تقرير بحثي عميق عن Grass: المشاريع النجمية في مجال DePIN، ظهور وتحديات بنك البيانات الذكية

محتوى النقاط TL; DR

كيف يمكن لـ Grass أن تبرز بين العديد من مشاريع DePIN؟

العوامل الأساسية هي المشاركة بدون أي عوائق، المستخدم هو حجر الزاوية، والعوامل الأخرى هي رافعة.

تتجاوز Grass "التكنولوجيا + النموذج" المحركين المزدوجين في DePIN - باستخدام الإثباتات الصفرية وبنية Solana Layer2 لضمان صحة البيانات، وحل مشكلة "البيانات القذرة" في صناعة الذكاء الاصطناعي؛ وفي الوقت نفسه، تعتمد على نموذج "تعدين النطاق الترددي → حوافز النقاط" لتحويل 2.5 مليون مستخدم إلى نقاط بيانات، مما يشكل ميزة على جانب العرض.

تسببت عوامل مثل انفجار الطلب على بيانات الذكاء الاصطناعي، وازدهار Solana و DePIN، واستراتيجيات التشغيل المعقولة في تحقيق مكانة رائدة في بيانات AI من نوع DePIN.

ما العوامل التي يجب مراعاتها في التطور المستقبلي لـ Grass؟

النظر في الجانب الفني على المدى القصير: هل يمكن إكمال التحول اللامركزي بنجاح في عام 2025؟

التحقق من الطلب على المدى المتوسط: حجم بيانات شراء الشركات الذكية.

اللعبة التنظيمية على المدى الطويل: قواعد خصوصية البيانات وحقوق الملكية.

الخطر الأكبر الحالي هو "جنون الرموز يغطي فراغ الطلب" - إذا لم يتمكن من تحقيق طلبات العملاء AI بشكل كبير في المستقبل، قد يتراجع الحلقة التجارية المثالية من "البيانات - رأس المال" إلى فقاعة جانب العرض.

1. خلفية الصناعة

عندما يلتقي ديمقراطية قوة الحوسبة لـ DePIN مع أزمة بيانات الذكاء الاصطناعي، تنفجر حركة حقوق البيانات بهدوء.

DePIN يدمج الموارد العالمية الشاغرة من خلال الاقتصاد الرمزي ( قوة الحوسبة، التخزين، النطاق الترددي )، لبناء شبكة بنية تحتية موزعة؛ في الوقت نفسه، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي نقصًا هيكليًا في البيانات، احتكار الشركات الكبرى، جدل الخصوصية، وحواجز الجزر، مما يؤدي إلى عدم إطلاق 80% من قيمة البيانات.

تنافس الذكاء الاصطناعي في المستقبل هو في جوهره صراع مزدوج بين كفاءة الحصول على البيانات والامتثال الأخلاقي، بينما تقدم DePIN الحل الأمثل تقنيًا.

تتمثل رُؤية Grass الثورية في تحقيق دمج هذين العنصرين.

1.1 DePIN:إعادة بناء نموذج البنية التحتية العالمي

التعريف والمنطق الأساسي

في السنوات الأخيرة، مع نضوج تقنية blockchain وظهور فكرة Web3، تستكشف الصناعات المختلفة طرق التحول اللامركزي. يمثل DePIN تجسيدًا لهذه الاتجاه في مجال البنية التحتية. DePIN( هو اختصار لشبكات البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية، حيث تعد الشبكات الفيزيائية للبنية التحتية اللامركزية) نموذجًا اقتصاديًا جديدًا يدمج الموارد الفيزيائية الموزعة عالميًا( مثل قوة الحوسبة، والتخزين، والنطاق الترددي، والطاقة، وغيرها) من خلال تقنية blockchain.

المنطق الأساسي هو: من خلال تحفيز الرموز لدفع المجتمع للمساهمة بالموارد غير المستخدمة، بناء شبكة بنية تحتية لامركزية، واستبدال نموذج مقدمي الخدمات المركزي التقليدي عالي التكلفة ومنخفض الكفاءة.

دوافع الصناعة

بالمقارنة مع النماذج المركزية، فإن التحول اللامركزي للبنية التحتية المادية له مزايا أكبر من حيث هيكل التكلفة، نماذج الحوكمة، مرونة الشبكة، وقابلية توسيع النظام البيئي.

مجالات متخصصة وحالات نموذجية

وفقًا لتعريف Messari، فإن DePIN يشمل البنية التحتية المادية ( مثل الشبكات اللاسلكية، وشبكات الطاقة )، والشبكات الرقمية ( مثل التخزين، والحوسبة )، ويحقق مطابقة العرض والطلب وآلية الحوافز من خلال تقنية blockchain.

• البنية التحتية المادية: تمثلها شبكة لاسلكية لامركزية معينة، من خلال نشر أجهزة النقاط الساخنة بواسطة المجتمع لبناء شبكة اتصالات تغطي العالم.

• شبكة الموارد الرقمية: تشمل تخزين لا مركزي معين، وحوسبة موزعة معينة، من خلال دمج الموارد غير المستغلة لتشكيل نموذج اقتصاد مشترك.

إمكانات السوق

وفقًا لبيانات Messari، حتى عام 2024، تجاوز عدد أجهزة DePIN العالمية 13 مليون جهاز، وبلغت قيمة السوق 50 مليار دولار، لكن معدل الاختراق أقل من 0.1%، ومن المتوقع أن ينمو خلال العقد المقبل بمعدل يتراوح بين 100 إلى 1000 مرة.

في عام 2024، سيصل إجمالي قيمة سوق DePIN إلى 50 مليار دولار، ويشمل أكثر من 350 مشروعًا، بمعدل نمو سنوي يتجاوز 35٪.

تكمن القوة الدافعة الأساسية في تحسين كفاءة الموارد ( مثل استغلال النطاق الترددي غير المستغل ) والانفجار في الطلب ( مثل الحاجة إلى قوة الحوسبة والبيانات من قبل الذكاء الاصطناعي ) وتأثيره الثنائي.

بالطبع، لا تزال قابلية التوسع والخصوصية البيانات والتحقق من الأمان في الشبكات اللامركزية التحديات الرئيسية في تطوير DePIN.

1.2 متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي: النمو المتفجر والتناقضات الهيكلية

"البيانات هي نفط العصر الجديد"

إن الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي ومعالجتها هو المحرك الأساسي لتطور الذكاء الاصطناعي، وخاصة عند تدريب نماذج اللغة الكبيرة ( مثل GPT ) والشبكات العصبية التوليدية ( مثل MidJourney ).

أداء وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. البيانات عالية الجودة والمتنوعة والممثلة جغرافياً ضرورية لأداء نماذج الذكاء الاصطناعي.

حجم وخصائص الطلب على البيانات

• قفزة في المستوى: على سبيل المثال، يتطلب تدريب GPT-4 أكثر من 45 تيرابايت من بيانات النصوص، بينما يتطلب سرعة التكرار للذكاء الاصطناعي التوليدي تحديث البيانات بشكل مستمر وتنوعها؛

• نسبة التكلفة: تمثل تكاليف جمع وتنظيف وتوسيم البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من 40% من الميزانية الإجمالية، مما يجعلها نقطة اختناق مركزية في التجارة.

• تمايز المشهد: تحتاج القيادة الذاتية إلى بيانات مستشعرات عالية الدقة، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الطبي على قواعد بيانات الحالات المتوافقة مع الخصوصية، ويعتمد الذكاء الاصطناعي الاجتماعي على بيانات سلوك المستخدم.

نقاط الألم في توفير البيانات التقليدية

• حواجز البيانات: تتحكم الشركات الرئيسية / الكيانات الكبيرة في مجموعة واسعة من مصادر البيانات، مما يواجه المطورون الصغار والمتوسطون عتبات عالية وتحديد أسعار غير عادلة؛

• جزر البيانات: غالبًا ما تتوزع البيانات بين مؤسسات وشركات مختلفة، مما يواجه مشاركة البيانات وتداولها العديد من العقبات، مما يؤدي إلى عدم الاستفادة الكاملة من موارد البيانات.

• خصوصية البيانات: غالبًا ما تنطوي جمع البيانات على نزاعات تتعلق بالخصوصية وحقوق الطبع والنشر، مثل حالة رسوم واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بإحدى منصات التواصل الاجتماعي التي أثارت احتجاجات من المطورين؛

• التداول غير الفعال: تؤدي جزر البيانات وغياب المعايير إلى جمع مكرر، ومعدل استخدام البيانات العالمية أقل من 20%.

• انقطاع سلسلة القيمة: المساهمون الأفراد الذين ينشئون بيانات، لا يمكنهم الربح من استخدام البيانات في المراحل التالية.

مسار كسر DePIN

• جمع البيانات الموزعة: من خلال شبكة العقد لالتقاط البيانات العامة ( مثل وسائل التواصل الاجتماعي، قواعد البيانات العامة )، خفض تكلفة جمع البيانات، وزيادة كفاءة وحجم جمع البيانات؛

• تحسين جودة البيانات وتنوعها: من خلال آلية تحفيز DePIN، يمكن جذب المزيد من المشاركين للمساهمة بالبيانات، مما يؤدي إلى تحسين جودة البيانات وتنوعها، وتعزيز القدرة على تعميم نموذج الذكاء الاصطناعي.

• تنظيف ووسم لامركزي: التعاون المجتمعي لإكمال معالجة البيانات، مع دمج إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لضمان صحة البيانات؛

• التحفيز من خلال التوكن: يحصل المساهمون في البيانات على مكافآت توكن، وتقوم الأطراف المستفيدة بشراء مجموعات البيانات الهيكلية بالتوكن، مما يشكل تطابقًا مباشرًا بين العرض والطلب

يقع مشروع Grass عند تقاطع DePIN وصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يطبق بشكل مبتكر مفهوم DePIN في مجال جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، ويقوم ببناء شبكة لالتقاط البيانات بشكل لامركزي، تهدف إلى توفير مصادر بيانات أكثر اقتصادية وكفاءة وموثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

في الفصول القادمة، سنقوم بتحليل شامل لآليات مشروع Grass المحددة، والخصائص التقنية، وسيناريوهات التطبيقات، وآفاق التطور المستقبلية.

2. المعلومات الأساسية للمشروع

توسع Grass السريع لا يمكن أن يتم بدون عتبة دخول منخفضة للغاية. مما يسمح لكل مستخدم بأن يصبح "عامل منجم" لبيانات الذكاء الاصطناعي، مقابل تبادل عرض النطاق الترددي غير المستخدم بمكافآت مستقبلية.

تقوم Grass ببناء شبكة لجذب البيانات اللامركزية من خلال بنية DePIN، مما يوفر مصادر بيانات عالية التكلفة ومرتفعة التنوع لتدريب الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت العميل للمساهمة في النطاق الترددي والحصول على مكافآت رمزية - جذبت أكثر من 2.5 مليون عقدة خلال عام واحد، وارتفعت قيمة الرموز خلال 10 أيام من الإطلاق بأكثر من 5 مرات، مما يثبت منطقيتها التجارية.

حصل المشروع على رهان من بعض رؤوس الأموال الكبرى مثل رأس المال الفلاني ورأس المال الفلاني، بالاعتماد على سلسلة Solana عالية الأداء لتحقيق تأكيد البيانات وتداولها.

لا يزال هناك جدل حول匿名ية الفريق الحالي، والتقدم في معالجة البيانات اللامركزية يحتاج إلى متابعة.

2.1 نطاق الأعمال

Grass هو مشروع DePIN، يجمع ويحقق في بيانات الإنترنت من خلال عرض النطاق الترددي غير المستخدم لأجهزة المستخدمين، ويقدم الدعم بشكل خاص لتطوير الذكاء الاصطناعي (AI).

جوهره هو من خلال شبكة وكيل السكن (residential proxy network)، مما يسمح للشركات باستخدام اتصال الإنترنت الخاص بالمستخدمين للوصول إلى البيانات عبر الإنترنت من مواقع جغرافية مختلفة، وهذا مفيد جداً لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بيانات متنوعة وتمثيلية جغرافياً.

• المشكلة التي تم حلها: عادة ما يتم تنفيذ استخراج الشبكة التقليدية بواسطة أنظمة مركزية، مما يؤدي إلى كفاءة منخفضة وسهولة حدوث الأخطاء أو التحيز. تهدف Grass إلى توفير بيانات إنترنت موثوقة ومتحققة من خلال أسلوب لامركزي، حيث تتميز البيانات المقدمة من قبل المستخدمين اللامركزيين بالتنوع والنشر في مناطق متعددة، وخصائص الوقت الحقيقي.

• الرؤية والرسالة: رؤية Grass هي إنشاء طبقة بيانات إنترنت لامركزية، يتم جمع البيانات والتحقق منها وهيكلتها بطريقة تقلل من الحاجة إلى الثقة. مهمتها هي تمكين المستخدمين من المساهمة في طبقة البيانات، وتحفيز المشاركة من خلال آلية مكافآت.

• طريقة مشاركة المستخدمين: يحتاج المستخدم إلى ثلاث خطوات فقط للبدء: زيارة الموقع الرسمي لـ Grass، تثبيت البرنامج المساعد/العميل، الاتصال والبدء في كسب نقاط Grass. توفر هذه الطريقة للمستخدمين العاديين فرصة لمشاركة عوائد نمو الذكاء الاصطناعي من خلال المساهمة في النطاق الترددي لكسب المكافآت.

بإيجاز، تتمثل الميزات الرئيسية لـ Grass في: انخفاض تكلفة جمع البيانات من الشبكة اللامركزية، وتنوع البيانات الأكثر ثراءً؛ يكسب المستخدمون المكافآت من خلال المساهمة في النطاق الترددي، مما يحقق عودة قيمة البيانات؛ استخدام تقنية البلوك تشين للتحقق من البيانات، مما يضمن شفافية وموثوقية البيانات.

2.2 تاريخ التطور

مرحلة المفهوم: في منتصف عام 2022، تم تقديم المفهوم من قبل Wynd Labs.

مرحلة التطوير: بدأ بناء المنتج في أوائل عام 2023، مما يشير إلى دخول المشروع مرحلة التطوير الفعلية.

تمويل الجولة الأولى: في عام 2023، أكملت Grass تمويلًا أوليًا بقيمة 3.5 مليون دولار، بقيادة某资本 و某资本، بمجموع 4.5 مليون دولار ( بما في ذلك الجولة الأولية قبل الجولة الأولى بقيادة某资本 ).

اختبار المستخدم: في نهاية عام 2023، سيتم إطلاق إضافة متصفح Chrome، وبدء اختبار المستخدم، وجذب المستخدمين الأوائل للمشاركة.

معلم: في أبريل 2024، أعلن المشروع عن تجاوز عدد أجهزة العقد المتصلة 2 مليون، وهو في نمو سريع. وفقًا لبيانات DePIN Scan، بلغ عدد مستخدميه النشطين أكثر من 2.5 مليون حتى مارس 2025.

الإطلاق الأول: سيتم الإعلان عن الإطلاق الأول في 21 أكتوبر 2024، مع توزيع 100 مليون من رموز GRASS (، وهو ما يمثل 10% من إجمالي العرض )، مكافأة للمستخدمين الأوائل.

تبادل الإطلاق: سيتم إطلاق منصة تبادل معينة في 28 أكتوبر 2024، وارتفع السعر من 0.6 دولار إلى 3.89 دولار خلال 10 أيام، ليزيد بمعدل حوالي 5 مرات.

الحالة الحالية: المشروع مستمر في التوسع، ويتم تنفيذ المرحلة الثانية من تحفيز المستخدمين على الهامش؛ التخطيط لإطلاق تطبيقات الهاتف المحمول لنظامي Android و iPhone لزيادة حجم الشبكة ومشاركة المستخدمين.

2.3 حالة الفريق

وفقًا لبيانات Rootdata، تم تطوير Grass بواسطة Wynd Labs، مؤسسها هو Andrej Radonjic، الذي يشغل منصب الرئيس التنفيذي لشركة Wynd Labs، ولديه درجة الماجستير في الرياضيات والإحصاء من جامعة يورك ودرجة البكالوريوس في الهندسة الفيزيائية من جامعة ماكماستر.

أعضاء الفريق جميعهم من Wynd Labs، يركزون على تطوير تقنيات blockchain و AI، ولديهم خبرة في المجالات ذات الصلة. لكن لم يتم الكشف عن معلومات الأعضاء المحددين على نطاق واسع، فقط تم الكشف عن هوية Radonjic.

وفقًا لـTracxn، تأسست Wynd Labs في عام 2022، والمنتج الرئيسي هو Grass.

تظهر خلفية الفريق قدرة احترافية في مجالات البلوكتشين والذكاء الاصطناعي، لكن نقص الشفافية في المعلومات قد يؤثر على ثقة المستثمرين والمستخدمين. توفر خبرة رادونيتش مصداقية للمشروع، لكن عدم الكشف عن هوية الأعضاء الآخرين قد يثير القلق.

2.4 التمويل والشركاء الاستراتيجيون

المستثمرون والدعم

جولة البذور: في عام 2023، تم الانتهاء من جمع 3.5 مليون دولار أمريكي في جولة البذور، بقيادة بعض رؤوس الأموال. وفقًا لـ Rootdata، بلغ إجمالي التمويل بعد جولة البذور 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك الجولة السابقة لجولة البذور التي قادتها بعض رؤوس الأموال.

جولة التمويل A: تم الانتهاء من جولة التمويل A في سبتمبر 2024، بقيادة بعض رؤوس الأموال، وشارك فيها بعض رؤوس الأموال، وبعض رؤوس الأموال، وبعض رؤوس الأموال وبعض رؤوس الأموال، ولم يتم الكشف عن المبلغ.

دعم المستثمرين: هؤلاء المستثمرون هم مستثمرون معروفون في الصناعة. الحصول على دعمهم يظهر أيضًا اعتراف المشروع في الصناعة.

شركاء

منصة blockchain: مبنية على شبكة Solana، يستخدم المشروع الأداء العالي وقابلية التوسع في Solana.

حتى الآن، لم يتم الإشارة بوضوح إلى التعاون المحدد مع شركات الذكاء الصناعي أو مشاريع أخرى، ولكن قد يوفر نظام Solana البيئي فرصًا للتعاون في المستقبل.

3. تحليل التقنية للمشروع

تحاول Grass إعادة توزيع قيمة البيانات من الشركات الكبرى إلى المستخدمين العاديين.

شبكة العقد في بنية تقنية Grass، الابتكارات في معالجة ZKP، ودفتر البيانات، تشكل الثلاثة حلقة عمل مغلقة، من الجمع، والتحقق إلى التسليم، سلسلة لامركزية كاملة تدعم بشكل جيد رؤيتها اللامركزية.

ومع ذلك، لا بد من معالجة العمليات المركزية الحالية، ولا يزال يتعين متابعة ما إذا كان تنفيذ التكنولوجيا يمكن أن يتم بسلاسة.

! [عشب