Звіт про глибину Grass: Зіркові проекти в галузі DePIN, зростання та виклики AI банку даних

Основні моменти TL; DR

Як Grass може виділитися серед численних проектів DePIN?

Ключовим фактором є нульовий бар'єр для участі, користувачі є основою, а інші фактори є важелями.

Grass через "технології + моделі" подолання внутрішньої конкуренції DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення достовірності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно застосовуючи модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів", перетворюючи 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, формуючи переваги на стороні пропозиції.

Накладення сплеску попиту на дані AI, бум Solana та DePIN, розумна операційна стратегія та інші фактори стали причинами досягнення лідерства в класі DePIN з даними AI.

На які фактори слід звернути увагу при подальшому розвитку Grass?

Короткостроковий погляд на впровадження технологій: чи зможе децентралізована трансформація успішно завершитися в 2025 році;

Середньострокова перевірка попиту: обсяги закупівель даних підприємствами штучного інтелекту;

Довгострокові ігри з дотриманням правил: правила конфіденційності даних та власності.

Поточний максимальний ризик полягає в тому, що "божевілля з токенами приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться реалізувати збільшення замовлень від AI-клієнтів, ідеальний комерційний замкнутий цикл може деградувати з "даних-капіталу" в позитивному циклі до бульбашки на стороні пропозиції.

1. Галузевий фон

Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN зустрічає дані AI, тихий спалах руху за рівність даних.

DePIN інтегрує глобальні незайняті ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ) через токеноміку, створюючи розподілену інфраструктурну мережу; водночас, AI-індустрія стикається зі структурним браком даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами островів, що призводить до того, що 80% вартості даних не було реалізовано.

Майбутня конкуренція в сфері ШІ є по суті подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN надає технологічне оптимальне рішення.

Революційність Grass полягає у реалізації інтеграції цих двох аспектів.

1.1 DePIN: Переконструювання глобальної парадигми інфраструктури

Визначення та основна логіка

В останні роки, з розвитком технології блокчейн і зростанням концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є відображенням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN( повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, що інтегрує глобально розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна спроможність, енергія тощо) за допомогою технології блокчейн.

Його основна логіка полягає в тому, щоб за допомогою токенів стимулювати внесок спільноти вільних ресурсів, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, що заміщує традиційні централізовані моделі обслуговування з високими витратами та низькою ефективністю.

Драйвери галузі

В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.

Сегментовані області та типові випадки

Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурси (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.

• Фізична інфраструктура: на прикладі певної децентралізованої бездротової мережі, шляхом розгортання точок доступу спільнотою, створюється комунікаційна мережа з глобальним охопленням;

• Цифрові ресурсні мережі: включають певне децентралізоване зберігання, певні розподілені обчислення тощо, шляхом інтеграції простоїв ресурсів формують модель спільної економіки.

Ринковий потенціал

Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, ринкова капіталізація досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%, у наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.

У 2024 році загальна капіталізація DePIN-сфери досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.

Його основний двигун полягає в підвищенні ефективності ресурсів (, як-от використання невикористаних смуг пропускання ) та вибух попиту (, як-от попит AI на обчислювальні потужності та дані ), що створює двосторонній ефект.

Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпекова верифікація залишаються ключовими викликами розвитку DePIN.

1.2 AI дані потреби: вибухове зростання та структурні протиріччя

"Дані є нафтою нового часу"

Отримання та обробка даних ШІ є основним двигуном розвитку штучного інтелекту, особливо в процесі навчання великих мовних моделей (, таких як GPT ), та генеративних нейронних мереж (, таких як MidJourney ).

Продуктивність і ефективність моделей ШІ в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності моделей ШІ.

Масштаб і характеристики вимог до даних

• Стрибок в масштабах: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно понад 45TB текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювались у реальному часі та були різноманітними;

• Витрати: Витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ складають понад 40% від загального бюджету, що стало основною комерційною перешкодою;

• Диференціація сцен: автоматичне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ покладається на бази даних випадків, що відповідають вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.

Больові точки традиційного постачання даних

• Дані бар'єри: основні підприємства/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;

• Острівці даних: дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін і обіг даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.

• Конфіденційність даних: Збір даних часто викликає суперечки щодо конфіденційності та авторських прав, як, наприклад, випадок з платним API певної соціальної платформи, що спричинив протести розробників;

• Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальне використання даних становить менш як 20%;

• Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати прибуток від подальшого використання даних.

Шляхи вирішення проблем DePIN

• Розподілене збори даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні медіа, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштаб збору даних;

• Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість і різноманітність даних, а також покращить узагальнюючу здатність моделей ШІ.

• Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади для обробки даних, з використанням нульових доказів (ZK) для забезпечення достовірності даних;

• Токенізовані стимули замкнутого циклу: постачальники даних отримують токенізовану винагороду, а замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту і пропозиції.

Проект Grass знаходиться на перетині DePIN та індустрії AI-даних, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору AI-даних, створюючи децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити AI-моделі більш економічними, ефективними та надійними джерелами даних.

У наступних розділах ми глибше проаналізуємо конкретні механізми, технічні характеристики, сценарії використання та перспективи розвитку проекту Grass.

2. Основна інформація про проект

Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати "майнером" AI-даних, обмінюючи невикористаний трафік на майбутні дивіденди.

Grass будує децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи високоекономічні та різноманітні джерела даних для тренування ШІ. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати токенні винагороди - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен за 10 днів з моменту виходу зріс більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.

Проект отримав підтримку від деяких капіталів, таких як певний капітал, та інших топових капіталів, спираючись на високо-продуктивний ланцюг Solana для реалізації підтвердження даних та їхнього обігу.

Анонімність поточної команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.

2.1 Обсяг послуг

Grass є проєктом DePIN, який збирає та перевіряє дані Інтернету через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, зокрема надає підтримку для розробки штучного інтелекту (AI).

Його основа полягає в тому, що через住宅代理网络(residential proxy network), компаніям дозволяється використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних位置, що є дуже корисним для навчання AI моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.

• Вирішена проблема: традиційний веб-скрапінг зазвичай виконується централізованими системами, що призводить до низької ефективності та можливих помилок або упереджень. Grass має на меті надати надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та реальний час.

• Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуризуються з мінімальним рівнем довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та заохочувати участь через механізми винагород.

• Спосіб участі користувачів: Користувачі можуть почати всього за три кроки: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення вкладення в ширину для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися зростанням AI.

Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: вартість збору даних у децентралізованій мережі є низькою, різноманітність даних є більш багатою; користувачі отримують винагороду за внесок у пропускну здатність, реалізуючи повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість і надійність даних.

2.2 Історія розвитку

Концептуальна стадія: в середині 2022 року проект був запропонований Wynd Labs.

Етап розробки: початок будівництва продукту на початку 2023 року, що означає, що проект вступає у фактичний етап розробки.

Початковий раунд фінансування: У 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США в початковому раунді, яке очолили певний капітал і певний капітал, усього 4,5 мільйона доларів США (, включаючи початковий раунд перед фінансуванням, очолений певним капіталом ).

Тестування користувачів: наприкінці 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться тестування користувачів, щоб залучити ранніх користувачів до участі.

Мі milestones: у квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активних користувачів стало понад 2,5 мільйона.

Перший аерозл: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аерозлу, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ( 10% від загального обсягу постачання ), винагорода для ранніх користувачів.

Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року буде запущено певну торгову платформу та інші біржі, за 10 днів ціна з $0.6 зросла до $3.89, стабільно зростаючи приблизно в 5 разів.

Поточний стан: проект продовжує розширення, триває друга фаза стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.

2.3 Стан команди

Згідно з даними Rootdata, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має ступінь магістра математики та статистики в Університеті Йорка та ступінь бакалавра з інженерної фізики в Університеті Макмастера.

Члени команди всі з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних сферах. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.

Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована у 2022 році, її основним продуктом є Grass.

Командний фон демонструє професійні можливості в галузі блокчейну та штучного інтелекту, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів і користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших учасників може викликати занепокоєння.

2.4 Фінансування та важливі партнери

Інвестори та підтримка

Сідальний раунд: у 2023 році завершено фінансування сідального раунду в розмірі 3,5 мільйона доларів, яке очолили певний капітал і певний капітал. Згідно з Rootdata, після сідального раунду загальний обсяг фінансування досяг 4,5 мільйона доларів, включаючи передсідальний раунд, який очолив певний капітал.

Раунд A: Завершено раунд A фінансування у вересні 2024 року, ведучим інвестором стала певна компанія, участь взяли певна компанія, певна компанія, певна компанія та певна компанія, сума не розголошена.

Інвесторська підтримка: ці інвестори є досить відомими в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проекту в індустрії.

Партнер

Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.

Наразі не згадуються конкретні співпраці з AI-компаніями чи іншими проектами, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.

3. Технічний аналіз проекту

Grass намагається перерозподілити цінність даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.

Мережева архітектура вузлів Grass, інновації в обробці ZKP та дані бухгалтерської книги формують замкнутий робочий процес, що забезпечує децентралізацію всього ланцюга від збору, перевірки до доставки, що добре підтримує його децентралізоване бачення.

Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи зможе технологічна реалізація стабільно відбутися, ще потрібно відстежувати.

![Трава