Grass Derinlik Araştırma Raporu: DePIN alanındaki yeni yıldız, genişleyen AI veri bankası
Grass, birçok DePIN projesi arasında nasıl öne çıktı?
Temel faktör, engeller olmadan sıfır maliyetle katılım sağlamak; kullanıcılar taş temeldir, diğer faktörler ise kaldıraçtır.
Grass, "teknoloji + model" çift motoruyla DePIN iç çekişmesini aşarak - sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisini kullanarak veri doğruluğunu sağlıyor, AI endüstrisinin "kirli veri" sorununu çözüyor; aynı zamanda "bant genişliği madenciliği → puan teşviki" modeliyle 2,5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında bir avantaj oluşturuyor.
AI veri talebinin patlaması, Solana ve DePIN'in popülaritesi, makul işletme yöntemleri gibi faktörlerin birleşimiyle Grass, AI veri türü DePIN'in öncü projesi haline geldi.
Grass'ın sonraki gelişiminde hangi faktörlere dikkat edilmesi gerekiyor?
Kısa vadede teknolojinin uygulanması: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm başarılı olabilir mi;
Orta vadede talep doğrulaması: AI şirketlerinin satın alma veri ölçeği;
Uzun vadede uyumlu rekabet: Veri gizliliği ve mülkiyet kuralları.
Mevcut en büyük risk, "token çılgınlığının talep boşluğunu örtmesi" - Eğer gelecekte AI müşteri sipariş artışı sağlanamazsa, mükemmel iş modeli "veri-sermaye" pozitif döngüsünden, arz tarafı balonuna gerileyebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi, AI'nın veri zorluklarıyla karşılaştığında, sessiz bir veri eşitliği hareketi patlak veriyor.
DePIN, token ekonomisi aracılığıyla küresel olarak atıl kaynakları (işlem gücü, depolama, bant genişliği) entegre ederek dağıtık altyapı ağı inşa ediyor; bu arada, AI endüstrisi yapısal bir veri kıtlığı ile karşı karşıya, devlerin tekelci yapısı, gizlilik tartışmaları ve adacık engelleri, verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmamasına neden oluyor.
Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ve etik uyumluluğun çift yönlü bir mücadelesidir ve DePIN en iyi teknik çözümü sunmaktadır.
Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminde gerçekleşiyor.
1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden İnşa Etmenin Küresel Paradigması
Tanım ve Temel Mantık
Son yıllarda, blok zinciri teknolojisinin olgunlaşması ve Web3 anlayışının yükselmesiyle birlikte, her sektörde merkeziyetsiz dönüşüm yolları araştırılmaktadır. DePIN, bu eğilimin altyapı alanındaki bir yansımasıdır. DePIN (Tam adıyla Dağıtık Fiziksel Altyapı Ağları, Decentralized Physical Infrastructure Networks), blok zinciri teknolojisi aracılığıyla küresel olarak dağılmış fiziksel kaynakları (örneğin, hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji vb.) entegre eden yeni bir ekonomik modeldir.
Temel mantığı şudur: Token teşvikleri aracılığıyla topluluk katkılarını harekete geçirmek, merkezi olmayan altyapı ağı inşa etmek ve geleneksel merkezi hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli, düşük verimli modellerini değiştirmek.
Sektör İtici Güç
Merkezi modellere kıyasla, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetişim modelleri, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlar sunmaktadır.
Alt alanlar ve tipik vakalar
Messari'nin tanımına göre, DePIN, fiziksel altyapıları (örneğin, kablosuz ağlar, enerji ağları) ve dijital kaynak ağlarını (örneğin, depolama, hesaplama) kapsayan iki ana kategori içerir ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleşmesi ile teşvik mekanizması sağlar.
Fiziksel Altyapı: Helium (merkeziyetsiz kablosuz ağ) örneğiyle, topluluk tarafından dağıtılan hotspot cihazları ile küresel kapsama alanına sahip bir iletişim ağı inşa etmek;
Dijital kaynak ağı: Filecoin (merkeziyetsiz depolama), Aethir (dağıtık hesaplama) gibi unsurları içerir ve boşta kalan kaynakları bir araya getirerek paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Pazar Potansiyeli
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonun üzerine çıkmış olup, pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, ancak penetrasyon oranı %0.1'in altında kalmaktadır. Önümüzdeki on yılda bu oran 100-1000 kat artması beklenmektedir.
2024 yılında, DePIN sektörünün toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde olacak.
Temel itici gücü, kaynak verimliliğinin artırılması (örneğin, atıl bant genişliği kullanımı) ve talep patlaması (örneğin, AI'nin hesaplama gücü ve verilere olan talebi) arasındaki iki yönlü etkidir.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN gelişiminin temel zorlukları olmaya devam ediyor.
1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür (Veri yeni petroldür)"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür; özellikle büyük dil modellerinin (örneğin GPT) ve üretken sinir ağlarının (örneğin MidJourney) eğitimi sırasında.
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri Talep Ölçeği ve Özellikleri
Ölçek sıçraması: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'dan fazla metin verisi gereklidir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet Payı: AI geliştirme sürecinde veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyeti toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturmakta ve ticarileşmenin temel darboğazı haline gelmektedir;
Senaryo ayrımı: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, tıbbi AI gizlilik uyumlu vaka havuzlarına dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel Veri Sağlama Acıları
Veri engelleri: Temel işletmeler/aktörler gibi devler geniş veri kaynaklarını kontrol eder, küçük ve orta ölçekli geliştiriciler yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırma ile karşılaşır;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kurumlar ve işletmeler arasında dağılmıştır, veri paylaşımı ve akışı birçok engelle karşılaşmakta, bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılamamasına neden olmaktadır.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin bir sosyal medya platformu API ücretlendirme olayı geliştirici protestolarına yol açtı;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar veri toplama ile sonuçlanmakta, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında kalmaktadır;
Değer zinciri kesintisi: Veri üreten bireysel katkıda bulunanlar, sonraki veri kullanımından fayda sağlayamaz.
DePIN'in Çözüm Yolu
Dağıtık veri toplama: Düğüm ağı aracılığıyla halka açık verileri (örneğin sosyal medya, kamu veritabanları) yakalayarak veri toplama maliyetlerini düşürmekte, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmaktadır;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırmak: DePIN teşvik mekanizması aracılığıyla daha fazla katılımcının veri katkısı sağlanması teşvik edilerek, verinin kalitesi ve çeşitliliği artırılabilir, AI modellerinin genelleme yeteneği geliştirilebilir.
Merkeziyetsiz temizleme ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme tamamlanır, sıfır bilgi kanıtı (ZK) ile verilerin doğruluğu sağlanır;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngüsü: Veri katkı sağlayıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer alıyor ve yenilikçi bir şekilde DePIN anlayışını AI veri toplama alanına uygulayarak merkeziyetsiz bir veri yakalama ağı kurdu. Bu ağ, AI model eğitimine daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlıyor.
Sonraki bölümlerde, Grass projesinin belirli mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama alanlarını ve gelecekteki gelişim perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz.
2. Proje Temel Bilgileri
Grass'ın hızlı genişlemesi, çok düşük katılım eşiğinden kaynaklanmaktadır. Her kullanıcının AI verilerinin 'madencisi' olmasını sağlar, boşta kalan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştirebilir.
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri yakalama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunmaktadır. Kullanıcılar yalnızca istemciyi kurarak, bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri kazanabilir - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token ilk lansmanında 10 günde %500'den fazla bir artış göstermiştir ve bu da ticari mantığını doğrulamaktadır.
Proje, bazı üst düzey sermayelerin bahse girmesiyle, Solana'nın yüksek performanslı zincirine dayanarak veri haklarının belirlenmesi ve akışını sağlamaktadır.
Mevcut ekibin anonimliği hala tartışma konusudur, veri işleme merkezsizleşme ilerlemesi takip edilmeyi bekliyor.
2.1 İş Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplayan ve doğrulayan bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka (AI) geliştirmelerine destek sağlar.
Temel olarak, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişim ve veri toplama yapmalarına olanak tanıyan bir konut proxy ağı (residential proxy network) aracılığıyla çalışır; bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsil yeteneği olan verilere ihtiyaç duyulması açısından oldukça faydalıdır.
Çözüm sağlanan sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsizdir ve hata veya önyargı riski taşır. Grass, merkeziyetsiz bir şekilde güvenilir, doğrulanmış internet verileri sunmayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgeli yayın ve anlık özelliklere sahiptir.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmaktır; veriler, güvenin en az düzeyde tutulduğu bir şekilde toplanmakta, doğrulanmakta ve yapılandırılmaktadır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik sağlamaktır.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcıların başlayabilmesi için sadece üç adım yeterlidir: Grass resmi web sitesini ziyaret etmek, uzantıyı/klient uygulamasını yüklemek, bağlanmak ve Grass Puanları kazanmaya başlamak. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanmak amacıyla kullanmak, sıradan kullanıcılara AI büyüme kazançlarından yararlanma fırsatı sunar.
Özetle, Grass'ın temel özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısıyla ödül kazanarak veri değerinin geri dönüşünü sağlar; veri doğrulamak için blockchain teknolojisi kullanarak verinin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
2.2 Gelişme Süreci
Kavram aşaması: 2022 ortalarında, proje Wynd Labs tarafından önerildi.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlandı ve bu, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini işaret ediyor.
Tohum Aşaması Finansmanı: 2023'te, Grass 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamladı, belirli bir yatırım kuruluşu ve belirli bir sermaye tarafından liderlik edildi, toplamda 4.5 milyon dolar (belirli bir holding şirketinin liderlik ettiği tohum öncesi aşama dahil).
Kullanıcı testi: 2023 yılının sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek ve kullanıcı testleri başlayacak, erken kullanıcıları katılmaya çekmek için.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantı noktası cihazının bulunduğunu ve hızla büyüdüğünü duyurdu. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu geçti.
İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, erken kullanıcılar için 100 milyon GRASS token (toplam arzın %10'u) dağıtılacak.
Borsa açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsa platformunda açılış yapıldı, fiyat 10 günde $0.6'dan $3.89'a kadar çıkarak yaklaşık 5 kat arttı.
Mevcut durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı ödüllendirme sürecinde; ağ ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
2.3 Ekip Durumu
Açık verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diplomasına ve McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fizik lisans diplomasına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir, blockchain ve AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmaktadırlar ve ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak, spesifik üye bilgileri geniş bir şekilde kamuya açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edilmiştir.
Açık bilgilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur, ana ürünü ise Grass'tır.
Ekip geçmişi, blockchain ve AI alanındaki uzmanlığı gösteriyor, ancak bilgi şeffaflığının yeterli olmaması, yatırımcılar ve kullanıcılar üzerindeki güveni etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar kazandırıyor, ancak diğer üyelerin anonimliği endişelere yol açabilir.
2.4 Finansman ve Önemli İş Ortakları
Yatırımcılar ve Destek
Tohum Aşaması: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamlandı, bir yatırım kurumu ve bir sermaye tarafından liderlik edildi. Kamu verilerine göre, tohum aşamasından sonraki toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, buna bir holding şirketinin liderlik ettiği tohum öncesi aşama da dahildir.
A turu finansmanı: Eylül 2024'te A turu finansmanı tamamlandı, bir risk sermayesi şirketi liderlik etti, bazı tanınmış yatırım kuruluşları katıldı, miktar açıklanmadı.
Yatırımcı desteği: Yukarıda belirtilen yatırım kurumları, sektörde oldukça tanınmış yatırımcılardır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
24 Likes
Reward
24
9
Repost
Share
Comment
0/400
CryptoMom
· 07-18 10:48
Katman katman, peki kim kazanıyor?
View OriginalReply0
StakeWhisperer
· 07-18 03:22
Sıfır maliyet = enayiler bekleyen yer?
View OriginalReply0
CryptoGoldmine
· 07-17 19:49
Bilgi İşlem Gücü yatırımı ROI %23, Caocao bu veriyi güzel bir şekilde yaydı.
View OriginalReply0
TokenDustCollector
· 07-16 00:55
Veri evreni devralıyor. Erken söylemişsin.
View OriginalReply0
MoonRocketTeam
· 07-16 00:55
Sadece iş bitti! Çim 0 Ay'a giriş planı başlatıldı!
View OriginalReply0
LidoStakeAddict
· 07-16 00:52
O Grass ile uğraşanlar zengin oldu!
View OriginalReply0
RugResistant
· 07-16 00:50
hmm o zk uygulaması oldukça şüpheli görünüyor... aslında düzgün bir denetim gerekiyor
View OriginalReply0
ChainMelonWatcher
· 07-16 00:41
Kim bana borsa piyasasına biraz Likidite sağlayıp sağlayamayacağımı söylesin?
Grass araştırma raporu: DePIN yıldızı AI veri bankası nasıl haline geldi
Grass Derinlik Araştırma Raporu: DePIN alanındaki yeni yıldız, genişleyen AI veri bankası
Grass, birçok DePIN projesi arasında nasıl öne çıktı?
Temel faktör, engeller olmadan sıfır maliyetle katılım sağlamak; kullanıcılar taş temeldir, diğer faktörler ise kaldıraçtır.
Grass, "teknoloji + model" çift motoruyla DePIN iç çekişmesini aşarak - sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisini kullanarak veri doğruluğunu sağlıyor, AI endüstrisinin "kirli veri" sorununu çözüyor; aynı zamanda "bant genişliği madenciliği → puan teşviki" modeliyle 2,5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında bir avantaj oluşturuyor.
AI veri talebinin patlaması, Solana ve DePIN'in popülaritesi, makul işletme yöntemleri gibi faktörlerin birleşimiyle Grass, AI veri türü DePIN'in öncü projesi haline geldi.
Grass'ın sonraki gelişiminde hangi faktörlere dikkat edilmesi gerekiyor?
Kısa vadede teknolojinin uygulanması: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm başarılı olabilir mi;
Orta vadede talep doğrulaması: AI şirketlerinin satın alma veri ölçeği;
Uzun vadede uyumlu rekabet: Veri gizliliği ve mülkiyet kuralları.
Mevcut en büyük risk, "token çılgınlığının talep boşluğunu örtmesi" - Eğer gelecekte AI müşteri sipariş artışı sağlanamazsa, mükemmel iş modeli "veri-sermaye" pozitif döngüsünden, arz tarafı balonuna gerileyebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi, AI'nın veri zorluklarıyla karşılaştığında, sessiz bir veri eşitliği hareketi patlak veriyor.
DePIN, token ekonomisi aracılığıyla küresel olarak atıl kaynakları (işlem gücü, depolama, bant genişliği) entegre ederek dağıtık altyapı ağı inşa ediyor; bu arada, AI endüstrisi yapısal bir veri kıtlığı ile karşı karşıya, devlerin tekelci yapısı, gizlilik tartışmaları ve adacık engelleri, verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmamasına neden oluyor.
Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ve etik uyumluluğun çift yönlü bir mücadelesidir ve DePIN en iyi teknik çözümü sunmaktadır.
Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminde gerçekleşiyor.
1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden İnşa Etmenin Küresel Paradigması
Tanım ve Temel Mantık
Son yıllarda, blok zinciri teknolojisinin olgunlaşması ve Web3 anlayışının yükselmesiyle birlikte, her sektörde merkeziyetsiz dönüşüm yolları araştırılmaktadır. DePIN, bu eğilimin altyapı alanındaki bir yansımasıdır. DePIN (Tam adıyla Dağıtık Fiziksel Altyapı Ağları, Decentralized Physical Infrastructure Networks), blok zinciri teknolojisi aracılığıyla küresel olarak dağılmış fiziksel kaynakları (örneğin, hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji vb.) entegre eden yeni bir ekonomik modeldir.
Temel mantığı şudur: Token teşvikleri aracılığıyla topluluk katkılarını harekete geçirmek, merkezi olmayan altyapı ağı inşa etmek ve geleneksel merkezi hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli, düşük verimli modellerini değiştirmek.
Sektör İtici Güç
Merkezi modellere kıyasla, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetişim modelleri, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlar sunmaktadır.
Alt alanlar ve tipik vakalar
Messari'nin tanımına göre, DePIN, fiziksel altyapıları (örneğin, kablosuz ağlar, enerji ağları) ve dijital kaynak ağlarını (örneğin, depolama, hesaplama) kapsayan iki ana kategori içerir ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleşmesi ile teşvik mekanizması sağlar.
Fiziksel Altyapı: Helium (merkeziyetsiz kablosuz ağ) örneğiyle, topluluk tarafından dağıtılan hotspot cihazları ile küresel kapsama alanına sahip bir iletişim ağı inşa etmek;
Dijital kaynak ağı: Filecoin (merkeziyetsiz depolama), Aethir (dağıtık hesaplama) gibi unsurları içerir ve boşta kalan kaynakları bir araya getirerek paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Pazar Potansiyeli
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonun üzerine çıkmış olup, pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, ancak penetrasyon oranı %0.1'in altında kalmaktadır. Önümüzdeki on yılda bu oran 100-1000 kat artması beklenmektedir.
2024 yılında, DePIN sektörünün toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde olacak.
Temel itici gücü, kaynak verimliliğinin artırılması (örneğin, atıl bant genişliği kullanımı) ve talep patlaması (örneğin, AI'nin hesaplama gücü ve verilere olan talebi) arasındaki iki yönlü etkidir.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN gelişiminin temel zorlukları olmaya devam ediyor.
1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür (Veri yeni petroldür)"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür; özellikle büyük dil modellerinin (örneğin GPT) ve üretken sinir ağlarının (örneğin MidJourney) eğitimi sırasında.
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri Talep Ölçeği ve Özellikleri
Ölçek sıçraması: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'dan fazla metin verisi gereklidir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet Payı: AI geliştirme sürecinde veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyeti toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturmakta ve ticarileşmenin temel darboğazı haline gelmektedir;
Senaryo ayrımı: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, tıbbi AI gizlilik uyumlu vaka havuzlarına dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel Veri Sağlama Acıları
Veri engelleri: Temel işletmeler/aktörler gibi devler geniş veri kaynaklarını kontrol eder, küçük ve orta ölçekli geliştiriciler yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırma ile karşılaşır;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kurumlar ve işletmeler arasında dağılmıştır, veri paylaşımı ve akışı birçok engelle karşılaşmakta, bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılamamasına neden olmaktadır.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin bir sosyal medya platformu API ücretlendirme olayı geliştirici protestolarına yol açtı;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar veri toplama ile sonuçlanmakta, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında kalmaktadır;
Değer zinciri kesintisi: Veri üreten bireysel katkıda bulunanlar, sonraki veri kullanımından fayda sağlayamaz.
DePIN'in Çözüm Yolu
Dağıtık veri toplama: Düğüm ağı aracılığıyla halka açık verileri (örneğin sosyal medya, kamu veritabanları) yakalayarak veri toplama maliyetlerini düşürmekte, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmaktadır;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırmak: DePIN teşvik mekanizması aracılığıyla daha fazla katılımcının veri katkısı sağlanması teşvik edilerek, verinin kalitesi ve çeşitliliği artırılabilir, AI modellerinin genelleme yeteneği geliştirilebilir.
Merkeziyetsiz temizleme ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme tamamlanır, sıfır bilgi kanıtı (ZK) ile verilerin doğruluğu sağlanır;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngüsü: Veri katkı sağlayıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer alıyor ve yenilikçi bir şekilde DePIN anlayışını AI veri toplama alanına uygulayarak merkeziyetsiz bir veri yakalama ağı kurdu. Bu ağ, AI model eğitimine daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlıyor.
Sonraki bölümlerde, Grass projesinin belirli mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama alanlarını ve gelecekteki gelişim perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz.
2. Proje Temel Bilgileri
Grass'ın hızlı genişlemesi, çok düşük katılım eşiğinden kaynaklanmaktadır. Her kullanıcının AI verilerinin 'madencisi' olmasını sağlar, boşta kalan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştirebilir.
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri yakalama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunmaktadır. Kullanıcılar yalnızca istemciyi kurarak, bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri kazanabilir - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token ilk lansmanında 10 günde %500'den fazla bir artış göstermiştir ve bu da ticari mantığını doğrulamaktadır.
Proje, bazı üst düzey sermayelerin bahse girmesiyle, Solana'nın yüksek performanslı zincirine dayanarak veri haklarının belirlenmesi ve akışını sağlamaktadır.
Mevcut ekibin anonimliği hala tartışma konusudur, veri işleme merkezsizleşme ilerlemesi takip edilmeyi bekliyor.
2.1 İş Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplayan ve doğrulayan bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka (AI) geliştirmelerine destek sağlar.
Temel olarak, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişim ve veri toplama yapmalarına olanak tanıyan bir konut proxy ağı (residential proxy network) aracılığıyla çalışır; bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsil yeteneği olan verilere ihtiyaç duyulması açısından oldukça faydalıdır.
Çözüm sağlanan sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsizdir ve hata veya önyargı riski taşır. Grass, merkeziyetsiz bir şekilde güvenilir, doğrulanmış internet verileri sunmayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgeli yayın ve anlık özelliklere sahiptir.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmaktır; veriler, güvenin en az düzeyde tutulduğu bir şekilde toplanmakta, doğrulanmakta ve yapılandırılmaktadır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik sağlamaktır.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcıların başlayabilmesi için sadece üç adım yeterlidir: Grass resmi web sitesini ziyaret etmek, uzantıyı/klient uygulamasını yüklemek, bağlanmak ve Grass Puanları kazanmaya başlamak. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanmak amacıyla kullanmak, sıradan kullanıcılara AI büyüme kazançlarından yararlanma fırsatı sunar.
Özetle, Grass'ın temel özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısıyla ödül kazanarak veri değerinin geri dönüşünü sağlar; veri doğrulamak için blockchain teknolojisi kullanarak verinin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
2.2 Gelişme Süreci
Kavram aşaması: 2022 ortalarında, proje Wynd Labs tarafından önerildi.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlandı ve bu, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini işaret ediyor.
Tohum Aşaması Finansmanı: 2023'te, Grass 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamladı, belirli bir yatırım kuruluşu ve belirli bir sermaye tarafından liderlik edildi, toplamda 4.5 milyon dolar (belirli bir holding şirketinin liderlik ettiği tohum öncesi aşama dahil).
Kullanıcı testi: 2023 yılının sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek ve kullanıcı testleri başlayacak, erken kullanıcıları katılmaya çekmek için.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantı noktası cihazının bulunduğunu ve hızla büyüdüğünü duyurdu. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu geçti.
İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, erken kullanıcılar için 100 milyon GRASS token (toplam arzın %10'u) dağıtılacak.
Borsa açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsa platformunda açılış yapıldı, fiyat 10 günde $0.6'dan $3.89'a kadar çıkarak yaklaşık 5 kat arttı.
Mevcut durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı ödüllendirme sürecinde; ağ ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
2.3 Ekip Durumu
Açık verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diplomasına ve McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fizik lisans diplomasına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir, blockchain ve AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmaktadırlar ve ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak, spesifik üye bilgileri geniş bir şekilde kamuya açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edilmiştir.
Açık bilgilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur, ana ürünü ise Grass'tır.
Ekip geçmişi, blockchain ve AI alanındaki uzmanlığı gösteriyor, ancak bilgi şeffaflığının yeterli olmaması, yatırımcılar ve kullanıcılar üzerindeki güveni etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar kazandırıyor, ancak diğer üyelerin anonimliği endişelere yol açabilir.
2.4 Finansman ve Önemli İş Ortakları
Yatırımcılar ve Destek
Tohum Aşaması: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamlandı, bir yatırım kurumu ve bir sermaye tarafından liderlik edildi. Kamu verilerine göre, tohum aşamasından sonraki toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, buna bir holding şirketinin liderlik ettiği tohum öncesi aşama da dahildir.
A turu finansmanı: Eylül 2024'te A turu finansmanı tamamlandı, bir risk sermayesi şirketi liderlik etti, bazı tanınmış yatırım kuruluşları katıldı, miktar açıklanmadı.
Yatırımcı desteği: Yukarıda belirtilen yatırım kurumları, sektörde oldukça tanınmış yatırımcılardır.