Глибина аналізу Grass: як новий гравець DePIN реалізує революцію в даних AI
Основні моменти TL; DR
Grass стався яскравою рисою проекту DePIN завдяки кількома факторам:
Відсутність порогу входу є основною перевагою. Користувачі лише повинні встановити клієнт і можуть вносити свою частку в ширину каналу, отримуючи винагороду, що створює величезну базу з 2,5 мільйона користувачів.
Технічні інновації та бізнес-моделі в однаковій мірі важливі. Завдяки доказам з нульовим знанням та архітектурі Solana Layer2 гарантується достовірність даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балами" перетворює користувачів на вузли даних, формуючи перевагу пропозиції.
Багато позитивних факторів. Вибух попиту на дані AI, пожвавлення екосистеми Solana, зростаюча увага до DePIN-сфери тощо сприяють тому, що Grass стає провідним проектом у сфері даних AI.
Подальша увага на основні моменти:
Короткостроково: Чи зможе децентралізована трансформація завершитися успішно у 2025 році
Середній термін: фактичний обсяг закупівлі даних AI-компаніями
Довгостроково: питання відповідності, пов'язані з конфіденційністю даних та правом власності
最大风险 в тому, що "божевілля з токенами приховує вакуум попиту". Якщо в майбутньому замовлення клієнтів на ШІ не зможуть зростати, ідеальний бізнес-замкнений цикл може деградувати з "дані-капітал" в позитивному циклі в бульбашку на стороні пропозиції.
1. Галузевий фон
Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними, що викликають труднощі для ШІ, тихо спалахнула кампанія за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні нерухомі ресурси через токеноміку ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної спроможності ), створюючи мережу розподіленої інфраструктури; в той же час, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечностями щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних не було реалізовано.
Майбутня конкуренція в сфері ШІ, по суті, є подвійною грою ефективності отримання даних та етичної відповідності, а DePIN пропонує технічне найкраще рішення.
Революційність Grass полягає у здійсненні цієї інтеграції.
DePIN( повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі ) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо, через технологію блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: шляхом стимулювання токенами спонукається спільнота до внесення вільних ресурсів, створюється децентралізована інфраструктурна мережа, що замінює традиційну централізовану модель з високими витратами та низькою ефективністю.
В порівнянні з централізованими моделями, децентралізація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру ), таку як бездротові мережі, енергетичні мережі (, а також цифрові ресурси ), такі як зберігання, обчислення (, і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми заохочення через технологію блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі одного бездротового мережевого проекту, шляхом розгортання точок доступу в спільноті, будується комунікаційна мережа з глобальним покриттям;
Цифрова ресурсна мережа: включає певний децентралізований проект зберігання, певний розподілений обчислювальний проект тощо, через інтеграцію невикористаних ресурсів формує модель спільної економіки.
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а ринковий обсяг досяг 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна ринкова капіталізація DePIN досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, а річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним рушійним чинником є підвищення ефективності ресурсів ), як-от використання невикористаних пропускних можливостей ( та сплеск попиту ), наприклад, на обчислювальну потужність і дані з боку ШІ (.
Звичайно, масштабованість, конфіденційність даних та безпека верифікації в децентралізованих мережах залишаються ключовими викликами розвитку DePIN.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Потреби в даних AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери ###Дані є новою нафтою("
Отримання та обробка даних AI є ключовим рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ), таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність AI моделей значною мірою залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI моделей.
Обсяг та характеристики потреби в даних
Стрибок у масштабах: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно більше 45 ТБ текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані постійно оновлювалися та були різноманітними;
Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що є основною перешкодою для комерціалізації;
Диференціація сцен: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від бази даних випадків, що відповідають вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних поведінки користувачів.
Больові точки традиційного постачання даних
Бар'єри даних: основні компанії/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкий спектр джерел даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливим ціноутворенням;
Острови даних: Дані часто розосереджені в різних установах і компаніях, обмін та обіг даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до того, що ресурси даних не можуть бути в повній мірі використані.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо конфіденційності та авторських прав, як, наприклад, випадок з оплатою API певної соціальної платформи, який викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних становить менш ніж 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях до розв'язання DePIN
Розподілене збори даних: отримання відкритих даних ) через мережу вузлів, таких як соціальні мережі, публічні бази даних (, зменшення витрат на збір даних, підвищення ефективності та масштабу збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників до внесення даних, що, в свою чергу, підвищує якість і різноманітність даних, підвищуючи здатність узагальнення моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади для завершення обробки даних, поєднуючи нульове знання )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване заохочення закритого циклу: постачальники даних отримують токенізовані винагороди, а замовники купують структуровані набори даних за токени, створюючи пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перетині DePIN та AI-індустрії даних, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних для AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для тренування AI-моделей.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні характеристики, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачу стати "майнером" AI-даних, обмінюючи невикористаний пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass створює децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи AI-навчання високоефективними та різноманітними джерелами даних. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу й отримати токенні винагороди - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а за 10 днів після запуску токенів їхня вартість зросла більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав підтримку від топових капіталовкладників, таких як певна капітальна компанія, покладаючись на високу продуктивність блокчейну Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
) 2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, надаючи підтримку для розробки штучного інтелекту ###AI(.
Його основою є мережа житлових проксі )residential proxy network(, що дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з інтернету з різних географічних розташувань, що є дуже корисним для навчання моделей ШІ, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Вирішена проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, які мають низьку ефективність і схильні до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, що надаються децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та реальний час.
Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Її місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій вклад у дані та стимулювати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: користувачам потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення пропускної здатності для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися дивідендами AI.
Отже, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: витрати на отримання даних у децентралізованій мережі є низькими, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороди за внесок у пропускну здатність, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість і надійність даних.
) 2.2 Історія розвитку
Концептуальна стадія: в середині 2022 року проект був представлений компанією Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року, що позначає вхід проекту в реальний етап розробки.
Сідневе фінансування: У 2023 році Grass завершила сідневе фінансування на суму 3,5 мільйона доларів, яке очолила одна з інвестиційних компаній, загалом 4,5 мільйона доларів ###, включаючи сідневе фінансування на етапі передсідницького раунду (.
Користувацьке тестування: наприкінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів.
Мілestones: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року оголошено про перший аерозоль, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ) 10% від загального постачання (, нагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній торговій платформі тощо, за 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза стимулювання користувачів для бездіяльності; планується запуск мобільних додатків для Android та iPhone для збільшення масштабу мережі та залученості користувачів.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5a5dc433d7affb341f2409a4573ace1(
) 2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрій Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики Йоркського університету та бакалаврський ступінь з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди всі з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних сферах. Проте конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрито.
Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована в 2022 році, її основний продукт - Grass.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: у 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на 3,5 мільйона доларів, яке очолила одна з капітальних компаній. Згідно з Rootdata, загальний обсяг фінансування після сідлового раунду досяг 4,5 мільйона доларів, включаючи сідловий раунд, очолений однією компанією.
Раунд A фінансування: Завершення раунду A фінансування у вересні 2024 року, лідером якого виступила певна капітальна компанія, за участю певної капітальної компанії, певної капітальної компанії, певної капітальної компанії та певної капітальної компанії, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: зазначені інвестори є досить відомими в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в індустрії.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на мережі Solana, проект використовує високу продуктивність і масштабованість Solana.
На даний момент конкретне співробітництво з компаніями ШІ або іншими проектами не було чітко зазначено, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
3. Технічний аналіз проекту
Grass намагається перерозподілити цінність даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева структура вузлів, інновації обробки ZKP та облікова книга даних у технологічній архітектурі Grass формують замкнутий робочий процес, що підтримує децентралізацію на всіх етапах – від збору, перевірки до доставки, що добре відповідає їхній децентралізованій візії.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи може технічна реалізація бути стабільно впроваджена, ще потрібно відстежувати.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasGasGasBro
· 07-25 16:46
Травка-травка-травка, майнінг на пропускній здатності - це як спати на великій ліжку і заробляти гроші.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GweiObserver
· 07-24 01:12
sol екосистема нові невдахи обдурювати людей, як лохів інструменти?
Переглянути оригіналвідповісти на0
PaperHandsCriminal
· 07-23 06:34
Ах~ Ця компанія виглядає досить красиво, ще один проект, що обдурює людей, як лохів.
Grass Глибина剖析:DePIN новачок як веде AI дані революцію
Глибина аналізу Grass: як новий гравець DePIN реалізує революцію в даних AI
Основні моменти TL; DR
Grass стався яскравою рисою проекту DePIN завдяки кількома факторам:
Відсутність порогу входу є основною перевагою. Користувачі лише повинні встановити клієнт і можуть вносити свою частку в ширину каналу, отримуючи винагороду, що створює величезну базу з 2,5 мільйона користувачів.
Технічні інновації та бізнес-моделі в однаковій мірі важливі. Завдяки доказам з нульовим знанням та архітектурі Solana Layer2 гарантується достовірність даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балами" перетворює користувачів на вузли даних, формуючи перевагу пропозиції.
Багато позитивних факторів. Вибух попиту на дані AI, пожвавлення екосистеми Solana, зростаюча увага до DePIN-сфери тощо сприяють тому, що Grass стає провідним проектом у сфері даних AI.
Подальша увага на основні моменти:
最大风险 в тому, що "божевілля з токенами приховує вакуум попиту". Якщо в майбутньому замовлення клієнтів на ШІ не зможуть зростати, ідеальний бізнес-замкнений цикл може деградувати з "дані-капітал" в позитивному циклі в бульбашку на стороні пропозиції.
1. Галузевий фон
Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними, що викликають труднощі для ШІ, тихо спалахнула кампанія за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні нерухомі ресурси через токеноміку ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної спроможності ), створюючи мережу розподіленої інфраструктури; в той же час, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечностями щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних не було реалізовано.
Майбутня конкуренція в сфері ШІ, по суті, є подвійною грою ефективності отримання даних та етичної відповідності, а DePIN пропонує технічне найкраще рішення.
Революційність Grass полягає у здійсненні цієї інтеграції.
1.1 DePIN: Перебудова глобальної парадигми інфраструктури
DePIN( повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі ) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо, через технологію блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: шляхом стимулювання токенами спонукається спільнота до внесення вільних ресурсів, створюється децентралізована інфраструктурна мережа, що замінює традиційну централізовану модель з високими витратами та низькою ефективністю.
В порівнянні з централізованими моделями, децентралізація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру ), таку як бездротові мережі, енергетичні мережі (, а також цифрові ресурси ), такі як зберігання, обчислення (, і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми заохочення через технологію блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі одного бездротового мережевого проекту, шляхом розгортання точок доступу в спільноті, будується комунікаційна мережа з глобальним покриттям;
Цифрова ресурсна мережа: включає певний децентралізований проект зберігання, певний розподілений обчислювальний проект тощо, через інтеграцію невикористаних ресурсів формує модель спільної економіки.
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а ринковий обсяг досяг 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна ринкова капіталізація DePIN досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, а річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним рушійним чинником є підвищення ефективності ресурсів ), як-от використання невикористаних пропускних можливостей ( та сплеск попиту ), наприклад, на обчислювальну потужність і дані з боку ШІ (.
Звичайно, масштабованість, конфіденційність даних та безпека верифікації в децентралізованих мережах залишаються ключовими викликами розвитку DePIN.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Потреби в даних AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери ###Дані є новою нафтою("
Отримання та обробка даних AI є ключовим рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ), таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність AI моделей значною мірою залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI моделей.
Обсяг та характеристики потреби в даних
Стрибок у масштабах: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно більше 45 ТБ текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані постійно оновлювалися та були різноманітними;
Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що є основною перешкодою для комерціалізації;
Диференціація сцен: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від бази даних випадків, що відповідають вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних поведінки користувачів.
Больові точки традиційного постачання даних
Бар'єри даних: основні компанії/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкий спектр джерел даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливим ціноутворенням;
Острови даних: Дані часто розосереджені в різних установах і компаніях, обмін та обіг даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до того, що ресурси даних не можуть бути в повній мірі використані.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо конфіденційності та авторських прав, як, наприклад, випадок з оплатою API певної соціальної платформи, який викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних становить менш ніж 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях до розв'язання DePIN
Розподілене збори даних: отримання відкритих даних ) через мережу вузлів, таких як соціальні мережі, публічні бази даних (, зменшення витрат на збір даних, підвищення ефективності та масштабу збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників до внесення даних, що, в свою чергу, підвищує якість і різноманітність даних, підвищуючи здатність узагальнення моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади для завершення обробки даних, поєднуючи нульове знання )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване заохочення закритого циклу: постачальники даних отримують токенізовані винагороди, а замовники купують структуровані набори даних за токени, створюючи пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перетині DePIN та AI-індустрії даних, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних для AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для тренування AI-моделей.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні характеристики, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачу стати "майнером" AI-даних, обмінюючи невикористаний пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass створює децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи AI-навчання високоефективними та різноманітними джерелами даних. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу й отримати токенні винагороди - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а за 10 днів після запуску токенів їхня вартість зросла більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав підтримку від топових капіталовкладників, таких як певна капітальна компанія, покладаючись на високу продуктивність блокчейну Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
) 2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, надаючи підтримку для розробки штучного інтелекту ###AI(.
Його основою є мережа житлових проксі )residential proxy network(, що дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з інтернету з різних географічних розташувань, що є дуже корисним для навчання моделей ШІ, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Вирішена проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, які мають низьку ефективність і схильні до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, що надаються децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та реальний час.
Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Її місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій вклад у дані та стимулювати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: користувачам потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення пропускної здатності для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися дивідендами AI.
Отже, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: витрати на отримання даних у децентралізованій мережі є низькими, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороди за внесок у пропускну здатність, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість і надійність даних.
) 2.2 Історія розвитку
Концептуальна стадія: в середині 2022 року проект був представлений компанією Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року, що позначає вхід проекту в реальний етап розробки.
Сідневе фінансування: У 2023 році Grass завершила сідневе фінансування на суму 3,5 мільйона доларів, яке очолила одна з інвестиційних компаній, загалом 4,5 мільйона доларів ###, включаючи сідневе фінансування на етапі передсідницького раунду (.
Користувацьке тестування: наприкінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів.
Мілestones: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року оголошено про перший аерозоль, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ) 10% від загального постачання (, нагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній торговій платформі тощо, за 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза стимулювання користувачів для бездіяльності; планується запуск мобільних додатків для Android та iPhone для збільшення масштабу мережі та залученості користувачів.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5a5dc433d7affb341f2409a4573ace1(
) 2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрій Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики Йоркського університету та бакалаврський ступінь з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди всі з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних сферах. Проте конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрито.
Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована в 2022 році, її основний продукт - Grass.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: у 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на 3,5 мільйона доларів, яке очолила одна з капітальних компаній. Згідно з Rootdata, загальний обсяг фінансування після сідлового раунду досяг 4,5 мільйона доларів, включаючи сідловий раунд, очолений однією компанією.
Раунд A фінансування: Завершення раунду A фінансування у вересні 2024 року, лідером якого виступила певна капітальна компанія, за участю певної капітальної компанії, певної капітальної компанії, певної капітальної компанії та певної капітальної компанії, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: зазначені інвестори є досить відомими в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в індустрії.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на мережі Solana, проект використовує високу продуктивність і масштабованість Solana.
На даний момент конкретне співробітництво з компаніями ШІ або іншими проектами не було чітко зазначено, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
3. Технічний аналіз проекту
Grass намагається перерозподілити цінність даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева структура вузлів, інновації обробки ZKP та облікова книга даних у технологічній архітектурі Grass формують замкнутий робочий процес, що підтримує децентралізацію на всіх етапах – від збору, перевірки до доставки, що добре відповідає їхній децентралізованій візії.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи може технічна реалізація бути стабільно впроваджена, ще потрібно відстежувати.
3.1