Análisis profundo de Grass: ¿Cómo DePIN logra la revolución de datos de IA?
Contenido clave TL; DR
Grass se ha convertido en un punto culminante en los proyectos DePIN por los siguientes factores:
La participación sin umbral es una ventaja clave. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas, formando así una amplia base de 2.5 millones de usuarios.
Innovación tecnológica y modelos de negocio igualmente importantes. Asegurar la autenticidad de los datos a través de pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2, resolviendo el problema de "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, convertir a los usuarios en nodos de datos mediante el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos de puntos", formando una ventaja de suministro.
Múltiples factores positivos se superponen. La explosión en la demanda de datos de IA, el auge del ecosistema de Solana y el interés en el campo de DePIN, impulsan a Grass a convertirse en el proyecto líder en el ámbito de los datos de IA.
Puntos clave a seguir:
Corto plazo: ¿Se podrá completar con éxito la transformación descentralizada en 2025?
Medio plazo: Escala real de adquisición de datos de empresas de IA
A largo plazo: cuestiones de cumplimiento relacionadas con la privacidad de los datos y la propiedad.
El mayor riesgo radica en "el frenesí de los tokens que oculta un vacío de demanda". Si en el futuro los pedidos de clientes de IA no pueden aumentar, el perfecto ciclo comercial podría degenerar de un ciclo positivo 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 inutilizados a través de la economía de tokens ( capacidad de cómputo, almacenamiento, ancho de banda ), construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y barreras de islas, lo que resulta en que el 80% del valor de los datos no se libera.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego entre la eficiencia de adquisición de datos y la conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
1.1 DePIN: Reconfiguración del paradigma global de infraestructura
DePIN( se denomina Redes de Infraestructura Física Descentralizada, una nueva modelo económico que integra recursos físicos globales descentralizados a través de la tecnología blockchain, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc.
Su lógica central radica en: incentivar a la comunidad para contribuir con recursos ociosos mediante tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos grandes categorías de infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivo a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, se construye una red de comunicación con cobertura global mediante el despliegue de dispositivos de punto de acceso en la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye un proyecto de almacenamiento descentralizado, un proyecto de computación distribuida, etc., formando un modelo de economía compartida mediante la integración de recursos ociosos.
Según datos de Messari, hasta 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 del 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 radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la necesidad de AI de potencia de cálculo y datos (, el efecto bilateral.
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era (Data is the new oil)"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar modelos de lenguaje grandes ### 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, diversificados y representativos geográficamente son esenciales 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 45TB de datos de texto para el entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella central 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 la provisión de datos tradicionales
Barreras de datos: las empresas/entidades centrales y otros gigantes controlan amplias fuentes de datos, 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 óptima.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo implica controversias sobre la privacidad y los derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas de desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización llevan a una recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel global 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.
El camino para romper el estancamiento de DePIN
Recolección de datos distribuida: a través de una red de nodos se capturan datos públicos ) como redes sociales, bases de datos públicas (, reduciendo el costo de la 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 a más participantes para contribuir con datos, lo que a su vez mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización del modelo de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, las partes demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre la oferta y la demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el ámbito de la recolección de datos de IA, y ha construido una red de captura de datos descentralizada, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
La rápida expansión de Grass se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un "minero" de datos de IA, intercambiando 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 alta rentabilidad 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 un año en línea, ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el lanzamiento inicial del token tuvo un aumento de más de 5 veces en 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido la apuesta de ciertas compañías de capital y otros capitales de primer nivel, basándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo un tema controvertido, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos necesitan ser seguidos.
) 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (AI).
Su núcleo es a través de la red de proxy residencial ###residential proxy network(, permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y raspar datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
Problemas a resolver: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en baja eficiencia y propensión a 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 recopilen, verifiquen y estructuren de manera que minimicen la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar 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, conectarse y comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir el dividendo del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, la diversidad de datos más rica; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los datos.
) 2.2 Desarrollo
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: Comenzó la construcción del producto 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 una empresa de capital, con un total de 4.5 millones de dólares ( incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por una empresa ).
Pruebas de usuario: A finales de 2023, se lanzará la extensión del navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario para atraer a los primeros usuarios a participar.
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: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribución de 100 millones de tokens GRASS ### 10% del suministro total (, recompensas para los usuarios tempranos.
Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024 se lanzará en una plataforma de intercambio, y en 10 días el precio pasó de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante y multiplicándose aproximadamente por 5.
Estado actual: el proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para los usuarios; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
Según los datos de Rootdata, 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 tecnologías de blockchain y AI, con experiencia en el campo relacionado. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según Tracxn, Wynd Labs se fundó en 2022 y su producto principal es Grass.
( 2.4 Financiamiento y socios clave
Inversores y apoyo
Ronda semilla: Se completó una ronda de financiación de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por una empresa de capital. Según Rootdata, la financiación total después de la ronda semilla alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por una empresa.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por cierto capital, con la participación de ciertas empresas de capital, ciertas empresas de capital, ciertas empresas de capital y ciertas empresas de capital. El monto no se divulgó.
Apoyo de inversores: Los inversores mencionados son inversores bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también demuestra el reconocimiento del proyecto dentro del sector.
Socio
Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, el proyecto utiliza el alto rendimiento y la escalabilidad de Solana.
Actualmente no se ha mencionado específicamente la cooperación con empresas de IA u otros proyectos, pero el ecosistema de la red Solana podría ofrecer oportunidades para futuras colaboraciones.
3. Análisis técnico del proyecto
Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
La red de nodos en la arquitectura de tecnología Grass, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos, forman un flujo de trabajo cerrado, descentralizando toda la cadena desde la recolección, validación hasta la entrega, apoyando bien su visión de descentralización.
Sin embargo, la operación centralizada actual necesita resolver si la implementación tecnológica puede llevarse a cabo de manera fluida, lo que aún necesita ser rastreado.
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GasGasGasBro
· 07-25 16:46
Caca caca caca Minería de ancho de banda se puede ganar dinero incluso durmiendo a pierna suelta.
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GweiObserver
· 07-24 01:12
¿Herramienta de corte de nuevos tontos del ecosistema sol?
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PaperHandsCriminal
· 07-23 06:34
Ah~ Este lugar se ve bastante bonito, además es un buen proyecto para tomar a la gente por tonta.
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ForkPrince
· 07-23 06:34
¿Por qué todos están copiando mi forma de jugar a la fork?
Análisis profundo de Grass: Cómo DePIN está liderando la revolución de datos de IA
Análisis profundo de Grass: ¿Cómo DePIN logra la revolución de datos de IA?
Contenido clave TL; DR
Grass se ha convertido en un punto culminante en los proyectos DePIN por los siguientes factores:
La participación sin umbral es una ventaja clave. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas, formando así una amplia base de 2.5 millones de usuarios.
Innovación tecnológica y modelos de negocio igualmente importantes. Asegurar la autenticidad de los datos a través de pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2, resolviendo el problema de "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, convertir a los usuarios en nodos de datos mediante el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos de puntos", formando una ventaja de suministro.
Múltiples factores positivos se superponen. La explosión en la demanda de datos de IA, el auge del ecosistema de Solana y el interés en el campo de DePIN, impulsan a Grass a convertirse en el proyecto líder en el ámbito de los datos de IA.
Puntos clave a seguir:
El mayor riesgo radica en "el frenesí de los tokens que oculta un vacío de demanda". Si en el futuro los pedidos de clientes de IA no pueden aumentar, el perfecto ciclo comercial podría degenerar de un ciclo positivo 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 inutilizados a través de la economía de tokens ( capacidad de cómputo, almacenamiento, ancho de banda ), construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y barreras de islas, lo que resulta en que el 80% del valor de los datos no se libera.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego entre la eficiencia de adquisición de datos y la conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
1.1 DePIN: Reconfiguración del paradigma global de infraestructura
DePIN( se denomina Redes de Infraestructura Física Descentralizada, una nueva modelo económico que integra recursos físicos globales descentralizados a través de la tecnología blockchain, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc.
Su lógica central radica en: incentivar a la comunidad para contribuir con recursos ociosos mediante tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos grandes categorías de infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivo a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, se construye una red de comunicación con cobertura global mediante el despliegue de dispositivos de punto de acceso en la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye un proyecto de almacenamiento descentralizado, un proyecto de computación distribuida, etc., formando un modelo de economía compartida mediante la integración de recursos ociosos.
Según datos de Messari, hasta 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 del 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 radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la necesidad de AI de potencia de cálculo y datos (, el efecto bilateral.
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
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) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era (Data is the new oil)"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar modelos de lenguaje grandes ### 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, diversificados y representativos geográficamente son esenciales 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 45TB de datos de texto para el entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella central 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 la provisión de datos tradicionales
Barreras de datos: las empresas/entidades centrales y otros gigantes controlan amplias fuentes de datos, 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 óptima.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo implica controversias sobre la privacidad y los derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas de desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización llevan a una recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel global 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.
El camino para romper el estancamiento de DePIN
Recolección de datos distribuida: a través de una red de nodos se capturan datos públicos ) como redes sociales, bases de datos públicas (, reduciendo el costo de la 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 a más participantes para contribuir con datos, lo que a su vez mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización del modelo de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, las partes demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre la oferta y la demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el ámbito de la recolección de datos de IA, y ha construido una red de captura de datos descentralizada, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
![Grass Profundidad研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un "minero" de datos de IA, intercambiando 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 alta rentabilidad 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 un año en línea, ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el lanzamiento inicial del token tuvo un aumento de más de 5 veces en 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido la apuesta de ciertas compañías de capital y otros capitales de primer nivel, basándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo un tema controvertido, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos necesitan ser seguidos.
) 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (AI).
Su núcleo es a través de la red de proxy residencial ###residential proxy network(, permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y raspar datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
Problemas a resolver: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en baja eficiencia y propensión a 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 recopilen, verifiquen y estructuren de manera que minimicen la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar 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, conectarse y comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir el dividendo del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, la diversidad de datos más rica; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los datos.
) 2.2 Desarrollo
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: Comenzó la construcción del producto 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 una empresa de capital, con un total de 4.5 millones de dólares ( incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por una empresa ).
Pruebas de usuario: A finales de 2023, se lanzará la extensión del navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario para atraer a los primeros usuarios a participar.
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: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribución de 100 millones de tokens GRASS ### 10% del suministro total (, recompensas para los usuarios tempranos.
Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024 se lanzará en una plataforma de intercambio, y en 10 días el precio pasó de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante y multiplicándose aproximadamente por 5.
Estado actual: el proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para los usuarios; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
![Grass Profundidad研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.3 Situación del equipo
Según los datos de Rootdata, 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 tecnologías de blockchain y AI, con experiencia en el campo relacionado. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según Tracxn, Wynd Labs se fundó en 2022 y su producto principal es Grass.
( 2.4 Financiamiento y socios clave
Inversores y apoyo
Ronda semilla: Se completó una ronda de financiación de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por una empresa de capital. Según Rootdata, la financiación total después de la ronda semilla alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por una empresa.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por cierto capital, con la participación de ciertas empresas de capital, ciertas empresas de capital, ciertas empresas de capital y ciertas empresas de capital. El monto no se divulgó.
Apoyo de inversores: Los inversores mencionados son inversores bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también demuestra el reconocimiento del proyecto dentro del sector.
Socio
Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, el proyecto utiliza el alto rendimiento y la escalabilidad de Solana.
Actualmente no se ha mencionado específicamente la cooperación con empresas de IA u otros proyectos, pero el ecosistema de la red Solana podría ofrecer oportunidades para futuras colaboraciones.
3. Análisis técnico del proyecto
Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
La red de nodos en la arquitectura de tecnología Grass, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos, forman un flujo de trabajo cerrado, descentralizando toda la cadena desde la recolección, validación hasta la entrega, apoyando bien su visión de descentralización.
Sin embargo, la operación centralizada actual necesita resolver si la implementación tecnológica puede llevarse a cabo de manera fluida, lo que aún necesita ser rastreado.
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