Informe de investigación profunda sobre Grass: La nueva estrella en el ecosistema DePIN, el surgimiento del banco de datos de inteligencia artificial
Resumen de Puntos Clave
¿Cómo puede Grass destacar entre los numerosos proyectos DePIN?
El factor clave es la participación sin barreras, los usuarios son la base, y otros factores son palancas.
Grass a través de la doble rueda motriz de "tecnología + modelo" rompe la involución de la industria DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Layer2 de Solana para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el punto doloroso de "datos sucios" en la industria de IA; al mismo tiempo, adoptando el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir a 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja de aplastamiento en el lado de la oferta.
La creciente demanda de datos de IA, la popularidad de Solana y DePIN, así como estrategias operativas razonables, han moldeado la posición de liderazgo de los DePIN en la categoría de datos de IA.
¿Cuáles son los factores clave a los que se debe prestar atención para el desarrollo posterior de Grass?
Mirada a corto plazo sobre la implementación tecnológica: ¿podrá completarse con éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: escala de datos de compras de empresas de IA;
Juegos de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
Actualmente, el mayor riesgo radica en que "el auge de los tokens oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se logra un aumento en los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degradarse de un ciclo virtuoso de "datos-capital" a una burbuja en el lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, estalla silenciosamente un movimiento por la igualdad de datos.
DePIN integra recursos globales ociosos (potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda) a través de una economía de tokens, construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de grandes empresas, controversias de privacidad y barreras de islas, lo que lleva a que el 80% del valor de los datos no se libere.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la adquisición de datos y cumplimiento ético, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos elementos.
1.1 DePIN: Reconfigurando el paradigma global de infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN (siglas de Decentralized Physical Infrastructure Networks, Redes de Infraestructura Física Descentralizadas) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente (como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc.) a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que sustituya el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en aspectos como la estructura de costos, el modelo de gobernanza, la resiliencia de la red y la escalabilidad ecológica.
Segmentos y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos categorías: infraestructura física (como redes inalámbricas y redes de energía) y redes de recursos digitales (como almacenamiento y computación), y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: Representada por Helium (red inalámbrica descentralizada), construyendo una red de comunicación de cobertura global a través del despliegue de dispositivos de puntos de acceso por parte de la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye Filecoin (almacenamiento descentralizado), Aethir (computación distribuida), etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
Potencial de mercado
Según los datos de Messari, para 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0,1%. Se espera que en los próximos diez años crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor central se basa en el efecto bidireccional de la mejora de la eficiencia de los recursos (como la utilización de ancho de banda ocioso) y la explosión de la demanda (como la demanda de poder de cómputo y datos por parte de la IA).
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicción estructural
"Los datos son el nuevo petróleo (Data is the new oil)"
La adquisición y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (como GPT) y redes neuronales generativas (como MidJourney).
El rendimiento y los efectos de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Salto de magnitud: Tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45 TB de datos de texto para el entrenamiento, mientras que la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico para la comercialización;
Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplen con la privacidad, y la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/entidades controlan amplias fuentes de datos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos;
Islas de datos: los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen de manera adecuada.
Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo involucra disputas de privacidad y derechos de autor;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recopilación duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Ruta para romper el DePIN
Recolección de datos distribuidos: Captura de datos públicos (como redes sociales, bases de datos públicas) a través de una red de nodos, reduciendo los costos de recolección de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recolección de datos;
Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer más participantes para contribuir con datos, lo que mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero (ZK) para garantizar la veracidad de los datos;
Incentivo de tokenización en ciclo cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y la parte demandante compra conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto DePIN en el ámbito de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, más eficientes y más confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, sus casos de aplicación y sus perspectivas de desarrollo futuro.
2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un "minero" de datos de IA, canjeando ancho de banda ocioso por dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en su primer año atrajo a más de 2.5 millones de nodos, y el precio del token se multiplicó por más de 5 en los primeros 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido inversiones de capital de primer nivel como Polychain y Hack VC, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización del procesamiento de datos debe ser monitoreado.
2.1 Alcance de los negocios
Grass es un proyecto DePIN que recoge y verifica datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (IA).
Su núcleo es a través de una red de proxies residenciales (residential proxy network), que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversos y representativos geográficamente.
Problema resuelto: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y una alta probabilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen naturalmente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimicen la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y estimular la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Este método de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando así el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
2.2 Desarrollo
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital, con un total de 4.5 millones de dólares (incluyendo la ronda previa de semilla liderada por No Limit Holdings).
Pruebas de usuarios: A finales de 2023, se lanzará la extensión del navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuarios para atraer a los primeros participantes.
Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, que están creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Primer airdrop: Se anunciará el primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS (10% del suministro total) como recompensa para los usuarios tempranos.
Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024 se lanzará en una plataforma de intercambio, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.
Estado actual: El proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios en modo de espera; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android e iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
2.3 Situación del equipo
Según los datos de la plataforma de datos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y tiene una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en física de ingeniería de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnología blockchain y AI, con experiencia en el campo correspondiente. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según la plataforma de datos, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
El fondo del equipo muestra una capacidad profesional en el campo de blockchain y AI, pero la falta de transparencia en la información puede afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic proporciona credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros puede generar preocupaciones.
2.4 Financiamiento y Socios Importantes
Inversores y soporte
Ronda de semillas: Se completó una financiación de 3.5 millones de dólares en la ronda de semillas en 2023, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. Según la plataforma de datos, la financiación total después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por No Limit Holdings.
Ronda A de financiación: Se completó la ronda A de financiación en septiembre de 2024, liderada por HackVC, con la participación de Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard, y la cantidad no ha sido divulgada.
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NFTRegretter
· 07-18 08:35
solo se dice que es una máquina de tomar a la gente por tonta de la nueva estrella grass solana
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OnchainDetective
· 07-17 06:00
Según los datos on-chain, se han detectado tres transferencias sospechosas, y este Grass puede no ser tan limpio.
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BlockchainArchaeologist
· 07-17 05:59
¿Con este almacenamiento de datos se puede llamar banco?
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GateUser-5854de8b
· 07-17 05:55
Aún no han emitido moneda y ya están diciendo esto.
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FallingLeaf
· 07-17 05:55
El conocimiento cero también se ha deteriorado, es exactamente igual a los viejos proyectos.
Análisis profundo del proyecto Grass: el banco de datos AI lidera la nueva ola DePIN
Informe de investigación profunda sobre Grass: La nueva estrella en el ecosistema DePIN, el surgimiento del banco de datos de inteligencia artificial
Resumen de Puntos Clave
El factor clave es la participación sin barreras, los usuarios son la base, y otros factores son palancas.
Grass a través de la doble rueda motriz de "tecnología + modelo" rompe la involución de la industria DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Layer2 de Solana para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el punto doloroso de "datos sucios" en la industria de IA; al mismo tiempo, adoptando el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir a 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja de aplastamiento en el lado de la oferta.
La creciente demanda de datos de IA, la popularidad de Solana y DePIN, así como estrategias operativas razonables, han moldeado la posición de liderazgo de los DePIN en la categoría de datos de IA.
Mirada a corto plazo sobre la implementación tecnológica: ¿podrá completarse con éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: escala de datos de compras de empresas de IA;
Juegos de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
Actualmente, el mayor riesgo radica en que "el auge de los tokens oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se logra un aumento en los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degradarse de un ciclo virtuoso de "datos-capital" a una burbuja en el lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, estalla silenciosamente un movimiento por la igualdad de datos.
DePIN integra recursos globales ociosos (potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda) a través de una economía de tokens, construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de grandes empresas, controversias de privacidad y barreras de islas, lo que lleva a que el 80% del valor de los datos no se libere.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la adquisición de datos y cumplimiento ético, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos elementos.
1.1 DePIN: Reconfigurando el paradigma global de infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN (siglas de Decentralized Physical Infrastructure Networks, Redes de Infraestructura Física Descentralizadas) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente (como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc.) a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que sustituya el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en aspectos como la estructura de costos, el modelo de gobernanza, la resiliencia de la red y la escalabilidad ecológica.
Segmentos y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos categorías: infraestructura física (como redes inalámbricas y redes de energía) y redes de recursos digitales (como almacenamiento y computación), y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: Representada por Helium (red inalámbrica descentralizada), construyendo una red de comunicación de cobertura global a través del despliegue de dispositivos de puntos de acceso por parte de la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye Filecoin (almacenamiento descentralizado), Aethir (computación distribuida), etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
Potencial de mercado
Según los datos de Messari, para 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0,1%. Se espera que en los próximos diez años crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor central se basa en el efecto bidireccional de la mejora de la eficiencia de los recursos (como la utilización de ancho de banda ocioso) y la explosión de la demanda (como la demanda de poder de cómputo y datos por parte de la IA).
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicción estructural
"Los datos son el nuevo petróleo (Data is the new oil)"
La adquisición y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (como GPT) y redes neuronales generativas (como MidJourney).
El rendimiento y los efectos de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Salto de magnitud: Tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45 TB de datos de texto para el entrenamiento, mientras que la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico para la comercialización;
Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplen con la privacidad, y la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/entidades controlan amplias fuentes de datos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos;
Islas de datos: los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen de manera adecuada.
Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo involucra disputas de privacidad y derechos de autor;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recopilación duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Ruta para romper el DePIN
Recolección de datos distribuidos: Captura de datos públicos (como redes sociales, bases de datos públicas) a través de una red de nodos, reduciendo los costos de recolección de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recolección de datos;
Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer más participantes para contribuir con datos, lo que mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero (ZK) para garantizar la veracidad de los datos;
Incentivo de tokenización en ciclo cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y la parte demandante compra conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto DePIN en el ámbito de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, más eficientes y más confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, sus casos de aplicación y sus perspectivas de desarrollo futuro.
2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un "minero" de datos de IA, canjeando ancho de banda ocioso por dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en su primer año atrajo a más de 2.5 millones de nodos, y el precio del token se multiplicó por más de 5 en los primeros 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido inversiones de capital de primer nivel como Polychain y Hack VC, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización del procesamiento de datos debe ser monitoreado.
2.1 Alcance de los negocios
Grass es un proyecto DePIN que recoge y verifica datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (IA).
Su núcleo es a través de una red de proxies residenciales (residential proxy network), que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversos y representativos geográficamente.
Problema resuelto: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y una alta probabilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen naturalmente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimicen la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y estimular la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Este método de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando así el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
2.2 Desarrollo
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital, con un total de 4.5 millones de dólares (incluyendo la ronda previa de semilla liderada por No Limit Holdings).
Pruebas de usuarios: A finales de 2023, se lanzará la extensión del navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuarios para atraer a los primeros participantes.
Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, que están creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Primer airdrop: Se anunciará el primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS (10% del suministro total) como recompensa para los usuarios tempranos.
Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024 se lanzará en una plataforma de intercambio, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.
Estado actual: El proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios en modo de espera; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android e iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
2.3 Situación del equipo
Según los datos de la plataforma de datos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y tiene una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en física de ingeniería de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnología blockchain y AI, con experiencia en el campo correspondiente. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según la plataforma de datos, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
El fondo del equipo muestra una capacidad profesional en el campo de blockchain y AI, pero la falta de transparencia en la información puede afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic proporciona credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros puede generar preocupaciones.
2.4 Financiamiento y Socios Importantes
Inversores y soporte
Ronda de semillas: Se completó una financiación de 3.5 millones de dólares en la ronda de semillas en 2023, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. Según la plataforma de datos, la financiación total después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por No Limit Holdings.
Ronda A de financiación: Se completó la ronda A de financiación en septiembre de 2024, liderada por HackVC, con la participación de Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard, y la cantidad no ha sido divulgada.
Apoyo a inversores: HackVC, Poly