Analyse approfondie de Grass : comment le nouveau venu DePIN réalise la révolution des données IA
Points clés TL; DR
Grass est devenu un point fort du projet DePIN en raison des facteurs suivants :
La participation sans seuil est un avantage clé. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses, formant ainsi une base massive de 2,5 millions d'utilisateurs.
Innovation technologique et modèle commercial en tandem. Garantir la véracité des données grâce aux preuves à divulgation nulle de connaissance et à l'architecture Solana Layer2, en résolvant le problème des "données sales" dans l'industrie de l'IA ; tout en transformant les utilisateurs en nœuds de données par le biais du modèle "minage de bande passante → incitation par points", formant ainsi un avantage d'offre.
Une accumulation de multiples facteurs favorables. L'explosion de la demande en données AI, l'écosystème Solana en plein essor, et l'attention portée à la piste DePIN, propulsent Grass en tant que projet leader dans le domaine des données AI.
Points d'attention à suivre :
Court terme : La transformation décentralisée peut-elle être réalisée avec succès en 2025 ?
Moyen terme : la taille réelle des achats de données des entreprises d'IA
Long terme : questions de conformité liées à la confidentialité des données et à la propriété
Le plus grand risque réside dans le "frenzy des tokens masquant le vide de la demande". Si les commandes des clients en IA ne peuvent pas augmenter à l'avenir, le parfait cycle commercial pourrait dégénérer d'un cycle positif "données-capital" en une bulle du côté de l'offre.
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul de DePIN rencontre le dilemme des données de l'IA, un mouvement silencieux pour l'égalité des données éclate.
DePIN intègre les ressources mondiales inutilisées par l'économie des tokens, telles que la puissance de calcul, le stockage et la bande passante, pour construire un réseau d'infrastructures distribuées ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, au monopole des géants, aux controverses sur la vie privée et aux barrières des îlots, ce qui entraîne une valeur de données non libérée de 80 %.
La concurrence future en matière d'IA est essentiellement un double jeu entre l'efficacité d'acquisition des données et la conformité éthique, et DePIN offre la solution technique optimale.
La disruption de Grass réside dans la réalisation de la fusion de ces deux éléments.
( 1.1 DePIN : Reconfigurer le paradigme mondial des infrastructures
DePIN) signifie Réseaux d'Infrastructure Physique Décentralisés. Le réseau d'infrastructure physique décentralisé ### est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques mondiales décentralisées ( telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc. par le biais de la technologie blockchain.
La logique fondamentale réside dans le fait de : inciter la communauté à contribuer des ressources inutilisées grâce aux tokens, construisant ainsi un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et inefficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente de plus grands avantages en termes de structure de coûts, de modes de gouvernance, de résilience du réseau et d'extensibilité écologique.
Selon la définition de Messari, DePIN couvre deux grandes catégories d'infrastructures physiques ) telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ( et les réseaux de ressources numériques ) tels que le stockage, le calcul (, et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi qu'un mécanisme d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Infrastructure physique : représenté par un projet de réseau sans fil, construire un réseau de communication à couverture mondiale en déployant des équipements de point d'accès dans la communauté ;
Réseau de ressources numériques : comprend un certain projet de stockage décentralisé, un certain projet de calcul distribué, etc., en intégrant des ressources inutilisées pour former un modèle économique partagé.
Selon les données de Messari, en 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde a dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation boursière du secteur DePIN atteindra 50 milliards de dollars, englobant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Le moteur central réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources ), comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ( et l'explosion de la demande ), comme la demande en puissance de calcul et en données de l'IA (, avec des effets bilatéraux.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI Data Demand: Explosion Growth and Structural Contradictions
"Les données sont le nouveau pétrole (Data is the new oil)"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ### tels que GPT ( et de réseaux neuronaux génératifs ) tels que MidJourney (.
La performance et l'efficacité des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives géographiquement sont cruciales pour la performance des modèles d'IA.
Échelle et caractéristiques de la demande de données
Saut d'échelle : Prenons l'exemple de GPT-4, qui nécessite plus de 45 To de données textuelles pour l'entraînement, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige que les données soient mises à jour et diversifiées en temps réel ;
Coût proportionnel : Le coût de la collecte, du nettoyage et de l'annotation des données dans le développement de l'IA représente plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement central à la commercialisation;
Différenciation des scénarios : la conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend des bases de données de cas conformes à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur de l'approvisionnement en données traditionnelles
Barrières de données : les grandes entreprises/acteurs contrôlent des sources de données étendues, tandis que les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et à une tarification injuste;
Îlots de données : Les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, et le partage et la circulation des données rencontrent de nombreux obstacles, ce qui entraîne une utilisation insuffisante des ressources de données.
Confidentialité des données : La collecte de données implique souvent des controverses sur la vie privée et les droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API d'une certaine plateforme sociale qui a suscité des protestations de la part des développeurs ;
Circulation inefficace : les îlots de données et l'absence de normalisation entraînent une collecte répétée, l'utilisation des données mondiales étant inférieure à 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas tirer profit de l'utilisation ultérieure des données.
Le chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : collecte de données publiques via un réseau de nœuds ) telles que les médias sociaux, les bases de données publiques (, réduisant le coût de collecte des données et augmentant l'efficacité et l'échelle de la collecte des données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer des données, ce qui améliore la qualité et la diversité des données, renforçant ainsi la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle de connaissance )ZK( pour garantir l'authenticité des données;
Boucle de motivation par tokenisation : les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, et les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, créant ainsi un ajustement direct de l'offre et de la demande.
Le projet Grass se situe à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN au domaine de la collecte de données AI, et a construit un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous analyserons en profondeur les mécanismes spécifiques, les caractéristiques techniques, les cas d'utilisation et les perspectives de développement futur du projet Grass.
![Grass Depth étude : DePIN étoile brillante, la banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Informations de base sur le projet
L'expansion rapide de Grass est due à son seuil de participation extrêmement bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un "mineur" de données AI, échangeant sa bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de capture de données décentralisé via l'architecture DePIN, offrant des sources de données à haute rentabilité et grande diversité pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses en tokens - après un an de mise en ligne, plus de 2,5 millions de nœuds ont été attirés, et le prix du token a augmenté de plus de 5 fois en 10 jours, validant ainsi sa logique commerciale.
Le projet a reçu des investissements de sociétés de capital-risque de premier plan, reposant sur la chaîne haute performance de Solana pour réaliser la certification et le transfert des données.
L'anonymat actuel de l'équipe reste controversé, et les progrès de la décentralisation du traitement des données doivent être suivis.
) 2.1 Champ d'application
Grass est un projet DePIN qui utilise la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs pour collecter et valider des données Internet, soutenant particulièrement le développement de l'intelligence artificielle (AI).
Son noyau est de permettre aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs via le réseau d'agents résidentielles ###residential proxy network(, afin d'accéder et de récupérer des données Internet provenant de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement des modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et géographiquement représentatives.
Problèmes résolus : Le scraping traditionnel du web est généralement réalisé par des systèmes centralisés, ce qui entraîne une faible efficacité et des erreurs ou biais fréquents. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par des utilisateurs décentralisés présentent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication multi-régionale et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est d'habiliter les utilisateurs à contribuer à la couche de données et à inciter la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Mode de participation des utilisateurs : Les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Ce mode de contribution de bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les principales caractéristiques et avantages de Grass résident dans : le faible coût de collecte des données dans un réseau décentralisé, une plus grande diversité des données ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant de la bande passante, réalisant ainsi le retour de la valeur des données ; l'utilisation de la technologie blockchain pour valider les données, garantissant ainsi la transparence et la fiabilité des données.
) 2.2 Développement
Phase de concept : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : la construction du produit a commencé au début de 2023, marquant l'entrée du projet dans la phase de développement réel.
Financement de la ronde de graines : En 2023, Grass a complété un financement de 3,5 millions de dollars pour la ronde de graines, dirigé par une société de capital, pour un total de 4,5 millions de dollars (, y compris la ronde de pré-seeds dirigée par une certaine société ).
Tests utilisateurs : À la fin de 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirant les premiers utilisateurs à participer.
Jalon : en avril 2024, le projet annonce plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en forte croissance. Selon les données de DePIN Scan, à la date de mars 2025, le nombre d'utilisateurs actifs a dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de jetons GRASS ### 10 % de l'offre totale (, récompense pour les premiers utilisateurs.
Échange en ligne : Mise en ligne sur une certaine plateforme d'échange le 28 octobre 2024, le prix est passé de 0,6 $ à 3,89 $ en 10 jours, augmentant régulièrement d'environ 5 fois.
État actuel : le projet continue de s'étendre, la deuxième phase d'incitation des utilisateurs à l'inaction est en cours ; une application mobile Android et iPhone est prévue pour augmenter l'échelle du réseau et l'engagement des utilisateurs.
![Grass Depth Rapport d'étude : DePIN, une étoile brillante, une banque de données IA en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.3 État de l'équipe
Selon les données de Rootdata, Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs. Il possède une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université York et un baccalauréat en physique appliquée de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe viennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement de technologies blockchain et d'IA, avec une expérience dans les domaines concernés. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seul l'identité de Radonjic a été révélée.
Selon Tracxn, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
( 2.4 Financement et partenaires stratégiques
Investisseurs et soutien
Tour de semence : 350 000 $ de financement de la tour de semence achevée en 2023, dirigée par une société de capital. Selon Rootdata, le financement total après la tour de semence atteint 450 000 $, y compris le tour de pré-sement dirigé par une certaine société.
Financement de série A : Le financement de série A a été complété en septembre 2024, dirigé par un certain capital, avec la participation de certaines sociétés de capital, certaines sociétés de capital, certaines sociétés de capital et certaines sociétés de capital. Le montant n'a pas été divulgué.
Support des investisseurs : Les investisseurs mentionnés ci-dessus sont tous des investisseurs relativement connus dans l'industrie. Obtenir leur soutien montre également la reconnaissance du projet au sein de l'industrie.
Partenaire
Plateforme blockchain : construite sur le réseau Solana, le projet utilise la haute performance et l'évolutivité de Solana.
Actuellement, il n'a pas été clairement mentionné de collaborations spécifiques avec des entreprises d'IA ou d'autres projets, mais l'écosystème du réseau Solana pourrait offrir des opportunités de collaborations futures.
3. Analyse technique du projet
Grass essaie de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques aux utilisateurs ordinaires.
Le réseau de nœuds dans l'architecture technique Grass, l'innovation du traitement ZKP et le livre de données forment un flux de travail en boucle fermée, décentralisé sur toute la chaîne, de la collecte, la validation à la livraison, soutenant ainsi bien sa vision décentralisée.
Cependant, il reste à résoudre les opérations centralisées actuelles, et il est nécessaire de suivre si la mise en œuvre technique peut se dérouler sans heurts.
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GasGasGasBro
· 07-25 16:46
Hâche hache hache Le mining de bande passante permet de gagner de l'argent même en dormant.
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GweiObserver
· 07-24 01:12
outil de prise des gens pour des idiots de nouveaux pigeons de l'écosystème sol?
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PaperHandsCriminal
· 07-23 06:34
Ah~ Ce projet a l'air plutôt beau, c'est encore un bon projet pour prendre les gens pour des idiots.
Voir l'originalRépondre0
ForkPrince
· 07-23 06:34
Pourquoi tout le monde copie ma façon de jouer avec le fork ?
Voir l'originalRépondre0
screenshot_gains
· 07-23 06:32
Une fois que vous êtes libéré de la Position de verrouillée, vous êtes all in.
Analyse approfondie de Grass : Comment le nouveau venu DePIN dirige la révolution des données AI
Analyse approfondie de Grass : comment le nouveau venu DePIN réalise la révolution des données IA
Points clés TL; DR
Grass est devenu un point fort du projet DePIN en raison des facteurs suivants :
La participation sans seuil est un avantage clé. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses, formant ainsi une base massive de 2,5 millions d'utilisateurs.
Innovation technologique et modèle commercial en tandem. Garantir la véracité des données grâce aux preuves à divulgation nulle de connaissance et à l'architecture Solana Layer2, en résolvant le problème des "données sales" dans l'industrie de l'IA ; tout en transformant les utilisateurs en nœuds de données par le biais du modèle "minage de bande passante → incitation par points", formant ainsi un avantage d'offre.
Une accumulation de multiples facteurs favorables. L'explosion de la demande en données AI, l'écosystème Solana en plein essor, et l'attention portée à la piste DePIN, propulsent Grass en tant que projet leader dans le domaine des données AI.
Points d'attention à suivre :
Le plus grand risque réside dans le "frenzy des tokens masquant le vide de la demande". Si les commandes des clients en IA ne peuvent pas augmenter à l'avenir, le parfait cycle commercial pourrait dégénérer d'un cycle positif "données-capital" en une bulle du côté de l'offre.
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul de DePIN rencontre le dilemme des données de l'IA, un mouvement silencieux pour l'égalité des données éclate.
DePIN intègre les ressources mondiales inutilisées par l'économie des tokens, telles que la puissance de calcul, le stockage et la bande passante, pour construire un réseau d'infrastructures distribuées ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, au monopole des géants, aux controverses sur la vie privée et aux barrières des îlots, ce qui entraîne une valeur de données non libérée de 80 %.
La concurrence future en matière d'IA est essentiellement un double jeu entre l'efficacité d'acquisition des données et la conformité éthique, et DePIN offre la solution technique optimale.
La disruption de Grass réside dans la réalisation de la fusion de ces deux éléments.
( 1.1 DePIN : Reconfigurer le paradigme mondial des infrastructures
DePIN) signifie Réseaux d'Infrastructure Physique Décentralisés. Le réseau d'infrastructure physique décentralisé ### est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques mondiales décentralisées ( telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc. par le biais de la technologie blockchain.
La logique fondamentale réside dans le fait de : inciter la communauté à contribuer des ressources inutilisées grâce aux tokens, construisant ainsi un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et inefficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente de plus grands avantages en termes de structure de coûts, de modes de gouvernance, de résilience du réseau et d'extensibilité écologique.
Selon la définition de Messari, DePIN couvre deux grandes catégories d'infrastructures physiques ) telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ( et les réseaux de ressources numériques ) tels que le stockage, le calcul (, et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi qu'un mécanisme d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Infrastructure physique : représenté par un projet de réseau sans fil, construire un réseau de communication à couverture mondiale en déployant des équipements de point d'accès dans la communauté ;
Réseau de ressources numériques : comprend un certain projet de stockage décentralisé, un certain projet de calcul distribué, etc., en intégrant des ressources inutilisées pour former un modèle économique partagé.
Selon les données de Messari, en 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde a dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation boursière du secteur DePIN atteindra 50 milliards de dollars, englobant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Le moteur central réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources ), comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ( et l'explosion de la demande ), comme la demande en puissance de calcul et en données de l'IA (, avec des effets bilatéraux.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI Data Demand: Explosion Growth and Structural Contradictions
"Les données sont le nouveau pétrole (Data is the new oil)"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ### tels que GPT ( et de réseaux neuronaux génératifs ) tels que MidJourney (.
La performance et l'efficacité des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives géographiquement sont cruciales pour la performance des modèles d'IA.
Échelle et caractéristiques de la demande de données
Saut d'échelle : Prenons l'exemple de GPT-4, qui nécessite plus de 45 To de données textuelles pour l'entraînement, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige que les données soient mises à jour et diversifiées en temps réel ;
Coût proportionnel : Le coût de la collecte, du nettoyage et de l'annotation des données dans le développement de l'IA représente plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement central à la commercialisation;
Différenciation des scénarios : la conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend des bases de données de cas conformes à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur de l'approvisionnement en données traditionnelles
Barrières de données : les grandes entreprises/acteurs contrôlent des sources de données étendues, tandis que les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et à une tarification injuste;
Îlots de données : Les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, et le partage et la circulation des données rencontrent de nombreux obstacles, ce qui entraîne une utilisation insuffisante des ressources de données.
Confidentialité des données : La collecte de données implique souvent des controverses sur la vie privée et les droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API d'une certaine plateforme sociale qui a suscité des protestations de la part des développeurs ;
Circulation inefficace : les îlots de données et l'absence de normalisation entraînent une collecte répétée, l'utilisation des données mondiales étant inférieure à 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas tirer profit de l'utilisation ultérieure des données.
Le chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : collecte de données publiques via un réseau de nœuds ) telles que les médias sociaux, les bases de données publiques (, réduisant le coût de collecte des données et augmentant l'efficacité et l'échelle de la collecte des données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer des données, ce qui améliore la qualité et la diversité des données, renforçant ainsi la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle de connaissance )ZK( pour garantir l'authenticité des données;
Boucle de motivation par tokenisation : les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, et les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, créant ainsi un ajustement direct de l'offre et de la demande.
Le projet Grass se situe à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN au domaine de la collecte de données AI, et a construit un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous analyserons en profondeur les mécanismes spécifiques, les caractéristiques techniques, les cas d'utilisation et les perspectives de développement futur du projet Grass.
![Grass Depth étude : DePIN étoile brillante, la banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Informations de base sur le projet
L'expansion rapide de Grass est due à son seuil de participation extrêmement bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un "mineur" de données AI, échangeant sa bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de capture de données décentralisé via l'architecture DePIN, offrant des sources de données à haute rentabilité et grande diversité pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses en tokens - après un an de mise en ligne, plus de 2,5 millions de nœuds ont été attirés, et le prix du token a augmenté de plus de 5 fois en 10 jours, validant ainsi sa logique commerciale.
Le projet a reçu des investissements de sociétés de capital-risque de premier plan, reposant sur la chaîne haute performance de Solana pour réaliser la certification et le transfert des données.
L'anonymat actuel de l'équipe reste controversé, et les progrès de la décentralisation du traitement des données doivent être suivis.
) 2.1 Champ d'application
Grass est un projet DePIN qui utilise la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs pour collecter et valider des données Internet, soutenant particulièrement le développement de l'intelligence artificielle (AI).
Son noyau est de permettre aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs via le réseau d'agents résidentielles ###residential proxy network(, afin d'accéder et de récupérer des données Internet provenant de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement des modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et géographiquement représentatives.
Problèmes résolus : Le scraping traditionnel du web est généralement réalisé par des systèmes centralisés, ce qui entraîne une faible efficacité et des erreurs ou biais fréquents. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par des utilisateurs décentralisés présentent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication multi-régionale et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est d'habiliter les utilisateurs à contribuer à la couche de données et à inciter la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Mode de participation des utilisateurs : Les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Ce mode de contribution de bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les principales caractéristiques et avantages de Grass résident dans : le faible coût de collecte des données dans un réseau décentralisé, une plus grande diversité des données ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant de la bande passante, réalisant ainsi le retour de la valeur des données ; l'utilisation de la technologie blockchain pour valider les données, garantissant ainsi la transparence et la fiabilité des données.
) 2.2 Développement
Phase de concept : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : la construction du produit a commencé au début de 2023, marquant l'entrée du projet dans la phase de développement réel.
Financement de la ronde de graines : En 2023, Grass a complété un financement de 3,5 millions de dollars pour la ronde de graines, dirigé par une société de capital, pour un total de 4,5 millions de dollars (, y compris la ronde de pré-seeds dirigée par une certaine société ).
Tests utilisateurs : À la fin de 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirant les premiers utilisateurs à participer.
Jalon : en avril 2024, le projet annonce plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en forte croissance. Selon les données de DePIN Scan, à la date de mars 2025, le nombre d'utilisateurs actifs a dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de jetons GRASS ### 10 % de l'offre totale (, récompense pour les premiers utilisateurs.
Échange en ligne : Mise en ligne sur une certaine plateforme d'échange le 28 octobre 2024, le prix est passé de 0,6 $ à 3,89 $ en 10 jours, augmentant régulièrement d'environ 5 fois.
État actuel : le projet continue de s'étendre, la deuxième phase d'incitation des utilisateurs à l'inaction est en cours ; une application mobile Android et iPhone est prévue pour augmenter l'échelle du réseau et l'engagement des utilisateurs.
![Grass Depth Rapport d'étude : DePIN, une étoile brillante, une banque de données IA en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.3 État de l'équipe
Selon les données de Rootdata, Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs. Il possède une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université York et un baccalauréat en physique appliquée de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe viennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement de technologies blockchain et d'IA, avec une expérience dans les domaines concernés. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seul l'identité de Radonjic a été révélée.
Selon Tracxn, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
( 2.4 Financement et partenaires stratégiques
Investisseurs et soutien
Tour de semence : 350 000 $ de financement de la tour de semence achevée en 2023, dirigée par une société de capital. Selon Rootdata, le financement total après la tour de semence atteint 450 000 $, y compris le tour de pré-sement dirigé par une certaine société.
Financement de série A : Le financement de série A a été complété en septembre 2024, dirigé par un certain capital, avec la participation de certaines sociétés de capital, certaines sociétés de capital, certaines sociétés de capital et certaines sociétés de capital. Le montant n'a pas été divulgué.
Support des investisseurs : Les investisseurs mentionnés ci-dessus sont tous des investisseurs relativement connus dans l'industrie. Obtenir leur soutien montre également la reconnaissance du projet au sein de l'industrie.
Partenaire
Plateforme blockchain : construite sur le réseau Solana, le projet utilise la haute performance et l'évolutivité de Solana.
Actuellement, il n'a pas été clairement mentionné de collaborations spécifiques avec des entreprises d'IA ou d'autres projets, mais l'écosystème du réseau Solana pourrait offrir des opportunités de collaborations futures.
3. Analyse technique du projet
Grass essaie de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques aux utilisateurs ordinaires.
Le réseau de nœuds dans l'architecture technique Grass, l'innovation du traitement ZKP et le livre de données forment un flux de travail en boucle fermée, décentralisé sur toute la chaîne, de la collecte, la validation à la livraison, soutenant ainsi bien sa vision décentralisée.
Cependant, il reste à résoudre les opérations centralisées actuelles, et il est nécessaire de suivre si la mise en œuvre technique peut se dérouler sans heurts.
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