Recherche approfondie sur Grass : DePIN, une nouvelle étoile, peut-elle devenir une banque de données IA ?
Points clés TL; DR
Comment Grass se distingue-t-il parmi de nombreux projets DePIN?
Le facteur clé est la participation sans seuil, les utilisateurs sont fondamentaux, tout le reste est un levier.
Grass surmonte l'involution de DePIN grâce à un double moteur "technologie + modèle" - en utilisant des preuves à connaissance nulle et l'architecture Solana Layer2 pour garantir l'authenticité des données, et résoudre le problème des "données sales" dans l'industrie de l'IA ; tout en adoptant un modèle "minage de bande passante → incitation par points" pour transformer 2,5 millions d'utilisateurs en nœuds de données, formant ainsi un avantage du côté de l'offre.
Avec l'explosion de la demande de données AI, la montée en popularité de Solana et DePIN, ainsi que des stratégies opérationnelles raisonnables, Grass est devenu le leader des DePIN dans le domaine des données AI.
Quels facteurs doivent être pris en compte pour le développement futur de Grass ?
À court terme, l'implémentation technique : la transformation décentralisée de 2025 pourra-t-elle être réalisée avec succès ?
Validation de la demande à moyen terme : l'échelle d'acquisition de données des entreprises d'IA ;
Jeu de conformité à long terme : règles sur la confidentialité des données et la propriété.
Le principal risque actuel réside dans le fait que "l'euphorie des tokens masque un vide de demande" - si l'augmentation des commandes clients en IA n'est pas réalisée à l'avenir, le cycle vertueux parfait des affaires pourrait se transformer en une bulle du côté de l'offre, passant de "données - fonds".
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul DePIN rencontre le dilemme des données de l'IA, un mouvement pour l'égalité des données éclate silencieusement.
DePIN intègre des ressources inutilisées à l'échelle mondiale par le biais de l'incitation par des jetons ( calcul, stockage, bande passante ), construisant un réseau d'infrastructure distribuée ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, à un monopole des géants, à des controverses sur la vie privée et à des îlots de données, entraînant 80 % de la valeur des données non libérée.
La compétition future en IA est essentiellement un double jeu entre l'efficacité d'acquisition de données et la conformité éthique, et DePIN offre la solution technique optimale.
La disruption de Grass réside dans la réalisation de cette fusion.
1.1 DePIN : Reconfiguration des paradigmes mondiaux des infrastructures
Définition et logique fondamentale
Ces dernières années, avec la maturation de la technologie blockchain et l'émergence du concept Web3, divers secteurs explorent des voies de transformation décentralisée. DePIN est l'incarnation de cette tendance dans le domaine des infrastructures. DePIN(, qui signifie Decentralized Physical Infrastructure Networks, est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques décentralisées à l'échelle mondiale, telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc., grâce à la technologie blockchain.
La logique centrale réside dans le fait que : grâce à des incitations par des jetons, on stimule la contribution de la communauté en ressources inutilisées, construisant ainsi un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et peu efficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Moteur de l'industrie
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente des avantages significatifs en termes de structure de coûts, de mode de gouvernance, de résilience du réseau et d'écosystème d'expansion.
Sous-domaines et cas typiques
Selon la définition de Messari, DePIN couvre les infrastructures physiques ) telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ( et les réseaux de ressources numériques ) tels que le stockage, le calcul (, et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi qu'un mécanisme d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Infrastructure physique : représenté par un projet de réseau sans fil, construire un réseau de communication à couverture mondiale grâce au déploiement d'appareils de point d'accès dans la communauté ;
Réseau de ressources numériques : y compris un projet de stockage décentralisé ), un projet de calcul ( de calcul distribué, etc., formant un modèle économique partagé par l'intégration de ressources inutilisées.
Potentiel de marché
Selon les données de Messari, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde aura dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation totale du marché DePIN atteindra 50 milliards de dollars, couvrant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Le moteur central réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources ), comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ( et l'explosion de la demande ), comme la demande d'IA en puissance de calcul et en données (, avec des effets bilatéraux.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
![Grass Depth Report : DePIN, une étoile brillante, une banque de données IA en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Exigences en données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
"Les données sont le pétrole de la nouvelle ère"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ( comme GPT ) et de réseaux de neurones génératifs ( tels que MidJourney ).
Les performances et les résultats des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives géographiquement sont essentielles pour les performances des modèles d'IA.
Taille et caractéristiques de la demande de données
Saut de niveau : à titre d'exemple, le GPT-4 nécessite plus de 45 To de données textuelles pour l'entraînement, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige que les données soient mises à jour et diversifiées en temps réel ;
Coût proportionnel : Le coût de la collecte, du nettoyage et de l'annotation des données dans le développement de l'IA représente plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement clé pour la commercialisation ;
Différenciation des scénarios : la conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend de bases de données de cas conformes à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur de l'approvisionnement de données traditionnelles
Barrières de données : les grandes entreprises/acteurs contrôlent de vastes sources de données, les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et à une tarification injuste ;
Îlots de données : les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, le partage et la circulation des données rencontrent de nombreux obstacles, ce qui empêche une utilisation optimale des ressources de données.
Confidentialité des données : La collecte de données implique souvent des controverses sur la vie privée et les droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API d'une certaine plateforme sociale qui a suscité des manifestations de développeurs ;
Circulation inefficace : Les îlots de données et l'absence de normalisation entraînent une collecte redondante, et l'utilisation des données au niveau mondial est inférieure à 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas en tirer profit lors de l'utilisation ultérieure des données.
Chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : Capturer des données publiques ### via un réseau de nœuds, telles que les médias sociaux et les bases de données publiques (, réduisant les coûts de collecte de données tout en améliorant l'efficacité et l'échelle de la collecte de données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer aux données, augmentant ainsi la qualité et la diversité des données, et améliorant la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle d'information )ZK( pour garantir l'authenticité des données ;
Boucle d'incitation à la tokenisation : les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, formant un appariement direct de l'offre et de la demande.
Le projet Grass se trouve à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN au domaine de la collecte de données AI, et a construit un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous analyserons en profondeur les mécanismes spécifiques, les caractéristiques techniques, les cas d'utilisation et les perspectives de développement futur du projet Grass.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, une banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Informations de base sur le projet
L'expansion rapide de Grass est due à son seuil d'entrée très bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un "mineur" de données AI, échangeant la bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de capture de données décentralisé grâce à l'architecture DePIN, offrant des sources de données à haut rapport coût-efficacité et à grande diversité pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses en tokens - en un an, plus de 2,5 millions de nœuds ont été attirés, et le token a augmenté de plus de 5 fois en 10 jours lors de son lancement, validant sa logique commerciale.
Le projet a obtenu le soutien d'un capital de premier plan, s'appuyant sur la chaîne haute performance de Solana pour réaliser la certification et le transfert des données.
L'anonymat actuel de l'équipe est encore controversé, et les progrès de la décentralisation du traitement des données doivent être suivis.
) 2.1 Champ d'application
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie les données Internet via la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, en particulier pour soutenir le développement de l'intelligence artificielle (AI).
Son cœur est un réseau de proxies résidentiels (residential proxy network), permettant aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs pour accéder et extraire des données Internet de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour la formation de modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives géographiquement.
Problème résolu : Le web scraping traditionnel est généralement effectué par des systèmes centralisés, ce qui entraîne une faible efficacité et une propension aux erreurs ou aux biais. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par les utilisateurs décentralisés présentent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication multi-régionale et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est d'habiliter les utilisateurs à contribuer à la couche de données et à inciter la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Modes de participation des utilisateurs : les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette contribution à la bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les caractéristiques clés et les avantages de Grass sont : le coût faible de la collecte de données dans un réseau décentralisé, une plus grande diversité des données ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant de la bande passante, réalisant ainsi le retour de la valeur des données ; l'utilisation de la technologie blockchain pour vérifier les données, garantissant ainsi la transparence et la fiabilité des données.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Développement
Phase de concept : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : le début de la construction du produit au début de 2023 marque l'entrée du projet dans la phase de développement réel.
Financement de la ronde de graines : En 2023, Grass a complété un financement de 3,5 millions de dollars pour la ronde de graines, dirigé par un certain capital et un certain capital, pour un total de 4,5 millions de dollars (, y compris la ronde de pré-seed dirigée par un certain capital ).
Tests utilisateurs : fin 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirer les premiers utilisateurs à participer.
Jalon : En avril 2024, le projet a annoncé plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en forte croissance. Selon les données de DePIN Scan, jusqu'en mars 2025, ses utilisateurs actifs ont dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de jetons GRASS (10 % de l'offre totale ), récompense pour les utilisateurs précoces.
Échange en ligne : Mise en ligne sur un certain échange le 28 octobre 2024, le prix a augmenté de $0.6 à $3.89 en 10 jours, augmentant d'environ 5 fois.
État actuel : le projet continue de s'étendre, la deuxième phase des incitations à l'utilisation des utilisateurs est en cours ; un lancement des applications mobiles Android et iPhone est prévu pour accroître l'échelle du réseau et la participation des utilisateurs.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 2.3 État de l'équipe
Selon certaines données, Grass est développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs et possède une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université de York ainsi qu'un baccalauréat en physique appliquée de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe proviennent tous de Wynd Labs, spécialisés dans le développement de technologies blockchain et IA, avec une expérience dans des domaines connexes. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seule l'identité de Radonjic a été révélée.
Selon certaines données, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
Le contexte de l'équipe montre une expertise dans le domaine de la blockchain et de l'IA, mais le manque de transparence des informations pourrait affecter la confiance des investisseurs et des utilisateurs. L'expérience de Radonjic confère de la crédibilité au projet, mais l'anonymat des autres membres pourrait susciter des inquiétudes.
( 2.4 Financement et partenaires importants
Investisseurs et soutien
Phase de démarrage : 350 000 USD de financement de démarrage achevé en 2023, dirigé par un certain capital et un certain capital. Selon certaines données, le financement total après la phase de démarrage atteint 450 000 USD, y compris la phase de financement avant le démarrage dirigée par un certain capital.
Série A de financement : Le financement de la série A a été complété en septembre 2024, dirigé par un certain capital, avec la participation de certains capitaux, certains capitaux, certains capitaux et certains capitaux, le montant n'a pas été divulgué.
Soutien des investisseurs : les capitaux mentionnés ci-dessus proviennent d'investisseurs relativement connus dans le secteur. Obtenir leur soutien montre également que le projet est
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
9 J'aime
Récompense
9
6
Partager
Commentaire
0/400
Layer2Arbitrageur
· 07-28 14:09
honnêtement, l'herbe a l'air prometteuse mais leurs preuves zk ont besoin d'une sérieuse optimisation des gas... ngmi s'ils ne peuvent pas évoluer efficacement sur sol l2
Voir l'originalRépondre0
GasFeeCrier
· 07-28 02:46
Pas de seuil d'entrée, tout ça c'est du vent. Projet de fête, pourquoi devrait-il te donner de l'argent?
Voir l'originalRépondre0
RugResistant
· 07-26 04:30
hmm... les preuves zk semblent solides mais ce modèle de minage de bande passante nécessite plus de scrutiny pour être honnête
Voir l'originalRépondre0
TopEscapeArtist
· 07-26 04:26
Le support au bas est trop faible, vous ne regardez même pas les signaux de danger ? Le kline ne ment pas, cette combinaison de k lignes zk montre clairement une divergence haussière.
Voir l'originalRépondre0
MoonlightGamer
· 07-26 04:18
Encore un nouveau moyen de convertir des pigeons, n'est-ce pas ?
Recherche approfondie sur Grass : DePIN, la nouvelle étoile, peut-elle devenir une banque de données AI
Recherche approfondie sur Grass : DePIN, une nouvelle étoile, peut-elle devenir une banque de données IA ?
Points clés TL; DR
Le facteur clé est la participation sans seuil, les utilisateurs sont fondamentaux, tout le reste est un levier.
Grass surmonte l'involution de DePIN grâce à un double moteur "technologie + modèle" - en utilisant des preuves à connaissance nulle et l'architecture Solana Layer2 pour garantir l'authenticité des données, et résoudre le problème des "données sales" dans l'industrie de l'IA ; tout en adoptant un modèle "minage de bande passante → incitation par points" pour transformer 2,5 millions d'utilisateurs en nœuds de données, formant ainsi un avantage du côté de l'offre.
Avec l'explosion de la demande de données AI, la montée en popularité de Solana et DePIN, ainsi que des stratégies opérationnelles raisonnables, Grass est devenu le leader des DePIN dans le domaine des données AI.
À court terme, l'implémentation technique : la transformation décentralisée de 2025 pourra-t-elle être réalisée avec succès ?
Validation de la demande à moyen terme : l'échelle d'acquisition de données des entreprises d'IA ;
Jeu de conformité à long terme : règles sur la confidentialité des données et la propriété.
Le principal risque actuel réside dans le fait que "l'euphorie des tokens masque un vide de demande" - si l'augmentation des commandes clients en IA n'est pas réalisée à l'avenir, le cycle vertueux parfait des affaires pourrait se transformer en une bulle du côté de l'offre, passant de "données - fonds".
1. Contexte de l'industrie
Lorsque la démocratisation de la puissance de calcul DePIN rencontre le dilemme des données de l'IA, un mouvement pour l'égalité des données éclate silencieusement.
DePIN intègre des ressources inutilisées à l'échelle mondiale par le biais de l'incitation par des jetons ( calcul, stockage, bande passante ), construisant un réseau d'infrastructure distribuée ; en même temps, l'industrie de l'IA fait face à une pénurie structurelle de données, à un monopole des géants, à des controverses sur la vie privée et à des îlots de données, entraînant 80 % de la valeur des données non libérée.
La compétition future en IA est essentiellement un double jeu entre l'efficacité d'acquisition de données et la conformité éthique, et DePIN offre la solution technique optimale.
La disruption de Grass réside dans la réalisation de cette fusion.
1.1 DePIN : Reconfiguration des paradigmes mondiaux des infrastructures
Définition et logique fondamentale
Ces dernières années, avec la maturation de la technologie blockchain et l'émergence du concept Web3, divers secteurs explorent des voies de transformation décentralisée. DePIN est l'incarnation de cette tendance dans le domaine des infrastructures. DePIN(, qui signifie Decentralized Physical Infrastructure Networks, est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques décentralisées à l'échelle mondiale, telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc., grâce à la technologie blockchain.
La logique centrale réside dans le fait que : grâce à des incitations par des jetons, on stimule la contribution de la communauté en ressources inutilisées, construisant ainsi un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et peu efficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Moteur de l'industrie
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente des avantages significatifs en termes de structure de coûts, de mode de gouvernance, de résilience du réseau et d'écosystème d'expansion.
Sous-domaines et cas typiques
Selon la définition de Messari, DePIN couvre les infrastructures physiques ) telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ( et les réseaux de ressources numériques ) tels que le stockage, le calcul (, et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi qu'un mécanisme d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Infrastructure physique : représenté par un projet de réseau sans fil, construire un réseau de communication à couverture mondiale grâce au déploiement d'appareils de point d'accès dans la communauté ;
Réseau de ressources numériques : y compris un projet de stockage décentralisé ), un projet de calcul ( de calcul distribué, etc., formant un modèle économique partagé par l'intégration de ressources inutilisées.
Potentiel de marché
Selon les données de Messari, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde aura dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation totale du marché DePIN atteindra 50 milliards de dollars, couvrant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Le moteur central réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources ), comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ( et l'explosion de la demande ), comme la demande d'IA en puissance de calcul et en données (, avec des effets bilatéraux.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
![Grass Depth Report : DePIN, une étoile brillante, une banque de données IA en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Exigences en données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
"Les données sont le pétrole de la nouvelle ère"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ( comme GPT ) et de réseaux de neurones génératifs ( tels que MidJourney ).
Les performances et les résultats des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives géographiquement sont essentielles pour les performances des modèles d'IA.
Taille et caractéristiques de la demande de données
Saut de niveau : à titre d'exemple, le GPT-4 nécessite plus de 45 To de données textuelles pour l'entraînement, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige que les données soient mises à jour et diversifiées en temps réel ;
Coût proportionnel : Le coût de la collecte, du nettoyage et de l'annotation des données dans le développement de l'IA représente plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement clé pour la commercialisation ;
Différenciation des scénarios : la conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend de bases de données de cas conformes à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur de l'approvisionnement de données traditionnelles
Barrières de données : les grandes entreprises/acteurs contrôlent de vastes sources de données, les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et à une tarification injuste ;
Îlots de données : les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, le partage et la circulation des données rencontrent de nombreux obstacles, ce qui empêche une utilisation optimale des ressources de données.
Confidentialité des données : La collecte de données implique souvent des controverses sur la vie privée et les droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API d'une certaine plateforme sociale qui a suscité des manifestations de développeurs ;
Circulation inefficace : Les îlots de données et l'absence de normalisation entraînent une collecte redondante, et l'utilisation des données au niveau mondial est inférieure à 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas en tirer profit lors de l'utilisation ultérieure des données.
Chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : Capturer des données publiques ### via un réseau de nœuds, telles que les médias sociaux et les bases de données publiques (, réduisant les coûts de collecte de données tout en améliorant l'efficacité et l'échelle de la collecte de données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer aux données, augmentant ainsi la qualité et la diversité des données, et améliorant la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle d'information )ZK( pour garantir l'authenticité des données ;
Boucle d'incitation à la tokenisation : les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, formant un appariement direct de l'offre et de la demande.
Le projet Grass se trouve à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN au domaine de la collecte de données AI, et a construit un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous analyserons en profondeur les mécanismes spécifiques, les caractéristiques techniques, les cas d'utilisation et les perspectives de développement futur du projet Grass.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, une banque de données AI en expansion])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Informations de base sur le projet
L'expansion rapide de Grass est due à son seuil d'entrée très bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un "mineur" de données AI, échangeant la bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de capture de données décentralisé grâce à l'architecture DePIN, offrant des sources de données à haut rapport coût-efficacité et à grande diversité pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses en tokens - en un an, plus de 2,5 millions de nœuds ont été attirés, et le token a augmenté de plus de 5 fois en 10 jours lors de son lancement, validant sa logique commerciale.
Le projet a obtenu le soutien d'un capital de premier plan, s'appuyant sur la chaîne haute performance de Solana pour réaliser la certification et le transfert des données.
L'anonymat actuel de l'équipe est encore controversé, et les progrès de la décentralisation du traitement des données doivent être suivis.
) 2.1 Champ d'application
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie les données Internet via la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, en particulier pour soutenir le développement de l'intelligence artificielle (AI).
Son cœur est un réseau de proxies résidentiels (residential proxy network), permettant aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs pour accéder et extraire des données Internet de différentes localisations géographiques, ce qui est très utile pour la formation de modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives géographiquement.
Problème résolu : Le web scraping traditionnel est généralement effectué par des systèmes centralisés, ce qui entraîne une faible efficacité et une propension aux erreurs ou aux biais. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par les utilisateurs décentralisés présentent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication multi-régionale et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est d'habiliter les utilisateurs à contribuer à la couche de données et à inciter la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Modes de participation des utilisateurs : les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette contribution à la bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les caractéristiques clés et les avantages de Grass sont : le coût faible de la collecte de données dans un réseau décentralisé, une plus grande diversité des données ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant de la bande passante, réalisant ainsi le retour de la valeur des données ; l'utilisation de la technologie blockchain pour vérifier les données, garantissant ainsi la transparence et la fiabilité des données.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Développement
Phase de concept : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : le début de la construction du produit au début de 2023 marque l'entrée du projet dans la phase de développement réel.
Financement de la ronde de graines : En 2023, Grass a complété un financement de 3,5 millions de dollars pour la ronde de graines, dirigé par un certain capital et un certain capital, pour un total de 4,5 millions de dollars (, y compris la ronde de pré-seed dirigée par un certain capital ).
Tests utilisateurs : fin 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirer les premiers utilisateurs à participer.
Jalon : En avril 2024, le projet a annoncé plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en forte croissance. Selon les données de DePIN Scan, jusqu'en mars 2025, ses utilisateurs actifs ont dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de jetons GRASS (10 % de l'offre totale ), récompense pour les utilisateurs précoces.
Échange en ligne : Mise en ligne sur un certain échange le 28 octobre 2024, le prix a augmenté de $0.6 à $3.89 en 10 jours, augmentant d'environ 5 fois.
État actuel : le projet continue de s'étendre, la deuxième phase des incitations à l'utilisation des utilisateurs est en cours ; un lancement des applications mobiles Android et iPhone est prévu pour accroître l'échelle du réseau et la participation des utilisateurs.
![Grass Depth Rapport de recherche : DePIN, une étoile brillante, la banque de données AI en expansion]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 2.3 État de l'équipe
Selon certaines données, Grass est développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs et possède une maîtrise en mathématiques et statistiques de l'Université de York ainsi qu'un baccalauréat en physique appliquée de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe proviennent tous de Wynd Labs, spécialisés dans le développement de technologies blockchain et IA, avec une expérience dans des domaines connexes. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seule l'identité de Radonjic a été révélée.
Selon certaines données, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
Le contexte de l'équipe montre une expertise dans le domaine de la blockchain et de l'IA, mais le manque de transparence des informations pourrait affecter la confiance des investisseurs et des utilisateurs. L'expérience de Radonjic confère de la crédibilité au projet, mais l'anonymat des autres membres pourrait susciter des inquiétudes.
( 2.4 Financement et partenaires importants
Investisseurs et soutien
Phase de démarrage : 350 000 USD de financement de démarrage achevé en 2023, dirigé par un certain capital et un certain capital. Selon certaines données, le financement total après la phase de démarrage atteint 450 000 USD, y compris la phase de financement avant le démarrage dirigée par un certain capital.
Série A de financement : Le financement de la série A a été complété en septembre 2024, dirigé par un certain capital, avec la participation de certains capitaux, certains capitaux, certains capitaux et certains capitaux, le montant n'a pas été divulgué.
Soutien des investisseurs : les capitaux mentionnés ci-dessus proviennent d'investisseurs relativement connus dans le secteur. Obtenir leur soutien montre également que le projet est