DePIN + AI đang viết phần mở đầu cho kỷ nguyên mới của robot DePIN
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
DePIN + AI đang viết phần mở đầu cho kỷ nguyên mới của robot DePIN
Việc xây dựng mạng robot DePIN có nghĩa là, nhờ sức mạnh của mạng phi tập trung, việc thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và nguồn vốn đầu tư có thể được phối hợp trên phạm vi toàn cầu.
Chuyên sâu báo cáo Web3
Tóm tắt
Top tài sản quý II của Grayscale, thêm ba dự án mới, trong đó hai dự án liên quan đến DePIN. Theo Messari, thị trường vốn hóa lĩnh vực DePIN đã đạt 50 tỷ USD, quy mô gây quỹ trong quý I tăng nhẹ so với năm trước nhưng số lượng dự án giảm rõ rệt, cho thấy DePIN đang tiến tới giai đoạn trưởng thành.
Tháng trước, Messari cùng FrodoBot Lab đã thảo luận về cuộc cách mạng mô hình robot thời đại AI do DePIN+AI tạo nên, quan điểm chính chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo (AI) thể hiện không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà còn liên quan đến nâng cấp phần cứng, tích lũy dữ liệu, hỗ trợ tài chính và sự tham gia của con người. Trước đây, ngành công nghiệp robot bị hạn chế bởi chi phí cao và sự thống trị của các tập đoàn lớn, làm chậm tốc độ đổi mới. Việc xây dựng mạng robot DePIN đồng nghĩa với việc tận dụng sức mạnh của mạng lưới phi tập trung để thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được phối hợp trên phạm vi toàn cầu, không chỉ đẩy nhanh quá trình huấn luyện 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 nữa. Đồng thời kỳ vọng ngành công nghiệp robot sẽ không còn phụ thuộc vào một vài gã khổng lồ công nghệ, mà do cộng đồng toàn cầu cùng thúc đẩy, hướng tới hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.
Một, DePIN+AI kiến tạo mô hình robot thời đại AI
Ngày 27 tháng 2, Messari tổ chức một buổi podcast về "Xây dựng trí tuệ nhân tạo vật lý phi tập trung", mời Michael Cho, đồng sáng lập FrodoBot Lab. Trong buổi podcast này, Michael Cho đã tập trung thảo luận về cơ hội và thách thức của DePIN+AI trong lĩnh vực công nghệ robot.
Chỉ sau một thời gian ngắn lan truyền qua Messari, khái niệm robot DePIN nhanh chóng trở nên phổ biến, và các cuộc thảo luận về robot DePIN bắt đầu xuất hiện tràn lan.
Quan sát ngành công nghiệp tuần này của chúng tôi cũng sẽ phân tích sâu và thảo luận về nhận định và quan sát đối với lĩnh vực này.
Trước khi triển khai thảo luận, hãy cùng xem xét tình hình phát triển của bản thân trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực riêng của nó:
-
Lĩnh vực năng lực tính toán: Doanh thu hàng quý của Nvidia đã tăng gấp năm lần trong ba năm qua;
-
Lĩnh vực băng thông: Việc xây dựng trung tâm dữ liệu ở Bắc Mỹ cũng tăng gấp năm lần trong ba năm qua;
-
Lĩnh vực năng lượng: Chỉ riêng OKLO đã cần 12,0 GW, TerraPower cần 4,0 GW;
-
Lĩnh vực dữ liệu: Các công ty lớn mỗi năm chi hơn 500 triệu USD để mua dữ liệu sỉ phục vụ huấn luyện mô hình AI.
Trong bối cảnh suy thoái kinh tế toàn cầu tổng thể, AI như là công nghệ cách mạng chủ đạo cho thập kỷ hoặc hai thập kỷ tới, đang dẫn dắt tất cả các bên tham gia trong lĩnh vực này (tính toán, năng lượng, dữ liệu) tăng tốc với tốc độ tăng trưởng gấp nhiều lần mỗi năm.
Tuy nhiên, song hành với sự phát triển nhanh chóng này là mối lo ngại ngày càng gia tăng về AI. Nguyên nhân là nếu năng lực tính toán AI (tương tự động cơ ô tô), mô hình lớn AI (tương tự bộ điều khiển và bộ xử lý), năng lượng AI (tương tự dầu mỏ và nhiên liệu), dữ liệu AI (tương tự nguyên liệu thô) bị kiểm soát bởi vài công ty lớn tập trung, thì kỷ nguyên công nghệ tương lai có thể hoàn toàn nằm trong tay vài công ty này, dẫn đến nguy cơ cực đoan tập trung và độc quyền, lúc ấy chúng ta thực sự có thể đã mở chiếc hộp Pandora lớn nhất.
Chính vì lo ngại về tình trạng tập trung này, một lĩnh vực và hướng đi mới đang được bàn tán sôi nổi, đó là DePIN+AI. Và chúng tôi tại DePIN ONE sẵn sàng định nghĩa nó là DePAI, tức là DePAI = DePIN + AI.
DePAI sẽ giúp AI phi tập trung hóa tốt hơn như thế nào?
Chúng tôi sẽ triển khai và phân tích dựa trên nội dung chính từ buổi podcast giữa Messari và Michael tháng trước.
Hiện tại AI tồn tại nhiều điểm khó khăn, mặc dù chức năng đa dạng nhưng đều xử lý những thông tin bề nổi như văn bản. Những thông tin này lạnh lẽo, thiếu nhiệt độ, đồng thời thiếu cảm nhận và hiểu biết sâu sắc.
Mạng DePIN có thể trở thành "năm giác quan" và "bốn chi" của AI một cách tuyệt vời.
"Năm giác quan" giúp AI cảm nhận toàn diện thế giới thực, một số nhà phát triển hiện đã sử dụng ioID và W3bstream để kết nối thiết bị thế giới thực với blockchain, đồng thời sử dụng bằng chứng không kiến thức (zero-knowledge proof) để xác minh hoạt động thật sự của chúng.
"Bốn chi" giúp AI đưa ra quyết định chính xác dựa trên cảm nhận của mình và hành động theo quyết định đó, từ đó hoàn thiện hệ thống "huấn luyện" → "mô hình hóa" → "tự động hóa".
1. DePIN giúp dữ liệu AI chân thực và đa dạng hơn
Khác với các mô hình AI lớn "trực tuyến" được huấn luyện từ lượng lớn dữ liệu internet, thiết bị DePIN có thể giúp AI tương tác với thế giới thực, thu được dữ liệu chân thực và cập nhật hơn. Chỉ khi được huấn luyện bằng loại dữ liệu này, thiết bị như AI+robot mới có thể phát triển trí tuệ thể hiện thực sự.
Vì DePIN vẫn đang ở giai đoạn phát triển sơ khai nên hiện tại thế giới chưa có nền tảng quy mô lớn như vậy, và mọi người cũng chưa có sự đồng thuận về cách thu thập dữ liệu này.
Chúng tôi cho rằng dữ liệu mà DePIN+AI cần thu thập trong tương lai có thể được chia thành ba nhóm chính:
-
Loại thứ nhất là dữ liệu vận hành của con người, tức là dữ liệu được tạo ra khi con người điều khiển robot bằng tay. Loại dữ liệu này chất lượng rất cao, có thể ghi lại luồng video và nhãn hành động —— tức là con người nhìn thấy gì và phản ứng như thế nào. Đây là cách hiệu quả nhất để huấn luyện AI mô phỏng hành vi con người, nhưng nhược điểm là chi phí cao và cường độ lao động lớn.
-
Loại thứ hai là dữ liệu tổng hợp (dữ liệu mô phỏng), loại dữ liệu này rất hữu ích để huấn luyện robot di chuyển trong địa hình phức tạp, ví dụ như huấn luyện robot đi trên mặt đất gồ ghề, rất phù hợp với một số lĩnh vực chuyên biệt. Tuy nhiên, đối với các nhiệm vụ thay đổi liên tục như nấu ăn, môi trường mô phỏng lại không hiệu quả. Chúng ta có thể tưởng tượng tình huống huấn luyện robot chiên trứng: loại chảo, nhiệt độ dầu, sự thay đổi nhỏ trong điều kiện phòng đều ảnh hưởng đến kết quả, trong khi môi trường ảo rất khó bao quát mọi tình huống.
-
Loại thứ ba là học qua video, tức là để mô hình AI học hỏi bằng cách quan sát video thế giới thực. Mặc dù phương pháp này tiềm năng, nhưng lại thiếu phản hồi tương tác vật lý trực tiếp cần thiết cho trí tuệ.
Nếu có được việc thu thập và hỗ trợ những dữ liệu này, chắc chắn khả năng phục vụ trí tuệ thể hiện của AI sẽ được tăng cường đáng kể.
2. DePIN giúp tối đa hóa hiệu quả vốn của AI, thuận lợi hơn cho việc phi tập trung hóa AI từ nguồn gốc, chứ không phải con rối của một số vốn đầu tư
Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ dựa vào năng lực tính toán, việc hiện thực hóa công nghệ robot thông minh cần triển khai thiết bị vật lý trong thế giới thực. Điều này đặt ra thách thức vốn khổng lồ.
Việc chế tạo robot rất đắt tiền, chỉ những công ty lớn giàu có nhất mới đủ khả năng chi trả cho thử nghiệm quy mô lớn. Ngay cả robot nhân hình hiệu quả nhất hiện nay cũng có chi phí lên tới hàng chục nghìn đô la, việc phổ cập rộng rãi là hoàn toàn không thực tế.
Nếu tính đến các thách thức về phần cứng, dữ liệu và đánh giá, AI robot phổ quát còn rất xa mới đến được việc áp dụng quy mô lớn.
Tuy nhiên, sự xuất hiện của công nghệ DePIN đã mang lại hy vọng.
Bởi vì quy mô và tính phối hợp của một mạng lưới phi tập trung có thể phân tán hiệu quả gánh nặng vốn, giúp các đội khởi nghiệp nhỏ cũng có thể phát triển công nghệ này. Để công nghệ robot phổ quát có thể tăng tốc hiệu quả nhanh chóng và gần giống con người hơn, việc phát triển công nghệ robot nên được phi tập trung hóa, chứ không phải do một vài công ty lớn kiểm soát. Thay vì phụ thuộc vào một công ty lớn bỏ tiền sản xuất hàng ngàn robot, hãy đưa những cá nhân có thể đóng góp vào một mạng lưới chia sẻ.
Hơn nữa, DePIN đẩy nhanh việc thu thập và đánh giá dữ liệu.
Không cần chờ một công ty triển khai một số lượng robot giới hạn để thu thập dữ liệu, mạng lưới phi tập trung có thể chạy song song với quy mô lớn hơn và thu thập dữ liệu.
Ví dụ, trong cuộc thi robot AI và con người gần đây tại Abu Dhabi, các nhà nghiên cứu từ DeepMind và UT Austin đã thử nghiệm mô hình AI của họ với người chơi thực. Dù con người vẫn chiếm ưu thế, nhưng các nhà nghiên cứu rất phấn khích trước tập dữ liệu độc đáo thu thập từ tương tác robot thực tế. Điều này gián tiếp chứng minh nhu cầu về một mạng con kết nối các thành phần công nghệ robot. Ngay cả khi tính tự chủ hoàn toàn vẫn là mục tiêu dài hạn, công nghệ DePIN đã thể hiện giá trị thiết thực trong việc thu thập, huấn luyện, triển khai và xác thực dữ liệu trong thế giới thực.
Mặt khác, mạng DePIN đang giúp robot AI hiện thực hóa với hiệu quả cao hơn và chi phí thấp hơn.
Một ví dụ cụ thể là FrodoBot Lab hợp tác với dự án DePIN đảm bảo cung cấp năng lực tính toán từ hai hộp GPU NVIDIA H100 —— mỗi hộp chứa tám chip H100, cung cấp năng lực tính toán cần thiết cho các nhà nghiên cứu xử lý và tối ưu hóa các mô hình AI từ dữ liệu thực tế thu thập được từ robot. Nếu không có tài nguyên tính toán như vậy, ngay cả tập dữ liệu giá trị nhất cũng không thể được tận dụng đầy đủ. Rõ ràng, thông qua việc truy cập vào cơ sở hạ tầng tính toán phi tập trung DePIN, mạng lưới công nghệ robot cho phép các nhà nghiên cứu toàn cầu huấn luyện và đánh giá mô hình mà không bị giới hạn bởi sở hữu GPU tập trung vốn cao. Nếu DePIN có thể thành công trong việc huy động cộng đồng cho tiến bộ dữ liệu và phần cứng, tương lai của công nghệ robot có thể đến sớm hơn dự kiến.
3. DePIN đang hỗ trợ AI và trí tuệ thể hiện AI hoàn thiện hiệu quả thương mại hiệu quả hơn
Tương tự như đại lý AI Sam (một robot KOL du lịch gắn với meme coin) đã cho thấy mô hình kiếm tiền mới của mạng robot phi tập trung.
Sam tự vận hành, phát trực tiếp 24/7 tại nhiều thành phố, đồng thời meme coin của nó cũng đang tăng giá trị.
Mô hình này cho thấy cách robot thông minh do DePIN điều khiển có thể duy trì tài chính tự thân thông qua sở hữu phi tập trung và động lực bằng token. Trong tương lai, các đại lý AI thậm chí có thể dùng token để trả thù lao cho trợ lý con người, thuê tài sản robot bổ sung, hoặc đấu giá các nhiệm vụ thực tế, từ đó tạo thành một vòng kinh tế vừa có lợi cho phát triển AI vừa có lợi cho người tham gia DePIN.
Kỳ vọng
Sự phát triển của AI thể hiện không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà còn liên quan đến 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, khiến tốc độ đổi mới bị cản trở. Việc xây dựng mạng robot DePIN đồng nghĩa với việc tận dụng sức mạnh của mạng lưới phi tập trung để thu thập dữ liệu robot, tài nguyên tính toán và đầu tư vốn có thể được phối hợp trên phạm vi toàn cầu, không chỉ đẩy nhanh quá trình huấn luyện 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 nữa.
Chúng tôi cũng mong đợi rằng ngành công nghiệp robot sẽ không còn phụ thuộc vào một vài gã khổng lồ công nghệ, mà do cộng đồng toàn cầu cùng thúc đẩy, hướng tới hệ sinh thái công nghệ thực sự mở và bền vững.
Hai, Dữ liệu và quan sát về lĩnh vực DePIN
1. Thị phần tổng thể DePIN chỉ chiếm 0,1% thị trường AI trị giá hàng nghìn tỷ USD
Số lượng dự án DePIN tăng từ 100 năm 2022 lên 1.170 năm 2024, vốn hóa thị trường tăng vọt từ 5 tỷ USD lên 50 tỷ USD, tỷ lệ nút hoạt động tăng từ 2% lên hơn 50%, nhưng thị phần tổng thể DePIN chỉ chiếm 0,1% thị trường AI trị giá hàng nghìn tỷ USD, không ngoa khi nói lĩnh vực này có tiềm năng tăng trưởng 100–1.000 lần.
2. Số tiền gây quỹ DePIN tăng, nhưng số lượng gây quỹ giảm
Theo dữ liệu từ Messari, số tiền gây quỹ DePIN tăng trưởng tương đương năm trước, quý I năm 2025 số tiền gây quỹ nhiều hơn nhưng số lượng gây quỹ ít hơn.
Quý I năm 2024: 62 vòng gây quỹ, 156 triệu USD.
Quý I năm 2025: 36 vòng gây quỹ, 159 triệu USD.
Dữ liệu cho thấy: số lượng dự án khởi nghiệp mới ít hơn, nhưng các dự án DePIN trưởng thành đang mở rộng quy mô.
Hiện tại, thị phần toàn cầu của các dự án dẫn đầu trong từng lĩnh vực DePIN vẫn còn rất nhỏ, đang ở giai đoạn cơ hội sớm tuyệt đối.
Thị phần lĩnh vực truyền tải không dây: 0,002% (dự án dẫn đầu Helium), lĩnh vực tính toán: 0,03% (dự án dẫn đầu Filecoin), lĩnh vực năng lượng: 0,001% (dự án dẫn đầu Daylight), lĩnh vực xác thực danh tính: 0,2% (dự án dẫn đầu Worldcoin và Anymal).
Trong thị trường đại lý AI của lĩnh vực AI, dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể trong thập kỷ tới, từ 520 triệu USD năm 2024 lên 196,6 tỷ USD năm 2034, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm đạt 43,8%.
3. Grayscale công bố báo cáo Q2, tập trung vào RWA, DePIN và mã hóa IP
Grayscale công bố báo cáo quý II năm 2025 trong tuần này, tập trung vào RWA, DePIN và mã hóa IP, do đó thêm ba token mới vào Top 20, lần lượt là IP, SYRUP và GEOD, đồng thời loại bỏ Akash Network, Arweave và Jupiter.
Báo cáo cho biết trong quý này, Grayscale sẽ tập trung vào các token phản ánh ứng dụng phi đầu cơ của công nghệ blockchain trong thế giới thực, các token này được chia thành ba loại: RWA (tài sản thế giới thực), DePIN (cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) và IP (mã hóa quyền sở hữu trí tuệ).
Trong ba tài sản được thêm vào danh sách Top 20 tài sản quý II năm 2025 là Maple (SYRUP), Geodnet (GEOD), Story (IP), có hai dự án là dự án DePIN.
-
Geodnet (GEOD): Geodnet là một dự án DePIN dùng để thu thập dữ liệu định vị thời gian thực. Là nhà cung cấp định vị động thời gian thực (RTK) lớn nhất toàn cầu, Geodnet cung cấp dữ liệu không gian địa lý với độ chính xác lên tới 1 cm, giải pháp tiết kiệm chi phí cho người dùng như nông dân. Trong tương lai, Geodnet có thể mang lại giá trị cho xe tự lái và robot. Mạng lưới này đã mở rộng đến hơn 14.000 thiết bị tại 130 quốc gia/vùng lãnh thổ, doanh thu phí mạng hàng năm trong 30 ngày qua đã tăng lên hơn 3 triệu USD (tăng khoảng 500% so với cùng kỳ). Đáng chú ý, so với các tài sản khác trong top 20, GEOD có vốn hóa thị trường thấp hơn và niêm yết ở ít sàn giao dịch hơn, do đó có thể coi là rủi ro cao hơn.
-
Story Protocol: Tập trung vào quản lý quyền sở hữu trí tuệ trên blockchain, nhiều hơn là một ứng dụng phi tập trung, chứ không phải cơ sở hạ tầng vật lý, có thể được xem là ở rìa của phạm vi DePIN (Story Protocol). Story Protocol đang cố gắng mã hóa thị trường quyền sở hữu trí tuệ (IP) trị giá 70 nghìn tỷ USD. Trong thời đại AI, IP riêng tư được dùng để huấn luyện mô hình AI, dẫn đến các yêu cầu bồi thường vi phạm bản quyền và các vụ kiện hàng loạt, ví dụ như vụ tranh chấp giữa New York Times và OpenAI. Bằng cách đưa IP lên chuỗi, Story sẽ cho phép các công ty sử dụng IP của họ để huấn luyện 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 lên chuỗi và ra mắt blockchain và token tập trung vào IP vào tháng 2.
4. Xếp hạng doanh thu lĩnh vực DePIN trong 30 ngày qua
Dự án DePIN biểu hiện tốt nhất trên Solana trong 30 ngày qua
5. Theo dõi sự kiện ngành
-
Dịch vụ mạng trực tuyến Roam – thiết yếu cho các hội nghị Web3 toàn cầu – đã đạt 2,8 triệu nút toàn cầu, cho phép người dùng trải nghiệm chuyển vùng liền mạch xuyên quốc gia với 30% chi phí của nhà mạng truyền thống. Roam dự kiến ra mắt cơ chế khuyến khích tương tự vào nửa cuối năm 2025, dữ liệu không gian-thời gian do các nút phân tán thu thập sẽ trở thành nhiên liệu huấn luyện mô hình AI chuyên biệt.
-
Phoenix hợp tác với TandemAI và Origin Quantum nhằm thúc đẩy tích hợp AI và cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung, đang giúp Phoenix dẫn đầu trong lĩnh vực DePIN-AI.
-
IoTeX ra mắt “Get Goated Season 2”, liên quan đến phần thưởng token và quy trình nhận, cửa sổ nhận $IOTX đã đóng vào ngày 27 tháng 3, các token chưa nhận sẽ vào kho bạc IoTeX. Các nhà tài trợ bao gồm Geodnet, Uprock, Drop Wireless và Network3, cửa sổ nhận sẽ bắt đầu vào ngày 7 tháng 4, thời gian xét duyệt từ 28 đến 31 tháng 3, xác minh bằng zkPass. Động thái này có thể tăng cường sự tham gia của cộng đồng, thu hút thêm người dùng tham gia hệ sinh thái IoTeX.
-
Theo báo cáo Q4 Helium của Messari, dữ liệu vận hành mạng Helium tăng mạnh, trong đó khối lượng dỡ tải dữ liệu của nhà vận hành tăng 555% theo quý lên 576 TB, điểm nóng di động tăng 14% lên 24.800 điểm, lưu lượng trả phí di động hàng ngày tăng 99%, cho thấy tiềm năng phá vỡ trong ngành viễn thông. Đồng thời, Helium thông qua đề xuất HIP 138 thống nhất $HNT làm token duy nhất, tối ưu hóa mô hình kinh tế, và công bố hợp tác với Telefónica (Tây Ban Nha) để thâm nhập thị trường Mexico, phủ sóng 2 triệu người dùng Movistar. Ngoài ra, Helium được Grayscale đưa vào top 20 token quan tâm và được Coinbase liệt kê vào chỉ số COIN50, thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư tổ chức. Về ứng dụng thành phố thông minh, mạng lưới này đã được dùng để giám sát lũ lụt và cảnh báo cháy rừng ở Mỹ. Helium đang mở rộng theo mô hình DePIN (mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung), củng cố vị thế dẫn đầu trong thị trường viễn thông Web3.
6. Thông tin gây quỹ
-
Giao thức DeFi lớn nhất trên Filecoin, GLIF, phát hành token quản trị $GLF và airdrop 94 triệu token, chiếm 9,4% tổng cung. $GLF trong tương lai sẽ mở rộng sang các chức năng mới như phần thưởng trung thành. GLIF đang mở rộng sang mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN), vượt ra khỏi hệ sinh thái Filecoin. Hiện tại, GLIF đã khóa hơn 102 triệu USD trên Filecoin, trong tương lai sẽ hỗ trợ thêm nhiều mạng DePIN.
-
Mạng thương mại phi tập trung Domin Network thông báo đã nhận 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 một mạng thương mại phi tập trung, sử dụng NFT và công nghệ DePIN Rollup để kết nối phần mềm, phần cứng và dữ liệu hành vi người tiêu dùng lên chuỗi, cho phép người dùng nhận phần thưởng mã hóa khi chia sẻ dữ liệu tiêu dùng của họ.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@DePINoneLabs
