Informe de investigación profunda de Grass: la nueva estrella en el campo DePIN, el ascenso del banco de datos de IA
Contenido clave TL; DR
¿Cómo se destaca Grass entre los numerosos proyectos DePIN?
El factor clave es la participación sin barreras y sin costo, los usuarios son la piedra angular, y los otros factores son palancas.
Grass a través de la doble impulsión de "tecnología + modelo" ha superado la involución en la industria DePIN------utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para garantizar la veracidad de los datos, abordando el problema de los "datos sucios" en la industria de IA; al mismo tiempo, adoptando el modelo "minería de ancho de banda → incentivos por puntos" para convertir a 2,5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja abrumadora en el lado de la oferta.
La explosión en la demanda de datos de IA, la tendencia candente de Solana y DePIN, así como estrategias operativas razonables, han contribuido a su posición como líder en el sector de DePIN de datos de IA.
¿Cuáles son los factores clave que deben tenerse en cuenta para el desarrollo posterior de Grass?
Visión a corto plazo sobre la implementación tecnológica: ¿podrá completarse con éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: escala de los datos de compras de empresas de IA;
Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "el frenesí de los tokens oculta un vacío de demanda"------ si en el futuro no se puede lograr un crecimiento a gran escala en los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degradarse 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 cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento por la igualdad de datos está surgiendo silenciosamente.
DePIN integra recursos globales ociosos a través de la economía de tokens ( capacidad de cómputo, 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 grandes corporaciones, controversias sobre la privacidad y barreras de islas, lo que resulta en que el 80% del valor de los datos no se libera.
La competencia de IA en el futuro es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la obtención de datos y conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptive de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
1.1 DePIN: Reestructuración del paradigma global de 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 precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN(, cuyo nombre completo es Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, ) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos a nivel mundial, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc., a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada, reemplazando 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.
Áreas específicas y casos típicos
Según las definiciones relacionadas, DePIN abarca infraestructura física ( como redes inalámbricas, redes de energía ) y redes de recursos digitales ( como almacenamiento, computación ), y logra la coincidencia de oferta y demanda así como mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura Física: Representado por un proyecto de red inalámbrica descentralizada, se construye una red de comunicación con cobertura global mediante el despliegue de dispositivos de hotspots por parte de la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye un cierto proyecto de almacenamiento descentralizado, un cierto proyecto de computación distribuida, etc., a través de la integración de recursos ociosos para formar un modelo de economía compartida.
Potencial del mercado
Según datos relevantes, a finales de 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 en los próximos diez años crezca 100--1000 veces.
En 2024, el valor de mercado total 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 motor principal 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 el efecto bidireccional de la demanda de AI por capacidad de cómputo y datos ).
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 )Data es 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. Datos de alta calidad, diversos y con representación geográfica son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de escala: Tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45 TB de datos de texto para el entrenamiento, y 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 etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella clave 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 conforme a 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 grandes empresas/entidades controlan amplias fuentes de datos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras 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 lleva a que los recursos de datos no se utilicen de manera adecuada.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo implica disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma que provocó protestas de desarrolladores;
Baja eficiencia en la circulación: 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 crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
La ruta para romper el DePIN
Recolección de datos distribuida: A través de una red de nodos, se captura datos públicos ( como redes sociales, bases de datos públicas ), reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y escala de la recolección de datos;
Mejorar la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se puede atraer a más participantes a contribuir con datos, lo que mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: Colaboración de la comunidad para completar el procesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero (ZK) para garantizar la veracidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: 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 de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recopilación de datos de IA, construyendo una red de captura de datos descentralizada, con el objetivo de proporcionar una fuente de datos más económica, eficiente y confiable para el entrenamiento de modelos de IA.
En los capítulos siguientes, 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 se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permitiendo que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, canjeando 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, atrajo a más de 2.5 millones de nodos, con un aumento de más de 5 veces en los primeros 10 días de lanzamiento del token, lo que valida su lógica comercial.
El proyecto ha recibido apuestas de múltiples capitales de primer nivel, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización en el procesamiento de datos necesita ser seguido.
( 2.1 Alcance del negocio
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, brindando apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial.
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 extraer 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.
Problemas abordados: La extracción de datos de redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una eficiencia baja y una alta probabilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados poseen intrínsecamente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y tiempo real.
Visión y Misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de internet descentralizada, donde los datos se recojan, verifiquen y estructuren de una manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de un sistema de recompensas.
Método de participación del usuario: Los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes la 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 un retorno del valor de los datos; se utiliza la tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de la información.
( 2.2 Historia del desarrollo
Fase 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 inicial: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento inicial de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, con un total de 4.5 millones de dólares ), incluyendo la ronda previa al semillero liderada por cierto capital (.
Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario para atraer la participación de los primeros usuarios.
**Hito: ** En abril de 2024, el proyecto anunció que superó los 2 millones de dispositivos de nodos conectados y está en rápido crecimiento. Según datos relevantes, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Primer airdrop: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, con la distribución de 100 millones de tokens GRASS )10% del suministro total ###, recompensando a los usuarios tempranos.
Exchange en línea: El 28 de octubre de 2024, en algún intercambio, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días, 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 inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para 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, su fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y tiene una maestría en matemáticas y estadísticas de la Universidad de York y una licenciatura en física aplicada de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain e IA, con experiencia en campos relacionados. Sin embargo, la información específica de los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según información pública, Wynd Labs se estableció en 2022, y su producto principal es Grass.
El contexto del equipo muestra una capacidad profesional en el campo de la blockchain y la IA, pero la falta de transparencia de la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic le da credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros podría generar inquietudes.
) 2.4 Financiamiento y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda de semillas: En 2023 se completó una ronda de semillas de financiación de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital. Según datos públicos, el total de financiación después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por cierto capital.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por un cierto capital, con la participación de varias instituciones, el monto no se divulgó.
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FrontRunFighter
· hace7h
meh, solo otro honeypot disfrazado de "costo cero". el bosque oscuro va a devorar a estos novatos vivos
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JustHodlIt
· 07-21 11:31
Bastante prometedor, eh, el camino de DePIN en la capa base.
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ChainSherlockGirl
· 07-20 22:49
Te apuesto un tazón de fideos. Estos grandes inversores están acumulando locamente.
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OPsychology
· 07-20 22:48
Vaya, esto no es más que una variedad de cosas llamativas.
Grass: La aparición del banco de datos AI en el campo DePIN reconfigura la cadena de valor de los datos mediante Descentralización.
Informe de investigación profunda de Grass: la nueva estrella en el campo DePIN, el ascenso del banco de datos de IA
Contenido clave TL; DR
El factor clave es la participación sin barreras y sin costo, los usuarios son la piedra angular, y los otros factores son palancas.
Grass a través de la doble impulsión de "tecnología + modelo" ha superado la involución en la industria DePIN------utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para garantizar la veracidad de los datos, abordando el problema de los "datos sucios" en la industria de IA; al mismo tiempo, adoptando el modelo "minería de ancho de banda → incentivos por puntos" para convertir a 2,5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja abrumadora en el lado de la oferta.
La explosión en la demanda de datos de IA, la tendencia candente de Solana y DePIN, así como estrategias operativas razonables, han contribuido a su posición como líder en el sector de DePIN de datos de IA.
Visión a corto plazo sobre la implementación tecnológica: ¿podrá completarse con éxito la transformación descentralizada en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: escala de los datos de compras de empresas de IA;
Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "el frenesí de los tokens oculta un vacío de demanda"------ si en el futuro no se puede lograr un crecimiento a gran escala en los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degradarse 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 cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento por la igualdad de datos está surgiendo silenciosamente.
DePIN integra recursos globales ociosos a través de la economía de tokens ( capacidad de cómputo, 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 grandes corporaciones, controversias sobre la privacidad y barreras de islas, lo que resulta en que el 80% del valor de los datos no se libera.
La competencia de IA en el futuro es, en esencia, un doble juego de eficiencia en la obtención de datos y conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptive de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
1.1 DePIN: Reestructuración del paradigma global de 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 precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN(, cuyo nombre completo es Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, ) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos a nivel mundial, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc., a través de la tecnología blockchain.
Su lógica central radica en: impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos con tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada, reemplazando 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.
Áreas específicas y casos típicos
Según las definiciones relacionadas, DePIN abarca infraestructura física ( como redes inalámbricas, redes de energía ) y redes de recursos digitales ( como almacenamiento, computación ), y logra la coincidencia de oferta y demanda así como mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura Física: Representado por un proyecto de red inalámbrica descentralizada, se construye una red de comunicación con cobertura global mediante el despliegue de dispositivos de hotspots por parte de la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye un cierto proyecto de almacenamiento descentralizado, un cierto proyecto de computación distribuida, etc., a través de la integración de recursos ociosos para formar un modelo de economía compartida.
Potencial del mercado
Según datos relevantes, a finales de 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 en los próximos diez años crezca 100--1000 veces.
En 2024, el valor de mercado total 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 motor principal 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 el efecto bidireccional de la demanda de AI por capacidad de cómputo y datos ).
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 )Data es 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. Datos de alta calidad, diversos y con representación geográfica son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.
Escala y características de la demanda de datos
Aumento de escala: Tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45 TB de datos de texto para el entrenamiento, y 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 etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella clave 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 conforme a 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 grandes empresas/entidades controlan amplias fuentes de datos, mientras que los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras 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 lleva a que los recursos de datos no se utilicen de manera adecuada.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo implica disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma que provocó protestas de desarrolladores;
Baja eficiencia en la circulación: 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 crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
La ruta para romper el DePIN
Recolección de datos distribuida: A través de una red de nodos, se captura datos públicos ( como redes sociales, bases de datos públicas ), reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y escala de la recolección de datos;
Mejorar la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se puede atraer a más participantes a contribuir con datos, lo que mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: Colaboración de la comunidad para completar el procesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero (ZK) para garantizar la veracidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: 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 de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recopilación de datos de IA, construyendo una red de captura de datos descentralizada, con el objetivo de proporcionar una fuente de datos más económica, eficiente y confiable para el entrenamiento de modelos de IA.
En los capítulos siguientes, 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 se debe a su extremadamente bajo umbral de participación. Permitiendo que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, canjeando 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, atrajo a más de 2.5 millones de nodos, con un aumento de más de 5 veces en los primeros 10 días de lanzamiento del token, lo que valida su lógica comercial.
El proyecto ha recibido apuestas de múltiples capitales de primer nivel, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización en el procesamiento de datos necesita ser seguido.
( 2.1 Alcance del negocio
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, brindando apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial.
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 extraer 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.
Problemas abordados: La extracción de datos de redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una eficiencia baja y una alta probabilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados poseen intrínsecamente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y tiempo real.
Visión y Misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de internet descentralizada, donde los datos se recojan, verifiquen y estructuren de una manera que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de un sistema de recompensas.
Método de participación del usuario: Los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes la 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 un retorno del valor de los datos; se utiliza la tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de la información.
( 2.2 Historia del desarrollo
Fase 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 inicial: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento inicial de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, con un total de 4.5 millones de dólares ), incluyendo la ronda previa al semillero liderada por cierto capital (.
Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario para atraer la participación de los primeros usuarios.
**Hito: ** En abril de 2024, el proyecto anunció que superó los 2 millones de dispositivos de nodos conectados y está en rápido crecimiento. Según datos relevantes, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Primer airdrop: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, con la distribución de 100 millones de tokens GRASS )10% del suministro total ###, recompensando a los usuarios tempranos.
Exchange en línea: El 28 de octubre de 2024, en algún intercambio, el precio subió de $0.6 a $3.89 en 10 días, 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 inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para 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, su fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y tiene una maestría en matemáticas y estadísticas de la Universidad de York y una licenciatura en física aplicada de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain e IA, con experiencia en campos relacionados. Sin embargo, la información específica de los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según información pública, Wynd Labs se estableció en 2022, y su producto principal es Grass.
El contexto del equipo muestra una capacidad profesional en el campo de la blockchain y la IA, pero la falta de transparencia de la información podría afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic le da credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros podría generar inquietudes.
) 2.4 Financiamiento y socios importantes
Inversores y apoyo
Ronda de semillas: En 2023 se completó una ronda de semillas de financiación de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital. Según datos públicos, el total de financiación después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por cierto capital.
Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por un cierto capital, con la participación de varias instituciones, el monto no se divulgó.