Глубокий исследовательский отчет Grass: DePIN - яркая звезда, расширяющийся AI-банк данных

Основные моменты TL; DR

• Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?

Ключевым фактором является безбарьерное участие с нулевыми затратами, пользователи являются основой, а остальные факторы - это рычаги.

Grass преодолевает внутреннюю конкуренцию DePIN с помощью двойного двигателя "технологии + модели" - использует нулевое знание и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения подлинности данных, решая проблему "грязных данных" в AI-отрасли; одновременно применяет модель "майнинг полосы пропускания → стимулы на основе баллов", превращая 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, создавая преимущества на стороне предложения.

В связи с резким увеличением потребности в AI-данных, популярностью Solana и DePIN, а также разумными методами ведения бизнеса, Grass заняла лидирующие позиции в области AI-данных DePIN.

• На какие факторы следует обратить внимание в будущем развитии Grass?

Краткосрочное внимание к реализации технологий: удастся ли успешно завершить переход к децентрализации в 2025 году;

Среднесрочное внимание к проверке спроса: объем данных о закупках AI компаний;

Долгосрочное внимание к соблюдению нормативных игр: правила конфиденциальности данных и прав собственности.

Текущий максимальный риск заключается в том, что "бум токенов скрывает вакуум спроса" - если в будущем заказы клиентов AI не увеличатся, идеальный бизнес-цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.

1. Отраслевой фон

Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с проблемой данных AI, тихо начинается движение за равноправие данных.

DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, пропускной способности ) через токенизированные стимулы, создавая распределенную инфраструктурную сеть; в то же время, индустрия ИИ сталкивается с структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и изолированными барьерами, что приводит к тому, что 80% ценности данных не раскрыто.

Будущие конкуренции в области ИИ по своей сути являются двойной игрой между эффективностью получения данных и этической соблюденностью, при этом DePIN предлагает техническое оптимальное решение.

Революционность Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.

1.1 DePIN: Глобальная парадигма перестройки инфраструктуры

Определение и основная логика

В последние годы, с развитием технологий блокчейна и ростом концепции Web3, различные отрасли исследуют пути декомцентризации. DePIN является проявлением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN( в полном объеме означает Децентрализованные Физические Инфраструктурные Сети, децентрализованная физическая инфраструктурная сеть) представляет собой новую экономическую модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность, энергия и т.д.).

Его основная логика заключается в том, что: с помощью токенов, стимулируя, движется вклад сообщества в неиспользуемые ресурсы, строится децентрализованная инфраструктурная сеть, заменяющая высокозатратную и низкоэффективную модель традиционных централизованных сервисов.

Драйверы отрасли

По сравнению с централизованной моделью, децентрализованная трансформация физической инфраструктуры имеет более значительные преимущества по таким аспектам, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экологическая расширяемость.

Сегментированные области и типичные примеры

Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и сети цифровых ресурсов (, такие как хранение и вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения и механизмы стимулов с помощью технологий блокчейн.

• Физическая инфраструктура: на примере одного проекта беспроводной связи, создание глобальной сети связи через развертывание точек доступа в сообществе;

• Цифровая ресурсная сеть: включает в себя децентрализованное хранилище (, распределённые вычисления ) и т.д., формируя модель共享经济 через интеграцию неиспользуемых ресурсов.

Рынок потенциал

Согласно данным Messari, к 2024 году количество устройств DePIN в мире превысит 13 миллионов, а рыночная стоимость достигнет 50 миллиардов долларов, однако уровень проникновения составит 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 годовым темпом роста более 35%.

Его основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов (, например, использование неиспользуемой пропускной способности ) и взрывной спрос (, например, спрос AI на вычислительную мощность и данные ), двусторонний эффект.

Конечно, масштабируемость, конфиденциальность данных и безопасность валидации децентрализованных сетей по-прежнему остаются ключевыми вызовами для развития DePIN.

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

( 1.2 AI-данные требования: всплеск роста и структурные противоречия

"Данные — это нефть нового времени )Данные — это новая нефть###"

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 моделей ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные критически важны для производительности моделей ИИ.

Объем и характеристики требований к данным

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

• Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотацию данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что стало核心瓶颈 коммерциализации;

• Дифференциация сценариев: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от базы случаев, соответствующей требованиям конфиденциальности, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.

Болевые точки традиционного обеспечения данных

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

• Острова данных: данные часто распределены между различными учреждениями и компаниями, обмен и циркуляция данных сталкиваются с многочисленными препятствиями, что приводит к тому, что ресурсы данных не могут быть полностью использованы.

• Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, например, инцидент с платным API одной из социальных платформ вызвал протесты разработчиков;

• Низкая эффективность обращения: изоляция данных и отсутствие стандартизации приводят к дублированию сбора, мировая степень использования данных составляет менее 20%;

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

Путь решения проблемы 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: благодаря механизму стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что приведет к улучшению качества и разнообразия данных, а также повысит обобщающую способность AI моделей.

• Децентрализованная очистка и аннотация: сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, сочетая нулевое доказательство (ZK) для обеспечения достоверности данных;

• Токенизированные стимулы замкнутого цикла: поставщики данных получают токен-вознаграждение, а спросители покупают структурированные наборы данных за токены, формируя прямое соответствие спроса и предложения.

Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных AI, создавая децентрализованную сеть сбора данных, направленную на предоставление более экономичных, более эффективных и более надежных источников данных для обучения AI моделей.

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

! 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 'шахтером' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.

Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователи могут просто установить клиент и внести свой вклад в пропускную способность, получая токеновые вознаграждения - за первый год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токены за 10 дней с момента запуска выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.

Проект получил поддержку от таких топовых инвестиционных институтов, как некоторые капиталы и организации, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.

Текущая анонимность команды остается спорной, прогресс децентрализованной обработки данных требует дальнейшего отслеживания.

( 2.1 Область деятельности

Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность пользовательских устройств, обеспечивая поддержку для разработки искусственного интеллекта )AI###.

Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), что позволяет компаниям использовать интернет-соединения пользователей для доступа к интернет-данным из разных географических мест, что очень полезно для обучения моделей ИИ, требующих разнообразных и географически представительных данных.

• Проблема, которую решает: традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и возможным ошибкам или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, при этом данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, публикацией в различных регионах и актуальностью.

• Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного слоя интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным доверием. Его миссия заключается в том, чтобы предоставить пользователям возможность вносить вклад в слой данных и стимулировать участие через механизмы вознаграждения.

• Способы участия пользователей: пользователю нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент, подключиться и начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления ширины канала для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами роста ИИ.

В общем, ключевые особенности и преимущества Grass заключаются в следующем: низкие затраты на сбор данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, предоставляя пропускную способность, что позволяет реализовать возврат ценности данных; использование технологий блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.

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

( 2.2 Этапы развития

Этап концепции: в середине 2022 года проект был предложен Wynd Labs.

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

Сидировочный раунд финансирования: в 2023 году Grass завершила сидировочный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, который возглавили некоторые капитальные и некоторые учреждения, всего 4,5 миллиона долларов ), включая сидировочный предраунд, возглавленный некоторыми учреждениями ###.

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

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

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

Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на некоторой бирже и других платформах, за 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.

Текущий статус: проект продолжает расширяться, в настоящее время проводится вторая фаза стимуляции 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 Команда

Согласно публичным данным, Grass разработан Wynd Labs, основателем является Андреj Радонйич, который является CEO Wynd Labs и имеет степень магистра математики и статистики Университета Йорка и степень бакалавра инженерной физики Университета Макмастера.

Все члены команды являются сотрудниками Wynd Labs, которые сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, обладая опытом в соответствующей области. Однако конкретная информация о членах команды не была широко раскрыта, только личность Радонича была обнародована.

Согласно открытой информации, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её основным продуктом является Grass.

Фон команды демонстрирует профессиональные способности в области блокчейна и ИИ, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту доверие, но анонимность других членов 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, в котором ведущими инвесторами стали некоторые капиталы и некоторые учреждения. Согласно открытым данным, общий объем финансирования после сидировочного раунда достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный предраунд, возглавляемый некоторыми учреждениями.

Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, ведущее участие определённой организации, участие определённого капитала и других учреждений, сумма не раскрыта.

Поддержка инвесторов: получить эти известные