Recherche approfondie sur Grass : DePIN, la nouvelle étoile brillante, le perturbateur de l'industrie des données AI
Grass est un réseau d'infrastructure physique décentralisé ( DePIN ), qui collecte et vérifie les données Internet à partir de la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, soutenant le développement de l'intelligence artificielle ( AI ). Ce projet tente de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques aux utilisateurs ordinaires, construisant ainsi une couche de données Internet décentralisée.
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul de DePIN rencontre la crise des données de l'IA, un mouvement pour l'égalité des données éclot discrètement. DePIN intègre les ressources mondiales inutilisées grâce à une économie de jetons, construisant un réseau d'infrastructure distribué ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, avec un monopole des géants, des controverses sur la vie privée et des barrières d'îlots, entraînant 80 % de la valeur des données non libérée.
La compétition future en matière d'IA est essentiellement un double jeu entre l'efficacité de l'acquisition des données et la conformité éthique, et DePIN offre la solution technique optimale. La disruption de Grass réside dans la réalisation de cette fusion.
1.1 DePIN : Reconstructer le paradigme mondial des infrastructures
DePIN( est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques décentralisées à l'échelle mondiale grâce à la technologie blockchain. Sa logique centrale repose sur : l'utilisation d'incitations par des jetons pour encourager la contribution de ressources inutilisées par la communauté, construisant ainsi un réseau d'infrastructure décentralisé pour remplacer le modèle coûteux et peu efficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente des avantages significatifs en termes de structure de coûts, de modèles de gouvernance, de résilience du réseau et d'écosystème d'expansion.
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 ( dans deux grandes catégories, et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi que des mécanismes d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Selon les données publiques, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde aura 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, englobant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en pleine expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Demande de données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle. La performance et l'efficacité des modèles AI 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 AI.
Cependant, l'offre de données traditionnelles fait face à de nombreux points de douleur :
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.
Îlots 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.
Confidentialité des données : La collecte de données soulève souvent des controverses sur la vie privée et les droits d'auteur.
Circulation inefficace : Les îlots de données et l'absence de normalisation entraînent une collecte redondante, le taux d'utilisation des données mondial étant 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.
DePIN offre une solution à ces points de douleur :
Collecte de données distribuées : collecte de données publiques via un réseau de nœuds, réduisant le coût de collecte, améliorant l'efficacité et l'échelle.
Améliorer la qualité et la diversité des données : attirer davantage de participants à contribuer aux données grâce à des mécanismes d'incitation.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à des preuves de connaissance zéro pour garantir l'authenticité des données
Boucle fermée d'incitation par tokenisation : les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, formant un ajustement direct de l'offre et de la demande.
Le projet Grass se situe à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN dans le domaine de la collecte de données AI, et construit un réseau de capture de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
![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 repose sur son seuil de participation extrêmement bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un "mineur" de données AI, échangeant une bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de collecte de données décentralisé grâce à l'architecture DePIN, offrant des sources de données à haut rapport qualité-prix et à grande 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 en 10 jours après 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 de données.
) 2.1 Portée des activités
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie des données Internet via la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, en particulier pour fournir un soutien au développement de l'intelligence artificielle ###AI(.
Le cœur de cela est un réseau d'agents immobiliers qui permet aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs pour accéder et récupérer des données Internet provenant de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement de modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives sur le plan géographique.
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 grâce à un mécanisme de récompense.
Les utilisateurs peuvent commencer à participer en trois étapes : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette méthode de contribution de bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
) 2.2 Développement
Mi-2022 : le projet a été proposé par Wynd Labs.
Début 2023 : début de la construction du produit
2023: Finalisation d'un financement de 3,5 millions de dollars lors du tour de seed.
Fin 2023 : Lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs
Avril 2024 : Plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés
21 octobre 2024 : annonce du premier airdrop, distribution de 100 millions de tokens GRASS
28 octobre 2024 : lancement de l'échange, le prix a augmenté de 0,6 $ à 3,89 $ en 10 jours.
Actuel : Continuer l'expansion, procéder à la deuxième phase d'incitation des utilisateurs à rester connectés ; planifier le lancement d'une application mobile.
2.3 Situation de l'équipe
Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs. Il détient une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université de York ainsi qu'un baccalauréat en ingénierie physique de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe viennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement de technologies blockchain et AI, avec une expérience dans les domaines concernés. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seul l'identité de Radonjic a été révélée.
Wynd Labs a été fondée en 2022, son produit phare est Grass.
2.4 Financement et partenaires importants
Situation de financement:
Seed round: 350 millions de dollars de financement réalisés en 2023, dirigés par Polychain Capital et Tribe Capital
Série A : achevée en septembre 2024, dirigée par HackVC, avec la participation de Polychain, Delphi, Lattice et Brevan Howard.
Partenaire:
Construit sur le réseau Solana, tirant parti de sa haute performance et de sa scalabilité.
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3. Analyse technique du projet
Grass essaie de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques aux utilisateurs ordinaires.
Le réseau de nœuds, l'innovation dans le traitement ZKP et le grand livre de données dans l'architecture technique de Grass forment un flux de travail en boucle fermée, décentralisant toute la chaîne, de la collecte, à la validation jusqu'à la livraison, soutenant ainsi bien sa vision décentralisée.
) 3.1 Architecture technique de base : Sovereign Data Rollup
Grass est en train de construire le premier agrégateur de données souveraines. Il simplifie l'approvisionnement et la transformation des données grâce à un réseau de nœuds Grass répartis dans le monde entier, permettant ainsi un accès structuré aux données Web généralisées par l'IA. L'infrastructure est soutenue par un Rollup de données dédié sur Solana, conçu pour gérer l'ensemble du cycle de vie des données : sources, traitement, validation et construction de jeux de données. L'architecture s'articule autour des composants suivants :
Réseau de nœuds:
Composé de validateurs, routeurs et nœuds Grass en trois couches
Les utilisateurs partagent leur bande passante en installant des extensions/applications, formant un réseau distribué mondial.
Le routeur Grass connecte les nœuds et les validateurs, responsable de la gestion du réseau et du relais de bande passante.
Les validateurs reçoivent, vérifient et traitent en masse les transactions distribuées par le routeur, générant des preuves ZK.
Preuve à divulgation nulle ### ZK ( processeur:
Utiliser ZKP pour vérifier l'origine des données, garantir la confidentialité et l'intégrité des données
Générer des preuves sur la chaîne, vérifier l'origine des données et suivre leur cycle de vie
Livre de données:
Connecter les données récupérées à la couche de règlement L1
Enregistrer des données sur le réseau Layer 2 de Grass ) basé sur Solana (
Former "Souverain Data Rollup" )Sovereign Data Rollup(
Assurer la transparence et la traçabilité des données
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) 3.2 Percées techniques et rationalité
La conception technique de Grass a formé une solution complète, soutenant sa vision technique :
Appliquer le concept DePIN à la collecte de données sur le réseau, comblant le vide de la collecte de données AI décentralisée.
Utiliser ZKP pour vérifier la source des données, résoudre les problèmes de confidentialité et de confiance liés à la collecte centralisée traditionnelle.
Construire un réseau Layer 2 pour traiter des transactions de données à haut débit, en tirant parti des avantages de Solana.
Prévoir de lancer la technologie de "recherche contextuelle en temps réel" pour améliorer la capacité de fourniture de données en temps réel.
Cependant, il est encore au stade de test, la collecte des données étant gérée par un système centralisé, ce qui peut limiter la réalisation de sa pleine décentralisation. Il est nécessaire de suivre les progrès du déploiement des réseaux Layer 2 à l'avenir pour assurer la réalisation de cette vision.
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4. Modèle économique en vol
Grass a présenté un cercle commercial presque parfait. Le cercle entraîne l'offre, mais ne peut pas soutenir la demande.
Côté offre : 2,5 millions de nœuds récupèrent en moyenne 100 To de données brutes par jour, formant un ensemble de données conforme après vérification ZK.
Côté demande : les entreprises d'IA achètent selon les besoins, les revenus sont réinvestis dans l'écosystème via des tokens, complétant l'alchimie "bande passante → données → flux de trésorerie". La demande n'a pas encore été vérifiée - il reste à prouver si les entreprises d'IA paieront pour des données décentralisées, ce qui doit encore être démontré par des commandes à grande échelle.
) 4.1 Modèle commercial en boucle fermée : profiter pleinement des incitations par les jetons
Le modèle commercial de Grass peut être résumé comme suit : les utilisateurs contribuent en bande passante pour obtenir des récompenses en Grass Points → collecte des ressources de données publiques sur le web → les entreprises d'IA achètent des données → les revenus sont distribués par le biais de jetons, formant ainsi un cycle fermé.
Contribution des utilisateurs en bande passante:
Installer des extensions / Partager la bande passante des applications
Recommandez un ami pour obtenir des récompenses supplémentaires
Grass Points est calculé en fonction de l'utilisation de la bande passante, de l'emplacement géographique, etc.
Gratter les ressources de données publiques du site web:
Utiliser la bande passante inutilisée des utilisateurs et le trafic de relais pour récupérer des données Web publiques
Fournir des sources de données diversifiées et représentatives géographiquement
Achat de données par des entreprises d'IA:
Les entreprises d'IA achètent des ensembles de données structurées via le réseau Grass pour l'entraînement des modèles.
Boucle de rendement:
Les revenus du réseau sont distribués aux utilisateurs via le token GRASS.
Les jetons peuvent être utilisés pour être mis en jeu auprès des routeurs, soutenir le trafic réseau et gagner des récompenses.
4.2 Innovation de modèle et points de succès
Le principal point d'innovation du modèle commercial de Grass est de créer un cycle de rétroaction positif grâce à un système de recommandation et des récompenses en jetons. Grass tente de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques vers les utilisateurs ordinaires.
Le succès de son modèle commercial est indissociable des facteurs suivants :
Forte participation des utilisateurs : plus de 2,5 millions d'utilisateurs, montrant la facilité d'utilisation et l'attractivité de la communauté
Adéquation du marché : comble le vide de la couche de données décentralisée,
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WalletManager
· Il y a 2m
Accumulate pour que les investisseurs détaillants maîtrisent la liquidité, c'est la clé.
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NestedFox
· 07-29 02:03
Se faire prendre pour des cons, c'est tout.
Voir l'originalRépondre0
hodl_therapist
· 07-29 01:56
Data Layer+AI ? J'ai l'impression que ça peut fonctionner.
Voir l'originalRépondre0
DaoDeveloper
· 07-29 01:48
intéressant proof of concept... mais sommes-nous vraiment prêts pour l'extraction de données décentralisée à grande échelle ?
Grass: un nouveau venu DePIN dans le domaine des données AI, le cycle d'offre et de demande reste à valider.
Recherche approfondie sur Grass : DePIN, la nouvelle étoile brillante, le perturbateur de l'industrie des données AI
Grass est un réseau d'infrastructure physique décentralisé ( DePIN ), qui collecte et vérifie les données Internet à partir de la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, soutenant le développement de l'intelligence artificielle ( AI ). Ce projet tente de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques aux utilisateurs ordinaires, construisant ainsi une couche de données Internet décentralisée.
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul de DePIN rencontre la crise des données de l'IA, un mouvement pour l'égalité des données éclot discrètement. DePIN intègre les ressources mondiales inutilisées grâce à une économie de jetons, construisant un réseau d'infrastructure distribué ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, avec un monopole des géants, des controverses sur la vie privée et des barrières d'îlots, entraînant 80 % de la valeur des données non libérée.
La compétition future en matière d'IA est essentiellement un double jeu entre l'efficacité de l'acquisition des données et la conformité éthique, et DePIN offre la solution technique optimale. La disruption de Grass réside dans la réalisation de cette fusion.
1.1 DePIN : Reconstructer le paradigme mondial des infrastructures
DePIN( est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques décentralisées à l'échelle mondiale grâce à la technologie blockchain. Sa logique centrale repose sur : l'utilisation d'incitations par des jetons pour encourager la contribution de ressources inutilisées par la communauté, construisant ainsi un réseau d'infrastructure décentralisé pour remplacer le modèle coûteux et peu efficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente des avantages significatifs en termes de structure de coûts, de modèles de gouvernance, de résilience du réseau et d'écosystème d'expansion.
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 ( dans deux grandes catégories, et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi que des mécanismes d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Selon les données publiques, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde aura 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, englobant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
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) 1.2 Demande de données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle. La performance et l'efficacité des modèles AI 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 AI.
Cependant, l'offre de données traditionnelles fait face à de nombreux points de douleur :
DePIN offre une solution à ces points de douleur :
Le projet Grass se situe à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN dans le domaine de la collecte de données AI, et construit un réseau de capture de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
![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 repose sur son seuil de participation extrêmement bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un "mineur" de données AI, échangeant une bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de collecte de données décentralisé grâce à l'architecture DePIN, offrant des sources de données à haut rapport qualité-prix et à grande 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 en 10 jours après 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 de données.
) 2.1 Portée des activités
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie des données Internet via la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, en particulier pour fournir un soutien au développement de l'intelligence artificielle ###AI(.
Le cœur de cela est un réseau d'agents immobiliers qui permet aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs pour accéder et récupérer des données Internet provenant de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement de modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives sur le plan géographique.
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 grâce à un mécanisme de récompense.
Les utilisateurs peuvent commencer à participer en trois étapes : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette méthode de contribution de bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
) 2.2 Développement
2.3 Situation de l'équipe
Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs. Il détient une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université de York ainsi qu'un baccalauréat en ingénierie physique de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe viennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement de technologies blockchain et AI, avec une expérience dans les domaines concernés. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seul l'identité de Radonjic a été révélée.
Wynd Labs a été fondée en 2022, son produit phare est Grass.
2.4 Financement et partenaires importants
Situation de financement:
Partenaire:
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, l'étoile brillante, la banque de données AI en pleine expansion]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
3. Analyse technique du projet
Grass essaie de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques aux utilisateurs ordinaires.
Le réseau de nœuds, l'innovation dans le traitement ZKP et le grand livre de données dans l'architecture technique de Grass forment un flux de travail en boucle fermée, décentralisant toute la chaîne, de la collecte, à la validation jusqu'à la livraison, soutenant ainsi bien sa vision décentralisée.
) 3.1 Architecture technique de base : Sovereign Data Rollup
Grass est en train de construire le premier agrégateur de données souveraines. Il simplifie l'approvisionnement et la transformation des données grâce à un réseau de nœuds Grass répartis dans le monde entier, permettant ainsi un accès structuré aux données Web généralisées par l'IA. L'infrastructure est soutenue par un Rollup de données dédié sur Solana, conçu pour gérer l'ensemble du cycle de vie des données : sources, traitement, validation et construction de jeux de données. L'architecture s'articule autour des composants suivants :
Réseau de nœuds:
Preuve à divulgation nulle ### ZK ( processeur:
Livre de données:
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, une banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 3.2 Percées techniques et rationalité
La conception technique de Grass a formé une solution complète, soutenant sa vision technique :
Cependant, il est encore au stade de test, la collecte des données étant gérée par un système centralisé, ce qui peut limiter la réalisation de sa pleine décentralisation. Il est nécessaire de suivre les progrès du déploiement des réseaux Layer 2 à l'avenir pour assurer la réalisation de cette vision.
![Grass Depth Rapport d'étude : DePIN, une étoile brillante, la banque de données IA en expansion]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b.webp(
4. Modèle économique en vol
Grass a présenté un cercle commercial presque parfait. Le cercle entraîne l'offre, mais ne peut pas soutenir la demande.
) 4.1 Modèle commercial en boucle fermée : profiter pleinement des incitations par les jetons
Le modèle commercial de Grass peut être résumé comme suit : les utilisateurs contribuent en bande passante pour obtenir des récompenses en Grass Points → collecte des ressources de données publiques sur le web → les entreprises d'IA achètent des données → les revenus sont distribués par le biais de jetons, formant ainsi un cycle fermé.
Contribution des utilisateurs en bande passante:
Gratter les ressources de données publiques du site web:
Achat de données par des entreprises d'IA:
Boucle de rendement:
4.2 Innovation de modèle et points de succès
Le principal point d'innovation du modèle commercial de Grass est de créer un cycle de rétroaction positif grâce à un système de recommandation et des récompenses en jetons. Grass tente de redistribuer la valeur des données des grandes entreprises technologiques vers les utilisateurs ordinaires.
Le succès de son modèle commercial est indissociable des facteurs suivants :