объёмы транзакций. Такой подход показывает, что в этом сегменте клиенты ценят эффективность выше, чем исчерпывающие ончейн-записи.

Другие сети, включая децентрализованные CDN и беспроводные протоколы, используют похожий подход. Они применяют внутренние или одноранговые проверки, чтобы обеспечивать качество и предотвращать мошенничество, но обращаются к ончейн-записям только для платежей, слэшинга или разрешения споров. Благодаря этому они могут эффективно масштабироваться без необходимости публично регистрировать каждое действие.

Логика на практике

Основное различие между стратегиями хранения доказательств заключается в способе формирования доверия.

В DePIN для агрегации данных данные отделяются от своего источника, поэтому покупателям нужны долговечные и проверяемые доказательства их подлинности. Масштабируемо гарантировать это можно только с помощью ончейн-криптографических доказательств, создающих прозрачный аудиторский след, доступный для проверки любому желающему.

В DePIN, ориентированных на услуги, доверие основано на непосредственном опыте пользователей. Они взаимодействуют с сервисом в реальном времени и могут сразу определить, работает ли он так, как обещано. Поэтому постоянные общедоступные доказательства обычно не требуются, если только внешние стороны, например регуляторы, не запрашивают дополнительные гарантии.

Модель хранения доказательств DePIN

Примеры: практические подтверждения модели

Рассмотрим три примера применения этой модели на практике.

Grass Protocol: агрегация данных с ончейн-аудиторскими следами

Grass Protocol — пример сети, которая сделала ончейн-доказательства основой своего бизнеса. Предоставляя криптографические ончейн-доказательства для каждого набора данных, Grass позволяет лабораториям AI и покупателям данных независимо проверять их происхождение и временную метку.

Такой уровень прозрачности позволил Grass привлечь корпоративных клиентов, обосновать премиальные цены и получать семизначную ежемесячную выручку. Для этих клиентов возможность аудита — не просто техническая функция, а основа доверия и коммерческих отношений.

io.net: эффективность сервисной модели с офчейн-доказательствами

io.net использует противоположный подход: агрегирует вычислительные ресурсы и проверяет большинство действий офчейн. Платежи и расчёты обрабатываются в Solana, но большая часть операционных данных и доказательств никогда не попадает в блокчейн. Вместо этого доказательства используются внутри системы для расчёта вознаграждений нод. Такой подход позволил io.net эффективно масштабироваться, снижать затраты и при этом предоставлять надёжный высокопроизводительный сервис.

Успех io.net показывает, что офчейн-проверки по-прежнему достаточно, когда основой доверия служит опыт взаимодействия в реальном времени.

Экологические и сенсорные сети: правовой и нормативный контекст

К сенсорным и экологическим сетям часто предъявляются требования по соблюдению нормативов, юридической доказательности и стороннему аудиту. В таких случаях хранение доказательств ончейн критически важно, поскольку создаёт общедоступную запись с признаками любого вмешательства, способную выдержать проверку регуляторов и оппонентов в судебных спорах. Эти сети показывают, как регулирование может подтолкнуть целые вертикали DePIN к внедрению ончейн-хранения в качестве базового решения, а не просто дополнительной возможности.

Методы хранения доказательств

Сегодня проекты DePIN обычно выбирают один из трёх основных подходов к хранению доказательств. Каждый из них предлагает свой баланс прозрачности, возможности аудита, контроля доступа и операционной сложности.

Ниже мы кратко рассмотрим эти методы и приведём реальные примеры их применения в экосистеме Solana DePIN.

Ончейн

Все данные доказательства либо их хеш или метаданные записываются непосредственно в аккаунты Solana, PDA или ончейн-метаданные. Ончейн-хранилище доказательств общедоступно и позволяет полностью проверять данные, что значительно упрощает аудит. Однако максимальная прозрачность и защита от подделки сопровождаются более высокими затратами и ограничениями объёма хранилища.

Примечательные примеры:

• Grass — использует собственные PDA
• Ping — Data Anchor с собственными PDA (devnet)
• Dawn — Data Anchor с собственными PDA (тестирование и разработка)

Офчейн (публичное хранение)

Доказательства DePIN хранятся в сторонних или децентрализованных сетях хранения, таких как S3, IPFS и Arweave. Если хеши опубликованы, целостность доказательств можно проверить и получить к ним доступ может любой желающий, хотя иногда за это взимается плата. Хранить ZK-доказательства офчейн дешевле, чем ончейн, однако пользователям приходится полагаться на доступность данных, а доказательства должны быть корректно связаны с ними.

Примечательные примеры:

• Helium — AWS S3
• Hivemapper — AWS S3
• Render — приложение Render

Офчейн (частное хранение)

Доказательства хранятся на внутренних серверах или в системах с контролируемым доступом. Возможности аудита и доступность частного офчейн-хранилища доказательств DePIN ограничены, поскольку доступ к нему имеют только сотрудники, операторы и партнёры. Частное офчейн-хранение доказательств — самый доступный вариант для внутренних операций, но оно непрозрачно для экосистемы и конечных пользователей.

Примечательные примеры:

• io.net — GPU
• Akash Network — вычисления
• DIMO — подключённые автомобили

Выбор подходящего метода хранения доказательств

На практике команды выбирают один из трёх методов хранения доказательств с учётом требований пользователей, партнёров и регуляторов.

Такие проекты, как Grass, закрепляют доказательства ончейн, чтобы обеспечить максимальную прозрачность и доверие внешних клиентов и аудиторов.

Сети наподобие Helium выбирают публичное офчейн-хранилище, чтобы снизить затраты и при этом сохранить определённую возможность внешнего доступа.

Маркетплейсы вычислительных ресурсов, такие как io.net, часто хранят доказательства в частном порядке, отдавая скорости и операционной простоте приоритет перед внешним аудитом.

Выбор метода зависит от модели доверия сети, целевой клиентской базы и нормативной среды.

Компромиссы и ограничения

Ончейн-хранение доказательств связано с определёнными компромиссами. Запись большого количества доказательств ончейн может обходиться дорого, особенно сетям с высоким объёмом транзакций или низкой маржой. Эксплуатация и защита ончейн-систем также требуют специализированных навыков, что может стать препятствием для небольших команд. Гибридные решения, например периодическое закрепление или доказательства с нулевым разглашением, могут снизить затраты, но увеличивают техническую сложность.

Спрос со стороны клиентов также неоднороден. Розничные пользователи обычно не интересуются возможностью аудита и готовы доверять сервису, что замедляет переход к ончейн-решениям. Для компаний и учреждений это, напротив, важно: они ожидают определённой формы проверяемых доказательств — ончейн или хотя бы надёжных офчейн-записей.

Наконец, поскольку нормативные требования могут неожиданно меняться, командам необходимо сохранять гибкость и учитывать возможные изменения.

Компромиссы при внедрении ончейн-доказательств

Заключение: как проектам DePIN принимать решение

По мере развития децентрализованной инфраструктуры выбор между ончейн- и офчейн-хранением доказательств станет предметом активных дискуссий. Это исследование показывает, что правильный ответ зависит от бизнес-модели проекта, потребностей клиентов и более широкого отраслевого контекста.

Для DePIN, агрегирующих данные, особенно ориентированных на корпоративный и исследовательский рынки или отрасли со строгими нормативными требованиями, ончейн-хранение доказательств быстро становится базовым условием.

В таких случаях возможность подтвердить происхождение данных, обеспечить соответствие нормативным требованиям и устанавливать премиальные цены зависит от наличия неизменяемой записи, доступной для аудита.

Для DePIN, ориентированных на услуги и предоставляющих ресурсы в реальном времени, обычно достаточно офчейн-проверки или гибридных подходов при условии, что пользователи могут непосредственно наблюдать и проверять качество сервиса.

На практике:

• Если ценность вашего проекта зависит от доверия третьих сторон к данным, ончейн-доказательства необходимы и должны стать стандартом.
• Если пользователи могут напрямую проверить предоставляемую вами услугу, офчейн- или гибридной проверки обычно достаточно.

Мы ожидаем, что по мере снижения технических и экономических барьеров для ончейн-хранения доказательств, особенно с появлением новых инструментов, всё больше сетей DePIN начнут использовать ончейн-доказательства по умолчанию. Прежде всего это коснётся отраслей с большими объёмами данных или строгими нормативными требованиями.

Проекты, которые согласуют стратегию работы с доказательствами с требованиями продукта и пользователей, получат лучшие возможности для укрепления доверия, выхода на высокодоходные рынки и устойчивого роста по мере развития DePIN.

Источники

• DePIN в Solana: анализ выручки, участников и вознаграждений на основе данных
• Панель мониторинга Solana DePIN во Flipside от Ario
• Токеномика DePIN
• Миграция Helium в Solana: самые частые вопросы сообщества
• Панель мониторинга Helium Data Credits в Dune
• После миграции в Solana объём использования данных в Helium Network превысил $2 млн
• Как использовать Render Network для децентрализованного рендеринга на GPU
• Достижение децентрализованного консенсуса о физическом состоянии с помощью Witness Chain в Akash
• Как работает доказательство местоположения
• DIMO: децентрализованная революция автомобильных данных
• Подробное объяснение того, как IoTeX 2.0 выведет направление DePIN на новый уровень
• Регистрация устройств на основе учётных данных в DApps для DePIN с использованием ZKP
• ioID: ончейн-идентификация устройств для проверяемых DePIN
• Обобщённый протокол DePIN: модель децентрализованных сетей физической инфраструктуры
• Закрепление и проверка данных с помощью доказательства с нулевым разглашением
• Доступ к офчейн-PoC Helium в AWS
• Партнёрство DRIFE и IoTeX: ускорение интеграции блокчейна с физическими устройствами
• Доверенные вычислительные единицы: модель связанных проверяемых вычислений
• IoTeX Foundation: как использовать децентрализованную проверку для обеспечения безопасности и эффективности сети DePIN?