Глубина анализа Grass: как DePIN новый игрок реализует революцию данных AI
Основное содержание TL; DR
Grass стал ярким моментом в проектах DePIN благодаря следующим нескольким факторам:
Отсутствие порога для участия является ключевым преимуществом. Пользователи просто должны установить клиент, чтобы вносить свой вклад в пропускную способность и получать вознаграждение, что создало огромную базу из 2,5 миллионов пользователей.
Технологические инновации и бизнес-модели в равной степени важны. Обеспечение подлинности данных с помощью доказательства с нулевым разглашением и архитектуры Solana Layer2, решение проблемы "грязных данных" в AI-отрасли; одновременно использование модели "майнинг пропускной способности → стимулирование баллов" для преобразования пользователей в узлы данных, формируя преимущества поставок.
Множество благоприятных факторов. Взрывной рост спроса на AI-данные, горячая экосистема Solana, внимание к сфере DePIN и т.д., способствуют тому, что Grass становится ведущим проектом в области AI-данных.
Основные моменты для дальнейшего внимания:
Краткосрочные: удастся ли успешно завершить децентрализованную трансформацию в 2025 году
Средний срок: фактический объем закупки данных AI-компаний
Долгосрочные: проблемы соблюдения, связанные с конфиденциальностью данных и правом собственности
最大风险 в том, что "праздник токенов скрывает вакуум спроса". Если в будущем заказы от AI-клиентов не смогут увеличиться, идеальный бизнес-замкнутый цикл может из правильного цикла "данные-капитал" деградировать в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с кризисом данных ИИ, тихо начинается движение за равенство данных.
DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, пропускной способности ) через токеномику, создавая распределенную инфраструктурную сеть; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами острова, что приводит к тому, что 80% ценности данных не раскрыто.
Будущее соревнование в области ИИ по сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и этической совместимостью, в то время как DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Подрывной характер Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
1.1 DePIN: глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
DePIN( полное название Децентрализованные Физические Инфраструктурные Сети, децентрализованная физическая инфраструктура сети ) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы (, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т. д.) с помощью технологии блокчейн.
Его основная логика заключается в том, чтобы через токенизированные стимулы побуждать сообщество предоставлять неиспользуемые ресурсы, строить децентрализованную инфраструктурную сеть, заменяя высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных провайдеров.
По сравнению с централизованной моделью, декомпозиция физической инфраструктуры имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экосистемная расширяемость.
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсные сети (, такие как хранение, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейна.
Физическая инфраструктура: на примере одного проекта беспроводной сети, построение глобальной сети связи через развертывание точек доступа в сообществе;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя некоторые проекты децентрализованного хранения, некоторые проекты распределенных вычислений и т.д., формируя модель совместной экономики путем интеграции неиспользуемых ресурсов.
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год, количество глобальных устройств DePIN превысило 13 миллионов, а рыночная стоимость достигла 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующего десятилетия ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовым темпом роста более 35%.
Его основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и всплеск спроса (, например, потребность ИИ в вычислительной мощности и данных ) и двусторонний эффект.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и проверка безопасности по-прежнему являются ключевыми вызовами для развития DePIN.
1.2 AI данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные - это нефть нового времени (Data is the new oil)"
Получение и обработка данных AI являются основным движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Производительность и эффективность модели ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически представительные, имеют решающее значение для производительности модели ИИ.
Масштабы и характеристики потребности в данных
Уровень роста: на примере GPT-4, для тренировки требуется более 45 ТБ текстовых данных, в то время как скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в процессе разработки ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что является ключевым瓶颈ом для коммерциализации;
Дифференциация сцен: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от базы данных случаев, соответствующей требованиям конфиденциальности, социальный ИИ полагается на данные о поведении пользователей.
Болезненные точки традиционного обеспечения данных
Данные барьеры: крупные компании/участники контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто распределены между различными учреждениями и предприятиями, и обмен данными и их обращение сталкиваются с многочисленными препятствиями, что приводит к неэффективному использованию ресурсами данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, случай с платным API одной социальной платформы, вызвавший протесты разработчиков;
Низкая эффективность обращения: изолированные данные и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, а глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN
Распределённый сбор данных: сбор открытых данных через сеть узлов (, таких как социальные медиа, общие базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштабов сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: с помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что приведет к улучшению качества и разнообразия данных, а также повысит обобщающую способность AI моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, сочетая нулевое знание (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированные стимулы замкнутого цикла: поставщики данных получают токеновые вознаграждения, а стороны, предъявляющие спрос, покупают структурированные наборы данных за токены, формируя прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии данных ИИ, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных для ИИ, создав децентрализованную сеть сбора данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения моделей ИИ.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, области применения и перспективы будущего проекта Grass.
Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Каждый пользователь может стать "шахтером" AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть сбора данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить вознаграждение в токенах - за год работы привлечено более 2,5 миллиона узлов, первичный выпуск токенов за 10 дней вырос более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил поддержку от таких ведущих капиталовложений, как определенная капитальная компания, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность устройств пользователей, предоставляя поддержку для разработки искусственного интеллекта (AI).
Его ядро заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), что позволяет компаниям использовать интернет-соединения пользователей для доступа и извлечения интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Решаемая проблема: традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокой вероятности ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные через децентрализованный подход, а данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, многообразием регионов публикации и характеристиками в реальном времени.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным доверием. Его миссия состоит в том, чтобы предоставить пользователям право вносить свой вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизмов вознаграждения.
Способы участия пользователей: пользователю нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления пропускной способности для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В общем, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразное множество данных; пользователи зарабатывают вознаграждение, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологий блокчейн для верификации данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
2.2 История развития
Этап концепции: в середине 2022 года концепция была предложена компанией Wynd Labs.
Этап разработки: Начало построения продукта в начале 2023 года, что ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировое финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировое финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемое одной капитальной компанией, всего 4,5 миллиона долларов (, включая сидировое предфинансирование, возглавляемое одной компанией ).
Тестирование пользователей: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей для привлечения ранних участников.
Веха: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года число его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, распределение 100 миллионов токенов GRASS ( 10% от общего объема ) в качестве вознаграждения для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из торговых платформ и, за 10 дней, цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, вторая фаза стимуляции пользователей уже в процессе; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштабы сети и вовлеченность пользователей.
Согласно данным Rootdata, Grass разработан Wynd Labs, основателем которого является Андрей Радонйич, CEO Wynd Labs, имеющий степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, обладают опытом в соответствующих областях. Однако информация о конкретных участниках не была широко опубликована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно Tracxn, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её核心产品即为Grass.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершено финансирование сидировочного раунда в размере 3,5 миллиона долларов, которое возглавила одна инвестиционная компания. Согласно Rootdata, общий объем финансирования после сидировочного раунда достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд, возглавленный одной компанией.
Раунд А: Завершение раунда А финансирования в сентябре 2024 года, в котором ведущую роль сыграл один инвестиционный фонд, а также участвовали другие компании, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: указанные выше инвесторы являются достаточно известными в отрасли. Их поддержка также демонстрирует признание проекта в индустрии.
Партнер
Блокчейн платформа: построена на сети Solana, проект использует высокую производительность и масштабируемость Solana.
В настоящее время не упоминается о конкретном сотрудничестве с AI-компаниями или другими проектами, но экосистема сети Solana может предоставить возможности для будущего сотрудничества.
3. Анализ технологий проекта
Grass пытается перераспределить ценность данных от крупных технологических компаний к обычным пользователям.
Сетевое взаимодействие узлов в архитектуре технологий Grass, инновации в обработке ZKP, учетные данные, три элемента формируют замкнутый рабочий процесс, от сбора, верификации до доставки, полностью децентрализованный, что хорошо поддерживает их видение децентрализации.
Однако текущие централизованные операции требуют решения, и необходимо отслеживать, сможет ли техническая реализация пройти гладко.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GasGasGasBro
· 07-25 16:46
草草草 Бандwidth Майнинг принадлежит к тому, что можно зарабатывать деньги даже спя.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiObserver
· 07-24 01:12
sol экосистема новые неудачники разыгрывайте людей как лохов инструменты?
Посмотреть ОригиналОтветить0
PaperHandsCriminal
· 07-23 06:34
Ах~ Этот проект выглядит довольно красиво, это еще один хороший проект, который разыгрывает людей как лохов.
Глубина анализа Grass: как новый игрок DePIN ведет революцию в данных AI
Глубина анализа Grass: как DePIN новый игрок реализует революцию данных AI
Основное содержание TL; DR
Grass стал ярким моментом в проектах DePIN благодаря следующим нескольким факторам:
Отсутствие порога для участия является ключевым преимуществом. Пользователи просто должны установить клиент, чтобы вносить свой вклад в пропускную способность и получать вознаграждение, что создало огромную базу из 2,5 миллионов пользователей.
Технологические инновации и бизнес-модели в равной степени важны. Обеспечение подлинности данных с помощью доказательства с нулевым разглашением и архитектуры Solana Layer2, решение проблемы "грязных данных" в AI-отрасли; одновременно использование модели "майнинг пропускной способности → стимулирование баллов" для преобразования пользователей в узлы данных, формируя преимущества поставок.
Множество благоприятных факторов. Взрывной рост спроса на AI-данные, горячая экосистема Solana, внимание к сфере DePIN и т.д., способствуют тому, что Grass становится ведущим проектом в области AI-данных.
Основные моменты для дальнейшего внимания:
最大风险 в том, что "праздник токенов скрывает вакуум спроса". Если в будущем заказы от AI-клиентов не смогут увеличиться, идеальный бизнес-замкнутый цикл может из правильного цикла "данные-капитал" деградировать в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с кризисом данных ИИ, тихо начинается движение за равенство данных.
DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, пропускной способности ) через токеномику, создавая распределенную инфраструктурную сеть; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами острова, что приводит к тому, что 80% ценности данных не раскрыто.
Будущее соревнование в области ИИ по сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и этической совместимостью, в то время как DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Подрывной характер Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
1.1 DePIN: глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
DePIN( полное название Децентрализованные Физические Инфраструктурные Сети, децентрализованная физическая инфраструктура сети ) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы (, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т. д.) с помощью технологии блокчейн.
Его основная логика заключается в том, чтобы через токенизированные стимулы побуждать сообщество предоставлять неиспользуемые ресурсы, строить децентрализованную инфраструктурную сеть, заменяя высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных провайдеров.
По сравнению с централизованной моделью, декомпозиция физической инфраструктуры имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экосистемная расширяемость.
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсные сети (, такие как хранение, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейна.
Физическая инфраструктура: на примере одного проекта беспроводной сети, построение глобальной сети связи через развертывание точек доступа в сообществе;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя некоторые проекты децентрализованного хранения, некоторые проекты распределенных вычислений и т.д., формируя модель совместной экономики путем интеграции неиспользуемых ресурсов.
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год, количество глобальных устройств DePIN превысило 13 миллионов, а рыночная стоимость достигла 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующего десятилетия ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовым темпом роста более 35%.
Его основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и всплеск спроса (, например, потребность ИИ в вычислительной мощности и данных ) и двусторонний эффект.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и проверка безопасности по-прежнему являются ключевыми вызовами для развития DePIN.
! Отчет о глубоком исследовании травы: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
1.2 AI данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные - это нефть нового времени (Data is the new oil)"
Получение и обработка данных AI являются основным движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Производительность и эффективность модели ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически представительные, имеют решающее значение для производительности модели ИИ.
Масштабы и характеристики потребности в данных
Уровень роста: на примере GPT-4, для тренировки требуется более 45 ТБ текстовых данных, в то время как скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в процессе разработки ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что является ключевым瓶颈ом для коммерциализации;
Дифференциация сцен: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от базы данных случаев, соответствующей требованиям конфиденциальности, социальный ИИ полагается на данные о поведении пользователей.
Болезненные точки традиционного обеспечения данных
Данные барьеры: крупные компании/участники контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто распределены между различными учреждениями и предприятиями, и обмен данными и их обращение сталкиваются с многочисленными препятствиями, что приводит к неэффективному использованию ресурсами данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, случай с платным API одной социальной платформы, вызвавший протесты разработчиков;
Низкая эффективность обращения: изолированные данные и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, а глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN
Распределённый сбор данных: сбор открытых данных через сеть узлов (, таких как социальные медиа, общие базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштабов сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: с помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что приведет к улучшению качества и разнообразия данных, а также повысит обобщающую способность AI моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, сочетая нулевое знание (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированные стимулы замкнутого цикла: поставщики данных получают токеновые вознаграждения, а стороны, предъявляющие спрос, покупают структурированные наборы данных за токены, формируя прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии данных ИИ, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных для ИИ, создав децентрализованную сеть сбора данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения моделей ИИ.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, области применения и перспективы будущего проекта Grass.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2. Основная информация о проекте
Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Каждый пользователь может стать "шахтером" AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть сбора данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить вознаграждение в токенах - за год работы привлечено более 2,5 миллиона узлов, первичный выпуск токенов за 10 дней вырос более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил поддержку от таких ведущих капиталовложений, как определенная капитальная компания, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность устройств пользователей, предоставляя поддержку для разработки искусственного интеллекта (AI).
Его ядро заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), что позволяет компаниям использовать интернет-соединения пользователей для доступа и извлечения интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Решаемая проблема: традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокой вероятности ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные через децентрализованный подход, а данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, многообразием регионов публикации и характеристиками в реальном времени.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным доверием. Его миссия состоит в том, чтобы предоставить пользователям право вносить свой вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизмов вознаграждения.
Способы участия пользователей: пользователю нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления пропускной способности для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В общем, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразное множество данных; пользователи зарабатывают вознаграждение, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологий блокчейн для верификации данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
2.2 История развития
Этап концепции: в середине 2022 года концепция была предложена компанией Wynd Labs.
Этап разработки: Начало построения продукта в начале 2023 года, что ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировое финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировое финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемое одной капитальной компанией, всего 4,5 миллиона долларов (, включая сидировое предфинансирование, возглавляемое одной компанией ).
Тестирование пользователей: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей для привлечения ранних участников.
Веха: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года число его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, распределение 100 миллионов токенов GRASS ( 10% от общего объема ) в качестве вознаграждения для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из торговых платформ и, за 10 дней, цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, вторая фаза стимуляции пользователей уже в процессе; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштабы сети и вовлеченность пользователей.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2.3 Состояние команды
Согласно данным Rootdata, Grass разработан Wynd Labs, основателем которого является Андрей Радонйич, CEO Wynd Labs, имеющий степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, обладают опытом в соответствующих областях. Однако информация о конкретных участниках не была широко опубликована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно Tracxn, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её核心产品即为Grass.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершено финансирование сидировочного раунда в размере 3,5 миллиона долларов, которое возглавила одна инвестиционная компания. Согласно Rootdata, общий объем финансирования после сидировочного раунда достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд, возглавленный одной компанией.
Раунд А: Завершение раунда А финансирования в сентябре 2024 года, в котором ведущую роль сыграл один инвестиционный фонд, а также участвовали другие компании, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: указанные выше инвесторы являются достаточно известными в отрасли. Их поддержка также демонстрирует признание проекта в индустрии.
Партнер
Блокчейн платформа: построена на сети Solana, проект использует высокую производительность и масштабируемость Solana.
В настоящее время не упоминается о конкретном сотрудничестве с AI-компаниями или другими проектами, но экосистема сети Solana может предоставить возможности для будущего сотрудничества.
3. Анализ технологий проекта
Grass пытается перераспределить ценность данных от крупных технологических компаний к обычным пользователям.
Сетевое взаимодействие узлов в архитектуре технологий Grass, инновации в обработке ZKP, учетные данные, три элемента формируют замкнутый рабочий процесс, от сбора, верификации до доставки, полностью децентрализованный, что хорошо поддерживает их видение децентрализации.
Однако текущие централизованные операции требуют решения, и необходимо отслеживать, сможет ли техническая реализация пройти гладко.
3.1