Grass Derinlik Araştırma Raporu: DePIN sektöründeki AI veri bankası
Anahtar içerik
Grass'in DePIN projesinde öne çıkan temel faktörü sıfır engelli katılımdır.
Grass, sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisi aracılığıyla veri doğruluğunu sağlar, AI sektöründeki "kirli veri" sorununu çözer; aynı zamanda "bant genişliği madenciliği → puan teşviki" modeli ile 2.5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafı avantajı oluşturur.
AI veri talebinin artışı, Solana ve DePIN popülaritesi, makul işletme stratejileri gibi faktörlerin birleşimiyle, Grass AI veri sınıfı DePIN'in öncü projesi haline geldi.
Grass'ın sonraki gelişimi için dikkate alınması gereken anahtar faktörler:
Kısa vadeli: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm başarılı olacak mı?
Orta dönem: AI şirketleri satın alma veri ölçeği;
Uzun Vadeli: Veri Gizliliği ve Mülkiyet Kuralları.
Mevcut en büyük risk, "token çılgınlığının talep boşluğunu örtmesi" - Eğer gelecekte AI müşteri siparişleri artmazsa, mükemmel ticaret döngüsü "veri - sermaye" pozitif döngüsünden, arz tarafı balonu haline geri dönebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi AI'nın veri sıkıntısıyla karşılaştığında, sessiz bir veri eşitliği hareketi patlak veriyor.
DePIN, token ekonomisi aracılığıyla dünya genelindeki atıl kaynakları ( hesaplama gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtık altyapı ağı kurar; aynı zamanda, AI endüstrisi yapısal veri eksikliği, devlerin tekelci davranışları, gizlilik tartışmaları ve ada bariyerleri ile karşı karşıyadır, bu da verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmamasına yol açar.
Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ile etik uyumluluğun çift yönlü bir mücadelesidir ve DePIN en iyi teknik çözümü sunmaktadır.
Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminde yatmaktadır.
1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden İnşa Etmenin Küresel Paradigması
DePIN( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı), blok zinciri teknolojisi aracılığıyla global olarak dağılmış fiziksel kaynakları(, örneğin hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji vb.) entegre eden yeni bir ekonomik modeldir.
Temel mantığı şudur: Token teşvikleri aracılığıyla topluluk katkılarını harekete geçirerek, merkezi olmayan bir altyapı ağı oluşturmak, geleneksel merkezi hizmet sağlayıcılarının yüksek maliyetli, düşük verimli modelinin yerini almak.
Merkezi modelle karşılaştırıldığında, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetişim modeli, ağ dayanıklılığı, ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlara sahiptir.
Messari'nin tanımına göre, DePIN fiziksel altyapı (, kablosuz ağlar, enerji ağları ) ile dijital kaynak ağları (, depolama, hesaplama ) gibi iki ana kategoriye sahiptir ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleştirmesi ile teşvik mekanizması sağlamaktadır.
Fiziksel Altyapı: Belirli bir merkeziyetsiz kablosuz ağ projesini temsil ederek, topluluk tarafından sıcak nokta cihazlarının dağıtımıyla küresel kapsama sahip bir iletişim ağı inşa etmek;
Dijital kaynak ağı: belirli bir merkeziyetsiz depolama projesi, belirli bir dağıtık hesaplama projesi gibi projeleri içermekte olup, atıl kaynakların entegrasyonu ile paylaşım ekonomisi modeli oluşturmaktadır.
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonu aşmış durumda, piyasa büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşırken, penetrasyon oranı %0.1'in altında. Önümüzdeki on yıl içinde 100-1000 kat büyümesi bekleniyor.
2024 yılında, DePIN pazarının toplam değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'i aşacak.
Temel itici güç, kaynak verimliliğinin artırılmasıdır (, örneğin, atıl bant genişliği kullanımı ) ve talep patlaması (, örneğin, AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebi ) ile çift taraflı etkisi.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN'in gelişiminde hala temel zorluklardır.
1.2 AI veri gereksinimi: patlayıcı büyüme ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle de büyük dil modellerinin (, örneğin GPT) ve üretken sinir ağlarının (, örneğin MidJourney) eğitimi sırasında.
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verisinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri talep ölçeği ve özellikleri
Ölçek Atlama: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'dan fazla metin verisi gerekmektedir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesi ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet Oranı: AI geliştirmede veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturarak ticarileşmenin ana engeli haline geliyor;
Senaryo farklılaşması: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verisine ihtiyaç duyar, sağlık AI'sı gizlilik uyumlu vaka veritabanına dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verisine dayanır.
Geleneksel veri sağlama ağrıları
Veri engelleri: Anahtar işletmeler/aktörler gibi devler, geniş veri kaynaklarını kontrol ederken, küçük ve orta ölçekli geliştiriciler yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırma ile karşı karşıya kalıyor;
Veri adası: Veriler genellikle farklı kurumlar ve işletmeler arasında dağılmıştır, veri paylaşımı ve dolaşımı birçok engelle karşılaşmakta ve bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılmasını engellemektedir.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarıyla ilgilidir, örneğin bir sosyal medya sitesinin API ücretlendirme olayı geliştirici protestolarına yol açtı;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar toplama ile sonuçlanmakta; küresel veri kullanım oranı %20'nin altında.
Değer zinciri kesintisi: Veri üreten bireysel katkıcılar, sonraki veri kullanımında kâr elde edemez.
DePIN'in kırılma yolu
Dağıtık Veri Toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ( yakalayarak veri toplama maliyetlerini düşürmekte, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmaktadır;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması aracılığıyla, daha fazla katılımcının veri katkıda bulunmasını sağlamak, böylece verinin kalitesini ve çeşitliliğini artırmak ve AI modelinin genelleme yeteneğini geliştirmek mümkündür.
Merkeziyetsiz temizlik ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme tamamlanır, veri doğruluğunu sağlamak için sıfır bilgi kanıtı )ZK( ile birleştirilir;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngü: Veri katkıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talebin doğrudan eşleşmesini oluşturur.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer alıyor ve yenilikçi bir şekilde DePIN konseptini AI veri toplama alanına uygulayarak merkeziyetsiz bir veri toplama ağı inşa etti. Bu ağ, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlıyor.
Sonraki bölümlerde, Grass projesinin spesifik mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama senaryolarını ve gelecekteki gelişim potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz.
) 2. Proje Temel Bilgileri
Grass'ın hızlı genişlemesi, son derece düşük katılım eşiği sayesinde mümkün olmaktadır. Her kullanıcının AI verilerinin "madencisi" olmasına izin vererek, kullanılmayan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştirmesine olanak tanır.
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri yakalama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sağlar. Kullanıcılar sadece istemciyi kurarak bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri alabilir - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token ilk lansmanında 10 gün içinde %500'den fazla artış göstermiştir ve bu ticari mantığını doğrulamaktadır.
Proje, tanınmış bir girişim sermayesi kuruluşu ve diğer üst düzey sermayelerin yatırımı ile, Solana yüksek performans zincirine dayanarak veri mülkiyeti ve akışını gerçekleştirmektedir.
Mevcut ekip anonimliği hala tartışmalı, veri işleme merkeziyetsizleşme süreci takip edilmeye devam edilmelidir.
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka ###AI( geliştirme desteği sağlar.
Temel olarak, )residential proxy network( üzerinden konut aracı ağı aracılığıyla, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardan internet verilerine erişmesine ve bunları çekmesine olanak tanır; bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsili olan verilere ihtiyaç duyanlar için son derece faydalıdır.
Çözümlediği sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsizlik ve hata veya önyargı olasılığını artırır. Grass, merkeziyetsiz bir yöntemle güvenilir, doğrulanmış internet verileri sağlamayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgeli yayın ve gerçek zamanlı özellikler taşımaktadır.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak; verilerin, en az güven ile toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik etmektir.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcılar sadece üç adımda başlayabilir: Grass resmi web sitesini ziyaret edin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Puan kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanma yöntemiyle, sıradan kullanıcılara AI büyüme kârını paylaşma fırsatı sunmaktadır.
Özetle, Grass'ın temel özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısı yaparak ödül kazanır, veri değerinin geri dönüşünü sağlar; blok zinciri teknolojisi kullanarak verileri doğrular, verilerin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
)# 2.2 Gelişim Süreci
Kavram Aşaması: 2022 ortaları, proje Wynd Labs tarafından önerilen kavram.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlanması, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini işaret ediyor.
Tohum Ağırlığı Finansmanı: 2023'te, Grass 3,5 milyon dolar tohum ağırlığı finansmanı tamamladı, tanınmış bir risk sermayesi kuruluşu tarafından liderlik edildi, toplam 4,5 milyon dolar ###, bir yatırım şirketinin liderlik ettiği tohum öncesi tura dahil (.
Kullanıcı testi: 2023 yılının sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek ve kullanıcı testlerine başlanacak, erken kullanıcıların katılımı sağlanacak.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantılı düğüm cihazını duyurdu ve hızlı bir büyüme içinde. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2.5 milyonu geçti.
İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 1 milyon GRASS token ) toplam arzın %10'u (, erken kullanıcıları ödüllendiriyor.
Borsa açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsada açılacak, 10 gün içinde fiyat $0.6'dan $3.89'a, istikrarlı bir şekilde yaklaşık 5 kat artış gösterdi.
Mevcut durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekleme teşviği yapılıyor; ağın ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
Açık verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirildi, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diploması ile McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği lisans diplomasına sahiptir.
Takım üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir ve blok zinciri ile AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmaktadır, ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak, spesifik üye bilgileri yaygın olarak açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği açıklanmıştır.
Açık bilgilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kuruldu, ana ürünü Grass'tır.
Ekip arka planı, blockchain ve AI alanındaki uzmanlık becerilerini gösteriyor, ancak bilgi şeffaflığının yetersizliği yatırımcılar ve kullanıcıların güvenini etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar kazandırıyor, ancak diğer üyelerin anonimliği endişe yaratabilir.
2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve destek
Tohum Aşaması: 2023 yılında 3,5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamlandı, bir tanınmış risk sermayesi kuruluşu tarafından liderlik edildi. Kamu verilerine göre, tohum aşamasından sonra toplam finansman 4,5 milyon dolara ulaştı, bu, bir yatırım şirketi tarafından liderlik edilen tohum öncesi aşamayı da içeriyor.
A tur yatırım: Eylül 2024'te A tur yatırımını tamamlandı, tanınmış bir risk sermayesi kuruluşu liderlik yaptı, birçok tanınmış yatırım kuruluşu katıldı, miktar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: Birçok tanınmış girişim sermayesi şirketi, sektördeki tanınmış yatırımcılardır. Onların desteğini almak, projenin sektördeki kabulünü de göstermektedir.
Ortaklar
Blok zinciri platformu: Solana ağına dayalı olarak inşa edilmiş, proje Solana'nın yüksek performansını ve ölçeklenebilirliğini kullanmaktadır.
Şu anda AI şirketleri veya diğer projelerle belirli bir işbirliği belirtilmemiştir, ancak Solana ağı ekosistemi gelecekteki işbirlikleri için fırsatlar sunabilir.
3. Proje Teknoloji Analizi
Grass, verinin değerini büyük teknoloji şirketlerinden sıradan kullanıcılara yeniden dağıtmayı hedefliyor.
Grass teknolojisi mimarisindeki düğüm ağı, ZKP işleme yenilikleri, veri defteri, bu üçü kapalı döngü iş akışını oluşturur, toplama, doğrulama ve teslimatın tüm zincirinde merkeziyetsizlik sağlar, merkeziyetsiz vizyonunu iyi bir şekilde destekler.
Ancak, mevcut merkezi operasyonların çözülmesi gerekiyor, teknik uygulamanın sorunsuz bir şekilde hayata geçip geçmeyeceği hala takip edilmelidir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
5
Share
Comment
0/400
RektDetective
· 18h ago
zk-SNARKs çok havalı
View OriginalReply0
All-InQueen
· 18h ago
Sıfır eşik katılım? Ah bu, Token kazanabilir miyim?
View OriginalReply0
DarkPoolWatcher
· 18h ago
Bu dalgada ne yapabiliriz...
View OriginalReply0
CryptoTherapist
· 18h ago
burada psikolojik katmanları açalım... grass'ın sıfır engel yaklaşımı, kitlesel benimseme travması için zirve piyasa terapisi.
Grass: DePIN ve AI verilerinin yıkıcı birleşimi
Grass Derinlik Araştırma Raporu: DePIN sektöründeki AI veri bankası
Anahtar içerik
Grass, sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisi aracılığıyla veri doğruluğunu sağlar, AI sektöründeki "kirli veri" sorununu çözer; aynı zamanda "bant genişliği madenciliği → puan teşviki" modeli ile 2.5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafı avantajı oluşturur.
AI veri talebinin artışı, Solana ve DePIN popülaritesi, makul işletme stratejileri gibi faktörlerin birleşimiyle, Grass AI veri sınıfı DePIN'in öncü projesi haline geldi.
Kısa vadeli: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm başarılı olacak mı?
Orta dönem: AI şirketleri satın alma veri ölçeği;
Uzun Vadeli: Veri Gizliliği ve Mülkiyet Kuralları.
Mevcut en büyük risk, "token çılgınlığının talep boşluğunu örtmesi" - Eğer gelecekte AI müşteri siparişleri artmazsa, mükemmel ticaret döngüsü "veri - sermaye" pozitif döngüsünden, arz tarafı balonu haline geri dönebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi AI'nın veri sıkıntısıyla karşılaştığında, sessiz bir veri eşitliği hareketi patlak veriyor.
DePIN, token ekonomisi aracılığıyla dünya genelindeki atıl kaynakları ( hesaplama gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtık altyapı ağı kurar; aynı zamanda, AI endüstrisi yapısal veri eksikliği, devlerin tekelci davranışları, gizlilik tartışmaları ve ada bariyerleri ile karşı karşıyadır, bu da verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmamasına yol açar.
Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ile etik uyumluluğun çift yönlü bir mücadelesidir ve DePIN en iyi teknik çözümü sunmaktadır.
Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminde yatmaktadır.
1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden İnşa Etmenin Küresel Paradigması
DePIN( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı), blok zinciri teknolojisi aracılığıyla global olarak dağılmış fiziksel kaynakları(, örneğin hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji vb.) entegre eden yeni bir ekonomik modeldir.
Temel mantığı şudur: Token teşvikleri aracılığıyla topluluk katkılarını harekete geçirerek, merkezi olmayan bir altyapı ağı oluşturmak, geleneksel merkezi hizmet sağlayıcılarının yüksek maliyetli, düşük verimli modelinin yerini almak.
Merkezi modelle karşılaştırıldığında, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetişim modeli, ağ dayanıklılığı, ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlara sahiptir.
Messari'nin tanımına göre, DePIN fiziksel altyapı (, kablosuz ağlar, enerji ağları ) ile dijital kaynak ağları (, depolama, hesaplama ) gibi iki ana kategoriye sahiptir ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleştirmesi ile teşvik mekanizması sağlamaktadır.
Fiziksel Altyapı: Belirli bir merkeziyetsiz kablosuz ağ projesini temsil ederek, topluluk tarafından sıcak nokta cihazlarının dağıtımıyla küresel kapsama sahip bir iletişim ağı inşa etmek;
Dijital kaynak ağı: belirli bir merkeziyetsiz depolama projesi, belirli bir dağıtık hesaplama projesi gibi projeleri içermekte olup, atıl kaynakların entegrasyonu ile paylaşım ekonomisi modeli oluşturmaktadır.
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonu aşmış durumda, piyasa büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşırken, penetrasyon oranı %0.1'in altında. Önümüzdeki on yıl içinde 100-1000 kat büyümesi bekleniyor.
2024 yılında, DePIN pazarının toplam değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'i aşacak.
Temel itici güç, kaynak verimliliğinin artırılmasıdır (, örneğin, atıl bant genişliği kullanımı ) ve talep patlaması (, örneğin, AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebi ) ile çift taraflı etkisi.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN'in gelişiminde hala temel zorluklardır.
1.2 AI veri gereksinimi: patlayıcı büyüme ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle de büyük dil modellerinin (, örneğin GPT) ve üretken sinir ağlarının (, örneğin MidJourney) eğitimi sırasında.
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verisinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri talep ölçeği ve özellikleri
Ölçek Atlama: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'dan fazla metin verisi gerekmektedir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesi ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet Oranı: AI geliştirmede veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturarak ticarileşmenin ana engeli haline geliyor;
Senaryo farklılaşması: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verisine ihtiyaç duyar, sağlık AI'sı gizlilik uyumlu vaka veritabanına dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verisine dayanır.
Geleneksel veri sağlama ağrıları
Veri engelleri: Anahtar işletmeler/aktörler gibi devler, geniş veri kaynaklarını kontrol ederken, küçük ve orta ölçekli geliştiriciler yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırma ile karşı karşıya kalıyor;
Veri adası: Veriler genellikle farklı kurumlar ve işletmeler arasında dağılmıştır, veri paylaşımı ve dolaşımı birçok engelle karşılaşmakta ve bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılmasını engellemektedir.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarıyla ilgilidir, örneğin bir sosyal medya sitesinin API ücretlendirme olayı geliştirici protestolarına yol açtı;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar toplama ile sonuçlanmakta; küresel veri kullanım oranı %20'nin altında.
Değer zinciri kesintisi: Veri üreten bireysel katkıcılar, sonraki veri kullanımında kâr elde edemez.
DePIN'in kırılma yolu
Dağıtık Veri Toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ( yakalayarak veri toplama maliyetlerini düşürmekte, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmaktadır;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması aracılığıyla, daha fazla katılımcının veri katkıda bulunmasını sağlamak, böylece verinin kalitesini ve çeşitliliğini artırmak ve AI modelinin genelleme yeteneğini geliştirmek mümkündür.
Merkeziyetsiz temizlik ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme tamamlanır, veri doğruluğunu sağlamak için sıfır bilgi kanıtı )ZK( ile birleştirilir;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngü: Veri katkıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talebin doğrudan eşleşmesini oluşturur.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer alıyor ve yenilikçi bir şekilde DePIN konseptini AI veri toplama alanına uygulayarak merkeziyetsiz bir veri toplama ağı inşa etti. Bu ağ, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlıyor.
Sonraki bölümlerde, Grass projesinin spesifik mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama senaryolarını ve gelecekteki gelişim potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz.
) 2. Proje Temel Bilgileri
Grass'ın hızlı genişlemesi, son derece düşük katılım eşiği sayesinde mümkün olmaktadır. Her kullanıcının AI verilerinin "madencisi" olmasına izin vererek, kullanılmayan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştirmesine olanak tanır.
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri yakalama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sağlar. Kullanıcılar sadece istemciyi kurarak bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri alabilir - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token ilk lansmanında 10 gün içinde %500'den fazla artış göstermiştir ve bu ticari mantığını doğrulamaktadır.
Proje, tanınmış bir girişim sermayesi kuruluşu ve diğer üst düzey sermayelerin yatırımı ile, Solana yüksek performans zincirine dayanarak veri mülkiyeti ve akışını gerçekleştirmektedir.
Mevcut ekip anonimliği hala tartışmalı, veri işleme merkeziyetsizleşme süreci takip edilmeye devam edilmelidir.
![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
)# 2.1 İş Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka ###AI( geliştirme desteği sağlar.
Temel olarak, )residential proxy network( üzerinden konut aracı ağı aracılığıyla, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardan internet verilerine erişmesine ve bunları çekmesine olanak tanır; bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsili olan verilere ihtiyaç duyanlar için son derece faydalıdır.
Çözümlediği sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsizlik ve hata veya önyargı olasılığını artırır. Grass, merkeziyetsiz bir yöntemle güvenilir, doğrulanmış internet verileri sağlamayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgeli yayın ve gerçek zamanlı özellikler taşımaktadır.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak; verilerin, en az güven ile toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik etmektir.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcılar sadece üç adımda başlayabilir: Grass resmi web sitesini ziyaret edin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Puan kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanma yöntemiyle, sıradan kullanıcılara AI büyüme kârını paylaşma fırsatı sunmaktadır.
Özetle, Grass'ın temel özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısı yaparak ödül kazanır, veri değerinin geri dönüşünü sağlar; blok zinciri teknolojisi kullanarak verileri doğrular, verilerin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
)# 2.2 Gelişim Süreci
Kavram Aşaması: 2022 ortaları, proje Wynd Labs tarafından önerilen kavram.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlanması, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini işaret ediyor.
Tohum Ağırlığı Finansmanı: 2023'te, Grass 3,5 milyon dolar tohum ağırlığı finansmanı tamamladı, tanınmış bir risk sermayesi kuruluşu tarafından liderlik edildi, toplam 4,5 milyon dolar ###, bir yatırım şirketinin liderlik ettiği tohum öncesi tura dahil (.
Kullanıcı testi: 2023 yılının sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek ve kullanıcı testlerine başlanacak, erken kullanıcıların katılımı sağlanacak.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantılı düğüm cihazını duyurdu ve hızlı bir büyüme içinde. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2.5 milyonu geçti.
İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 1 milyon GRASS token ) toplam arzın %10'u (, erken kullanıcıları ödüllendiriyor.
Borsa açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsada açılacak, 10 gün içinde fiyat $0.6'dan $3.89'a, istikrarlı bir şekilde yaklaşık 5 kat artış gösterdi.
Mevcut durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekleme teşviği yapılıyor; ağın ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
)# 2.3 Takım Durumu
Açık verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirildi, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diploması ile McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği lisans diplomasına sahiptir.
Takım üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir ve blok zinciri ile AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmaktadır, ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak, spesifik üye bilgileri yaygın olarak açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği açıklanmıştır.
Açık bilgilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kuruldu, ana ürünü Grass'tır.
Ekip arka planı, blockchain ve AI alanındaki uzmanlık becerilerini gösteriyor, ancak bilgi şeffaflığının yetersizliği yatırımcılar ve kullanıcıların güvenini etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar kazandırıyor, ancak diğer üyelerin anonimliği endişe yaratabilir.
2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve destek
Tohum Aşaması: 2023 yılında 3,5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamlandı, bir tanınmış risk sermayesi kuruluşu tarafından liderlik edildi. Kamu verilerine göre, tohum aşamasından sonra toplam finansman 4,5 milyon dolara ulaştı, bu, bir yatırım şirketi tarafından liderlik edilen tohum öncesi aşamayı da içeriyor.
A tur yatırım: Eylül 2024'te A tur yatırımını tamamlandı, tanınmış bir risk sermayesi kuruluşu liderlik yaptı, birçok tanınmış yatırım kuruluşu katıldı, miktar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: Birçok tanınmış girişim sermayesi şirketi, sektördeki tanınmış yatırımcılardır. Onların desteğini almak, projenin sektördeki kabulünü de göstermektedir.
Ortaklar
Blok zinciri platformu: Solana ağına dayalı olarak inşa edilmiş, proje Solana'nın yüksek performansını ve ölçeklenebilirliğini kullanmaktadır.
Şu anda AI şirketleri veya diğer projelerle belirli bir işbirliği belirtilmemiştir, ancak Solana ağı ekosistemi gelecekteki işbirlikleri için fırsatlar sunabilir.
3. Proje Teknoloji Analizi
Grass, verinin değerini büyük teknoloji şirketlerinden sıradan kullanıcılara yeniden dağıtmayı hedefliyor.
Grass teknolojisi mimarisindeki düğüm ağı, ZKP işleme yenilikleri, veri defteri, bu üçü kapalı döngü iş akışını oluşturur, toplama, doğrulama ve teslimatın tüm zincirinde merkeziyetsizlik sağlar, merkeziyetsiz vizyonunu iyi bir şekilde destekler.
Ancak, mevcut merkezi operasyonların çözülmesi gerekiyor, teknik uygulamanın sorunsuz bir şekilde hayata geçip geçmeyeceği hala takip edilmelidir.
![GrassDerinlik研报：