Grass深度研究報告：DePIN領域的明星項目，AI數據銀行的雄心壯志

要點摘要

• Grass如何在衆多DePIN項目中脫穎而出?

核心在於零門檻的免費挖礦模式，用戶基礎是根本，其他因素都是倍增器。

Grass通過"技術+模式"雙輪驅動突破DePIN行業壁壘 - 利用零知識證明和Solana Layer2架構保證數據真實性,解決AI行業"髒數據"難題;同時採用"帶寬挖礦→積分獎勵"模式將250萬用戶轉化爲數據節點,形成供給端壓倒性優勢。

疊加AI數據需求爆發、Solana和DePIN賽道熱度、合理的運營策略等因素,奠定了AI數據類DePIN項目領軍者地位。

• Grass未來發展需關注哪些關鍵因素?

短期看技術落地:2025年去中心化轉型能否順利完成;

中期看需求驗證:AI企業購買數據規模;

長期看合規博弈:數據隱私與所有權規則。

目前最大風險在於"代幣狂歡掩蓋需求真空" - 如果未來無法實現AI客戶訂單大規模增長,完美的商業閉環可能從"數據-資本"的正向循環,退化爲供給端泡沫。

1. 行業背景

DePIN通過代幣激勵整合全球閒置資源(算力、存儲、帶寬),構建分布式基礎設施網路;與此同時,AI產業面臨數據結構性短缺,巨頭壟斷、隱私爭議與數據孤島,導致80%數據價值未被釋放。

未來AI競爭,本質是數據獲取效率與倫理合規性的雙重博弈,而DePIN提供了技術最優解。

Grass的顛覆性,正在於這二者的融合實現。

1.1 DePIN:重構基礎設施的全球範式

DePIN(去中心化物理基礎設施網路)是一種通過區塊鏈技術整合全球分散物理資源(如算力、存儲、帶寬、能源等)的新型經濟模型。

其核心邏輯在於:**通過代幣激勵驅動社區貢獻閒置資源,構建去中心化的基礎設施網路,**取代傳統中心化服務商的高成本、低效率模式。

相比中心化的模式,對物理基礎設施的去中心化改造,在成本結構、治理模式、網路韌性、生態擴展性等層面均有更大的優勢。

根據Messari的定義,DePIN涵蓋物理基礎設施(如無線網路、能源網路) 與**數字資源網路(如存儲、計算)**兩大類別,並通過區塊鏈技術實現供需匹配和激勵機制。

• 物理基礎設施:以Helium(去中心化無線網路)爲代表,通過社區部署熱點設備構建全球覆蓋的通信網路;

• 數字資源網路:包括某平台(去中心化存儲)、某平台(分布式計算)等,通過整合閒置資源形成共享經濟模式。

根據某數據平台數據,截至2024年,全球DePIN設備數量已突破1300萬臺,市場規模達500億美元,但滲透率不足0.1%,未來十年有望增長100-1000倍。

2024年,DePIN賽道總市值達500億美元,涵蓋350多個項目,年增長率超過35%。

其核心驅動力在於資源效率提升(如閒置帶寬利用)和需求爆發(如AI對算力與數據的需求)的雙邊效應。

當然,去中心化網路的擴展性、數據隱私和安全驗證仍是 DePIN 發展的關鍵挑戰。

1.2 AI數據需求:爆發增長與結構性矛盾

AI 數據的獲取和處理是人工智能發展的核心驅動力,特別是在訓練大型語言模型(如 GPT)和生成式神經網路(如 MidJourney)時。

AI 模型的性能和效果,很大程度上取決於訓練數據的質量和數量。高質量、多元化和地理代表性的數據對 AI 模型的性能至關重要。

數據需求規模與特徵

• 量級躍升:以GPT-4爲例,訓練需45TB以上文本數據,而生成式AI的迭代速度要求數據實時更新與多樣化;

• 成本佔比:AI開發中數據採集、清洗與標注成本佔總預算的40%以上,成爲商業化核心瓶頸;

• 場景分化:自動駕駛需高精度傳感器數據,醫療AI依賴隱私合規的病例庫,社交AI依賴用戶行爲數據。

傳統數據供給痛點

• 數據壁壘:核心企業/主體等巨頭控制廣泛數據源,中小開發者面臨高門檻與不公平定價;

• **數據孤島:**數據往往分散在不同的機構和企業手中,數據共享和流通面臨諸多障礙,導致數據資源無法充分利用

• 數據隱私:數據採集常涉及隱私與版權爭議,如某社交平台API收費事件引發開發者抗議;

• 低效流通:數據孤島與標準化缺失導致重復採集,全球數據利用率不足20%;

• **價值鏈中斷:**創造數據的個體貢獻者,無法在後續數據的使用中獲利。

DePIN的破局路徑

• 分布式數據採集:通過節點網路抓取公開數據(如社交媒體、公共數據庫),降低數據採集的成本,提高數據採集的效率和規模;

• 提升數據質量和多樣性:通過 DePIN 激勵機制,可以吸引更多參與者貢獻數據,從而提高數據的質量和多樣性,提升 AI 模型的泛化能力。

• 去中心化清洗與標注:社區協作完成數據預處理,結合零知識證明(ZK)確保數據真實性;

• 代幣化激勵閉環:數據貢獻者獲得代幣獎勵,需求方以代幣購買結構化數據集,形成供需直接匹配

Grass 項目 正位於 DePIN 與 AI 數據產業的交叉路口,創新性地將 DePIN 理念應用於 AI 數據採集領域,構建了一個去中心化的數據抓取網路,旨在爲 AI 模型訓練提供更經濟、更高效、更可靠的數據來源。

2. 項目基本信息

Grass通過DePIN架構構建去中心化數據抓取網路,爲AI訓練提供高性價比、高多樣性的數據源。用戶僅需安裝客戶端即可貢獻帶寬獲取代幣獎勵 - 上線一年吸引超250萬節點,代幣首發10天漲幅超5倍,驗證其商業邏輯。

項目獲某資本、某資本等頂級資本押注,依托某公鏈高性能鏈實現數據確權與流轉。

當前團隊匿名性還存有爭議,數據處理的去中心化進展有待跟進。

2.1 業務範圍

Grass 是一個 DePIN 項目,通過用戶設備的未使用帶寬,收集和驗證互聯網數據,特別爲人工智能(AI)開發提供支持。

其核心是通過住宅代理網路(residential proxy network),允許公司使用用戶的互聯網連接,來訪問和抓取不同地理位置的互聯網數據,這對於 AI 模型訓練需要多樣化和地理代表性的數據非常有用。

• 解決的問題:傳統網路抓取通常由集中式系統完成,效率低下且容易出現錯誤或偏見。Grass 旨在通過去中心化方式提供可靠、驗證的互聯網數據,且去中心化用戶提供的數據天然具有多樣性、多地區發布、實時的特點。

• 願景與使命:Grass 的願景是創建一個去中心化的互聯網數據層,數據以信任最小化的方式收集、驗證和結構化。其使命是賦予用戶貢獻數據層的權力,並通過獎勵機制激勵參與。

• 用戶參與方式:用戶只需三步即可開始:訪問 Grass 官網,安裝擴展程序/客戶端,連接並開始賺取 Grass Points。這種貢獻帶寬以賺取獎勵的方式,爲普通用戶提供了一個分享 AI 增長紅利的機會。

總結來說,Grass的**關鍵特徵與優勢在於:**去中心化網路抓取數據成本低,數據多樣性更豐富;用戶通過貢獻帶寬賺取獎勵,實現數據價值回歸;使用區塊鏈技術驗證數據,確保數據的透明度和可靠性。

2.2 發展歷程

**概念階段:**2022 年中期,項目由 Wynd Labs 提出概念。

**開發階段:**2023 年初開始產品構建,標志着項目進入實際開發階段。

**種子輪融資:**2023 年,Grass 完成 350 萬美元種子輪融資,由某資本和某資本領投,總計 450 萬美元(包括由某公司領投的種子前輪)。

**用戶測試:**2023年底,推出Chrome瀏覽器擴展程序,開始用戶測試,吸引早期用戶參與。

**裏程碑:**2024 年 4 月,項目宣布超過 200 萬連接節點設備,正在快速增長中。根據某數據平台的數據,截至 2025 年 3 月,其活躍用戶已超過 250 萬。

**首次空投:**2024 年 10 月 21 日宣布進行首次空投,分配 1 億枚 GRASS 代幣(10% 總供應量),獎勵早期用戶。

**上線交易所:**2024年10月28日上線某交易所等交易所,上線10天價格從$0.6到$3.89,穩步漲翻了大約5倍

**當前狀態:**項目繼續擴展,正進行第二階段用戶掛機激勵;計劃推出 Android 和 iPhone 移動應用,以增加網路規模和用戶參與度。

2.3 團隊情況

根據公開數據,Grass 由Wynd Labs開發,創始人是 Andrej Radonjic,他是 Wynd Labs 的 CEO,擁有約克大學數學與統計學碩士學位和麥克馬斯特大學工程物理學士學位。

團隊成員均來自 Wynd Labs,專注於區塊鏈和 AI 技術開發,具備相關領域經驗。但具體成員信息未廣泛公開,僅 Radonjic 的身分被披露。

根據公開數據,Wynd Labs 成立於 2022 年,核心產品即爲Grass。

團隊背景顯示了在區塊鏈和 AI 領域的專業能力,但信息透明度不足可能影響投資者和用戶的信任。Radonjic 的經驗爲項目提供了信譽,但其他成員的匿名性可能引發擔憂。

2.4 融資與重要合作夥伴

投資者與支持

種子輪:2023 年完成 350 萬美元種子輪融資,由某資本和某資本領投。根據公開數據,種子輪後總融資達到 450 萬美元,包括由某公司領投的種子前輪。

A 輪融資:2024 年 9 月完成 A 輪融資,由某資本領投,某資本、某資本、某資本和某資本參與,金額未披露。

投資者支持:上述投資者都是行業內比較知名的投資者。獲得他們的支持也顯示了項目在行業內的認可度。

合作夥伴

區塊鏈平台:基於某公鏈網路構建,項目利用該公鏈的高性能和可擴展性。

目前未明確提及與 AI