تقرير بحثي عن Grassالعمق: DePIN نجم لامع، بنك بيانات AI في مرحلة التوسع
محتوى النقاط TL; DR
Grass تميزت في مشروع DePIN من خلال نموذج المشاركة بدون عوائق
الميزة الأساسية تكمن في "التكنولوجيا + النموذج" كقوة دافعة مزدوجة:
الجانب الفني: إثبات المعرفة الصفرية وبنية Solana Layer2 تضمن صحة البيانات، وتحل مشكلة "البيانات الفاسدة" في صناعة الذكاء الاصطناعي؛
مستوى النموذج: من خلال "تعدين النطاق الترددي → تحفيز النقاط" يتم تحويل 2.5 مليون مستخدم إلى نقاط بيانات، مما يشكل ميزة في جانب العرض.
مع تزايد الطلب على بيانات الذكاء الاصطناعي ودعم نظام سولانا، أصبحت Grass المشروع الرائد في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي.
نقاط مفصلية في تطوير Grass المستقبلية
هل يمكن إكمال التحول اللامركزي بنجاح في عام 2025؟
المرحلة المتوسطة: حجم شراء البيانات الفعلي لشركات الذكاء الاصطناعي
المدى الطويل: اتجاهات سياسة تنظيم خصوصية البيانات وحقوق الملكية
الخطر الأكبر الحالي هو "تداول الرموز يغطي فراغ الطلب" - إذا لم تتمكن طلبات العملاء في المستقبل من الذكاء الاصطناعي من التوسع، فقد تتدهور الحلقة التجارية المثالية من الدورة الإيجابية "البيانات - رأس المال" إلى فقاعة على جانب العرض.
يعمل DePIN على دمج الموارد العالمية غير المستخدمة من خلال تحفيز الرموز، مثل ( القدرة الحسابية، التخزين، وعرض النطاق الترددي )، لبناء شبكة بنية تحتية موزعة. في الوقت نفسه، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي أزمة نقص البيانات، حيث أدت الهيمنة من قبل الشركات الكبرى، والنزاعات المتعلقة بالخصوصية، وجزر البيانات إلى عدم إطلاق 80% من قيمة البيانات.
جوهر المنافسة المستقبلية في الذكاء الاصطناعي هو لعبة مزدوجة بين كفاءة الحصول على البيانات والامتثال، وDePIN يقدم الحل الأمثل تقنياً. تكمن ثورية Grass في تحقيق دمج هذين العنصرين.
1.1 DePIN: إعادة تشكيل نموذج البنية التحتية العالمية
DePIN( شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية) تدمج الموارد الفيزيائية الموزعة عالميًا( مثل قوة الحوسبة، التخزين، النطاق الترددي، الطاقة وغيرها) من خلال تقنية blockchain في نموذج اقتصادي جديد. المنطق الأساسي هو تحفيز المجتمع من خلال رموز لتقديم الموارد غير المستغلة، وبناء شبكة البنية التحتية اللامركزية، واستبدال نموذج مقدمي الخدمات المركزية التقليدية عالي التكلفة ومنخفض الكفاءة.
بالمقارنة مع النموذج المركزي، يتمتع DePIN بميزات أكبر في هيكل التكلفة، ونموذج الحوكمة، ومرونة الشبكة، وقابلية التوسع البيئي.
وفقًا لتعريف Messari، يشمل DePIN البنية التحتية الفيزيائية ( مثل الشبكات اللاسلكية، وشبكات الطاقة )، وشبكات الموارد الرقمية ( مثل التخزين، والحوسبة )، ويحقق المطابقة بين العرض والطلب وآليات التحفيز من خلال تقنية blockchain.
البنية التحتية الفيزيائية: تمثلها مشروع شبكة لاسلكية لامركزية معينة، من خلال نشر أجهزة النقاط الساخنة من قبل المجتمع لبناء شبكة اتصالات تغطي العالم.
شبكة الموارد الرقمية: تتضمن مشروع تخزين لامركزي معين ومشروع حساب موزع معين، من خلال دمج الموارد غير المستغلة لتشكيل نموذج اقتصاد المشاركة.
وفقا لبيانات Messari ، اعتبارا من عام 2024 ، تجاوز عدد أجهزة DePIN العالمية 13 مليونا ، بحجم سوق يبلغ 50 مليار دولار ، لكن معدل الاختراق أقل من 0.1٪ ، ومن المتوقع أن ينمو 100-1000 مرة في العقد المقبل.
في عام 2024، ستصل القيمة السوقية لإطار DePIN إلى 50 مليار دولار، تشمل أكثر من 350 مشروعًا، بمعدل نمو سنوي يتجاوز 35%.
تتمثل الدوافع الأساسية في تحسين كفاءة الموارد ( مثل استغلال النطاق الترددي غير المستخدم ) وتأثير الطلب المفاجئ ( مثل الطلب على قوة الحوسبة والبيانات من قبل الذكاء الاصطناعي ).
بالطبع، لا تزال قابلية التوسع، وخصوصية البيانات، والتحقق من الأمان لشبكات اللامركزية تمثل التحديات الرئيسية في تطوير DePIN.
1.2 متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي: نمو انفجاري و تناقضات هيكلية
"البيانات هي نفط العصر الجديد"
إن الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي ومعالجتها هو القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، خاصةً عند تدريب نماذج اللغة الكبيرة ( مثل GPT) والشبكات العصبية التوليدية ( مثل MidJourney).
تعتمد أداء وفعالية نموذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. تعتبر البيانات عالية الجودة والمتنوعة والتمثيلية جغرافياً ضرورية لأداء نموذج الذكاء الاصطناعي.
حجم وخصائص متطلبات البيانات:
قفزة في الحجم: على سبيل المثال، يتطلب تدريب GPT-4 أكثر من 45 تيرابايت من بيانات النصوص، بينما تتطلب سرعة تكرار الذكاء الاصطناعي التوليدي تحديث البيانات بشكل فوري وتنوعها؛
نسبة التكلفة: تمثل تكلفة جمع البيانات وتنظيفها وتوسيمها في تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من 40% من الميزانية الإجمالية، مما أصبح عنق الزجاجة الأساسي للتسويق؛
تمايز المشاهد: تحتاج القيادة الذاتية إلى بيانات حساسات عالية الدقة، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الطبي على قواعد بيانات الحالات المتوافقة مع الخصوصية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الاجتماعي على بيانات سلوك المستخدم.
نقاط الألم في توفير البيانات التقليدية:
حواجز البيانات: تسيطر الشركات الكبرى / الكيانات الرئيسية على مجموعة واسعة من مصادر البيانات، مما يجعل المطورين الصغار والمتوسطين يواجهون عوائق عالية وأسعار غير عادلة؛
جزر البيانات: غالبًا ما تكون البيانات متناثرة في أيدي مؤسسات وشركات مختلفة، مما يواجه مشاركة البيانات وتداولها العديد من العقبات، مما يؤدي إلى عدم الاستفادة الكاملة من موارد البيانات.
خصوصية البيانات: غالبًا ما تتعلق جمع البيانات بالنزاعات حول الخصوصية وحقوق الطبع والنشر، مثل حدث فرض رسوم على واجهة برمجة التطبيقات لبعض منصات التواصل الاجتماعي الذي أثار احتجاجات من المطورين؛
التدفق غير الفعال: تؤدي جزر البيانات وغياب المعايير إلى جمع مكرر، ومعدل استخدام البيانات العالمية أقل من 20%؛
انقطاع سلسلة القيمة: المساهمون الأفراد الذين يقومون بإنشاء البيانات لا يمكنهم الاستفادة من استخدام البيانات في ما بعد.
مسار كسر DePIN:
جمع البيانات الموزعة: من خلال شبكة العقد لجمع البيانات العامة ( مثل وسائل التواصل الاجتماعي، قواعد البيانات العامة )، تقليل تكاليف جمع البيانات، وزيادة كفاءة وحجم جمع البيانات؛
تعزيز جودة البيانات وتنوعها: من خلال آلية تحفيز DePIN، يمكن جذب المزيد من المشاركين للمساهمة بالبيانات، مما يؤدي إلى تحسين جودة البيانات وتنوعها، وزيادة قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعميم.
تنظيف مركزي ووسم: التعاون المجتمعي لإكمال معالجة البيانات، مع دمج إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لضمان صحة البيانات؛
حوافز توكنية مغلقة: يحصل مقدمو البيانات على مكافآت توكنية، ويشتري الطلبة مجموعات البيانات الهيكلية بالتوكين، مما يشكل تطابقاً مباشراً بين العرض والطلب.
يقع مشروع Grass عند تقاطع DePIN وصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تطبيق مفهوم DePIN بشكل مبتكر في مجال جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى بناء شبكة لامركزية لجمع البيانات، تهدف إلى توفير مصادر بيانات أكثر اقتصادية وأكثر كفاءة وموثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
! [تقرير بحثي متعمق للعشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp019283746574839201
2. معلومات المشروع الأساسية
تقوم Grass ببناء شبكة لالتقاط البيانات اللامركزية من خلال هيكل DePIN، مما يوفر مصادر بيانات عالية الكفاءة وذات تنوع عالي للتدريب على الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت العميل للمساهمة في النطاق الترددي والحصول على مكافآت بالرموز - خلال عام واحد، جذبت أكثر من 2.5 مليون عقدة، وارتفعت قيمة الرموز المميزة بأكثر من 5 مرات خلال الأيام العشرة الأولى من الإطلاق، مما يثبت منطقها التجاري.
حصل المشروع على دعم من إحدى المؤسسات الاستثمارية الرائدة، مستفيدًا من سلسلة Solana عالية الأداء لتحقيق تأكيد البيانات وتداولها.
لا يزال هناك جدل حول سرية الفريق الحالي، وتقدم اللامركزية في معالجة البيانات يحتاج إلى متابعة.
) 2.1 نطاق الأعمال
Grass هو مشروع DePIN، يجمع ويحقق بيانات الإنترنت من خلال عرض النطاق الترددي غير المستخدم لأجهزة المستخدمين، ويوفر دعمًا خاصًا لتطوير الذكاء الاصطناعي ###AI(.
جوهره هو من خلال شبكة وكلاء السكن )residential proxy network(، مما يسمح للشركات باستخدام اتصال الإنترنت الخاص بالمستخدمين، للوصول إلى بيانات الإنترنت وجمعها من مواقع جغرافية مختلفة، وهو أمر مفيد جدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بيانات متنوعة وتمثيلية جغرافياً.
المشكلة التي تم حلها: عادةً ما يتم تنفيذ سحب البيانات من الشبكات التقليدية بواسطة أنظمة مركزية، مما يؤدي إلى كفاءة منخفضة وسهولة حدوث الأخطاء أو التحيز. يهدف Grass إلى توفير بيانات إنترنت موثوقة ومُعتمدة بطريقة لامركزية، كما أن البيانات المقدمة من المستخدمين اللامركزيين تتمتع بتنوع طبيعي، ونشر في مناطق متعددة، وخصائص حقيقية.
الرؤية والرسالة: رؤية Grass هي إنشاء طبقة بيانات إنترنت لامركزية، يتم جمع البيانات والتحقق منها وتنسيقها بطريقة تقلل من الثقة. مهمتها هي تمكين المستخدمين من المساهمة في طبقة البيانات، وتحفيز المشاركة من خلال آلية المكافآت.
طريقة مشاركة المستخدم: يحتاج المستخدم إلى ثلاث خطوات فقط للبدء: زيارة الموقع الرسمي لGrass، تثبيت البرنامج الإضافي/العميل، الاتصال والبدء في كسب نقاط Grass. توفر هذه الطريقة في المساهمة في العمق فرصة للمستخدمين العاديين لمشاركة عوائد نمو الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تتمثل الميزات الرئيسية والفوائد لـ Grass في: انخفاض تكلفة جمع البيانات من الشبكة اللامركزية، تنوع البيانات الأكثر ثراءً؛ يكسب المستخدمون مكافآت من خلال تقديم النطاق الترددي، مما يحقق عودة قيمة البيانات؛ استخدام تقنية blockchain للتحقق من البيانات، وضمان الشفافية والموثوقية للبيانات.
! [تقرير بحثي متعمق عن العشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 2.2 تاريخ التطوير
مرحلة المفهوم: في منتصف عام 2022، تم اقتراح المفهوم من قبل Wynd Labs.
مرحلة التطوير: بدأت بناء المنتج في بداية عام 2023، مما يدل على دخول المشروع في مرحلة التطوير الفعلي.
جولة التمويل الأولية: في عام 2023، أكملت Grass تمويلًا أوليًا بقيمة 3.5 مليون دولار، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة، بإجمالي 4.5 مليون دولار ### بما في ذلك الجولة الأولية للتمويل المسبق التي قادتها مؤسسة استثمارية أخرى (.
اختبار المستخدم: في نهاية عام 2023، سيتم إطلاق برنامج ملحق متصفح Chrome، وبدء اختبار المستخدم، لجذب المستخدمين الأوائل للمشاركة.
معلم: في أبريل 2024، أعلن المشروع عن تجاوز 2 مليون جهاز نقطة اتصال، وهو في نمو سريع. وفقًا لبيانات DePIN Scan، اعتبارًا من مارس 2025، بلغ عدد مستخدميه النشطين أكثر من 2.5 مليون.
الإطلاق الأول: سيتم الإعلان عن الإطلاق الأول في 21 أكتوبر 2024، وتوزيع 100 مليون من رموز GRASS )، 10% من إجمالي العرض (، كمكافأة للمستخدمين الأوائل.
تبادل الإدراج: سيتم إدراجه في أحد البورصات في 28 أكتوبر 2024، خلال 10 أيام ارتفع السعر من $0.6 إلى $3.89، وارتفع بثبات بمعدل حوالي 5 مرات.
الحالة الحالية: المشروع مستمر في التوسع، ويتم تنفيذ المرحلة الثانية من تحفيز المستخدمين؛ من المخطط إطلاق تطبيقات الهواتف المحمولة لنظامي Android وiPhone لزيادة حجم الشبكة ومشاركة المستخدمين.
) 2.3 حالة الفريق
وفقًا للبيانات العامة، تم تطوير Grass بواسطة Wynd Labs، والمؤسس هو Andrej Radonjic، الذي هو الرئيس التنفيذي لشركة Wynd Labs، ويحمل درجة الماجستير في الرياضيات والإحصاء من جامعة يورك ودرجة البكالوريوس في الهندسة الفيزيائية من جامعة ماكماستر.
أعضاء الفريق جميعهم من Wynd Labs، يركزون على تطوير تقنيات blockchain و AI، ولديهم خبرة في المجالات ذات الصلة. لكن معلومات الأعضاء المحددة لم تُنشر على نطاق واسع، فقط هوية Radonjic تم الكشف عنها.
وفقًا للمعلومات العامة، تأسست Wynd Labs في عام 2022، والمنتج الرئيسي هو Grass.
2.4 التمويل والشركاء الرئيسيين
المستثمرون والدعم
دورة البذور: في عام 2023 تم الانتهاء من جمع 3.5 مليون دولار أمريكي في جولة البذور، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة. وفقًا للبيانات العامة، بلغ إجمالي التمويل بعد جولة البذور 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك جولة ما قبل البذور التي قادتها مؤسسة استثمارية أخرى.
الجولة الأولى من التمويل: تم الانتهاء من الجولة الأولى من التمويل في سبتمبر 2024، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة، وشارك فيها العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة الأخرى، ولم يتم الكشف عن المبلغ.
دعم المستثمرين: يظهر دعم العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة اعتراف الصناعة بالمشروع.
شريك
منصة بلوكتشين: مبنية على شبكة سولانا، يستفيد المشروع من الأداء العالي وقابلية التوسع في سولانا.
لم يتم الإشارة حاليًا إلى التعاون المحدد مع شركات الذكاء الاصطناعي أو مشاريع أخرى، لكن نظام سولانا البيئي قد يوفر فرصًا للتعاون في المستقبل.
! [تقرير بحثي متعمق عن العشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b.webp(
3. تحليل التقنية للمشروع
شبكة العقد في بنية تقنية Grass، الابتكارات في معالجة ZKP، دفتر البيانات، تشكل الثلاثة حلقة عمل مغلقة، من جمع، تحقق إلى تسليم سلسلة لامركزية كاملة، تدعم بشكل جيد رؤيتها اللامركزية.
ومع ذلك، لا بد من حل العمليات المركزية الحالية، ولا يزال من الضروري تتبع ما إذا كان تنفيذ التقنية يمكن أن يتم بسلاسة.
) 3.1 الهيكل الفني الأساسي: Sovereign Data Rollup
يعمل Grass على بناء أول تجميع بيانات سيادي. إنه يبسط شراء البيانات وتحويلها من خلال شبكة من عقد Grass الموزعة عالميًا، مما يتيح الوصول إلى بيانات الويب الهيكلية العامة للذكاء الاصطناعي. يتم دعم البنية التحتية بواسطة Rollup بيانات مخصصة على Solana، والتي تهدف إلى إدارة دورة حياة البيانات بالكامل - مصادر البيانات، المعالجة، التحقق وبناء مجموعات البيانات. تدور البنية حول المكونات التالية:
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 6
أعجبني
6
6
مشاركة
تعليق
0/400
DegenWhisperer
· منذ 9 س
هل هذه الكمية من البيانات كافية للتفاخر بها؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ContractSurrender
· منذ 9 س
草草 حقا قوي جدا
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenApeSurfer
· منذ 9 س
有点儿卷 ادخل مركز
شاهد النسخة الأصليةرد0
ShadowStaker
· منذ 9 س
همم، هل هناك ل2 آخر على سول؟ لست متأكداً مما إذا كانت مجموعة zkp قد تم اختبارها بشكل كافٍ بصراحة...
تحليل العمق Grass: نجم DePIN يبني بنك بيانات AI مدفوع بنموذجين تقنيين
تقرير بحثي عن Grassالعمق: DePIN نجم لامع، بنك بيانات AI في مرحلة التوسع
محتوى النقاط TL; DR
الميزة الأساسية تكمن في "التكنولوجيا + النموذج" كقوة دافعة مزدوجة:
الجانب الفني: إثبات المعرفة الصفرية وبنية Solana Layer2 تضمن صحة البيانات، وتحل مشكلة "البيانات الفاسدة" في صناعة الذكاء الاصطناعي؛
مستوى النموذج: من خلال "تعدين النطاق الترددي → تحفيز النقاط" يتم تحويل 2.5 مليون مستخدم إلى نقاط بيانات، مما يشكل ميزة في جانب العرض.
مع تزايد الطلب على بيانات الذكاء الاصطناعي ودعم نظام سولانا، أصبحت Grass المشروع الرائد في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي.
هل يمكن إكمال التحول اللامركزي بنجاح في عام 2025؟
المرحلة المتوسطة: حجم شراء البيانات الفعلي لشركات الذكاء الاصطناعي
المدى الطويل: اتجاهات سياسة تنظيم خصوصية البيانات وحقوق الملكية
الخطر الأكبر الحالي هو "تداول الرموز يغطي فراغ الطلب" - إذا لم تتمكن طلبات العملاء في المستقبل من الذكاء الاصطناعي من التوسع، فقد تتدهور الحلقة التجارية المثالية من الدورة الإيجابية "البيانات - رأس المال" إلى فقاعة على جانب العرض.
! تقرير بحثي متعمق عن العشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي
1. خلفية الصناعة
يعمل DePIN على دمج الموارد العالمية غير المستخدمة من خلال تحفيز الرموز، مثل ( القدرة الحسابية، التخزين، وعرض النطاق الترددي )، لبناء شبكة بنية تحتية موزعة. في الوقت نفسه، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي أزمة نقص البيانات، حيث أدت الهيمنة من قبل الشركات الكبرى، والنزاعات المتعلقة بالخصوصية، وجزر البيانات إلى عدم إطلاق 80% من قيمة البيانات.
جوهر المنافسة المستقبلية في الذكاء الاصطناعي هو لعبة مزدوجة بين كفاءة الحصول على البيانات والامتثال، وDePIN يقدم الحل الأمثل تقنياً. تكمن ثورية Grass في تحقيق دمج هذين العنصرين.
1.1 DePIN: إعادة تشكيل نموذج البنية التحتية العالمية
DePIN( شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية) تدمج الموارد الفيزيائية الموزعة عالميًا( مثل قوة الحوسبة، التخزين، النطاق الترددي، الطاقة وغيرها) من خلال تقنية blockchain في نموذج اقتصادي جديد. المنطق الأساسي هو تحفيز المجتمع من خلال رموز لتقديم الموارد غير المستغلة، وبناء شبكة البنية التحتية اللامركزية، واستبدال نموذج مقدمي الخدمات المركزية التقليدية عالي التكلفة ومنخفض الكفاءة.
بالمقارنة مع النموذج المركزي، يتمتع DePIN بميزات أكبر في هيكل التكلفة، ونموذج الحوكمة، ومرونة الشبكة، وقابلية التوسع البيئي.
وفقًا لتعريف Messari، يشمل DePIN البنية التحتية الفيزيائية ( مثل الشبكات اللاسلكية، وشبكات الطاقة )، وشبكات الموارد الرقمية ( مثل التخزين، والحوسبة )، ويحقق المطابقة بين العرض والطلب وآليات التحفيز من خلال تقنية blockchain.
البنية التحتية الفيزيائية: تمثلها مشروع شبكة لاسلكية لامركزية معينة، من خلال نشر أجهزة النقاط الساخنة من قبل المجتمع لبناء شبكة اتصالات تغطي العالم.
شبكة الموارد الرقمية: تتضمن مشروع تخزين لامركزي معين ومشروع حساب موزع معين، من خلال دمج الموارد غير المستغلة لتشكيل نموذج اقتصاد المشاركة.
وفقا لبيانات Messari ، اعتبارا من عام 2024 ، تجاوز عدد أجهزة DePIN العالمية 13 مليونا ، بحجم سوق يبلغ 50 مليار دولار ، لكن معدل الاختراق أقل من 0.1٪ ، ومن المتوقع أن ينمو 100-1000 مرة في العقد المقبل.
في عام 2024، ستصل القيمة السوقية لإطار DePIN إلى 50 مليار دولار، تشمل أكثر من 350 مشروعًا، بمعدل نمو سنوي يتجاوز 35%.
تتمثل الدوافع الأساسية في تحسين كفاءة الموارد ( مثل استغلال النطاق الترددي غير المستخدم ) وتأثير الطلب المفاجئ ( مثل الطلب على قوة الحوسبة والبيانات من قبل الذكاء الاصطناعي ).
بالطبع، لا تزال قابلية التوسع، وخصوصية البيانات، والتحقق من الأمان لشبكات اللامركزية تمثل التحديات الرئيسية في تطوير DePIN.
! تقرير بحث العشب المتعمق: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي
1.2 متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي: نمو انفجاري و تناقضات هيكلية
"البيانات هي نفط العصر الجديد"
إن الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي ومعالجتها هو القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، خاصةً عند تدريب نماذج اللغة الكبيرة ( مثل GPT) والشبكات العصبية التوليدية ( مثل MidJourney).
تعتمد أداء وفعالية نموذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. تعتبر البيانات عالية الجودة والمتنوعة والتمثيلية جغرافياً ضرورية لأداء نموذج الذكاء الاصطناعي.
حجم وخصائص متطلبات البيانات:
قفزة في الحجم: على سبيل المثال، يتطلب تدريب GPT-4 أكثر من 45 تيرابايت من بيانات النصوص، بينما تتطلب سرعة تكرار الذكاء الاصطناعي التوليدي تحديث البيانات بشكل فوري وتنوعها؛
نسبة التكلفة: تمثل تكلفة جمع البيانات وتنظيفها وتوسيمها في تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من 40% من الميزانية الإجمالية، مما أصبح عنق الزجاجة الأساسي للتسويق؛
تمايز المشاهد: تحتاج القيادة الذاتية إلى بيانات حساسات عالية الدقة، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الطبي على قواعد بيانات الحالات المتوافقة مع الخصوصية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي الاجتماعي على بيانات سلوك المستخدم.
نقاط الألم في توفير البيانات التقليدية:
حواجز البيانات: تسيطر الشركات الكبرى / الكيانات الرئيسية على مجموعة واسعة من مصادر البيانات، مما يجعل المطورين الصغار والمتوسطين يواجهون عوائق عالية وأسعار غير عادلة؛
جزر البيانات: غالبًا ما تكون البيانات متناثرة في أيدي مؤسسات وشركات مختلفة، مما يواجه مشاركة البيانات وتداولها العديد من العقبات، مما يؤدي إلى عدم الاستفادة الكاملة من موارد البيانات.
خصوصية البيانات: غالبًا ما تتعلق جمع البيانات بالنزاعات حول الخصوصية وحقوق الطبع والنشر، مثل حدث فرض رسوم على واجهة برمجة التطبيقات لبعض منصات التواصل الاجتماعي الذي أثار احتجاجات من المطورين؛
التدفق غير الفعال: تؤدي جزر البيانات وغياب المعايير إلى جمع مكرر، ومعدل استخدام البيانات العالمية أقل من 20%؛
انقطاع سلسلة القيمة: المساهمون الأفراد الذين يقومون بإنشاء البيانات لا يمكنهم الاستفادة من استخدام البيانات في ما بعد.
مسار كسر DePIN:
جمع البيانات الموزعة: من خلال شبكة العقد لجمع البيانات العامة ( مثل وسائل التواصل الاجتماعي، قواعد البيانات العامة )، تقليل تكاليف جمع البيانات، وزيادة كفاءة وحجم جمع البيانات؛
تعزيز جودة البيانات وتنوعها: من خلال آلية تحفيز DePIN، يمكن جذب المزيد من المشاركين للمساهمة بالبيانات، مما يؤدي إلى تحسين جودة البيانات وتنوعها، وزيادة قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التعميم.
تنظيف مركزي ووسم: التعاون المجتمعي لإكمال معالجة البيانات، مع دمج إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لضمان صحة البيانات؛
حوافز توكنية مغلقة: يحصل مقدمو البيانات على مكافآت توكنية، ويشتري الطلبة مجموعات البيانات الهيكلية بالتوكين، مما يشكل تطابقاً مباشراً بين العرض والطلب.
يقع مشروع Grass عند تقاطع DePIN وصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تطبيق مفهوم DePIN بشكل مبتكر في مجال جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى بناء شبكة لامركزية لجمع البيانات، تهدف إلى توفير مصادر بيانات أكثر اقتصادية وأكثر كفاءة وموثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
! [تقرير بحثي متعمق للعشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp019283746574839201
2. معلومات المشروع الأساسية
تقوم Grass ببناء شبكة لالتقاط البيانات اللامركزية من خلال هيكل DePIN، مما يوفر مصادر بيانات عالية الكفاءة وذات تنوع عالي للتدريب على الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت العميل للمساهمة في النطاق الترددي والحصول على مكافآت بالرموز - خلال عام واحد، جذبت أكثر من 2.5 مليون عقدة، وارتفعت قيمة الرموز المميزة بأكثر من 5 مرات خلال الأيام العشرة الأولى من الإطلاق، مما يثبت منطقها التجاري.
حصل المشروع على دعم من إحدى المؤسسات الاستثمارية الرائدة، مستفيدًا من سلسلة Solana عالية الأداء لتحقيق تأكيد البيانات وتداولها.
لا يزال هناك جدل حول سرية الفريق الحالي، وتقدم اللامركزية في معالجة البيانات يحتاج إلى متابعة.
) 2.1 نطاق الأعمال
Grass هو مشروع DePIN، يجمع ويحقق بيانات الإنترنت من خلال عرض النطاق الترددي غير المستخدم لأجهزة المستخدمين، ويوفر دعمًا خاصًا لتطوير الذكاء الاصطناعي ###AI(.
جوهره هو من خلال شبكة وكلاء السكن )residential proxy network(، مما يسمح للشركات باستخدام اتصال الإنترنت الخاص بالمستخدمين، للوصول إلى بيانات الإنترنت وجمعها من مواقع جغرافية مختلفة، وهو أمر مفيد جدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بيانات متنوعة وتمثيلية جغرافياً.
المشكلة التي تم حلها: عادةً ما يتم تنفيذ سحب البيانات من الشبكات التقليدية بواسطة أنظمة مركزية، مما يؤدي إلى كفاءة منخفضة وسهولة حدوث الأخطاء أو التحيز. يهدف Grass إلى توفير بيانات إنترنت موثوقة ومُعتمدة بطريقة لامركزية، كما أن البيانات المقدمة من المستخدمين اللامركزيين تتمتع بتنوع طبيعي، ونشر في مناطق متعددة، وخصائص حقيقية.
الرؤية والرسالة: رؤية Grass هي إنشاء طبقة بيانات إنترنت لامركزية، يتم جمع البيانات والتحقق منها وتنسيقها بطريقة تقلل من الثقة. مهمتها هي تمكين المستخدمين من المساهمة في طبقة البيانات، وتحفيز المشاركة من خلال آلية المكافآت.
طريقة مشاركة المستخدم: يحتاج المستخدم إلى ثلاث خطوات فقط للبدء: زيارة الموقع الرسمي لGrass، تثبيت البرنامج الإضافي/العميل، الاتصال والبدء في كسب نقاط Grass. توفر هذه الطريقة في المساهمة في العمق فرصة للمستخدمين العاديين لمشاركة عوائد نمو الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تتمثل الميزات الرئيسية والفوائد لـ Grass في: انخفاض تكلفة جمع البيانات من الشبكة اللامركزية، تنوع البيانات الأكثر ثراءً؛ يكسب المستخدمون مكافآت من خلال تقديم النطاق الترددي، مما يحقق عودة قيمة البيانات؛ استخدام تقنية blockchain للتحقق من البيانات، وضمان الشفافية والموثوقية للبيانات.
! [تقرير بحثي متعمق عن العشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 2.2 تاريخ التطوير
مرحلة المفهوم: في منتصف عام 2022، تم اقتراح المفهوم من قبل Wynd Labs.
مرحلة التطوير: بدأت بناء المنتج في بداية عام 2023، مما يدل على دخول المشروع في مرحلة التطوير الفعلي.
جولة التمويل الأولية: في عام 2023، أكملت Grass تمويلًا أوليًا بقيمة 3.5 مليون دولار، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة، بإجمالي 4.5 مليون دولار ### بما في ذلك الجولة الأولية للتمويل المسبق التي قادتها مؤسسة استثمارية أخرى (.
اختبار المستخدم: في نهاية عام 2023، سيتم إطلاق برنامج ملحق متصفح Chrome، وبدء اختبار المستخدم، لجذب المستخدمين الأوائل للمشاركة.
معلم: في أبريل 2024، أعلن المشروع عن تجاوز 2 مليون جهاز نقطة اتصال، وهو في نمو سريع. وفقًا لبيانات DePIN Scan، اعتبارًا من مارس 2025، بلغ عدد مستخدميه النشطين أكثر من 2.5 مليون.
الإطلاق الأول: سيتم الإعلان عن الإطلاق الأول في 21 أكتوبر 2024، وتوزيع 100 مليون من رموز GRASS )، 10% من إجمالي العرض (، كمكافأة للمستخدمين الأوائل.
تبادل الإدراج: سيتم إدراجه في أحد البورصات في 28 أكتوبر 2024، خلال 10 أيام ارتفع السعر من $0.6 إلى $3.89، وارتفع بثبات بمعدل حوالي 5 مرات.
الحالة الحالية: المشروع مستمر في التوسع، ويتم تنفيذ المرحلة الثانية من تحفيز المستخدمين؛ من المخطط إطلاق تطبيقات الهواتف المحمولة لنظامي Android وiPhone لزيادة حجم الشبكة ومشاركة المستخدمين.
) 2.3 حالة الفريق
وفقًا للبيانات العامة، تم تطوير Grass بواسطة Wynd Labs، والمؤسس هو Andrej Radonjic، الذي هو الرئيس التنفيذي لشركة Wynd Labs، ويحمل درجة الماجستير في الرياضيات والإحصاء من جامعة يورك ودرجة البكالوريوس في الهندسة الفيزيائية من جامعة ماكماستر.
أعضاء الفريق جميعهم من Wynd Labs، يركزون على تطوير تقنيات blockchain و AI، ولديهم خبرة في المجالات ذات الصلة. لكن معلومات الأعضاء المحددة لم تُنشر على نطاق واسع، فقط هوية Radonjic تم الكشف عنها.
وفقًا للمعلومات العامة، تأسست Wynd Labs في عام 2022، والمنتج الرئيسي هو Grass.
2.4 التمويل والشركاء الرئيسيين
المستثمرون والدعم
دورة البذور: في عام 2023 تم الانتهاء من جمع 3.5 مليون دولار أمريكي في جولة البذور، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة. وفقًا للبيانات العامة، بلغ إجمالي التمويل بعد جولة البذور 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك جولة ما قبل البذور التي قادتها مؤسسة استثمارية أخرى.
الجولة الأولى من التمويل: تم الانتهاء من الجولة الأولى من التمويل في سبتمبر 2024، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة، وشارك فيها العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة الأخرى، ولم يتم الكشف عن المبلغ.
دعم المستثمرين: يظهر دعم العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة اعتراف الصناعة بالمشروع.
شريك
منصة بلوكتشين: مبنية على شبكة سولانا، يستفيد المشروع من الأداء العالي وقابلية التوسع في سولانا.
لم يتم الإشارة حاليًا إلى التعاون المحدد مع شركات الذكاء الاصطناعي أو مشاريع أخرى، لكن نظام سولانا البيئي قد يوفر فرصًا للتعاون في المستقبل.
! [تقرير بحثي متعمق عن العشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b.webp(
3. تحليل التقنية للمشروع
شبكة العقد في بنية تقنية Grass، الابتكارات في معالجة ZKP، دفتر البيانات، تشكل الثلاثة حلقة عمل مغلقة، من جمع، تحقق إلى تسليم سلسلة لامركزية كاملة، تدعم بشكل جيد رؤيتها اللامركزية.
ومع ذلك، لا بد من حل العمليات المركزية الحالية، ولا يزال من الضروري تتبع ما إذا كان تنفيذ التقنية يمكن أن يتم بسلاسة.
) 3.1 الهيكل الفني الأساسي: Sovereign Data Rollup
يعمل Grass على بناء أول تجميع بيانات سيادي. إنه يبسط شراء البيانات وتحويلها من خلال شبكة من عقد Grass الموزعة عالميًا، مما يتيح الوصول إلى بيانات الويب الهيكلية العامة للذكاء الاصطناعي. يتم دعم البنية التحتية بواسطة Rollup بيانات مخصصة على Solana، والتي تهدف إلى إدارة دورة حياة البيانات بالكامل - مصادر البيانات، المعالجة، التحقق وبناء مجموعات البيانات. تدور البنية حول المكونات التالية:
تحليل المكونات الأساسية في الهيكل الفني لـ Grass