Informe de investigación profunda sobre Grass: Proyectos destacados en el campo de DePIN, el surgimiento y los desafíos del banco de datos de IA

Resumen TL; DR

¿Cómo puede Grass destacar entre los numerosos proyectos DePIN?

El factor clave es la participación sin barreras, los usuarios son la piedra angular, y los demás factores son apalancamiento.

Grass a través del motor doble "tecnología + modelo" rompe la competencia interna de DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura de Solana Layer2 para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el punto crítico de "datos sucios" en la industria de AI; al mismo tiempo, adoptando el modelo "minería de ancho de banda → incentivos por puntos" para convertir a 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.

La explosión de la demanda de datos de IA, la ola de Solana y DePIN, y estrategias operativas razonables, han logrado la posición de líder en el sector DePIN de datos de IA.

¿Qué factores deben tenerse en cuenta para el desarrollo futuro de Grass?

Perspectivas a corto plazo sobre la implementación técnica: ¿podrá completarse con éxito la transformación descentralizada en 2025?

Validación de la demanda a medio plazo: escala de datos de compras de empresas de IA;

Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas sobre la privacidad de los datos y la propiedad.

El mayor riesgo actual radica en "la euforia de los tokens que oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se pueden cumplir las órdenes de clientes de IA a gran escala, el ciclo comercial perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja del lado de la oferta.

1. Contexto de la industria

Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, estalla silenciosamente un movimiento por la igualdad de datos.

DePIN integra recursos globales ociosos a través de la economía de tokens ( capacidad de cómputo, almacenamiento, ancho de banda ), construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que lleva a que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.

La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego entre la eficiencia de adquisición de datos y la conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.

La innovación de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.

1.1 DePIN: Reconstrucción del paradigma global de infraestructura

Definición y lógica fundamental

En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es la manifestación de esta tendencia en el ámbito de las infraestructuras. DePIN( significa Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, una nueva modelo económico que integra recursos físicos globales descentralizados a través de la tecnología blockchain, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, entre otros.

Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos de tokens, construir una red de infraestructura descentralizada, reemplazando el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.

Impulso de la industria

En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.

Segmentos de mercado y casos típicos

Según la definición de Messari, DePIN abarca dos grandes categorías de infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento y computación (, y realiza la coincidencia de oferta y demanda y los mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.

• Infraestructura física: representada por una red inalámbrica descentralizada, construyendo una red de comunicación con cobertura global a través del despliegue de dispositivos de hotspot por la comunidad;

• Red de recursos digitales: incluye almacenamiento descentralizado, computación distribuida, etc., formando un modelo de economía compartida mediante la integración de recursos ociosos.

Potencial de mercado

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 los próximos diez años crezca entre 100 y 1000 veces.

En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.

Su motor central radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como el efecto bilateral de la demanda de IA por potencia de cálculo y datos (.

Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo desafíos clave en el desarrollo de DePIN.

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

"Los datos son el petróleo de la nueva era"

La obtención y el procesamiento de datos de IA son los motores clave del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar modelos de lenguaje grandes ( como GPT) y redes neuronales generativas ### como MidJourney(.

El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y con representación geográfica son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.

Escala y características de la demanda de datos

• Salto de magnitud: por ejemplo, GPT-4 requiere más de 45 TB de datos de texto para su entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;

• Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y anotación de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella central para la comercialización;

• Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplen con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.

Punto doloroso en el suministro de datos tradicionales

• Barreras de datos: las grandes empresas/entidades controlan amplias fuentes de datos, lo que genera altas barreras de entrada y precios injustos para los desarrolladores pequeños y medianos;

• Islas de datos: los datos a menudo están dispersos entre diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen plenamente.

• Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo involucra disputas de privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas de los desarrolladores;

• Circulación ineficiente: la isla de datos y la falta de estandarización conducen a la recopilación duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;

• Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que generan datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.

Ruta de solución de DePIN

• Recolección de datos distribuida: a través de una red de nodos, se captura datos públicos ) como redes sociales, bases de datos públicas (, reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y escala de la recolección de datos;

• Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se puede atraer a más participantes a contribuir con datos, lo que mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.

• Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la veracidad de los datos;

• Incentivos de tokenización en un ciclo cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de 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 DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, y ha construido una red de captura de datos descentralizada, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.

En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos, las características técnicas, los casos de aplicación y las perspectivas de desarrollo futuro del proyecto Grass.

2. Información básica del proyecto

La rápida expansión de Grass no podría llevarse a cabo sin su bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en "minero" de datos de IA, intercambiando ancho de banda ocioso por dividendos futuros.

Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de AI. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año en línea ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, el precio del token aumentó más de 5 veces en los primeros 10 días, lo que valida su lógica comercial.

El proyecto ha recibido inversiones de capitales de primer nivel como cierto capital y cierto capital, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.

La anonimidad del equipo actual sigue siendo controvertida, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos deben ser monitoreados.

) 2.1 Alcance del negocio

Grass es un proyecto DePIN que recopila y verifica datos de internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, brindando apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial (AI).

Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales ###residential proxy network(, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y raspar datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.

• Problemas que resuelve: La captura tradicional de datos en la red generalmente se realiza mediante sistemas centralizados, lo que resulta en baja eficiencia y una alta probabilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por los usuarios descentralizados poseen naturalmente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.

• Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que se minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y fomentar la participación a través de un mecanismo de recompensas.

• Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.

En resumen, las características clave y las ventajas de Grass son: bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.

) 2.2 Desarrollo

Fase conceptual: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.

Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, lo que marca la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.

Ronda de financiación semilla: En 2023, Grass completó una financiación semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, totalizando 4.5 millones de dólares (, incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por cierto capital ).

Pruebas de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario para atraer la participación de los primeros usuarios.

Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció que contaba con más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, y está en rápido crecimiento. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.

Airdrop inicial: El 21 de octubre de 2024 se anunciará el primer airdrop, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS ###, 10% del suministro total (, recompensando a los usuarios tempranos.

Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024 se lanzará en una plataforma de intercambio, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando constantemente alrededor de 5 veces.

Estado actual: el proyecto continúa expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android e iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.

) 2.3 Situación del equipo

Según los datos de Rootdata, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, que es el CEO de Wynd Labs y tiene una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en ingeniería física de la Universidad McMaster.

Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain e IA, con experiencia en áreas relacionadas. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública en gran medida, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.

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

El fondo del equipo muestra una capacidad profesional en el campo de la blockchain y la IA, pero la falta de transparencia en la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic aporta credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros podría generar preocupaciones.

( 2.4 Financiación y socios estratégicos importantes

Inversores y apoyo

Ronda semilla: Se completó una ronda de financiación de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por cierto capital y cierto capital. Según Rootdata, después de la ronda semilla, la financiación total alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluidos los fondos de la ronda previa a la semilla liderada por cierto capital.

Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por cierto capital, con la participación de cierto capital, cierto capital, cierto capital y cierto capital, y el monto no ha sido divulgado.

Soporte de inversores: Estos inversores son bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también demuestra el reconocimiento del proyecto en el sector.

Socio

Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, el proyecto aprovecha el alto rendimiento y la escalabilidad de Solana.

Actualmente no se menciona específicamente la colaboración con empresas de IA u otros proyectos, pero el ecosistema de la red Solana podría ofrecer oportunidades para futuras colaboraciones.

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 la arquitectura técnica de Grass, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos, forman un flujo de trabajo cerrado, descentralizando toda la cadena desde la recopilación, verificación hasta la entrega, apoyando adecuadamente su visión de descentralización.

Sin embargo, la operación centralizada actual debe resolverse, y la implementación tecnológica debe ser monitoreada para ver si puede llevarse a cabo de manera estable.

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