تقرير بحثي عميق عن Grass: بنك البيانات AI في صناعة DePIN
محتوى النقاط
Grass هو العامل الأساسي الذي يميز مشروع DePIN من خلال المشاركة بدون عوائق.
تضمن Grass صحة البيانات من خلال إثباتات المعرفة الصفرية وبنية Solana Layer2، مما يحل مشكلة "البيانات القذرة" في صناعة الذكاء الاصطناعي؛ في الوقت نفسه، يحول نموذج "تعدين النطاق الترددي → حوافز النقاط" 2.5 مليون مستخدم إلى نقاط بيانات، مما يشكل ميزة من جانب العرض.
بالنظر إلى زيادة الطلب على بيانات الذكاء الصناعي، وشعبية Solana وDePIN، واستراتيجيات التشغيل المعقولة، أصبحت Grass المشروع الرائد في فئة DePIN للبيانات الذكاء الصناعي.
العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها في التطور المستقبلي لـ Grass:
قصير المدى: هل ستنجح عملية التحول اللامركزي في عام 2025؟
المرحلة المتوسطة: حجم بيانات شراء الشركات الذكية
طويل الأمد: قواعد خصوصية البيانات وحقوق الملكية.
الخطر الأكبر الحالي هو "احتفال الرموز يغطي فراغ الطلب" - إذا لم تتمكن طلبات العملاء من الذكاء الاصطناعي من التوسع في المستقبل، فقد يتدهور حلقة الأعمال المثالية من الدورة الإيجابية "البيانات - رأس المال" إلى فقاعات من جانب العرض.
1. خلفية الصناعة
عندما تواجه ديمقراطية قوة الحوسبة لـ DePIN مع أزمة بيانات الذكاء الاصطناعي، تنفجر حركة حقوق البيانات بهدوء.
DePIN من خلال الاقتصاد الرمزي يدمج الموارد العالمية غير المستغلة ( القدرة الحاسوبية، التخزين، عرض النطاق الترددي )، لبناء شبكة البنية التحتية الموزعة; وفي الوقت نفسه، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي نقصاً هيكلياً في البيانات، احتكار الشركات الكبرى، جدل الخصوصية والحواجز المعزولة، مما يؤدي إلى عدم تحرير 80% من قيمة البيانات.
ستكون المنافسة في المستقبل في مجال الذكاء الاصطناعي، في جوهرها، صراعًا مزدوجًا بين كفاءة الحصول على البيانات والامتثال الأخلاقي، بينما توفر DePIN الحل الأمثل تقنيًا.
تكمن ثورية Grass في تحقيق دمج هذين العنصرين.
1.1 DePIN: إعادة تشكيل نموذج البنية التحتية العالمي
DePIN( شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية) هي نموذج اقتصادي جديد يدمج الموارد المادية الموزعة عالميًا( مثل قوة الحوسبة والتخزين وعرض النطاق الترددي والطاقة) من خلال تقنية blockchain.
المنطق الأساسي يكمن في: تحفيز المجتمع من خلال الرموز لدفع المساهمات في الموارد غير المستخدمة، وبناء شبكة بنية تحتية لامركزية، لتحل محل نموذج الخدمات المركزية التقليدية عالي التكلفة ومنخفض الكفاءة.
بالمقارنة مع النموذج المركزي، فإن التحول اللامركزي للبنية التحتية المادية له مزايا أكبر من حيث هيكل التكلفة، ونموذج الحكم، ومرونة الشبكة، وقابلية التوسع البيئي.
وفقًا لتعريف Messari، تشمل DePIN البنية التحتية الفيزيائية ( مثل الشبكات اللاسلكية، وشبكات الطاقة )، وشبكات الموارد الرقمية ( مثل التخزين، والحساب )، وتحقق التوافق بين العرض والطلب وآليات الحوافز من خلال تقنية البلوك تشين.
البنية التحتية المادية: تمثلها مشروع شبكة لاسلكية لامركزية معينة، من خلال نشر أجهزة نقاط الوصول من قبل المجتمع لبناء شبكة اتصالات تغطي العالم.
شبكة الموارد الرقمية: تشمل مشروع تخزين لامركزي معين، ومشروع حسابات موزعة معين، وغيرها، من خلال دمج الموارد غير المستغلة لتشكيل نموذج اقتصاد مشترك.
وفقًا لبيانات Messari، اعتبارًا من عام 2024، تجاوز عدد أجهزة DePIN العالمية 13 مليون وحدة، وبلغت قيمة السوق 50 مليار دولار، لكن معدل الاختراق لا يتجاوز 0.1%، ومن المتوقع أن ينمو بمعدل من 100 إلى 1000 مرة خلال العقد المقبل.
في عام 2024، ستصل القيمة السوقية الكلية لمسار DePIN إلى 50 مليار دولار، مع涵盖 أكثر من 350 مشروع، ومعدل نمو سنوي يزيد عن 35٪.
إن الدافع الأساسي يكمن في تحسين كفاءة الموارد ( مثل الاستفادة من النطاق الترددي غير المستخدم ) والانفجار في الطلب ( مثل الطلب على القوة الحاسوبية والبيانات من قبل الذكاء الاصطناعي ) وتأثيراته الثنائية.
بالطبع، لا تزال قابلية التوسع وخصوصية البيانات والتحقق من الأمان في الشبكات اللامركزية من التحديات الرئيسية في تطوير DePIN.
1.2 متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي: النمو الانفجاري والتناقضات الهيكلية
"البيانات هي نفط العصر الجديد"
إن الحصول على البيانات ومعالجتها هو القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، وخاصة عند تدريب نماذج اللغة الكبيرة ( مثل GPT) والشبكات العصبية التوليدية ( مثل MidJourney).
تعتمد أداء وتأثير نموذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. تعتبر البيانات عالية الجودة والمتنوعة والممثلة جغرافياً ضرورية لأداء نموذج الذكاء الاصطناعي.
حجم ومتطلبات البيانات وخصائصها
قفزة في الحجم: على سبيل المثال، يتطلب تدريب GPT-4 أكثر من 45 تيرابايت من بيانات النصوص، بينما يتطلب سرعة تكرار الذكاء الاصطناعي التوليدي تحديث البيانات في الوقت الفعلي وتنوعها؛
نسبة التكلفة: تشكل تكلفة جمع وتنظيف وتوصيف البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من 40% من الميزانية الكلية، مما أصبحت العقبة الأساسية للتسويق.
تمايز المشاهد: تحتاج القيادة الذاتية إلى بيانات عالية الدقة من أجهزة الاستشعار، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الطبي على قواعد البيانات المتوافقة مع الخصوصية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الاجتماعي على بيانات سلوك المستخدم.
نقاط الألم في توفير البيانات التقليدية
حواجز البيانات: تتحكم الشركات الكبرى / الكيانات مثل الشركات الرئيسية في مجموعة واسعة من مصادر البيانات، مما يجعل المطورين الصغار والمتوسطين يواجهون عوائق عالية وأسعار غير عادلة؛
جزيرة البيانات: غالبًا ما تكون البيانات متفرقة بين مختلف المؤسسات والشركات، وتواجه مشاركة البيانات وتداولها العديد من العوائق، مما يؤدي إلى عدم إمكانية الاستفادة الكاملة من موارد البيانات.
خصوصية البيانات: غالبًا ما تتضمن جمع البيانات قضايا الخصوصية وحقوق الطبع والنشر، مثل حادثة فرض رسوم على واجهة برمجة التطبيقات لموقع اجتماعي معين والتي أثارت احتجاجات من المطورين؛
التداول غير الفعال: أدت جزر البيانات وغياب المعايير إلى جمع متكرر، ومعدل استخدام البيانات العالمية أقل من 20%;
انقطاع سلسلة القيمة: المساهمون الأفراد الذين ينشئون البيانات غير قادرين على جني الأرباح من استخدام البيانات لاحقًا.
مسار حل DePIN
جمع البيانات الموزعة: من خلال شبكة العقد لالتقاط البيانات العامة ( مثل وسائل التواصل الاجتماعي، قواعد البيانات العامة )، لتقليل تكلفة جمع البيانات وزيادة كفاءة وحجم جمع البيانات؛
تحسين جودة البيانات وتنوعها: من خلال آلية تحفيز DePIN، يمكن جذب المزيد من المشاركين للمساهمة في البيانات، مما يعزز جودة البيانات وتنوعها، ويزيد من قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعميم.
التنظيف اللامركزي والتوسيم: إنجاز معالجة البيانات بالتعاون المجتمعي، مع دمج إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لضمان صحة البيانات؛
حوافز توكني مغلقة: يحصل مقدمو البيانات على مكافآت توكن, ويقوم الطلب بمشتريات مجموعة البيانات المنظمة بالتوكن, مما يشكل تطابق مباشر بين العرض والطلب.
يتموقع مشروع Grass في تقاطع DePIN وصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يطبق بشكل مبتكر مفهوم DePIN في مجال جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يبني شبكة لامركزية لجمع البيانات، تهدف إلى توفير مصادر بيانات أكثر اقتصادية وكفاءة وموثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
في الفصول القادمة، سنقوم بتحليل عميق لآلية مشروع Grass المحددة، والميزات التقنية، وسيناريوهات التطبيق، وآفاق التنمية المستقبلية.
2. معلومات المشروع الأساسية
لا يمكن فصل التوسع السريع لـ Grass عن عائق الدخول المنخفض للغاية. مما يسمح لكل مستخدم أن يصبح "عامل منجم" لبيانات الذكاء الاصطناعي، وتبادل عرض النطاق الترددي غير المستخدم مقابل أرباح المستقبل.
Grass من خلال بنية DePIN تبني شبكة لالتقاط البيانات اللامركزية، لتوفير مصادر بيانات عالية القيمة ومنوعة لتدريب الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت العميل للمساهمة في عرض النطاق الترددي والحصول على مكافآت رمزية - جذبت أكثر من 2.5 مليون عقدة في عام واحد، وارتفع سعر الرمز المميز بأكثر من 5 مرات في أول 10 أيام، مما يثبت منطقها التجاري.
حصل المشروع على دعم من بعض المؤسسات الاستثمارية المعروفة ورؤوس الأموال الكبرى، بالاعتماد على سلسلة Solana ذات الأداء العالي لتحقيق تأكيد البيانات وتداولها.
لا يزال هناك جدل حول匿名ية الفريق الحالي، والتقدم في معالجة البيانات اللامركزية يحتاج إلى متابعة.
Grass هو مشروع DePIN، يجمع ويحقق صحة بيانات الإنترنت من عرض النطاق الترددي غير المستخدم لأجهزة المستخدمين، ويدعم بشكل خاص تطوير الذكاء الاصطناعي (AI).
جوهرها هو من خلال شبكة وكلاء السكن (residential proxy network)، مما يسمح للشركات باستخدام اتصال الإنترنت الخاص بالمستخدمين للوصول إلى بيانات الإنترنت من مواقع جغرافية مختلفة، وهذا مفيد جدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بيانات متنوعة وتمثيلية جغرافية.
المشكلة التي يتم حلها: عادة ما يتم تنفيذ عمليات جمع البيانات التقليدية بواسطة أنظمة مركزية، مما يجعلها غير فعالة وعرضة للأخطاء أو التحيزات. يهدف Grass إلى تقديم بيانات إنترنت موثوقة ومحققة بطريقة لامركزية، حيث تتميز البيانات المقدمة من المستخدمين اللامركزية بتنوعها، ونشرها في مناطق متعددة، وخصائصها الفورية.
الرؤية والرسالة: رؤية Grass هي إنشاء طبقة بيانات إنترنت لامركزية، حيث يتم جمع البيانات والتحقق منها وهيكلتها بطريقة تقلل من الحاجة إلى الثقة. مهمتها هي منح المستخدمين القدرة على المساهمة في طبقة البيانات، وتحفيز المشاركة من خلال آلية المكافآت.
كيفية مشاركة المستخدمين: يحتاج المستخدمون فقط إلى ثلاث خطوات للبدء: زيارة الموقع الرسمي لـ Grass، تثبيت الإضافة / العميل، الاتصال وبدء كسب نقاط Grass. يوفر هذا الأسلوب في المساهمة في العمق كسب المكافآت، فرصة للمستخدمين العاديين لمشاركة فوائد نمو الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تتمثل الخصائص الرئيسية والفوائد لـ Grass في: انخفاض تكلفة جمع البيانات من الشبكة اللامركزية، تنوع البيانات الأكثر غنى؛ يكسب المستخدمون المكافآت من خلال المساهمة في النطاق الترددي، مما يحقق عودة قيمة البيانات؛ استخدام تقنية blockchain للتحقق من البيانات، مما يضمن شفافية وموثوقية البيانات.
2.2 تاريخ التطوير
مرحلة المفهوم: منتصف عام 2022، تم اقتراح المفهوم من قبل Wynd Labs.
مرحلة التطوير: بدأت بناء المنتج في أوائل عام 2023، مما يدل على دخول المشروع مرحلة التطوير الفعلية.
جولة التمويل الأولية: في عام 2023، أكملت Grass جولة تمويل أولية بقيمة 3.5 مليون دولار، بقيادة إحدى المؤسسات الاستثمارية المعروفة، بإجمالي 4.5 مليون دولار ( بما في ذلك جولة التمويل قبل الأولية بقيادة إحدى شركات الاستثمار ).
اختبار المستخدم: بحلول نهاية عام 2023، سيتم إطلاق ملحق متصفح Chrome، وبدء اختبار المستخدم، لجذب المستخدمين الأوائل للمشاركة.
معلم: في أبريل 2024، أعلن المشروع عن أكثر من 2 مليون جهاز عقد متصل، وهو في نمو سريع. وفقًا لبيانات DePIN Scan، حتى مارس 2025، تجاوز عدد مستخدميه النشطين 2.5 مليون.
الإطلاق الأول: سيتم الإعلان عن الإطلاق الأول في 21 أكتوبر 2024، مع توزيع 100 مليون من رموز GRASS ( بنسبة 10% من إجمالي المعروض )، مكافأة للمستخدمين الأوائل.
تبادل الإطلاق: سيتم إطلاقه في تبادل معين في 28 أكتوبر 2024 ، وارتفع السعر من 0.6 دولار إلى 3.89 دولار في غضون 10 أيام ، مما أدى إلى زيادة ثابتة بنحو 5 مرات.
الحالة الحالية: المشروع مستمر في التوسع، ويتم تنفيذ المرحلة الثانية من تحفيز المستخدمين على الانخراط؛ من المخطط إطلاق تطبيقات الهواتف المحمولة Android وiPhone لزيادة حجم الشبكة ومشاركة المستخدمين.
! [تقرير بحثي متعمق للعشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp019283746574839201
)# 2.3 حالة الفريق
وفقًا للبيانات العامة، تم تطوير Grass بواسطة Wynd Labs، والمؤسس هو Andrej Radonjic، وهو الرئيس التنفيذي لشركة Wynd Labs، ويحمل درجة الماجستير في الرياضيات والإحصاء من جامعة يورك ودرجة البكالوريوس في الهندسة الفيزيائية من جامعة ماك ماستر.
أعضاء الفريق جميعهم من Wynd Labs، يركزون على تطوير تكنولوجيا blockchain و AI، ولديهم خبرة في المجالات ذات الصلة. لكن لم يتم نشر معلومات أعضاء الفريق بشكل واسع، فقط تم الكشف عن هوية Radonjic.
وفقًا للمعلومات العامة، تأسست Wynd Labs في عام 2022، والمنتج الرئيسي لها هو Grass.
خلفية الفريق تظهر القدرة المهنية في مجالات blockchain و AI، لكن نقص الشفافية في المعلومات قد يؤثر على ثقة المستثمرين والمستخدمين. خبرة Radonjic تضيف مصداقية للمشروع، لكن عدم وضوح هوية الأعضاء الآخرين قد يثير القلق.
2.4 التمويل والشركاء المهمون
المستثمرون والدعم
جولة البذور: تم الانتهاء من جولة تمويل بقيمة 3.5 مليون دولار أمريكي في عام 2023، بقيادة مؤسسة استثمارية معروفة. وفقًا للبيانات العامة، بلغت إجمالي التمويلات بعد جولة البذور 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك جولة ما قبل البذور بقيادة شركة استثمارية معينة.
جولة التمويل A: تم الانتهاء من جولة التمويل A في سبتمبر 2024، بقيادة مؤسسة استثمارية معروفة، وشارك فيها العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة، ولم يتم الكشف عن المبلغ.
دعم المستثمرين: العديد من شركات رأس المال المغامر المعروفة هي مستثمرون معروفون في الصناعة. الحصول على دعمهم يدل أيضًا على اعتراف المشروع في الصناعة.
شريك
منصة البلوكتشين: مبنية على شبكة Solana، يستفيد المشروع من الأداء العالي وقابلية التوسع في Solana.
حتى الآن لم يتم الإشارة بوضوح إلى التعاون المحدد مع شركات الذكاء الاصطناعي أو مشاريع أخرى، ولكن قد يوفر نظام Solana البيئي فرصًا للتعاون في المستقبل.
3. تحليل التقنية للمشروع
تسعى Grass إلى إعادة توزيع قيمة البيانات من الشركات التقنية الكبرى إلى المستخدمين العاديين.
تشكل شبكة العقد، وابتكار معالجة ZKP، وسجل البيانات في بنية تقنية Grass، تدفق عمل مغلق، يدعم بشكل جيد رؤيتها اللامركزية من جمع، والتحقق، إلى تسليم سلسلة التوريد بالكامل.
ومع ذلك، يجب معالجة العمليات المركزية الحالية، ولا يزال يتعين متابعة ما إذا كانت تنفيذ التكنولوجيا يمكن أن يتم بسلاسة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
5
مشاركة
تعليق
0/400
RektDetective
· منذ 18 س
ديك اللص بدون معرفة
شاهد النسخة الأصليةرد0
All-InQueen
· منذ 18 س
مشاركة بدون عوائق؟ آه، هل يمكن كسب عملة مع هذه العملة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DarkPoolWatcher
· منذ 18 س
ماذا يمكن أن نفعل في هذه الموجة...
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoTherapist
· منذ 18 س
دعونا نفكك الطبقات النفسية هنا... نهج الحواجز الصفرية لgrass هو قمة العلاج السوقي لصدمة الاعتماد الجماعي
Grass：دمج DePIN مع بيانات الذكاء الاصطناعي بطريقة ثورية
تقرير بحثي عميق عن Grass: بنك البيانات AI في صناعة DePIN
محتوى النقاط
تضمن Grass صحة البيانات من خلال إثباتات المعرفة الصفرية وبنية Solana Layer2، مما يحل مشكلة "البيانات القذرة" في صناعة الذكاء الاصطناعي؛ في الوقت نفسه، يحول نموذج "تعدين النطاق الترددي → حوافز النقاط" 2.5 مليون مستخدم إلى نقاط بيانات، مما يشكل ميزة من جانب العرض.
بالنظر إلى زيادة الطلب على بيانات الذكاء الصناعي، وشعبية Solana وDePIN، واستراتيجيات التشغيل المعقولة، أصبحت Grass المشروع الرائد في فئة DePIN للبيانات الذكاء الصناعي.
قصير المدى: هل ستنجح عملية التحول اللامركزي في عام 2025؟
المرحلة المتوسطة: حجم بيانات شراء الشركات الذكية
طويل الأمد: قواعد خصوصية البيانات وحقوق الملكية.
الخطر الأكبر الحالي هو "احتفال الرموز يغطي فراغ الطلب" - إذا لم تتمكن طلبات العملاء من الذكاء الاصطناعي من التوسع في المستقبل، فقد يتدهور حلقة الأعمال المثالية من الدورة الإيجابية "البيانات - رأس المال" إلى فقاعات من جانب العرض.
1. خلفية الصناعة
عندما تواجه ديمقراطية قوة الحوسبة لـ DePIN مع أزمة بيانات الذكاء الاصطناعي، تنفجر حركة حقوق البيانات بهدوء.
DePIN من خلال الاقتصاد الرمزي يدمج الموارد العالمية غير المستغلة ( القدرة الحاسوبية، التخزين، عرض النطاق الترددي )، لبناء شبكة البنية التحتية الموزعة; وفي الوقت نفسه، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي نقصاً هيكلياً في البيانات، احتكار الشركات الكبرى، جدل الخصوصية والحواجز المعزولة، مما يؤدي إلى عدم تحرير 80% من قيمة البيانات.
ستكون المنافسة في المستقبل في مجال الذكاء الاصطناعي، في جوهرها، صراعًا مزدوجًا بين كفاءة الحصول على البيانات والامتثال الأخلاقي، بينما توفر DePIN الحل الأمثل تقنيًا.
تكمن ثورية Grass في تحقيق دمج هذين العنصرين.
1.1 DePIN: إعادة تشكيل نموذج البنية التحتية العالمي
DePIN( شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية) هي نموذج اقتصادي جديد يدمج الموارد المادية الموزعة عالميًا( مثل قوة الحوسبة والتخزين وعرض النطاق الترددي والطاقة) من خلال تقنية blockchain.
المنطق الأساسي يكمن في: تحفيز المجتمع من خلال الرموز لدفع المساهمات في الموارد غير المستخدمة، وبناء شبكة بنية تحتية لامركزية، لتحل محل نموذج الخدمات المركزية التقليدية عالي التكلفة ومنخفض الكفاءة.
بالمقارنة مع النموذج المركزي، فإن التحول اللامركزي للبنية التحتية المادية له مزايا أكبر من حيث هيكل التكلفة، ونموذج الحكم، ومرونة الشبكة، وقابلية التوسع البيئي.
وفقًا لتعريف Messari، تشمل DePIN البنية التحتية الفيزيائية ( مثل الشبكات اللاسلكية، وشبكات الطاقة )، وشبكات الموارد الرقمية ( مثل التخزين، والحساب )، وتحقق التوافق بين العرض والطلب وآليات الحوافز من خلال تقنية البلوك تشين.
البنية التحتية المادية: تمثلها مشروع شبكة لاسلكية لامركزية معينة، من خلال نشر أجهزة نقاط الوصول من قبل المجتمع لبناء شبكة اتصالات تغطي العالم.
شبكة الموارد الرقمية: تشمل مشروع تخزين لامركزي معين، ومشروع حسابات موزعة معين، وغيرها، من خلال دمج الموارد غير المستغلة لتشكيل نموذج اقتصاد مشترك.
وفقًا لبيانات Messari، اعتبارًا من عام 2024، تجاوز عدد أجهزة DePIN العالمية 13 مليون وحدة، وبلغت قيمة السوق 50 مليار دولار، لكن معدل الاختراق لا يتجاوز 0.1%، ومن المتوقع أن ينمو بمعدل من 100 إلى 1000 مرة خلال العقد المقبل.
في عام 2024، ستصل القيمة السوقية الكلية لمسار DePIN إلى 50 مليار دولار، مع涵盖 أكثر من 350 مشروع، ومعدل نمو سنوي يزيد عن 35٪.
إن الدافع الأساسي يكمن في تحسين كفاءة الموارد ( مثل الاستفادة من النطاق الترددي غير المستخدم ) والانفجار في الطلب ( مثل الطلب على القوة الحاسوبية والبيانات من قبل الذكاء الاصطناعي ) وتأثيراته الثنائية.
بالطبع، لا تزال قابلية التوسع وخصوصية البيانات والتحقق من الأمان في الشبكات اللامركزية من التحديات الرئيسية في تطوير DePIN.
! تقرير بحثي متعمق عن العشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي
1.2 متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي: النمو الانفجاري والتناقضات الهيكلية
"البيانات هي نفط العصر الجديد"
إن الحصول على البيانات ومعالجتها هو القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، وخاصة عند تدريب نماذج اللغة الكبيرة ( مثل GPT) والشبكات العصبية التوليدية ( مثل MidJourney).
تعتمد أداء وتأثير نموذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. تعتبر البيانات عالية الجودة والمتنوعة والممثلة جغرافياً ضرورية لأداء نموذج الذكاء الاصطناعي.
حجم ومتطلبات البيانات وخصائصها
قفزة في الحجم: على سبيل المثال، يتطلب تدريب GPT-4 أكثر من 45 تيرابايت من بيانات النصوص، بينما يتطلب سرعة تكرار الذكاء الاصطناعي التوليدي تحديث البيانات في الوقت الفعلي وتنوعها؛
نسبة التكلفة: تشكل تكلفة جمع وتنظيف وتوصيف البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من 40% من الميزانية الكلية، مما أصبحت العقبة الأساسية للتسويق.
تمايز المشاهد: تحتاج القيادة الذاتية إلى بيانات عالية الدقة من أجهزة الاستشعار، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الطبي على قواعد البيانات المتوافقة مع الخصوصية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الاجتماعي على بيانات سلوك المستخدم.
نقاط الألم في توفير البيانات التقليدية
حواجز البيانات: تتحكم الشركات الكبرى / الكيانات مثل الشركات الرئيسية في مجموعة واسعة من مصادر البيانات، مما يجعل المطورين الصغار والمتوسطين يواجهون عوائق عالية وأسعار غير عادلة؛
جزيرة البيانات: غالبًا ما تكون البيانات متفرقة بين مختلف المؤسسات والشركات، وتواجه مشاركة البيانات وتداولها العديد من العوائق، مما يؤدي إلى عدم إمكانية الاستفادة الكاملة من موارد البيانات.
خصوصية البيانات: غالبًا ما تتضمن جمع البيانات قضايا الخصوصية وحقوق الطبع والنشر، مثل حادثة فرض رسوم على واجهة برمجة التطبيقات لموقع اجتماعي معين والتي أثارت احتجاجات من المطورين؛
التداول غير الفعال: أدت جزر البيانات وغياب المعايير إلى جمع متكرر، ومعدل استخدام البيانات العالمية أقل من 20%;
انقطاع سلسلة القيمة: المساهمون الأفراد الذين ينشئون البيانات غير قادرين على جني الأرباح من استخدام البيانات لاحقًا.
مسار حل DePIN
جمع البيانات الموزعة: من خلال شبكة العقد لالتقاط البيانات العامة ( مثل وسائل التواصل الاجتماعي، قواعد البيانات العامة )، لتقليل تكلفة جمع البيانات وزيادة كفاءة وحجم جمع البيانات؛
تحسين جودة البيانات وتنوعها: من خلال آلية تحفيز DePIN، يمكن جذب المزيد من المشاركين للمساهمة في البيانات، مما يعزز جودة البيانات وتنوعها، ويزيد من قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعميم.
التنظيف اللامركزي والتوسيم: إنجاز معالجة البيانات بالتعاون المجتمعي، مع دمج إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لضمان صحة البيانات؛
حوافز توكني مغلقة: يحصل مقدمو البيانات على مكافآت توكن, ويقوم الطلب بمشتريات مجموعة البيانات المنظمة بالتوكن, مما يشكل تطابق مباشر بين العرض والطلب.
يتموقع مشروع Grass في تقاطع DePIN وصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يطبق بشكل مبتكر مفهوم DePIN في مجال جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يبني شبكة لامركزية لجمع البيانات، تهدف إلى توفير مصادر بيانات أكثر اقتصادية وكفاءة وموثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
في الفصول القادمة، سنقوم بتحليل عميق لآلية مشروع Grass المحددة، والميزات التقنية، وسيناريوهات التطبيق، وآفاق التنمية المستقبلية.
2. معلومات المشروع الأساسية
لا يمكن فصل التوسع السريع لـ Grass عن عائق الدخول المنخفض للغاية. مما يسمح لكل مستخدم أن يصبح "عامل منجم" لبيانات الذكاء الاصطناعي، وتبادل عرض النطاق الترددي غير المستخدم مقابل أرباح المستقبل.
Grass من خلال بنية DePIN تبني شبكة لالتقاط البيانات اللامركزية، لتوفير مصادر بيانات عالية القيمة ومنوعة لتدريب الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت العميل للمساهمة في عرض النطاق الترددي والحصول على مكافآت رمزية - جذبت أكثر من 2.5 مليون عقدة في عام واحد، وارتفع سعر الرمز المميز بأكثر من 5 مرات في أول 10 أيام، مما يثبت منطقها التجاري.
حصل المشروع على دعم من بعض المؤسسات الاستثمارية المعروفة ورؤوس الأموال الكبرى، بالاعتماد على سلسلة Solana ذات الأداء العالي لتحقيق تأكيد البيانات وتداولها.
لا يزال هناك جدل حول匿名ية الفريق الحالي، والتقدم في معالجة البيانات اللامركزية يحتاج إلى متابعة.
! تقرير بحث العشب المتعمق: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي
2.1 نطاق العمل
Grass هو مشروع DePIN، يجمع ويحقق صحة بيانات الإنترنت من عرض النطاق الترددي غير المستخدم لأجهزة المستخدمين، ويدعم بشكل خاص تطوير الذكاء الاصطناعي (AI).
جوهرها هو من خلال شبكة وكلاء السكن (residential proxy network)، مما يسمح للشركات باستخدام اتصال الإنترنت الخاص بالمستخدمين للوصول إلى بيانات الإنترنت من مواقع جغرافية مختلفة، وهذا مفيد جدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بيانات متنوعة وتمثيلية جغرافية.
المشكلة التي يتم حلها: عادة ما يتم تنفيذ عمليات جمع البيانات التقليدية بواسطة أنظمة مركزية، مما يجعلها غير فعالة وعرضة للأخطاء أو التحيزات. يهدف Grass إلى تقديم بيانات إنترنت موثوقة ومحققة بطريقة لامركزية، حيث تتميز البيانات المقدمة من المستخدمين اللامركزية بتنوعها، ونشرها في مناطق متعددة، وخصائصها الفورية.
الرؤية والرسالة: رؤية Grass هي إنشاء طبقة بيانات إنترنت لامركزية، حيث يتم جمع البيانات والتحقق منها وهيكلتها بطريقة تقلل من الحاجة إلى الثقة. مهمتها هي منح المستخدمين القدرة على المساهمة في طبقة البيانات، وتحفيز المشاركة من خلال آلية المكافآت.
كيفية مشاركة المستخدمين: يحتاج المستخدمون فقط إلى ثلاث خطوات للبدء: زيارة الموقع الرسمي لـ Grass، تثبيت الإضافة / العميل، الاتصال وبدء كسب نقاط Grass. يوفر هذا الأسلوب في المساهمة في العمق كسب المكافآت، فرصة للمستخدمين العاديين لمشاركة فوائد نمو الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تتمثل الخصائص الرئيسية والفوائد لـ Grass في: انخفاض تكلفة جمع البيانات من الشبكة اللامركزية، تنوع البيانات الأكثر غنى؛ يكسب المستخدمون المكافآت من خلال المساهمة في النطاق الترددي، مما يحقق عودة قيمة البيانات؛ استخدام تقنية blockchain للتحقق من البيانات، مما يضمن شفافية وموثوقية البيانات.
2.2 تاريخ التطوير
مرحلة المفهوم: منتصف عام 2022، تم اقتراح المفهوم من قبل Wynd Labs.
مرحلة التطوير: بدأت بناء المنتج في أوائل عام 2023، مما يدل على دخول المشروع مرحلة التطوير الفعلية.
جولة التمويل الأولية: في عام 2023، أكملت Grass جولة تمويل أولية بقيمة 3.5 مليون دولار، بقيادة إحدى المؤسسات الاستثمارية المعروفة، بإجمالي 4.5 مليون دولار ( بما في ذلك جولة التمويل قبل الأولية بقيادة إحدى شركات الاستثمار ).
اختبار المستخدم: بحلول نهاية عام 2023، سيتم إطلاق ملحق متصفح Chrome، وبدء اختبار المستخدم، لجذب المستخدمين الأوائل للمشاركة.
معلم: في أبريل 2024، أعلن المشروع عن أكثر من 2 مليون جهاز عقد متصل، وهو في نمو سريع. وفقًا لبيانات DePIN Scan، حتى مارس 2025، تجاوز عدد مستخدميه النشطين 2.5 مليون.
الإطلاق الأول: سيتم الإعلان عن الإطلاق الأول في 21 أكتوبر 2024، مع توزيع 100 مليون من رموز GRASS ( بنسبة 10% من إجمالي المعروض )، مكافأة للمستخدمين الأوائل.
تبادل الإطلاق: سيتم إطلاقه في تبادل معين في 28 أكتوبر 2024 ، وارتفع السعر من 0.6 دولار إلى 3.89 دولار في غضون 10 أيام ، مما أدى إلى زيادة ثابتة بنحو 5 مرات.
الحالة الحالية: المشروع مستمر في التوسع، ويتم تنفيذ المرحلة الثانية من تحفيز المستخدمين على الانخراط؛ من المخطط إطلاق تطبيقات الهواتف المحمولة Android وiPhone لزيادة حجم الشبكة ومشاركة المستخدمين.
! [تقرير بحثي متعمق للعشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp019283746574839201
)# 2.3 حالة الفريق
وفقًا للبيانات العامة، تم تطوير Grass بواسطة Wynd Labs، والمؤسس هو Andrej Radonjic، وهو الرئيس التنفيذي لشركة Wynd Labs، ويحمل درجة الماجستير في الرياضيات والإحصاء من جامعة يورك ودرجة البكالوريوس في الهندسة الفيزيائية من جامعة ماك ماستر.
أعضاء الفريق جميعهم من Wynd Labs، يركزون على تطوير تكنولوجيا blockchain و AI، ولديهم خبرة في المجالات ذات الصلة. لكن لم يتم نشر معلومات أعضاء الفريق بشكل واسع، فقط تم الكشف عن هوية Radonjic.
وفقًا للمعلومات العامة، تأسست Wynd Labs في عام 2022، والمنتج الرئيسي لها هو Grass.
خلفية الفريق تظهر القدرة المهنية في مجالات blockchain و AI، لكن نقص الشفافية في المعلومات قد يؤثر على ثقة المستثمرين والمستخدمين. خبرة Radonjic تضيف مصداقية للمشروع، لكن عدم وضوح هوية الأعضاء الآخرين قد يثير القلق.
2.4 التمويل والشركاء المهمون
المستثمرون والدعم
جولة البذور: تم الانتهاء من جولة تمويل بقيمة 3.5 مليون دولار أمريكي في عام 2023، بقيادة مؤسسة استثمارية معروفة. وفقًا للبيانات العامة، بلغت إجمالي التمويلات بعد جولة البذور 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك جولة ما قبل البذور بقيادة شركة استثمارية معينة.
جولة التمويل A: تم الانتهاء من جولة التمويل A في سبتمبر 2024، بقيادة مؤسسة استثمارية معروفة، وشارك فيها العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة، ولم يتم الكشف عن المبلغ.
دعم المستثمرين: العديد من شركات رأس المال المغامر المعروفة هي مستثمرون معروفون في الصناعة. الحصول على دعمهم يدل أيضًا على اعتراف المشروع في الصناعة.
شريك
منصة البلوكتشين: مبنية على شبكة Solana، يستفيد المشروع من الأداء العالي وقابلية التوسع في Solana.
حتى الآن لم يتم الإشارة بوضوح إلى التعاون المحدد مع شركات الذكاء الاصطناعي أو مشاريع أخرى، ولكن قد يوفر نظام Solana البيئي فرصًا للتعاون في المستقبل.
3. تحليل التقنية للمشروع
تسعى Grass إلى إعادة توزيع قيمة البيانات من الشركات التقنية الكبرى إلى المستخدمين العاديين.
تشكل شبكة العقد، وابتكار معالجة ZKP، وسجل البيانات في بنية تقنية Grass، تدفق عمل مغلق، يدعم بشكل جيد رؤيتها اللامركزية من جمع، والتحقق، إلى تسليم سلسلة التوريد بالكامل.
ومع ذلك، يجب معالجة العمليات المركزية الحالية، ولا يزال يتعين متابعة ما إذا كانت تنفيذ التكنولوجيا يمكن أن يتم بسلاسة.
![Grassالعمق研报：