Grass Глибина дослідження: AI дані банки в індустрії DePIN
Основні моменти
Grass у проєкті DePIN вирізняється завдяки нульовому порогу участі.
Grass забезпечує достовірність даних через нульові знання та архітектуру Solana Layer2, вирішуючи проблему "брудних даних" у галузі ШІ; одночасно за допомогою моделі "майнінг пропускної спроможності → стимулювання балами" перетворює 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, формуючи переваги на стороні пропозиції.
У зв'язку з ростом попиту на дані AI, популярністю Solana та DePIN, а також розумною операційною стратегією, Grass став провідним проєктом у категорії DePIN даних AI.
Ключові фактори, на які слід звернути увагу при подальшому розвитку Grass:
Короткостроково: чи буде успішна децентралізована трансформація у 2025 році;
Середній термін: обсяги даних про закупівлі компаній в сфері ШІ;
Довгострокові: правила конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в тому, що "божевілля з токенами приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому замовлення клієнтів на ШІ не зростуть, досконалий бізнес-замкнений цикл може деградувати з позитивного циклу "дані-капітал" у бульбашку на стороні пропозиції.
1. Галузевий фон
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; в той же час, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних не розкрито.
Майбутня конкуренція в AI насправді є подвійною грою ефективності отримання даних та етичної відповідності, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації злиття цих двох аспектів.
1.1 DePIN: відновлення глобальної парадигми інфраструктури
DePIN( децентралізована фізична інфраструктура мережі ) — це нова економічна модель, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо, за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, щоб за допомогою токенних стимулів активізувати внески спільноти з використанням неробочих ресурсів, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, яка замінює традиційну централізовану модель постачальників послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
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.
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру ), таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ( та цифрові ресурси ), такі як зберігання, обчислення (, і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання через технологію блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі певного децентралізованого бездротового мережевого проекту, через спільноту розгортаються гарячі точки для побудови комунікаційної мережі з глобальним покриттям;
Цифрова ресурсна мережа: включає певний проект децентралізованого зберігання, певний проект розподілених обчислень тощо, шляхом інтеграції вільних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а ринкова капіталізація досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. У найближчі десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна ринкова капіталізація DePIN-сектора досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів ), як-от використання незайнятої смуги пропускання ( та вибух попиту ), як-от потреба ШІ у обчислювальних потужностях і даних (, що створює двосторонній ефект.
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпека перевірки залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
![Трава Глибина дослідження: DePIN яскрава зірка, що розширюється AI банк даних])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
)# 1.2 Потреби даних AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери"
Отримання та обробка даних ІІ є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ###, таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність моделей штучного інтелекту в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та з географічним представництвом є критично важливими для продуктивності моделей штучного інтелекту.
Обсяги та характеристики потреби в даних
Рівень зростання: на прикладі GPT-4, навчання вимагає понад 45TB текстових даних, тоді як швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає актуалізації та різноманітності даних;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ складають понад 40% від загального бюджету, що стає основним комерційним вузьким місцем;
Сценарна диференціація: автономне водіння потребує даних високої точності з сенсорів, медичний ШІ залежить від бази випадків, що відповідає вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Больові точки традиційного постачання даних
Бар'єри даних: основні підприємства/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін даними та їх обіг стикаються з безліччю перешкод, що призводить до того, що дані не можуть бути належним чином використані.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з суперечками щодо конфіденційності та авторського права, як, наприклад, випадок з платним API певної соціальної мережі, що викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна використання даних становить менше 20%;
Перерва у ціннісному ланцюзі: індивідуальні учасники, що створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях розв'язання DePIN
Розподілене збори даних: через мережу вузлів збирати публічні дані ), такі як соціальні медіа, публічні бази даних (, зменшувати витрати на збір даних, підвищувати ефективність і масштаб збору даних;
Підвищення якості та різноманіття даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників до внесення даних, що підвищить якість та різноманіття даних, покращивши узагальнюючу здатність AI моделей.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, поєднуючи нульові знання )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване винагородження закритого циклу: дані, які надають внески, отримують винагороду у токенах, а замовники купують структуровані набори даних за токени, формуючи пряме відповідність попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії AI-даних, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити економічніші, ефективніші та надійніші джерела даних для навчання моделей AI.
У наступних розділах ми глибше проаналізуємо конкретні механізми, технічні особливості, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
) 2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без дуже низького бар'єру участі. Це дозволяє кожному користувачу стати "майнером" AI-даних, обмінюючи невикористану пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass через архітектуру DePIN створює децентралізовану мережу збору даних, що забезпечує високоякісні та різноманітні джерела даних для навчання AI. Користувачам достатньо встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність і отримати нагороду у вигляді токенів - протягом року залучено понад 2,5 мільйона вузлів, за 10 днів після запуску токена його вартість зросла більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав підтримку від відомого венчурного капіталу та інших провідних інвесторів, спираючись на високу продуктивність ланцюга Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
![GrassГлибина研报：DePIN亮енька зірка, розширюється AI банківські дані]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
)# 2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету за допомогою невикористаного пропускного здатності користувацьких пристроїв, особливо підтримуючи розробку штучного інтелекту ###AI(.
Його суть полягає в тому, що через住宅代理网络)residential proxy network( компанії можуть використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання моделей ШІ, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішують: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і легко призводить до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, які постачаються децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити внесок у дані, а також у стимулюванні участі через механізм 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 внеску в ширину для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися дивідендами від зростання ШІ.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: децентралізована мережа має низькі витрати на збори даних, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороди, вносячи свій пропускну здатність, забезпечуючи повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість і надійність даних.
)# 2.2 Історія розвитку
Концептуальний етап: у середині 2022 року концепцію представила компанія Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року, що знаменує початок фактичного етапу розробки проекту.
Сідневе фінансування: у 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США, яке очолило відоме венчурне капітальне агентство, загалом 4,5 мільйона доларів США ###, включаючи сідневе фінансування на етапі до сіднього раунду, яке очолила одна інвестиційна компанія (.
Користувацьке тестування: наприкінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Майлстоун: у квітні 2024 року проєкт оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі вже перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року буде оголошено про проведення першого аерозолю, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ) 10% від загального обсягу постачання (, винагорода для ранніх користувачів.
Лістинг на біржі: 28 жовтня 2024 року лістинг на певній біржі тощо, за 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, поступово піднявшись приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, наразі триває друга фаза стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залучення користувачів.
![GrassГлибина研报：DePIN亮ян зірка, розширюється AI даних банк])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
)# 2.3 Стан команди
Згідно з відкритими даними, Grass розроблений компанією Wynd Labs, засновником є Андреј Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики в Університеті Йорка та бакалаврський ступінь з інженерної фізики в Університеті Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, сфокусовані на розробці технологій блокчейн та штучного інтелекту, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів не була широко опублікована, лише особа Радоніча була розкрита.
Відповідно до відкритої інформації, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
Фон команди демонструє професійні здібності в галузі блокчейну та ШІ, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших учасників може викликати занепокоєння.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: У 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на суму 3,5 мільйона доларів США, яке очолив відомий венчурний капітал. Згідно з публічними даними, загальне фінансування після сідлового раунду досягло 4,5 мільйона доларів США, включаючи сідловий раунд попереднього фінансування, очолений певною інвестиційною компанією.
Раунд A фінансування: раунд A фінансування завершено у вересні 2024 року, ведучим інвестором стала одна відома венчурна компанія, участь взяли кілька відомих інвестиційних установ, сума не розголошена.
Підтримка інвесторів: кілька відомих венчурних компаній є досить відомими інвесторами в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в індустрії.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на базі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
На даний момент конкретне співробітництво з компаніями ШІ або іншими проектами не було чітко зазначено, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
3. Аналіз технології проекту
Grass намагається перерозподілити вартість даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева архітектура вузлів Grass, інновації в обробці ZKP, облікові дані, ці три елементи складають замкнутий робочий процес, що підтримує децентралізацію всього ланцюга від збору, перевірки до доставки, що добре підтримує їхній децентралізований візіон.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, технічна реалізація чи може бути впроваджена плавно, ще потребує моніторингу.
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.
17 лайків
Нагородити
17
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
RektDetective
· 21год тому
zk-SNARKs дуже круто
Переглянути оригіналвідповісти на0
All-InQueen
· 21год тому
Безбар'єрна участь? А це є токен, який можна заробити?
Переглянути оригіналвідповісти на0
DarkPoolWatcher
· 21год тому
Що можна зробити з цим...
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoTherapist
· 21год тому
давайте розберемо психологічні шари тут... нульовий бар'єр підходу grass є піковою ринковою терапією для травми масового прийняття
Grass：DePIN та AI-даних руйнівна інтеграція
Grass Глибина дослідження: AI дані банки в індустрії DePIN
Основні моменти
Grass забезпечує достовірність даних через нульові знання та архітектуру Solana Layer2, вирішуючи проблему "брудних даних" у галузі ШІ; одночасно за допомогою моделі "майнінг пропускної спроможності → стимулювання балами" перетворює 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, формуючи переваги на стороні пропозиції.
У зв'язку з ростом попиту на дані AI, популярністю Solana та DePIN, а також розумною операційною стратегією, Grass став провідним проєктом у категорії DePIN даних AI.
Короткостроково: чи буде успішна децентралізована трансформація у 2025 році;
Середній термін: обсяги даних про закупівлі компаній в сфері ШІ;
Довгострокові: правила конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в тому, що "божевілля з токенами приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому замовлення клієнтів на ШІ не зростуть, досконалий бізнес-замкнений цикл може деградувати з позитивного циклу "дані-капітал" у бульбашку на стороні пропозиції.
1. Галузевий фон
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; в той же час, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних не розкрито.
Майбутня конкуренція в AI насправді є подвійною грою ефективності отримання даних та етичної відповідності, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації злиття цих двох аспектів.
1.1 DePIN: відновлення глобальної парадигми інфраструктури
DePIN( децентралізована фізична інфраструктура мережі ) — це нова економічна модель, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо, за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, щоб за допомогою токенних стимулів активізувати внески спільноти з використанням неробочих ресурсів, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, яка замінює традиційну централізовану модель постачальників послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
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.
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру ), таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ( та цифрові ресурси ), такі як зберігання, обчислення (, і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання через технологію блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі певного децентралізованого бездротового мережевого проекту, через спільноту розгортаються гарячі точки для побудови комунікаційної мережі з глобальним покриттям;
Цифрова ресурсна мережа: включає певний проект децентралізованого зберігання, певний проект розподілених обчислень тощо, шляхом інтеграції вільних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а ринкова капіталізація досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. У найближчі десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна ринкова капіталізація DePIN-сектора досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів ), як-от використання незайнятої смуги пропускання ( та вибух попиту ), як-от потреба ШІ у обчислювальних потужностях і даних (, що створює двосторонній ефект.
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпека перевірки залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
![Трава Глибина дослідження: DePIN яскрава зірка, що розширюється AI банк даних])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
)# 1.2 Потреби даних AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери"
Отримання та обробка даних ІІ є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ###, таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність моделей штучного інтелекту в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та з географічним представництвом є критично важливими для продуктивності моделей штучного інтелекту.
Обсяги та характеристики потреби в даних
Рівень зростання: на прикладі GPT-4, навчання вимагає понад 45TB текстових даних, тоді як швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає актуалізації та різноманітності даних;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ складають понад 40% від загального бюджету, що стає основним комерційним вузьким місцем;
Сценарна диференціація: автономне водіння потребує даних високої точності з сенсорів, медичний ШІ залежить від бази випадків, що відповідає вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Больові точки традиційного постачання даних
Бар'єри даних: основні підприємства/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін даними та їх обіг стикаються з безліччю перешкод, що призводить до того, що дані не можуть бути належним чином використані.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з суперечками щодо конфіденційності та авторського права, як, наприклад, випадок з платним API певної соціальної мережі, що викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна використання даних становить менше 20%;
Перерва у ціннісному ланцюзі: індивідуальні учасники, що створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях розв'язання DePIN
Розподілене збори даних: через мережу вузлів збирати публічні дані ), такі як соціальні медіа, публічні бази даних (, зменшувати витрати на збір даних, підвищувати ефективність і масштаб збору даних;
Підвищення якості та різноманіття даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників до внесення даних, що підвищить якість та різноманіття даних, покращивши узагальнюючу здатність AI моделей.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, поєднуючи нульові знання )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване винагородження закритого циклу: дані, які надають внески, отримують винагороду у токенах, а замовники купують структуровані набори даних за токени, формуючи пряме відповідність попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії AI-даних, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити економічніші, ефективніші та надійніші джерела даних для навчання моделей AI.
У наступних розділах ми глибше проаналізуємо конкретні механізми, технічні особливості, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
) 2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без дуже низького бар'єру участі. Це дозволяє кожному користувачу стати "майнером" AI-даних, обмінюючи невикористану пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass через архітектуру DePIN створює децентралізовану мережу збору даних, що забезпечує високоякісні та різноманітні джерела даних для навчання AI. Користувачам достатньо встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність і отримати нагороду у вигляді токенів - протягом року залучено понад 2,5 мільйона вузлів, за 10 днів після запуску токена його вартість зросла більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав підтримку від відомого венчурного капіталу та інших провідних інвесторів, спираючись на високу продуктивність ланцюга Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
![GrassГлибина研报：DePIN亮енька зірка, розширюється AI банківські дані]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
)# 2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету за допомогою невикористаного пропускного здатності користувацьких пристроїв, особливо підтримуючи розробку штучного інтелекту ###AI(.
Його суть полягає в тому, що через住宅代理网络)residential proxy network( компанії можуть використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання моделей ШІ, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішують: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і легко призводить до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, які постачаються децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити внесок у дані, а також у стимулюванні участі через механізм 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 внеску в ширину для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися дивідендами від зростання ШІ.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: децентралізована мережа має низькі витрати на збори даних, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороди, вносячи свій пропускну здатність, забезпечуючи повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість і надійність даних.
)# 2.2 Історія розвитку
Концептуальний етап: у середині 2022 року концепцію представила компанія Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року, що знаменує початок фактичного етапу розробки проекту.
Сідневе фінансування: у 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США, яке очолило відоме венчурне капітальне агентство, загалом 4,5 мільйона доларів США ###, включаючи сідневе фінансування на етапі до сіднього раунду, яке очолила одна інвестиційна компанія (.
Користувацьке тестування: наприкінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Майлстоун: у квітні 2024 року проєкт оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі вже перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року буде оголошено про проведення першого аерозолю, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ) 10% від загального обсягу постачання (, винагорода для ранніх користувачів.
Лістинг на біржі: 28 жовтня 2024 року лістинг на певній біржі тощо, за 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, поступово піднявшись приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, наразі триває друга фаза стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залучення користувачів.
![GrassГлибина研报：DePIN亮ян зірка, розширюється AI даних банк])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
)# 2.3 Стан команди
Згідно з відкритими даними, Grass розроблений компанією Wynd Labs, засновником є Андреј Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики в Університеті Йорка та бакалаврський ступінь з інженерної фізики в Університеті Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, сфокусовані на розробці технологій блокчейн та штучного інтелекту, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів не була широко опублікована, лише особа Радоніча була розкрита.
Відповідно до відкритої інформації, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
Фон команди демонструє професійні здібності в галузі блокчейну та ШІ, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших учасників може викликати занепокоєння.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: У 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на суму 3,5 мільйона доларів США, яке очолив відомий венчурний капітал. Згідно з публічними даними, загальне фінансування після сідлового раунду досягло 4,5 мільйона доларів США, включаючи сідловий раунд попереднього фінансування, очолений певною інвестиційною компанією.
Раунд A фінансування: раунд A фінансування завершено у вересні 2024 року, ведучим інвестором стала одна відома венчурна компанія, участь взяли кілька відомих інвестиційних установ, сума не розголошена.
Підтримка інвесторів: кілька відомих венчурних компаній є досить відомими інвесторами в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в індустрії.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на базі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
На даний момент конкретне співробітництво з компаніями ШІ або іншими проектами не було чітко зазначено, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
3. Аналіз технології проекту
Grass намагається перерозподілити вартість даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева архітектура вузлів Grass, інновації в обробці ZKP, облікові дані, ці три елементи складають замкнутий робочий процес, що підтримує децентралізацію всього ланцюга від збору, перевірки до доставки, що добре підтримує їхній децентралізований візіон.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, технічна реалізація чи може бути впроваджена плавно, ще потребує моніторингу.
![GrassГлибина研报：