#Grassの詳細な研究:DePIN NovaはAIデータバンクになれますか?##箇条書きコンテンツTL; 博士* Grassはどのように多くのDePINプロジェクトの中で際立っているのか?コア要素はゼロのハードルでの参加であり、ユーザーが基本であり、他はすべてレバレッジです。Grassは「技術+モデル」の二重エンジンでDePINの内巻きを突破 - ゼロ知識証明とSolana Layer2アーキテクチャを利用してデータの真実性を確保し、AI業界の「汚いデータ」問題を解決; 同時に「帯域幅マイニング→ポイントインセンティブ」モデルを採用して250万人のユーザーをデータノードに転換し、供給側の優位性を形成。AIデータの需要が爆発的に増加し、SolanaやDePINの人気が高まり、合理的な運営戦略などの要因が重なり、GrassはAIデータ関連のDePINのリーダーとなりました。* Grassの今後の発展にはどのような要因に注目する必要がありますか?短期的な技術の実現:2025年に分散型転換が順調に完了するかどうか;中期的には、需要検証:AI企業によるデータ調達の規模。 長期的な規制のゲーム: データプライバシーと所有権ルール。現在の最大のリスクは「トークンバブルが需要の真空を隠す」ことである - もし将来AIの顧客注文が増加しなかった場合、完璧なビジネスサイクルは「データ-資金」の正の循環から供給側のバブルに退化する可能性がある。## 1. 業界背景DePINの算力の民主化がAIのデータのジレンマに出会ったとき、データの平等の運動が静かに勃発した。DePINはトークンインセンティブを通じて、世界中の未使用リソース(の計算力、ストレージ、帯域幅)を統合し、分散型インフラネットワークを構築します。一方、AI産業はデータの構造的不足、巨大企業の独占、プライバシーの問題、データの孤島に直面しており、これにより80%のデータ価値が解放されていません。未来のAI競争は、本質的にデータ取得の効率と倫理的コンプライアンスの二重のゲームであり、DePINは技術的最適解を提供します。Grassの破壊的な特性は、これら二つの融合によって実現されています。### 1.1 DePIN:インフラのグローバルパラダイムを再構築する**定義とコアロジック**近年、ブロックチェーン技術の成熟とWeb3の理念の台頭に伴い、あらゆる業界が分散型の転換パスを模索しています。DePINはこのトレンドがインフラストラクチャー分野における具体化です。DePIN(の正式名称はDecentralized Physical Infrastructure Networks、分散型物理インフラストラクチャーネットワーク)は、ブロックチェーン技術を通じて、計算能力、ストレージ、帯域幅、エネルギーなどの全球的に分散した物理資源(を統合する新しい経済モデルです。その核心的な論理は、トークンによるインセンティブを通じてコミュニティが余剰資源を提供し、分散型インフラネットワークを構築し、従来の中央集権的なサービスプロバイダーの高コスト・低効率モデルを置き換えることにあります。**業界の推進力**中央集権のモデルと比較して、物理インフラの非中央集権化改造は、コスト構造、ガバナンスモデル、ネットワークのレジリエンス、エコシステムの拡張性などの面でより大きな利点があります。**セグメント分野と典型的なケース**Messariの定義によれば、DePINは物理インフラ)（無線ネットワーク、エネルギーネットワーク(）とデジタルリソースネットワーク)（ストレージ、計算(）の2つの大きなカテゴリを含み、ブロックチェーン技術を通じて需要と供給のマッチングとインセンティブメカニズムを実現します。* 物理基盤:ある無線ネットワークプロジェクトを代表として、コミュニティによるホットスポットデバイスの展開を通じて、グローバルにカバーする通信ネットワークを構築する;* デジタルリソースネットワーク: あるストレージプロジェクト)の分散型ストレージ(、ある計算プロジェクト)の分散コンピューティング(などを含み、余剰リソースを統合して共有経済モデルを形成する。**市場ポテンシャル**Messariのデータによると、2024年までに、世界中のDePINデバイスの数は1300万台を突破し、市場規模は500億ドルに達しましたが、浸透率は0.1%未満です。今後10年間で100〜1000倍の成長が期待されます。2024年、DePIN領域の総市場価値は500億ドルに達し、350以上のプロジェクトを含み、年成長率は35％を超えます。その核心的な推進力は、リソース効率の向上)、例えば余剰帯域幅の利用(や需要の爆発)、例えばAIによる計算能力とデータの需要(の双方向の効果にあります。もちろん、分散型ネットワークのスケーラビリティ、データプライバシー、セキュリティ検証は、DePINの発展における重要な課題です。! [グラス詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807() 1.2 AIデータ需要:爆発的な成長と構造的矛盾"データは新時代の石油"AIデータの取得と処理は人工知能の発展の核心的な推進力であり、特に大型言語モデル###のトレーニング時やGPT(、生成型ニューラルネットワーク)のMidJourney(において重要です。AIモデルの性能と効果は、トレーニングデータの質と量に大きく依存します。高品質で多様性があり、地理的に代表的なデータはAIモデルの性能にとって非常に重要です。**データ要件の規模と特性*** スケールアップ: GPT-4を例にとると、トレーニングには45TB以上のテキストデータが必要であり、生成型AIのイテレーション速度はデータのリアルタイム更新と多様化を要求します;* コスト比:AI開発におけるデータ収集、清掃およびラベリングのコストは総予算の40%以上を占めており、商業化の核心的なボトルネックとなっている;* シーンの分化:自動運転は高精度なセンサーデータを必要とし、医療AIはプライバシーに準拠した症例データベースに依存し、ソーシャルAIはユーザー行動データに依存します。**従来のデータ供給の問題点*** データバリア: コア企業/主体などの巨頭が広範なデータソースを制御しており、中小開発者は高いハードルと不公平な価格設定に直面している;* データ孤島: データは往々にして異なる機関や企業に分散しており、データの共有と流通には多くの障害があるため、データ資源が十分に活用されていない。* データプライバシー:データ収集はプライバシーや著作権の問題を含むことが多く、あるソーシャルプラットフォームのAPI料金徴収事件が開発者の抗議を引き起こしました;* 非効率な流通: データの孤島と標準化の欠如により、重複収集が発生し、世界のデータ利用率は20%未満です;* 価値チェーンの中断: データを生成する個人の貢献者は、その後のデータの使用から利益を得ることができない。**DePINのブレークスルーパス*** 分散型データ収集: ノードネットワークを通じて、ソーシャルメディアや公共データベース)などの公開データを取得し、データ収集のコストを削減し、効率とスケールを向上させる;* データの質と多様性を向上させる: DePINインセンティブメカニズムを通じて、より多くの参加者がデータを提供することを促し、それによってデータの質と多様性を向上させ、AIモデルの汎化能力を高めることができる。* 分散型クレンジングとアノテーション: コミュニティの協力でデータの前処理を行い、ゼロ知識証明(ZK)を組み合わせてデータの真実性を確保する;* トークン化インセンティブクローズドループ: データ提供者はトークン報酬を獲得し、需要者はトークンを使って構造化データセットを購入し、供給と需要の直接的なマッチングを形成するGrassプロジェクトはDePINとAIデータ産業の交差点に位置しており、革新的にDePINの理念をAIデータ収集分野に適用し、分散型データ収集ネットワークを構築しています。これはAIモデルのトレーニングに対して、より経済的で、より効率的で、より信頼性の高いデータソースを提供することを目的としています。今後の章では、Grassプロジェクトの具体的なメカニズム、技術的特徴、応用シーン、そして将来の発展の可能性について深く分析していきます。! [グラス詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-53ff22e33333759cdc38081bea3e4148f)## 2. プロジェクト基本情報Grassの迅速な拡張は、その非常に低い参加ハードルに依存しています。すべてのユーザーがAIデータの"マイナー"になり、余剰の帯域幅を未来の利益に交換できるようにします。GrassはDePINアーキテクチャを通じて、分散型データ収集ネットワークを構築し、AIトレーニングに高コストパフォーマンスかつ多様性に富んだデータソースを提供します。ユーザーはクライアントをインストールするだけで、帯域幅を提供してトークン報酬を得ることができます - 立ち上げから1年で250万以上のノードを引き付け、トークンの初発から10日間で5倍以上の上昇を記録し、そのビジネスロジックを検証しました。プロジェクトはあるトップキャピタルの投資を受け、Solanaの高性能チェーンに依存してデータの確権と流通を実現します。現在のチームの匿名性にはまだ議論があり、データ処理の分散化の進展は今後のフォローが必要です。( 2.1 事業範囲GrassはDePINプロジェクトであり、ユーザーのデバイスの未使用帯域幅を通じてインターネットデータを収集および検証し、特に人工知能)AI###の開発をサポートします。その核心は、住宅プロキシネットワーク(residential proxy network)を通じて、企業がユーザーのインターネット接続を使用して、異なる地理的位置のインターネットデータにアクセスし、取得することを可能にすることであり、これはAIモデルのトレーニングに多様性と地理的代表性のデータが非常に有用です。* 解決された問題: 従来のネットワークスクレイピングは通常、集中型システムによって行われ、効率が悪く、エラーやバイアスが発生しやすいです。Grassは、非中央集権的な方法で信頼性のある検証済みのインターネットデータを提供することを目指しており、去中心化されたユーザーが提供するデータは、多様性、地域ごとの発行、リアルタイム性を自然に備えています。* ビジョンとミッション: Grassのビジョンは、分散型のインターネットデータレイヤーを構築することであり、データは信頼最小化の方法で収集、検証、構造化されます。その使命は、ユーザーにデータレイヤーへの貢献の権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を奨励することです。* ユーザー参加方法: ユーザーは3つのステップで開始できます: Grassの公式サイトにアクセスし、拡張機能/クライアントをインストールし、接続してGrassポイントを獲得し始めます。このように帯域幅を提供して報酬を得る方法は、一般ユーザーにAIの成長の利益を共有する機会を提供します。要約すると、Grassの主な特徴と利点は、非中央集権ネットワークによるデータ取得コストの低さとデータの多様性の豊かさにあります。ユーザーは帯域幅を提供することで報酬を得て、データの価値の回帰を実現します。ブロックチェーン技術を使用してデータを検証し、データの透明性と信頼性を確保します。! [草詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1)( 2.2 履歴概念段階:2022年中期、プロジェクトはWynd Labsによって提案されました。開発段階:2023年初めに製品構築を開始し、プロジェクトが実際の開発段階に入ったことを示しています。シードラウンドの資金調達:2023年、Grassは350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資家となり、合計450万ドル)には某キャピタルがリードしたシード前ラウンド###が含まれます。ユーザーテスト:2023年末にChromeブラウザ拡張機能をリリースし、ユーザーテストを開始し、初期ユーザーの参加を促す。マイルストーン:2024年4月、プロジェクトは200万を超える接続ノードデバイスを発表し、急成長中です。DePIN Scanのデータによれば、2025年3月時点でそのアクティブユーザーは250万人を超えています。初回エアドロップ:2024年10月21日に初回エアドロップを発表し、1億枚のGRASSトークン(を配布する。総供給量の10%)、初期ユーザーに報酬を提供します。取引所に上場: 2024年10月28日に某取引所に上場し、上場から10日間で価格が$0.6から$3.89に、着実に約5倍に上昇した。現在の状態:プロジェクトは引き続き拡大中で、第二段階のユーザー放置インセンティブを進行中です;ネットワーク規模とユーザー参加を増やすために、AndroidおよびiPhoneのモバイルアプリをリリースする予定です。! [草詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f)( 2.3 チーム状況あるデータによると、GrassはWynd Labsによって開発され、創設者はAndrej Radonjicで、彼はWynd LabsのCEOであり、ヨーク大学で数学と統計学の修士号を取得し、マクマスター大学で工学物理学の学士号を取得しています。チームメンバーは全員Wynd Labs出身で、ブロックチェーンとAI技術の開発に専念しており、関連分野の経験を持っています。しかし、具体的なメンバー情報は広く公開されておらず、Radonjicの身元のみが明らかにされています。あるデータによると、Wynd Labsは2022年に設立され、コア製品はGrassです。チームの背景は、ブロックチェーンとAI分野における専門知識を示していますが、情報の透明性が不足していることは、投資家やユーザーの信頼に影響を与える可能性があります。ラドニッチの経験はプロジェクトに信頼性を提供しますが、他のメンバーの匿名性は懸念を引き起こすかもしれません。) 2.4 ファイナンスと重要なパートナーシップ**投資者とサポート**シードラウンド：2023年に350万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資を行った。某データによると、シードラウンド後の総資金調達額は450万ドルに達し、某キャピタルがリード投資を行ったシード前ラウンドを含む。Aラウンド資金調達:2024年9月にAラウンド資金調達を完了し、某キャピタルがリードインベスターとなり、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタルが参加、金額は未公開。投資家サポート: 上記の資本は業界内で比較的有名な投資家です。彼らのサポートを受けることもプロジェクトの信頼性を示しています。
Grassデプス研究:DePIN新星はAIデータバンクになることができるか
#Grassの詳細な研究:DePIN NovaはAIデータバンクになれますか?
##箇条書きコンテンツTL; 博士
コア要素はゼロのハードルでの参加であり、ユーザーが基本であり、他はすべてレバレッジです。
Grassは「技術+モデル」の二重エンジンでDePINの内巻きを突破 - ゼロ知識証明とSolana Layer2アーキテクチャを利用してデータの真実性を確保し、AI業界の「汚いデータ」問題を解決; 同時に「帯域幅マイニング→ポイントインセンティブ」モデルを採用して250万人のユーザーをデータノードに転換し、供給側の優位性を形成。
AIデータの需要が爆発的に増加し、SolanaやDePINの人気が高まり、合理的な運営戦略などの要因が重なり、GrassはAIデータ関連のDePINのリーダーとなりました。
短期的な技術の実現:2025年に分散型転換が順調に完了するかどうか;
中期的には、需要検証:AI企業によるデータ調達の規模。
長期的な規制のゲーム: データプライバシーと所有権ルール。
現在の最大のリスクは「トークンバブルが需要の真空を隠す」ことである - もし将来AIの顧客注文が増加しなかった場合、完璧なビジネスサイクルは「データ-資金」の正の循環から供給側のバブルに退化する可能性がある。
1. 業界背景
DePINの算力の民主化がAIのデータのジレンマに出会ったとき、データの平等の運動が静かに勃発した。
DePINはトークンインセンティブを通じて、世界中の未使用リソース(の計算力、ストレージ、帯域幅)を統合し、分散型インフラネットワークを構築します。一方、AI産業はデータの構造的不足、巨大企業の独占、プライバシーの問題、データの孤島に直面しており、これにより80%のデータ価値が解放されていません。
未来のAI競争は、本質的にデータ取得の効率と倫理的コンプライアンスの二重のゲームであり、DePINは技術的最適解を提供します。
Grassの破壊的な特性は、これら二つの融合によって実現されています。
1.1 DePIN:インフラのグローバルパラダイムを再構築する
定義とコアロジック
近年、ブロックチェーン技術の成熟とWeb3の理念の台頭に伴い、あらゆる業界が分散型の転換パスを模索しています。DePINはこのトレンドがインフラストラクチャー分野における具体化です。DePIN(の正式名称はDecentralized Physical Infrastructure Networks、分散型物理インフラストラクチャーネットワーク)は、ブロックチェーン技術を通じて、計算能力、ストレージ、帯域幅、エネルギーなどの全球的に分散した物理資源(を統合する新しい経済モデルです。
その核心的な論理は、トークンによるインセンティブを通じてコミュニティが余剰資源を提供し、分散型インフラネットワークを構築し、従来の中央集権的なサービスプロバイダーの高コスト・低効率モデルを置き換えることにあります。
業界の推進力
中央集権のモデルと比較して、物理インフラの非中央集権化改造は、コスト構造、ガバナンスモデル、ネットワークのレジリエンス、エコシステムの拡張性などの面でより大きな利点があります。
セグメント分野と典型的なケース
Messariの定義によれば、DePINは物理インフラ)（無線ネットワーク、エネルギーネットワーク(）とデジタルリソースネットワーク)（ストレージ、計算(）の2つの大きなカテゴリを含み、ブロックチェーン技術を通じて需要と供給のマッチングとインセンティブメカニズムを実現します。
物理基盤:ある無線ネットワークプロジェクトを代表として、コミュニティによるホットスポットデバイスの展開を通じて、グローバルにカバーする通信ネットワークを構築する;
デジタルリソースネットワーク: あるストレージプロジェクト)の分散型ストレージ(、ある計算プロジェクト)の分散コンピューティング(などを含み、余剰リソースを統合して共有経済モデルを形成する。
市場ポテンシャル
Messariのデータによると、2024年までに、世界中のDePINデバイスの数は1300万台を突破し、市場規模は500億ドルに達しましたが、浸透率は0.1%未満です。今後10年間で100〜1000倍の成長が期待されます。
2024年、DePIN領域の総市場価値は500億ドルに達し、350以上のプロジェクトを含み、年成長率は35％を超えます。
その核心的な推進力は、リソース効率の向上)、例えば余剰帯域幅の利用(や需要の爆発)、例えばAIによる計算能力とデータの需要(の双方向の効果にあります。
もちろん、分散型ネットワークのスケーラビリティ、データプライバシー、セキュリティ検証は、DePINの発展における重要な課題です。
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) 1.2 AIデータ需要:爆発的な成長と構造的矛盾
"データは新時代の石油"
AIデータの取得と処理は人工知能の発展の核心的な推進力であり、特に大型言語モデル###のトレーニング時やGPT(、生成型ニューラルネットワーク)のMidJourney(において重要です。
AIモデルの性能と効果は、トレーニングデータの質と量に大きく依存します。高品質で多様性があり、地理的に代表的なデータはAIモデルの性能にとって非常に重要です。
データ要件の規模と特性
スケールアップ: GPT-4を例にとると、トレーニングには45TB以上のテキストデータが必要であり、生成型AIのイテレーション速度はデータのリアルタイム更新と多様化を要求します;
コスト比:AI開発におけるデータ収集、清掃およびラベリングのコストは総予算の40%以上を占めており、商業化の核心的なボトルネックとなっている;
シーンの分化:自動運転は高精度なセンサーデータを必要とし、医療AIはプライバシーに準拠した症例データベースに依存し、ソーシャルAIはユーザー行動データに依存します。
従来のデータ供給の問題点
データバリア: コア企業/主体などの巨頭が広範なデータソースを制御しており、中小開発者は高いハードルと不公平な価格設定に直面している;
データ孤島: データは往々にして異なる機関や企業に分散しており、データの共有と流通には多くの障害があるため、データ資源が十分に活用されていない。
データプライバシー:データ収集はプライバシーや著作権の問題を含むことが多く、あるソーシャルプラットフォームのAPI料金徴収事件が開発者の抗議を引き起こしました;
非効率な流通: データの孤島と標準化の欠如により、重複収集が発生し、世界のデータ利用率は20%未満です;
価値チェーンの中断: データを生成する個人の貢献者は、その後のデータの使用から利益を得ることができない。
DePINのブレークスルーパス
分散型データ収集: ノードネットワークを通じて、ソーシャルメディアや公共データベース)などの公開データを取得し、データ収集のコストを削減し、効率とスケールを向上させる;
データの質と多様性を向上させる: DePINインセンティブメカニズムを通じて、より多くの参加者がデータを提供することを促し、それによってデータの質と多様性を向上させ、AIモデルの汎化能力を高めることができる。
分散型クレンジングとアノテーション: コミュニティの協力でデータの前処理を行い、ゼロ知識証明(ZK)を組み合わせてデータの真実性を確保する;
トークン化インセンティブクローズドループ: データ提供者はトークン報酬を獲得し、需要者はトークンを使って構造化データセットを購入し、供給と需要の直接的なマッチングを形成する
GrassプロジェクトはDePINとAIデータ産業の交差点に位置しており、革新的にDePINの理念をAIデータ収集分野に適用し、分散型データ収集ネットワークを構築しています。これはAIモデルのトレーニングに対して、より経済的で、より効率的で、より信頼性の高いデータソースを提供することを目的としています。
今後の章では、Grassプロジェクトの具体的なメカニズム、技術的特徴、応用シーン、そして将来の発展の可能性について深く分析していきます。
! グラス詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク
2. プロジェクト基本情報
Grassの迅速な拡張は、その非常に低い参加ハードルに依存しています。すべてのユーザーがAIデータの"マイナー"になり、余剰の帯域幅を未来の利益に交換できるようにします。
GrassはDePINアーキテクチャを通じて、分散型データ収集ネットワークを構築し、AIトレーニングに高コストパフォーマンスかつ多様性に富んだデータソースを提供します。ユーザーはクライアントをインストールするだけで、帯域幅を提供してトークン報酬を得ることができます - 立ち上げから1年で250万以上のノードを引き付け、トークンの初発から10日間で5倍以上の上昇を記録し、そのビジネスロジックを検証しました。
プロジェクトはあるトップキャピタルの投資を受け、Solanaの高性能チェーンに依存してデータの確権と流通を実現します。
現在のチームの匿名性にはまだ議論があり、データ処理の分散化の進展は今後のフォローが必要です。
( 2.1 事業範囲
GrassはDePINプロジェクトであり、ユーザーのデバイスの未使用帯域幅を通じてインターネットデータを収集および検証し、特に人工知能)AI###の開発をサポートします。
その核心は、住宅プロキシネットワーク(residential proxy network)を通じて、企業がユーザーのインターネット接続を使用して、異なる地理的位置のインターネットデータにアクセスし、取得することを可能にすることであり、これはAIモデルのトレーニングに多様性と地理的代表性のデータが非常に有用です。
解決された問題: 従来のネットワークスクレイピングは通常、集中型システムによって行われ、効率が悪く、エラーやバイアスが発生しやすいです。Grassは、非中央集権的な方法で信頼性のある検証済みのインターネットデータを提供することを目指しており、去中心化されたユーザーが提供するデータは、多様性、地域ごとの発行、リアルタイム性を自然に備えています。
ビジョンとミッション: Grassのビジョンは、分散型のインターネットデータレイヤーを構築することであり、データは信頼最小化の方法で収集、検証、構造化されます。その使命は、ユーザーにデータレイヤーへの貢献の権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を奨励することです。
ユーザー参加方法: ユーザーは3つのステップで開始できます: Grassの公式サイトにアクセスし、拡張機能/クライアントをインストールし、接続してGrassポイントを獲得し始めます。このように帯域幅を提供して報酬を得る方法は、一般ユーザーにAIの成長の利益を共有する機会を提供します。
要約すると、Grassの主な特徴と利点は、非中央集権ネットワークによるデータ取得コストの低さとデータの多様性の豊かさにあります。ユーザーは帯域幅を提供することで報酬を得て、データの価値の回帰を実現します。ブロックチェーン技術を使用してデータを検証し、データの透明性と信頼性を確保します。
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( 2.2 履歴
概念段階:2022年中期、プロジェクトはWynd Labsによって提案されました。
開発段階:2023年初めに製品構築を開始し、プロジェクトが実際の開発段階に入ったことを示しています。
シードラウンドの資金調達:2023年、Grassは350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資家となり、合計450万ドル)には某キャピタルがリードしたシード前ラウンド###が含まれます。
ユーザーテスト:2023年末にChromeブラウザ拡張機能をリリースし、ユーザーテストを開始し、初期ユーザーの参加を促す。
マイルストーン:2024年4月、プロジェクトは200万を超える接続ノードデバイスを発表し、急成長中です。DePIN Scanのデータによれば、2025年3月時点でそのアクティブユーザーは250万人を超えています。
初回エアドロップ:2024年10月21日に初回エアドロップを発表し、1億枚のGRASSトークン(を配布する。総供給量の10%)、初期ユーザーに報酬を提供します。
取引所に上場: 2024年10月28日に某取引所に上場し、上場から10日間で価格が$0.6から$3.89に、着実に約5倍に上昇した。
現在の状態:プロジェクトは引き続き拡大中で、第二段階のユーザー放置インセンティブを進行中です;ネットワーク規模とユーザー参加を増やすために、AndroidおよびiPhoneのモバイルアプリをリリースする予定です。
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( 2.3 チーム状況
あるデータによると、GrassはWynd Labsによって開発され、創設者はAndrej Radonjicで、彼はWynd LabsのCEOであり、ヨーク大学で数学と統計学の修士号を取得し、マクマスター大学で工学物理学の学士号を取得しています。
チームメンバーは全員Wynd Labs出身で、ブロックチェーンとAI技術の開発に専念しており、関連分野の経験を持っています。しかし、具体的なメンバー情報は広く公開されておらず、Radonjicの身元のみが明らかにされています。
あるデータによると、Wynd Labsは2022年に設立され、コア製品はGrassです。
チームの背景は、ブロックチェーンとAI分野における専門知識を示していますが、情報の透明性が不足していることは、投資家やユーザーの信頼に影響を与える可能性があります。ラドニッチの経験はプロジェクトに信頼性を提供しますが、他のメンバーの匿名性は懸念を引き起こすかもしれません。
) 2.4 ファイナンスと重要なパートナーシップ
投資者とサポート
シードラウンド：2023年に350万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資を行った。某データによると、シードラウンド後の総資金調達額は450万ドルに達し、某キャピタルがリード投資を行ったシード前ラウンドを含む。
Aラウンド資金調達:2024年9月にAラウンド資金調達を完了し、某キャピタルがリードインベスターとなり、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタルが参加、金額は未公開。
投資家サポート: 上記の資本は業界内で比較的有名な投資家です。彼らのサポートを受けることもプロジェクトの信頼性を示しています。