Глубина Grass: Яркая звезда в области DePIN, расширение AI банков данных
Основные моменты TL; DR
Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?
Суть заключается в нулевом пороге участия, пользователь является основой, а другие факторы - рычагом.
Grass преодолевает внутреннюю конкуренцию DePIN с помощью двойного двигателя "технологии + модели" - использует нулевое знание и архитектуру Solana Layer2 для гарантии подлинности данных, решая проблему "грязных данных" в AI-индустрии; одновременно применяет модель "майнинг пропускной способности → стимулы по积分ам", превращая 2,5 миллиона пользователей в узлы данных и создавая преимущества на стороне предложения.
Совокупность таких факторов, как резкий рост спроса на данные AI, популярность Solana и DePIN, а также разумные методы управления, создала лидерство в области DePIN для данных AI.
На какие факторы следует обратить внимание при дальнейшем развитии Grass?
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: сможет ли децентрализованный переход в 2025 году пройти успешно;
Промежуточный взгляд на проверку спроса: объем закупок данных AI-компаний;
Долгосрочные игры с соблюдением правил: правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в "буме токенов, скрывающем вакуум спроса" - если в будущем не удастся реализовать рост заказов от клиентов AI, идеальный коммерческий маховик может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Фоновая информация по отрасли
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN встречает данные, связанные с AI, тихо вспыхивает движение за равенство данных.
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы (, такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность ), через токеномику для создания распределенной инфраструктурной сети; в то же время, индустрия ИИ сталкивается с структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изолированных островов, что приводит к тому, что 80% стоимости данных не раскрыто.
Суть будущих конкуренций в области ИИ заключается в двойной игре между эффективностью получения данных и этической совместимостью, а DePIN предлагает технически оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и появлением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является воплощением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN(Децентрализованные физические инфраструктурные сети, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение данных, пропускная способность, энергия и т. д.).
Суть в следующем: посредством токенов, мотивирующих сообщество вносить вклад в использование неиспользуемых ресурсов, создается децентрализованная сеть инфраструктуры, заменяющая высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
Драйверы отрасли
В сравнении с централизованной моделью, декомпозиция физической инфраструктуры имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экологическая экспансия.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсы сети (, такие как хранение, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов через технологии блокчейн.
Физическая инфраструктура: представлена децентрализованной беспроводной сетью Helium(, которая строит глобальную сеть связи через развертывание горячих точек сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя Filecoin) децентрализованное хранилище(, Aethir) распределенные вычисления( и т.д., формируя модель共享经济 через интеграцию неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год, количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а рыночная стоимость достигла 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующего десятилетия ожидается рост 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовым темпом роста более 35%.
Основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов ), такое как использование неиспользуемой пропускной способности ( и взрывной спрос ), например, на вычислительные мощности и данные со стороны ИИ (.
Конечно, масштабируемость, конфиденциальность данных и безопасность верификации децентрализованных сетей остаются ключевыми проблемами в развитии DePIN.
![Травяная Глубина исследования: DePIN яркая звезда, расширяющийся AI банков данных])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI-данные Требования: Взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — новая нефть ###Data is the new oil("
Получение и обработка данных ИИ являются основным двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей ), таких как GPT (, и генеративных нейронных сетей ), таких как MidJourney (.
Производительность и эффективность моделей ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности моделей ИИ.
Объем и характеристики данных
Уровень прыжка: на примере GPT-4, для обучения требуется более 45 ТБ текстовых данных, в то время как скорость итерации генеративного ИИ требует, чтобы данные обновлялись и разнообразились в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что становится основным瓶颈ом для коммерциализации;
Дифференциация сцен: Автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдения конфиденциальности базы данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: Крупные предприятия/основные игроки контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто разбросаны между различными учреждениями и компаниями, что создает множество препятствий для обмена и циркуляции данных, в результате чего ресурсы данных не могут быть полностью использованы.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, событие с платным API Reddit, которое вызвало протесты среди разработчиков;
Низкая эффективность обращения: изоляция данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, мировая степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные создатели данных не могут извлекать прибыль из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN
Распространенное сбор данных: С помощью сети узлов захватываются открытые данные ), такие как социальные медиа, публичные базы данных (, что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: С помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность моделей ИИ.
Децентрализованная очистка и аннотирование: Сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, используя нулевое доказательство )ZK( для обеспечения подлинности данных;
Токенизированный стимул замкнутого цикла: поставщики данных получают токеновые вознаграждения, а запросчики покупают структурированные наборы данных за токены, формируя прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI-данных и инновационно применяет концепцию DePIN в области сбора данных для AI, создавая децентрализованную сеть для извлечения данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы глубоко проанализируем конкретные механизмы проекта Grass, его технические характеристики, сценарии применения и перспективы развития.
! [Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основная информация о проекте
Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Это позволяет каждому пользователю стать 'майнером' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть сбора данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить токены в качестве вознаграждения - за год привлечено более 2,5 миллиона узлов, в течение первых 10 дней после старта токена рост составил более 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил поддержку от таких топовых капиталов, как Polychain, Hack VC и др., полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и оборота данных.
Анонимность текущей команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
) 2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую полосу пропускания пользовательских устройств, предоставляя поддержку для разработки искусственного интеллекта ###AI(.
Его основная суть заключается в использовании住宅代理网络)residential proxy network(, что позволяет компаниям использовать интернет-соединения пользователей для доступа и извлечения интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения AI-моделей, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема, которую решает: Традиционный веб-скрейпинг обычно выполняется централизованными системами, что делает его неэффективным и подверженным ошибкам или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные данные из интернета с помощью децентрализованного подхода, а данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, публикуются из разных регионов и являются актуальными.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного слоя интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным доверием. Его миссия состоит в том, чтобы наделить пользователей правом вносить вклад в слой данных и стимулировать участие через механизмы вознаграждения.
Способы участия пользователей: Пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ вклада в пропускную способность для получения вознаграждений предоставляет обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в том, что: децентрализованная сеть снижает стоимость сбора данных, обеспечивая более разнообразные данные; пользователи зарабатывают награды, внося свой вклад в пропускную способность, реализуя возврат стоимости данных; используются технологии блокчейна для проверки данных, что гарантирует прозрачность и надежность данных.
! [Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Этапы развития
Этап концепции: В середине 2022 года концепция проекта была предложена Wynd Labs.
Этап разработки: Начало строительства продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию фактической разработки.
Сид-финансирование: В 2023 году Grass завершила сид-финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемое Polychain Capital и Tribe Capital, в общей сложности 4,5 миллиона долларов ###, включая сид-финансирование на предварительном этапе, возглавляемое No Limit Holdings (.
Пользовательское тестирование: В конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей к участию.
Милestone: В апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года количество его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года объявлен первый аирдроп, распределение 100 миллионов токенов GRASS )10% от общего объема (, награда для ранних пользователей.
Запуск на биржах: 28 октября 2024 года запуск на биржах OKX и других, за 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущий статус: Проект продолжает расширяться, в настоящее время идет второй этап стимуляции пользователей; планируется выпуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и вовлеченность пользователей.
) 2.3 Состояние команды
Согласно данным Rootdata, Grass разработан Wynd Labs, основателем является Андрэй Радонич, который является CEO Wynd Labs и имеет степень магистра математики и статистики Университета Йорка, а также степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко раскрыта, только личность Радонича была обнародована.
Согласно Tracxn, Wynd Labs была основана в 2022 году, а их основной продукт - Grass.
2.4 Финансирование и важные партнеры по сотрудничеству
Инвесторы и поддержка
Сидированный раунд: В 2023 году завершено финансирование сидированного раунда на сумму 3,5 миллиона долларов, с руководством Polychain Capital и Tribe Capital. Согласно Rootdata, общее финансирование после сидированного раунда достигло 4,5 миллиона долларов, включая сидированный предраунд, возглавляемый No Limit Holdings.
Раунд A: Завершен раунд A в сентябре 2024 года, ведущим инвестором выступила HackVC, в раунде также участвовали Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: такие известные инвесторы, как HackVC, Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard, являются довольно известными в отрасли. Получение их поддержки также показывает признание проекта в отрасли.
Партнер
Блокчейн-платформа: построенная на сети Solana, проект利
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
5 Лайков
Награда
5
2
Поделиться
комментарий
0/400
SatoshiHeir
· 15ч назад
После всесторонней проверки исходного кода основной сети Биткойн, подход草茶 к решению данных является правильным!
Посмотреть ОригиналОтветить0
NewPumpamentals
· 15ч назад
Все это инфраструктура OL, 250 тысяч пользователей все еще недостаточно.
Grass панорамный анализ: кто будет вести будущее банков данных ИИ?
Глубина Grass: Яркая звезда в области DePIN, расширение AI банков данных
Основные моменты TL; DR
Суть заключается в нулевом пороге участия, пользователь является основой, а другие факторы - рычагом.
Grass преодолевает внутреннюю конкуренцию DePIN с помощью двойного двигателя "технологии + модели" - использует нулевое знание и архитектуру Solana Layer2 для гарантии подлинности данных, решая проблему "грязных данных" в AI-индустрии; одновременно применяет модель "майнинг пропускной способности → стимулы по积分ам", превращая 2,5 миллиона пользователей в узлы данных и создавая преимущества на стороне предложения.
Совокупность таких факторов, как резкий рост спроса на данные AI, популярность Solana и DePIN, а также разумные методы управления, создала лидерство в области DePIN для данных AI.
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: сможет ли децентрализованный переход в 2025 году пройти успешно;
Промежуточный взгляд на проверку спроса: объем закупок данных AI-компаний;
Долгосрочные игры с соблюдением правил: правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в "буме токенов, скрывающем вакуум спроса" - если в будущем не удастся реализовать рост заказов от клиентов AI, идеальный коммерческий маховик может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Фоновая информация по отрасли
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN встречает данные, связанные с AI, тихо вспыхивает движение за равенство данных.
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы (, такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность ), через токеномику для создания распределенной инфраструктурной сети; в то же время, индустрия ИИ сталкивается с структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изолированных островов, что приводит к тому, что 80% стоимости данных не раскрыто.
Суть будущих конкуренций в области ИИ заключается в двойной игре между эффективностью получения данных и этической совместимостью, а DePIN предлагает технически оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и появлением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является воплощением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN(Децентрализованные физические инфраструктурные сети, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение данных, пропускная способность, энергия и т. д.).
Суть в следующем: посредством токенов, мотивирующих сообщество вносить вклад в использование неиспользуемых ресурсов, создается децентрализованная сеть инфраструктуры, заменяющая высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
Драйверы отрасли
В сравнении с централизованной моделью, декомпозиция физической инфраструктуры имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экологическая экспансия.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсы сети (, такие как хранение, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов через технологии блокчейн.
Физическая инфраструктура: представлена децентрализованной беспроводной сетью Helium(, которая строит глобальную сеть связи через развертывание горячих точек сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя Filecoin) децентрализованное хранилище(, Aethir) распределенные вычисления( и т.д., формируя модель共享经济 через интеграцию неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год, количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а рыночная стоимость достигла 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующего десятилетия ожидается рост 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовым темпом роста более 35%.
Основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов ), такое как использование неиспользуемой пропускной способности ( и взрывной спрос ), например, на вычислительные мощности и данные со стороны ИИ (.
Конечно, масштабируемость, конфиденциальность данных и безопасность верификации децентрализованных сетей остаются ключевыми проблемами в развитии DePIN.
![Травяная Глубина исследования: DePIN яркая звезда, расширяющийся AI банков данных])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI-данные Требования: Взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — новая нефть ###Data is the new oil("
Получение и обработка данных ИИ являются основным двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей ), таких как GPT (, и генеративных нейронных сетей ), таких как MidJourney (.
Производительность и эффективность моделей ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности моделей ИИ.
Объем и характеристики данных
Уровень прыжка: на примере GPT-4, для обучения требуется более 45 ТБ текстовых данных, в то время как скорость итерации генеративного ИИ требует, чтобы данные обновлялись и разнообразились в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что становится основным瓶颈ом для коммерциализации;
Дифференциация сцен: Автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдения конфиденциальности базы данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: Крупные предприятия/основные игроки контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто разбросаны между различными учреждениями и компаниями, что создает множество препятствий для обмена и циркуляции данных, в результате чего ресурсы данных не могут быть полностью использованы.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, событие с платным API Reddit, которое вызвало протесты среди разработчиков;
Низкая эффективность обращения: изоляция данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, мировая степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные создатели данных не могут извлекать прибыль из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN
Распространенное сбор данных: С помощью сети узлов захватываются открытые данные ), такие как социальные медиа, публичные базы данных (, что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: С помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность моделей ИИ.
Децентрализованная очистка и аннотирование: Сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, используя нулевое доказательство )ZK( для обеспечения подлинности данных;
Токенизированный стимул замкнутого цикла: поставщики данных получают токеновые вознаграждения, а запросчики покупают структурированные наборы данных за токены, формируя прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI-данных и инновационно применяет концепцию DePIN в области сбора данных для AI, создавая децентрализованную сеть для извлечения данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы глубоко проанализируем конкретные механизмы проекта Grass, его технические характеристики, сценарии применения и перспективы развития.
! [Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основная информация о проекте
Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Это позволяет каждому пользователю стать 'майнером' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть сбора данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить токены в качестве вознаграждения - за год привлечено более 2,5 миллиона узлов, в течение первых 10 дней после старта токена рост составил более 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил поддержку от таких топовых капиталов, как Polychain, Hack VC и др., полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и оборота данных.
Анонимность текущей команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
) 2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую полосу пропускания пользовательских устройств, предоставляя поддержку для разработки искусственного интеллекта ###AI(.
Его основная суть заключается в использовании住宅代理网络)residential proxy network(, что позволяет компаниям использовать интернет-соединения пользователей для доступа и извлечения интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения AI-моделей, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема, которую решает: Традиционный веб-скрейпинг обычно выполняется централизованными системами, что делает его неэффективным и подверженным ошибкам или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные данные из интернета с помощью децентрализованного подхода, а данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, публикуются из разных регионов и являются актуальными.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного слоя интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным доверием. Его миссия состоит в том, чтобы наделить пользователей правом вносить вклад в слой данных и стимулировать участие через механизмы вознаграждения.
Способы участия пользователей: Пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ вклада в пропускную способность для получения вознаграждений предоставляет обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в том, что: децентрализованная сеть снижает стоимость сбора данных, обеспечивая более разнообразные данные; пользователи зарабатывают награды, внося свой вклад в пропускную способность, реализуя возврат стоимости данных; используются технологии блокчейна для проверки данных, что гарантирует прозрачность и надежность данных.
! [Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Этапы развития
Этап концепции: В середине 2022 года концепция проекта была предложена Wynd Labs.
Этап разработки: Начало строительства продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию фактической разработки.
Сид-финансирование: В 2023 году Grass завершила сид-финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемое Polychain Capital и Tribe Capital, в общей сложности 4,5 миллиона долларов ###, включая сид-финансирование на предварительном этапе, возглавляемое No Limit Holdings (.
Пользовательское тестирование: В конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей к участию.
Милestone: В апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года количество его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года объявлен первый аирдроп, распределение 100 миллионов токенов GRASS )10% от общего объема (, награда для ранних пользователей.
Запуск на биржах: 28 октября 2024 года запуск на биржах OKX и других, за 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущий статус: Проект продолжает расширяться, в настоящее время идет второй этап стимуляции пользователей; планируется выпуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и вовлеченность пользователей.
) 2.3 Состояние команды
Согласно данным Rootdata, Grass разработан Wynd Labs, основателем является Андрэй Радонич, который является CEO Wynd Labs и имеет степень магистра математики и статистики Университета Йорка, а также степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко раскрыта, только личность Радонича была обнародована.
Согласно Tracxn, Wynd Labs была основана в 2022 году, а их основной продукт - Grass.
2.4 Финансирование и важные партнеры по сотрудничеству
Инвесторы и поддержка
Сидированный раунд: В 2023 году завершено финансирование сидированного раунда на сумму 3,5 миллиона долларов, с руководством Polychain Capital и Tribe Capital. Согласно Rootdata, общее финансирование после сидированного раунда достигло 4,5 миллиона долларов, включая сидированный предраунд, возглавляемый No Limit Holdings.
Раунд A: Завершен раунд A в сентябре 2024 года, ведущим инвестором выступила HackVC, в раунде также участвовали Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: такие известные инвесторы, как HackVC, Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard, являются довольно известными в отрасли. Получение их поддержки также показывает признание проекта в отрасли.
Партнер
Блокчейн-платформа: построенная на сети Solana, проект利