Глибина дослідження Grass: яскрава нова зірка в галузі DePIN, шлях до розширення AI банку даних

Основні моменти TL; DR

Grass через "технології + моделі" двохсильний двигун вирізняється на трасі DePIN:

• Нульові докази та архітектура Solana Layer2 забезпечують достовірність даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в галузі ШІ.
• Модель "Майнінг пропускної здатності → Ін Incentive" перетворила 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, створивши перевагу на стороні постачання.
• Попит на AI-дані різко зріс, екосистема Solana та DePIN процвітають, а правильна операційна стратегія сприяє тому, що вона стала лідером у класі AI-даних DePIN.

Ключові моменти подальшого розвитку Grass:

• Короткостроково: реалізація технологій, чи зможе децентралізований перехід у 2025 році бути успішним
• Проміжний: валідація запитів, обсяги даних закупівель AI-компаній
• Довгостроково: комплаєнс у азартних іграх, правила конфіденційності даних та власності

最大风险 в тому, що "божевільний токен приховує вакуум попиту" — якщо замовлення клієнтів AI не зможуть зрости, комерційний циклічний механізм може деградувати з "даних - капіталу" в бульбашку на стороні пропозиції.

1. Галузевий фон

Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN зустрічається з даними AI, тихо спалахує рух за рівність даних.

DePIN інтегрує глобальні вільні ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної спроможності ) через токеноміку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних залишаються невивільненими.

Майбутня конкуренція в сфері ШІ по суті є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.

Революційність Grass полягає в реалізації злиття цих двох аспектів.

1.1 DePIN: глобальна парадигма реконструкції інфраструктури

DePIN( повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі ) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо, за допомогою технології блокчейн.

Його основна логіка полягає в тому, що: через токенне стимулювання сприяти внескам спільноти у вільні ресурси, створювати децентралізовану інфраструктурну мережу, замінюючи традиційні централізовані постачальники з високими витратами та низькою ефективністю.

В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі, екологічна розширюваність тощо.

Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру ), таку як бездротові мережі, енергетичні мережі (, та цифрові ресурси ), такі як зберігання, обчислення (, і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.

• Фізична інфраструктура: на прикладі децентралізованої бездротової мережі Helium), що будується через спільне розгортання точок доступу, створюється комунікаційна мережа з глобальним охопленням;

• Цифрові ресурсні мережі: включають децентралізоване зберігання Filecoin(, розподілені обчислення Aethir) тощо, через інтеграцію невикористаних ресурсів для формування моделі спільної економіки.

Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а обсяг ринку досяг 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання на 100-1000 разів.

У 2024 році загальна ринкова капіталізація сектора DePIN досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи понад 350 проектів, з річним темпом зростання понад 35%.

Його основним рушієм є підвищення ефективності ресурсів (, як-от використання невикористаного пропускного спроможності ) та вибух попиту (, наприклад, на обчислювальну потужність і дані з боку ШІ ).

Звичайно, масштабованість, конфіденційність даних та безпека верифікації децентралізованих мереж залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.

( 1.2 Потреби даних AI: вибуховий ріст та структурні суперечності

"Дані – це нафта нової ери )Data is the new oil("

Отримання та обробка даних AI є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ), таких як GPT ###, та генеративних нейронних мереж (, таких як MidJourney ).

Продуктивність та ефективність AI-моделей значною мірою залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI-моделей.

Обсяг та характеристики вимог до даних:

• Стрибок рівня: наприклад, для GPT-4 для навчання потрібно понад 45TB текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювались у реальному часі та були різноманітними;

• Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних у процесі розробки ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;

• Диференціація сцен: автономне водіння потребує даних з високоточної сенсорної системи, медичний ШІ залежить від бази даних випадків, що відповідає вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.

Традиційні проблеми постачання даних:

• Дані бар'єри: основні підприємства/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливим ціноутворенням;

• Острівці даних: дані часто розкидані між різними установами та підприємствами, обмін даними та їх обіг стикаються з багатьма перешкодами, що призводить до недостатнього використання даних.

• Приватність даних: Збір даних часто пов'язаний з суперечками щодо приватності та авторських прав;

• Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних становить менше 20%;

• Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати вигоду з подальшого використання даних.

Шлях до розв'язання проблеми DePIN:

• Розподілене збирання даних: через мережу вузлів збирати публічні дані (, такі як соціальні медіа, публічні бази даних ), знижуючи вартість збору даних, підвищуючи ефективність і масштаб збору даних;

• Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищує якість і різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність моделей ШІ.

• Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, в поєднанні з нульовим знанням (ZK) для забезпечення真实性 даних;

• Токенізоване стимулювання закритого циклу: постачальники даних отримують токен-вознаграження, а замовники купують структуровані набори даних за токени, формуючи пряме співвідношення попиту та пропозиції.

Проект Grass знаходиться на перетині DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу для збору даних, з метою забезпечення більш економічних, ефективних і надійних джерел даних для навчання моделей AI.

У наступних розділах ми детально проаналізуємо конкретні механізми, технічні характеристики, сценарії використання та перспективи розвитку проекту Grass.

2. Основна інформація про проект

Grass через архітектуру DePIN створює децентралізовану мережу збору даних, що забезпечує високу вартість та різноманітність джерел даних для навчання AI. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність та отримати токенні винагороди — протягом року залучено понад 2,5 мільйона вузлів, первинний випуск токенів зріс більш ніж у 5 разів за 10 днів, що підтверджує його бізнес-логіку.

Проект отримав підтримку від провідних капіталів, таких як Polychain, Hack VC, покладаючись на високо продуктивний ланцюг Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.

Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.

( 2.1 Обсяг послуг

Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористану пропускну здатність користувацьких пристроїв, надаючи особливу підтримку для розробки штучного інтелекту )AI(.

Його суть полягає в тому, що через住宅代理网络)residential proxy network### дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для тренування AI-моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.

• Вирішена проблема: традиційний веб-скрапінг зазвичай виконується централізованими системами, що призводить до низької ефективності та можливих помилок або упереджень. Grass має на меті надати надійні, перевірені інтернет-дані через децентралізований підхід, причому дані, які надаються децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію в різних регіонах та реальний час.

• Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуризуються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та заохочувати участь через механізми винагород.

• Спосіб участі користувачів: Користувачам потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внеску в смугу пропускання заради отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися перевагами зростання ШІ.

Підсумовуючи, ключові особливості та переваги Grass полягають у наступному: децентралізована мережа має низькі витрати на отримання даних, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороди, вкладаючи смугу пропускання, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість і надійність даних.

( 2.2 Історія розвитку

Етап концепції: середина 2022 року, концепція була запропонована компанією Wynd Labs.

Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року, що знаменує початок фактичного етапу розробки проекту.

Раунд фінансування на стадії насіння: У 2023 році Grass завершила раунд фінансування на стадії насіння в розмірі 3,5 мільйона доларів США, який очолили Polychain Capital та Tribe Capital, загалом 4,5 мільйона доларів США ), включаючи раунд до стадії насіння, очолений No Limit Holdings (.

Користувацьке тестування: наприкінці 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, почнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів.

Мілестон: у квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів, які швидко зростають. За даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року, його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.

Перший аерозлив: 21 жовтня 2024 року буде оголошено про проведення першого аерозливу, розподіл 100 мільйонів GRASS токенів )10% загального обсягу постачання ###, винагорода для ранніх користувачів.

Лістинг на біржі: 28 жовтня 2024 року лістинг на певній торговій платформі та інших біржах, за 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, поступово піднявшись майже в 5 разів.

Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза стимулювання користувачів; планується випустити мобільні додатки для Android та iPhone, щоб збільшити масштаби мережі та залученість користувачів.

( 2.3 Стан команди

Згідно з даними Rootdata, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андреј Радоніћ, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики університету Йорка та бакалаврат з інженерної фізики університету Макмастера.

Члени команди всі з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн і ШІ, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів команди не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.

Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована в 2022 році, її основний продукт – це Grass.

) 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 Polychain Capital та Tribe Capital. Згідно з Rootdata, після сідлового раунду загальне фінансування досягло 4,5 мільйона доларів, включаючи сідловий передраунд, який очолили No Limit Holdings.

Раунд A: Раунд A завершено у вересні 2024 року, його очолив HackVC, участь взяли Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard, сума не розкривається.

Інвестори підтримки: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard – це деякі з відомих інвесторів у галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проекту в індустрії.

Партнер

Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.

Наразі не згадуються конкретні співпраці з AI-компаніями або іншими проектами, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.

! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту

3. Технічний аналіз проекту

Grass намагається перерозподілити цінність даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.

Мережева структура вузлів технології Grass, інновації обробки ZKP, дані бухгалтерії, ці три елементи формують замкнений робочий процес, що забезпечує децентралізацію на всьому ланцюгу – від збору, перевірки до доставки, що добре підтримує їхнє бачення децентралізації.

Проте, поточна централізована операція повинна вирішити, чи може технічна реалізація бути рівною.