Grass Derinlik Araştırması: DePIN yeni yıldızı AI veri bankası olabilir mi?
Önemli Noktalar TL; DR
Grass, birçok DePIN projesi arasında nasıl öne çıktı?
Kilit faktör, sıfır eşik katılımıdır; kullanıcı temeldir, diğer her şey kaldıraçtır.
Grass, "teknoloji + model" çift motoruyla DePIN iç döngüsünü aşıyor - sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisini kullanarak veri gerçekliğini sağlıyor, AI sektöründeki "kirli veri" sorununu çözüyor; aynı zamanda "bant genişliği madenciliği → puan teşviki" modeliyle 2.5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında avantaj sağlıyor.
AI veri talebinin patlaması, Solana ve DePIN'in artan popülaritesi, makul işletme stratejileri gibi faktörlerin etkisiyle, Grass AI veri tabanlı DePIN'in öncüsü haline geldi.
Grass'ın sonraki gelişimi için hangi faktörlere dikkat edilmesi gerekiyor?
Kısa vadede teknolojinin uygulanması: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm sorunsuz bir şekilde tamamlanabilecek mi;
Orta vadede talep doğrulama: AI şirketlerinin veri satın alma ölçeği;
Uzun vadede uyum oyunları: Veri gizliliği ve mülkiyet kuralları.
Mevcut en büyük risk, "token çılgınlığının talep boşluğunu örtmesi" - Eğer gelecekte AI müşteri siparişlerinin artışı sağlanamazsa, mükemmel ticari kapama "veri-fon" olumlu döngüsünden, arz tarafı balonuna dönüşebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi, AI'nın veri zorluklarıyla karşılaştığında, sessizce bir veri eşitliği hareketi patlak veriyor.
DePIN, token teşvikleri aracılığıyla dünya genelindeki kullanılmayan kaynakları ( hesaplama gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtık altyapı ağı kurmaktadır; bu arada, AI endüstrisi veri yapısal kıtlığı, devlerin tekelci yapısı, gizlilik tartışmaları ve veri adası sorunları ile karşı karşıya kalmakta, bu da verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmadığı anlamına gelmektedir.
Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ve etik uyumluluğun çift yönlü bir mücadelesidir ve DePIN teknik olarak en iyi çözümü sunmaktadır.
Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminde gerçekleşiyor.
1.1 DePIN: Altyapının Küresel Paradigmasını Yeniden İnşa Etmek
Tanım ve Temel Mantık
Son yıllarda, blok zinciri teknolojisinin olgunlaşması ve Web3 ideolojisinin yükselmesi ile çeşitli sektörler merkeziyetsiz dönüşüm yollarını keşfetmektedir. DePIN, bu eğilimin altyapı alanındaki bir yansımasıdır. DePIN( tam adıyla Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağları, blok zinciri teknolojisi aracılığıyla global olarak dağıtılmış fiziksel kaynakları), hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi( yeni bir ekonomik modelde birleştiren bir yapıdır.
Temel mantığı, topluluk katkılarını teşvik etmek için token teşvikleri aracılığıyla atıl kaynakları harekete geçirmek, merkezi olmayan bir altyapı ağı inşa etmek ve geleneksel merkezi hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli, düşük verimlilikteki modellerini değiştirmektir.
Sektör Güçleri
Merkezi modellere kıyasla, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetim modeli, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha fazla avantaja sahiptir.
Alt Alanlar ve Tipik Vakalar
Messari'nin tanımına göre, DePIN fiziksel altyapıları ), kablosuz ağlar, enerji ağları ( ve dijital kaynak ağları ), depolama, hesaplama ( gibi iki ana kategori kapsar ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz-talep eşleştirmesi ve teşvik mekanizmaları sağlar.
Fiziksel Altyapı: Belirli bir kablosuz ağ projesi örneği ile, topluluk tarafından sıcak nokta cihazları dağıtılarak küresel kapsama sahip bir iletişim ağı inşa edilmektedir;
Dijital Kaynak Ağı: belirli bir depolama projesi ) merkeziyetsiz depolama (, belirli bir hesaplama projesi ) dağıtık hesaplama ( vb. gibi, atıl kaynakları entegre ederek paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Pazar Potansiyeli
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonun üzerine çıkmış, piyasa büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, ancak penetrasyon oranı %0.1'in altındadır. Önümüzdeki on yılda 100-1000 kat büyümesi beklenmektedir.
2024'te, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde olacak.
Temel itici gücü, kaynak verimliliğinin artırılmasıdır ), örneğin, atıl bant genişliği kullanımı ( ve talep patlaması ), örneğin, AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebi ( gibi iki taraflı etki.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN'in gelişiminde hala önemli zorluklardır.
![Çim Derinlik Araştırması: DePIN Parlak Yıldız, Genişleyen AI Veri Bankası])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle de büyük dil modelleri ### gibi GPT ( ve üretken sinir ağları ) gibi MidJourney ( eğitilirken.
AI modelinin performansı ve etkisi büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsili veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri Talep Ölçeği ve Özellikleri
Ölçek sıçraması: Örneğin GPT-4 için, eğitim 45TB'dan fazla metin verisi gerektirir ve üreteç AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı güncellenmesi ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet Payı: AI geliştirme sürecinde veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturuyor ve ticarileşmenin temel darboğazı haline geliyor;
Senaryo ayrımı: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, sağlık AI'sı gizlilik uyumlu vaka havuzuna dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel veri sağlama sorunları
Veri engelleri: Ana şirketler/önemli oyuncular geniş veri kaynaklarını kontrol ediyor, küçük ve orta ölçekli geliştiriciler yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırmalarla karşılaşıyor;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kurumlar ve işletmeler arasında dağılmış durumda, veri paylaşımı ve akışı birçok engelle karşı karşıya, bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılamamasına neden oluyor.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin bir sosyal medya platformunun API ücretlendirme olayı geliştiricilerin protestolarına yol açtı;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar toplama neden olmakta, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında;
Değer zinciri kesintisi: Veri oluşturan bireysel katkıcılar, sonraki verilerin kullanımında kâr elde edemez.
DePIN'in kırılma yolu
Dağıtık veri toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ) toplamak, veri toplama maliyetlerini azaltmak, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmak;
Verilerin kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde, daha fazla katılımcının veri katkıda bulunması sağlanabilir, böylece verilerin kalitesi ve çeşitliliği artırılır ve AI modellerinin genelleme yeteneği yükseltilir.
Merkeziyetsiz temizleme ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme tamamlanır, sıfır bilgi kanıtı (ZK) ile verilerin gerçekliğini sağlamak için birleştirilir;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngüsü: Veri katkıda bulunanlar token ödülleri alır, talep edenler token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer almakta, yenilikçi bir şekilde DePIN kavramını AI veri toplama alanında uygulamakta ve merkeziyetsiz bir veri toplama ağı inşa etmektedir. Bu ağ, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlamaktadır.
Bir sonraki bölümlerde, Grass projesinin belirli mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama senaryolarını ve gelecekteki gelişim perspektiflerini derinlemesine analiz edeceğiz.
2. Proje Temel Bilgileri
Grass'ın hızlı genişlemesi, son derece düşük katılım eşiğinden bağımsız değildir. Her kullanıcının, boşta kalan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştiren bir AI veri "madencisi" olmasına olanak tanır.
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunar. Kullanıcılar yalnızca istemciyi kurarak token ödülleri almak için bant genişliği katkısında bulunabilirler - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token lansmanı sonrası 10 günde %500'den fazla değer kazanarak ticari mantığını doğrulamıştır.
Proje, Solana yüksek performans zincirine dayanarak veri mülkiyeti ve akışını sağlamak için bazı üst düzey sermayeler tarafından desteklenmiştir.
Mevcut ekip anonimliği hâlâ tartışmalı, veri işleme merkeziyetsiz ilerlemesi takip edilmeyi bekliyor.
( 2.1 İş Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir, özellikle yapay zeka )AI### geliştirmeye destek sağlamaktadır.
Temel olarak, (residential proxy network) aracılığıyla konut proxy ağı, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişim sağlamasına ve bunları toplamalarına olanak tanır. Bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsili olan verilere ihtiyaç duyanlar için son derece faydalıdır.
Çözümlediği sorun: Geleneksel ağ veri çekimi genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsiz ve hata veya önyargıya açık hale getirir. Grass, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile güvenilir, doğrulanmış internet verileri sağlamayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgelilik ve gerçek zamanlılık özelliklerine sahiptir.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak, verilerin en az güven ile toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma yetkisi vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik etmektir.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcıların sadece üç adımda başlaması yeterlidir: Grass resmi web sitesini ziyaret edin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Points kazanmaya başlayın. Bu katkı band genişliği ile ödül kazanma yöntemi, sıradan kullanıcılara AI büyüme kârlarını paylaşma fırsatı sunmaktadır.
Özetle, Grass'ın temel özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısıyla ödül kazanarak veri değerinin geri dönüşünü sağlar; verileri doğrulamak için blok zinciri teknolojisi kullanılır, veri şeffaflığını ve güvenilirliğini sağlar.
( 2.2 Gelişim Süreci
Kavram aşaması: 2022 ortasında, proje Wynd Labs tarafından önerilen bir kavramdır.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlanması, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini göstermektedir.
Tohum Turu Finansmanı: 2023 yılında, Grass 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamladı, belirli bir sermaye ve belirli bir sermaye liderliğinde, toplam 4.5 milyon dolar ), belirli bir sermaye liderliğindeki tohum ön turu ### dahil.
Kullanıcı Testi: 2023 yılının sonuna kadar, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek, kullanıcı testlerine başlanacak ve erken kullanıcıların katılımı sağlanacak.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantılı düğüm cihazını duyurdu ve hızla büyümeye devam ediyor. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu geçti.
İlk airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 1 milyon GRASS token ( toplam arzın %10'unu ), erken kullanıcıları ödüllendirecek.
Borsa açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsada açılış, 10 gün içinde fiyat $0.6'dan $3.89'a, istikrarlı bir şekilde yaklaşık 5 kat arttı.
Mevcut durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcıların pasif gelir kazanımına yönelik teşvikler üzerinde çalışılıyor; ağın ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
( 2.3 Takım Durumu
Belirli verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir; kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diplomasına, McMaster Üniversitesi'nden ise mühendislik fiziği lisans diplomasına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir, blok zinciri ve AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmışlardır, ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak belirli üye bilgileri geniş çapta kamuya açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edilmiştir.
Belirli verilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur, ana ürünü Grass'tır.
Ekip arka planı, blok zinciri ve AI alanındaki uzmanlık becerilerini gösteriyor, ancak bilgi şeffaflığının yetersiz olması yatırımcılar ve kullanıcılar üzerinde güveni etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar sağlarken, diğer üyelerin anonimliği endişeleri artırabilir.
) 2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve Destek
Tohum Turu: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamlandı, belirli bir sermaye ve belirli bir sermaye tarafından liderlik edildi. Belirli verilere göre, tohum turundan sonra toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, bu da belirli bir sermaye tarafından liderlik edilen tohum öncesi turu içermektedir.
A turu finansmanı: 2024 Eylül ayında A turu finansmanı tamamlandı, lider yatırımcı olarak bir sermaye yer aldı, diğer sermayeler ise katıldı, tutar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: Yukarıda belirtilen sermaye, sektör içinde tanınmış yatırımcılardır. Onların desteğini almak, projenin
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 Likes
Reward
9
6
Share
Comment
0/400
Layer2Arbitrageur
· 07-28 14:09
dürüst olmak gerekirse, grass umut verici görünüyor ama zk kanıtlarının ciddi bir gas optimizasyonuna ihtiyacı var... sol l2 üzerinde verimli bir şekilde ölçeklenemezlerse ngmi.
View OriginalReply0
GasFeeCrier
· 07-28 02:46
Sıfır eşik falan hepsi saçmalık. Proje Ekibi sana neden para versin?
View OriginalReply0
RugResistant
· 07-26 04:30
hmm... zk kanıtları sağlam görünüyor ama o bant genişliği madencilik modeli daha fazla inceleme gerektiriyor açıkçası
View OriginalReply0
TopEscapeArtist
· 07-26 04:26
Alt destek çok zayıf, tehlike sinyallerine hiç mi bakmıyorsunuz? Kline yalan söylemez, bu zk'nın k çizgi dizilimi açıkça tepe sapması gösteriyor.
Grass Derinlik araştırması: DePIN yeni yıldızı AI veri bankası olabilir mi?
Grass Derinlik Araştırması: DePIN yeni yıldızı AI veri bankası olabilir mi?
Önemli Noktalar TL; DR
Kilit faktör, sıfır eşik katılımıdır; kullanıcı temeldir, diğer her şey kaldıraçtır.
Grass, "teknoloji + model" çift motoruyla DePIN iç döngüsünü aşıyor - sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisini kullanarak veri gerçekliğini sağlıyor, AI sektöründeki "kirli veri" sorununu çözüyor; aynı zamanda "bant genişliği madenciliği → puan teşviki" modeliyle 2.5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında avantaj sağlıyor.
AI veri talebinin patlaması, Solana ve DePIN'in artan popülaritesi, makul işletme stratejileri gibi faktörlerin etkisiyle, Grass AI veri tabanlı DePIN'in öncüsü haline geldi.
Kısa vadede teknolojinin uygulanması: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm sorunsuz bir şekilde tamamlanabilecek mi;
Orta vadede talep doğrulama: AI şirketlerinin veri satın alma ölçeği;
Uzun vadede uyum oyunları: Veri gizliliği ve mülkiyet kuralları.
Mevcut en büyük risk, "token çılgınlığının talep boşluğunu örtmesi" - Eğer gelecekte AI müşteri siparişlerinin artışı sağlanamazsa, mükemmel ticari kapama "veri-fon" olumlu döngüsünden, arz tarafı balonuna dönüşebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi, AI'nın veri zorluklarıyla karşılaştığında, sessizce bir veri eşitliği hareketi patlak veriyor.
DePIN, token teşvikleri aracılığıyla dünya genelindeki kullanılmayan kaynakları ( hesaplama gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtık altyapı ağı kurmaktadır; bu arada, AI endüstrisi veri yapısal kıtlığı, devlerin tekelci yapısı, gizlilik tartışmaları ve veri adası sorunları ile karşı karşıya kalmakta, bu da verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmadığı anlamına gelmektedir.
Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ve etik uyumluluğun çift yönlü bir mücadelesidir ve DePIN teknik olarak en iyi çözümü sunmaktadır.
Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminde gerçekleşiyor.
1.1 DePIN: Altyapının Küresel Paradigmasını Yeniden İnşa Etmek
Tanım ve Temel Mantık
Son yıllarda, blok zinciri teknolojisinin olgunlaşması ve Web3 ideolojisinin yükselmesi ile çeşitli sektörler merkeziyetsiz dönüşüm yollarını keşfetmektedir. DePIN, bu eğilimin altyapı alanındaki bir yansımasıdır. DePIN( tam adıyla Merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağları, blok zinciri teknolojisi aracılığıyla global olarak dağıtılmış fiziksel kaynakları), hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi( yeni bir ekonomik modelde birleştiren bir yapıdır.
Temel mantığı, topluluk katkılarını teşvik etmek için token teşvikleri aracılığıyla atıl kaynakları harekete geçirmek, merkezi olmayan bir altyapı ağı inşa etmek ve geleneksel merkezi hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli, düşük verimlilikteki modellerini değiştirmektir.
Sektör Güçleri
Merkezi modellere kıyasla, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetim modeli, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha fazla avantaja sahiptir.
Alt Alanlar ve Tipik Vakalar
Messari'nin tanımına göre, DePIN fiziksel altyapıları ), kablosuz ağlar, enerji ağları ( ve dijital kaynak ağları ), depolama, hesaplama ( gibi iki ana kategori kapsar ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz-talep eşleştirmesi ve teşvik mekanizmaları sağlar.
Fiziksel Altyapı: Belirli bir kablosuz ağ projesi örneği ile, topluluk tarafından sıcak nokta cihazları dağıtılarak küresel kapsama sahip bir iletişim ağı inşa edilmektedir;
Dijital Kaynak Ağı: belirli bir depolama projesi ) merkeziyetsiz depolama (, belirli bir hesaplama projesi ) dağıtık hesaplama ( vb. gibi, atıl kaynakları entegre ederek paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Pazar Potansiyeli
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonun üzerine çıkmış, piyasa büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, ancak penetrasyon oranı %0.1'in altındadır. Önümüzdeki on yılda 100-1000 kat büyümesi beklenmektedir.
2024'te, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde olacak.
Temel itici gücü, kaynak verimliliğinin artırılmasıdır ), örneğin, atıl bant genişliği kullanımı ( ve talep patlaması ), örneğin, AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebi ( gibi iki taraflı etki.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN'in gelişiminde hala önemli zorluklardır.
![Çim Derinlik Araştırması: DePIN Parlak Yıldız, Genişleyen AI Veri Bankası])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle de büyük dil modelleri ### gibi GPT ( ve üretken sinir ağları ) gibi MidJourney ( eğitilirken.
AI modelinin performansı ve etkisi büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsili veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri Talep Ölçeği ve Özellikleri
Ölçek sıçraması: Örneğin GPT-4 için, eğitim 45TB'dan fazla metin verisi gerektirir ve üreteç AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı güncellenmesi ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet Payı: AI geliştirme sürecinde veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturuyor ve ticarileşmenin temel darboğazı haline geliyor;
Senaryo ayrımı: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, sağlık AI'sı gizlilik uyumlu vaka havuzuna dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel veri sağlama sorunları
Veri engelleri: Ana şirketler/önemli oyuncular geniş veri kaynaklarını kontrol ediyor, küçük ve orta ölçekli geliştiriciler yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırmalarla karşılaşıyor;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kurumlar ve işletmeler arasında dağılmış durumda, veri paylaşımı ve akışı birçok engelle karşı karşıya, bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılamamasına neden oluyor.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin bir sosyal medya platformunun API ücretlendirme olayı geliştiricilerin protestolarına yol açtı;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar toplama neden olmakta, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında;
Değer zinciri kesintisi: Veri oluşturan bireysel katkıcılar, sonraki verilerin kullanımında kâr elde edemez.
DePIN'in kırılma yolu
Dağıtık veri toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ) toplamak, veri toplama maliyetlerini azaltmak, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmak;
Verilerin kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde, daha fazla katılımcının veri katkıda bulunması sağlanabilir, böylece verilerin kalitesi ve çeşitliliği artırılır ve AI modellerinin genelleme yeteneği yükseltilir.
Merkeziyetsiz temizleme ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme tamamlanır, sıfır bilgi kanıtı (ZK) ile verilerin gerçekliğini sağlamak için birleştirilir;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngüsü: Veri katkıda bulunanlar token ödülleri alır, talep edenler token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer almakta, yenilikçi bir şekilde DePIN kavramını AI veri toplama alanında uygulamakta ve merkeziyetsiz bir veri toplama ağı inşa etmektedir. Bu ağ, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlamaktadır.
Bir sonraki bölümlerde, Grass projesinin belirli mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama senaryolarını ve gelecekteki gelişim perspektiflerini derinlemesine analiz edeceğiz.
2. Proje Temel Bilgileri
Grass'ın hızlı genişlemesi, son derece düşük katılım eşiğinden bağımsız değildir. Her kullanıcının, boşta kalan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştiren bir AI veri "madencisi" olmasına olanak tanır.
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunar. Kullanıcılar yalnızca istemciyi kurarak token ödülleri almak için bant genişliği katkısında bulunabilirler - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token lansmanı sonrası 10 günde %500'den fazla değer kazanarak ticari mantığını doğrulamıştır.
Proje, Solana yüksek performans zincirine dayanarak veri mülkiyeti ve akışını sağlamak için bazı üst düzey sermayeler tarafından desteklenmiştir.
Mevcut ekip anonimliği hâlâ tartışmalı, veri işleme merkeziyetsiz ilerlemesi takip edilmeyi bekliyor.
( 2.1 İş Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir, özellikle yapay zeka )AI### geliştirmeye destek sağlamaktadır.
Temel olarak, (residential proxy network) aracılığıyla konut proxy ağı, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişim sağlamasına ve bunları toplamalarına olanak tanır. Bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsili olan verilere ihtiyaç duyanlar için son derece faydalıdır.
Çözümlediği sorun: Geleneksel ağ veri çekimi genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsiz ve hata veya önyargıya açık hale getirir. Grass, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile güvenilir, doğrulanmış internet verileri sağlamayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgelilik ve gerçek zamanlılık özelliklerine sahiptir.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak, verilerin en az güven ile toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma yetkisi vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik etmektir.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcıların sadece üç adımda başlaması yeterlidir: Grass resmi web sitesini ziyaret edin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Points kazanmaya başlayın. Bu katkı band genişliği ile ödül kazanma yöntemi, sıradan kullanıcılara AI büyüme kârlarını paylaşma fırsatı sunmaktadır.
Özetle, Grass'ın temel özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısıyla ödül kazanarak veri değerinin geri dönüşünü sağlar; verileri doğrulamak için blok zinciri teknolojisi kullanılır, veri şeffaflığını ve güvenilirliğini sağlar.
( 2.2 Gelişim Süreci
Kavram aşaması: 2022 ortasında, proje Wynd Labs tarafından önerilen bir kavramdır.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlanması, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini göstermektedir.
Tohum Turu Finansmanı: 2023 yılında, Grass 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamladı, belirli bir sermaye ve belirli bir sermaye liderliğinde, toplam 4.5 milyon dolar ), belirli bir sermaye liderliğindeki tohum ön turu ### dahil.
Kullanıcı Testi: 2023 yılının sonuna kadar, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek, kullanıcı testlerine başlanacak ve erken kullanıcıların katılımı sağlanacak.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantılı düğüm cihazını duyurdu ve hızla büyümeye devam ediyor. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu geçti.
İlk airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 1 milyon GRASS token ( toplam arzın %10'unu ), erken kullanıcıları ödüllendirecek.
Borsa açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsada açılış, 10 gün içinde fiyat $0.6'dan $3.89'a, istikrarlı bir şekilde yaklaşık 5 kat arttı.
Mevcut durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcıların pasif gelir kazanımına yönelik teşvikler üzerinde çalışılıyor; ağın ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
( 2.3 Takım Durumu
Belirli verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir; kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diplomasına, McMaster Üniversitesi'nden ise mühendislik fiziği lisans diplomasına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir, blok zinciri ve AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmışlardır, ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak belirli üye bilgileri geniş çapta kamuya açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edilmiştir.
Belirli verilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur, ana ürünü Grass'tır.
Ekip arka planı, blok zinciri ve AI alanındaki uzmanlık becerilerini gösteriyor, ancak bilgi şeffaflığının yetersiz olması yatırımcılar ve kullanıcılar üzerinde güveni etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar sağlarken, diğer üyelerin anonimliği endişeleri artırabilir.
) 2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve Destek
Tohum Turu: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamlandı, belirli bir sermaye ve belirli bir sermaye tarafından liderlik edildi. Belirli verilere göre, tohum turundan sonra toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, bu da belirli bir sermaye tarafından liderlik edilen tohum öncesi turu içermektedir.
A turu finansmanı: 2024 Eylül ayında A turu finansmanı tamamlandı, lider yatırımcı olarak bir sermaye yer aldı, diğer sermayeler ise katıldı, tutar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: Yukarıda belirtilen sermaye, sektör içinde tanınmış yatırımcılardır. Onların desteğini almak, projenin