Relatório de Pesquisa Profundidade sobre Grama: Projetos Estrela na Área DePIN, o Surgimento e Desafios do Banco de Dados AI

Pontos principais TL; DR

Como o Grass se destaca entre os numerosos projetos DePIN?

O fator central é a participação sem barreiras, os usuários são a pedra angular, os outros fatores são alavancas.

Grass supera a concorrência de DePIN através da dupla motor "tecnologia + modelo" - utilizando provas de conhecimento zero e a arquitetura Solana Layer2 para garantir a veracidade dos dados, resolvendo o problema de "dados sujos" na indústria de IA; ao mesmo tempo, adota o modelo "mineração de largura de banda → incentivo por pontos" para transformar 2,5 milhões de usuários em nós de dados, formando uma vantagem do lado da oferta.

A explosão na demanda por dados de IA, a onda de Solana e DePIN, e estratégias operacionais razoáveis, entre outros fatores, contribuíram para o sucesso como líder no setor de DePIN de dados de IA.

Quais fatores devem ser considerados no desenvolvimento futuro do Grass?

Análise técnica a curto prazo: será que a transformação para a descentralização será concluída com sucesso até 2025?

Validação da procura a médio prazo: escala de dados de compras de empresas de IA;

Jogo de conformidade a longo prazo: regras de privacidade e propriedade dos dados.

O maior risco atual é "a festa dos tokens encobrindo o vácuo de demanda" - se no futuro não conseguirmos realizar um aumento nos pedidos de clientes de IA, um ciclo comercial perfeito pode degenerar de um ciclo positivo "dados-capital" para uma bolha do lado da oferta.

1. Contexto da Indústria

Quando a democratização da potência de DePIN encontra o dilema dos dados da IA, um movimento pela igualdade de dados irrompe silenciosamente.

DePIN integra recursos ociosos globais através de uma economia de tokens ( de capacidade de computação, armazenamento e largura de banda ), construindo uma rede de infraestrutura distribuída; ao mesmo tempo, a indústria de IA enfrenta uma escassez estrutural de dados, monopólios de gigantes, controvérsias de privacidade e barreiras de ilhas, resultando em 80% do valor dos dados não sendo liberado.

A competição de IA no futuro é, essencialmente, um jogo duplo entre a eficiência na obtenção de dados e a conformidade ética, e o DePIN oferece a solução técnica otimizada.

A disrupção do Grass reside na realização da fusão entre estes dois.

1.1 DePIN: Reconstruir o paradigma global da infraestrutura

Definição e lógica central

Nos últimos anos, com a maturidade da tecnologia blockchain e a ascensão do conceito Web3, várias indústrias estão explorando caminhos de transformação descentralizada. DePIN é a manifestação dessa tendência no campo das infraestruturas. DePIN(, abreviação de Decentralized Physical Infrastructure Networks, redes de infraestrutura física descentralizada) é um novo modelo econômico que integra recursos físicos globais descentralizados(, como poder computacional, armazenamento, largura de banda, energia, etc), através da tecnologia blockchain.

A lógica central é: impulsionar a contribuição da comunidade através de incentivos de tokens para construir uma rede de infraestrutura descentralizada, substituindo o modelo de alta custo e baixa eficiência dos prestadores de serviços centralizados tradicionais.

Força motriz da indústria

Em comparação com os modelos centralizados, a transformação descentralizada da infraestrutura física apresenta vantagens significativas em termos de estrutura de custos, modelos de governança, resiliência da rede e escalabilidade ecológica.

Subáreas e casos típicos

De acordo com a definição da Messari, DePIN abrange duas grandes categorias: infraestrutura física ( como redes sem fio, redes de energia ) e redes de recursos digitais ( como armazenamento, computação ), e realiza a correspondência de oferta e demanda e mecanismos de incentivo através da tecnologia blockchain.

• Infraestrutura física: representada por uma rede sem fio descentralizada, constrói uma rede de comunicação com cobertura global através da implementação de dispositivos de hotspot pela comunidade;

• Rede de recursos digitais: inclui armazenamento descentralizado, computação distribuída, etc., formando um modelo de economia compartilhada através da integração de recursos ociosos.

Potencial de mercado

De acordo com os dados da Messari, até 2024, o número de dispositivos DePIN em todo o mundo ultrapassou 13 milhões, com um tamanho de mercado de 50 bilhões de dólares, mas a taxa de penetração é inferior a 0,1%. Espera-se que cresça de 100 a 1000 vezes na próxima década.

Em 2024, o valor de mercado total do setor DePIN atinge 50 mil milhões de dólares, abrangendo mais de 350 projetos, com uma taxa de crescimento anual superior a 35%.

Seu núcleo impulsionador reside na melhoria da eficiência dos recursos (, como a utilização de largura de banda ociosa ) e a explosão da demanda (, como a demanda de IA por poder computacional e dados ), com efeitos bilaterais.

Claro, a escalabilidade, a privacidade dos dados e a validação de segurança das redes descentralizadas continuam a ser os principais desafios do desenvolvimento do DePIN.

1.2 Necessidade de dados de IA: crescimento explosivo e contradições estruturais

"Os dados são o petróleo da nova era"

A obtenção e processamento de dados de IA são o motor central do desenvolvimento da inteligência artificial, especialmente ao treinar grandes modelos de linguagem ( como o GPT ) e redes neurais generativas ( como o MidJourney ).

O desempenho e a eficácia do modelo de IA dependem, em grande medida, da qualidade e quantidade dos dados de treino. Dados de alta qualidade, diversificados e geograficamente representativos são cruciais para o desempenho do modelo de IA.

Escala e características da demanda de dados

• Aumento de escala: por exemplo, para o GPT-4, são necessários mais de 45TB de dados textuais para o treinamento, enquanto a velocidade de iteração da IA gerativa exige que os dados sejam atualizados e diversificados em tempo real;

• Percentagem de Custo: Os custos de coleta, limpeza e rotulagem de dados no desenvolvimento de IA representam mais de 40% do orçamento total, tornando-se um gargalo central na comercialização;

• Diferenciação de cenários: a condução autónoma requer dados de sensores de alta precisão, a IA médica depende de bases de dados de casos que cumprem a privacidade, a IA social depende de dados de comportamento do utilizador.

Pontos de dor na fornecimento de dados tradicionais

• Barreiras de dados: grandes empresas/entidades controlam amplas fontes de dados, desenvolvedores de pequeno e médio porte enfrentam altas barreiras e preços injustos;

• Ilhas de dados: Os dados estão frequentemente dispersos entre diferentes instituições e empresas, e o compartilhamento e a circulação de dados enfrentam vários obstáculos, resultando em recursos de dados que não podem ser plenamente utilizados.

• Privacidade dos dados: A coleta de dados muitas vezes envolve disputas sobre privacidade e direitos autorais, como o incidente de cobrança da API de uma determinada plataforma de rede social que gerou protestos entre os desenvolvedores;

• Baixa eficiência de circulação: ilhas de dados e falta de padronização levam à coleta duplicada, a taxa de utilização de dados global é inferior a 20%;

• Interrupção da cadeia de valor: os indivíduos que criam dados não conseguem lucrar com a utilização subsequente dos dados.

Caminho para a solução do DePIN

• Coleta de dados distribuída: através de uma rede de nós, capturar dados públicos ( como redes sociais, bases de dados públicas ), reduzindo o custo da coleta de dados e aumentando a eficiência e escala da coleta de dados;

• Aumentar a qualidade e diversidade dos dados: através do mecanismo de incentivos DePIN, é possível atrair mais participantes para contribuir com dados, melhorando assim a qualidade e diversidade dos dados, aumentando a capacidade de generalização dos modelos de IA.

• Limpeza e rotulagem descentralizadas: a colaboração da comunidade completa o pré-processamento de dados, combinando provas de conhecimento zero (ZK) para garantir a autenticidade dos dados;

• Incentivo de tokenização em circuito fechado: os contribuintes de dados recebem recompensas em tokens, enquanto os demandantes compram conjuntos de dados estruturados com tokens, formando um ajuste direto entre oferta e procura.

O projeto Grass está localizado na interseção entre DePIN e a indústria de dados de IA, aplicando de forma inovadora o conceito DePIN no campo da coleta de dados de IA, construindo uma rede descentralizada de captura de dados, com o objetivo de fornecer fontes de dados mais econômicas, eficientes e confiáveis para o treinamento de modelos de IA.

Nos capítulos seguintes, iremos analisar em profundidade os mecanismos específicos do projeto Grass, suas características técnicas, cenários de aplicação e perspectivas de desenvolvimento futuro.

2. Informações Básicas do Projeto

A rápida expansão do Grass deve-se ao seu muito baixo limiar de participação. Permite que cada usuário se torne um "minerador" de dados de IA, trocando largura de banda ociosa por dividendos futuros.

Grass constrói uma rede de captura de dados descentralizada através da arquitetura DePIN, fornecendo fontes de dados de alto custo-benefício e alta diversidade para o treinamento de IA. Os usuários precisam apenas instalar o cliente para contribuir com largura de banda e obter recompensas em tokens - em um ano, atraiu mais de 2,5 milhões de nós, com o token aumentando mais de 5 vezes nos primeiros 10 dias, validando sua lógica comercial.

O projeto recebeu apostas de capital de topo, como o capital X e o capital Y, e baseia-se na cadeia de alto desempenho Solana para realizar a certificação e circulação de dados.

A anonimidade da equipe atual ainda é controversa, e o progresso da descentralização no processamento de dados precisa ser acompanhado.

2.1 Âmbito de Negócios

Grass é um projeto DePIN que coleta e valida dados da internet através da largura de banda não utilizada dos dispositivos dos usuários, apoiando especialmente o desenvolvimento de inteligência artificial (AI).

Seu núcleo é através da rede de proxies residenciais (residential proxy network), permitindo que as empresas usem a conexão de internet dos usuários para acessar e capturar dados da internet de diferentes locais geográficos, o que é muito útil para o treinamento de modelos de IA que necessitam de dados diversificados e representativos geograficamente.

• Problema resolvido: A captura de dados na rede tradicional é geralmente realizada por sistemas centralizados, que são ineficientes e propensos a erros ou preconceitos. O Grass visa fornecer dados da Internet confiáveis e verificados de forma descentralizada, e os dados fornecidos por usuários descentralizados possuem naturalmente características de diversidade, publicação em múltiplas regiões e em tempo real.

• Visão e Missão: A visão da Grass é criar uma camada de dados da internet descentralizada, onde os dados são coletados, verificados e estruturados de forma a minimizar a confiança. A sua missão é capacitar os utilizadores a contribuir para a camada de dados e incentivar a participação através de mecanismos de recompensa.

• Forma de participação do usuário: Os usuários só precisam de três passos para começar: visitar o site oficial da Grass, instalar a extensão/clientes e conectar-se para começar a ganhar Grass Points. Esta forma de contribuir com largura de banda para ganhar recompensas oferece aos usuários comuns uma oportunidade de compartilhar os dividendos do crescimento da IA.

Em resumo, as principais características e vantagens do Grass são: baixo custo de captura de dados em redes descentralizadas, diversidade de dados mais rica; os usuários ganham recompensas ao contribuir com largura de banda, realizando o retorno do valor dos dados; utilização de tecnologia blockchain para verificar os dados, garantindo a transparência e a confiabilidade dos mesmos.

2.2 Desenvolvimento

Fase de conceito: no meio de 2022, o projeto foi proposto pela Wynd Labs.

Fase de desenvolvimento: início da construção do produto no início de 2023, marcando a entrada do projeto na fase de desenvolvimento real.

Rodada de financiamento seed: Em 2023, a Grass completou 3,5 milhões de dólares em financiamento seed, liderado por um certo capital e um certo capital, totalizando 4,5 milhões de dólares (, incluindo ) da rodada anterior liderada por um certo capital.

Teste de usuários: No final de 2023, lançar a extensão do navegador Chrome, iniciar testes com usuários e atrair a participação de usuários iniciais.

Marcos: Em abril de 2024, o projeto anunciou mais de 2 milhões de dispositivos de nós conectados, em rápido crescimento. De acordo com os dados do DePIN Scan, até março de 2025, o número de usuários ativos já ultrapassou 2,5 milhões.

Primeiro airdrop: O primeiro airdrop será anunciado a 21 de outubro de 2024, com a distribuição de 100 milhões de tokens GRASS (, 10% do fornecimento total ), recompensando os primeiros utilizadores.

Exchange Listado: A partir de 28 de outubro de 2024, listado em uma determinada plataforma de negociação e outras bolsas, o preço subiu de $0,6 para $3,89 em 10 dias, aumentando de forma constante cerca de 5 vezes.

Estado atual: o projeto continua a expandir-se, estando a decorrer a segunda fase de incentivos para usuários; está previsto o lançamento de aplicações móveis para Android e iPhone, a fim de aumentar a escala da rede e a participação dos usuários.

2.3 Situação da equipe

De acordo com os dados da Rootdata, o Grass foi desenvolvido pela Wynd Labs, cujo fundador é Andrej Radonjic, que é o CEO da Wynd Labs e possui um mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade de York e uma licenciatura em Física de Engenharia pela Universidade McMaster.

Os membros da equipe vêm todos da Wynd Labs, focando no desenvolvimento de tecnologias de blockchain e IA, possuindo experiência nas respectivas áreas. No entanto, as informações sobre os membros específicos não foram amplamente divulgadas, apenas a identidade de Radonjic foi revelada.

De acordo com a Tracxn, a Wynd Labs foi fundada em 2022, e seu produto principal é o Grass.

O histórico da equipe demonstra competência profissional nas áreas de blockchain e IA, mas a falta de transparência da informação pode afetar a confiança de investidores e usuários. A experiência de Radonjic confere credibilidade ao projeto, mas o anonimato de outros membros pode gerar preocupações.

2.4 Financiamento e Parcerias Importantes

Investidores e apoio

Rodada de sementes: Em 2023, foi concluída uma rodada de sementes de 3,5 milhões de dólares, liderada por algum capital e algum capital. De acordo com a Rootdata, o total de financiamento após a rodada de sementes atingiu 4,5 milhões de dólares, incluindo a rodada pré-semente liderada por algum capital.

Rodada A de financiamento: A rodada A de financiamento foi concluída em setembro de 2024, liderada por um certo capital, com a participação de certos capitais, certos capitais, certos capitais e certos capitais, e o montante não foi divulgado.

Apoio dos investidores: Estes investidores são todos conhecidos no setor. Obter o apoio deles também demonstra o reconhecimento do projeto na indústria.

Parceiro

Plataforma de blockchain: construída sobre a rede Solana, o projeto utiliza o alto desempenho e a escalabilidade da Solana.

Atualmente, não foi mencionada especificamente uma colaboração com empresas de IA ou outros projetos, mas o ecossistema da rede Solana pode oferecer oportunidades para colaborações futuras.

3. Análise Técnica do Projeto

Grass tenta redistribuir o valor dos dados das grandes empresas de tecnologia para os usuários comuns.

A rede de nós na arquitetura técnica Grass, a inovação no processamento de ZKP e o livro de dados formam um fluxo de trabalho em circuito fechado, descentralizando toda a cadeia, desde a coleta, verificação até a entrega, apoiando bem sua visão descentralizada.

No entanto, a operação centralizada atual precisa ser resolvida, a implementação da tecnologia deve ser monitorada para garantir que seja realizada de forma suave.

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