Báo cáo nghiên cứu sâu về Grass: Các dự án nổi bật trong lĩnh vực DePIN, sự trỗi dậy và thách thức của ngân hàng dữ liệu AI

Nội dung chính TL; DR

Grass làm thế nào để nổi bật giữa nhiều dự án DePIN?

Yếu tố cốt lõi là tham gia không cần điều kiện, người dùng là nền tảng, các yếu tố khác đều là đòn bẩy.

Grass thông qua "công nghệ + mô hình" động cơ đôi vượt qua sự nội chiến DePIN - sử dụng chứng minh không kiến thức và kiến trúc Solana Layer2 đảm bảo tính xác thực của dữ liệu, giải quyết vấn đề "dữ liệu bẩn" trong ngành AI; đồng thời áp dụng mô hình "khai thác băng thông → khuyến khích điểm" để chuyển đổi 2,5 triệu người dùng thành nút dữ liệu, tạo ra lợi thế ở phía cung.

Sự bùng nổ nhu cầu dữ liệu AI, cơn sốt Solana và DePIN, cùng với các chiến lược vận hành hợp lý đã tạo nên vị thế dẫn đầu của DePIN trong lĩnh vực dữ liệu AI.

Sự phát triển tiếp theo của Grass cần chú ý đến những yếu tố nào?

Nhìn ngắn hạn về việc áp dụng công nghệ: Liệu việc chuyển đổi phi tập trung vào năm 2025 có thể hoàn thành suôn sẻ?

Xác thực nhu cầu nhìn chung: Quy mô dữ liệu mua sắm của các doanh nghiệp AI;

Nhìn từ dài hạn về trò chơi tuân thủ: quy tắc về quyền sở hữu và quyền riêng tư dữ liệu.

Rủi ro lớn nhất hiện nay là "cuộc vui token che giấu khoảng trống nhu cầu" - nếu trong tương lai không thể hiện thực hóa việc gia tăng đơn hàng của khách hàng AI, vòng khép kín thương mại hoàn hảo có thể thoái hóa từ vòng tuần hoàn tích cực "dữ liệu - vốn" thành bong bóng ở phía cung.

1. Bối cảnh ngành

Khi sự dân chủ hóa sức mạnh tính toán của DePIN gặp phải khó khăn dữ liệu của AI, một phong trào bình đẳng dữ liệu đã âm thầm bùng nổ.

DePIN thông qua nền kinh tế token tích hợp các tài nguyên nhàn rỗi toàn cầu ( sức mạnh tính toán, lưu trữ, băng thông ), xây dựng mạng lưới cơ sở hạ tầng phân tán; đồng thời, ngành công nghiệp AI đối mặt với tình trạng thiếu hụt dữ liệu cấu trúc, sự độc quyền của các ông lớn, tranh cãi về quyền riêng tư và rào cản cô lập, dẫn đến 80% giá trị dữ liệu chưa được phát huy.

Cạnh tranh AI trong tương lai, về bản chất là cuộc đấu tranh kép giữa hiệu quả thu thập dữ liệu và tính tuân thủ đạo đức, trong khi DePIN cung cấp giải pháp kỹ thuật tối ưu.

Sự đột phá của Grass nằm ở việc kết hợp hai yếu tố này.

1.1 DePIN: Tái cấu trúc mô hình cơ sở hạ tầng toàn cầu

Định nghĩa và logic cốt lõi

Trong những năm gần đây, với sự trưởng thành của công nghệ blockchain và sự xuất hiện của tư tưởng Web3, các ngành công nghiệp đang khám phá con đường chuyển đổi phi tập trung. DePIN chính là sự thể hiện của xu hướng này trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng. DePIN( có tên đầy đủ là Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung, mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) là một mô hình kinh tế mới thông qua công nghệ blockchain tích hợp các tài nguyên vật lý phân tán toàn cầu( như sức mạnh tính toán, lưu trữ, băng thông, năng lượng, v.v.).

Cốt lõi của logic này là: thông qua việc khuyến khích token để thúc đẩy cộng đồng đóng góp tài nguyên nhàn rỗi, xây dựng mạng lưới cơ sở hạ tầng phi tập trung, thay thế mô hình chi phí cao, hiệu quả thấp của các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống.

Động lực ngành

So với mô hình tập trung, việc cải tạo phi tập trung cơ sở hạ tầng vật lý có nhiều lợi thế hơn về cấu trúc chi phí, mô hình quản trị, độ bền mạng, khả năng mở rộng sinh thái.

Lĩnh vực phân khúc và các trường hợp điển hình

Theo định nghĩa của Messari, DePIN bao gồm cơ sở hạ tầng vật lý ( như mạng không dây, mạng năng lượng ) và mạng tài nguyên số ( như lưu trữ, tính toán ) thuộc hai loại lớn, và thông qua công nghệ blockchain để thực hiện việc khớp nhu cầu và cơ chế khuyến khích.

• Cơ sở hạ tầng vật lý: đại diện cho một mạng không dây phi tập trung, xây dựng mạng lưới truyền thông bao phủ toàn cầu thông qua việc triển khai thiết bị điểm phát sóng bởi cộng đồng;

• Mạng lưới tài nguyên số: bao gồm một số lưu trữ phi tập trung, một số tính toán phân tán, v.v., thông qua việc tích hợp tài nguyên nhàn rỗi để hình thành mô hình kinh tế chia sẻ.

Tiềm năng thị trường

Theo dữ liệu từ Messari, tính đến năm 2024, số lượng thiết bị DePIN toàn cầu đã vượt qua 13 triệu chiếc, quy mô thị trường đạt 50 tỷ USD, nhưng tỷ lệ thâm nhập chưa đủ 0,1%, trong 10 năm tới có khả năng tăng trưởng từ 100-1000 lần.

Năm 2024, tổng giá trị thị trường DePIN đạt 50 tỷ USD, bao gồm hơn 350 dự án, tỷ lệ tăng trưởng hàng năm vượt quá 35%.

Động lực cốt lõi của nó nằm ở việc nâng cao hiệu quả tài nguyên ( như việc sử dụng băng thông nhàn rỗi ) và sự bùng nổ nhu cầu ( như nhu cầu về sức mạnh tính toán và dữ liệu của AI ) trong hiệu ứng hai chiều.

Tất nhiên, khả năng mở rộng của mạng phi tập trung, quyền riêng tư dữ liệu và xác thực an ninh vẫn là những thách thức chính trong sự phát triển của DePIN.

1.2 Nhu cầu dữ liệu AI: Tăng trưởng bùng nổ và mâu thuẫn cấu trúc

"Dữ liệu là dầu mỏ của thời đại mới"

Việc thu thập và xử lý dữ liệu AI là động lực cốt lõi cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là khi đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn ( như GPT ) và mạng nơ-ron sinh ( như MidJourney ).

Hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI phụ thuộc rất lớn vào chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo. Dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có tính đại diện về địa lý là rất quan trọng đối với hiệu suất của mô hình AI.

Quy mô và đặc điểm nhu cầu dữ liệu

• Bước nhảy vọt: Lấy GPT-4 làm ví dụ, việc đào tạo cần hơn 45TB dữ liệu văn bản, trong khi tốc độ lặp lại của AI sinh tạo đòi hỏi dữ liệu phải được cập nhật và đa dạng hóa theo thời gian.

• Tỷ lệ chi phí: Chi phí thu thập, làm sạch và gán nhãn dữ liệu trong phát triển AI chiếm hơn 40% tổng ngân sách, trở thành nút thắt cốt lõi trong thương mại hóa;

• Phân hóa cảnh: Lái xe tự động cần dữ liệu cảm biến độ chính xác cao, AI y tế phụ thuộc vào kho hồ sơ bệnh án tuân thủ quyền riêng tư, AI xã hội phụ thuộc vào dữ liệu hành vi người dùng.

Điểm đau trong việc cung cấp dữ liệu truyền thống

• Rào cản dữ liệu: Các doanh nghiệp/chủ thể cốt lõi và các ông lớn kiểm soát nguồn dữ liệu rộng rãi, các nhà phát triển nhỏ và vừa phải đối mặt với rào cản cao và định giá không công bằng;

• Đảo dữ liệu: Dữ liệu thường phân tán trong tay các tổ chức và doanh nghiệp khác nhau, việc chia sẻ và lưu thông dữ liệu gặp nhiều trở ngại, dẫn đến việc tài nguyên dữ liệu không thể được sử dụng đầy đủ.

• Quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu thường liên quan đến tranh chấp về quyền riêng tư và bản quyền, như sự kiện thu phí API của một nền tảng mạng xã hội đã gây ra sự phản đối từ các nhà phát triển;

• Lưu thông không hiệu quả: Đảo dữ liệu và thiếu chuẩn hóa dẫn đến việc thu thập dữ liệu trùng lặp, tỷ lệ sử dụng dữ liệu toàn cầu chưa đến 20%;

• Gián đoạn chuỗi giá trị: các cá nhân tạo ra dữ liệu không thể thu lợi từ việc sử dụng dữ liệu sau này.

Đường phá vỡ của DePIN

• Thu thập dữ liệu phân tán: Thông qua mạng lưới nút để thu thập dữ liệu công khai ( như mạng xã hội, cơ sở dữ liệu công cộng ), giảm chi phí thu thập dữ liệu, nâng cao hiệu quả và quy mô thu thập dữ liệu;

• Nâng cao chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu: Thông qua cơ chế khuyến khích DePIN, có thể thu hút nhiều người tham gia hơn đóng góp dữ liệu, từ đó nâng cao chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu, cải thiện khả năng tổng quát của mô hình AI.

• Rửa và gán nhãn phi tập trung: Cộng đồng hợp tác hoàn thành tiền xử lý dữ liệu, kết hợp chứng minh không kiến thức (ZK) để đảm bảo tính xác thực của dữ liệu;

• Khuyến khích token hóa khép kín: Người đóng góp dữ liệu nhận phần thưởng bằng token, bên có nhu cầu mua tập dữ liệu có cấu trúc bằng token, tạo thành sự khớp trực tiếp cung cầu.

Dự án Grass đang nằm ở giao điểm giữa DePIN và ngành công nghiệp dữ liệu AI, sáng tạo áp dụng khái niệm DePIN vào lĩnh vực thu thập dữ liệu AI, xây dựng một mạng lưới thu thập dữ liệu phi tập trung, nhằm cung cấp nguồn dữ liệu kinh tế, hiệu quả và đáng tin cậy hơn cho việc huấn luyện mô hình AI.

Trong các chương tiếp theo, chúng ta sẽ phân tích sâu về cơ chế cụ thể, đặc điểm kỹ thuật, các tình huống ứng dụng và triển vọng phát triển trong tương lai của dự án Grass.

2. Thông tin cơ bản về dự án

Sự mở rộng nhanh chóng của Grass không thể tách rời khỏi ngưỡng tham gia cực thấp của nó. Điều này cho phép mỗi người dùng trở thành "thợ mỏ" dữ liệu AI, đổi băng thông nhàn rỗi lấy lợi nhuận trong tương lai.

Grass xây dựng mạng lưới thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua kiến trúc DePIN, cung cấp nguồn dữ liệu có hiệu suất chi phí cao và đa dạng cho việc đào tạo AI. Người dùng chỉ cần cài đặt khách hàng để đóng góp băng thông và nhận phần thưởng bằng token - trong một năm ra mắt đã thu hút hơn 2,5 triệu nút, token tăng giá hơn 5 lần trong 10 ngày đầu tiên, xác nhận logic kinh doanh của nó.

Dự án nhận được sự đầu tư từ một số quỹ đầu tư hàng đầu, dựa vào chuỗi Solana có hiệu suất cao để thực hiện xác nhận và lưu thông dữ liệu.

Tính ẩn danh của đội ngũ hiện tại vẫn còn gây tranh cãi, tiến độ phân cấp trong xử lý dữ liệu cần được theo dõi.

2.1 Phạm vi hoạt động

Grass là một dự án DePIN, thu thập và xác minh dữ liệu Internet thông qua băng thông không sử dụng của thiết bị người dùng, đặc biệt hỗ trợ phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).

Cốt lõi của nó là thông qua mạng proxy dân cư (residential proxy network), cho phép các công ty sử dụng kết nối internet của người dùng để truy cập và thu thập dữ liệu internet từ các vị trí địa lý khác nhau, điều này rất hữu ích cho việc đào tạo mô hình AI cần dữ liệu đa dạng và đại diện theo địa lý.

• Vấn đề được giải quyết: Việc thu thập dữ liệu trên mạng truyền thống thường được thực hiện bởi các hệ thống tập trung, hiệu quả thấp và dễ xảy ra lỗi hoặc thiên kiến. Grass nhằm cung cấp dữ liệu internet đáng tin cậy, đã được xác minh thông qua cách tiếp cận phi tập trung, và dữ liệu do người dùng phi tập trung cung cấp có đặc điểm tự nhiên là đa dạng, phát hành từ nhiều khu vực và theo thời gian thực.

• Tầm nhìn và sứ mệnh: Tầm nhìn của Grass là tạo ra một lớp dữ liệu internet phi tập trung, dữ liệu được thu thập, xác minh và cấu trúc theo cách tối thiểu hóa lòng tin. Sứ mệnh của nó là trao quyền cho người dùng đóng góp vào lớp dữ liệu và khuyến khích sự tham gia thông qua cơ chế thưởng.

• Cách tham gia của người dùng: Người dùng chỉ cần ba bước để bắt đầu: Truy cập trang web chính thức của Grass, cài đặt tiện ích mở rộng/ứng dụng, kết nối và bắt đầu kiếm Grass Points. Cách đóng góp băng thông để kiếm phần thưởng này mang đến cho người dùng bình thường một cơ hội chia sẻ lợi ích từ sự phát triển của AI.

Tóm lại, các đặc điểm và lợi thế chính của Grass nằm ở: mạng phi tập trung có chi phí thu thập dữ liệu thấp, sự đa dạng dữ liệu phong phú hơn; người dùng có thể kiếm phần thưởng bằng cách đóng góp băng thông, thực hiện giá trị dữ liệu trở lại; sử dụng công nghệ blockchain để xác minh dữ liệu, đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của dữ liệu.

2.2 Quá trình phát triển

Giai đoạn khái niệm: Giữa năm 2022, dự án được Wynd Labs đưa ra khái niệm.

Giai đoạn phát triển: Bắt đầu xây dựng sản phẩm vào đầu năm 2023, đánh dấu việc dự án bước vào giai đoạn phát triển thực tế.

Vòng gọi vốn hạt giống: Năm 2023, Grass hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3,5 triệu USD, do một số quỹ đầu tư dẫn dắt, tổng cộng 4,5 triệu USD ( bao gồm vòng trước hạt giống do một số quỹ đầu tư dẫn dắt ).

Kiểm tra người dùng: Vào cuối năm 2023, ra mắt tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome, bắt đầu kiểm tra người dùng, thu hút người dùng sớm tham gia.

Cột mốc: Tháng 4 năm 2024, dự án thông báo có hơn 2 triệu thiết bị nút kết nối, đang tăng trưởng nhanh chóng. Theo dữ liệu từ DePIN Scan, tính đến tháng 3 năm 2025, số người dùng hoạt động của nó đã vượt quá 2,5 triệu.

Airdrop đầu tiên: Vào ngày 21 tháng 10 năm 2024 sẽ công bố airdrop đầu tiên, phân phối 100 triệu token GRASS ( 10% tổng cung ), thưởng cho người dùng sớm.

Sàn giao dịch: Ngày 28 tháng 10 năm 2024, niêm yết trên một nền tảng giao dịch và các sàn giao dịch khác, giá tăng từ $0.6 lên $3.89 trong 10 ngày, tăng trưởng ổn định gấp khoảng 5 lần.

Trạng thái hiện tại: Dự án tiếp tục mở rộng, đang tiến hành giai đoạn hai của khuyến khích người dùng挂机; kế hoạch ra mắt ứng dụng di động Android và iPhone để tăng quy mô mạng lưới và mức độ tham gia của người dùng.

2.3 Tình hình đội ngũ

Theo dữ liệu của Rootdata, Grass được phát triển bởi Wynd Labs, người sáng lập là Andrej Radonjic, ông là CEO của Wynd Labs, sở hữu bằng thạc sĩ toán học và thống kê của Đại học York và bằng cử nhân vật lý kỹ thuật của Đại học McMaster.

Các thành viên trong nhóm đều đến từ Wynd Labs, tập trung vào phát triển công nghệ blockchain và AI, có kinh nghiệm trong lĩnh vực liên quan. Tuy nhiên, thông tin cụ thể về các thành viên chưa được công khai rộng rãi, chỉ có danh tính của Radonjic được tiết lộ.

Theo Tracxn, Wynd Labs được thành lập vào năm 2022, sản phẩm cốt lõi chính là Grass.

Nền tảng đội ngũ cho thấy khả năng chuyên môn trong lĩnh vực blockchain và AI, nhưng sự thiếu minh bạch thông tin có thể ảnh hưởng đến lòng tin của nhà đầu tư và người dùng. Kinh nghiệm của Radonjic mang lại uy tín cho dự án, nhưng sự ẩn danh của các thành viên khác có thể gây ra lo ngại.

2.4 Tài trợ và đối tác quan trọng

Nhà đầu tư và hỗ trợ

Vòng hạt giống: Hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3,5 triệu đô la vào năm 2023, được dẫn dắt bởi một quỹ đầu tư nào đó. Theo Rootdata, tổng số vốn huy động sau vòng hạt giống đạt 4,5 triệu đô la, bao gồm vòng gọi vốn trước hạt giống do một quỹ đầu tư nào đó dẫn dắt.

Vòng A: Hoàn thành vòng A vào tháng 9 năm 2024, do một quỹ đầu tư dẫn dắt, các quỹ đầu tư khác tham gia bao gồm một quỹ, một quỹ, một quỹ và một quỹ, số tiền không được công bố.

Hỗ trợ từ nhà đầu tư: Những nhà đầu tư này đều là những người nổi tiếng trong ngành. Nhận được sự hỗ trợ của họ cũng cho thấy sự công nhận của dự án trong ngành.

Đối tác

Nền tảng blockchain: xây dựng trên mạng Solana, dự án tận dụng hiệu suất cao và khả năng mở rộng của Solana.

Hiện tại chưa đề cập rõ ràng đến hợp tác cụ thể với các công ty AI hoặc các dự án khác, nhưng hệ sinh thái của mạng Solana có thể cung cấp cơ hội hợp tác trong tương lai.

3. Phân tích kỹ thuật dự án

Grass cố gắng phân phối giá trị dữ liệu từ các công ty công nghệ lớn cho người dùng thông thường.

Mạng lưới nút trong kiến trúc công nghệ Grass, đổi mới xử lý ZKP, sổ cái dữ liệu, ba yếu tố này tạo thành quy trình làm việc khép kín, từ thu thập, xác minh đến giao hàng, toàn bộ chuỗi phi tập trung, hỗ trợ tốt cho tầm nhìn phi tập trung của nó.

Tuy nhiên, các hoạt động tập trung hiện tại cần phải giải quyết, việc thực hiện công nghệ có thể được triển khai một cách ổn định hay không vẫn cần được theo dõi.

![Cỏ