Laporan Riset Kedalaman Grass: DePIN Bintang Bersinar, Bank Data AI yang Sedang Berevolusi
Poin-poin Konten TL; DR
Grass menonjol dalam proyek DePIN melalui model partisipasi tanpa batas.
Keunggulan inti terletak pada "teknologi + model" sebagai dua mesin penggerak:
Aspek teknis: Bukti nol-pengetahuan dan arsitektur Solana Layer2 menjamin keaslian data, menyelesaikan masalah "data kotor" di industri AI;
Tingkat model: Melalui "penambangan bandwidth → insentif poin" mengubah 2,5 juta pengguna menjadi node data, membentuk keunggulan sisi pasokan.
Dengan meningkatnya permintaan data AI yang bertumpuk, dukungan ekosistem Solana, dan faktor-faktor lainnya, Grass menjadi proyek DePIN terkemuka di bidang data AI.
Titik kunci perkembangan masa depan Grass
Jangka pendek: Apakah transformasi desentralisasi dapat diselesaikan dengan lancar pada tahun 2025?
Tengah: Skala pengadaan data aktual perusahaan AI
Jangka Panjang: Arah Kebijakan Regulasi Privasi Data dan Kepemilikan
Risiko terbesar saat ini adalah "Spekulasi token menutupi kekosongan permintaan" - Jika pesanan pelanggan AI di masa depan tidak berkembang, siklus bisnis yang sempurna mungkin akan terdegradasi dari siklus positif "Data-Kapital" menjadi gelembung di sisi pasokan.
1. Latar Belakang Industri
DePIN mengintegrasikan sumber daya global yang tidak terpakai melalui insentif token ( daya komputasi, penyimpanan, dan bandwidth ), membangun jaringan infrastruktur terdistribusi. Sementara itu, industri AI menghadapi masalah kekurangan data, monopoli raksasa, kontroversi privasi, dan pulau data menyebabkan 80% nilai data tidak terlepas.
Esensi dari persaingan AI di masa depan adalah permainan ganda antara efisiensi pengambilan data dan kepatuhan, sementara DePIN menyediakan solusi teknis yang optimal. Disrupsi Grass terletak pada realisasi penggabungan keduanya.
1.1 DePIN: Rekonstruksi Paradigma Global Infrastruktur
DePIN( jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi) mengintegrasikan sumber daya fisik global yang terdistribusi( seperti daya komputasi, penyimpanan, bandwidth, energi, dan lainnya) melalui teknologi blockchain dalam model ekonomi baru. Logika intinya adalah mendorong kontribusi komunitas dengan insentif token untuk memanfaatkan sumber daya yang tidak terpakai, membangun jaringan infrastruktur terdesentralisasi, dan menggantikan model penyedia layanan terpusat yang mahal dan tidak efisien.
Dibandingkan dengan model terpusat, DePIN memiliki keunggulan yang lebih besar dalam struktur biaya, model pemerintahan, ketahanan jaringan, dan ekstensibilitas ekosistem.
Menurut definisi Messari, DePIN mencakup infrastruktur fisik ( seperti jaringan nirkabel, jaringan energi ) dan jaringan sumber daya digital ( seperti penyimpanan, komputasi ) dalam dua kategori besar, dan mewujudkan pencocokan penawaran dan permintaan serta mekanisme insentif melalui teknologi blockchain.
Infrastruktur fisik: Dengan contoh proyek jaringan nirkabel terdesentralisasi tertentu, membangun jaringan komunikasi dengan cakupan global melalui penyebaran perangkat hotspot oleh komunitas;
Jaringan sumber daya digital: termasuk proyek penyimpanan terdesentralisasi tertentu, proyek komputasi terdistribusi tertentu, dll., dengan mengintegrasikan sumber daya yang tidak terpakai untuk membentuk model ekonomi berbagi.
Menurut data Messari, hingga tahun 2024, jumlah perangkat DePIN global telah melampaui 13 juta unit, dengan ukuran pasar mencapai 50 miliar dolar AS, tetapi tingkat penetrasi kurang dari 0,1%. Dalam sepuluh tahun ke depan, diharapkan akan tumbuh 100-1000 kali lipat.
Pada tahun 2024, total nilai pasar DePIN mencapai 50 miliar USD, mencakup lebih dari 350 proyek, dengan tingkat pertumbuhan tahunan lebih dari 35%.
Inti dari dorongan tersebut terletak pada peningkatan efisiensi sumber daya ( seperti pemanfaatan bandwidth yang tidak terpakai ) dan ledakan permintaan ( seperti kebutuhan AI akan daya komputasi dan data ) yang memiliki efek dua arah.
Tentu saja, skalabilitas jaringan terdesentralisasi, privasi data, dan verifikasi keamanan tetap menjadi tantangan utama dalam perkembangan DePIN.
1.2 Permintaan data AI: pertumbuhan meledak dan konflik struktural
"Data adalah minyak di era baru"
Pengambilan dan pengolahan data AI adalah pendorong inti perkembangan kecerdasan buatan, terutama dalam melatih model bahasa besar ( seperti GPT ) dan jaringan saraf generatif ( seperti MidJourney ).
Kinerja dan efek model AI sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Data yang berkualitas tinggi, beragam, dan representatif secara geografis sangat penting untuk kinerja model AI.
Skala dan karakteristik kebutuhan data:
Lonjakan skala: Contoh dengan GPT-4, pelatihan memerlukan lebih dari 45TB data teks, dan kecepatan iterasi AI generatif mengharuskan data diperbarui secara real-time dan bervariasi;
Proporsi biaya: Biaya pengumpulan, pembersihan, dan pelabelan data dalam pengembangan AI menyumbang lebih dari 40% dari total anggaran, menjadi kendala inti dalam komersialisasi;
Diferensiasi skenario: Mobil otonom memerlukan data sensor yang sangat akurat, AI medis bergantung pada basis data kasus yang mematuhi privasi, AI sosial bergantung pada data perilaku pengguna.
Titik nyeri pasokan data tradisional:
Hambatan data: Perusahaan inti/subjek besar mengendalikan sumber data yang luas, pengembang kecil dan menengah menghadapi hambatan tinggi dan penetapan harga yang tidak adil;
Pulau data: Data sering kali tersebar di tangan berbagai lembaga dan perusahaan, berbagi dan peredaran data menghadapi berbagai hambatan, mengakibatkan sumber daya data tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal.
Privasi data: Pengumpulan data sering melibatkan sengketa privasi dan hak cipta, seperti insiden biaya API di suatu platform sosial yang memicu protes dari para pengembang;
Sirkulasi yang tidak efisien: Pulau data dan kurangnya standar menyebabkan pengumpulan yang berulang, dengan tingkat pemanfaatan data global kurang dari 20%;
Gangguan rantai nilai: Kontributor individu yang menciptakan data tidak dapat memperoleh keuntungan dari penggunaan data selanjutnya.
Jalur Penyelesaian DePIN:
Pengumpulan data terdistribusi: Mengambil data publik melalui jaringan node ( seperti media sosial, basis data publik ), mengurangi biaya pengumpulan data, serta meningkatkan efisiensi dan skala pengumpulan data;
Meningkatkan kualitas dan keberagaman data: Melalui mekanisme insentif DePIN, dapat menarik lebih banyak peserta untuk menyumbangkan data, sehingga meningkatkan kualitas dan keberagaman data, serta meningkatkan kemampuan generalisasi model AI.
Pembersihan dan penandaan terdesentralisasi: Kolaborasi komunitas untuk menyelesaikan pra-pemrosesan data, menggabungkan bukti nol pengetahuan (ZK) untuk memastikan keaslian data;
Insentif tokenisasi tertutup: Kontributor data mendapatkan hadiah token, pihak yang membutuhkan membeli kumpulan data terstruktur dengan token, membentuk pencocokan langsung antara penawaran dan permintaan.
Proyek Grass berada di persimpangan antara DePIN dan industri data AI, secara inovatif menerapkan konsep DePIN dalam bidang pengumpulan data AI, membangun jaringan pengambilan data terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan sumber data yang lebih ekonomis, lebih efisien, dan lebih dapat diandalkan untuk pelatihan model AI.
2. Informasi Dasar Proyek
Grass membangun jaringan pengambilan data terdesentralisasi melalui arsitektur DePIN, menyediakan sumber data dengan biaya tinggi dan keragaman tinggi untuk pelatihan AI. Pengguna hanya perlu menginstal klien untuk berkontribusi bandwidth dan mendapatkan imbalan token - dalam satu tahun, telah menarik lebih dari 2,5 juta node, dengan peluncuran token yang meningkat lebih dari 5 kali lipat dalam 10 hari, membuktikan logika bisnisnya.
Proyek mendapatkan dukungan dari salah satu lembaga investasi terkemuka, memanfaatkan rantai berkinerja tinggi Solana untuk mewujudkan penegasan dan perputaran data.
Anonymitas tim saat ini masih menjadi perdebatan, kemajuan desentralisasi dalam pengolahan data perlu ditindaklanjuti.
2.1 Ruang Lingkup
Grass adalah proyek DePIN yang mengumpulkan dan memverifikasi data internet melalui bandwidth tak terpakai dari perangkat pengguna, khususnya mendukung pengembangan kecerdasan buatan (AI).
Intinya adalah melalui jaringan proxy perumahan (residential proxy network), memungkinkan perusahaan menggunakan koneksi internet pengguna untuk mengakses dan mengumpulkan data internet dari berbagai lokasi geografis, yang sangat berguna untuk pelatihan model AI yang membutuhkan data yang beragam dan representatif secara geografis.
Masalah yang dipecahkan: Penarikan data jaringan tradisional biasanya dilakukan oleh sistem terpusat, yang tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan atau bias. Grass bertujuan untuk menyediakan data internet yang dapat diandalkan dan terverifikasi melalui pendekatan desentralisasi, dan data yang disediakan oleh pengguna desentralisasi secara alami memiliki keberagaman, publikasi di berbagai daerah, dan karakteristik waktu nyata.
Visi dan Misi: Visi Grass adalah menciptakan lapisan data internet yang terdesentralisasi, di mana data dikumpulkan, diverifikasi, dan terstruktur dengan cara yang meminimalkan kepercayaan. Misinya adalah memberdayakan pengguna untuk berkontribusi pada lapisan data dan mendorong partisipasi melalui mekanisme penghargaan.
Cara berpartisipasi pengguna: Pengguna hanya perlu tiga langkah untuk memulai: mengunjungi situs resmi Grass, menginstal ekstensi/klien, menghubungkan dan mulai mendapatkan Grass Points. Kontribusi bandwidth ini untuk mendapatkan imbalan memberikan kesempatan bagi pengguna biasa untuk berbagi dividen pertumbuhan AI.
Secara ringkas, fitur dan keuntungan kunci dari Grass adalah: biaya pengambilan data di jaringan terdesentralisasi rendah, keberagaman data yang lebih kaya; pengguna mendapatkan imbalan dengan menyumbangkan bandwidth, mewujudkan pengembalian nilai data; menggunakan teknologi blockchain untuk memverifikasi data, memastikan transparansi dan keandalan data.
2.2 Perkembangan
Tahap konsep: Pertengahan 2022, proyek ini diajukan oleh Wynd Labs.
Tahap pengembangan: Pembangunan produk dimulai pada awal 2023, menandai proyek memasuki tahap pengembangan nyata.
Putaran pendanaan benih: Pada tahun 2023, Grass menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu lembaga investasi, dengan total 4,5 juta dolar AS ( termasuk oleh lembaga investasi lain yang memimpin putaran pra-bibit ).
Uji coba pengguna: Pada akhir 2023, meluncurkan ekstensi browser Chrome, mulai uji coba pengguna, menarik pengguna awal untuk berpartisipasi.
Tonggak sejarah: Pada April 2024, proyek mengumumkan lebih dari 2 juta perangkat node terhubung, yang sedang berkembang pesat. Menurut data DePIN Scan, hingga Maret 2025, pengguna aktifnya telah melebihi 2,5 juta.
Airdrop pertama: Airdrop pertama akan diumumkan pada 21 Oktober 2024, mendistribusikan 100 juta token GRASS ( 10% dari total pasokan ), sebagai hadiah bagi pengguna awal.
Bursa yang diluncurkan: Bursa tertentu akan diluncurkan pada 28 Oktober 2024, dalam 10 hari harga meningkat dari $0,6 menjadi $3,89, secara bertahap naik sekitar 5 kali lipat.
Status saat ini: Proyek terus berkembang, saat ini sedang melakukan insentif pengguna di tahap kedua; rencana untuk meluncurkan aplikasi mobile Android dan iPhone, untuk meningkatkan skala jaringan dan partisipasi pengguna.
2.3 Situasi Tim
Menurut data publik, Grass dikembangkan oleh Wynd Labs, pendirinya adalah Andrej Radonjic, yang merupakan CEO Wynd Labs, memiliki gelar magister dalam matematika dan statistik dari Universitas York serta gelar sarjana dalam fisika teknik dari Universitas McMaster.
Anggota tim semuanya berasal dari Wynd Labs, yang fokus pada pengembangan teknologi blockchain dan AI, serta memiliki pengalaman di bidang terkait. Namun, informasi spesifik tentang anggota tidak dipublikasikan secara luas, hanya identitas Radonjic yang telah diungkap.
Berdasarkan informasi publik, Wynd Labs didirikan pada tahun 2022, dengan produk inti yaitu Grass.
2.4 Pembiayaan dan Mitra Penting
Investor dan dukungan
Putaran benih: Pada tahun 2023, berhasil menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu lembaga investasi. Menurut data publik, total pendanaan setelah putaran benih mencapai 4,5 juta dolar AS, termasuk putaran pra-bijinya yang dipimpin oleh lembaga investasi lainnya.
Putaran A: Putaran A pendanaan diselesaikan pada September 2024, dipimpin oleh suatu lembaga investasi, dengan partisipasi dari beberapa lembaga investasi terkenal lainnya, jumlahnya tidak diungkapkan.
Dukungan Investor: Dukungan dari beberapa lembaga investasi terkenal menunjukkan pengakuan proyek dalam industri.
Mitra
Platform blockchain: dibangun di atas jaringan Solana, proyek ini memanfaatkan kinerja tinggi dan skalabilitas Solana.
Saat ini belum ada penyebutan jelas mengenai kerja sama spesifik dengan perusahaan AI atau proyek lainnya, tetapi ekosistem jaringan Solana dapat memberikan peluang untuk kerja sama di masa depan.
3. Analisis Teknologi Proyek
Jaringan node dalam arsitektur teknologi Grass, inovasi pemrosesan ZKP, dan buku data, ketiganya membentuk alur kerja tertutup, dari pengumpulan, verifikasi hingga pengiriman, seluruh rantai terdesentralisasi, dengan baik mendukung visi desentralisasi mereka,
Namun, operasi terpusat saat ini perlu diselesaikan, implementasi teknologi apakah dapat berjalan dengan lancar masih perlu dipantau.
3.1 Arsitektur Teknologi Inti: Sovereign Data Rollup
Grass sedang membangun agregat data kedaulatan pertama. Ini menyederhanakan pengadaan dan konversi data melalui jaringan node Grass yang tersebar secara global, sehingga memungkinkan akses data web terstruktur AI secara umum. Infrastruktur didukung oleh data Rollup khusus di Solana, yang dirancang untuk mengelola seluruh siklus hidup data - sumber, pemrosesan, verifikasi, dan pembangunan dataset. Arsitektur berfokus pada komponen berikut:
Menguraikan komponen inti dalam arsitektur teknologi Grass
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
6
Bagikan
Komentar
0/400
DegenWhisperer
· 9jam yang lalu
Dengan jumlah data seperti ini masih bisa dibanggakan?
Lihat AsliBalas0
ContractSurrender
· 9jam yang lalu
Cao Cao memang terlalu kuat
Lihat AsliBalas0
DegenApeSurfer
· 9jam yang lalu
有点儿卷 masukkan posisi
Lihat AsliBalas0
ShadowStaker
· 9jam yang lalu
hmm lagi l2 di sol? tidak yakin apakah tumpukan zkp sudah teruji dengan baik sejujurnya...
Lihat AsliBalas0
SerumSquirrel
· 9jam yang lalu
Bisakah kita ikut bertaruh di Keuangan Desentralisasi?
Analisis mendalam Grass: DePIN bintang baru membangun bank data AI dengan model teknologi dual-driver
Laporan Riset Kedalaman Grass: DePIN Bintang Bersinar, Bank Data AI yang Sedang Berevolusi
Poin-poin Konten TL; DR
Keunggulan inti terletak pada "teknologi + model" sebagai dua mesin penggerak:
Aspek teknis: Bukti nol-pengetahuan dan arsitektur Solana Layer2 menjamin keaslian data, menyelesaikan masalah "data kotor" di industri AI;
Tingkat model: Melalui "penambangan bandwidth → insentif poin" mengubah 2,5 juta pengguna menjadi node data, membentuk keunggulan sisi pasokan.
Dengan meningkatnya permintaan data AI yang bertumpuk, dukungan ekosistem Solana, dan faktor-faktor lainnya, Grass menjadi proyek DePIN terkemuka di bidang data AI.
Jangka pendek: Apakah transformasi desentralisasi dapat diselesaikan dengan lancar pada tahun 2025?
Tengah: Skala pengadaan data aktual perusahaan AI
Jangka Panjang: Arah Kebijakan Regulasi Privasi Data dan Kepemilikan
Risiko terbesar saat ini adalah "Spekulasi token menutupi kekosongan permintaan" - Jika pesanan pelanggan AI di masa depan tidak berkembang, siklus bisnis yang sempurna mungkin akan terdegradasi dari siklus positif "Data-Kapital" menjadi gelembung di sisi pasokan.
1. Latar Belakang Industri
DePIN mengintegrasikan sumber daya global yang tidak terpakai melalui insentif token ( daya komputasi, penyimpanan, dan bandwidth ), membangun jaringan infrastruktur terdistribusi. Sementara itu, industri AI menghadapi masalah kekurangan data, monopoli raksasa, kontroversi privasi, dan pulau data menyebabkan 80% nilai data tidak terlepas.
Esensi dari persaingan AI di masa depan adalah permainan ganda antara efisiensi pengambilan data dan kepatuhan, sementara DePIN menyediakan solusi teknis yang optimal. Disrupsi Grass terletak pada realisasi penggabungan keduanya.
1.1 DePIN: Rekonstruksi Paradigma Global Infrastruktur
DePIN( jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi) mengintegrasikan sumber daya fisik global yang terdistribusi( seperti daya komputasi, penyimpanan, bandwidth, energi, dan lainnya) melalui teknologi blockchain dalam model ekonomi baru. Logika intinya adalah mendorong kontribusi komunitas dengan insentif token untuk memanfaatkan sumber daya yang tidak terpakai, membangun jaringan infrastruktur terdesentralisasi, dan menggantikan model penyedia layanan terpusat yang mahal dan tidak efisien.
Dibandingkan dengan model terpusat, DePIN memiliki keunggulan yang lebih besar dalam struktur biaya, model pemerintahan, ketahanan jaringan, dan ekstensibilitas ekosistem.
Menurut definisi Messari, DePIN mencakup infrastruktur fisik ( seperti jaringan nirkabel, jaringan energi ) dan jaringan sumber daya digital ( seperti penyimpanan, komputasi ) dalam dua kategori besar, dan mewujudkan pencocokan penawaran dan permintaan serta mekanisme insentif melalui teknologi blockchain.
Infrastruktur fisik: Dengan contoh proyek jaringan nirkabel terdesentralisasi tertentu, membangun jaringan komunikasi dengan cakupan global melalui penyebaran perangkat hotspot oleh komunitas;
Jaringan sumber daya digital: termasuk proyek penyimpanan terdesentralisasi tertentu, proyek komputasi terdistribusi tertentu, dll., dengan mengintegrasikan sumber daya yang tidak terpakai untuk membentuk model ekonomi berbagi.
Menurut data Messari, hingga tahun 2024, jumlah perangkat DePIN global telah melampaui 13 juta unit, dengan ukuran pasar mencapai 50 miliar dolar AS, tetapi tingkat penetrasi kurang dari 0,1%. Dalam sepuluh tahun ke depan, diharapkan akan tumbuh 100-1000 kali lipat.
Pada tahun 2024, total nilai pasar DePIN mencapai 50 miliar USD, mencakup lebih dari 350 proyek, dengan tingkat pertumbuhan tahunan lebih dari 35%.
Inti dari dorongan tersebut terletak pada peningkatan efisiensi sumber daya ( seperti pemanfaatan bandwidth yang tidak terpakai ) dan ledakan permintaan ( seperti kebutuhan AI akan daya komputasi dan data ) yang memiliki efek dua arah.
Tentu saja, skalabilitas jaringan terdesentralisasi, privasi data, dan verifikasi keamanan tetap menjadi tantangan utama dalam perkembangan DePIN.
1.2 Permintaan data AI: pertumbuhan meledak dan konflik struktural
"Data adalah minyak di era baru"
Pengambilan dan pengolahan data AI adalah pendorong inti perkembangan kecerdasan buatan, terutama dalam melatih model bahasa besar ( seperti GPT ) dan jaringan saraf generatif ( seperti MidJourney ).
Kinerja dan efek model AI sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Data yang berkualitas tinggi, beragam, dan representatif secara geografis sangat penting untuk kinerja model AI.
Skala dan karakteristik kebutuhan data:
Lonjakan skala: Contoh dengan GPT-4, pelatihan memerlukan lebih dari 45TB data teks, dan kecepatan iterasi AI generatif mengharuskan data diperbarui secara real-time dan bervariasi;
Proporsi biaya: Biaya pengumpulan, pembersihan, dan pelabelan data dalam pengembangan AI menyumbang lebih dari 40% dari total anggaran, menjadi kendala inti dalam komersialisasi;
Diferensiasi skenario: Mobil otonom memerlukan data sensor yang sangat akurat, AI medis bergantung pada basis data kasus yang mematuhi privasi, AI sosial bergantung pada data perilaku pengguna.
Titik nyeri pasokan data tradisional:
Hambatan data: Perusahaan inti/subjek besar mengendalikan sumber data yang luas, pengembang kecil dan menengah menghadapi hambatan tinggi dan penetapan harga yang tidak adil;
Pulau data: Data sering kali tersebar di tangan berbagai lembaga dan perusahaan, berbagi dan peredaran data menghadapi berbagai hambatan, mengakibatkan sumber daya data tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal.
Privasi data: Pengumpulan data sering melibatkan sengketa privasi dan hak cipta, seperti insiden biaya API di suatu platform sosial yang memicu protes dari para pengembang;
Sirkulasi yang tidak efisien: Pulau data dan kurangnya standar menyebabkan pengumpulan yang berulang, dengan tingkat pemanfaatan data global kurang dari 20%;
Gangguan rantai nilai: Kontributor individu yang menciptakan data tidak dapat memperoleh keuntungan dari penggunaan data selanjutnya.
Jalur Penyelesaian DePIN:
Pengumpulan data terdistribusi: Mengambil data publik melalui jaringan node ( seperti media sosial, basis data publik ), mengurangi biaya pengumpulan data, serta meningkatkan efisiensi dan skala pengumpulan data;
Meningkatkan kualitas dan keberagaman data: Melalui mekanisme insentif DePIN, dapat menarik lebih banyak peserta untuk menyumbangkan data, sehingga meningkatkan kualitas dan keberagaman data, serta meningkatkan kemampuan generalisasi model AI.
Pembersihan dan penandaan terdesentralisasi: Kolaborasi komunitas untuk menyelesaikan pra-pemrosesan data, menggabungkan bukti nol pengetahuan (ZK) untuk memastikan keaslian data;
Insentif tokenisasi tertutup: Kontributor data mendapatkan hadiah token, pihak yang membutuhkan membeli kumpulan data terstruktur dengan token, membentuk pencocokan langsung antara penawaran dan permintaan.
Proyek Grass berada di persimpangan antara DePIN dan industri data AI, secara inovatif menerapkan konsep DePIN dalam bidang pengumpulan data AI, membangun jaringan pengambilan data terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan sumber data yang lebih ekonomis, lebih efisien, dan lebih dapat diandalkan untuk pelatihan model AI.
2. Informasi Dasar Proyek
Grass membangun jaringan pengambilan data terdesentralisasi melalui arsitektur DePIN, menyediakan sumber data dengan biaya tinggi dan keragaman tinggi untuk pelatihan AI. Pengguna hanya perlu menginstal klien untuk berkontribusi bandwidth dan mendapatkan imbalan token - dalam satu tahun, telah menarik lebih dari 2,5 juta node, dengan peluncuran token yang meningkat lebih dari 5 kali lipat dalam 10 hari, membuktikan logika bisnisnya.
Proyek mendapatkan dukungan dari salah satu lembaga investasi terkemuka, memanfaatkan rantai berkinerja tinggi Solana untuk mewujudkan penegasan dan perputaran data.
Anonymitas tim saat ini masih menjadi perdebatan, kemajuan desentralisasi dalam pengolahan data perlu ditindaklanjuti.
2.1 Ruang Lingkup
Grass adalah proyek DePIN yang mengumpulkan dan memverifikasi data internet melalui bandwidth tak terpakai dari perangkat pengguna, khususnya mendukung pengembangan kecerdasan buatan (AI).
Intinya adalah melalui jaringan proxy perumahan (residential proxy network), memungkinkan perusahaan menggunakan koneksi internet pengguna untuk mengakses dan mengumpulkan data internet dari berbagai lokasi geografis, yang sangat berguna untuk pelatihan model AI yang membutuhkan data yang beragam dan representatif secara geografis.
Masalah yang dipecahkan: Penarikan data jaringan tradisional biasanya dilakukan oleh sistem terpusat, yang tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan atau bias. Grass bertujuan untuk menyediakan data internet yang dapat diandalkan dan terverifikasi melalui pendekatan desentralisasi, dan data yang disediakan oleh pengguna desentralisasi secara alami memiliki keberagaman, publikasi di berbagai daerah, dan karakteristik waktu nyata.
Visi dan Misi: Visi Grass adalah menciptakan lapisan data internet yang terdesentralisasi, di mana data dikumpulkan, diverifikasi, dan terstruktur dengan cara yang meminimalkan kepercayaan. Misinya adalah memberdayakan pengguna untuk berkontribusi pada lapisan data dan mendorong partisipasi melalui mekanisme penghargaan.
Cara berpartisipasi pengguna: Pengguna hanya perlu tiga langkah untuk memulai: mengunjungi situs resmi Grass, menginstal ekstensi/klien, menghubungkan dan mulai mendapatkan Grass Points. Kontribusi bandwidth ini untuk mendapatkan imbalan memberikan kesempatan bagi pengguna biasa untuk berbagi dividen pertumbuhan AI.
Secara ringkas, fitur dan keuntungan kunci dari Grass adalah: biaya pengambilan data di jaringan terdesentralisasi rendah, keberagaman data yang lebih kaya; pengguna mendapatkan imbalan dengan menyumbangkan bandwidth, mewujudkan pengembalian nilai data; menggunakan teknologi blockchain untuk memverifikasi data, memastikan transparansi dan keandalan data.
2.2 Perkembangan
Tahap konsep: Pertengahan 2022, proyek ini diajukan oleh Wynd Labs.
Tahap pengembangan: Pembangunan produk dimulai pada awal 2023, menandai proyek memasuki tahap pengembangan nyata.
Putaran pendanaan benih: Pada tahun 2023, Grass menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu lembaga investasi, dengan total 4,5 juta dolar AS ( termasuk oleh lembaga investasi lain yang memimpin putaran pra-bibit ).
Uji coba pengguna: Pada akhir 2023, meluncurkan ekstensi browser Chrome, mulai uji coba pengguna, menarik pengguna awal untuk berpartisipasi.
Tonggak sejarah: Pada April 2024, proyek mengumumkan lebih dari 2 juta perangkat node terhubung, yang sedang berkembang pesat. Menurut data DePIN Scan, hingga Maret 2025, pengguna aktifnya telah melebihi 2,5 juta.
Airdrop pertama: Airdrop pertama akan diumumkan pada 21 Oktober 2024, mendistribusikan 100 juta token GRASS ( 10% dari total pasokan ), sebagai hadiah bagi pengguna awal.
Bursa yang diluncurkan: Bursa tertentu akan diluncurkan pada 28 Oktober 2024, dalam 10 hari harga meningkat dari $0,6 menjadi $3,89, secara bertahap naik sekitar 5 kali lipat.
Status saat ini: Proyek terus berkembang, saat ini sedang melakukan insentif pengguna di tahap kedua; rencana untuk meluncurkan aplikasi mobile Android dan iPhone, untuk meningkatkan skala jaringan dan partisipasi pengguna.
2.3 Situasi Tim
Menurut data publik, Grass dikembangkan oleh Wynd Labs, pendirinya adalah Andrej Radonjic, yang merupakan CEO Wynd Labs, memiliki gelar magister dalam matematika dan statistik dari Universitas York serta gelar sarjana dalam fisika teknik dari Universitas McMaster.
Anggota tim semuanya berasal dari Wynd Labs, yang fokus pada pengembangan teknologi blockchain dan AI, serta memiliki pengalaman di bidang terkait. Namun, informasi spesifik tentang anggota tidak dipublikasikan secara luas, hanya identitas Radonjic yang telah diungkap.
Berdasarkan informasi publik, Wynd Labs didirikan pada tahun 2022, dengan produk inti yaitu Grass.
2.4 Pembiayaan dan Mitra Penting
Investor dan dukungan
Putaran benih: Pada tahun 2023, berhasil menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu lembaga investasi. Menurut data publik, total pendanaan setelah putaran benih mencapai 4,5 juta dolar AS, termasuk putaran pra-bijinya yang dipimpin oleh lembaga investasi lainnya.
Putaran A: Putaran A pendanaan diselesaikan pada September 2024, dipimpin oleh suatu lembaga investasi, dengan partisipasi dari beberapa lembaga investasi terkenal lainnya, jumlahnya tidak diungkapkan.
Dukungan Investor: Dukungan dari beberapa lembaga investasi terkenal menunjukkan pengakuan proyek dalam industri.
Mitra
Platform blockchain: dibangun di atas jaringan Solana, proyek ini memanfaatkan kinerja tinggi dan skalabilitas Solana.
Saat ini belum ada penyebutan jelas mengenai kerja sama spesifik dengan perusahaan AI atau proyek lainnya, tetapi ekosistem jaringan Solana dapat memberikan peluang untuk kerja sama di masa depan.
3. Analisis Teknologi Proyek
Jaringan node dalam arsitektur teknologi Grass, inovasi pemrosesan ZKP, dan buku data, ketiganya membentuk alur kerja tertutup, dari pengumpulan, verifikasi hingga pengiriman, seluruh rantai terdesentralisasi, dengan baik mendukung visi desentralisasi mereka,
Namun, operasi terpusat saat ini perlu diselesaikan, implementasi teknologi apakah dapat berjalan dengan lancar masih perlu dipantau.
3.1 Arsitektur Teknologi Inti: Sovereign Data Rollup
Grass sedang membangun agregat data kedaulatan pertama. Ini menyederhanakan pengadaan dan konversi data melalui jaringan node Grass yang tersebar secara global, sehingga memungkinkan akses data web terstruktur AI secara umum. Infrastruktur didukung oleh data Rollup khusus di Solana, yang dirancang untuk mengelola seluruh siklus hidup data - sumber, pemrosesan, verifikasi, dan pembangunan dataset. Arsitektur berfokus pada komponen berikut:
Menguraikan komponen inti dalam arsitektur teknologi Grass