Datagram

Datagram (DGRAM) — справочная карточка криптопроекта: что делает продукт и насколько проверяемы ключевые утверждения проекта; также — соответствие тезису Decentralized AI (DecAI Fit).

Datagram — DePIN/Infra / Networking / AI проект: “Global Hyper Fabric Network” для real‑time connectivity и развёртывания/масштабирования DePIN‑сетей. В документации описаны архитектурные слои (Node Network, DCS, Hyper Network Layer) и reward‑механика; токен: DGRAM (контракт токена подтверждён на BNB Smart Chain; в whitepaper также описан DGRAM как ARC‑20 на Avalanche и tokenomics с max supply 10B).

Дисклеймер

Важно: эта страница — справочный разбор проекта. В рамках DecAIHub отдельно фиксируется проверка сведений из открытых источников по AI‑тезису (что реально AI/onchain/зачем токен и на каких источниках это основано).
Это не является финансовой рекомендацией и не является советом покупать/продавать/держать актив. Мы не оцениваем цену, доходность, тайминг входа/выхода.
Выводы основаны на публично доступных материалах, обнаруженных на дату проверки. Отсутствие подтверждения не означает отсутствие технологии.

TL;DR (для тех, кто не про ИИ)

• Что это: инфраструктурная сеть/платформа для подключения, передачи данных и предоставления ресурсов (bandwidth/compute/storage) для приложений и DePIN.
• Для кого: бизнесы Web2/Web3, DePIN‑проекты (существующие и новые), операторы узлов/провайдеры ресурсов.
• Зачем ончейн/токен: ончейн используется для incentive‑модели и автоматизации правил/выплат; DGRAM описан как utility‑токен для платежей и governance, а также как единица, в которую конвертируются reward points (по whitepaper).

Как это работает (очень кратко)

1. Пользователь делает: подключает Datagram через API/SDK или развёртывает/запускает ноду как оператор.
2. Система делает: маршрутизирует трафик и распределяет ресурсы через узлы (Node Network) и слой DCS; Hyper Network Layer заявлен как AI‑driven координация для load balancing/traffic routing.
3. Пользователь получает: connectivity/ресурсы для real‑time приложений и DePIN‑сетей; оператор получает вознаграждение, зависящее от uptime/latency/usage.
4. Где блокчейн: в whitepaper блокчейн используется для onchain incentives и smart‑contract automation; DGRAM токен существует onchain (контракт подтверждён на BscScan).
5. Роль токена (если есть): DGRAM описан как payment+governance token; reward points ($UDP/$TCP/$AI) конвертируются в DGRAM в рамках эмиссионной модели (по whitepaper/Rewards docs).

Быстрые ссылки: AI‑соответствие

Паспорт проекта

Поле	Значение
Название проекта	Datagram
Также известен как (aliases)	Datagram Network, DGRAM
Лого (logo)	../assets/262_datagram-network_logo.svg
Символ токена (ticker)	DGRAM
Категория	DePIN/Infra | Networking | AI
Основная сеть (chain)	BNB Smart Chain
Тип	EVM
Статус сети	mainnet
Консенсус (consensus)	PoSA (BNB Smart Chain; 21 validators)
Дата запуска (launch_date)	— (не найдено в извлечённых Tier‑1)
Статус проекта (status)	active
Токен (стандарт)	BEP-20
Контракт токена	0x49c6c91ec839a581de2b882e868494215250ee59
Модель токена (token_type)	utility (governance)
Макс. предложение	max supply 10,000,000,000 DGRAM (по whitepaper); onchain max total supply на BscScan отображается как 2,381,739,902.618031 DGRAM (возможна разница версий/сетей)
Эмиссия	эмиссия по белой книге: max supply 10B; daily emissions зависят от latent supply (Latent Supply × 0.125%)
Токеномика (tokenomics, кратко)	распределение по whitepaper: 50% Full Core Operators; TGE total supply 5.75B; emissions формула и checkpoints описаны в whitepaper.
Управление	governance описан в whitepaper (раздел 7), детали реализации/адреса не установлены по Tier‑1
Админы/ключи	токен‑контракт использует AccessControl (DEFAULT_ADMIN_ROLE, MINTER_ROLE, BURNER_ROLE) и optional supplyCap
Аудит	— (публичный аудит в извлечённых Tier‑1 не найден)
Bug bounty	— (не найдено в извлечённых Tier‑1)
Команда (team)	— (не найдено подтверждения Tier‑1)
Финансирование (investors/funding)	— (не найдено в извлечённых Tier‑1)
AI‑компонент (ai_component)	AI-driven traffic routing + load balancing
Use‑case (use_case)	DePIN connectivity + bandwidth/compute/storage
DecAI Fit — AI‑соответствие (AI thesis fit)	3/6 — среднее соответствие тезису Decentralized AI
Итог по компонентам DecAI Fit	1 / 2 / 3 / 3
Last verified	2026-02-11

Ссылки (links_*)

Тип	Ссылка
Website	https://datagram.network/
Docs	https://doc.datagram.network/
GitHub	https://github.com/Datagram-Group
Releases / Changelog	https://github.com/Datagram-Group/datagram-cli-release/releases
Whitepaper	https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper
Roadmap	—
Security advisories	—
Explorer	https://bscscan.com/token/0x49c6c91ec839a581de2b882e868494215250ee59
X	https://twitter.com/DGramNetwork
Discord	https://discord.com/invite/datagramnetwork
Telegram	https://t.me/datagramnetwork
Medium	https://medium.com/@DatagramNetwork
Audit report(s)	—
Bug bounty	—
CoinGecko (профиль, справочно)	https://www.coingecko.com/en/coins/datagram-network
CoinMarketCap (профиль, справочно)	https://coinmarketcap.com/currencies/datagram-network/

Общее описание проекта

Datagram описывает себя как “DePIN baselayer” и “Global Hyper Fabric Network”, который объединяет idle bandwidth/compute/storage в глобальную децентрализованную сеть для современных real‑time приложений (видеосвязь, игры, AI/ML, CDN и т.д.). В документации выделяются группы клиентов: существующие DePIN‑сети, новые DePIN‑проекты и бизнесы Web2/Web3, которым предлагается интеграция через API/SDK с “Web2‑like experience”.

Внутри Datagram описывает архитектуру из нескольких слоёв: Node Network, Fabric Networks, Core Substrate (DCS) и Hyper Network Layer, где последний заявлен как AI‑driven coordination для routing/load balancing/resource allocation.

Фичи/модули

• Hyper Network Layer: AI‑driven coordination для traffic routing, load balancing и resource allocation.
• Datagram Core Substrate (DCS): connectivity‑слой для интеграции DePIN‑сетей и координации ресурсов; интеграция с NOC для мониторинга и reward distribution.
• Node Network / Cores: распределённые узлы (Datagram Cores), которые участвуют в routing/validation/data transmission.
• Rewards: phased rewards: points (Alpha Testnet) → token rewards $DGRAM (Mainnet), с checkpoints (uptime/latency/usage).

Типичные сценарии

• Сценарий 1: бизнес интегрирует Datagram через API/SDK → использует децентрализованную connectivity/ресурсы без необходимости “разворачивать свой блокчейн”.
• Сценарий 2: оператор развёртывает ноду (Full Core) → поддерживает uptime/latency → получает reward points и/или DGRAM‑награды по модели emissions.
• Сценарий 3: DePIN‑проект подключается через DCS → получает доступ к bandwidth/compute/storage и AI‑оптимизации маршрутизации.

Как начать (кошелёк/сеть)

• Что нужно: для node‑оператора — аккаунт/доступ к dashboard и инфраструктура (железо+интернет); для onchain действий с токеном — EVM‑кошелёк.
• Сеть/chain: DGRAM токен подтверждён на BNB Smart Chain; в whitepaper DGRAM описан как ARC‑20 на Avalanche.
• Комиссии: gas BNB Chain при переводах/взаимодействиях с контрактом DGRAM; в модели rewards также упоминаются fees для custodial wallets (в whitepaper).

Архитектура/техника (без AI)

• Компоненты: Node Network (cores), DCS, NOC (monitoring/rewards), Hyper Network Layer; интеграция через API/SDK.
• Роли участников: бизнес‑клиенты, DePIN‑проекты, операторы нод (Full Core / Partner Core), тестнет‑участники, рефереры.
• Где выполняется логика: сеть маршрутизации/ресурсов — offchain инфраструктура узлов; учёт токенов/вознаграждений и конверсия points→DGRAM — описаны как onchain механики в whitepaper.
• Зависимости: блокчейн‑инфраструктура (описано как blockchain‑agnostic), плюс oracle для 7‑day average price (в whitepaper упомянут “CoinGecko Oracle” для механики DATA).

Токен/экономика (развернуто, без прогнозов)

• Утилити токена: в whitepaper DGRAM описан как primary utility token для payments и governance; reward points ($UDP/$TCP/$AI) конвертируются в DGRAM на daily settlement.
• Источники необходимости в протоколе: DGRAM встроен в модель incentives (операторы получают points и конвертируют в DGRAM), а также в модель платежей (через DATA, который генерируется burn’ом DGRAM).
• Кто платит комиссии: gas сети (например, BNB Chain для BEP‑20) при переводах токена; в whitepaper также упомянуты fees для custodial wallets при transfers/processing.
• Куда идут комиссии: сетевой gas — валидаторам BNB Chain; внутренняя комиссия custodial‑кошелька упомянута, но распределение не раскрыто в извлечённых фрагментах.
• Эмиссия/сжигание: whitepaper: max supply DGRAM 10B; initial total supply at TGE 5.75B. Emissions: Daily Emissions = (Maximum Supply − Current Total Supply) × 0.125%. В tri‑token модели DGRAM сжигается для генерации DATA (burnable non‑transferable service token).
• Механизмы безопасности/стимулов: incentives привязаны к checkpoints (uptime/availability, latency/response times, usage). Rewards в testnet фазе — points, в mainnet — DGRAM daily emissions.
• Распределение и график выпуска токенов: whitepaper распределение: Full Core Operators 50% (15% minted at TGE; затем daily vesting 12m), Airdrop 5% (capsules unlock 10% at TGE; далее daily vesting 12m), Ecosystem 16% (100% TGE), MMs/Exchanges/LPs 5% (100% TGE), Investors 10% (vesting 36m), Team 10% (6m cliff + 36m daily vesting), Advisors 2.5% (6m cliff + 36m daily vesting), KOLs 1.5% (vesting 12m).
• Казначейство: в извлечённых Tier‑1 нет отдельного описания казначейства; есть категории Ecosystem/LPs и др. как направления аллокаций.

Управление

• Кто принимает решения: governance описан в whitepaper (раздел 7), но детали участников/органов управления не установлены по Tier‑1.
• Как меняются параметры протокола: заявлены голосования/процессы (раздел 7 whitepaper), детали реализации не извлечены.
• Где обсуждают/принимают решения: — (не найдено в извлечённых Tier‑1).
• Ключи/мультисиг: токен‑контракт (на BSC) использует AccessControl роли; конкретные адреса админов/мультисигов в извлечённых Tier‑1 не приведены.

Безопасность и инциденты

• Аудиты: — (не найдено в извлечённых Tier‑1).
• Bug bounty: — (не найдено в извлечённых Tier‑1).
• Инциденты: — (не найдено в извлечённых Tier‑1).
• Модель угроз: риски централизованных ролей в токен‑контракте (MINTER/BURNER/ADMIN), риски несоответствия “BSC token vs Avalanche ARC‑20” в документации, риски заявлений про AI‑оптимизацию без метрик.

Статус проекта и таймлайн

• Текущий статус: активная документация; описаны Alpha Testnet (points) и Mainnet (token rewards) как фазы rewards.
• Ключевые релизы/вехи: переход points→token rewards и checkpoints (описано в Rewards docs/whitepaper).
• Roadmap: — (в links_* roadmap не указан; в извлечённых Tier‑1 не найдено отдельной страницы roadmap).

Экосистема/интеграции

• Интеграции: API/SDK, CLI, desktop application guide, dashboard; в whitepaper упомянута interoperability с Ethereum/Avalanche/Solana/Base и др. как “blockchain‑agnostic”.
• Партнёры: — (не найдено в извлечённых Tier‑1).
• Где реально используется: сайт/whitepaper заявляют “200+ enterprises” и “1M+ users”, но конкретные проверяемые кейсы/метрики в извлечённых Tier‑1 не приведены.

Ai составляющая проекта

• Что здесь реально ИИ? Hyper Network Layer описан как AI‑driven coordination: анализирует сетевые условия, предсказывает traffic patterns, оптимизирует routing/load balancing/resource allocation.
• Что реально onchain? токен DGRAM существует как BEP‑20 контракт на BSC (verified code); в whitepaper описаны onchain incentives и smart contract automation (выплаты/распределение/правила), но без адресов в извлечённых фрагментах.
• Зачем нужен токен? DGRAM описан как payment+governance token и как инструмент incentives (конверсия reward points → DGRAM; emissions модель).
• Красные флаги (по найденной информации): AI‑washing — в извлечённых Tier‑1 нет метрик/техдеталей “AI‑driven coordination”; onchain‑washing — часть onchain‑логики описана концептуально без адресов; конфликт/несостыковка — в docs DGRAM описан как ARC‑20 на Avalanche, но в links_* указан BEP‑20 контракт на BSC.

Итог по компонентам DecAI Fit

• DecAI Fit: 3/6 — среднее соответствие тезису Decentralized AI

Компонент	Уровень	Score
AI reality	низко	1
Onchain necessity	средне	2
Token necessity	высоко	3
Evidence	Tier‑1 есть	3

Подробнее

AI reality

AI_0 — намерения про AI (roadmap Tier‑1) (1/0)

• AI_0 (decision): 0
• Claim (1 строка): AI‑компонент описан как функциональная часть архитектуры (Hyper Network Layer), поэтому “только намерение” не применимо.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/introduction/what-is-datagram ; https://doc.datagram.network/datagram-architecture/datagram-architecture-overview
• Why sufficient / why not (1 строка): AI_0 используется, когда AI_1..AI_4 = 0; здесь AI_1 = 1.
• Conflict note (если есть): —

AI_1 — что делает ИИ (1/0)

• AI_1 (decision): 1
• Claim (1 строка): Hyper Network Layer заявлен как AI‑driven coordination для routing/load balancing/resource allocation и предотвращения congestion.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/introduction/what-is-datagram ; https://doc.datagram.network/datagram-architecture/datagram-architecture-overview ; https://datagram.network/
• Why sufficient / why not (1 строка): Tier‑1 источники описывают функции AI‑слоя на уровне задач/назначения.
• Conflict note (если есть): —

AI_2 — демо/примеры (1/0)

• AI_2 (decision): 0
• Claim (1 строка): в извлечённых Tier‑1 нет воспроизводимого демо/методики проверки “AI‑driven coordination” (метрики/сравнение маршрутизации/latency).
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/introduction/what-is-datagram ; https://datagram.network/ ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper
• Why sufficient / why not (1 строка): есть описание, но нет демонстрационных артефактов/гайдов для проверки.
• Conflict note (если есть): —

AI_3 — метрики/качество (1/0)

• AI_3 (decision): 0
• Метрики: — (не найдено)
• Контекст (версия/дата/на чём мерили): — (не найдено)
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper ; https://datagram.network/
• Why sufficient / why not (1 строка): в извлечённых Tier‑1 есть маркетинговые числа (например, 90% lower costs, 1M+ users), но нет метрик качества AI‑координации.
• Conflict note (если есть): —

AI_4 — техописание/архитектура/версии (1/0)

• AI_4 (decision): 0
• Claim (1 строка): архитектура описана на уровне компонентов (Hyper Network Layer), но нет спецификации моделей/версий/данных/алгоритмов для AI‑части.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/datagram-architecture/datagram-architecture-overview ; https://doc.datagram.network/introduction/what-is-datagram
• Why sufficient / why not (1 строка): недостаточно техдеталей для AI_4.
• Conflict note (если есть): —

Onchain necessity

OC_1 — контракты/адреса/сеть (1/0)

• OC_1 (decision): 1
• Сеть: BNB Smart Chain
• Адреса/идентификаторы: токен DGRAM 0x49c6c91ec839a581de2b882e868494215250ee59
• Evidence: Tier‑1 — https://bscscan.com/token/0x49c6c91ec839a581de2b882e868494215250ee59
• Why sufficient / why not (1 строка): BscScan подтверждает контракт, max total supply, verified source code.
• Conflict note (если есть): whitepaper описывает DGRAM как ARC‑20 на Avalanche; конкретный контракт ARC‑20 в извлечённых Tier‑1 не указан.

OC_2 — onchain не только токен (1/0)

• OC_2 (decision): 0
• Какая полезная логика onchain: whitepaper описывает smart contract automation (payments/resource allocation/rewards), tri‑token модель и governance, но без извлечённых адресов/контрактов, кроме токена на BSC.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/2.-why-blockchain ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.1.-tri-token-model ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/6.-datagram-rewards-and-emissions-model/6.1.-checkpoints
• Why sufficient / why not (1 строка): описания есть, но верифицируемых onchain‑артефактов “кроме токена” не найдено / не подтверждено Tier‑1 — консервативно 0.
• Conflict note (если есть): —

OC_3 — onchain критичен (1/0)

• OC_3 (decision): 1
• Тест “замены блокчейна”: при замене блокчейна на централизованный сервер теряются ключевые свойства, которые Datagram называет преимуществами: децентрализованная fault tolerance, onchain incentives и автоматизация правил smart‑contracts (payments/resource allocation/rewards), а также “censorship‑resistant infrastructure” и user control над данными.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/2.-why-blockchain
• Why sufficient / why not (1 строка): раздел “Why Blockchain” прямо обосновывает, что блокчейн нужен для свойств, которые составляют смысл продукта.
• Conflict note (если есть): —

Token necessity

TK_0 — токена нет (1/0)

• TK_0 (decision): 0
• Claim (1 строка): у проекта есть токен DGRAM (контракт на BSC) и токеномика DGRAM описана в whitepaper.
• Evidence: Tier‑1 — https://bscscan.com/token/0x49c6c91ec839a581de2b882e868494215250ee59 ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.2.-supply-and-distribution
• Why sufficient / why not (1 строка): наличие токена подтверждается explorer и документацией.
• Conflict note (если есть): —

TK_1..TK_4 (1/0)

TK_1 — платёж за сервис (1/0)

• TK_1 (decision): 1
• Claim (1 строка): в tri‑token модели DGRAM описан как primary utility token для платежей в экосистеме; DGRAM сжигается для генерации DATA, который используется для service payments.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.1.-tri-token-model
• Why sufficient / why not (1 строка): это прямое описание payment‑утилити в whitepaper.
• Conflict note (если есть): —

TK_2 — стимулы/залоги/штрафы (1/0)

• TK_2 (decision): 1
• Claim (1 строка): операторов нод вознаграждают reward points ($UDP/$TCP/$AI), которые ежедневно конвертируются в DGRAM; emissions и checkpoints (uptime/latency/usage) описаны в whitepaper.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/6.-datagram-rewards-and-emissions-model/6.1.-checkpoints ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/6.-datagram-rewards-and-emissions-model/6.2.-emissions-formula ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.1.-tri-token-model
• Why sufficient / why not (1 строка): в Tier‑1 описана incentive‑модель и связь rewards с токеном.
• Conflict note (если есть): —

TK_3 — управление (1/0)

• TK_3 (decision): 1
• Claim (1 строка): whitepaper в tri‑token модели называет DGRAM governance‑токеном.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.1.-tri-token-model ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/7.-datagram-governance
• Why sufficient / why not (1 строка): в Tier‑1 явно заявлена governance‑утилити, хотя реализация (onchain/офчейн) не извлечена.
• Conflict note (если есть): —

TK_4 — токен заменим (1/0)

• TK_4 (decision): 0
• Claim (1 строка): DGRAM встроен в incentives/payments/governance модель (points→DGRAM, DGRAM→DATA), что делает токен функционально ядром экономики.
• Evidence: Tier‑1 — https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.1.-tri-token-model ; https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/6.-datagram-rewards-and-emissions-model/6.2.-emissions-formula
• Why sufficient / why not (1 строка): замена токена ломает описанную tokenomics‑логику (burn/конверсия/эмиссии), поэтому консервативно 0.
• Conflict note (если есть): —

Evidence (таблица)

Tier	Источник	Что доказывает
Tier‑1	https://doc.datagram.network/introduction/what-is-datagram	описание компонентов (Hyper Network Layer, DCS) и AI‑powered optimization.
Tier‑1	https://doc.datagram.network/datagram-architecture/datagram-architecture-overview	архитектура: Node Network, Fabric Networks, DCS, Hyper Network Layer (AI‑driven coordination).
Tier‑1	https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/2.-why-blockchain	обоснование необходимости блокчейна (fault tolerance, onchain incentives, smart contracts).
Tier‑1	https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.1.-tri-token-model	tri‑token модель: DGRAM (payments+governance), DATA (burnable service token), reward points ($UDP/$TCP/$AI) и конверсия.
Tier‑1	https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/5.-tokenomics/5.2.-supply-and-distribution	max supply 10B, TGE supply 5.75B, аллокации и vesting.
Tier‑1	https://doc.datagram.network/documentation/whitepaper/6.-datagram-rewards-and-emissions-model/6.2.-emissions-formula	emissions формула: Daily Emissions = Latent Supply × 0.125%.
Tier‑1	https://bscscan.com/token/0x49c6c91ec839a581de2b882e868494215250ee59	onchain факт токена DGRAM на BSC: контракт, max total supply, verified source (AccessControl, mint/burn роли, supplyCap).