Звіт про глибину Grass: нова зірка в галузі DePIN, що розширюється AI банку даних
Як Grass виділяється серед численних проектів DePIN?
Основним фактором є безбар'єрна участь з нульовими витратами, користувач є основою, інші фактори - це важелі.
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішню конкуренцію DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення достовірності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в галузі ШІ; одночасно використовуючи модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів" для перетворення 2,5 мільйонів користувачів на вузли даних, формуючи перевагу на стороні пропозиції.
Поєднуючи різке зростання попиту на дані AI, популярність Solana та DePIN, а також раціональні методи управління, Grass став провідним проєктом в категорії DePIN для даних AI.
На які фактори потрібно звернути увагу при подальшому розвитку Grass?
Короткостроковий погляд на впровадження технологій: чи зможе децентралізована трансформація успішно відбутися у 2025 році;
Середньострокова перевірка попиту: обсяги закупівель даних AI-компаній;
Довгострокова перспектива гри на відповідність: правила конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в "божевіллі токенів, що приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться реалізувати зростання замовлень від клієнтів AI, ідеальна бізнес-модель може деградувати з позитивного циклу "дані-капітал" до бульбашки на стороні пропозиції.
1. Галузевий фон
Коли демократія обчислювальної потужності DePIN стикається з даними AI, тихо спалахує рух за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні непотрібні ресурси (обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність) через токеноміку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних не було вивільнено.
Майбутня конкуренція в сфері ШІ, по суті, є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації об'єднання цих двох елементів.
1.1 DePIN: глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та підйомом концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є відображенням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN (повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо) за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: через токенне заохочення стимулюється внесок спільноти вільних ресурсів, створюється децентралізована інфраструктурна мережа, яка замінює традиційні централізовані постачальники з їх високими витратами та низькою ефективністю.
Двигун галузі
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в аспектах структури витрат, моделі управління, стійкості мережі та екологічної розширюваності.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює дві великі категорії: фізичну інфраструктуру (таку як бездротові мережі, енергетичні мережі) та мережі цифрових ресурсів (такі як зберігання, обчислення), і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: представлена Helium (децентралізована бездротова мережа), що будує комунікаційну мережу з глобальним покриттям через розгортання гарячих точок спільнотою;
Цифрова ресурсна мережа: включає Filecoin (децентралізоване зберігання), Aethir (розподілені обчислення) тощо, шляхом інтеграції вільних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, ринкова вартість досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація ринку DePIN досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушієм є двосторонній ефект підвищення ефективності ресурсів (наприклад, використання незайнятої пропускної здатності) та вибуху попиту (наприклад, попит AI на обчислювальну потужність та дані).
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпечна верифікація все ще є ключовими викликами для розвитку DePIN.
1.2 AI дані потреби: вибуховий ріст та структурні суперечності
"Дані - це нафта нового часу (Data is the new oil)"
Отримання та обробка даних AI є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей (таких як GPT) і генеративних нейронних мереж (таких як MidJourney).
Продуктивність і ефективність AI моделі значною мірою залежить від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI моделі.
Обсяг та характеристики вимог до даних
Підвищення масштабу: наприклад, для GPT-4 потрібно понад 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані постійно оновлювались і були різноманітними;
Витрати на витрати: Витрати на збір, очищення та маркування даних у процесі розробки штучного інтелекту становлять понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;
Сценарна диференціація: Автономне водіння потребує даних з високоточних датчиків, медичний ШІ покладається на конфіденційні бази даних випадків, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Бар'єри даних: основні компанії/суб'єкти та інші лідери контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острови даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін даними та їх обіг стикається з багатьма перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо конфіденційності та авторських прав, наприклад, інцидент з платним API певної соціальної платформи викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна використаність даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісній ланці: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях до розв'язання проблеми DePIN
Розподілене збори даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (як-от соціальні медіа, публічні бази даних), знижуючи витрати на збори даних, підвищуючи ефективність і масштаб збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість і різноманітність даних, а також покращить узагальнюючі можливості моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та анотація: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, поєднуючи нульові знання (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване заохочення замкнутого циклу: учасники, які надають дані, отримують токенізовані винагороди, а попитувачі купують структуровані набори даних за токени, формуючи пряме відповідність попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити AI моделі тренування більш економічними, ефективними та надійними джерелами даних.
У наступних розділах ми детально проаналізуємо конкретні механізми, технологічні особливості, сфери застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
Швидке розширення Grass не обходиться без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати 'мінером' AI-даних, обмінюючи невикористаний пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass будує децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, надаючи джерела даних з високою вартістю та різноманітністю для навчання ШІ. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати винагороду у токенах – за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен за 10 днів з моменту запуску зріс більше ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставку від деяких провідних капіталів, спираючись на високопродуктивний ланцюг Solana для реалізації підтвердження даних та їх обігу.
Анонімність поточної команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористаний доступний трафік користувацьких пристроїв, зокрема підтримує розробку для штучного інтелекту (AI).
Його основа полягає в тому, щоб через мережу житлових проксі (residential proxy network) дозволити компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних позицій, що є дуже корисним для навчання AI-моделей, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Вирішувана проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що призводить до низької ефективності та можливості виникнення помилок або упередженості. Grass має на меті надати надійні, перевірені інтернет-дані через децентралізований підхід, а дані, що надаються децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, регіональне охоплення та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого шару інтернет-даних, де дані збираються, перевіряються та структуруються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити внесок у шар даних та заохоченні участі через механізми винагород.
Спосіб участі користувача: користувачеві потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей внесок у ширину каналу для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися дивідендами зростання ШІ.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у наступному: децентралізована мережа має низькі витрати на захоплення даних, різноманітність даних є більш багатою; користувачі отримують винагороду за внесок у ширину каналу, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість і надійність даних.
2.2 Історія розвитку
Концептуальна стадія: в середині 2022 року проєкт був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року, що стало знаковим для переходу проекту до фактичного етапу розробки.
Сідцевий раунд фінансування: у 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США в сідцевому раунді, яке було очолене певною інвестиційною компанією та певним капіталом, загальна сума склала 4,5 мільйона доларів США (включаючи сідцевий передраунд, очолюваний певною холдинговою компанією).
Користувацьке тестування: наприкінці 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів.
Мілестон: у квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року, його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозлив: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аерозливу, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS (10% від загальної кількості), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній торговій платформі, за 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно підвищуючись приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, зараз проходить другий етап стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити мережевий масштаб і участь користувачів.
Згідно з відкритими даними, Grass розроблений компанією Wynd Labs, засновником якої є Андрій Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs і має магістерський ступінь з математики та статистики Йоркського університету та бакалавра з інженерної фізики Університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, спеціалізуються на розробці технологій блокчейн та штучного інтелекту, мають досвід у відповідних сферах. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з відкритою інформацією, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
Фон команди демонструє професійні навички в галузі блокчейну та ШІ, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших учасників може викликати занепокоєння.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: у 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на 3,5 мільйона доларів США, яке очолили певна інвестиційна установа та певний капітал. Згідно з публічними даними, загальний обсяг фінансування після сідлового раунду досяг 4,5 мільйона доларів США, включаючи сідловий раунд до фінансування, очолений певною холдинговою компанією.
Раунд A: Завершено фінансування раунду A у вересні 2024 року, ведучим інвестором виступив один венчурний капітал, деякі відомі інвестиційні установи брали участь, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: зазначені інвестиційні установи є досить відомими інвесторами в галузі.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
24 лайків
Нагородити
24
9
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CryptoMom
· 07-18 10:48
Хто насправді заробляє на всьому цьому?
Переглянути оригіналвідповісти на0
StakeWhisperer
· 07-18 03:22
Нульова вартість = невдахи на забій?
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoGoldmine
· 07-17 19:49
Обчислювальна потужність投入ROI 23%, 草哥 ця дані мережа прокладена красиво
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenDustCollector
· 07-16 00:55
Дані захоплюють всесвіт, раніше ж казали.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MoonRocketTeam
· 07-16 00:55
Сітка закінчила справу! План запуску «Зірка місяця» активовано!
Переглянути оригіналвідповісти на0
LidoStakeAddict
· 07-16 00:52
Ті, хто займається Grass, стали багатими!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RugResistant
· 07-16 00:50
гм, ця реалізація zk виглядає підозріло... потребує належного аудиту, чесно кажучи
Переглянути оригіналвідповісти на0
ChainMelonWatcher
· 07-16 00:41
Хто скаже мені, чи можна дати трохи ліквідності фондовому ринку?
Звіт про дослідження Grass: як DePIN-новачок став банком даних AI
Звіт про глибину Grass: нова зірка в галузі DePIN, що розширюється AI банку даних
Як Grass виділяється серед численних проектів DePIN?
Основним фактором є безбар'єрна участь з нульовими витратами, користувач є основою, інші фактори - це важелі.
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішню конкуренцію DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення достовірності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в галузі ШІ; одночасно використовуючи модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів" для перетворення 2,5 мільйонів користувачів на вузли даних, формуючи перевагу на стороні пропозиції.
Поєднуючи різке зростання попиту на дані AI, популярність Solana та DePIN, а також раціональні методи управління, Grass став провідним проєктом в категорії DePIN для даних AI.
На які фактори потрібно звернути увагу при подальшому розвитку Grass?
Короткостроковий погляд на впровадження технологій: чи зможе децентралізована трансформація успішно відбутися у 2025 році;
Середньострокова перевірка попиту: обсяги закупівель даних AI-компаній;
Довгострокова перспектива гри на відповідність: правила конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в "божевіллі токенів, що приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться реалізувати зростання замовлень від клієнтів AI, ідеальна бізнес-модель може деградувати з позитивного циклу "дані-капітал" до бульбашки на стороні пропозиції.
1. Галузевий фон
Коли демократія обчислювальної потужності DePIN стикається з даними AI, тихо спалахує рух за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні непотрібні ресурси (обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність) через токеноміку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних не було вивільнено.
Майбутня конкуренція в сфері ШІ, по суті, є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації об'єднання цих двох елементів.
1.1 DePIN: глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та підйомом концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є відображенням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN (повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо) за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: через токенне заохочення стимулюється внесок спільноти вільних ресурсів, створюється децентралізована інфраструктурна мережа, яка замінює традиційні централізовані постачальники з їх високими витратами та низькою ефективністю.
Двигун галузі
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в аспектах структури витрат, моделі управління, стійкості мережі та екологічної розширюваності.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює дві великі категорії: фізичну інфраструктуру (таку як бездротові мережі, енергетичні мережі) та мережі цифрових ресурсів (такі як зберігання, обчислення), і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: представлена Helium (децентралізована бездротова мережа), що будує комунікаційну мережу з глобальним покриттям через розгортання гарячих точок спільнотою;
Цифрова ресурсна мережа: включає Filecoin (децентралізоване зберігання), Aethir (розподілені обчислення) тощо, шляхом інтеграції вільних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, ринкова вартість досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація ринку DePIN досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушієм є двосторонній ефект підвищення ефективності ресурсів (наприклад, використання незайнятої пропускної здатності) та вибуху попиту (наприклад, попит AI на обчислювальну потужність та дані).
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпечна верифікація все ще є ключовими викликами для розвитку DePIN.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
1.2 AI дані потреби: вибуховий ріст та структурні суперечності
"Дані - це нафта нового часу (Data is the new oil)"
Отримання та обробка даних AI є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей (таких як GPT) і генеративних нейронних мереж (таких як MidJourney).
Продуктивність і ефективність AI моделі значною мірою залежить від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI моделі.
Обсяг та характеристики вимог до даних
Підвищення масштабу: наприклад, для GPT-4 потрібно понад 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані постійно оновлювались і були різноманітними;
Витрати на витрати: Витрати на збір, очищення та маркування даних у процесі розробки штучного інтелекту становлять понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;
Сценарна диференціація: Автономне водіння потребує даних з високоточних датчиків, медичний ШІ покладається на конфіденційні бази даних випадків, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Бар'єри даних: основні компанії/суб'єкти та інші лідери контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острови даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін даними та їх обіг стикається з багатьма перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо конфіденційності та авторських прав, наприклад, інцидент з платним API певної соціальної платформи викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна використаність даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісній ланці: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях до розв'язання проблеми DePIN
Розподілене збори даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (як-от соціальні медіа, публічні бази даних), знижуючи витрати на збори даних, підвищуючи ефективність і масштаб збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість і різноманітність даних, а також покращить узагальнюючі можливості моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та анотація: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, поєднуючи нульові знання (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване заохочення замкнутого циклу: учасники, які надають дані, отримують токенізовані винагороди, а попитувачі купують структуровані набори даних за токени, формуючи пряме відповідність попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити AI моделі тренування більш економічними, ефективними та надійними джерелами даних.
У наступних розділах ми детально проаналізуємо конкретні механізми, технологічні особливості, сфери застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass не обходиться без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати 'мінером' AI-даних, обмінюючи невикористаний пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass будує децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, надаючи джерела даних з високою вартістю та різноманітністю для навчання ШІ. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати винагороду у токенах – за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен за 10 днів з моменту запуску зріс більше ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставку від деяких провідних капіталів, спираючись на високопродуктивний ланцюг Solana для реалізації підтвердження даних та їх обігу.
Анонімність поточної команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористаний доступний трафік користувацьких пристроїв, зокрема підтримує розробку для штучного інтелекту (AI).
Його основа полягає в тому, щоб через мережу житлових проксі (residential proxy network) дозволити компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних позицій, що є дуже корисним для навчання AI-моделей, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Вирішувана проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що призводить до низької ефективності та можливості виникнення помилок або упередженості. Grass має на меті надати надійні, перевірені інтернет-дані через децентралізований підхід, а дані, що надаються децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, регіональне охоплення та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого шару інтернет-даних, де дані збираються, перевіряються та структуруються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити внесок у шар даних та заохоченні участі через механізми винагород.
Спосіб участі користувача: користувачеві потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей внесок у ширину каналу для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися дивідендами зростання ШІ.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у наступному: децентралізована мережа має низькі витрати на захоплення даних, різноманітність даних є більш багатою; користувачі отримують винагороду за внесок у ширину каналу, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість і надійність даних.
2.2 Історія розвитку
Концептуальна стадія: в середині 2022 року проєкт був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року, що стало знаковим для переходу проекту до фактичного етапу розробки.
Сідцевий раунд фінансування: у 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США в сідцевому раунді, яке було очолене певною інвестиційною компанією та певним капіталом, загальна сума склала 4,5 мільйона доларів США (включаючи сідцевий передраунд, очолюваний певною холдинговою компанією).
Користувацьке тестування: наприкінці 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів.
Мілестон: у квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року, його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аерозлив: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аерозливу, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS (10% від загальної кількості), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній торговій платформі, за 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно підвищуючись приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, зараз проходить другий етап стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити мережевий масштаб і участь користувачів.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
2.3 Стан команди
Згідно з відкритими даними, Grass розроблений компанією Wynd Labs, засновником якої є Андрій Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs і має магістерський ступінь з математики та статистики Йоркського університету та бакалавра з інженерної фізики Університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, спеціалізуються на розробці технологій блокчейн та штучного інтелекту, мають досвід у відповідних сферах. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з відкритою інформацією, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
Фон команди демонструє професійні навички в галузі блокчейну та ШІ, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших учасників може викликати занепокоєння.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: у 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на 3,5 мільйона доларів США, яке очолили певна інвестиційна установа та певний капітал. Згідно з публічними даними, загальний обсяг фінансування після сідлового раунду досяг 4,5 мільйона доларів США, включаючи сідловий раунд до фінансування, очолений певною холдинговою компанією.
Раунд A: Завершено фінансування раунду A у вересні 2024 року, ведучим інвестором виступив один венчурний капітал, деякі відомі інвестиційні установи брали участь, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: зазначені інвестиційні установи є досить відомими інвесторами в галузі.