Глибина дослідження Grass: Чи зможе нова зірка DePIN стати банком даних AI?
Основні пункти TL; DR
Як Grass виділяється серед численних проектів DePIN?
Ключовим фактором є нульовий поріг участі, користувачі є основою, а все інше - це важелі.
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішню конкуренцію DePIN - використовуючи нульові докази та архітектуру Solana Layer2, щоб забезпечити достовірність даних та вирішити проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно застосовуючи модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів", щоб перетворити 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, сформувавши переваги з боку пропозиції.
Завдяки вибуховому попиту на AI-дані, зростанню популярності Solana та DePIN, а також розумним стратегіям управління, Grass стала лідером у класі AI-даних DePIN.
Які фактори потрібно враховувати для подальшого розвитку Grass?
Короткостроковий погляд на впровадження технологій: чи зможе децентралізована трансформація в 2025 році пройти успішно?
Середньострокова перевірка попиту: обсяг закупівлі даних підприємствами ІІ;
Довгострокова перспектива регуляторних ігор: правила конфіденційності даних та власності.
Нинішній найбільший ризик полягає в тому, що "божевілля токенів приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться реалізувати масове виконання замовлень від клієнтів AI, ідеальний комерційний замкнутий цикл може перетворитися з позитивного циклу "дані-капітал" на бульбашку з боку пропозиції.
1. Галузевий фон
Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними, що викликають труднощі для ШІ, тихо розгортається рух за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні вільні ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної спроможності ) через токенізовані стимули, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та ізольованістю даних, що призводить до того, що 80% вартості даних залишаються не реалізованими.
У майбутній конкуренції в сфері ШІ суть полягає в подвійній грі ефективності отримання даних та етичної відповідності, а DePIN пропонує технологічно оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації злиття цих двох елементів.
1.1 DePIN:Глобальна парадигма відновлення інфраструктури
Визначення та основна логіка
Останніми роками, з розвитком технології блокчейн та зростанням концепції Web3, різні галузі шукають шляхи до декомцентралізованої трансформації. DePIN є втіленням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN( в повному обсязі означає Decentralized Physical Infrastructure Networks, декомцентралізовані фізичні інфраструктурні мережі ) — це нова економічна модель, яка інтегрує глобально розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо ) через технологію блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, щоб за допомогою токенів стимулювати громаду вносити вклад у вільні ресурси, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, що замінює традиційні централізовані постачальники послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
На відміну від централізованої моделі, децентралізація фізичної інфраструктури має більші переваги в аспектах структури витрат, моделі управління, стійкості мережі та екологічної розширюваності.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові мережі (, такі як зберігання, обчислення ), і забезпечує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі одного з бездротових мережевих проектів, шляхом розгортання точок доступу в спільнотах, створюється комунікаційна мережа з глобальним покриттям;
Цифрова ресурсна мережа: включає в себе певний проект зберігання ( децентралізоване зберігання ), певний проект обчислень ( розподілене обчислення ) тощо, через інтеграцію вільних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, обсяг ринку досяг 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. Протягом наступного десятиліття очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація DePIN-сектора досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи більше 350 проектів, річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів (, такі як використання невикористаного пропускної спроможності ) та сплеск попиту (, наприклад, попит AI на обчислювальну потужність та дані ), двосторонній ефект.
Звичайно, масштабованість децентралізованої мережі, конфіденційність даних та безпека верифікації залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
1.2 AI дані потреби: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери"
Отримання та обробка даних AI є основним двигуном розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей (, таких як GPT ), та генеративних нейронних мереж (, таких як MidJourney ).
Продуктивність і ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Високоякісні, різноманітні та географічно репрезентативні дані є критично важливими для продуктивності AI-моделей.
Обсяги та характеристики даних
Стрибок масштабу: на прикладі GPT-4, навчання потребує понад 45 ТБ текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає своєчасного оновлення та різноманітності даних;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ складають понад 40% від загального бюджету, що стало основною перешкодою для комерціалізації;
Диференціація сценаріїв: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від конфіденційних баз даних випадків, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Бар'єри даних: основні компанії/суб'єкти та інші великі гравці контролюють широкі джерела даних, дрібні та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливими цінами;
Острови даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін даними та їх обіг стикаються з безліччю перешкод, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо конфіденційності та авторських прав, як, наприклад, випадок з платним API певної соціальної платформи, що викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, світове використання даних менше 20%;
Порушення вартісного ланцюга: індивідуальні учасники, що створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях до вирішення DePIN
Розподілене збори даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні медіа, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність і масштаб збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що, в свою чергу, підвищує якість і різноманітність даних, покращуючи загальні можливості AI-моделей.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, поєднуючи нульові знання (ZK) для забезпечення автентичності даних;
Токенізовані стимули замкнутого циклу: учасники даних отримують токенізовані винагороди, а споживачі купують структуровані набори даних за токени, що формує пряму відповідність попиту і пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання моделей AI.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо специфічні механізми, технічні характеристики, сценарії використання та перспективи розвитку проекту Grass.
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати "майнером" AI-даних, обмінюючи безкоштовну пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass будує децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи високоекономічні та різноманітні джерела даних для навчання ШІ. Користувачам достатньо встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати винагороду у токенах - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токени за 10 днів зросли більше ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставку від одного з провідних капіталів, спираючись на високу продуктивність ланцюга Solana для реалізації підтвердження даних та їх обігу.
Анонімність поточної команди залишається спірною, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого спостереження.
2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані через не використану пропускну здатність пристроїв користувачів, особливо забезпечуючи підтримку для розробки штучного інтелекту (AI).
Його основою є residential proxy network (, що дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу до даних в Інтернеті з різних географічних позицій, що є дуже корисним для навчання AI-моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Вирішена проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і схильним до помилок або упереджень. Grass має на меті надати надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, при цьому дані, надані децентралізованими користувачами, природно відрізняються різноманітністю, публікацією з різних регіонів та реальністю в режимі реального часу.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає у створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та стимулювати участь через механізми винагород.
Спосіб участі користувачів: користувачеві потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення смуги пропускання для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися зростанням AI.
Підсумовуючи, ключові особливості та переваги Grass полягають у наступному: децентралізовані мережі забезпечують низькі витрати на збори даних, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороду, вносячи свій трафік, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість і надійність даних.
![GrassГлибина研报:DePIN亮енька зірка, що розширюється AI банку даних])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Історія розвитку
Етап концепції: в середині 2022 року проект був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року, що знаменує вхід проєкту в реальний етап розробки.
Сідневе фінансування: у 2023 році Grass завершила сідневе фінансування на суму 3,5 мільйона доларів, лідерами якого стали певний капітал та певний капітал, загалом 4,5 мільйона доларів ###, включаючи сідневе передфінансування, лідером якого став певний капітал (.
Користувацьке тестування: до кінця 2023 року запустимо розширення для браузера Chrome, розпочнемо користувацьке тестування, залучивши ранніх користувачів.
Мілестон: У квітні 2024 року проєкт оголосив про понад 2 мільйони підключених пристроїв вузлів, що швидко зростає. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аерозолю, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ) 10% від загального обсягу (, винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній біржі та ін., за 10 днів ціна з $0.6 зросла до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза мотивації користувачів для перебування в мережі; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.
![GrassГлибина研报:DePIN亮енька зірка, що розширюється AI даних банк])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 2.3 Стан команди
Згідно з певними даними, Grass був розроблений компанією Wynd Labs, засновником якої є Андреј Радоніч, він є генеральним директором Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики Йоркського університету та бакалаврат з інженерної фізики Університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, спеціалізуються на розробці технологій блокчейну та штучного інтелекту, мають досвід у відповідних сферах. Проте конкретна інформація про членів команди не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з певними даними, Wynd Labs була заснована у 2022 році, її основний продукт - Grass.
Фон команди демонструє професійні здібності у сфері блокчейну та ШІ, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших учасників може викликати занепокоєння.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: у 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на 3,5 мільйона доларів, яке очолили певний капітал і певний капітал. Згідно з певними даними, загальне фінансування після сідлового раунду досягло 4,5 мільйона доларів, включаючи сідловий раунд, очолюваний певним капіталом.
Раунд фінансування A: Завершення раунду фінансування A у вересні 2024 року, під керівництвом певного капіталу, за участю певного капіталу, певного капіталу, певного капіталу та певного капіталу, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: наведених вище капіталів є порівняно відомими інвесторами в галузі. Отримання їхньої підтримки також демонструє проект у
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
Layer2Arbitrageur
· 07-28 14:09
чесно кажучи, трава виглядає многообіцяюче, але їх zk-докази потребують серйозної оптимізації газу... не зможуть досягти успіху, якщо не зможуть ефективно масштабуватися на sol l2
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeCrier
· 07-28 02:46
Нульовий поріг - це все вигадки. Вечірка проєкту чому повинна ділити гроші з тобою?
Переглянути оригіналвідповісти на0
RugResistant
· 07-26 04:30
гм... zk докази виглядають надійно, але ця модель видобутку смуги пропускання потребує більше уваги, чесно кажучи
Переглянути оригіналвідповісти на0
TopEscapeArtist
· 07-26 04:26
底部 підтрмка занадто слабка, небезпечні сигнали навіть не бачать? kline не обманює, це zk k-лінія явно формує верхнє розбіжність.
Grass Глибина дослідження: Чи зможе DePIN нова зірка стати банком даних для ШІ
Глибина дослідження Grass: Чи зможе нова зірка DePIN стати банком даних AI?
Основні пункти TL; DR
Ключовим фактором є нульовий поріг участі, користувачі є основою, а все інше - це важелі.
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішню конкуренцію DePIN - використовуючи нульові докази та архітектуру Solana Layer2, щоб забезпечити достовірність даних та вирішити проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно застосовуючи модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів", щоб перетворити 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, сформувавши переваги з боку пропозиції.
Завдяки вибуховому попиту на AI-дані, зростанню популярності Solana та DePIN, а також розумним стратегіям управління, Grass стала лідером у класі AI-даних DePIN.
Короткостроковий погляд на впровадження технологій: чи зможе децентралізована трансформація в 2025 році пройти успішно?
Середньострокова перевірка попиту: обсяг закупівлі даних підприємствами ІІ;
Довгострокова перспектива регуляторних ігор: правила конфіденційності даних та власності.
Нинішній найбільший ризик полягає в тому, що "божевілля токенів приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться реалізувати масове виконання замовлень від клієнтів AI, ідеальний комерційний замкнутий цикл може перетворитися з позитивного циклу "дані-капітал" на бульбашку з боку пропозиції.
1. Галузевий фон
Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними, що викликають труднощі для ШІ, тихо розгортається рух за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні вільні ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної спроможності ) через токенізовані стимули, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та ізольованістю даних, що призводить до того, що 80% вартості даних залишаються не реалізованими.
У майбутній конкуренції в сфері ШІ суть полягає в подвійній грі ефективності отримання даних та етичної відповідності, а DePIN пропонує технологічно оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації злиття цих двох елементів.
1.1 DePIN:Глобальна парадигма відновлення інфраструктури
Визначення та основна логіка
Останніми роками, з розвитком технології блокчейн та зростанням концепції Web3, різні галузі шукають шляхи до декомцентралізованої трансформації. DePIN є втіленням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN( в повному обсязі означає Decentralized Physical Infrastructure Networks, декомцентралізовані фізичні інфраструктурні мережі ) — це нова економічна модель, яка інтегрує глобально розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо ) через технологію блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, щоб за допомогою токенів стимулювати громаду вносити вклад у вільні ресурси, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, що замінює традиційні централізовані постачальники послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
На відміну від централізованої моделі, децентралізація фізичної інфраструктури має більші переваги в аспектах структури витрат, моделі управління, стійкості мережі та екологічної розширюваності.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові мережі (, такі як зберігання, обчислення ), і забезпечує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі одного з бездротових мережевих проектів, шляхом розгортання точок доступу в спільнотах, створюється комунікаційна мережа з глобальним покриттям;
Цифрова ресурсна мережа: включає в себе певний проект зберігання ( децентралізоване зберігання ), певний проект обчислень ( розподілене обчислення ) тощо, через інтеграцію вільних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, обсяг ринку досяг 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. Протягом наступного десятиліття очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація DePIN-сектора досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи більше 350 проектів, річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів (, такі як використання невикористаного пропускної спроможності ) та сплеск попиту (, наприклад, попит AI на обчислювальну потужність та дані ), двосторонній ефект.
Звичайно, масштабованість децентралізованої мережі, конфіденційність даних та безпека верифікації залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
1.2 AI дані потреби: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери"
Отримання та обробка даних AI є основним двигуном розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей (, таких як GPT ), та генеративних нейронних мереж (, таких як MidJourney ).
Продуктивність і ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Високоякісні, різноманітні та географічно репрезентативні дані є критично важливими для продуктивності AI-моделей.
Обсяги та характеристики даних
Стрибок масштабу: на прикладі GPT-4, навчання потребує понад 45 ТБ текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає своєчасного оновлення та різноманітності даних;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ складають понад 40% від загального бюджету, що стало основною перешкодою для комерціалізації;
Диференціація сценаріїв: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від конфіденційних баз даних випадків, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Бар'єри даних: основні компанії/суб'єкти та інші великі гравці контролюють широкі джерела даних, дрібні та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливими цінами;
Острови даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін даними та їх обіг стикаються з безліччю перешкод, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо конфіденційності та авторських прав, як, наприклад, випадок з платним API певної соціальної платформи, що викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, світове використання даних менше 20%;
Порушення вартісного ланцюга: індивідуальні учасники, що створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях до вирішення DePIN
Розподілене збори даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні медіа, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність і масштаб збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що, в свою чергу, підвищує якість і різноманітність даних, покращуючи загальні можливості AI-моделей.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, поєднуючи нульові знання (ZK) для забезпечення автентичності даних;
Токенізовані стимули замкнутого циклу: учасники даних отримують токенізовані винагороди, а споживачі купують структуровані набори даних за токени, що формує пряму відповідність попиту і пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання моделей AI.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо специфічні механізми, технічні характеристики, сценарії використання та перспективи розвитку проекту Grass.
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати "майнером" AI-даних, обмінюючи безкоштовну пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass будує децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи високоекономічні та різноманітні джерела даних для навчання ШІ. Користувачам достатньо встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати винагороду у токенах - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токени за 10 днів зросли більше ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставку від одного з провідних капіталів, спираючись на високу продуктивність ланцюга Solana для реалізації підтвердження даних та їх обігу.
Анонімність поточної команди залишається спірною, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого спостереження.
2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані через не використану пропускну здатність пристроїв користувачів, особливо забезпечуючи підтримку для розробки штучного інтелекту (AI).
Його основою є residential proxy network (, що дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу до даних в Інтернеті з різних географічних позицій, що є дуже корисним для навчання AI-моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Вирішена проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і схильним до помилок або упереджень. Grass має на меті надати надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, при цьому дані, надані децентралізованими користувачами, природно відрізняються різноманітністю, публікацією з різних регіонів та реальністю в режимі реального часу.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає у створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та стимулювати участь через механізми винагород.
Спосіб участі користувачів: користувачеві потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення смуги пропускання для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися зростанням AI.
Підсумовуючи, ключові особливості та переваги Grass полягають у наступному: децентралізовані мережі забезпечують низькі витрати на збори даних, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороду, вносячи свій трафік, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість і надійність даних.
![GrassГлибина研报:DePIN亮енька зірка, що розширюється AI банку даних])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.2 Історія розвитку
Етап концепції: в середині 2022 року проект був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року, що знаменує вхід проєкту в реальний етап розробки.
Сідневе фінансування: у 2023 році Grass завершила сідневе фінансування на суму 3,5 мільйона доларів, лідерами якого стали певний капітал та певний капітал, загалом 4,5 мільйона доларів ###, включаючи сідневе передфінансування, лідером якого став певний капітал (.
Користувацьке тестування: до кінця 2023 року запустимо розширення для браузера Chrome, розпочнемо користувацьке тестування, залучивши ранніх користувачів.
Мілестон: У квітні 2024 року проєкт оголосив про понад 2 мільйони підключених пристроїв вузлів, що швидко зростає. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аерозолю, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ) 10% від загального обсягу (, винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній біржі та ін., за 10 днів ціна з $0.6 зросла до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза мотивації користувачів для перебування в мережі; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.
![GrassГлибина研报:DePIN亮енька зірка, що розширюється AI даних банк])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 2.3 Стан команди
Згідно з певними даними, Grass був розроблений компанією Wynd Labs, засновником якої є Андреј Радоніч, він є генеральним директором Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики Йоркського університету та бакалаврат з інженерної фізики Університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, спеціалізуються на розробці технологій блокчейну та штучного інтелекту, мають досвід у відповідних сферах. Проте конкретна інформація про членів команди не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з певними даними, Wynd Labs була заснована у 2022 році, її основний продукт - Grass.
Фон команди демонструє професійні здібності у сфері блокчейну та ШІ, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших учасників може викликати занепокоєння.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: у 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на 3,5 мільйона доларів, яке очолили певний капітал і певний капітал. Згідно з певними даними, загальне фінансування після сідлового раунду досягло 4,5 мільйона доларів, включаючи сідловий раунд, очолюваний певним капіталом.
Раунд фінансування A: Завершення раунду фінансування A у вересні 2024 року, під керівництвом певного капіталу, за участю певного капіталу, певного капіталу, певного капіталу та певного капіталу, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: наведених вище капіталів є порівняно відомими інвесторами в галузі. Отримання їхньої підтримки також демонструє проект у