Grass surge: A nova estrela da fusão entre DePIN e o campo de dados de IA

Relatório de Pesquisa Profundidade Grass: A Nova Estrela no Campo DePIN, O Surgimento do Banco de Dados AI

Conteúdo dos Pontos-Chave

O fator central que faz com que o Grass se destaque no projeto DePIN é a forma de participação sem barreiras. A base de usuários é a chave, enquanto os outros fatores atuam como alavancas.

Grass quebrou a concorrência no campo DePIN através de inovações tecnológicas e de modelo:

  • Utilizar provas de conhecimento nulo e a arquitetura Layer2 do Solana para garantir a autenticidade dos dados, resolvendo o problema dos "dados sujos" na indústria de IA.
  • Adotar o modo "mineração de largura de banda → recompensas em pontos" para converter 2,5 milhões de usuários em nós de dados, formando uma vantagem do lado da oferta.

Com o crescimento da demanda por dados de IA, o desenvolvimento do ecossistema Solana e estratégias operacionais razoáveis, a Grass tornou-se um projeto líder no campo de DePIN relacionado a dados de IA.

Fatores-chave a serem observados no desenvolvimento futuro do Grass:

  • Curto prazo: Será que a transformação descentralizada será concluída com sucesso em 2025?
  • Médio prazo: Escala real de aquisição de dados das empresas de IA
  • Longo prazo: Evolução das leis relacionadas com a privacidade e propriedade de dados

O maior risco atualmente é que "a euforia dos tokens encobre a falta de demanda real". Se no futuro não for possível realizar um crescimento em larga escala dos pedidos de clientes de IA, o ciclo comercial perfeito pode regredir de um ciclo positivo de "dados-capital" para uma bolha do lado da oferta.

Grass Profundidade研报:DePIN亮眼明星,扩张中的AI数据银行

1. Contexto da Indústria

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

A essência da competição futura em IA é um jogo duplo entre a eficiência na aquisição de dados e a conformidade, enquanto o DePIN oferece uma solução técnica. A inovação do Grass reside na fusão destes dois domínios.

1.1 DePIN: Reestruturar o paradigma global de infraestruturas

DePIN( rede descentralizada de infraestrutura física) é um novo modelo econômico que integra recursos físicos descentralizados globalmente através da tecnologia blockchain. A lógica central é utilizar tokens para incentivar a contribuição da comunidade de recursos ociosos, construindo uma rede de infraestrutura descentralizada para substituir o modelo de alto custo e baixa eficiência dos prestadores de serviços centralizados tradicionais.

Comparado ao modelo centralizado, DePIN apresenta vantagens em termos de estrutura de custos, modelo de governança, resiliência da rede e escalabilidade ecológica.

DePIN abrange infraestruturas físicas ( como redes sem fio, redes de energia ) e redes de recursos digitais ( como armazenamento, computação ) em duas grandes categorias. Casos típicos incluem:

  • Infraestrutura física: Helium( rede sem fio descentralizada)
  • Rede de Recursos Digitais: Filecoin( armazenamento descentralizado ), Aethir( computação distribuída )

De acordo com os dados da Messari, até 2024, o número global de dispositivos DePIN já 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 da pista DePIN atinge 50 mil milhões de dólares, incluindo mais de 350 projetos, com uma taxa de crescimento anual superior a 35%. O principal motor está na melhoria da eficiência dos recursos e no efeito bilateral da explosão da demanda.

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1.2 Demanda de dados de IA: Crescimento explosivo e contradições estruturais

A obtenção e o processamento de dados de IA são o motor central do desenvolvimento da inteligência artificial. O desempenho dos modelos de IA depende em grande medida da qualidade e quantidade dos dados de treino. Dados de alta qualidade, diversificados e representativos geograficamente são cruciais para os modelos de IA.

Escala e características da demanda de dados:

  • Aumento de Nível: Tomando o GPT-4 como exemplo, o treinamento requer mais de 45TB de dados textuais
  • Percentagem de custos: Os custos de coleta, limpeza e rotulagem de dados no desenvolvimento de IA representam mais de 40% do orçamento total.
  • Diversificação de cenários: diferentes aplicações de IA têm requisitos variados em relação aos tipos de dados

Pontos de dor na oferta de dados tradicionais:

  • Barreiras de dados: empresas centrais controlam a fonte de dados, desenvolvedores pequenos e médios enfrentam altas barreiras.
  • Ilhas de dados: dados dispersos em diferentes instituições, difíceis de compartilhar e circular
  • Privacidade de dados: A coleta de dados envolve controvérsias de privacidade
  • Baixa eficiência na circulação: a taxa de utilização de dados global é inferior a 20%
  • Interrupção da cadeia de valor: os criadores de dados não conseguem lucrar com o uso subsequente

Caminho para a resolução do DePIN:

  • Coleta de dados distribuída: reduzir custos, aumentar eficiência e escala
  • Melhorar a qualidade e diversidade dos dados: atrair mais participantes através de mecanismos de incentivo
  • Limpeza e rotulagem descentralizadas: colaboração da comunidade para concluir o pré-processamento de dados
  • Incentivo de tokenização em ciclo fechado: formação de correspondência direta entre oferta e demanda

O projeto Grass está localizado na interseção entre DePIN e a indústria de dados de IA, aplicando de forma inovadora o conceito DePIN ao campo da coleta de dados de IA, construindo uma rede de captura de dados descentralizada para fornecer fontes de dados mais econômicas, eficientes e confiáveis para o treinamento de modelos de IA.

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2. Informações Básicas do Projeto

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 só precisam instalar o cliente para contribuir com largura de banda e obter recompensas em tokens. Em um ano desde o lançamento, atraiu mais de 2,5 milhões de nós, com o preço do token subindo mais de 5 vezes nos primeiros 10 dias, validando sua lógica de negócios.

O projeto recebeu investimentos de capital de topo como Polychain e Hack VC, contando com a alta performance da blockchain Solana para garantir e circular dados.

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

2.1 Âmbito dos Negócios

Grass é um projeto DePIN que coleta e valida dados da Internet através da largura de banda ociosa dos dispositivos dos usuários, suportando o desenvolvimento de IA. Seu núcleo é uma rede de proxies residenciais, permitindo que as empresas acessem dados de diferentes localizações geográficas usando a conexão à Internet dos usuários, o que é muito útil para a diversidade de dados necessária para o treinamento de modelos de IA.

O problema que o Grass resolve: A captura de dados em redes tradicionais é geralmente realizada por sistemas centralizados, que são ineficientes e propensos a erros. O Grass visa fornecer dados da internet de forma confiável e verificada através de um método descentralizado.

Visão e missão: criar uma camada de dados da internet descentralizada, para coletar, validar e estruturar dados de forma a minimizar a confiança. Capacitar os usuários a contribuir para a camada de dados e incentivar a participação através de mecanismos de recompensa.

Modo de participação do usuário: basta visitar o site oficial da Grass, instalar a extensão / cliente, conectar e começar a ganhar Grass Points.

As principais características e vantagens do Grass:

  • O custo de captura de dados em redes descentralizadas é baixo, e a diversidade de dados é mais rica.
  • Os usuários ganham recompensas ao contribuir com largura de banda, realizando o retorno do valor dos dados.
  • Usar tecnologia de blockchain para verificar dados, garantindo transparência e confiabilidade

2.2 Desenvolvimento

  • Meados de 2022: Wynd Labs apresentou o conceito
  • Início de 2023: início do desenvolvimento do produto
  • 2023: Completar financiamento da rodada semente de 3,5 milhões de dólares
  • Fim de 2023: Lançamento do programa de extensão para o navegador Chrome, início dos testes com usuários
  • Abril de 2024: mais de 2 milhões de dispositivos de nós conectados
  • 21 de outubro de 2024: Anúncio do primeiro airdrop, distribuição de 100 milhões de tokens GRASS
  • 28 de outubro de 2024: lançamento em exchanges como a OKX, preço subiu de $0,6 para $3,89 em 10 dias.
  • Atual: Continuar a expansão, realizar a segunda fase de incentivos para usuários em modo de espera; planeia lançar uma aplicação móvel.

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2.3 Situação da equipe

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.

Os membros da equipe vêm todos da Wynd Labs, focando no desenvolvimento de tecnologias de blockchain e IA, mas as informações específicas sobre os membros não foram amplamente divulgadas.

A Wynd Labs foi fundada em 2022, e o seu produto principal é o Grass.

O histórico da equipe demonstra competência profissional, mas a falta de transparência da informação pode afetar a confiança de investidores e usuários.

2.4 Financiamento e Parceiros Importantes

Investidores e Apoio:

  • Seed Round: 350 mil dólares em financiamento concluído em 2023, liderado pela Polychain Capital e Tribe Capital
  • A rodada A: concluída em setembro de 2024, liderada pela HackVC, com participação da Polychain, Delphi, Lattice e Brevan Howard.

Parceiro:

  • Construído na rede Solana
  • Atualmente não há menção clara sobre a cooperação específica com a empresa de IA

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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 sua arquitetura tecnológica, a inovação no processamento de ZKP e o livro de dados formam um fluxo de trabalho em loop fechado, apoiando a sua visão descentralizada.

No entanto, a operação centralizada atual precisa ser resolvida, a implementação técnica deve ser monitorizada para garantir que seja realizada de forma estável.

3.1 Arquitetura de Tecnologia Central: Sovereign Data Rollup

A Grass está a construir o primeiro agregador de dados soberanos, simplificando a aquisição e conversão de dados através de uma rede de nós distribuídos globalmente. A infraestrutura é suportada por um Rollup de dados dedicado na Solana, gerindo todo o ciclo de vida dos dados.

Componentes principais:

Rede de nós:

  • Composto por três camadas: validadores, roteadores e nós Grass.
  • Os utilizadores instalam a extensão do navegador/aplicação de desktop para partilhar largura de banda, formando nós Grass
  • Já existem mais de 2,5 milhões de nós, abrangendo mais de 190 países, capturando cerca de 100 TB de dados por dia.
  • O roteador conecta nós e validadores, responsável pela gestão da rede e pelo retransmissão de largura de banda
  • Os validadores recebem, verificam e processam transações em lote, gerando provas ZK

Prova de Conhecimento Zero ( ZK ) processador:

  • Usar ZKP para verificar a origem dos dados, garantindo a privacidade e a integridade
  • Gerar provas na cadeia, validar a origem dos dados e rastrear o ciclo de vida

Livro de Dados:

  • Conectar os dados capturados com a camada de liquidação L1
  • Registar dados através da rede Layer 2 da Solana, formando "volume de dados soberanos"
  • Garantir a transparência e a rastreabilidade dos dados

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3.2 Quebra de tecnologia e razoabilidade

Destaques técnicos:

  • Aplicar o conceito DePIN na captura de dados da rede, preenchendo a lacuna da coleta de dados de IA descentralizada
  • Usar ZKP para verificar a origem dos dados, resolvendo problemas de privacidade e confiança da captura centralizada tradicional.
  • Construir uma rede Layer 2 para processar transações de dados de alta capacidade, aproveitando as vantagens da Solana
  • Planeia lançar a tecnologia de "recuperação de contexto em tempo real" para melhorar a capacidade de fornecimento de dados em tempo real.

O design técnico forma uma solução completa, apoiando a visão da camada de dados descentralizada:

  • A escala da rede de nós suporta a oferta de fontes de dados diversificadas
  • ZKP garante a segurança dos dados dos usuários, aumentando a confiança
  • A rede Layer 2 aumenta a eficiência e a escalabilidade

Atualmente, ainda está na fase de teste, a coleta de dados é tratada por um sistema centralizado, o que pode limitar a implementação totalmente descentralizada. É necessário acompanhar o progresso da implementação da rede Layer 2.

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4. Roda do modelo de negócio

Grass apresentou uma roda de negócios quase perfeita, mas a roda movimenta a oferta, mas não consegue sustentar a demanda.

Lado da oferta: 2,5 milhões de nós capturam em média 100 TB de dados brutos por dia, formando um conjunto de dados em conformidade após a validação ZK.

Lado da Demanda: Empresas de IA compram conforme a necessidade, os rendimentos retribuem o ecossistema através de tokens, completando a conversão "largura de banda → dados → fluxo de caixa". ( A parte da demanda ainda não foi validada, se as empresas de IA estarão dispostas a pagar por dados descentralizados, ainda precisa ser provado por pedidos em escala. )

4.1 Modelo de Negócio Fechado: Aproveitar ao máximo os incentivos de tokens

Resumo do modelo de negócio: Os usuários contribuem com largura de banda para ganhar recompensas em Grass Points → Captura de dados públicos da web → Empresas de IA compram dados → Os lucros são distribuídos através de tokens, formando um ciclo fechado.

Contribuição de largura de banda do usuário:

  • Instalar extensões/partilhar largura de banda de aplicações de desktop, recomendar amigos para ganhar recompensas
  • Grass Points calcula com base no uso de largura de banda, localização geográfica e outros fatores

Capturar dados públicos da web:

  • Relva
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EyeOfTheTokenStormvip
· 13h atrás
Fiz uma análise técnica apressada... projetos que estão completamente à frente do ciclo de mercado. Não se deixe enganar pelo fomo.
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GateUser-00be86fcvip
· 13h atrás
Mais uma sem barreiras de entrada
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  • Pino
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