Informe de investigación profunda sobre Grass: la nueva estrella en el campo DePIN, el auge del banco de datos AI

Contenido de puntos clave

El factor clave por el cual Grass se destaca en el proyecto DePIN es la forma de participación sin barreras. La base de usuarios es fundamental, y los demás factores actúan como palancas.

Grass ha superado la competencia en el campo de DePIN a través de la innovación tecnológica y de modelos.

• Utilizar pruebas de cero conocimiento y la arquitectura Layer2 de Solana para asegurar la autenticidad de los datos y resolver el problema de "datos sucios" en la industria de la IA.
• Adoptar el modo "minería de ancho de banda → recompensas por puntos" para convertir 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.

Con el crecimiento de la demanda de datos de IA, el desarrollo del ecosistema de Solana y una estrategia operativa razonable, Grass se ha convertido en el proyecto líder en el campo de DePIN de datos de IA.

Factores clave a tener en cuenta para el desarrollo futuro de Grass:

• Corto plazo: ¿Se podrá completar con éxito la transformación descentralizada en 2025?
• Plazo medio: la escala real de adquisición de datos de las empresas de IA
• A largo plazo: Evolución de las regulaciones relacionadas con la privacidad de datos y la propiedad.

Actualmente, el mayor riesgo radica en que "la ola de tokens oculta la falta de demanda real". Si en el futuro no se puede lograr un crecimiento masivo de los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja en el lado de la oferta.

1. Contexto de la industria

DePIN integra recursos globales ociosos como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda mediante incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura distribuida. Al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y islas de datos que provocan que el 80% del valor de los datos no se libere.

La esencia de la competencia futura en IA es el doble juego de eficiencia en la obtención de datos y cumplimiento, y DePIN ofrece una solución técnica. La innovación de Grass radica en la fusión de estos dos campos.

( 1.1 DePIN: Reconstruir el paradigma global de la infraestructura

DePIN) red de infraestructura física descentralizada### es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos globales dispersos a través de la tecnología blockchain. La lógica central es utilizar incentivos de tokens para que la comunidad contribuya con recursos ociosos, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplaza el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.

En comparación con el modelo centralizado, DePIN tiene ventajas en la estructura de costos, el modelo de gobernanza, la resiliencia de la red y la escalabilidad ecológica.

DePIN abarca infraestructuras físicas ( como redes inalámbricas, redes de energía ) y redes de recursos digitales ( como almacenamiento, computación ) en dos grandes categorías. Casos típicos incluyen:

• Infraestructura física: Red inalámbrica descentralizada de Helium (
• Red de recursos digitales: almacenamiento descentralizado de Filecoin), computación distribuida de Aethir(

Según los datos de Messari, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. Se espera que en la próxima década crezca de 100 a 1000 veces.

El valor total de mercado del sector DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares en 2024, incluyendo más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%. El motor principal radica en el efecto bilateral de la mejora de la eficiencia de recursos y la explosión de la demanda.

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) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales

La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial. El rendimiento de los modelos de IA depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son cruciales para los modelos de IA.

Escala y características de la demanda de datos:

• Aumento de nivel: por ejemplo, GPT-4 requiere más de 45TB de datos de texto para el entrenamiento.
• Porcentaje de costos: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total.
• Diversificación de escenarios: diferentes aplicaciones de IA tienen requisitos de datos variados.

Puntos de dolor del suministro de datos tradicional:

• Barreras de datos: las empresas centrales controlan las fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras de entrada
• Islas de datos: los datos están dispersos en diferentes instituciones, lo que dificulta su compartición y circulación.
• Privacidad de datos: La recolección de datos involucra controversias sobre la privacidad
• Circulación ineficiente: la tasa de utilización de datos global es inferior al 20%
• Interrupción de la cadena de valor: los creadores de datos no pueden beneficiarse del uso posterior.

Ruta de resolución de DePIN:

• Recolección de datos distribuida: reducir costos, aumentar la eficiencia y la escala
• Mejorar la calidad y diversidad de los datos: atraer a más participantes a través de mecanismos de incentivos
• Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos
• Incentivos de tokenización en circuito cerrado: formación de coincidencias directas entre oferta y demanda

El proyecto Grass se encuentra en la intersección entre DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red de captura de datos descentralizada para proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.

2. Información básica del proyecto

Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto rendimiento y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens. En su primer año, atrajo a más de 2.5 millones de nodos, y el precio del token aumentó más de 5 veces en los primeros 10 días, validando su lógica comercial.

El proyecto ha recibido inversiones de capital de primera línea como Polychain y Hack VC, basándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.

La anonimidad del equipo actual es controvertida, y el progreso de la descentralización en el procesamiento de datos necesita seguimiento.

( 2.1 Alcance del negocio

Grass es un proyecto DePIN que recopila y verifica datos de Internet a través del ancho de banda ocioso de los dispositivos de los usuarios, brindando soporte para el desarrollo de IA. Su núcleo es a través de una red de proxies residenciales, que permite a las empresas acceder a datos de diferentes ubicaciones geográficas utilizando la conexión a Internet de los usuarios, lo cual es muy útil para la diversificación de datos necesarios para el entrenamiento de modelos de IA.

El problema que resuelve Grass: La captura de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta ineficiente y propenso a errores. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado.

Visión y misión: crear una capa de datos de Internet descentralizada, que recoja, verifique y estructure datos de la manera más minimizada en términos de confianza. Empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y fomentar la participación a través de mecanismos de recompensa.

Forma de participar: simplemente visita el sitio web de Grass, instala la extensión / cliente, conéctate y comienza a ganar Grass Points.

Características y ventajas clave de Grass:

• El costo de capturar datos en una red descentralizada es bajo, y la diversidad de datos es más rica.
• Los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el regreso del valor de los datos
• Utilizar tecnología blockchain para verificar datos, asegurando transparencia y fiabilidad

) 2.2 Desarrollo

• A mediados de 2022: Wynd Labs presentó el concepto
• A principios de 2023: inicio del desarrollo del producto
• 2023: Se completó una financiación de ronda semilla de 3.5 millones de dólares
• A finales de 2023: lanzamiento de la extensión del navegador Chrome, inicio de pruebas con usuarios
• Abril de 2024: más de 2 millones de dispositivos de nodos de conexión
• 21 de octubre de 2024: Anuncio del primer airdrop, distribución de 100 millones de tokens GRASS
• 28 de octubre de 2024: listado en exchanges como OKX, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días.
• Actual: Continuar la expansión, llevar a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios inactivos; se planea lanzar una aplicación móvil

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) 2.3 Situación del equipo

Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, CEO de Wynd Labs, que posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York.

Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y AI, pero la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente.

Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.

El trasfondo del equipo muestra capacidad profesional, pero la falta de transparencia de la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios.

2.4 Financiamiento y Socios Clave

Inversores y soporte:

• Ronda de semillas: se completó una financiación de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital.
• Ronda A: finalizada en septiembre de 2024, liderada por HackVC, con la participación de Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard.

Socios:

• Construido sobre la red Solana
• Actualmente no se ha mencionado claramente la cooperación específica con la empresa de IA.

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3. Análisis técnico del proyecto

Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes. La red de nodos en su arquitectura técnica, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos constituyen un flujo de trabajo de ciclo cerrado, apoyando su visión descentralizada.

Sin embargo, es necesario resolver la operación centralizada actual, y se debe seguir rastreando si la implementación técnica puede llevarse a cabo de manera estable.

) 3.1 Arquitectura tecnológica central: Sovereign Data Rollup

Grass está construyendo el primer agregador de datos soberanos, simplificando la adquisición y conversión de datos a través de una red de nodos distribuidos globalmente. La infraestructura está soportada por un Rollup de datos dedicado en Solana, gestionando todo el ciclo de vida de los datos.

Componentes clave:

Red de nodos:

• Consta de tres capas: validadores, enrutadores y nodos Grass.
• Los usuarios instalan la extensión del navegador/aplicación de escritorio para compartir ancho de banda, formando nodos Grass
• Ya hay más de 2.5 millones de nodos, cubriendo más de 190 países, capturando aproximadamente 100TB de datos al día.
• El enrutador conecta nodos y validadores, responsable de la gestión de la red y el retransmisión de ancho de banda.
• Los validadores reciben, verifican y procesan transacciones en lotes, generando pruebas ZK

Prueba de conocimiento cero ### ZK ### procesador:

• Utilizar ZKP para verificar el origen de los datos, asegurando la privacidad y la integridad
• Generar prueba en la cadena, verificar la fuente de datos y rastrear el ciclo de vida

Libro de datos:

• Conectar los datos capturados con la capa de liquidación L1
• Registrar datos a través de la red Layer 2 de Solana, formando "volumen de datos soberanos"
• Asegurar la transparencia y la trazabilidad de los datos

3.2 Avances tecnológicos y razonabilidad

Aspectos destacados de la tecnología:

• Aplicar el concepto DePIN en la captura de datos de red, llenando el vacío de descentralización en la recolección de datos de IA.
• Utilizar ZKP para verificar la fuente de datos, resolviendo los problemas de privacidad y confianza de la captura centralizada tradicional.
• Construir una red Layer 2 para procesar transacciones de datos de alto rendimiento, aprovechando las ventajas de Solana
• Se planea lanzar la tecnología de "búsqueda de contexto en tiempo real" para mejorar la capacidad de proporcionar datos en tiempo real.

El diseño técnico forma una solución completa, apoyando la visión de una capa de datos descentralizada:

• La escala de la red de nodos soporta la provisión de diversas fuentes de datos
• ZKP garantiza la seguridad de los datos del usuario y aumenta la confianza
• La red de Capa 2 mejora la eficiencia y la escalabilidad

Actualmente se encuentra en fase de pruebas, la recolección de datos es procesada por un sistema centralizado, lo que puede limitar la realización completa de la descentralización. Se debe prestar atención al progreso en el despliegue de la red Layer 2.

4. Rueda del modelo de negocio

Grass presentó un ciclo comercial casi perfecto, pero el ciclo puede mover la oferta, pero no puede soportar la demanda.

Lado de oferta: 2.5 millones de nodos capturan un promedio diario de 100 TB de datos originales, que se convierten en conjuntos de datos conformes tras la verificación ZK.

Lado de la demanda: las empresas de IA compran según sus necesidades, los ingresos se reinvierten en el ecosistema a través de tokens, completando la conversión de "ancho de banda → datos → flujo de efectivo". ( El lado de la demanda aún no se ha validado, si las empresas de IA pagarán por datos descentralizados, todavía necesita ser probado por órdenes a gran escala. )

4.1 Modelo de negocio cerrado: aprovechar al máximo los incentivos de tokens

Resumen del modelo de negocio: los usuarios contribuyen con ancho de banda para obtener recompensas en Grass Points → se extraen datos públicos de páginas web → las empresas de IA compran datos → los ingresos se distribuyen a través de tokens, formando un ciclo cerrado.

Contribución de ancho de banda del usuario:

• Instalar extensiones/compartir ancho de banda de la aplicación de escritorio, recomendar amigos para obtener recompensas
• Grass Points se calcula en función del uso de ancho de banda, la ubicación geográfica y otros factores.

Capturar datos públicos de la página web:

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