Глубина исследования Grass: сможет ли DePIN стать банком данных AI?
Основное содержание TL; DR
Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?
Ключевым фактором является участие без порога, пользователи являются основой, все остальное - это рычаг.
Grass преодолел внутреннюю конкуренцию DePIN с помощью двойного двигателя "технологии + модели" - используя нулевые знания и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения достоверности данных, решая проблему "грязных данных" в AI-отрасли; одновременно применяя модель "майнинг пропускной способности → стимулирование баллов", превращая 2,5 миллиона пользователей в узлы данных и формируя преимущества на стороне предложения.
С учетом таких факторов, как взрывной рост спроса на данные AI, высокая популярность Solana и DePIN, а также разумная операционная стратегия, Grass стал лидером в области AI данных DePIN.
На какие факторы необходимо обратить внимание для дальнейшего развития Grass?
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли успешно завершить децентрализованную трансформацию к 2025 году;
Промежуточный взгляд на проверку спроса: объем закупок данных компаниями ИИ;
Долгосрочная игра на соответствие: правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в том, что "безумие токенов скрывает вакуум спроса" - если в будущем не удастся реализовать увеличение заказов клиентов AI, идеальный коммерческий замкнутый цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с данными, вызванными AI, тихая волна движения за равенство данных разразилась.
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы, такие как ( вычислительная мощность, хранилище и пропускная способность ), с помощью токенов для создания распределенной инфраструктурной сети; в то же время, индустрия ИИ сталкивается с структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и изолированными данными, что приводит к тому, что 80% стоимости данных не раскрыто.
Будущие соревнования в области ИИ по сути являются двойной игрой между эффективностью получения данных и соблюдением этических норм, и DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и ростом концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является отражением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN( полное название Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) представляют собой новую экономическую модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т.д.) с помощью технологий блокчейн.
Его основная логика заключается в том, чтобы с помощью токенов стимулировать сообщество вносить неиспользуемые ресурсы, создавая децентрализованную инфраструктурную сеть, которая заменяет высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
Драйверы отрасли
В сравнении с централизованными моделями, декомпозиция физической инфраструктуры имеет более значительные преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и расширяемость экосистемы.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и сети цифровых ресурсов (, такие как хранение данных, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного проекта беспроводной сети, создание глобальной сети связи через развертывание точек доступа в сообществе;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя определённый проект хранения ( децентрализованного хранения ), определённый проект вычислений ( распределённых вычислений ) и т.д., путём интеграции неиспользуемых ресурсов формируя модель совместной экономики.
Рынок потенциала
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год, количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а рынок достиг 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовым темпом роста более 35%.
Его основным движущим фактором является повышение ресурсной эффективности (, такое как использование неиспользуемой полосы пропускания ) и всплеск спроса (, например, двусторонний эффект спроса AI на вычислительную мощность и данные ).
Конечно, масштабируемость, конфиденциальность данных и безопасность проверки остаются ключевыми вызовами для развития DePIN в децентрализованных сетях.
1.2 AI данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени"
Получение и обработка данных ИИ являются ключевым двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Эффективность и результативность AI-моделей во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности AI-моделей.
Требования к данным: масштаб и характеристики
Уровень скачка: на примере GPT-4, для тренировки требуется более 45 ТБ текстовых данных, а скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотацию данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что становится основным коммерческим узким местом;
Дифференциация сценариев: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдения конфиденциальности в базе данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Болевые точки традиционного обеспечения данными
Данные барьеры: основные компании/участники и другие гиганты контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто разбросаны в различных учреждениях и компаниях, обмен данными и их циркуляция сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к недостаточному использованию ресурсов данных.
Приватность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, недавний инцидент с платным API одной из социальных платформ, вызвавший протесты разработчиков;
Низкая эффективность обращения: из-за изолированных данных и отсутствия стандартизации происходит повторный сбор данных, а глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные вкладчики, создающие данные, не могут извлечь выгоду из последующего использования данных.
Путь решения DePIN
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных через сеть узлов (, таких как социальные медиа, общедоступные базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштаба сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: с помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, тем самым улучшая качество и разнообразие данных и повышая обобщающую способность моделей ИИ.
Децентрализованная очистка и аннотация: совместная работа сообщества для предварительной обработки данных, сочетая нулевое доказательство (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированные стимулы замкнутого цикла: участники, предоставляющие данные, получают токены в качестве вознаграждения, а потребители покупают структурированные наборы данных за токены, что приводит к прямому соответствию спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных AI, создает децентрализованную сеть захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы глубоко проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, сферы применения и перспективы будущего проекта Grass.
Быстрое расширение Grass не может обойтись без его крайне низкого порога участия. Каждый пользователь может стать "горняком" AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть для извлечения данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить токеновые вознаграждения - за год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токены за 10 дней с момента первичного размещения выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.
Проект получил инвестиции от некоторых ведущих капиталов, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализованной обработке данных требует дальнейшего внимания.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую полосу пропускания пользовательских устройств, обеспечивая поддержку разработки искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), позволяя компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, нуждающихся в разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема, которую нужно решить: традиционный веб-скрапинг часто выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокой вероятности ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные через децентрализованный подход, и данные, предоставленные децентрализованными пользователями, естественным образом обладают разнообразием, публикацией из разных регионов и характеристиками в реальном времени.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия состоит в том, чтобы наделить пользователей правом вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизма вознаграждений.
Способы участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент, подключиться и начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления пропускной способности для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждение, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть стоимость данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
Концептуальная стадия: в середине 2022 года проект был предложен Wynd Labs.
Этап разработки: Начало создания продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию фактической разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, которое возглавили некоторые капиталы, в общей сложности 4,5 миллиона долларов (, включая сидировочное финансирование на этапе до сидировочного раунда ), возглавленное некоторыми капиталами.
Тестирование пользователей: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей, чтобы привлечь ранних участников.
Веха: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года его активные пользователи превысили 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, распределяющий 100 миллионов токенов GRASS ( 10% от общего объема поставки ), вознаграждение для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на некоторой бирже и за 10 дней цена поднялась с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, идет второй этап стимуляции пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone для увеличения масштаба сети и вовлеченности пользователей.
Согласно некоторым данным, Grass разработан Wynd Labs, основателем которого является Андреј Радонйич, CEO Wynd Labs, имеющий степень магистра математики и статистики Университета Йорка и степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко опубликована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно некоторым данным, Wynd Labs была основана в 2022 году, а ее основным продуктом является Grass.
Фон команды демонстрирует профессиональные навыки в области блокчейна и ИИ, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту доверие, но анонимность других членов может вызвать опасения.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: В 2023 году завершен сидировочный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, который возглавили некоторые капиталы. Согласно некоторым данным, после сидировочного раунда общий объем финансирования достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд перед раундом.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, лидирующий инвестор — некая капитал, участие принимают некие капиталы, некие капиталы, некие капиталы и некие капиталы, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: вышеперечисленный капитал поступил от известных инвесторов в отрасли. Получение их поддержки также демонстрирует проект в
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
6
Поделиться
комментарий
0/400
Layer2Arbitrageur
· 07-28 14:09
честно говоря, трава выглядит многообещающе, но их zk доказательства нуждаются в серьезной оптимизации Газ... не получится, если они не смогут эффективно масштабироваться на sol l2
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrier
· 07-28 02:46
Никаких порогов — это все ерунда. Команда проекта на каком основании должна делиться с тобой деньгами?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugResistant
· 07-26 04:30
хмм... zk-доказательства выглядят надежно, но эта модель майнинга пропускной способности требует большего внимания, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
TopEscapeArtist
· 07-26 04:26
Нижняя поддержка слишком слабая. Не обращаете внимания на опасные сигналы? Kline не обманывает. Расположение и комбинация K-линий zk явно показывают дивергенцию вверх.
Глубина исследования Grass: сможет ли DePIN стать банком данных ИИ
Глубина исследования Grass: сможет ли DePIN стать банком данных AI?
Основное содержание TL; DR
Ключевым фактором является участие без порога, пользователи являются основой, все остальное - это рычаг.
Grass преодолел внутреннюю конкуренцию DePIN с помощью двойного двигателя "технологии + модели" - используя нулевые знания и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения достоверности данных, решая проблему "грязных данных" в AI-отрасли; одновременно применяя модель "майнинг пропускной способности → стимулирование баллов", превращая 2,5 миллиона пользователей в узлы данных и формируя преимущества на стороне предложения.
С учетом таких факторов, как взрывной рост спроса на данные AI, высокая популярность Solana и DePIN, а также разумная операционная стратегия, Grass стал лидером в области AI данных DePIN.
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли успешно завершить децентрализованную трансформацию к 2025 году;
Промежуточный взгляд на проверку спроса: объем закупок данных компаниями ИИ;
Долгосрочная игра на соответствие: правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в том, что "безумие токенов скрывает вакуум спроса" - если в будущем не удастся реализовать увеличение заказов клиентов AI, идеальный коммерческий замкнутый цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с данными, вызванными AI, тихая волна движения за равенство данных разразилась.
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы, такие как ( вычислительная мощность, хранилище и пропускная способность ), с помощью токенов для создания распределенной инфраструктурной сети; в то же время, индустрия ИИ сталкивается с структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и изолированными данными, что приводит к тому, что 80% стоимости данных не раскрыто.
Будущие соревнования в области ИИ по сути являются двойной игрой между эффективностью получения данных и соблюдением этических норм, и DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и ростом концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является отражением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN( полное название Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) представляют собой новую экономическую модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т.д.) с помощью технологий блокчейн.
Его основная логика заключается в том, чтобы с помощью токенов стимулировать сообщество вносить неиспользуемые ресурсы, создавая децентрализованную инфраструктурную сеть, которая заменяет высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
Драйверы отрасли
В сравнении с централизованными моделями, декомпозиция физической инфраструктуры имеет более значительные преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и расширяемость экосистемы.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и сети цифровых ресурсов (, такие как хранение данных, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного проекта беспроводной сети, создание глобальной сети связи через развертывание точек доступа в сообществе;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя определённый проект хранения ( децентрализованного хранения ), определённый проект вычислений ( распределённых вычислений ) и т.д., путём интеграции неиспользуемых ресурсов формируя модель совместной экономики.
Рынок потенциала
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год, количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а рынок достиг 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовым темпом роста более 35%.
Его основным движущим фактором является повышение ресурсной эффективности (, такое как использование неиспользуемой полосы пропускания ) и всплеск спроса (, например, двусторонний эффект спроса AI на вычислительную мощность и данные ).
Конечно, масштабируемость, конфиденциальность данных и безопасность проверки остаются ключевыми вызовами для развития DePIN в децентрализованных сетях.
! Отчет о глубоком исследовании травы: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
1.2 AI данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени"
Получение и обработка данных ИИ являются ключевым двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Эффективность и результативность AI-моделей во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности AI-моделей.
Требования к данным: масштаб и характеристики
Уровень скачка: на примере GPT-4, для тренировки требуется более 45 ТБ текстовых данных, а скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотацию данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что становится основным коммерческим узким местом;
Дифференциация сценариев: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдения конфиденциальности в базе данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Болевые точки традиционного обеспечения данными
Данные барьеры: основные компании/участники и другие гиганты контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто разбросаны в различных учреждениях и компаниях, обмен данными и их циркуляция сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к недостаточному использованию ресурсов данных.
Приватность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, недавний инцидент с платным API одной из социальных платформ, вызвавший протесты разработчиков;
Низкая эффективность обращения: из-за изолированных данных и отсутствия стандартизации происходит повторный сбор данных, а глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные вкладчики, создающие данные, не могут извлечь выгоду из последующего использования данных.
Путь решения DePIN
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных через сеть узлов (, таких как социальные медиа, общедоступные базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштаба сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: с помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, тем самым улучшая качество и разнообразие данных и повышая обобщающую способность моделей ИИ.
Децентрализованная очистка и аннотация: совместная работа сообщества для предварительной обработки данных, сочетая нулевое доказательство (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированные стимулы замкнутого цикла: участники, предоставляющие данные, получают токены в качестве вознаграждения, а потребители покупают структурированные наборы данных за токены, что приводит к прямому соответствию спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных AI, создает децентрализованную сеть захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы глубоко проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, сферы применения и перспективы будущего проекта Grass.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2. Основная информация о проекте
Быстрое расширение Grass не может обойтись без его крайне низкого порога участия. Каждый пользователь может стать "горняком" AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть для извлечения данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить токеновые вознаграждения - за год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токены за 10 дней с момента первичного размещения выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.
Проект получил инвестиции от некоторых ведущих капиталов, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализованной обработке данных требует дальнейшего внимания.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую полосу пропускания пользовательских устройств, обеспечивая поддержку разработки искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), позволяя компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, нуждающихся в разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема, которую нужно решить: традиционный веб-скрапинг часто выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокой вероятности ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные через децентрализованный подход, и данные, предоставленные децентрализованными пользователями, естественным образом обладают разнообразием, публикацией из разных регионов и характеристиками в реальном времени.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия состоит в том, чтобы наделить пользователей правом вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизма вознаграждений.
Способы участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент, подключиться и начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления пропускной способности для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждение, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть стоимость данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2.2 Этапы развития
Концептуальная стадия: в середине 2022 года проект был предложен Wynd Labs.
Этап разработки: Начало создания продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию фактической разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, которое возглавили некоторые капиталы, в общей сложности 4,5 миллиона долларов (, включая сидировочное финансирование на этапе до сидировочного раунда ), возглавленное некоторыми капиталами.
Тестирование пользователей: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей, чтобы привлечь ранних участников.
Веха: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года его активные пользователи превысили 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, распределяющий 100 миллионов токенов GRASS ( 10% от общего объема поставки ), вознаграждение для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на некоторой бирже и за 10 дней цена поднялась с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, идет второй этап стимуляции пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone для увеличения масштаба сети и вовлеченности пользователей.
! Отчет об углубленном исследовании: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
2.3 Ситуация с командой
Согласно некоторым данным, Grass разработан Wynd Labs, основателем которого является Андреј Радонйич, CEO Wynd Labs, имеющий степень магистра математики и статистики Университета Йорка и степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко опубликована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно некоторым данным, Wynd Labs была основана в 2022 году, а ее основным продуктом является Grass.
Фон команды демонстрирует профессиональные навыки в области блокчейна и ИИ, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту доверие, но анонимность других членов может вызвать опасения.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: В 2023 году завершен сидировочный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, который возглавили некоторые капиталы. Согласно некоторым данным, после сидировочного раунда общий объем финансирования достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд перед раундом.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, лидирующий инвестор — некая капитал, участие принимают некие капиталы, некие капиталы, некие капиталы и некие капиталы, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: вышеперечисленный капитал поступил от известных инвесторов в отрасли. Получение их поддержки также демонстрирует проект в