Grass Derinlik Araştırma Raporu: DePIN alanındaki yıldız projeler, AI veri bankasının hırsları

Özet Noktaları

• Grass, birçok DePIN projesi arasında nasıl öne çıkacak?

Konu, sıfır engelli ücretsiz madencilik modeli üzerinedir, kullanıcı temeli esasdır, diğer faktörler ise çarpan görevi görmektedir.

Grass, "teknoloji + model" çift tekerlekli itme ile DePIN endüstri engellerini aşarak, veri doğruluğunu sağlamak için sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisini kullanarak AI endüstrisindeki "kirli veri" sorununu çözüyor; aynı zamanda "bant genişliği madenciliği → puan ödülleri" modeliyle 2,5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında baskın bir avantaj oluşturuyor.

Yapay zeka veri talebindeki patlama, Solana ve DePIN alanındaki popülarite, makul işletme stratejileri gibi faktörler, AI veri türü DePIN projelerinin lider konumunu sağlamlaştırdı.

• Grass'ın gelecekteki gelişimi için hangi anahtar faktörlere dikkat edilmelidir?

Kısa vadede teknolojinin uygulanması: 2025 yılında merkeziyetsiz dönüşüm başarılı bir şekilde tamamlanabilecek mi;

Orta vadede talep doğrulaması: AI şirketlerinin veri satın alma ölçeği;

Uzun vadeli uyum oyunu: Veri gizliliği ve mülkiyet kuralları.

Mevcut en büyük risk "token çılgınlığının talep boşluğunu örtmesi"dir - eğer gelecekte AI müşteri siparişlerinde büyük ölçekli bir artış sağlanamazsa, mükemmel bir iş kapalı döngüsü "veri-sermaye" olumlu döngüsünden arz tarafı balonuna gerileyebilir.

1. Sektör Arka Planı

DePIN, token teşvikleri aracılığıyla küresel atıl kaynakları ( hesaplama gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtılmış altyapı ağı inşa eder; bu arada, AI endüstrisi veri yapısal kıtlığı, devlerin tekelci davranışı, gizlilik tartışmaları ve veri adaları ile karşı karşıya kalarak, verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmamış olmasına neden olmaktadır.

Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ile etik uyumluluğun çift yönlü bir mücadelesidir ve DePIN en iyi teknik çözümü sunmaktadır.

Grass'ın devrimciliği, bu ikisinin birleşimiyle gerçekleşiyor.

1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden İnşa Etmenin Küresel Paradigması

DePIN( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı), blockchain teknolojisi aracılığıyla global olarak dağılmış fiziksel kaynakları(, hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi) entegre eden yeni bir ekonomik modeldir.

Temel mantığı şudur: Token teşvikleri ile topluluk katkılarını harekete geçirerek, merkeziyetsiz bir altyapı ağı inşa etmek, geleneksel merkezileşmiş hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli ve düşük verimli modellerinin yerini almak.

Merkezi modellere kıyasla, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetim modeli, ağ dayanıklılığı, ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlara sahiptir.

Messari'nin tanımına göre, DePIN iki ana kategori kapsamaktadır: fiziksel altyapılar (, kablosuz ağlar, enerji ağları ) ve dijital varlık ağları (, depolama, hesaplama ). Ayrıca, blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleştirmesi ve teşvik mekanizmaları gerçekleştirilmektedir.

• Fiziksel Altyapı: Helium( merkeziyetsiz kablosuz ağ) örneği ile, topluluk tarafından dağıtılan hotspot cihazları aracılığıyla küresel kapsamda bir iletişim ağı inşa edilmektedir;

• Dijital Kaynak Ağı: belirli bir platform ( merkezi olmayan depolama ), belirli bir platform ( dağıtık hesaplama ) gibi, atıl kaynakların entegrasyonu yoluyla paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.

Bir veri platformuna göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonun üzerine çıkmış, pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmış, ancak penetrasyon oranı %0.1'den az. Önümüzdeki on yılda 100-1000 kat büyüme potansiyeli var.

2024 yılında, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolar olacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'i aşacak.

Temel itici gücü, kaynak verimliliğinin artırılması ( gibi kullanılmayan bant genişliğinin değerlendirilmesi ) ve AI'nın hesaplama gücü ve veriye olan talebi ( gibi patlama taleplerinin iki taraflı etkisidir.

Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması DePIN'in gelişiminde hala anahtar zorluklardır.

![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(

) 1.2 AI veri talebi: Patlayıcı büyüme ve yapısal çelişkiler

Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle de büyük dil modelleri ### gibi GPT ( ve MidJourney ) gibi üretken sinir ağları eğitilirken.

AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesi ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil eden veriler AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.

Veri Talep Ölçeği ve Özellikleri

• Büyüklük Atlama: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'den fazla metin verisi gerekmekte, ayrıca üretken AI'nın iterasyon hızı veri güncellemeleri ve çeşitlilik gerektirmektedir;

• Maliyet Payı: AI geliştirmede veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturarak ticari olarak en büyük engel haline gelmiştir;

• Sahne Ayrımı: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, tıbbi AI gizlilik uyumlu vaka veritabanlarına bağımlıdır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.

Geleneksel veri sağlama acı noktaları

• Veri Engelleri: Temel işletmeler/aktörler gibi büyük oyuncular geniş veri kaynaklarını kontrol ederken, küçük ve orta ölçekli geliştiriciler yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırmalarla karşılaşmaktadır;

• Veri Adası: Veriler genellikle farklı kurumlar ve işletmeler arasında dağılmış durumda, veri paylaşımı ve dolaşımı birçok engelle karşılaşıyor, bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılmasını engelliyor.

• Veri Gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin, bir sosyal medya platformunun API ücretlendirme olayı geliştirici protestolarına yol açtı;

• Düşük Verimlilik: Veri adası ve standart eksiklikleri, tekrar toplama neden oluyor; küresel veri kullanım oranı %20'nin altında.

• Değer Zinciri Kesintisi: Veri oluşturan bireysel katkıcılar, sonraki veri kullanımında kâr elde edemez.

DePIN'in Çözüm Yolu

• Dağıtık Veri Toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ( toplamak, veri toplama maliyetlerini düşürmek, veri toplamanın verimliliğini ve ölçeğini artırmak;

• Veri Kalitesini ve Çeşitliliğini Artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde daha fazla katılımcının veri katkısında bulunması sağlanabilir, bu da verinin kalitesini ve çeşitliliğini artırarak AI modellerinin genelleme yeteneğini yükseltir.

• Merkeziyetsiz Temizlik ve Etiketleme: Topluluk iş birliği ile veri ön işleme tamamlanır, veri doğruluğunu sağlamak için sıfır bilgi kanıtı )ZK( ile birleştirilir;

• Tokenizasyon Teşvik Kapalı Döngüsü: Veri katkıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.

Grass Projesi, DePIN ile AI Veri Endüstrisinin kesişim noktasında yer alıyor, yenilikçi bir şekilde DePIN anlayışını AI veri toplama alanında uygulayarak merkeziyetsiz bir veri çekme ağı kurdu ve AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlıyor.

![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(

2. Proje Temel Bilgileri

Grass, DePIN yapısını kullanarak merkeziyetsiz bir veri toplama ağı kuruyor ve AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sağlıyor. Kullanıcıların yalnızca istemciyi kurmaları yeterli; böylece bant genişliği katkısı ile token ödülleri kazanabilirler - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekti, token lansmanından sonraki 10 günde %500'den fazla bir artış gösterdi, ticari mantığını doğruladı.

Proje, belirli sermaye ve diğer üst düzey sermaye yatırımlarıyla, belirli bir kamu zincirinin yüksek performansına dayanarak veri haklarının belirlenmesi ve akışını sağlamaktadır.

Mevcut ekip anonimliği hâlâ tartışmalı, veri işleme merkeziyetsizliği ile ilgili ilerlemelerin takip edilmesi gerekiyor.

) 2.1 İş Kapsamı

Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka (AI ) geliştirilmesine destek sağlamaktadır.

Temel olarak, konut proxy ağı ###residential proxy network( aracılığıyla, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişmesine ve bunları çekmesine izin vermektedir. Bu, AI model eğitimi için çeşitlendirilmiş ve coğrafi olarak temsil edici verilere ihtiyaç duyan bir durumdur.

• Çözülen Sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsizdir ve hata veya önyargı olasılığını artırır. Grass, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile güvenilir, doğrulanmış internet verileri sağlamayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgelilik ve gerçek zamanlı özellikler taşımaktadır.

• Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak, verilerin en az güvenle toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik etmektir.

• Kullanıcı Katılım Yöntemi: Kullanıcılar sadece üç adımda başlayabilir: Grass resmi web sitesini ziyaret edin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Points kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanma yöntemiyle, sıradan kullanıcılara AI büyüme kazançlarını paylaşma fırsatı sunar.

Özetle, Grass'ın ana özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısıyla ödüller kazanarak veri değerinin geri dönüşünü sağlar; verileri doğrulamak için blok zinciri teknolojisi kullanarak verilerin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.

![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(

) 2.2 Gelişim Süreci

Kavram Aşaması: 2022 yılının ortalarında, proje Wynd Labs tarafından kavram olarak ortaya atıldı.

Geliştirme Aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlandı, bu da projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini işaret ediyor.

Tohum Aşaması Finansmanı: 2023 yılında, Grass 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamladı, belirli bir sermaye ve belirli bir sermaye liderliğinde, toplam 4.5 milyon dolar (, belirli bir şirketin liderlik ettiği tohum öncesi aşama dahil ).

Kullanıcı Testi: 2023 yılının sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek, kullanıcı testleri başlayacak ve erken kullanıcıların katılımı sağlanacak.

Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantı noktası cihazının duyurulduğunu belirtmiş olup, hızla büyümeye devam etmektedir. Belirli bir veri platformuna göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu aşmıştır.

İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 1 milyon GRASS token dağıtılacak, toplam arzın %10'u, erken kullanıcıları ödüllendiriyor.

Borsa Listesi: 28 Ekim 2024'te belirli borsalar gibi borsalarda işlem görmeye başlayacak, 10 gün içinde fiyatı $0.6'dan $3.89'a, istikrarlı bir şekilde yaklaşık 5 kat arttı.

Mevcut Durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekleme teşvikleri uygulanıyor; ağın ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.

![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(

) 2.3 Takım Durumu

Açık verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diplomasına, McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği lisans diplomasına sahiptir.

Ekip üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir, blockchain ve AI teknolojileri geliştirmeye odaklanmakta ve ilgili alanlarda deneyime sahiptir. Ancak, belirli üye bilgileri geniş çapta yayımlanmamış, yalnızca Radonjic'in kimliği açıklanmıştır.

Açık verilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kuruldu, ana ürünü ise Grass.

Ekip geçmişi, blockchain ve AI alanındaki uzmanlık yeteneklerini göstermektedir, ancak bilgi şeffaflığının yetersiz olması yatırımcılar ve kullanıcıların güvenini etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar sağlarken, diğer üyelerin anonimliği endişelere yol açabilir.

( 2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar

Yatırımcılar ve Destek

Tohum Aşaması: 2023 yılında 3,5 milyon dolarlık tohum aşaması finansmanı tamamlandı, liderliğini belirli bir sermaye ve başka bir sermaye üstlendi. Kamu verilerine göre, tohum aşamasından sonraki toplam finansman 4,5 milyon dolara ulaştı, buna belirli bir şirketin liderliğindeki tohum öncesi tur da dahildir.

A turu finansman: Eylül 2024'te A turu finansman tamamlandı, belirli bir sermaye liderliğinde, belirli sermaye, belirli sermaye, belirli sermaye ve belirli sermaye katıldı, tutar açıklanmadı.

Yatırımcı Desteği: Yukarıda belirtilen yatırımcılar, sektör içinde oldukça tanınmış yatırımcılardır. Onların desteğini almak, projenin sektördeki tanınırlığını da göstermektedir.

Ortaklar

Blok zinciri platformu: Belirli bir halka açık blok zinciri ağına dayanarak inşa edilmiştir, proje bu halka açık zincirin yüksek performansını ve ölçeklenebilirliğini kullanmaktadır.

Şu anda AI ile ilgili olarak açıkça belirtilmemiştir