Глибина дослідження Grass: яскрава зірка в галузі DePIN, розширення AI банку даних
Основні пункти TL; DR
Як Grass може виділитися серед багатьох проектів DePIN?
Основна ідея полягає в нульовому порозі для участі, користувач є основою, інші фактори є важелями.
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішню конкуренцію DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення достовірності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно використовуючи модель "майнінгу пропускної спроможності → стимулювання балів", перетворюючи 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, формуючи переваги з боку постачання.
Завдяки збільшенню попиту на дані AI, популярності Solana та DePIN, а також раціональним методам управління, було створено провідну позицію в класі DePIN для даних AI.
На які фактори слід звернути увагу щодо подальшого розвитку Grass?
Короткостроковий погляд на реалізацію технологій: чи зможе децентралізований перехід у 2025 році пройти успішно;
Середньостроковий перегляд попиту: обсяги закупівлі даних AI-компаніями;
Довгострокова гра на відповідність: правила конфіденційності даних та власності.
Наразі найбільший ризик полягає в "бумі токенів, що приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться забезпечити зростання замовлень від AI-клієнтів, ідеальне бізнес-колесо може перетворитися з "дані-капітал" на позитивний цикл у спекулятивний бік.
1. Галузевий контекст
Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними AI, тихо спалахує рух за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні невикористані ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ) через токеноміку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% цінності даних не було реалізовано.
Сутність майбутньої конкуренції в AI полягає в подвійній грі між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації синергії цих двох елементів.
1.1 DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та виникненням ідеї Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є саме проявом цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, що інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна спроможність, енергія тощо), за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: через токенне стимулювання сприяти внескам спільноти у використання вільних ресурсів, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, що замінює традиційні централізовані постачальники послуг з їх високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
Сегментовані області та типовi випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурси (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує узгодження попиту і пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі децентралізованої бездротової мережі Helium(, що представляє собою глобальну комунікаційну мережу, побудовану через розгортання точок доступу спільнотою;
Цифрові ресурсні мережі: включають децентралізоване зберігання Filecoin), розподілені обчислення Aethir( тощо, через інтеграцію неактивних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а ринок досяг 50 мільярдів доларів, але проникнення становить менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація DePIN-сфери досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів ), таких як використання незайнятої пропускної здатності ( та вибух попиту ), наприклад, на обчислювальну потужність і дані внаслідок AI ( двостороннього ефекту.
Звичайно, масштабованість, конфіденційність даних та безпека верифікації в децентралізованих мережах залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI дані потреби: сплеск зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нового часу (Data є новою нафтою)"
Отримання та обробка даних штучного інтелекту є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо при навчанні великих мовних моделей ###, таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI-моделей.
Обсяги та характеристики вимог до даних
Підвищення рівня: наприклад, для GPT-4 потрібно понад 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає реального оновлення та різноманітності даних;
Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;
Диференціація сцен: Автономне водіння потребує даних датчиків високої точності, медичний ШІ залежить від відповідних до конфіденційності бази випадків, соціальний ШІ залежить від даних поведінки користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Дані бар'єри: Ядрові компанії/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острів даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обміну та циркуляції даних заважає безліч перешкод, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Приватність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо приватності та авторських прав, як це було з платним доступом до Reddit API, що викликало протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних становить менше 20%;
Перервана ціннісна ланка: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати прибуток від подальшого використання даних.
Шляхи вирішення проблем DePIN
Розподілений збір даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані ), такі як соціальні медіа, публічні бази даних (, знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштаб збору даних;
Покращення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість та різноманітність даних, покращуючи здатність моделі ШІ до узагальнення.
Децентралізоване очищення та маркування: Спільна робота громади для завершення попередньої обробки даних з використанням нульових знань )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване стимулювання закритого циклу: учасники даних отримують винагороду у токенах, а замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перетині DePIN і індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання моделей AI.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні характеристики, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
![GrassГлибина研报：DePIN亮енька зірка, що розширюється AI банку даних])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати 'майнером' AI-даних, обмінюючи вільну смугу пропускання на майбутні дивіденди.
Grass через архітектуру DePIN будує децентралізовану мережу збору даних, яка забезпечує високоефективні та різноманітні джерела даних для навчання ШІ. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність та отримати токенні винагороди - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токени за 10 днів зросли більше ніж у 5 разів, підтверджуючи їх комерційну логіку.
Проект отримав підтримку від провідних інвесторів, таких як Polychain і Hack VC, спираючись на високо продуктивний ланцюг Solana для реалізації прав на дані та їх обігу.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
) 2.1 Обсяг послуг
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, особливо для підтримки розробки штучного інтелекту (AI).
Його основа – це через住宅代理网络###residential proxy network(, що дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання AI моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Проблема, що вирішується: Традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і підлягає помилкам чи упередженням. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію в різних регіонах та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та заохочувати участь через механізми винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачі можуть почати всього за три кроки: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення пропускної спроможності для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися зростанням дивідендів AI.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у: низьких витратах на збори даних в децентралізованій мережі, більш різноманітних даних; користувачі отримують винагороду за внесок у ширину каналу, що реалізує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість та надійність даних.
![GrassГлибина研报：DePIN亮аюча зірка, розширюючася AI банківська дані])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Історія розвитку
Етап концепції: У середині 2022 року концепцію було запропоновано компанією Wynd Labs.
Етап розробки: Початок побудови продукту на початку 2023 року позначає перехід проекту до фактичного етапу розробки.
Сідлова фінансування: У 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США на стадії сідла, яке очолили Polychain Capital і Tribe Capital, загалом 4,5 мільйона доларів США (, включаючи фінансування на стадії перед сідлом, яке очолило No Limit Holdings ).
Користувацьке тестування: Наприкінці 2023 року запустять розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів.
Етапи: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аеродроп: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аеродропу, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ###10% загального обсягу (, винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржах: 28 жовтня 2024 року запуск на біржах OKX та інших, протягом 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: Проект продовжує розширюватися, зараз триває друга стадія мотивації користувачів; планується запуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та участь користувачів.
) 2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником якого є Андрій Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs, має магістерську ступінь з математики та статистики університету Йорка та бакалаврат з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, зосереджуючись на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних сферах. Проте конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, тільки особа Радоніча була розкрита.
Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована в 2022 році, а її основний продукт – Grass.
( 2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідкевий раунд: У 2023 році завершено фінансування сідкового раунду в розмірі 3,5 мільйона доларів, яке очолили Polychain Capital та Tribe Capital. Згідно з Rootdata, після сідкового раунду загальний обсяг фінансування досяг 4,5 мільйона доларів, включаючи сідковий раунд перед фінансуванням, очолюваний No Limit Holdings.
Раунд A: Завершено раунд A фінансування у вересні 2024 року, участь взяли HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard, сума не розголошена.
Підтримка інвесторів: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard - це відомі інвестори в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в індустрії.
Партнери
Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проектні переваги
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
5 лайків
Нагородити
5
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SatoshiHeir
· 18год тому
Після всебічної перевірки коду основної мережі Біткойн, спосіб вирішення даних від 草茶 є правильним!!
Переглянути оригіналвідповісти на0
NewPumpamentals
· 18год тому
Що-що, все - це інфраструктура ol, 250 тисяч користувачів ще недостатньо.
Grass всебічний аналіз: хто буде домінувати в майбутньому банку даних AI?
Глибина дослідження Grass: яскрава зірка в галузі DePIN, розширення AI банку даних
Основні пункти TL; DR
Основна ідея полягає в нульовому порозі для участі, користувач є основою, інші фактори є важелями.
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішню конкуренцію DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення достовірності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно використовуючи модель "майнінгу пропускної спроможності → стимулювання балів", перетворюючи 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, формуючи переваги з боку постачання.
Завдяки збільшенню попиту на дані AI, популярності Solana та DePIN, а також раціональним методам управління, було створено провідну позицію в класі DePIN для даних AI.
Короткостроковий погляд на реалізацію технологій: чи зможе децентралізований перехід у 2025 році пройти успішно;
Середньостроковий перегляд попиту: обсяги закупівлі даних AI-компаніями;
Довгострокова гра на відповідність: правила конфіденційності даних та власності.
Наразі найбільший ризик полягає в "бумі токенів, що приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться забезпечити зростання замовлень від AI-клієнтів, ідеальне бізнес-колесо може перетворитися з "дані-капітал" на позитивний цикл у спекулятивний бік.
1. Галузевий контекст
Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними AI, тихо спалахує рух за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні невикористані ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ) через токеноміку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% цінності даних не було реалізовано.
Сутність майбутньої конкуренції в AI полягає в подвійній грі між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації синергії цих двох елементів.
1.1 DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та виникненням ідеї Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є саме проявом цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN(Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, що інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна спроможність, енергія тощо), за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: через токенне стимулювання сприяти внескам спільноти у використання вільних ресурсів, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, що замінює традиційні централізовані постачальники послуг з їх високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
Сегментовані області та типовi випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурси (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує узгодження попиту і пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі децентралізованої бездротової мережі Helium(, що представляє собою глобальну комунікаційну мережу, побудовану через розгортання точок доступу спільнотою;
Цифрові ресурсні мережі: включають децентралізоване зберігання Filecoin), розподілені обчислення Aethir( тощо, через інтеграцію неактивних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а ринок досяг 50 мільярдів доларів, але проникнення становить менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація DePIN-сфери досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів ), таких як використання незайнятої пропускної здатності ( та вибух попиту ), наприклад, на обчислювальну потужність і дані внаслідок AI ( двостороннього ефекту.
Звичайно, масштабованість, конфіденційність даних та безпека верифікації в децентралізованих мережах залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI дані потреби: сплеск зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нового часу (Data є новою нафтою)"
Отримання та обробка даних штучного інтелекту є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо при навчанні великих мовних моделей ###, таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI-моделей.
Обсяги та характеристики вимог до даних
Підвищення рівня: наприклад, для GPT-4 потрібно понад 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає реального оновлення та різноманітності даних;
Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;
Диференціація сцен: Автономне водіння потребує даних датчиків високої точності, медичний ШІ залежить від відповідних до конфіденційності бази випадків, соціальний ШІ залежить від даних поведінки користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Дані бар'єри: Ядрові компанії/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острів даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обміну та циркуляції даних заважає безліч перешкод, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Приватність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо приватності та авторських прав, як це було з платним доступом до Reddit API, що викликало протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних становить менше 20%;
Перервана ціннісна ланка: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати прибуток від подальшого використання даних.
Шляхи вирішення проблем DePIN
Розподілений збір даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані ), такі як соціальні медіа, публічні бази даних (, знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштаб збору даних;
Покращення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість та різноманітність даних, покращуючи здатність моделі ШІ до узагальнення.
Децентралізоване очищення та маркування: Спільна робота громади для завершення попередньої обробки даних з використанням нульових знань )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване стимулювання закритого циклу: учасники даних отримують винагороду у токенах, а замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перетині DePIN і індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання моделей AI.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні характеристики, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
![GrassГлибина研报：DePIN亮енька зірка, що розширюється AI банку даних])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати 'майнером' AI-даних, обмінюючи вільну смугу пропускання на майбутні дивіденди.
Grass через архітектуру DePIN будує децентралізовану мережу збору даних, яка забезпечує високоефективні та різноманітні джерела даних для навчання ШІ. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність та отримати токенні винагороди - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токени за 10 днів зросли більше ніж у 5 разів, підтверджуючи їх комерційну логіку.
Проект отримав підтримку від провідних інвесторів, таких як Polychain і Hack VC, спираючись на високо продуктивний ланцюг Solana для реалізації прав на дані та їх обігу.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
) 2.1 Обсяг послуг
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, особливо для підтримки розробки штучного інтелекту (AI).
Його основа – це через住宅代理网络###residential proxy network(, що дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання AI моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Проблема, що вирішується: Традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і підлягає помилкам чи упередженням. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію в різних регіонах та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та заохочувати участь через механізми винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачі можуть почати всього за три кроки: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення пропускної спроможності для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися зростанням дивідендів AI.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у: низьких витратах на збори даних в децентралізованій мережі, більш різноманітних даних; користувачі отримують винагороду за внесок у ширину каналу, що реалізує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість та надійність даних.
![GrassГлибина研报：DePIN亮аюча зірка, розширюючася AI банківська дані])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Історія розвитку
Етап концепції: У середині 2022 року концепцію було запропоновано компанією Wynd Labs.
Етап розробки: Початок побудови продукту на початку 2023 року позначає перехід проекту до фактичного етапу розробки.
Сідлова фінансування: У 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США на стадії сідла, яке очолили Polychain Capital і Tribe Capital, загалом 4,5 мільйона доларів США (, включаючи фінансування на стадії перед сідлом, яке очолило No Limit Holdings ).
Користувацьке тестування: Наприкінці 2023 року запустять розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів.
Етапи: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аеродроп: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аеродропу, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ###10% загального обсягу (, винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржах: 28 жовтня 2024 року запуск на біржах OKX та інших, протягом 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: Проект продовжує розширюватися, зараз триває друга стадія мотивації користувачів; планується запуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та участь користувачів.
) 2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником якого є Андрій Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs, має магістерську ступінь з математики та статистики університету Йорка та бакалаврат з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, зосереджуючись на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних сферах. Проте конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, тільки особа Радоніча була розкрита.
Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована в 2022 році, а її основний продукт – Grass.
( 2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідкевий раунд: У 2023 році завершено фінансування сідкового раунду в розмірі 3,5 мільйона доларів, яке очолили Polychain Capital та Tribe Capital. Згідно з Rootdata, після сідкового раунду загальний обсяг фінансування досяг 4,5 мільйона доларів, включаючи сідковий раунд перед фінансуванням, очолюваний No Limit Holdings.
Раунд A: Завершено раунд A фінансування у вересні 2024 року, участь взяли HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard, сума не розголошена.
Підтримка інвесторів: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard - це відомі інвестори в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в індустрії.
Партнери
Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проектні переваги