Rapport de recherche approfondi sur Grass : une étoile brillante dans le domaine DePIN, la banque de données AI en pleine expansion
Points clés TL; DR
Comment Grass se démarque-t-il parmi de nombreux projets DePIN ?
Le cœur du sujet réside dans une participation sans seuil, l'utilisateur est la pierre angulaire, les autres facteurs sont des leviers.
Grass a réussi à percer l'enroulement de DePIN grâce à un double moteur "technologie + modèle" - en utilisant des preuves à divulgation nulle de connaissance et l'architecture Solana Layer2 pour garantir la véracité des données, résolvant ainsi le problème des "données sales" dans l'industrie de l'IA ; tout en adoptant un modèle "minage de bande passante → incitation par points" pour transformer 2,5 millions d'utilisateurs en nœuds de données, formant ainsi un avantage du côté de l'offre.
L'augmentation de la demande de données AI, la popularité de Solana et de DePIN, ainsi que des moyens d'exploitation raisonnables, ont créé une position de leader pour les DePIN liés aux données AI.
Quels facteurs doivent être pris en compte pour le développement futur de Grass ?
Vue technique à court terme : la transition décentralisée en 2025 pourra-t-elle se dérouler sans accroc ?
Validation de la demande à moyen terme : Échelle d'achat de données des entreprises d'IA ;
Jeu de conformité à long terme : règles de confidentialité des données et de propriété.
Le risque majeur actuel réside dans "la frénésie des tokens masque un vide de demande" - si à l'avenir les commandes des clients en IA ne peuvent pas être réalisées en volume, le parfait cercle économique peut se dégrader d'un cycle positif "données-capital" en une bulle du côté de l'offre.
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul de DePIN rencontre le dilemme des données de l'IA, un mouvement pour l'égalité des données éclate discrètement.
DePIN intègre les ressources inutilisées mondiales grâce à une économie de jetons : ( puissance de calcul, stockage, bande passante ), pour construire un réseau d'infrastructure distribué ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, à un monopole des géants, à des controverses sur la confidentialité et à des barrières d'îlots, entraînant 80 % de la valeur des données non libérée.
L'essence de la compétition future en IA est un double jeu entre l'efficacité d'acquisition des données et la conformité éthique, tandis que DePIN offre la solution technique optimale.
La disruption de Grass réside dans la réalisation de cette fusion des deux.
1.1 DePIN : Repenser le paradigme mondial des infrastructures
Définition et logique centrale
Ces dernières années, avec la maturité de la technologie blockchain et l'émergence du concept Web3, tous les secteurs explorent des voies de transformation décentralisée. DePIN est justement l'incarnation de cette tendance dans le domaine des infrastructures. DePIN(Réseaux d'Infrastructures Physiques Décentralisées, décentralisé ) est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques mondiales dispersées ( telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc. ).
La logique centrale est la suivante : inciter la communauté à contribuer des ressources inutilisées grâce à des tokens, afin de construire un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et inefficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Moteur de l'industrie
Comparé au modèle centralisé, la décentralisation des infrastructures physiques présente des avantages considérables en termes de structure de coûts, de mode de gouvernance, de résilience du réseau et d'extensibilité écologique.
Segments de marché et cas typiques
Selon la définition de Messari, DePIN couvre les infrastructures physiques ( telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ) et les réseaux de ressources numériques ( tels que le stockage, le calcul ), et réalise l'appariement de l'offre et de la demande ainsi que des mécanismes d'incitation via la technologie blockchain.
Infrastructure physique : Représentée par le réseau sans fil décentralisé Helium(, construit grâce au déploiement communautaire d'appareils de point d'accès pour créer un réseau de communication à couverture mondiale ;
Réseau de ressources numériques : comprend le stockage décentralisé Filecoin), le calcul distribué Aethir(, etc., en formant un modèle d'économie de partage par l'intégration des ressources inutilisées.
Potentiel du marché
Selon les données de Messari, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde a dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation totale du marché DePIN atteindra 50 milliards de dollars, couvrant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Son moteur principal réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources ), comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ( et l'explosion de la demande ), comme la demande d'IA pour la puissance de calcul et les données (, avec des effets bilatéraux.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Demande de données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
"Les données sont le nouveau pétrole (Data is the new oil)"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ### comme GPT ( et de réseaux de neurones génératifs ) comme MidJourney (.
La performance et l'efficacité des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives géographiquement sont essentielles pour la performance des modèles d'IA.
Taille et caractéristiques des besoins en données
Saut de niveau : Prenons l'exemple de GPT-4, l'entraînement nécessite plus de 45 To de données textuelles, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige une mise à jour et une diversité des données en temps réel ;
Coût proportionnel : Les coûts de collecte, de nettoyage et d'annotation des données dans le développement de l'IA représentent plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement central pour la commercialisation ;
Différenciation des scénarios : La conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend d'une base de données de cas conforme à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur de l'approvisionnement en données traditionnelles
Barrières de données : Les grandes entreprises/acteurs principaux contrôlent des sources de données étendues, les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et à une tarification injuste ;
Îles de données : Les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, et le partage et la circulation des données font face à de nombreux obstacles, ce qui empêche une utilisation optimale des ressources de données.
Protection des données : La collecte de données implique souvent des controverses sur la vie privée et les droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API Reddit qui a suscité des protestations de la part des développeurs ;
Circulation inefficace : Les îlots de données et l'absence de normalisation entraînent une collecte redondante, avec un taux d'utilisation des données mondial inférieur à 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : Les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas en tirer profit lors de l'utilisation ultérieure des données.
Le chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : Collecte de données publiques via un réseau de nœuds ) telles que les médias sociaux, bases de données publiques (, réduisant le coût de collecte des données et augmentant l'efficacité et l'échelle de la collecte de données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : Grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer des données, ce qui améliore la qualité et la diversité des données, et renforce la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle de connaissance )ZK( pour garantir l'authenticité des données ;
Boucle de motivation par tokenisation : Les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, formant un appariement direct entre l'offre et la demande.
Le projet Grass se situe à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI. Il applique de manière innovante le concept DePIN dans le domaine de la collecte de données AI, en construisant un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous analyserons en profondeur les mécanismes spécifiques, les caractéristiques techniques, les cas d'application et les perspectives de développement futur du projet Grass.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Informations de base sur le projet
L'expansion rapide de Grass est due à son seuil de participation extrêmement bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un 'mineur' de données AI, échangeant sa bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de capture de données décentralisé grâce à l'architecture DePIN, fournissant des sources de données à haute performance et haute diversité pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses en tokens - en un an, plus de 2,5 millions de nœuds ont été attirés, et le token a augmenté de plus de 5 fois dans les 10 premiers jours de son lancement, validant ainsi sa logique commerciale.
Le projet a reçu le soutien de capitaux de premier plan tels que Polychain et Hack VC, s'appuyant sur la chaîne haute performance de Solana pour réaliser la certification et le transfert des données.
L'anonymat actuel de l'équipe reste controversé, et les progrès de la décentralisation du traitement des données doivent être suivis.
) 2.1 Portée des activités
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie les données Internet via la bande passante inutilisée des dispositifs des utilisateurs, apportant un soutien particulièrement au développement de l'intelligence artificielle (AI).
Son cœur est un réseau de proxy résidentiel ###, permettant aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs pour accéder et extraire des données Internet de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement de modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives géographiquement.
Problèmes résolus : La collecte de données sur Internet traditionnelle est généralement effectuée par des systèmes centralisés, ce qui est peu efficace et susceptible d'erreurs ou de biais. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par des utilisateurs décentralisés possèdent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication dans plusieurs régions et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est de donner aux utilisateurs le pouvoir de contribuer à la couche de données et d'encourager la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Mode de participation des utilisateurs : Les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension / le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette contribution de bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les principales caractéristiques et avantages de Grass sont les suivants : le coût de collecte des données dans un réseau décentralisé est faible, la diversité des données est plus riche ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant à la bande passante, réalisant ainsi le retour de la valeur des données ; l'utilisation de la technologie blockchain pour vérifier les données garantit la transparence et la fiabilité des données.
( 2.2 Histoire de développement
Phase conceptuelle : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : Début 2023, la construction du produit a commencé, marquant l'entrée du projet dans la phase de développement réel.
Financement par capital-risque : En 2023, Grass a levé 3,5 millions de dollars lors d'un tour de financement par capital-risque, dirigé par Polychain Capital et Tribe Capital, pour un total de 4,5 millions de dollars ), y compris le tour de financement par capital-risque pré-seed dirigé par No Limit Holdings (.
Tests utilisateurs : À la fin de 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirant la participation des premiers utilisateurs.
Étape importante : En avril 2024, le projet annonce plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en pleine croissance rapide. Selon les données de DePIN Scan, en mars 2025, le nombre d'utilisateurs actifs a dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de tokens GRASS )10 % de l'approvisionnement total ###, récompense des premiers utilisateurs.
Échanges en ligne : Mise en ligne sur OKX et d'autres échanges le 28 octobre 2024, le prix est passé de $0,6 à $3,89 en 10 jours, augmentant régulièrement d'environ 5 fois.
État actuel : Le projet continue de s'étendre, avec la deuxième phase des incitations à l'engagement des utilisateurs en cours ; il est prévu de lancer des applications mobiles Android et iPhone pour accroître l'échelle du réseau et la participation des utilisateurs.
( 2.3 Situation de l'équipe
Selon les données de Rootdata, Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs et détient une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université York ainsi qu'un baccalauréat en ingénierie physique de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe proviennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement des technologies blockchain et AI, avec une expérience pertinente dans le domaine. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seul l'identité de Radonjic a été rendue publique.
Selon Tracxn, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
) 2.4 Financement et partenaires importants
Investisseurs et soutien
Tour de semences : 350 000 $ de financement en tour de semences réalisé en 2023, dirigé par Polychain Capital et Tribe Capital. Selon Rootdata, le financement total après le tour de semences atteint 450 000 $, y compris le tour de semences précédent dirigé par No Limit Holdings.
Financement de série A : Le financement de série A a été achevé en septembre 2024, dirigé par HackVC, avec la participation de Polychain, Delphi, Lattice et Brevan Howard. Le montant n'a pas été divulgué.
Soutien des investisseurs : HackVC, Polychain, Delphi, Lattice et Brevan Howard sont parmi les investisseurs les plus connus de l'industrie. Obtenir leur soutien montre également la reconnaissance du projet dans l'industrie.
Partenaire
Plateforme blockchain : construite sur le réseau Solana, les avantages du projet
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SatoshiHeir
· Il y a 15h
Après avoir examiné en profondeur le code source du Mainnet Bitcoin, la méthode de gestion des données par le chaotique est la bonne solution !!
Voir l'originalRépondre0
NewPumpamentals
· Il y a 15h
Tout est une infrastructure ol, 250 000 utilisateurs ne suffisent pas.
Analyse panoramique de Grass : qui dominera l'avenir de la banque de données AI ?
Rapport de recherche approfondi sur Grass : une étoile brillante dans le domaine DePIN, la banque de données AI en pleine expansion
Points clés TL; DR
Le cœur du sujet réside dans une participation sans seuil, l'utilisateur est la pierre angulaire, les autres facteurs sont des leviers.
Grass a réussi à percer l'enroulement de DePIN grâce à un double moteur "technologie + modèle" - en utilisant des preuves à divulgation nulle de connaissance et l'architecture Solana Layer2 pour garantir la véracité des données, résolvant ainsi le problème des "données sales" dans l'industrie de l'IA ; tout en adoptant un modèle "minage de bande passante → incitation par points" pour transformer 2,5 millions d'utilisateurs en nœuds de données, formant ainsi un avantage du côté de l'offre.
L'augmentation de la demande de données AI, la popularité de Solana et de DePIN, ainsi que des moyens d'exploitation raisonnables, ont créé une position de leader pour les DePIN liés aux données AI.
Vue technique à court terme : la transition décentralisée en 2025 pourra-t-elle se dérouler sans accroc ?
Validation de la demande à moyen terme : Échelle d'achat de données des entreprises d'IA ;
Jeu de conformité à long terme : règles de confidentialité des données et de propriété.
Le risque majeur actuel réside dans "la frénésie des tokens masque un vide de demande" - si à l'avenir les commandes des clients en IA ne peuvent pas être réalisées en volume, le parfait cercle économique peut se dégrader d'un cycle positif "données-capital" en une bulle du côté de l'offre.
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul de DePIN rencontre le dilemme des données de l'IA, un mouvement pour l'égalité des données éclate discrètement.
DePIN intègre les ressources inutilisées mondiales grâce à une économie de jetons : ( puissance de calcul, stockage, bande passante ), pour construire un réseau d'infrastructure distribué ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, à un monopole des géants, à des controverses sur la confidentialité et à des barrières d'îlots, entraînant 80 % de la valeur des données non libérée.
L'essence de la compétition future en IA est un double jeu entre l'efficacité d'acquisition des données et la conformité éthique, tandis que DePIN offre la solution technique optimale.
La disruption de Grass réside dans la réalisation de cette fusion des deux.
1.1 DePIN : Repenser le paradigme mondial des infrastructures
Définition et logique centrale
Ces dernières années, avec la maturité de la technologie blockchain et l'émergence du concept Web3, tous les secteurs explorent des voies de transformation décentralisée. DePIN est justement l'incarnation de cette tendance dans le domaine des infrastructures. DePIN(Réseaux d'Infrastructures Physiques Décentralisées, décentralisé ) est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques mondiales dispersées ( telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc. ).
La logique centrale est la suivante : inciter la communauté à contribuer des ressources inutilisées grâce à des tokens, afin de construire un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et inefficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Moteur de l'industrie
Comparé au modèle centralisé, la décentralisation des infrastructures physiques présente des avantages considérables en termes de structure de coûts, de mode de gouvernance, de résilience du réseau et d'extensibilité écologique.
Segments de marché et cas typiques
Selon la définition de Messari, DePIN couvre les infrastructures physiques ( telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ) et les réseaux de ressources numériques ( tels que le stockage, le calcul ), et réalise l'appariement de l'offre et de la demande ainsi que des mécanismes d'incitation via la technologie blockchain.
Infrastructure physique : Représentée par le réseau sans fil décentralisé Helium(, construit grâce au déploiement communautaire d'appareils de point d'accès pour créer un réseau de communication à couverture mondiale ;
Réseau de ressources numériques : comprend le stockage décentralisé Filecoin), le calcul distribué Aethir(, etc., en formant un modèle d'économie de partage par l'intégration des ressources inutilisées.
Potentiel du marché
Selon les données de Messari, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde a dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation totale du marché DePIN atteindra 50 milliards de dollars, couvrant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Son moteur principal réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources ), comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ( et l'explosion de la demande ), comme la demande d'IA pour la puissance de calcul et les données (, avec des effets bilatéraux.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
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) 1.2 Demande de données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
"Les données sont le nouveau pétrole (Data is the new oil)"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ### comme GPT ( et de réseaux de neurones génératifs ) comme MidJourney (.
La performance et l'efficacité des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives géographiquement sont essentielles pour la performance des modèles d'IA.
Taille et caractéristiques des besoins en données
Saut de niveau : Prenons l'exemple de GPT-4, l'entraînement nécessite plus de 45 To de données textuelles, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige une mise à jour et une diversité des données en temps réel ;
Coût proportionnel : Les coûts de collecte, de nettoyage et d'annotation des données dans le développement de l'IA représentent plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement central pour la commercialisation ;
Différenciation des scénarios : La conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend d'une base de données de cas conforme à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur de l'approvisionnement en données traditionnelles
Barrières de données : Les grandes entreprises/acteurs principaux contrôlent des sources de données étendues, les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et à une tarification injuste ;
Îles de données : Les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, et le partage et la circulation des données font face à de nombreux obstacles, ce qui empêche une utilisation optimale des ressources de données.
Protection des données : La collecte de données implique souvent des controverses sur la vie privée et les droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API Reddit qui a suscité des protestations de la part des développeurs ;
Circulation inefficace : Les îlots de données et l'absence de normalisation entraînent une collecte redondante, avec un taux d'utilisation des données mondial inférieur à 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : Les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas en tirer profit lors de l'utilisation ultérieure des données.
Le chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : Collecte de données publiques via un réseau de nœuds ) telles que les médias sociaux, bases de données publiques (, réduisant le coût de collecte des données et augmentant l'efficacité et l'échelle de la collecte de données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : Grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer des données, ce qui améliore la qualité et la diversité des données, et renforce la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle de connaissance )ZK( pour garantir l'authenticité des données ;
Boucle de motivation par tokenisation : Les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, formant un appariement direct entre l'offre et la demande.
Le projet Grass se situe à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI. Il applique de manière innovante le concept DePIN dans le domaine de la collecte de données AI, en construisant un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous analyserons en profondeur les mécanismes spécifiques, les caractéristiques techniques, les cas d'application et les perspectives de développement futur du projet Grass.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Informations de base sur le projet
L'expansion rapide de Grass est due à son seuil de participation extrêmement bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un 'mineur' de données AI, échangeant sa bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de capture de données décentralisé grâce à l'architecture DePIN, fournissant des sources de données à haute performance et haute diversité pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses en tokens - en un an, plus de 2,5 millions de nœuds ont été attirés, et le token a augmenté de plus de 5 fois dans les 10 premiers jours de son lancement, validant ainsi sa logique commerciale.
Le projet a reçu le soutien de capitaux de premier plan tels que Polychain et Hack VC, s'appuyant sur la chaîne haute performance de Solana pour réaliser la certification et le transfert des données.
L'anonymat actuel de l'équipe reste controversé, et les progrès de la décentralisation du traitement des données doivent être suivis.
) 2.1 Portée des activités
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie les données Internet via la bande passante inutilisée des dispositifs des utilisateurs, apportant un soutien particulièrement au développement de l'intelligence artificielle (AI).
Son cœur est un réseau de proxy résidentiel ###, permettant aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs pour accéder et extraire des données Internet de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement de modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives géographiquement.
Problèmes résolus : La collecte de données sur Internet traditionnelle est généralement effectuée par des systèmes centralisés, ce qui est peu efficace et susceptible d'erreurs ou de biais. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par des utilisateurs décentralisés possèdent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication dans plusieurs régions et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est de donner aux utilisateurs le pouvoir de contribuer à la couche de données et d'encourager la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Mode de participation des utilisateurs : Les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension / le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette contribution de bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les principales caractéristiques et avantages de Grass sont les suivants : le coût de collecte des données dans un réseau décentralisé est faible, la diversité des données est plus riche ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant à la bande passante, réalisant ainsi le retour de la valeur des données ; l'utilisation de la technologie blockchain pour vérifier les données garantit la transparence et la fiabilité des données.
( 2.2 Histoire de développement
Phase conceptuelle : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : Début 2023, la construction du produit a commencé, marquant l'entrée du projet dans la phase de développement réel.
Financement par capital-risque : En 2023, Grass a levé 3,5 millions de dollars lors d'un tour de financement par capital-risque, dirigé par Polychain Capital et Tribe Capital, pour un total de 4,5 millions de dollars ), y compris le tour de financement par capital-risque pré-seed dirigé par No Limit Holdings (.
Tests utilisateurs : À la fin de 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirant la participation des premiers utilisateurs.
Étape importante : En avril 2024, le projet annonce plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en pleine croissance rapide. Selon les données de DePIN Scan, en mars 2025, le nombre d'utilisateurs actifs a dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de tokens GRASS )10 % de l'approvisionnement total ###, récompense des premiers utilisateurs.
Échanges en ligne : Mise en ligne sur OKX et d'autres échanges le 28 octobre 2024, le prix est passé de $0,6 à $3,89 en 10 jours, augmentant régulièrement d'environ 5 fois.
État actuel : Le projet continue de s'étendre, avec la deuxième phase des incitations à l'engagement des utilisateurs en cours ; il est prévu de lancer des applications mobiles Android et iPhone pour accroître l'échelle du réseau et la participation des utilisateurs.
( 2.3 Situation de l'équipe
Selon les données de Rootdata, Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs et détient une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université York ainsi qu'un baccalauréat en ingénierie physique de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe proviennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement des technologies blockchain et AI, avec une expérience pertinente dans le domaine. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seul l'identité de Radonjic a été rendue publique.
Selon Tracxn, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
) 2.4 Financement et partenaires importants
Investisseurs et soutien
Tour de semences : 350 000 $ de financement en tour de semences réalisé en 2023, dirigé par Polychain Capital et Tribe Capital. Selon Rootdata, le financement total après le tour de semences atteint 450 000 $, y compris le tour de semences précédent dirigé par No Limit Holdings.
Financement de série A : Le financement de série A a été achevé en septembre 2024, dirigé par HackVC, avec la participation de Polychain, Delphi, Lattice et Brevan Howard. Le montant n'a pas été divulgué.
Soutien des investisseurs : HackVC, Polychain, Delphi, Lattice et Brevan Howard sont parmi les investisseurs les plus connus de l'industrie. Obtenir leur soutien montre également la reconnaissance du projet dans l'industrie.
Partenaire
Plateforme blockchain : construite sur le réseau Solana, les avantages du projet