Глубина исследования Grass: новая звезда в области DePIN, расширяющийся AI банк данных
Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?
Ключевым фактором является участие без порогов и нулевых затрат, пользователи являются основой, а остальные факторы выступают в роли рычагов.
Grass преодолевает внутреннюю конкуренцию DePIN с помощью двойного двигателя "технологии + модели" - используя нулевое знание и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения достоверности данных, решает проблему "грязных данных" в AI-индустрии; одновременно с помощью модели "майнинг пропускной способности → стимулы в виде баллов" преобразует 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, формируя преимущества на стороне предложения.
С учетом резкого увеличения потребности в данных AI, популярности Solana и DePIN, а также разумных методов управления, Grass стал ведущим проектом в области AI-данных DePIN.
На какие факторы следует обратить внимание при дальнейшем развитии Grass?
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли децентрализованная трансформация в 2025 году?
Промежуточная проверка спроса: объем закупок данных AI-компаний;
Долгосрочная перспектива соблюдения правил: правила конфиденциальности данных и права собственности.
Текущий максимальный риск заключается в том, что "безумие токенов скрывает вакуум спроса" - если в будущем не удастся достичь роста заказов от клиентов ИИ, идеальная бизнес-модель может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с данными, возникает тихая борьба за равенство данных.
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы (вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность) через токеномику для создания распределенной инфраструктурной сети; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изолированных островов, что приводит к тому, что 80% ценности данных остается нераскрытой.
Будущая конкуренция в области ИИ по своей сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и соответствием этическим нормам, и DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Суть разрушительности Grass заключается в реализации融合 этих двух элементов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и возникновением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути перехода к децентрализованной трансформации. DePIN является воплощением этой тенденции в сфере инфраструктуры. DePIN (полное название Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы (такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность, энергия и т.д.) с помощью технологий блокчейн.
Его основная логика заключается в следующем: с помощью токенов стимулировать вклад сообщества в использование неиспользуемых ресурсов для создания децентрализованной инфраструктурной сети, заменяющей традиционные централизованные сервисы с их высокими затратами и низкой эффективностью.
Двигатели отрасли
По сравнению с централизованной моделью, децентрализация физической инфраструктуры имеет более значительные преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и экологическая расширяемость.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает две основные категории: физическую инфраструктуру (например, беспроводные сети, энергетические сети) и сети цифровых ресурсов (например, хранение, вычисления) и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: в качестве примера Helium (децентрализованная беспроводная сеть) создает глобально охватывающую коммуникационную сеть через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя Filecoin (децентрализованное хранилище), Aethir (распределенные вычисления) и другие, формируя модель共享经济 за счет интеграции неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год количество устройств DePIN в мире превышает 13 миллионов, а рыночная стоимость достигает 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов с годовыми темпами роста более 35%.
Его основной движущей силой являются двусторонние эффекты повышения эффективности ресурсов (таких как использование неиспользуемой пропускной способности) и взрывного спроса (например, на вычислительные мощности и данные со стороны ИИ).
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасная верификация остаются ключевыми вызовами для развития DePIN.
1.2 AI-данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени (Данные — это новая нефть)"
Получение и обработка данных ИИ являются ключевым движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (таких как GPT) и генеративных нейронных сетей (таких как MidJourney).
Производительность и эффективность AI-моделей во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности AI-моделей.
Требования к данным: объем и характеристики
Уровневый скачок: на примере GPT-4 для обучения требуется более 45 ТБ текстовых данных, тогда как скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и маркировку данных в процессе разработки ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что является ключевым узким местом в коммерциализации;
Дифференциация сценариев: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдающих конфиденциальность баз данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: крупнейшие компании/основные участники контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто распределены между различными учреждениями и предприятиями, и обмен данными и их циркуляция сталкиваются с многочисленными препятствиями, что приводит к неэффективному использованию ресурсов данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто вызывает споры о конфиденциальности и авторских правах, как, например, случай с платным API одной социальной платформы, который вызвал протесты разработчиков;
Низкая эффективность циркуляции: из-за островов данных и отсутствия стандартизации происходит дублирование сбора, глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлечь выгоду из последующего использования данных.
Путь к прорыву DePIN
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных (например, из социальных сетей, публичных баз данных) через сеть узлов, что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: благодаря механизму стимулирования DePIN можно привлечь больше участников для предоставления данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность AI моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: сотрудничество сообщества для предварительной обработки данных с использованием доказательства с нулевыми знаниями (ZK) для обеспечения достоверности данных;
Токенизированные стимулы в замкнутом цикле: поставщики данных получают токеновые вознаграждения, а стороны, имеющие потребность, покупают структурированные наборы данных за токены, создавая прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии данных AI, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных AI, создавая децентрализованную сеть захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения AI моделей.
В следующих главах мы глубоко проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, сценарии применения и перспективы развития проекта Grass.
Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Это позволяет каждому пользователю стать 'шахтером' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя источники данных с высокой стоимостью и разнообразием для обучения ИИ. Пользователи всего лишь должны установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить награды в токенах - за первый год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токены за первые 10 дней выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.
Проект получил ставки от некоторых ведущих капиталов, полагаясь на высокопроизводительную цепь Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды остается спорной, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет данные интернета с помощью неиспользуемой полосы пропускания устройств пользователей, особенно поддерживая разработку для искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, которым нужны разнообразные и географически репрезентативные данные.
Решаемая проблема: традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и повышенной вероятности ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, при этом данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, по своей природе обладают разнообразием, многообразием регионов и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного слоя интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным уровнем доверия. Его миссия заключается в предоставлении пользователям возможности вносить вклад в слой данных и стимулировании участия через механизмы вознаграждений.
Способы участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления пропускной способности для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые особенности и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
Этап концепции: в середине 2022 года проект был предложен Wynd Labs.
Этап разработки: начало создания продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов США, которое возглавили некоторые инвестиционные учреждения и некоторые капитальные компании, всего 4,5 миллиона долларов США (включая сидировочное финансирование перед раундом, возглавляемое некоторой холдинговой компанией).
Пользовательское тестирование: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей.
Милестон: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. По данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года количество его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, в ходе которого будет распределено 100 миллионов токенов GRASS (10% от общего объема), награда для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из торговых платформ и через 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, идет второй этап стимуляции пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone для увеличения масштаба сети и вовлеченности пользователей.
Согласно открытым данным, Grass был разработан Wynd Labs, основателем является Андрей Радонич, который является CEO Wynd Labs и имеет степень магистра математики и статистики Университета Йорка, а также степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейн и ИИ, обладают опытом в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах не была широко раскрыта, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно открытой информации, Wynd Labs была основана в 2022 году, а ее核心产品 - Grass.
Фон команды демонстрирует профессиональные способности в области блокчейна и ИИ, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту авторитет, но анонимность других участников может вызвать опасения.
2.4 Финансирование и важные партнеры по сотрудничеству
Инвесторы и поддержка
Сид-серия: в 2023 году завершено финансирование сид-серии на сумму 3,5 миллиона долларов США, возглавленное одним инвестиционным учреждением и одним капиталом. Согласно公开数据, общий объем финансирования после сид-серии составил 4,5 миллиона долларов США, включая сид-предсерийное финансирование, возглавленное одной холдинговой компанией.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, ведущий инвестор - один венчурный капитал, участие некоторых известных инвестиционных учреждений, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: указанные выше инвестиционные учреждения являются довольно известными инвесторами в отрасли.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
24 Лайков
Награда
24
8
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoMom
· 07-18 10:48
Кто же на самом деле зарабатывает на всех этих слоях?
Посмотреть ОригиналОтветить0
StakeWhisperer
· 07-18 03:22
Н零成本 = неудачники待宰场?
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoGoldmine
· 07-17 19:49
Вычислительная мощность投入ROI 23%, 草哥这数据网络铺得漂亮
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenDustCollector
· 07-16 00:55
Данные захватили вселенную, давно сказали!
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoonRocketTeam
· 07-16 00:55
Сделано. План по запуску Луны 0 запущен!
Посмотреть ОригиналОтветить0
LidoStakeAddict
· 07-16 00:52
Те, кто занимаются травкой, разбогатели!
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugResistant
· 07-16 00:50
хм, эта реализация zk выглядит подозрительно... на самом деле, нужно провести полноценный аудит
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainMelonWatcher
· 07-16 00:41
Кто скажет мне, можно ли добавить немного ликвидности на фондовый рынок?
Отчет исследования Grass: как DePIN стал новой звездой AI-банка данных
Глубина исследования Grass: новая звезда в области DePIN, расширяющийся AI банк данных
Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?
Ключевым фактором является участие без порогов и нулевых затрат, пользователи являются основой, а остальные факторы выступают в роли рычагов.
Grass преодолевает внутреннюю конкуренцию DePIN с помощью двойного двигателя "технологии + модели" - используя нулевое знание и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения достоверности данных, решает проблему "грязных данных" в AI-индустрии; одновременно с помощью модели "майнинг пропускной способности → стимулы в виде баллов" преобразует 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, формируя преимущества на стороне предложения.
С учетом резкого увеличения потребности в данных AI, популярности Solana и DePIN, а также разумных методов управления, Grass стал ведущим проектом в области AI-данных DePIN.
На какие факторы следует обратить внимание при дальнейшем развитии Grass?
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли децентрализованная трансформация в 2025 году?
Промежуточная проверка спроса: объем закупок данных AI-компаний;
Долгосрочная перспектива соблюдения правил: правила конфиденциальности данных и права собственности.
Текущий максимальный риск заключается в том, что "безумие токенов скрывает вакуум спроса" - если в будущем не удастся достичь роста заказов от клиентов ИИ, идеальная бизнес-модель может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с данными, возникает тихая борьба за равенство данных.
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы (вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность) через токеномику для создания распределенной инфраструктурной сети; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изолированных островов, что приводит к тому, что 80% ценности данных остается нераскрытой.
Будущая конкуренция в области ИИ по своей сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и соответствием этическим нормам, и DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Суть разрушительности Grass заключается в реализации融合 этих двух элементов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и возникновением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути перехода к децентрализованной трансформации. DePIN является воплощением этой тенденции в сфере инфраструктуры. DePIN (полное название Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы (такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность, энергия и т.д.) с помощью технологий блокчейн.
Его основная логика заключается в следующем: с помощью токенов стимулировать вклад сообщества в использование неиспользуемых ресурсов для создания децентрализованной инфраструктурной сети, заменяющей традиционные централизованные сервисы с их высокими затратами и низкой эффективностью.
Двигатели отрасли
По сравнению с централизованной моделью, децентрализация физической инфраструктуры имеет более значительные преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и экологическая расширяемость.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает две основные категории: физическую инфраструктуру (например, беспроводные сети, энергетические сети) и сети цифровых ресурсов (например, хранение, вычисления) и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: в качестве примера Helium (децентрализованная беспроводная сеть) создает глобально охватывающую коммуникационную сеть через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя Filecoin (децентрализованное хранилище), Aethir (распределенные вычисления) и другие, формируя модель共享经济 за счет интеграции неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год количество устройств DePIN в мире превышает 13 миллионов, а рыночная стоимость достигает 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов с годовыми темпами роста более 35%.
Его основной движущей силой являются двусторонние эффекты повышения эффективности ресурсов (таких как использование неиспользуемой пропускной способности) и взрывного спроса (например, на вычислительные мощности и данные со стороны ИИ).
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасная верификация остаются ключевыми вызовами для развития DePIN.
! Отчет о глубоком исследовании травы: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
1.2 AI-данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени (Данные — это новая нефть)"
Получение и обработка данных ИИ являются ключевым движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (таких как GPT) и генеративных нейронных сетей (таких как MidJourney).
Производительность и эффективность AI-моделей во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности AI-моделей.
Требования к данным: объем и характеристики
Уровневый скачок: на примере GPT-4 для обучения требуется более 45 ТБ текстовых данных, тогда как скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и маркировку данных в процессе разработки ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что является ключевым узким местом в коммерциализации;
Дифференциация сценариев: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдающих конфиденциальность баз данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: крупнейшие компании/основные участники контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто распределены между различными учреждениями и предприятиями, и обмен данными и их циркуляция сталкиваются с многочисленными препятствиями, что приводит к неэффективному использованию ресурсов данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто вызывает споры о конфиденциальности и авторских правах, как, например, случай с платным API одной социальной платформы, который вызвал протесты разработчиков;
Низкая эффективность циркуляции: из-за островов данных и отсутствия стандартизации происходит дублирование сбора, глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлечь выгоду из последующего использования данных.
Путь к прорыву DePIN
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных (например, из социальных сетей, публичных баз данных) через сеть узлов, что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: благодаря механизму стимулирования DePIN можно привлечь больше участников для предоставления данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность AI моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: сотрудничество сообщества для предварительной обработки данных с использованием доказательства с нулевыми знаниями (ZK) для обеспечения достоверности данных;
Токенизированные стимулы в замкнутом цикле: поставщики данных получают токеновые вознаграждения, а стороны, имеющие потребность, покупают структурированные наборы данных за токены, создавая прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии данных AI, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных AI, создавая децентрализованную сеть захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения AI моделей.
В следующих главах мы глубоко проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, сценарии применения и перспективы развития проекта Grass.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2. Основная информация о проекте
Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Это позволяет каждому пользователю стать 'шахтером' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя источники данных с высокой стоимостью и разнообразием для обучения ИИ. Пользователи всего лишь должны установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить награды в токенах - за первый год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токены за первые 10 дней выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.
Проект получил ставки от некоторых ведущих капиталов, полагаясь на высокопроизводительную цепь Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды остается спорной, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет данные интернета с помощью неиспользуемой полосы пропускания устройств пользователей, особенно поддерживая разработку для искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, которым нужны разнообразные и географически репрезентативные данные.
Решаемая проблема: традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и повышенной вероятности ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, при этом данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, по своей природе обладают разнообразием, многообразием регионов и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного слоя интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным уровнем доверия. Его миссия заключается в предоставлении пользователям возможности вносить вклад в слой данных и стимулировании участия через механизмы вознаграждений.
Способы участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления пропускной способности для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые особенности и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2.2 Этапы развития
Этап концепции: в середине 2022 года проект был предложен Wynd Labs.
Этап разработки: начало создания продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов США, которое возглавили некоторые инвестиционные учреждения и некоторые капитальные компании, всего 4,5 миллиона долларов США (включая сидировочное финансирование перед раундом, возглавляемое некоторой холдинговой компанией).
Пользовательское тестирование: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей.
Милестон: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. По данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года количество его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, в ходе которого будет распределено 100 миллионов токенов GRASS (10% от общего объема), награда для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из торговых платформ и через 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, идет второй этап стимуляции пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone для увеличения масштаба сети и вовлеченности пользователей.
! Отчет об углубленном исследовании: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
2.3 Состояние команды
Согласно открытым данным, Grass был разработан Wynd Labs, основателем является Андрей Радонич, который является CEO Wynd Labs и имеет степень магистра математики и статистики Университета Йорка, а также степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейн и ИИ, обладают опытом в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах не была широко раскрыта, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно открытой информации, Wynd Labs была основана в 2022 году, а ее核心产品 - Grass.
Фон команды демонстрирует профессиональные способности в области блокчейна и ИИ, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту авторитет, но анонимность других участников может вызвать опасения.
2.4 Финансирование и важные партнеры по сотрудничеству
Инвесторы и поддержка
Сид-серия: в 2023 году завершено финансирование сид-серии на сумму 3,5 миллиона долларов США, возглавленное одним инвестиционным учреждением и одним капиталом. Согласно公开数据, общий объем финансирования после сид-серии составил 4,5 миллиона долларов США, включая сид-предсерийное финансирование, возглавленное одной холдинговой компанией.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, ведущий инвестор - один венчурный капитал, участие некоторых известных инвестиционных учреждений, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: указанные выше инвестиционные учреждения являются довольно известными инвесторами в отрасли.