Informe de investigación profunda sobre Grass: DePIN, la estrella brillante, el banco de datos de IA en expansión

Contenido clave TL; DR

• ¿Cómo puede Grass destacar entre los numerosos proyectos DePIN?

El factor clave es la participación sin barreras y sin costo, los usuarios son la base, y los demás factores son palancas.

Grass a través del doble motor "tecnología + modelo" rompe la competencia interna de DePIN - utiliza pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Layer2 de Solana para asegurar la veracidad de los datos, abordando el problema de los "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, adopta el modelo "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir 2.5 millones de usuarios en nodos de datos, formando así una ventaja en el lado de la oferta.

Combinando el aumento explosivo de la demanda de datos de IA, la popularidad de Solana y DePIN, y métodos de operación razonables, Grass ha establecido su posición como líder en el ámbito de DePIN para datos de IA.

• ¿Qué factores deben tenerse en cuenta para el desarrollo futuro de Grass?

Atención a la implementación tecnológica a corto plazo: ¿podrá completarse con éxito la transición descentralizada en 2025?

Atención a la validación de la demanda a medio plazo: escala de datos de compras de empresas de IA;

Atención a largo plazo sobre el juego de la conformidad: privacidad de datos y reglas de propiedad.

El mayor riesgo actual radica en "la celebración de tokens oculta un vacío de demanda" - si en el futuro los pedidos de clientes de IA no logran crecer, el ciclo comercial perfecto podría degenerar de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja en el lado de la oferta.

1. Contexto de la industria

Cuando la democratización de la potencia de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento silencioso por la igualdad de datos estalla.

DePIN integra recursos globales ociosos a través de incentivos de tokens ( capacidad de cálculo, almacenamiento, ancho de banda ), construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y barreras de islas, lo que resulta en que el 80% del valor de los datos no se libera.

La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego entre la eficiencia de adquisición de datos y la conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.

La disrupción de Grass radica en la realización de esta fusión.

1.1 DePIN: Reconstruir el paradigma global de la infraestructura

Definición y lógica central

En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el auge del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es una manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN(, cuyo nombre completo es Redes de Infraestructura Física Descentralizada, es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos globales descentralizados a través de la tecnología blockchain, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc. ).

Su lógica central radica en: impulsar la contribución comunitaria de recursos ociosos a través de incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.

Impulso de la industria

En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.

Segmentos de mercado y casos típicos

Según la definición de Messari, DePIN abarca dos categorías de infraestructura física ( como redes inalámbricas, redes de energía ) y redes de recursos digitales ( como almacenamiento y computación ), y logra la coincidencia de oferta y demanda así como mecanismos de incentivo a través de la tecnología blockchain.

• Infraestructura física: tomando como ejemplo un proyecto de comunicación inalámbrica, se construye una red de comunicación de cobertura global a través del despliegue de dispositivos de punto de acceso en la comunidad;

• Red de recursos digitales: incluye un proyecto de almacenamiento ( almacenamiento descentralizado ), un proyecto de cálculo ( cálculo distribuido ), etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.

Potencial de mercado

Según los datos de Messari, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. Se espera que crezca entre 100 y 1000 veces en la próxima década.

En 2024, el valor total de mercado del sector DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.

Su impulso central radica en la mejora de la eficiencia de los recursos (, como la utilización de ancho de banda ocioso ) y la explosión de la demanda (, como la necesidad de AI de potencia de cálculo y datos ), en un efecto bilateral.

Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.

( 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales

"Los datos son el petróleo de la nueva era )Los datos son el nuevo petróleo###"

La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar grandes modelos de lenguaje ( como GPT) y redes neuronales generativas ( como MidJourney).

El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversidad y representación geográfica son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.

Escala y características de la demanda de datos

• Aumento de nivel: tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45TB de datos textuales para el entrenamiento, mientras que la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;

• Proporción de costos: Los costos de recolección, limpieza y anotación de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico para la comercialización;

• Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.

Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales

• Barreras de datos: las empresas/actores centrales y otros gigantes controlan amplias fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras de entrada y precios injustos;

• Islas de datos: los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que impide que los recursos de datos se utilicen plenamente.

• Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo involucra disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de API en una plataforma social que provocó protestas de los desarrolladores;

• Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;

• Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que generan datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.

Ruta de solución para DePIN

• Recolección de datos distribuidos: a través de una red de nodos, se capturan datos públicos ( como redes sociales, bases de datos públicas ), reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recolección de datos;

• Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se puede atraer a más participantes a contribuir con datos, mejorando así la calidad y diversidad de los datos, y aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.

• Lavado y etiquetado descentralizados: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero (ZK) para asegurar la veracidad de los datos;

• Incentivos de tokenización en ciclo cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de oferta y demanda.

El proyecto Grass se encuentra en la intersección entre DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.

En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.

2. Información básica del proyecto

La rápida expansión de Grass no podría lograrse sin su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, intercambiando el ancho de banda ocioso por dividendos futuros.

Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-beneficio y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año en línea, ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el precio del token aumentó más de 5 veces en los primeros 10 días, validando su lógica comercial.

El proyecto ha sido respaldado por importantes instituciones de inversión como ciertos capitales y ciertas organizaciones, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la verificación y el flujo de datos.

La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización del procesamiento de datos necesita ser seguido.

( 2.1 Ámbito de negocios

Grass es un proyecto DePIN que recopila y verifica datos de internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, apoyando especialmente el desarrollo de inteligencia artificial )AI###.

Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales (residential proxy network), que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y raspar datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversificados y representativos geográficamente.

• Problema resuelto: La captura de datos en redes tradicionales generalmente es realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en baja eficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificables mediante un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen inherentemente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.

• Visión y Misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y estimular la participación mediante un mecanismo de recompensas.

• Forma de participación del usuario: el usuario solo necesita tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Este método de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas brinda a los usuarios comunes una oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.

En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.

( 2.2 Desarrollo

Etapa conceptual: a mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.

Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.

Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierta institución, totalizando 4.5 millones de dólares ), incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por cierta institución ###.

Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas con usuarios y atrayendo la participación de usuarios tempranos.

Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció que superó los 2 millones de dispositivos de nodos conectados, y está creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, su número de usuarios activos ha superado los 2.5 millones.

Airdrop inicial: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribución de 100 millones de tokens GRASS (, 10% del suministro total ), recompensas para los primeros usuarios.

Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024 se lanzará en ciertos intercambios y plataformas, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.

Estado actual: el proyecto continúa expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios que están en espera; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone, con el fin de aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.

( 2.3 Situación del equipo

Según datos públicos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York, así como una licenciatura en física aplicada de la Universidad McMaster.

Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y AI, y tienen experiencia en campos relacionados. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.

Según información pública, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.

El fondo del equipo muestra una capacidad profesional en los campos de blockchain y AI, pero la falta de transparencia de la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic proporciona credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros podría generar preocupaciones.

) 2.4 Financiamiento y socios importantes

Inversores y apoyo

Ronda de semillas: En 2023 se completó una ronda de financiamiento de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierta institución. Según datos públicos, el financiamiento total después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda de financiamiento anterior liderada por cierta institución.

Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por una institución, con la participación de cierto capital y otras instituciones, el monto no fue divulgado.

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