Grassデプス研究報告：DePIN分野のスタープロジェクト、AIデータバンクの雄心壮志

ポイントまとめ

• Grassは多くのDePINプロジェクトの中でどのように目立つのでしょうか？

核心はゼロハードルの無料マイニングモデルにあり、ユーザーベースが根本であり、他の要因はすべて倍増器である。

Grassは「技術+モデル」の二重推進によりDePIN業界の壁を突破します - ゼロ知識証明とSolana Layer2アーキテクチャを利用してデータの真実性を保証し、AI業界の「汚いデータ」の問題を解決します。同時に「バンド幅マイニング→ポイント報酬」モデルを採用し、250万人のユーザーをデータノードに転換し、供給側で圧倒的な優位性を形成します。

AIデータの需要の爆発、SolanaとDePINのトラックの熱気、合理的な運営戦略などの要因が、AIデータ系DePINプロジェクトのリーダー的地位を確立した。

• Grassの将来の発展にはどのような重要な要素に注目すべきですか？

短期的には、テクノロジーの実装:分散型変革が2025年に成功裏に完了できるかどうか。

中期的な需要検証:AI企業はデータスケールを購入します。

長期的なコンプライアンスゲーム:データプライバシーと所有権のルール。

現在の最大のリスクは「トークン狂騒が需要の真空を覆い隠す」ことです - もし将来的にAI顧客の注文が大規模に増加できない場合、完璧なビジネスの閉じた循環は「データ-資本」の正のサイクルから供給側のバブルに退化する可能性があります。

1. 業界背景

DePINはトークンインセンティブを通じて、世界の未使用リソース(の計算力、ストレージ、帯域幅)を統合し、分散型インフラネットワークを構築します。一方で、AI産業はデータの構造的不足、巨人の独占、プライバシーの議論、データの孤島に直面し、80%のデータ価値が未活用のままとなっています。

未来のAI競争は、本質的にデータ取得の効率と倫理的コンプライアンスの二重のゲームであり、DePINは技術的最適解を提供します。

Grassの破壊的なものは、この二つの融合によって実現されている。

1.1 DePIN:インフラを再構築するグローバルパラダイム

DePIN(去中心化物理基盤インフラネットワーク)は、ブロックチェーン技術を通じて、計算能力、ストレージ、帯域幅、エネルギーなどの全球的に分散された物理リソース(を統合する新しい経済モデルです。

そのコアロジックは:**トークンインセンティブを通じてコミュニティの貢献を促し、分散型インフラネットワークを構築することにより、**従来の中央集権サービスプロバイダーの高コスト、低効率モデルを置き換えることです。

中央集権的なモデルと比較して、物理的インフラの分散型改造は、コスト構造、ガバナンスモデル、ネットワークのレジリエンス、エコシステムの拡張性などの面で大きな利点があります。

Messariの定義に基づくと、DePINは**物理インフラ)の無線ネットワーク、エネルギーネットワーク(とデジタル資源ネットワーク)のストレージ、計算(**の二つの大きなカテゴリーをカバーし、ブロックチェーン技術を通じて供給と需要のマッチングとインセンティブメカニズムを実現します。

• 物理基盤: Helium)を代表とする分散型無線ネットワーク(を通じて、コミュニティがホットスポットデバイスを展開し、グローバルにカバーする通信ネットワークを構築する;

• デジタルリソースネットワーク:某プラットフォーム)の分散ストレージ(、某プラットフォーム)の分散コンピューティング(などを含み、余剰リソースを統合して共有経済モデルを形成します。

あるデータプラットフォームのデータによると、2024年までに、世界のDePINデバイスの数は1300万台を突破し、市場規模は500億ドルに達しますが、浸透率は0.1%に満たず、今後10年間で100-1000倍の成長が期待されています。

2024年、DePIN業界の総市場価値は500億ドルに達し、350以上のプロジェクトを含み、年成長率は35％を超えます。

そのコアドライバーは、資源効率の向上)、例えば未使用の帯域幅の利用(と需要の急増)、例えばAIによる計算能力とデータの需要(の双方向効果にあります。

もちろん、分散型ネットワークのスケーラビリティ、データプライバシー、そしてセキュリティ検証は、DePINの発展における重要な課題です。

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) 1.2 AIデータ需要:爆発的な成長と構造的矛盾

AI データの取得と処理は人工知能の発展の核心的な推進力であり、特に大型言語モデル###の訓練や、生成的神経ネットワーク(のような MidJourney)の訓練において重要です。

AIモデルの性能と効果は、トレーニングデータの質と量に大きく依存します。高品質で多様性があり、地理的に代表的なデータはAIモデルの性能にとって非常に重要です。

データ要件の規模と特性

• レベルアップ: GPT-4の例を挙げると、トレーニングには45TB以上のテキストデータが必要であり、生成AIのイテレーション速度はデータのリアルタイム更新と多様性を要求します;

• コスト比率:AI開発におけるデータ収集、クレンジング、ラベリングのコストは総予算の40%以上を占めており、商業化の核心的なボトルネックとなっている;

• シーンの分化: 自動運転は高精度なセンサーデータを必要とし、医療AIはプライバシーに準拠した症例データベースに依存し、ソーシャルAIはユーザー行動データに依存します。

従来のデータ供給の痛点

• データバリア:コア企業/主体などの巨大企業が広範なデータソースをコントロールしており、中小の開発者は高いハードルと不公平な価格設定に直面している;

• **データの孤島:**データはしばしば異なる機関や企業の手に分散しており、データの共有と流通には多くの障害があり、データ資源が十分に活用されない。

• データプライバシー:データ収集はプライバシーや著作権の争いにしばしば関与し、あるソーシャルプラットフォームのAPI課金事件が開発者の抗議を引き起こした;

• 非効率な流通:データの孤島と標準化の欠如により、重複した収集が発生し、世界のデータ利用率は20%未満である;

• バリューチェーンの中断: データを生成する個々の貢献者は、その後のデータの利用から利益を得ることができません。

DePINのブレークスルーパス

• 分散型データ収集:ノードネットワークを通じて公開データ(を取得し、ソーシャルメディアや公共データベース)などからデータ収集のコストを削減し、データ収集の効率と規模を向上させる;

• データの質と多様性を向上させる: DePIN インセンティブ メカニズムを通じて、より多くの参加者がデータを提供するよう促すことができ、データの質と多様性を向上させ、AI モデルの一般化能力を高める。

• 去中心化清洗与标注:コミュニティの協力でデータ前処理を行い、ゼロ知識証明(ZK)を組み合わせてデータの真実性を保証する;

• トークン化インセンティブクローズ:データ提供者はトークン報酬を得て、需要者はトークンを使用して構造化データセットを購入し、供給と需要の直接的なマッチングを形成する

Grass プロジェクトは DePIN と AI データ産業の交差点に位置しています,革新的に DePIN の理念を AI データ収集分野に適用し、分散型データ取得ネットワークを構築しました。これは AI モデルのトレーニングのために、より経済的で、より効率的で、より信頼性のあるデータソースを提供することを目的としています。

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2. プロジェクト基本情報

GrassはDePINアーキテクチャを通じて分散型データキャッチネットワークを構築し、AIトレーニングに高コストパフォーマンスで多様なデータソースを提供します。ユーザーはクライアントをインストールするだけで帯域幅を提供し、トークン報酬を得ることができます - 1年で250万以上のノードを引き付け、トークンの初発10日間で5倍以上の上昇を記録し、そのビジネスロジックを検証しました。

プロジェクトは、某ファンドや某ファンドなどのトップファンドからの投資を受け、高性能の某パブリックチェーンに基づいてデータの権利確定と流通を実現します。

現在のチームの匿名性にはまだ議論があり、データ処理の非中央集権的な進展はフォローアップが必要です。

( 2.1 事業範囲

GrassはDePINプロジェクトで、ユーザーのデバイスの未使用帯域幅を通じてインターネットデータを収集し、検証します。特に人工知能)AI###の開発をサポートします。

その核心は、住宅プロキシネットワーク(residential proxy network)を通じて、企業がユーザーのインターネット接続を使用して、異なる地理的な位置からインターネットデータにアクセスし、取得することを可能にすることです。これは、AIモデルのトレーニングに必要な多様性と地理的代表性のあるデータに非常に役立ちます。

• 解決した問題: 従来のネットワークスクレイピングは通常、集中型システムによって行われ、効率が悪く、エラーやバイアスが発生しやすいです。Grassは、分散型の方法で信頼性のある検証済みのインターネットデータを提供することを目的としており、分散型ユーザーが提供するデータは、本質的に多様性、多地域での発信、リアルタイムの特徴を持っています。

• ビジョンとミッション: Grassのビジョンは、分散型のインターネットデータレイヤーを構築することです。データは信頼の最小化方式で収集、検証、構造化されます。その使命は、ユーザーにデータレイヤーに貢献する権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を促すことです。

• ユーザー参加方法:ユーザーはたった三つのステップで開始できます: Grass の公式サイトにアクセスし、拡張機能/クライアントをインストールし、接続して Grass ポイントを獲得し始めます。この帯域幅を貢献して報酬を得る方法は、一般ユーザーに AI の成長利益を共有する機会を提供します。

要約すると、Grassの**重要な特徴と利点は:**分散型ネットワークによるデータ取得コストの低さとデータの多様性の豊かさ; ユーザーが帯域幅を提供することで報酬を得て、データの価値を回帰させる; ブロックチェーン技術を使用してデータを検証し、データの透明性と信頼性を確保することです。

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( 2.2 履歴

**コンセプト段階:**2022年中期、プロジェクトはWynd Labsによって概念が提案されました。

**開発段階:**2023年初めに製品構築を開始し、プロジェクトが実際の開発段階に入ったことを示しています。

**シードラウンドの資金調達:**2023年、Grassは350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリードインベスターとなり、合計450万ドル)には某社がリードしたシード前ラウンド###が含まれます。

**ユーザーテスト:**2023年末にChromeブラウザ拡張機能をリリースし、ユーザーテストを開始し、初期のユーザーの参加を促す。

**マイルストーン:**2024年4月、プロジェクトは200万を超える接続ノードデバイスを発表し、急速に成長しています。あるデータプラットフォームのデータによると、2025年3月までにそのアクティブユーザーは250万を超えました。

**初のエアドロップ:**2024年10月21日に初のエアドロップを発表し、1億枚のGRASSトークンを配布(10%の総供給量)、初期ユーザーへの報酬。

**上場取引所:**2024年10月28日に某取引所などに上場し、上場から10日間で価格が$0.6から$3.89に安定的に約5倍に上昇しました。

現在の状態: プロジェクトは引き続き拡大しており、第二段階のユーザー挂机インセンティブが進行中です。AndroidとiPhoneのモバイルアプリをリリースする予定で、ネットワークの規模とユーザーの参加度を増やすことを目指しています。

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( 2.3 チーム状況

公開データによると、GrassはWynd Labsによって開発され、創設者はAndrej Radonjicであり、彼はWynd LabsのCEOであり、ヨーク大学で数学と統計学の修士号を取得し、マクマスター大学で工学物理学の学士号を取得しています。

チームメンバーは全員 Wynd Labs 出身で、ブロックチェーンと AI 技術の開発に特化しており、関連分野の経験を有しています。しかし、具体的なメンバー情報は広く公開されておらず、Radonjic の身元のみが明らかにされています。

公開データによると、Wynd Labsは2022年に設立され、核心製品はGrassです。

チームの背景は、ブロックチェーンとAI分野での専門能力を示していますが、情報の透明性が不足しているため、投資家やユーザーの信頼に影響を与える可能性があります。ラドニッチの経験はプロジェクトに信頼性を提供しますが、他のメンバーの匿名性は懸念を引き起こす可能性があります。

) 2.4 ファイナンスと重要なパートナーシップ

投資者とサポート

シードラウンド:2023年に350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資を行った。公開データによると、シードラウンド後の総資金調達は450万ドルに達し、某社がリード投資したシード前ラウンドを含む。

Aラウンドファイナンス:2024年9月にAラウンドファイナンスを完了、某キャピタルがリードインベスター、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタルが参加、金額は未公開。

投資家サポート:上記の投資家は業界内で比較的有名な投資家です。彼らの支持を得ることは、プロジェクトが業界内での認知度を示しています。

パートナー

ブロックチェーンプラットフォーム:特定のパブリックチェーンネットワークに基づいて構築されており、プロジェクトはそのパブリックチェーンの高性能と拡張性を利用しています。

現在AIについて明確には言及されていない