Investigación profunda sobre Grass: DePIN, la nueva estrella brillante y el disruptor de la industria de datos de IA
Grass es una red de infraestructura física descentralizada ( DePIN ), que recopila y verifica datos de Internet a través del ancho de banda ocioso de los dispositivos de los usuarios, apoyando el desarrollo de inteligencia artificial ( AI ). El proyecto intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes, construyendo una capa de datos de Internet descentralizada.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, estalla silenciosamente un movimiento por la igualdad de datos. DePIN integra recursos globales inactivos a través de una economía de tokens para construir una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un juego dual entre la eficiencia en la obtención de datos y la conformidad ética, y DePIN proporciona la solución técnica óptima. La disruptividad de Grass radica en la realización de esta fusión.
1.1 DePIN: Reconfiguración del paradigma global de infraestructura
DePIN( es una nueva modelo económico que integra recursos físicos dispersos a nivel global a través de la tecnología blockchain. Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad mediante incentivos en tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplaza el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de red y escalabilidad ecológica.
DePIN abarca dos grandes categorías de infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento y computación (, y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Según datos públicos, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0,1%. En la próxima década, se espera un crecimiento de 100 a 1000 veces. En 2024, el valor total de mercado del sector DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial. El rendimiento y los efectos de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y con representación geográfica son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.
Sin embargo, el suministro de datos tradicional enfrenta numerosos puntos dolorosos:
Barreras de datos: las grandes empresas/actores principales controlan amplias fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos
Islas de datos: los datos a menudo están dispersos en manos de diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos.
Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo involucra disputas sobre privacidad y derechos de autor
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recolección duplicada, y la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%.
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que generan datos no pueden beneficiarse del uso posterior de los datos.
DePIN proporciona un camino para romper estos puntos de dolor:
Captura de datos distribuida: a través de una red de nodos, se capturan datos públicos, reduciendo los costos de captura y mejorando la eficiencia y la escala.
Mejorar la calidad y diversidad de los datos: atraer a más participantes para contribuir con datos a través de mecanismos de incentivos
Lavado y etiquetado descentralizado: la colaboración de la comunidad completa el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero para garantizar la autenticidad de los datos.
Incentivos de tokenización en circuito cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
La rápida expansión de Grass se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en "minero" de datos de IA, intercambiando el ancho de banda ocioso por dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-beneficio y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens: en un año ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el lanzamiento del token tuvo un aumento de más de 5 veces en los primeros 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido la inversión de capitales de primer nivel como Polychain y Hack VC, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
) 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando apoyo particularmente para el desarrollo de inteligencia artificial ###AI(.
Su núcleo es a través de una red de agentes residenciales, permitir a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y estimular la participación mediante un mecanismo de recompensas.
Los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar a participar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectar para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
) 2.2 Desarrollo
Mediados de 2022: el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
A principios de 2023: Inicio de la construcción del producto
2023: Se completó una financiación de ronda semilla de 3,5 millones de dólares.
A finales de 2023: lanzamiento de la extensión del navegador Chrome, inicio de las pruebas de usuarios
Abril de 2024: más de 2 millones de dispositivos de nodos de conexión
21 de octubre de 2024: Anuncio del primer airdrop, distribución de 100 millones de tokens GRASS
28 de octubre de 2024: listado en la bolsa, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días.
Actual: Continuar expandiendo, llevar a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios en modo de espera; plan para lanzar la aplicación móvil
2.3 Situación del equipo
Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York, así como una licenciatura en ingeniería física de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y AI, con experiencia en el campo relacionado. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública de manera amplia, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
2.4 Financiamiento y socios estratégicos
Situación de financiamiento:
Ronda semilla: Se completó una financiación de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital.
Ronda A: completada en septiembre de 2024, liderada por HackVC, con la participación de Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard.
Socios:
Construido sobre la red Solana, aprovechando su alta Profundidad y escalabilidad
Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
La red de nodos en la arquitectura técnica de Grass, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos, forman un flujo de trabajo cerrado que, desde la recolección, verificación hasta la entrega, descentraliza toda la cadena, apoyando bien su visión descentralizada.
) 3.1 Arquitectura tecnológica central: Sovereign Data Rollup
Grass está construyendo el primer agregado de datos soberanos. Simplifica la adquisición y transformación de datos a través de una red de nodos de Grass distribuidos globalmente, lo que permite el acceso a datos web estructurados generales de IA. La infraestructura está respaldada por un Rollup de datos dedicado en Solana, diseñado para gestionar el ciclo de vida completo de los datos: origen, procesamiento, verificación y construcción de conjuntos de datos. La arquitectura se desarrolla en torno a los siguientes componentes:
Red de nodos:
Consta de tres capas: validadores, enrutadores y nodos Grass.
Los usuarios comparten ancho de banda al instalar extensiones/aplicaciones, formando una red distribuida global.
El enrutador Grass conecta nodos y validadores, responsable de la gestión de la red y el retransmisión de ancho de banda.
Los validadores reciben, verifican y procesan en lotes las transacciones distribuidas por el enrutador, generando pruebas ZK
Pruebas de cero conocimiento ### ZK ( procesador:
Utilizar ZKP para verificar la fuente de datos, asegurando la privacidad y la integridad de los datos
Generar pruebas en cadena, verificar la fuente de datos y rastrear su ciclo de vida
Libro de datos:
Conectar los datos capturados con la capa de liquidación L1
A través de la red Layer 2 de Grass ), se registran datos basados en Solana (.
Formar "PI de datos soberanos" )Sovereign Data Rollup(
Asegurar la transparencia y la trazabilidad de los datos
El diseño técnico de Grass ha formado una solución completa que apoya su visión técnica:
Aplicar el concepto DePIN a la captura de datos de red, llenando el vacío de descentralización en la recolección de datos de IA
Utilizar ZKP para verificar el origen de los datos, resolviendo los problemas de privacidad y confianza de la recolección centralizada tradicional.
Construir una red de Layer 2 para manejar transacciones de datos de alto rendimiento, aprovechando las ventajas de Solana.
Se planea lanzar la tecnología de "búsqueda de contexto en tiempo real" para mejorar la capacidad de suministro de datos en tiempo real
Sin embargo, actualmente todavía se encuentra en fase de pruebas, la recopilación de datos es manejada por un sistema centralizado, lo que puede limitar su implementación completamente descentralizada. Se debe prestar atención al progreso en la implementación de redes Layer 2 en el futuro, para asegurar la realización de la visión.
Grass presentó un ciclo comercial casi perfecto. El ciclo mueve la oferta, pero no puede impulsar la demanda.
Lado de oferta: 2,5 millones de nodos capturan un promedio diario de 100 TB de datos originales, que se transforman en un conjunto de datos conforme tras la verificación de ZK.
Lado de la demanda: las empresas de IA compran según sus necesidades, los ingresos se reinvierten en el ecosistema a través de tokens, completando la alquimia de "ancho de banda → datos → flujo de caja". La demanda aún no ha sido validada: si las empresas de IA pagarán por datos descentralizados, aún está por demostrarse mediante pedidos a gran escala.
) 4.1 Modelo de negocio cerrado: aprovechar al máximo los incentivos de tokens
El modelo de negocio de Grass se puede resumir de la siguiente manera: los usuarios contribuyen con ancho de banda para obtener recompensas en Grass Points → raspar recursos de datos públicos de la web → las empresas de IA compran datos → los ingresos se distribuyen a través de tokens, formando un ciclo cerrado.
Contribución de ancho de banda del usuario:
Instalar extensiones/compartir ancho de banda de aplicaciones
Recomienda a un amigo para obtener recompensas adicionales
Grass Points se calcula en función del uso de ancho de banda, la ubicación geográfica y otros factores.
Raspar recursos de datos públicos de la web:
Aprovechar el ancho de banda no utilizado de los usuarios y el tráfico de retransmisión para extraer datos web públicos
Proporcionar fuentes de datos diversificadas y geográficamente representativas
Compra de datos por empresas de IA:
Las empresas de IA compran conjuntos de datos estructurados a través de la red Grass para el entrenamiento de modelos
Cierre de ingresos:
Los ingresos de la red se distribuyen a los usuarios a través del token GRASS
El token se puede usar para apostar a los enrutadores, apoyar el tráfico de la red y ganar recompensas.
4.2 Innovación de modelos y puntos de éxito
El mayor punto de innovación en el modelo de negocio de Grass es la formación de un ciclo de retroalimentación positiva a través de un sistema de recomendaciones y recompensas en tokens. Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
El éxito de su modelo de negocio está indisolublemente ligado a los siguientes factores:
Alta participación de usuarios: más de 2.5 millones de usuarios, lo que demuestra facilidad de uso y atractivo de la comunidad
Alineación del mercado: llena el vacío en la capa de datos descentralizada,
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· 07-31 13:46
¡Otra vez quieren tomar a la gente por tonta!
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WalletManager
· 07-30 13:28
Acumula un poco, el control de la liquidez por parte de los inversores minoristas es el camino a seguir.
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NestedFox
· 07-29 02:03
Ser engañados, nada más.
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hodl_therapist
· 07-29 01:56
Capa de datos+AI？Siento que esta vez podemos hacerlo.
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DaoDeveloper
· 07-29 01:48
interesante prueba de concepto... pero ¿estamos realmente listos para la minería de datos descentralizada a gran escala?
Grass: el nuevo talento DePIN en el campo de datos de IA, el ciclo de oferta y demanda necesita ser validado
Investigación profunda sobre Grass: DePIN, la nueva estrella brillante y el disruptor de la industria de datos de IA
Grass es una red de infraestructura física descentralizada ( DePIN ), que recopila y verifica datos de Internet a través del ancho de banda ocioso de los dispositivos de los usuarios, apoyando el desarrollo de inteligencia artificial ( AI ). El proyecto intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes, construyendo una capa de datos de Internet descentralizada.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, estalla silenciosamente un movimiento por la igualdad de datos. DePIN integra recursos globales inactivos a través de una economía de tokens para construir una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un juego dual entre la eficiencia en la obtención de datos y la conformidad ética, y DePIN proporciona la solución técnica óptima. La disruptividad de Grass radica en la realización de esta fusión.
1.1 DePIN: Reconfiguración del paradigma global de infraestructura
DePIN( es una nueva modelo económico que integra recursos físicos dispersos a nivel global a través de la tecnología blockchain. Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad mediante incentivos en tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplaza el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de red y escalabilidad ecológica.
DePIN abarca dos grandes categorías de infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento y computación (, y logra la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Según datos públicos, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0,1%. En la próxima década, se espera un crecimiento de 100 a 1000 veces. En 2024, el valor total de mercado del sector DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
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) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial. El rendimiento y los efectos de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y con representación geográfica son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.
Sin embargo, el suministro de datos tradicional enfrenta numerosos puntos dolorosos:
DePIN proporciona un camino para romper estos puntos de dolor:
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
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2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en "minero" de datos de IA, intercambiando el ancho de banda ocioso por dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-beneficio y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens: en un año ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el lanzamiento del token tuvo un aumento de más de 5 veces en los primeros 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido la inversión de capitales de primer nivel como Polychain y Hack VC, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
) 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando apoyo particularmente para el desarrollo de inteligencia artificial ###AI(.
Su núcleo es a través de una red de agentes residenciales, permitir a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y estimular la participación mediante un mecanismo de recompensas.
Los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar a participar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectar para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
) 2.2 Desarrollo
2.3 Situación del equipo
Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York, así como una licenciatura en ingeniería física de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y AI, con experiencia en el campo relacionado. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública de manera amplia, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
2.4 Financiamiento y socios estratégicos
Situación de financiamiento:
Socios:
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3. Análisis técnico del proyecto
Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
La red de nodos en la arquitectura técnica de Grass, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos, forman un flujo de trabajo cerrado que, desde la recolección, verificación hasta la entrega, descentraliza toda la cadena, apoyando bien su visión descentralizada.
) 3.1 Arquitectura tecnológica central: Sovereign Data Rollup
Grass está construyendo el primer agregado de datos soberanos. Simplifica la adquisición y transformación de datos a través de una red de nodos de Grass distribuidos globalmente, lo que permite el acceso a datos web estructurados generales de IA. La infraestructura está respaldada por un Rollup de datos dedicado en Solana, diseñado para gestionar el ciclo de vida completo de los datos: origen, procesamiento, verificación y construcción de conjuntos de datos. La arquitectura se desarrolla en torno a los siguientes componentes:
Red de nodos:
Pruebas de cero conocimiento ### ZK ( procesador:
Libro de datos:
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) 3.2 Avances tecnológicos y razonabilidad
El diseño técnico de Grass ha formado una solución completa que apoya su visión técnica:
Sin embargo, actualmente todavía se encuentra en fase de pruebas, la recopilación de datos es manejada por un sistema centralizado, lo que puede limitar su implementación completamente descentralizada. Se debe prestar atención al progreso en la implementación de redes Layer 2 en el futuro, para asegurar la realización de la visión.
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4. Rueda del modelo de negocio
Grass presentó un ciclo comercial casi perfecto. El ciclo mueve la oferta, pero no puede impulsar la demanda.
) 4.1 Modelo de negocio cerrado: aprovechar al máximo los incentivos de tokens
El modelo de negocio de Grass se puede resumir de la siguiente manera: los usuarios contribuyen con ancho de banda para obtener recompensas en Grass Points → raspar recursos de datos públicos de la web → las empresas de IA compran datos → los ingresos se distribuyen a través de tokens, formando un ciclo cerrado.
Contribución de ancho de banda del usuario:
Raspar recursos de datos públicos de la web:
Compra de datos por empresas de IA:
Cierre de ingresos:
4.2 Innovación de modelos y puntos de éxito
El mayor punto de innovación en el modelo de negocio de Grass es la formación de un ciclo de retroalimentación positiva a través de un sistema de recomendaciones y recompensas en tokens. Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
El éxito de su modelo de negocio está indisolublemente ligado a los siguientes factores: