Informe de investigación profunda sobre Grass: una nueva estrella en el campo DePIN, el banco de datos de IA en expansión
¿Cómo se destacó Grass entre numerosos proyectos DePIN?
El factor clave es la participación sin barreras y sin costo, los usuarios son la piedra angular, y los otros factores son palancas.
Grass a través de la doble motor "tecnología + modelo" rompe la competencia interna de DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el dolor de "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, utilizando el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.
Con el aumento explosivo de la demanda de datos de IA, la popularidad de Solana y DePIN, y métodos operativos razonables, Grass se ha convertido en el proyecto líder de DePIN en la categoría de datos de IA.
¿Qué factores deben tenerse en cuenta para el desarrollo futuro de Grass?
Visión a corto plazo sobre la implementación tecnológica: ¿podrá tener éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de demanda a medio plazo: escala de datos de compras de empresas de IA;
Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "la euforia de los tokens que oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se logra un crecimiento en los pedidos de clientes de IA, un modelo de negocio perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja en el lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, estalla silenciosamente un movimiento por la igualdad de datos.
DePIN integra recursos ociosos globales (potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda) a través de una economía de tokens, construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que resulta en que el 80% del valor de los datos no se libera.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la obtención de datos y cumplimiento ético, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
1.1 DePIN: Reconfigurar el paradigma global de la infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN (siglas de Decentralized Physical Infrastructure Networks, Redes de Infraestructura Física Descentralizadas) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos a nivel global (como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc.) a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos de tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.
Áreas de especialización y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos categorías: infraestructura física (como redes inalámbricas, redes de energía) y redes de recursos digitales (como almacenamiento, computación), y realiza la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representada por Helium (red inalámbrica descentralizada), construyendo una red de comunicación con cobertura global a través del despliegue de dispositivos de hotspot por la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye Filecoin (almacenamiento descentralizado), Aethir (computación distribuida), etc., a través de la integración de recursos ociosos para formar un modelo de economía compartida.
Potencial del mercado
Según los datos de Messari, para 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. Se espera que en los próximos diez años crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado del sector DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su fuerza motriz principal radica en la mejora de la eficiencia de recursos (como la utilización de ancho de banda ocioso) y el efecto bidireccional de la explosión de la demanda (como la demanda de poder de cómputo y datos por parte de la IA).
Por supuesto, la escalabilidad de la red descentralizada, la privacidad de los datos y la verificación de la seguridad siguen siendo desafíos clave para el desarrollo de DePIN.
1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era (Data es el nuevo petróleo)"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (como GPT) y redes neuronales generativas (como MidJourney).
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de nivel: Tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45 TB de datos textuales para el entrenamiento, mientras que la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella clave para la comercialización;
Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/controladores como las empresas principales controlan amplias fuentes de datos, lo que hace que los desarrolladores pequeños y medianos enfrenten altos umbrales y precios injustos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen plenamente.
Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo involucra disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el evento de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas de desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización conducen a la recopilación duplicada, y la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse de su uso posterior.
La ruta de solución de DePIN
Recopilación de datos distribuidos: Captura de datos públicos (como redes sociales, bases de datos públicas) a través de una red de nodos, reduciendo los costos de recopilación de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recopilación de datos;
Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer a más participantes para contribuir con datos, lo que a su vez mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Lavado y etiquetado descentralizados: colaboración de la comunidad para completar el preprocesamiento de datos, combinando prueba de conocimiento cero (ZK) para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red de captura de datos descentralizada, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los capítulos siguientes, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su muy bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, intercambiando el ancho de banda ocioso por dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año en línea atrajo más de 2.5 millones de nodos, el lanzamiento inicial de tokens tuvo un aumento superior a 5 veces en 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido apuestas de ciertos capitales de primer nivel, basándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos necesitan ser monitoreados.
2.1 Alcance de los negocios
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (IA).
Su núcleo es a través de una red de proxies residenciales, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
Problema resuelto: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados poseen naturalmente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de mecanismos de recompensa.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente, conectarse y comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con el ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir el dividendo del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el costo bajo de captura de datos en una red descentralizada, una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando así la recuperación del valor de los datos; y se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
2.2 Desarrollo
Etapa conceptual: a mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: la construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por una cierta institución de inversión y un cierto capital, con un total de 4.5 millones de dólares (incluyendo la ronda anterior de financiamiento semilla liderada por una cierta empresa de holding).
Pruebas de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario y atrayendo la participación de usuarios tempranos.
Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció que superó los 2 millones de dispositivos de nodos conectados, creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: El 21 de octubre de 2024 se anunciará el primer airdrop, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS (10% del suministro total), recompensando a los primeros usuarios.
Intercambio en línea: se lanzará en una plataforma de intercambio el 28 de octubre de 2024, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.
Estado actual: el proyecto continúa expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios en modo inactivo; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone, para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
2.3 Situación del equipo
Según datos públicos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, CEO de Wynd Labs, que posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en ingeniería física de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnología blockchain y de IA, con experiencia en el campo correspondiente. Sin embargo, la información específica de los miembros no se ha hecho ampliamente pública, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según información pública, Wynd Labs fue fundada en 2022, y su producto principal es Grass.
El trasfondo del equipo muestra una capacidad profesional en los campos de blockchain y AI, pero la falta de transparencia en la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic proporciona credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros puede generar preocupaciones.
2.4 Financiación y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda de semillas: Se completó una ronda de semillas de 3,5 millones de dólares en 2023, liderada por una institución de inversión y un capital. Según datos públicos, el financiamiento total después de la ronda de semillas alcanzó los 4,5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por una compañía holding.
Ronda A de financiación: Se completó la ronda A de financiación en septiembre de 2024, liderada por un capital de riesgo, con la participación de algunas instituciones de inversión reconocidas, y el monto no fue revelado.
Apoyo a los inversores: las instituciones de inversión mencionadas anteriormente son inversores bastante conocidos en la industria.
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CryptoMom
· 07-18 10:48
¿Quién está ganando entre tantas capas?
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StakeWhisperer
· 07-18 03:22
¿Costo cero = campo de tontos esperando ser sacrificados?
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CryptoGoldmine
· 07-17 19:49
Potencia computacional inversión ROI 23%, Grass哥 esta red de datos está bien construida.
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TokenDustCollector
· 07-16 00:55
La toma de datos del universo, ¡lo dijiste antes!
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MoonRocketTeam
· 07-16 00:55
¡Todo listo! El plan de lanzamiento de la cosecha lunar ha comenzado!
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LidoStakeAddict
· 07-16 00:52
¡Los que hacen Grass se han hecho ricos!
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RugResistant
· 07-16 00:50
hmm esa implementación zk parece sospechosa... necesita una auditoría adecuada, para ser honesto
Ver originalesResponder0
ChainMelonWatcher
· 07-16 00:41
¿Quién me dice si se puede dar un poco de liquidez al mercado de acciones?
Informe de investigación de Grass: Cómo DePIN se convierte en un banco de datos de IA
Informe de investigación profunda sobre Grass: una nueva estrella en el campo DePIN, el banco de datos de IA en expansión
¿Cómo se destacó Grass entre numerosos proyectos DePIN?
El factor clave es la participación sin barreras y sin costo, los usuarios son la piedra angular, y los otros factores son palancas.
Grass a través de la doble motor "tecnología + modelo" rompe la competencia interna de DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el dolor de "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, utilizando el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.
Con el aumento explosivo de la demanda de datos de IA, la popularidad de Solana y DePIN, y métodos operativos razonables, Grass se ha convertido en el proyecto líder de DePIN en la categoría de datos de IA.
¿Qué factores deben tenerse en cuenta para el desarrollo futuro de Grass?
Visión a corto plazo sobre la implementación tecnológica: ¿podrá tener éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de demanda a medio plazo: escala de datos de compras de empresas de IA;
Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "la euforia de los tokens que oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se logra un crecimiento en los pedidos de clientes de IA, un modelo de negocio perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja en el lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, estalla silenciosamente un movimiento por la igualdad de datos.
DePIN integra recursos ociosos globales (potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda) a través de una economía de tokens, construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que resulta en que el 80% del valor de los datos no se libera.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la obtención de datos y cumplimiento ético, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
1.1 DePIN: Reconfigurar el paradigma global de la infraestructura
Definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN (siglas de Decentralized Physical Infrastructure Networks, Redes de Infraestructura Física Descentralizadas) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos a nivel global (como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc.) a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos de tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.
Impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.
Áreas de especialización y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos categorías: infraestructura física (como redes inalámbricas, redes de energía) y redes de recursos digitales (como almacenamiento, computación), y realiza la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representada por Helium (red inalámbrica descentralizada), construyendo una red de comunicación con cobertura global a través del despliegue de dispositivos de hotspot por la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye Filecoin (almacenamiento descentralizado), Aethir (computación distribuida), etc., a través de la integración de recursos ociosos para formar un modelo de economía compartida.
Potencial del mercado
Según los datos de Messari, para 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. Se espera que en los próximos diez años crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado del sector DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su fuerza motriz principal radica en la mejora de la eficiencia de recursos (como la utilización de ancho de banda ocioso) y el efecto bidireccional de la explosión de la demanda (como la demanda de poder de cómputo y datos por parte de la IA).
Por supuesto, la escalabilidad de la red descentralizada, la privacidad de los datos y la verificación de la seguridad siguen siendo desafíos clave para el desarrollo de DePIN.
1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era (Data es el nuevo petróleo)"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (como GPT) y redes neuronales generativas (como MidJourney).
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de nivel: Tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45 TB de datos textuales para el entrenamiento, mientras que la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella clave para la comercialización;
Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las grandes empresas/controladores como las empresas principales controlan amplias fuentes de datos, lo que hace que los desarrolladores pequeños y medianos enfrenten altos umbrales y precios injustos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen plenamente.
Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo involucra disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el evento de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas de desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización conducen a la recopilación duplicada, y la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse de su uso posterior.
La ruta de solución de DePIN
Recopilación de datos distribuidos: Captura de datos públicos (como redes sociales, bases de datos públicas) a través de una red de nodos, reduciendo los costos de recopilación de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recopilación de datos;
Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer a más participantes para contribuir con datos, lo que a su vez mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Lavado y etiquetado descentralizados: colaboración de la comunidad para completar el preprocesamiento de datos, combinando prueba de conocimiento cero (ZK) para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red de captura de datos descentralizada, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los capítulos siguientes, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
2. Información básica del proyecto
La rápida expansión de Grass se debe a su muy bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, intercambiando el ancho de banda ocioso por dividendos futuros.
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año en línea atrajo más de 2.5 millones de nodos, el lanzamiento inicial de tokens tuvo un aumento superior a 5 veces en 10 días, validando su lógica comercial.
El proyecto ha recibido apuestas de ciertos capitales de primer nivel, basándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos necesitan ser monitoreados.
2.1 Alcance de los negocios
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (IA).
Su núcleo es a través de una red de proxies residenciales, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.
Problema resuelto: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados poseen naturalmente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de mecanismos de recompensa.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente, conectarse y comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con el ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir el dividendo del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el costo bajo de captura de datos en una red descentralizada, una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando así la recuperación del valor de los datos; y se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
2.2 Desarrollo
Etapa conceptual: a mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: la construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por una cierta institución de inversión y un cierto capital, con un total de 4.5 millones de dólares (incluyendo la ronda anterior de financiamiento semilla liderada por una cierta empresa de holding).
Pruebas de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario y atrayendo la participación de usuarios tempranos.
Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció que superó los 2 millones de dispositivos de nodos conectados, creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: El 21 de octubre de 2024 se anunciará el primer airdrop, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS (10% del suministro total), recompensando a los primeros usuarios.
Intercambio en línea: se lanzará en una plataforma de intercambio el 28 de octubre de 2024, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.
Estado actual: el proyecto continúa expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios en modo inactivo; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone, para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
2.3 Situación del equipo
Según datos públicos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, CEO de Wynd Labs, que posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en ingeniería física de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnología blockchain y de IA, con experiencia en el campo correspondiente. Sin embargo, la información específica de los miembros no se ha hecho ampliamente pública, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según información pública, Wynd Labs fue fundada en 2022, y su producto principal es Grass.
El trasfondo del equipo muestra una capacidad profesional en los campos de blockchain y AI, pero la falta de transparencia en la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic proporciona credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros puede generar preocupaciones.
2.4 Financiación y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda de semillas: Se completó una ronda de semillas de 3,5 millones de dólares en 2023, liderada por una institución de inversión y un capital. Según datos públicos, el financiamiento total después de la ronda de semillas alcanzó los 4,5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por una compañía holding.
Ronda A de financiación: Se completó la ronda A de financiación en septiembre de 2024, liderada por un capital de riesgo, con la participación de algunas instituciones de inversión reconocidas, y el monto no fue revelado.
Apoyo a los inversores: las instituciones de inversión mencionadas anteriormente son inversores bastante conocidos en la industria.