Исследовательский отчет о глубине Grass: новая звезда в экосистеме DePIN, восходящий искусственный интеллектуальный банк данных

Обзор ключевых моментов

• Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?

Ключевым фактором является нулевая планка участия, пользователи являются основой, остальные факторы - это рычаги.

Grass через "технологии + модели" двигает вперед DePIN, преодолевая внутреннюю конкуренцию в отрасли - используя доказательства с нулевым разглашением и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения истинности данных, решая проблему "грязных данных" в AI-индустрии; одновременно применяя модель "майнинг пропускной способности → система вознаграждений", превращая 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, создавая преимущества на стороне предложения.

Комбинация резкого роста спроса на данные AI, популярности Solana и DePIN, а также разумной операционной стратегии сформировала лидерство в области данных AI в DePIN.

• На какие ключевые факторы следует обратить внимание при дальнейшем развитии Grass?

Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли успешно завершить децентрализованную трансформацию к 2025 году;

Промежуточная проверка спроса: масштаб закупок данных AI-компаний;

Долгосрочная перспектива соблюдения правил: правила конфиденциальности данных и прав собственности.

В настоящее время наибольшим риском является "бум токенов, скрывающий вакуум спроса" - если в будущем не удастся реализовать массовые заказы клиентов на ИИ, идеальный бизнес-замкнутый цикл может деградировать из положительной циклической связи "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.

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

1. Фоновая информация об отрасли

Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с проблемами данных ИИ, тихо начинается движение за равенство данных.

DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы (вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность) через токеномику, создавая распределенную инфраструктурную сеть; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, что приводит к монополии крупных компаний, спорам о конфиденциальности и барьерам островов, в результате чего 80% стоимости данных остается нераскрытой.

Будущая конкуренция в области ИИ по своей сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и соблюдением этических норм, а DePIN предлагает оптимальное техническое решение.

Революционность Grass заключается в реализации синергии этих двух элементов.

1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры

Определение и основная логика

В последние годы, с развитием технологий блокчейн и ростом концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является проявлением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN (полное название Децентрализованные Физические Инфраструктурные Сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы (такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность, энергия и т.д.) с помощью технологий блокчейн.

Его основная логика заключается в том, что через стимулы в виде токенов побуждаются сообщества к внесению неиспользуемых ресурсов, создавая децентрализованную сеть инфраструктуры, которая заменяет высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных провайдеров.

Драйверы отрасли

В отличие от централизованных моделей, децентрализованная трансформация физической инфраструктуры имеет более значительные преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и экологическая масштабируемость.

Сегментированные области и типичные примеры

Согласно определению Messari, DePIN охватывает две основные категории: физическую инфраструктуру (например, беспроводные сети, энергетические сети) и сети цифровых ресурсов (например, хранилища, вычисления), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов с помощью технологий блокчейн.

• Физическая инфраструктура: в качестве примера Helium (децентрализованная беспроводная сеть) строит глобальную сеть связи через развертывание точек доступа сообществом;

• Цифровая ресурсная сеть: включает в себя Filecoin (децентрализованное хранение), Aethir (распределенные вычисления) и другие, формируя модель совместной экономики за счет интеграции неиспользуемых ресурсов.

Рынок потенциал

Согласно данным Messari, к 2024 году количество глобальных устройств DePIN превысит 13 миллионов, а рыночная стоимость достигнет 50 миллиардов долларов, однако уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.

В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовыми темпами роста более 35%.

Его основным движущим фактором является двусторонний эффект повышения эффективности ресурсов (например, использование неиспользуемой пропускной способности) и взрывного спроса (например, потребность ИИ в вычислительных мощностях и данных).

Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасность верификации остаются ключевыми вызовами для развития DePIN.

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

1.2 AI-данные: Взрывной рост и структурные противоречия

"Данные — это нефть нового времени (Data is the new oil)"

Получение и обработка данных ИИ являются основным двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (таких как GPT) и генеративных нейронных сетей (таких как MidJourney).

Производительность и эффективность модели ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически представительные имеют решающее значение для производительности модели ИИ.

Требования к данным: масштаб и характеристики

• Уровень скачка: на примере GPT-4, для обучения требуется более 45 ТБ текстовых данных, а скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;

• Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в процессе разработки ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что становится ключевым узким местом для коммерциализации;

• Сегментация сцен: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдения конфиденциальности в базе данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.

Болевые точки традиционного обеспечения данных

• Данные барьеры: Крупные предприятия/основные субъекты контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;

• Острова данных: данные часто распределены между разными учреждениями и компаниями, и обмен данными сталкивается с множеством препятствий, что приводит к неэффективному использованию ресурсов данных.

• Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав;

• Низкая эффективность обращения: из-за изоляции данных и отсутствия стандартизации происходит дублирование сбора данных, мировая степень использования данных составляет менее 20%;

• Прерывание цепочки ценности: индивидуальные создатели данных не могут извлечь выгоду из последующего использования данных.

Путь к прорыву DePIN

• Распределенный сбор данных: сбор открытых данных через сеть узлов (таких как социальные медиа, публичные базы данных), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштабов сбора данных;

• Повышение качества и разнообразия данных: с помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для предоставления данных, что, в свою очередь, улучшает качество и разнообразие данных, повышая обобщающую способность моделей ИИ.

• Децентрализованная очистка и аннотация: совместная работа сообщества для предварительной обработки данных, в сочетании с доказательством с нулевым раскрытием (ZK) для обеспечения достоверности данных;

• Токенизированная система поощрения: участники, предоставляющие данные, получают токены в качестве вознаграждения, а стороны, нуждающиеся в данных, покупают структурированные наборы данных за токены, создавая прямое соответствие спроса и предложения.

Проект Grass находится на перекрестке DePIN и индустрии AI-данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных для AI, создав децентрализованную сеть сбора данных, цель которой - предоставить более экономичные, эффективные и надежные источники данных для обучения AI-моделей.

В следующих главах мы глубоко проанализируем конкретные механизмы проекта Grass, его технические особенности, области применения и перспективы будущего развития.

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

2. Основная информация о проекте

Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Каждый пользователь может стать «майнером» AI-данных, обменивая свободную пропускную способность на будущие дивиденды.

Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить вознаграждение в токенах - за первый год привлечено более 2,5 миллионов узлов, а токены за 10 дней после запуска выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.

Проект получил поддержку таких лучших инвесторов, как Polychain и Hack VC, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для обеспечения прав на данные и их передачи.

Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализованной обработке данных требует дальнейшего отслеживания.

2.1 Область деятельности

Grass - это проект DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные с помощью неиспользуемой пропускной способности пользовательских устройств, особенно поддерживая разработки в области искусственного интеллекта (AI).

Его основа заключается в использовании сети residential proxy, которая позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения AI-моделей, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.

• Решаемая проблема: традиционный веб-скрейпинг обычно осуществляется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокой вероятности ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные и проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, а данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественным образом обладают разнообразием, многообразием регионов и актуальностью.

• Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным доверием. Его миссия заключается в том, чтобы предоставить пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизма вознаграждений.

• Способ участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетите официальный сайт Grass, установите расширение/клиент, подключитесь и начните зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления пропускной способности для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.

В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свою полосу пропускания, что позволяет вернуть ценность данных; использование блокчейн-технологий для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.

2.2 Этапы развития

Этап концепции: в середине 2022 года концепция была предложена компанией Wynd Labs.

Этап разработки: Начало построения продукта в начале 2023 года, что ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.

Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершил сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, которое возглавили Polychain Capital и Tribe Capital, всего 4,5 миллиона долларов (включая сидировочное финансирование на предварительном раунде, возглавленное No Limit Holdings).

Тестирование пользователей: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей, чтобы привлечь ранних пользователей к участию.

Этап: В апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. По данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года его активные пользователи превысили 2,5 миллиона.

Первый аэродроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аэродроп, распределение 100 миллионов токенов GRASS (10% от общего объема), награда для ранних пользователей.

Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из торговых платформ и других бирж, за 10 дней цена увеличилась с $0.6 до $3.89, стабильно выросла примерно в 5 раз.

Текущий статус: проект продолжает расширяться, сейчас проходит второй этап мотивации пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и вовлеченность пользователей.

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

2.3 Командная ситуация

Согласно данным платформы, Grass разработан Wynd Labs, а его основатель - Андреј Радонич, который является CEO Wynd Labs и имеет степень магистра математики и статистики Йоркского университета и степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.

Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, обладают опытом в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах не была широко раскрыта, лишь личность Радонича была обнародована.

Согласно данным платформы, Wynd Labs была основана в 2022 году, а их核心产品即为Grass.

Фон команды демонстрирует профессиональные навыки в области блокчейна и ИИ, однако недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту репутацию, но анонимность других участников может вызывать беспокойство.

2.4 Финансирование и важные партнеры

Инвесторы и поддержка

Сидировочный раунд: в 2023 году завершено финансирование сидировочного раунда на сумму 3,5 миллиона долларов, лидерами которого стали Polychain Capital и Tribe Capital. Согласно данным платформы, после сидировочного раунда общий объем финансирования достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный предраунд, возглавляемый No Limit Holdings.

Раунд A: Завершен раунд A финансирования в сентябре 2024 года, ведущим инвестором выступил HackVC, участвуют Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard, сумма не раскрыта.

Инвесторы: HackVC, Poly