Звіт про глибину Grass: нова зірка в екосистемі DePIN, підйом банку даних штучного інтелекту

Огляд основних пунктів

• Як Grass виділяється серед численних DePIN проектів?

Ключовим фактором є нульовий поріг участі, користувачі є основою, а інші фактори є важелями.

Grass через подвійний двигун "технології + моделі"突破є інволюцію в індустрії DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення достовірності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в індустрії ШІ; одночасно застосовуючи модель "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів", перетворюючи 2,5 мільйона користувачів на вузли даних, формуючи перевагу на стороні пропозиції.

Накладення на потребу в даних AI, зростання популярності Solana та DePIN, розумні операційні стратегії та інші фактори сформували лідерську позицію в категорії DePIN даних AI.

• На які ключові фактори слід звернути увагу в подальшому розвитку Grass?

Короткостроковий погляд на реалізацію технологій: чи зможе децентралізований перехід завершитися успішно в 2025 році;

Середньострокова перевірка попиту: обсяги закупівель даних AI-компаніями;

Довгостроковий погляд на відповідність: правила конфіденційності даних та права власності.

Наразі найбільший ризик полягає в тому, що "бум токенів приховує потребу в вакуумі" - якщо в майбутньому не вдасться реалізувати замовлення клієнтів у сфері ШІ, ідеальний бізнес-круг може деградувати з позитивного циклу "дані-капітал" в бульбашку на стороні пропозиції.

1. Галузевий контекст

Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними AI, тихо спалахує рух за рівність даних.

DePIN інтегрує глобальні не використані ресурси (обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність) через токеноміку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо приватності та бар'єрами островів, що призводить до того, що 80% вартості даних не розкрито.

Майбутня конкуренція в сфері ШІ, по суті, є подвійною грою ефективності отримання даних і етичної відповідності, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.

Революційність Grass полягає у реалізації цієї синергії.

1.1 DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури

Визначення та основна логіка

В останні роки, з розвитком технології блокчейн та виникненням концепції Web3, різні сфери шукають шляхи для декомпозиції. DePIN є втіленням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN (повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) - це нова економічна модель, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо) за допомогою технології блокчейн.

Його основна логіка полягає в тому, що: за допомогою токенів стимулювання сприяти внеску спільноти у вільні ресурси, будувати децентралізовану інфраструктурну мережу, замінюючи традиційних централізованих постачальників з високими витратами та низькою ефективністю.

Драйвери галузі

На відміну від централізованої моделі, 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 дві основні категорії: фізичну інфраструктуру (таку як бездротові мережі, енергетичні мережі) та мережі цифрових ресурсів (такі як зберігання, обчислення), і реалізує відповідність між попитом і пропозицією, а також механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.

• Фізична інфраструктура: на прикладі Helium (децентралізована бездротова мережа) створення глобальної комунікаційної мережі шляхом розгортання точок доступу спільнотою;

• Цифрова ресурсна мережа: включає Filecoin (децентралізоване зберігання), Aethir (розподілені обчислення) тощо, шляхом інтеграції вільних ресурсів для формування моделі спільної економіки.

Ринковий потенціал

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

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

Його основний двигун полягає в підвищенні ефективності ресурсів (наприклад, використання невикористаних смуг пропускання) та двосторонньому ефекті сплеску попиту (наприклад, попит штучного інтелекту на обчислювальні потужності та дані).

Звичайно, масштабованість, конфіденційність даних та безпечна верифікація в децентралізованих мережах залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.

! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту

1.2 AI дані потреби: вибухове зростання та структурні суперечності

"Дані — нова нафта"

Отримання та обробка даних AI є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей (таких як GPT) та генеративних нейронних мереж (таких як MidJourney).

Продуктивність і ефективність AI моделей значною мірою залежать від якості та кількості навчальних даних. Високоякісні, різноманітні та географічно представлені дані є критично важливими для продуктивності AI моделей.

Обсяг та характеристики вимог до даних

• Стрибок у масштабах: наприклад, для GPT-4 потрібно понад 45 ТБ текстових даних для навчання, тоді як швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювалися в реальному часі та були різноманітними;

• Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних в розробці ШІ становлять більше 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;

• Сценарна диференціація: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від бази випадків, що відповідає вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.

Традиційні проблеми постачання даних

• Бар'єри даних: великі підприємства / основні учасники контролюють широкі джерела даних, малим та середнім розробникам важко пройти високий бар'єр та отримати справедливі ціни;

• Острівці даних: дані часто розосереджені в різних установах і підприємствах, обмін і циркуляція даних стикаються з багатьма перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.

• Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з суперечками щодо конфіденційності та авторських прав;

• Неефективний обіг: острови даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних становить менше 20%;

• Переривання ціннісного ланцюга: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.

Шлях до розв'язання DePIN

• Розподілений збір даних: за допомогою мережі вузлів збирати відкриті дані (такі як соціальні медіа, публічні бази даних), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштаб збірки даних;

• Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що призведе до підвищення якості та різноманітності даних, а також покращення здатності узагальнення AI-моделей.

• Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для виконання попередньої обробки даних, в поєднанні з доказами нульових знань (ZK) для забезпечення достовірності даних;

• Токенізоване заохочення замкнутого циклу: учасники внеску даних отримують токенні винагороди, замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту та пропозиції.

Проект Grass розташований на перехресті DePIN та AI даних, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору AI даних, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити більш економічні, більш ефективні та більш надійні джерела даних для навчання AI моделей.

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

2. Основна інформація про проект

Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Кожен користувач може стати "майнером" AI-даних, обмінюючи вільну смугу пропускання на майбутні дивіденди.

Grass створює децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи економічно вигідні та різноманітні джерела даних для навчання AI. Користувачам лише потрібно встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати винагороди у токенах - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен за 10 днів після запуску зріс більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.

Проект отримав підтримку від таких провідних інвесторів, як Polychain, Hack VC, спираючись на високо продуктивний ланцюг Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.

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

2.1 Область діяльності

Grass є DePIN проектом, який збирає та верифікує дані Інтернету через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, надаючи підтримку, зокрема, для розробки штучного інтелекту (ШІ).

Його основою є мережа житлових проксі (residential proxy network), яка дозволяє компаніям 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.

• Вирішене питання: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і схильним до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету через децентралізований підхід, і дані, надані децентралізованими користувачами, природно відрізняються різноманіттям, публікацією з різних регіонів та реальним часом.

• Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого шару інтернет-даних, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у шар даних і стимулювати участь через механізм винагород.

• Спосіб участі користувачів: користувачі можуть розпочати всього за три кроки: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися і почати заробляти Grass Points. Цей спосіб внесення пропускної здатності для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися зростанням AI.

Підсумовуючи, ключові особливості та переваги Grass полягають у наступному: низька вартість збору даних у децентралізованій мережі, більша різноманітність даних; користувачі отримують винагороду за внесок в ширину каналу, що дозволяє повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість і надійність даних.

2.2 Розвиток

Концептуальний етап: середина 2022 року, проект був запропонований компанією Wynd Labs.

Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року, що означає, що проект переходить у стадію фактичної розробки.

Сідневе фінансування: у 2023 році Grass завершила сідневе фінансування на суму 3,5 мільйона доларів, яке очолили Polychain Capital та Tribe Capital, загалом 4,5 мільйона доларів (включаючи сідневе фінансування перед раундом, яке очолило No Limit Holdings).

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

М milestone: у квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів, які швидко зростають. За даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.

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

Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній торговій платформі та інших біржах, протягом 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.

Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза мотивації користувачів; планується випустити мобільні додатки для Android та iPhone, щоб збільшити мережевий масштаб і залученість користувачів.

2.3 Стан команди

Згідно з даними платформи, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики університету Йорка та ступінь бакалавра з інженерної фізики університету Макмастера.

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

Згідно з даними платформи, Wynd Labs була заснована в 2022 році, її основним продуктом є Grass.

Команда має професійні навички в галузі блокчейну та штучного інтелекту, проте недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутації, але анонімність інших членів може викликати занепокоєння.

2.4 Фінансування та важливі партнери

Інвестори та підтримка

Сідловий раунд: у 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на суму 3,5 мільйона доларів, яке очолили Polychain Capital та Tribe Capital. За даними платформи, загальний обсяг фінансування після сідлового раунду становить 4,5 мільйона доларів, включаючи передсідловий раунд, лідером якого виступила No Limit Holdings.

Раунд A: Завершено фінансування раунду A у вересні 2024 року, ведучим інвестором виступила HackVC, а також брали участь Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard, сума не розголошена.

Підтримка інвесторів: HackVC, Poly