Investigación profunda sobre Grass: ¿Puede DePIN convertirse en un banco de datos de IA?
Puntos clave TL; DR
¿Cómo se destacó Grass entre los numerosos proyectos DePIN?
El factor clave es la participación sin barreras, los usuarios son fundamentales, todo lo demás es apalancamiento.
Grass a través del motor dual "tecnología + modelo" supera la competencia interna de DePIN - utiliza pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el problema de los "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, adopta el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos por puntos" para convertir a 2,5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.
Con la explosión de la demanda de datos de IA, el aumento de la popularidad de Solana y DePIN, y estrategias operativas razonables, Grass se ha convertido en el líder en la categoría de DePIN de datos de IA.
¿Cuáles factores deben considerarse para el desarrollo futuro de Grass?
Mirada a corto plazo sobre la implementación técnica: ¿se completará con éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: la escala de adquisición de datos de las empresas de IA;
Juego regulatorio a largo plazo: reglas sobre privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "la locura de los tokens que oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se logra un aumento en los pedidos de clientes de IA, el cierre comercial perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-fondos" a una burbuja del lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento silencioso por la igualdad de datos estalla.
DePIN integra recursos globales ociosos a través de incentivos de tokens, como poder de cómputo, almacenamiento y ancho de banda, construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y islas de datos, lo que lleva a que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La competencia de IA en el futuro es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la obtención de datos y cumplimiento ético, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disrupción de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos elementos.
( 1.1 DePIN: Reestructuración del paradigma global de infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN), cuyo nombre completo es Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc., a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y expansión ecológica.
Subsectores y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos grandes categorías de infraestructura física ### como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y a través de la tecnología blockchain se logra la coincidencia de oferta y demanda y los mecanismos de incentivos.
Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, construyendo una red de comunicación de cobertura global a través del despliegue de dispositivos de punto de acceso en la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye ciertos proyectos de almacenamiento ) almacenamiento descentralizado (, ciertos proyectos de cálculo ) cálculo distribuido (, entre otros, formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
Potencial del mercado
Según los datos de Messari, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. En la próxima década, se espera que crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos y una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor central radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la necesidad de AI de poder de cálculo y datos (, en un efecto bilateral.
Por supuesto, la escalabilidad de la red descentralizada, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo desafíos clave para el desarrollo de DePIN.
) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje ( como GPT ) y redes neuronales generativas ( como MidJourney ).
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de escala: tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45TB de datos textuales para el entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico para la comercialización;
Diferenciación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos compatibles con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/controladores como empresas centrales dominan amplias fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen de manera óptima.
Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo implica disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas entre los desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización llevan a la recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel global es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Ruta de solución de DePIN
Recolección de datos distribuida: a través de una red de nodos, capturar datos públicos ### como redes sociales, bases de datos públicas (, reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y escala de la recolección de datos.
Mejorar la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer a más participantes para contribuir con datos, lo que aumenta la calidad y diversidad de los datos, mejorando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando prueba de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto DePIN en el campo de la recopilación de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los capítulos siguientes, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos, las características técnicas, los escenarios de aplicación y las perspectivas de desarrollo futuro del proyecto Grass.
La rápida expansión de Grass se debe a su baja barrera de entrada. Permite que cada usuario se convierta en "minero" de datos de IA, utilizando el ancho de banda ocioso para canjear dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el token ha aumentado más de 5 veces en los primeros 10 días de su lanzamiento, validando su lógica comercial.
El proyecto recibió la apuesta de un capital de alto nivel, confiando en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.
La anonimidad del equipo actual todavía es objeto de controversia, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos deben ser seguidos.
) 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, proporcionando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (AI).
Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales (residential proxy network), que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversos y representativos geográficamente.
Problemas resueltos: La extracción de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de Internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por los usuarios descentralizados poseen de forma inherente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de internet descentralizada, donde los datos se recojan, verifiquen y estructuren de manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y fomentar la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente, conectarse y comenzar a ganar Grass Points. Esta contribución de ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad para compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, totalizando 4.5 millones de dólares (, incluyendo la ronda previa de semillas ) liderada por cierto capital.
Pruebas de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario y atrayendo a los primeros usuarios a participar.
Hito: en abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, que están en rápido crecimiento. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: se anunciará el primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS (, 10% del suministro total ), recompensando a los primeros usuarios.
Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024, se lanzará en un intercambio, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.
Estado actual: el proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android e iPhone, con el fin de aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
Según ciertos datos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en ingeniería física de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y AI, con experiencia en el campo correspondiente. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según ciertos datos, Wynd Labs fue fundada en 2022, y su producto principal es Grass.
El fondo del equipo muestra una capacidad profesional en el campo de blockchain y AI, pero la falta de transparencia en la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic aporta credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros podría generar preocupaciones.
( 2.4 Financiamiento y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda semilla: En 2023 se completó una financiación de 3.5 millones de dólares en la ronda semilla, liderada por cierta capital y cierta capital. Según ciertos datos, el total de financiación después de la ronda semilla alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por cierta capital.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por cierto capital, con la participación de cierto capital, cierto capital, cierto capital y cierto capital, el monto no fue divulgado.
Inversores apoyan: El capital mencionado anteriormente proviene de inversores bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también muestra que el proyecto está en
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Layer2Arbitrageur
· 07-28 14:09
la verdad es que el césped se ve prometedor, pero sus pruebas zk necesitan una optimización de gas seria... ngmi si no pueden escalar eficientemente en sol l2
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GasFeeCrier
· 07-28 02:46
Cosas como "sin umbral" son tonterías. ¿Por qué el equipo detrás del proyecto debería repartirte dinero?
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RugResistant
· 07-26 04:30
mmm... las pruebas zk parecen sólidas, pero ese modelo de minería de ancho de banda necesita más escrutinio, para ser honesto.
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TopEscapeArtist
· 07-26 04:26
¿El soporte en la parte inferior es demasiado débil y no ven las señales de peligro? kline no miente. La disposición de las velas k de este zk claramente muestra una divergencia en la parte superior.
Investigación profunda sobre Grass: ¿Puede DePIN convertirse en un banco de datos de IA?
Investigación profunda sobre Grass: ¿Puede DePIN convertirse en un banco de datos de IA?
Puntos clave TL; DR
El factor clave es la participación sin barreras, los usuarios son fundamentales, todo lo demás es apalancamiento.
Grass a través del motor dual "tecnología + modelo" supera la competencia interna de DePIN - utiliza pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el problema de los "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, adopta el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos por puntos" para convertir a 2,5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.
Con la explosión de la demanda de datos de IA, el aumento de la popularidad de Solana y DePIN, y estrategias operativas razonables, Grass se ha convertido en el líder en la categoría de DePIN de datos de IA.
Mirada a corto plazo sobre la implementación técnica: ¿se completará con éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: la escala de adquisición de datos de las empresas de IA;
Juego regulatorio a largo plazo: reglas sobre privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "la locura de los tokens que oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se logra un aumento en los pedidos de clientes de IA, el cierre comercial perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-fondos" a una burbuja del lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento silencioso por la igualdad de datos estalla.
DePIN integra recursos globales ociosos a través de incentivos de tokens, como poder de cómputo, almacenamiento y ancho de banda, construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y islas de datos, lo que lleva a que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La competencia de IA en el futuro es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la obtención de datos y cumplimiento ético, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disrupción de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos elementos.
( 1.1 DePIN: Reestructuración del paradigma global de infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN), cuyo nombre completo es Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc., a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y expansión ecológica.
Subsectores y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos grandes categorías de infraestructura física ### como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y a través de la tecnología blockchain se logra la coincidencia de oferta y demanda y los mecanismos de incentivos.
Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, construyendo una red de comunicación de cobertura global a través del despliegue de dispositivos de punto de acceso en la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye ciertos proyectos de almacenamiento ) almacenamiento descentralizado (, ciertos proyectos de cálculo ) cálculo distribuido (, entre otros, formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
Potencial del mercado
Según los datos de Messari, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. En la próxima década, se espera que crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos y una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor central radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la necesidad de AI de poder de cálculo y datos (, en un efecto bilateral.
Por supuesto, la escalabilidad de la red descentralizada, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo desafíos clave para el desarrollo de DePIN.
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) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje ( como GPT ) y redes neuronales generativas ( como MidJourney ).
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de escala: tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45TB de datos textuales para el entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico para la comercialización;
Diferenciación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos compatibles con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/controladores como empresas centrales dominan amplias fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen de manera óptima.
Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo implica disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas entre los desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización llevan a la recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel global es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Ruta de solución de DePIN
Recolección de datos distribuida: a través de una red de nodos, capturar datos públicos ### como redes sociales, bases de datos públicas (, reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y escala de la recolección de datos.
Mejorar la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer a más participantes para contribuir con datos, lo que aumenta la calidad y diversidad de los datos, mejorando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando prueba de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto DePIN en el campo de la recopilación de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los capítulos siguientes, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos, las características técnicas, los escenarios de aplicación y las perspectivas de desarrollo futuro del proyecto Grass.
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2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su baja barrera de entrada. Permite que cada usuario se convierta en "minero" de datos de IA, utilizando el ancho de banda ocioso para canjear dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el token ha aumentado más de 5 veces en los primeros 10 días de su lanzamiento, validando su lógica comercial.
El proyecto recibió la apuesta de un capital de alto nivel, confiando en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.
La anonimidad del equipo actual todavía es objeto de controversia, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos deben ser seguidos.
) 2.1 Alcance del negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, proporcionando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (AI).
Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales (residential proxy network), que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversos y representativos geográficamente.
Problemas resueltos: La extracción de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de Internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por los usuarios descentralizados poseen de forma inherente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de internet descentralizada, donde los datos se recojan, verifiquen y estructuren de manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y fomentar la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente, conectarse y comenzar a ganar Grass Points. Esta contribución de ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad para compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
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) 2.2 Desarrollo
Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, totalizando 4.5 millones de dólares (, incluyendo la ronda previa de semillas ) liderada por cierto capital.
Pruebas de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario y atrayendo a los primeros usuarios a participar.
Hito: en abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, que están en rápido crecimiento. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: se anunciará el primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS (, 10% del suministro total ), recompensando a los primeros usuarios.
Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024, se lanzará en un intercambio, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.
Estado actual: el proyecto sigue expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android e iPhone, con el fin de aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
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) 2.3 Situación del equipo
Según ciertos datos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en ingeniería física de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y AI, con experiencia en el campo correspondiente. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según ciertos datos, Wynd Labs fue fundada en 2022, y su producto principal es Grass.
El fondo del equipo muestra una capacidad profesional en el campo de blockchain y AI, pero la falta de transparencia en la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic aporta credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros podría generar preocupaciones.
( 2.4 Financiamiento y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda semilla: En 2023 se completó una financiación de 3.5 millones de dólares en la ronda semilla, liderada por cierta capital y cierta capital. Según ciertos datos, el total de financiación después de la ronda semilla alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por cierta capital.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por cierto capital, con la participación de cierto capital, cierto capital, cierto capital y cierto capital, el monto no fue divulgado.
Inversores apoyan: El capital mencionado anteriormente proviene de inversores bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también muestra que el proyecto está en