Отчет о глубоком исследовании Grass: новая звезда в области DePIN, восходящий AI банк данных

Основное содержание

Ключевым фактором, благодаря которому Grass выделяется в проекте DePIN, является участие без барьеров. Пользовательская база является решающим фактором, а другие факторы играют вспомогательную роль.

Grass преодолел конкуренцию в области DePIN благодаря инновациям в технологиях и моделях:

• Использование нулевых знаний и архитектуры Solana Layer2 для обеспечения достоверности данных, решение проблемы "грязных данных" в AI-индустрии
• Использование модели "Ширина полосы → Баллы вознаграждения" для преобразования 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, создавая преимущества на стороне предложения

Объединив рост спроса на данные AI, развитие экосистемы Solana и разумную операционную стратегию, Grass стал ведущим проектом в области DePIN для данных AI.

Ключевые факторы, на которые следует обратить внимание в дальнейшем развитии Grass:

• Краткосрочный: Сможет ли децентрализация завершиться успешно в 2025 году
• Среднесрочные: Фактический объем закупок данных AI-компаний
• Долгосрочные: Эволюция норм, связанных с конфиденциальностью данных и правом собственности

На данный момент основной риск заключается в том, что "бум токенов скрывает недостаток реального спроса". Если в будущем не удастся достичь массового роста заказов от клиентов AI, идеальный бизнес-цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.

! Отчет о глубоком исследовании травы: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ

1. Отраслевой фон

DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы (, такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность ), с помощью токенов для создания распределенной сети инфраструктуры. В то же время, отрасль ИИ сталкивается с нехваткой данных, монополизацией крупных компаний, спорами о конфиденциальности и изоляцией данных, что приводит к тому, что 80% стоимости данных остается неосвобожденной.

Суть будущей конкуренции в области ИИ заключается в двойной игре между эффективностью получения данных и соблюдением норм, а DePIN предлагает техническое решение. Инновация Grass заключается в интеграции этих двух областей.

1.1 DePIN: глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры

DePIN( децентрализованная сеть физических инфраструктур) представляет собой новую экономическую модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы с помощью технологии блокчейн. Основная логика заключается в использовании токенов для стимулирования сообщества к вкладу неиспользуемых ресурсов, создавая децентрализованную сеть инфраструктуры, заменяющую высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных провайдеров.

По сравнению с централизованной моделью, DePIN имеет преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и экосистемная расширяемость.

DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсные сети (, такие как хранение, вычисления ), две основные категории. Типичные примеры включают:

• Физическая инфраструктура: Helium( децентрализованная беспроводная сеть )
• Цифровая ресурсная сеть: Filecoin( децентрализованное хранилище), Aethir( распределенные вычисления)

Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год, количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а объем рынка составил 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.

Общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов США в 2024 году, включая более 350 проектов, с годовым темпом роста более 35%. Основными движущими факторами являются двусторонний эффект повышения эффективности ресурсов и всплеска спроса.

! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ

1.2 AI данные требования: взрывной рост и структурные противоречия

Получение и обработка данных ИИ являются основным двигателем развития искусственного интеллекта. Производительность моделей ИИ в значительной степени зависит от качества и количества тренировочных данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для моделей ИИ.

Размер и характеристики потребности в данных:

• Уровень скачка: на примере GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных для обучения
• Доля затрат: затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета
• Дифференциация сцен: различные AI-приложения имеют разные требования к типам данных

Традиционные проблемы поставки данных:

• Данные барьеры: ключевые компании контролируют источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами.
• Острова данных: данные разбросаны по различным учреждениям, сложно для совместного использования и обращения.
• Конфиденциальность данных: Сбор данных вызывает споры о конфиденциальности
• Низкая эффективность обращения: мировая степень использования данных составляет менее 20%
• Прерывание цепочки создания стоимости: создатели данных не могут извлечь прибыль из последующего использования

Путь к прорыву DePIN:

• Распределенный сбор данных: снижение затрат, повышение эффективности и масштабируемости
• Увеличение качества и разнообразия данных: привлечение большего числа участников через механизмы стимулов
• Децентрализованная очистка и аннотирование: совместная работа сообщества по предварительной обработке данных
• Токенизированные стимулы замкнутого цикла: формирование прямого соответствия между спросом и предложением

Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии данных AI, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных AI, создавая децентрализованную сеть сбора данных, чтобы предоставить более экономичный, эффективный и надежный источник данных для обучения моделей AI.

! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ

2. Основная информация о проекте

Grass строит децентрализованную сеть сбора данных с помощью архитектуры DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователи просто устанавливают клиент и могут внести свой вклад в пропускную способность, получая вознаграждение в токенах. За первый год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токен за 10 дней после запуска вырос более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.

Проект получил инвестиции от таких ведущих капиталов, как Polychain и Hack VC, опираясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения прав на данные и их обращения.

Текущая анонимность команды вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего мониторинга.

2.1 Область деятельности

Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные с помощью неиспользуемой пропускной способности устройств пользователей, поддерживая разработку ИИ. Его основа заключается в использовании жилой сети прокси, которая позволяет компаниям получать доступ к данным из различных географических местоположений, используя интернет-соединение пользователей, что очень полезно для разнообразных данных, необходимых для обучения моделей ИИ.

Проблемы, которые решает Grass: традиционный веб-скрейпинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокой вероятности ошибок. Grass нацелен на предоставление надежных и проверенных данных из интернета с помощью децентрализованного подхода.

Видение и миссия: создать децентрализованный интернет-данный уровень, чтобы собирать, проверять и структурировать данные с минимальным доверием. Дать пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие через систему вознаграждений.

Способы участия пользователей: просто посетите официальный сайт Grass, установите расширение/клиент и подключитесь, чтобы начать зарабатывать очки Grass.

Ключевые особенности и преимущества Grass:

• Стоимость извлечения данных в децентрализованной сети низкая, разнообразие данных более богато
• Пользователи зарабатывают награды, внося вклад в пропускную способность, реализуя возврат стоимости данных
• Использование технологий блокчейна для проверки данных, обеспечение прозрачности и надежности

2.2 Этапы развития

• Средина 2022 года: Wynd Labs предложила концепцию
• Начало 2023 года: Начало разработки продукта
• 2023 год: завершение финансирования посевного раунда в 3,5 миллиона долларов США
• Конец 2023 года: запуск расширения для браузера Chrome, начало пользовательского тестирования
• Апрель 2024 года: более 2 миллионов устройств подключенных узлов
• 21 октября 2024 года: объявление о первом аирдропе, распределение 100 миллионов токенов GRASS
• 28 октября 2024 года: выход на биржи OKX и другие, цена за 10 дней выросла с $0.6 до $3.89
• Текущий: Продолжить расширение, провести вторую фазу стимуляции пользователей; планируется запуск мобильного приложения

! Отчет об углубленном исследовании: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ

2.3 Состояние команды

Grass разработан компанией Wynd Labs, основатель Андреј Радонйич, он является CEO Wynd Labs и имеет степень магистра в области математики и статистики Йоркского университета.

Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, но конкретная информация о членах не была широко раскрыта.

Wynd Labs была основана в 2022 году, её основным продуктом является Grass.

Фон команды демонстрирует профессиональные навыки, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей.

2.4 Финансирование и важные партнеры по сотрудничеству

Инвесторы и поддержка:

• Seed round: Завершено финансирование на 3,5 миллиона долларов в 2023 году, возглавляемое Polychain Capital и Tribe Capital
• Раунд A: завершение в сентябре 2024 года, возглавляет HackVC, участвуют Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard

Партнеры:

• Построено на сети Solana
• В настоящее время не упоминается конкретное сотрудничество с AI-компанией

! Отчет об углубленном исследовании: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ

3. Технический анализ проекта

Grass пытается перераспределить ценность данных от крупных технологических компаний к обычным пользователям. Сетевая структура узлов в его технологической архитектуре, инновации в обработке ZKP и бухгалтерский учет данных формируют замкнутый рабочий процесс, поддерживающий его децентрализованное видение.

Однако текущие централизованные операции требуют решения, будет ли техническая реализация осуществлена плавно, необходимо продолжать отслеживание.

3.1 Основная техническая архитектура: Sovereign Data Rollup

Grass строит первый суверенный агрегатор данных, упрощая закупку и преобразование данных через глобально распределенную сеть узлов. Инфраструктура поддерживается специализированным Rollup на Solana, управляя полным жизненным циклом данных.

Основные компоненты:

Сеть узлов:

• Состоит из трех уровней: валидатора, маршрутизатора и узла Grass
• Пользователи устанавливают расширение браузера/настольное приложение для обмена пропускной способности, формируя узлы Grass
• Уже более 2,5 миллиона узлов, охватывающих более 190 стран, ежедневно собирают около 100 ТБ данных
• Маршрутизатор соединяет узлы и валидаторы, отвечает за управление сетью и ретрансляцию пропускной способности
• Валидаторы принимают, проверяют и обрабатывают транзакции пакетами, генерируя ZK-доказательства.

Нулевое знание ( ZK ) процессор:

• Используйте ZKP для проверки источника данных, чтобы обеспечить конфиденциальность и целостность
• Генерация подтверждения на блокчейне, проверка источника данных и отслеживание жизненного цикла

Данные книги учета:

• Соединение захваченных данных с уровнем расчетов L1
• Запись данных через сеть второго уровня Solana, формируя "суверенный объем данных"
• Обеспечить прозрачность и отслеживаемость данных

! Глубокий исследовательский отчет о траве: DePIN ярко сияет, банк данных ИИ расширяется

3.2 Технические прорывы и обоснованность

Технические особенности:

• Применение концепции DePIN для сбора сетевых данных, заполнение дефицита децентрализованного сбора данных AI
• Использование ZKP для проверки источника данных, решение проблем конфиденциальности и доверия, связанных с традиционным централизованным сбором.
• Создание сети Layer 2 для обработки данных с высокой пропускной способностью, используя преимущества Solana
• Планируется внедрение технологии "реального контекстного поиска", чтобы улучшить возможности предоставления данных в реальном времени.

Технический дизайн формирует полное решение, поддерживающее видение децентрализованного уровня данных:

• Масштаб сети узлов поддерживает предоставление разнообразных источников данных
• ZKP обеспечивает безопасность данных пользователей, усиливает доверие
• Сеть второго уровня повышает эффективность и масштабируемость

В настоящее время система все еще находится на стадии тестирования, сбор данных осуществляется централизованной системой, что может ограничить полную реализацию децентрализации. Необходимо следить за прогрессом развертывания сети Layer 2.

! Отчет о глубоком исследовании травы: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ

4. Бизнес-модель флайвера

Grass представил почти идеальное коммерческое колесо, но колесо движется, обеспечивая предложение, но не может поддерживать спрос.

Сторона предложения: 2,5 миллиона узлов в среднем собирают 100 ТБ исходных данных в день, которые после проверки ZK формируют соответствующий набор данных.

Сторона спроса: AI-компании закупают по мере необходимости, доходы возвращаются в экосистему через токены, завершая преобразование "ширина канала→данные→денежный поток". ( Сторона спроса еще не проверена, будут ли AI-компании платить за децентрализованные данные, это еще предстоит доказать с помощью масштабируемых заказов. )

4.1 Бизнес-модель замкнутого цикла: полное использование токенов для стимуляции

Обзор бизнес-модели: пользователи вносят вклад в пропускную способность и получают вознаграждение в виде Grass Points → сбор публичных данных с веб-страниц → компании AI покупают данные → доход распределяется через токены, образуя замкнутый круг.

Пользовательский вклад в пропускную способность:

• Установите расширение/приложение для рабочего стола, делитесь пропускной способностью, рекомендуйте друзей и получайте вознаграждения
• Grass Points рассчитываются на основе использования пропускной способности, географического положения и других факторов

Сбор публичных данных с веб-страниц:

• Трава