# Grass结束封闭测试,为空投做准备8月15日,Grass宣布结束封闭测试阶段,并开始进行快照以确定即将到来的空投资格。用户的网络参与度(按时段加权)将作为获得奖励的基准。团队计划在未来几周内提供详细的空投资格检查指南,并分享更多关于代币经济学的信息。Grass的下一阶段将从构建核心基础设施转向支持大规模开发,重点是将用户兴趣与网络功能相结合的应用程序。据悉,Grass的用户数量已达200万。作为一个去中心化网络,Grass旨在通过访问公共网络,为AI模型训练提供所需数据。这使得Grass在扩展至清理和准备结构化数据集的过程中,成为AI数据层的关键组成部分,奠定了其在AI领域的基础地位。## 融资和技术背景Grass背后的团队成功完成了350万美元种子轮融资。加上此前的种子轮前融资,总融资额达到450万美元。这些资金将用于增强技术基础设施、扩大节点网络和改进数据验证流程。Grass是一个去中心化的带宽市场,用户可以通过出售闲置的互联网连接,协助AI实验室获取训练模型所需的网络数据。整个过程保证了用户的隐私和数据安全。收集到的带宽用于从网络中提取原始数据,并将其转换为AI数据集。Grass的核心技术擅长从网络上收集非结构化数据并将其结构化,以便于读取。因此,Grass成为一个AI数据仓库,为其他AI系统提供模型训练所需的数据。Grass是部署在某公链上的第一个结合AI、DePIN技术的项目,定位为AI的数据层。AI数据层是人工智能开发过程中的关键起始阶段,主要负责数据的收集和准备,为模型训练提供基础。在AI和Web3的融合中,数据作为核心组成部分,与计算资源一道构成了AI竞争中的关键资源。Grass已经建立了一个拥有超过200万个节点的分布式爬虫网络,积极共享互联网带宽,目标是爬取整个互联网。## 市场潜力Grass在某公链上构建,这使得它可以利用该公链高吞吐量的优势。为了解决存储问题,Grass构建了一个rollup,使用ZK处理器批量处理溯源证明,然后发布到链上。Grass的Web3优先方法使其相对于中心化住宅代理提供商具有几个优势。首先,通过使用奖励来鼓励用户直接分享带宽,更公平地分配了AI生成的价值,同时也节省了支付应用开发者捆绑其代码的成本。Grass当前已有220万独立用户,在代币生成事件之后,预计会有更多用户加入。Grass网络由其用户拥有和运营,用户通过运行节点和赚取Grass积分来获得网络的股份。其他市场潜力还包括:- 节点分布广泛:来自190多个国家- 技术基础雄厚:每秒处理100万个网络请求- 项目生命周期长:拥有稳健的产品路线图- 强大可靠的投资支持- 易于参与:运行Grass节点非常简单Grass不仅有助于训练传统的人工智能,还通过创建访问网络数据的替代路径,支持去中心化和开源AI的创建。Grass的用户规模只要再扩大20倍,就有能力从头开始训练出一个可以替代某知名AI的系统,这也是它在DEPIN赛道上有实力成为领导者的原因之一。## 总结Grass致力于纠正Web2.0时代的错误,并推动Web3的价值观发展。通过参与Grass,用户不仅为构建网络而获得报酬,而且还在帮助创造一个更公平、公正的世界。在这一过程中,Grass为用户提供了一个参与AI革命的途径,同时推动了去中心化和开源AI的发展,让所有人都能公平地访问和利用公共网络数据。Grass的创新和独特定位,使其在AI和Web3领域中占据了重要地位,并有望成为这一领域的领导者。
Grass结束封测 空投在即 200万用户迎AI数据层机遇
Grass结束封闭测试,为空投做准备
8月15日,Grass宣布结束封闭测试阶段,并开始进行快照以确定即将到来的空投资格。用户的网络参与度(按时段加权)将作为获得奖励的基准。
团队计划在未来几周内提供详细的空投资格检查指南,并分享更多关于代币经济学的信息。Grass的下一阶段将从构建核心基础设施转向支持大规模开发,重点是将用户兴趣与网络功能相结合的应用程序。
据悉,Grass的用户数量已达200万。作为一个去中心化网络,Grass旨在通过访问公共网络,为AI模型训练提供所需数据。这使得Grass在扩展至清理和准备结构化数据集的过程中,成为AI数据层的关键组成部分,奠定了其在AI领域的基础地位。
融资和技术背景
Grass背后的团队成功完成了350万美元种子轮融资。加上此前的种子轮前融资,总融资额达到450万美元。这些资金将用于增强技术基础设施、扩大节点网络和改进数据验证流程。
Grass是一个去中心化的带宽市场,用户可以通过出售闲置的互联网连接,协助AI实验室获取训练模型所需的网络数据。整个过程保证了用户的隐私和数据安全。
收集到的带宽用于从网络中提取原始数据,并将其转换为AI数据集。Grass的核心技术擅长从网络上收集非结构化数据并将其结构化,以便于读取。因此,Grass成为一个AI数据仓库,为其他AI系统提供模型训练所需的数据。
Grass是部署在某公链上的第一个结合AI、DePIN技术的项目,定位为AI的数据层。AI数据层是人工智能开发过程中的关键起始阶段,主要负责数据的收集和准备,为模型训练提供基础。
在AI和Web3的融合中,数据作为核心组成部分,与计算资源一道构成了AI竞争中的关键资源。Grass已经建立了一个拥有超过200万个节点的分布式爬虫网络,积极共享互联网带宽,目标是爬取整个互联网。
市场潜力
Grass在某公链上构建,这使得它可以利用该公链高吞吐量的优势。为了解决存储问题,Grass构建了一个rollup,使用ZK处理器批量处理溯源证明,然后发布到链上。
Grass的Web3优先方法使其相对于中心化住宅代理提供商具有几个优势。首先,通过使用奖励来鼓励用户直接分享带宽,更公平地分配了AI生成的价值,同时也节省了支付应用开发者捆绑其代码的成本。
Grass当前已有220万独立用户,在代币生成事件之后,预计会有更多用户加入。Grass网络由其用户拥有和运营,用户通过运行节点和赚取Grass积分来获得网络的股份。
其他市场潜力还包括:
Grass不仅有助于训练传统的人工智能,还通过创建访问网络数据的替代路径,支持去中心化和开源AI的创建。Grass的用户规模只要再扩大20倍,就有能力从头开始训练出一个可以替代某知名AI的系统,这也是它在DEPIN赛道上有实力成为领导者的原因之一。
总结
Grass致力于纠正Web2.0时代的错误,并推动Web3的价值观发展。通过参与Grass,用户不仅为构建网络而获得报酬,而且还在帮助创造一个更公平、公正的世界。
在这一过程中,Grass为用户提供了一个参与AI革命的途径,同时推动了去中心化和开源AI的发展,让所有人都能公平地访问和利用公共网络数据。Grass的创新和独特定位,使其在AI和Web3领域中占据了重要地位,并有望成为这一领域的领导者。