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Grass Rising:DePINとAIデータの収束における新星
Grassの詳細な調査レポート:DePIN分野の新星、AIデータバンキングの台頭
箇条書きの内容
GrassがDePINプロジェクトで際立つコア要因は、ゼロエントリーバリアの参加方法です。ユーザーベースが鍵であり、他の要因はレバレッジの役割を果たします。
Grassは技術とモデルの革新を通じてDePIN分野の競争を突破しました。
AIデータ需要の増加、Solanaエコシステムの発展、そして合理的な運営戦略を組み合わせることで、GrassはAIデータ関連のDePIN分野のリーディングプロジェクトとなっています。
Grassの将来の発展のために注目すべき重要な要素:
現在最大のリスクは"トークンブームが実際の需要不足を覆い隠している"ということです。将来的にAI顧客の注文が大規模に増加しなければ、完璧なビジネスサイクルは"データ-資本"の正のサイクルから供給側のバブルへと退化する可能性があります。
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1. 業界背景
DePINはトークンインセンティブを通じて、世界中の未使用資源(を統合し、計算能力、ストレージ、帯域幅)を用いて分散型インフラネットワークを構築します。一方、AI産業はデータ不足、大手企業の独占、プライバシーの問題、データアイランドに直面しており、80%のデータ価値が未活用のままです。
未来のAI競争の本質は、データ取得の効率とコンプライアンスの二重のゲームであり、DePINは技術的解決策を提供します。Grassの革新は、この二つの分野を融合させることにあります。
1.1 DePIN:インフラの再構築に関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世界中の分散した物理資源を統合する新しい経済モデルです。コアロジックは、トークンを利用してコミュニティが遊休資源を提供することを奨励し、分散型インフラネットワークを構築し、従来の中央集権的サービスプロバイダーの高コスト、低効率のモデルを置き換えることです。
中央集権型モデルと比較して、DePIN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優れています。
DePINは、無線ネットワーク、エネルギーネットワーク(などの物理インフラストラクチャ)と、ストレージ、コンピューティング(などのデジタルリソースネットワーク)の2つの主要カテゴリをカバーしています。典型的なケースには、以下が含まれます:
Messariのデータによると、2024年までに、世界のDePINデバイスの数は1300万台を超え、市場規模は500億ドルに達していますが、浸透率は0.1%未満です。今後10年間で100倍から1000倍に成長する見込みです。
2024年DePIN市場の総価値は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。コアドライバーは、資源効率の向上と需要の爆発という二重の効果にあります。
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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駆動力です。AIモデルの性能は、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モデルにとって極めて重要です。
データ要件のスケールと特性:
従来のデータ供給の痛点:
DePINのゲームブレイキングの道のり:
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おり、革新的にDePINの理念をAIデータ収集分野に適用し、分散型データキャッチネットワークを構築して、AIモデルのトレーニングにより経済的で効率的、かつ信頼性の高いデータソースを提供します。
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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、分散型データ収集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かつ高多様性の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獲得できます。ローンチから1年で250万以上のノードを引き付け、トークンの初発は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Polychain、Hack VCなどのトップキャピタルから投資を受け、Solanaの高性能チェーンに基づいてデータの確権と流通を実現しています。
現在のチームの匿名性には議論があり、データ処理の分散化の進展は追跡が必要です。
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利用してインターネットデータを収集および検証し、AI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を介し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位置のデータにアクセスできるようにすることで、これはAIモデルのトレーニングに必要な多様なデータに非常に役立ちます。
Grassが解決する問題: 伝統的な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、エラーが発生しやすい。Grassは、非中央集権的な方法で信頼できる、検証されたインターネットデータを提供することを目指している。
ビジョンとミッション：信頼最小化の方法でデータを収集、検証、構造化するための分散型インターネットデータレイヤーを作成する。ユーザーにデータレイヤーへの貢献の権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を奨励する。
ユーザー参加方法: Grassの公式ウェブ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るだけです。
Grassの主な機能と利点:
2.2 履歴
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2.3 チームの状況
Grassは、Wynd LabsのCEOであるAndrej RadonjicによってWynd Labsによって開発され、ヨーク大学で数学と統計学の修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いますが、具体的なメンバー情報は広く公開されていません。
Wynd Labsは2022年に設立され、その主力製品はGrassです。
チームの背景は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と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。
2.4 ファイナンスと重要なパートナーシップ
投資家とサポート:
パートナー:
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3. プロジェクト技術解析
Grassはデータの価値を大手テクノロジー企業から一般ユーザーに再分配しようとしています。その技術アーキテクチャにおけるノードネットワーク、ZKP処理の革新、データ台帳はクローズドループワークフローを構成し、分散型ビジョンをサポートしています。
しかし、現在の集中型運用には解決すべき問題があり、技術の実装がスムーズに行われるかどうかは引き続き追跡する必要があります。
3.1 コア テクノロジ アーキテクチャ: ソブリン データ ロールアップ
Grassは、グローバルに分散したノードネットワークを通じてデータの調達と変換を簡素化する最初の主権データ集約を構築しています。このインフラは、Solana上の専用データRollupによってサポートされており、データの完全なライフサイクルを管理します。
コアコンポーネント:
ノードネットワーク:
ゼロ知識証明(ZK)プロセッサ:
データ台帳:
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3.2 技術のブレークスルーと合理性
技術のハイライト:
技術設計は完全なソリューションを形成し、分散化されたデータ層のビジョンをサポートします:
現在はまだテスト段階にあり、データ収集は集中型システムによって処理されているため、完全な分散型の実現が制限される可能性があります。Layer 2ネットワークの展開の進展に注目する必要があります。
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4. ビジネスモデルの飛輪
Grassはほぼ完璧なビジネスフライホイールを示しましたが、フライホイールは供給を回すことができても、需要を持ち上げることはできません。
供給側:250万ノードが日平均100TBの原始データを取得し、ZK検証後にコンプライアンスデータセットを形成します。
需要サイド:AI企業はニーズに応じて調達し、収益はトークンを通じてエコシステムに還元され、「帯域幅→データ→キャッシュフロー」の変換を完了します。(需要サイドはまだ検証されておらず、AI企業が分散型データに対して支払うかどうかは、規模のある注文によって証明される必要があります。)
4.1 ビジネスモデルのクローズドループ: トークンインセンティブを十分に活用する
ビジネスモデルの概要: ユーザーが帯域幅を提供してGrass Pointsの報酬を得る → ウェブページの公共データを収集する → AI企業がデータを購入する → トークンによる収益分配でクローズドループを形成する。
ユーザーが提供する帯域幅:
ウェブページの公共データを取得する: