Relatório de pesquisa Profundidade Grass: DePIN, a estrela brilhante, o banco de dados de IA em expansão
Pontos principais TL; DR
Grass destacou-se no projeto DePIN através do modo de participação sem barreiras.
A principal vantagem está no motor duplo "tecnologia + modelo":
Camada técnica: Provas de conhecimento zero e a arquitetura Layer2 da Solana garantem a veracidade dos dados, resolvendo o problema de "dados sujos" na indústria de IA;
Nível de modelo: através de "mineração de largura de banda → incentivo de pontos" transformar 2,5 milhões de usuários em nós de dados, formando uma vantagem do lado da oferta.
Com o crescimento da demanda por dados de IA, apoiado por fatores como o ecossistema Solana, o Grass tornou-se o projeto DePIN líder no campo dos dados de IA.
Pontos-chave para o desenvolvimento futuro do Grass
Curto prazo: O processo de transformação descentralizada será concluído com sucesso até 2025?
Período Intermediário: Escala de aquisição de dados reais das empresas de IA
A longo prazo: Tendências nas políticas de regulação da privacidade e propriedade de dados
O maior risco atual é "a especulação de tokens encobrindo um vácuo de demanda" - se os pedidos de clientes de IA não aumentarem no futuro, o ciclo comercial perfeito pode retroceder de um ciclo positivo de "dados-capital" para uma bolha do lado da oferta.
1. Contexto da Indústria
DePIN integra recursos ociosos globais através de incentivos em tokens (, poder de computação, armazenamento, largura de banda ), construindo uma rede de infraestrutura distribuída. Ao mesmo tempo, a indústria de IA enfrenta uma situação de escassez de dados, com monopólios de gigantes, controvérsias de privacidade e ilhas de dados que resultam em 80% do valor dos dados não sendo liberado.
A essência da competição de IA no futuro é um jogo duplo entre a eficiência na obtenção de dados e a conformidade, e o DePIN oferece a solução técnica ideal. A disrupção do Grass reside na realização dessa fusão entre os dois.
1.1 DePIN: Reconfigurando o Paradigma Global da Infraestrutura
DePIN( rede descentralizada de infraestrutura física) integra recursos físicos dispersos globalmente( como poder computacional, armazenamento, largura de banda, energia, etc) através da tecnologia blockchain em um novo modelo econômico. Sua lógica central é impulsionar a contribuição da comunidade para recursos ociosos através de incentivos em tokens, construindo uma rede de infraestrutura descentralizada que substitui o modelo de alto custo e baixa eficiência dos prestadores de serviços centralizados tradicionais.
Em comparação com o modelo centralizado, o DePIN apresenta vantagens superiores em termos de estrutura de custos, modelo de governança, resiliência da rede e escalabilidade ecológica.
De acordo com a definição da Messari, DePIN abrange duas grandes categorias de infraestrutura física (, como redes sem fio, redes de energia ) e redes de recursos digitais (, como armazenamento e computação ), e realiza a correspondência de oferta e demanda e mecanismos de incentivo através da tecnologia blockchain.
Infraestrutura física: representado por um determinado projeto de rede sem fio descentralizada, constrói uma rede de comunicação com cobertura global através da implantação de dispositivos de hotspot pela comunidade;
Rede de recursos digitais: inclui um certo projeto de armazenamento descentralizado, um certo projeto de computação distribuída, etc., formando um modelo de economia compartilhada através da integração de recursos ociosos.
De acordo com os dados da Messari, até 2024, o número de dispositivos DePIN em todo o mundo ultrapassou 13 milhões, com um tamanho de mercado de 50 bilhões de dólares, mas a taxa de penetração é inferior a 0,1%. Espera-se que nos próximos dez anos cresça entre 100 a 1000 vezes.
Em 2024, o valor de mercado total da pista DePIN atingirá 50 mil milhões de dólares, abrangendo mais de 350 projetos, com uma taxa de crescimento anual superior a 35%.
Seu principal motor está na melhoria da eficiência dos recursos (, como a utilização de largura de banda ociosa ) e a explosão da demanda (, como a demanda de IA por poder de computação e dados ) e seus efeitos bilaterais.
Claro que a escalabilidade, a privacidade dos dados e a verificação de segurança das redes descentralizadas continuam a ser desafios chave no desenvolvimento do DePIN.
1.2 Necessidade de Dados de IA: Crescimento Explosivo e Contradições Estruturais
"Os dados são o petróleo da nova era"
A obtenção e processamento de dados de IA é o principal motor do desenvolvimento da inteligência artificial, especialmente ao treinar grandes modelos de linguagem ( como o GPT) e redes neurais generativas ( como o MidJourney).
O desempenho e a eficácia dos modelos de IA dependem, em grande medida, da qualidade e da quantidade dos dados de treino. Dados de alta qualidade, diversificados e representativos geograficamente são cruciais para o desempenho dos modelos de IA.
Escala e características da demanda de dados:
Aumento de escala: Tomando o GPT-4 como exemplo, o treinamento requer mais de 45TB de dados textuais, enquanto a velocidade de iteração da IA generativa exige que os dados sejam atualizados e diversificados em tempo real;
Proporção de custos: Os custos de coleta, limpeza e rotulagem de dados no desenvolvimento de IA representam mais de 40% do orçamento total, tornando-se um gargalo central na comercialização;
Diferença de cenários: a condução autónoma requer dados de sensores de alta precisão, a IA médica depende de bases de dados de casos em conformidade com a privacidade, a IA social depende de dados de comportamento do usuário.
Pontos problemáticos da oferta de dados tradicionais:
Barreiras de dados: grandes empresas/entidades controlam amplas fontes de dados, enquanto pequenos e médios desenvolvedores enfrentam altas barreiras e preços injustos;
Ilhas de dados: Os dados estão frequentemente dispersos em diferentes instituições e empresas, e o compartilhamento e a circulação de dados enfrentam muitos obstáculos, resultando na subutilização dos recursos de dados.
Privacidade de dados: A coleta de dados muitas vezes envolve controvérsias de privacidade e direitos autorais, como o incidente de cobrança da API de uma certa plataforma de redes sociais que gerou protestos entre desenvolvedores;
Circulação ineficiente: ilhas de dados e falta de padronização resultam em coleta duplicada, com uma taxa de utilização de dados global inferior a 20%;
Interrupção da cadeia de valor: os indivíduos contribuintes que geram dados não conseguem lucrar com a utilização posterior dos dados.
Caminho para a quebra do DePIN:
Coleta de dados distribuída: através de uma rede de nós, capturar dados públicos ( como redes sociais, bases de dados públicas ), reduzindo o custo da coleta de dados e aumentando a eficiência e a escala da coleta de dados;
Aumentar a qualidade e diversidade dos dados: Através do mecanismo de incentivos DePIN, é possível atrair mais participantes a contribuir com dados, melhorando assim a qualidade e diversidade dos dados, aumentando a capacidade de generalização dos modelos de IA.
Limpeza e rotulagem descentralizadas: colaboração da comunidade para concluir o pré-processamento de dados, combinando a prova de conhecimento zero (ZK) para garantir a autenticidade dos dados;
Incentivo de tokenização em ciclo fechado: os contribuidores de dados recebem recompensas em tokens, enquanto os demandantes compram conjuntos de dados estruturados com tokens, formando uma correspondência direta entre oferta e demanda.
O projeto Grass está localizado na interseção entre DePIN e a indústria de dados de IA, aplicando de forma inovadora o conceito DePIN no campo da coleta de dados de IA, construindo uma rede descentralizada de captura de dados, com o objetivo de fornecer fontes de dados mais econômicas, eficientes e confiáveis para o treinamento de modelos de IA.
2. Informações básicas do projeto
Grass constrói uma rede descentralizada de captura de dados através da arquitetura DePIN, oferecendo fontes de dados com alto custo-benefício e alta diversidade para o treinamento de IA. Os usuários precisam apenas instalar o cliente para contribuir com a largura de banda e obter recompensas em tokens - em um ano, atraiu mais de 2,5 milhões de nós, e o aumento no preço do token nos primeiros 10 dias foi superior a 5 vezes, validando sua lógica comercial.
O projeto recebeu o apoio de uma das principais instituições de investimento, aproveitando a alta performance da cadeia Solana para realizar a certificação e circulação de dados.
A anonimidade da equipe atual ainda é controversa, e os avanços na descentralização do processamento de dados precisam ser acompanhados.
2.1 Escopo de Negócio
Grass é um projeto DePIN que coleta e valida dados da Internet através da largura de banda não utilizada dos dispositivos dos usuários, oferecendo suporte especialmente para o desenvolvimento de inteligência artificial (AI).
O seu núcleo é através da rede de proxies residenciais (residential proxy network), permitindo que as empresas utilizem a conexão à Internet dos utilizadores para aceder e extrair dados da Internet de diferentes localizações geográficas, o que é muito útil para o treino de modelos de IA que necessitam de dados diversificados e representativos geograficamente.
Problemas resolvidos: A captura de dados na rede tradicional é geralmente realizada por sistemas centralizados, que são ineficientes e propensos a erros ou preconceitos. O Grass tem como objetivo fornecer dados da Internet confiáveis e verificados de forma descentralizada, e os dados fornecidos por usuários descentralizados possuem características inerentes de diversidade, publicação em várias regiões e em tempo real.
Visão e missão: A visão da Grass é criar uma camada de dados da internet descentralizada, onde os dados são coletados, verificados e estruturados de forma a minimizar a confiança. Sua missão é capacitar os usuários a contribuírem para a camada de dados e incentivar a participação por meio de mecanismos de recompensa.
Formas de participação do usuário: os usuários precisam apenas de três passos para começar: visitar o site oficial da Grass, instalar a extensão/clientes e conectar-se para começar a ganhar Grass Points. Este método de contribuição com largura de banda para ganhar recompensas oferece aos usuários comuns uma oportunidade de compartilhar os dividendos do crescimento da IA.
Em resumo, as principais características e vantagens do Grass são: custo baixo para captura de dados em uma rede descentralizada, maior diversidade de dados; os usuários ganham recompensas contribuindo com largura de banda, realizando a valorização dos dados; uso de tecnologia blockchain para verificar dados, garantindo a transparência e confiabilidade dos dados.
2.2 História do Desenvolvimento
Fase de conceito: Em meados de 2022, o projeto foi apresentado pela Wynd Labs.
Fase de desenvolvimento: a construção do produto começou no início de 2023, marcando a entrada do projeto na fase de desenvolvimento real.
Rodada de sementes: Em 2023, a Grass completou uma rodada de sementes de 3,5 milhões de dólares, liderada por uma instituição de investimento, totalizando 4,5 milhões de dólares (, incluindo uma rodada pré-semente liderada por outra instituição de investimento ).
Teste de usuários: no final de 2023, será lançado um programa de extensão para o navegador Chrome, iniciando os testes com usuários e atraindo a participação de usuários iniciais.
Marco: Em abril de 2024, o projeto anunciou que tinha mais de 2 milhões de dispositivos de nós conectados, em rápido crescimento. De acordo com os dados do DePIN Scan, até março de 2025, o número de usuários ativos já ultrapassou 2,5 milhões.
Primeiro airdrop: Anúncio do primeiro airdrop em 21 de outubro de 2024, alocando 100 milhões de tokens GRASS (10% do suprimento total ), recompensando os usuários iniciais.
Exchange lançado: 28 de outubro de 2024, lançado em uma determinada bolsa de valores, em 10 dias o preço subiu de $0.6 para $3.89, aumentando de forma constante cerca de 5 vezes.
Estado atual: o projeto continua a expandir-se, estando a realizar a segunda fase do incentivo à inatividade dos utilizadores; planeia-se lançar aplicações móveis para Android e iPhone, a fim de aumentar a escala da rede e o envolvimento dos utilizadores.
2.3 Situação da equipe
De acordo com dados públicos, Grass foi desenvolvido pela Wynd Labs, cujo fundador é Andrej Radonjic, que é o CEO da Wynd Labs, possuindo um mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade de York e uma licenciatura em Engenharia Física pela Universidade McMaster.
Os membros da equipa vêm todos da Wynd Labs, focando-se no desenvolvimento de tecnologia blockchain e IA, possuindo experiência nas áreas relevantes. No entanto, as informações específicas sobre os membros não foram amplamente divulgadas, apenas a identidade de Radonjic foi revelada.
De acordo com informações públicas, a Wynd Labs foi fundada em 2022, e seu produto principal é o Grass.
2.4 Financiamento e Parceiros Importantes
Investidores e apoio
Rodada de sementes: Em 2023, foi concluída uma rodada de sementes de 3,5 milhões de dólares, liderada por uma instituição de investimento. De acordo com dados públicos, o financiamento total após a rodada de sementes atingiu 4,5 milhões de dólares, incluindo a rodada anterior de sementes liderada por outra instituição de investimento.
Rodada A de financiamento: A rodada A de financiamento foi concluída em setembro de 2024, liderada por uma determinada instituição de investimento, com a participação de várias outras instituições de investimento conhecidas, sendo o montante não divulgado.
Apoio dos investidores: O apoio de várias instituições de investimento conhecidas demonstra o reconhecimento do projeto na indústria.
Parceiro
Plataforma de blockchain: construída na rede Solana, o projeto utiliza o alto desempenho e a escalabilidade da Solana.
Atualmente, não há menção clara a colaborações específicas com empresas de IA ou outros projetos, mas o ecossistema da rede Solana pode oferecer oportunidades para colaborações futuras.
3. Análise Técnica do Projeto
A rede de nós na arquitetura técnica Grass, inovações no processamento ZKP e o livro de dados formam um fluxo de trabalho em circuito fechado, descentralizando toda a cadeia, desde a coleta, validação até a entrega, apoiando bem sua visão descentralizada.
No entanto, a operação centralizada atual precisa ser resolvida; a implementação técnica ainda precisa ser monitorizada para garantir que seja realizada de forma suave.
3.1 Arquitetura Tecnológica Principal: Sovereign Data Rollup
A Grass está construindo o primeiro resumo de dados soberanos. Ele simplifica a aquisição e conversão de dados através de uma rede de nós Grass distribuídos globalmente, permitindo o acesso a dados estruturados da Web para IA. A infraestrutura é suportada por um Rollup de dados dedicado na Solana, projetado para gerenciar todo o ciclo de vida dos dados - fonte, processamento, verificação e construção de conjuntos de dados. A arquitetura gira em torno dos seguintes componentes:
Desmontar os componentes centrais da arquitetura técnica do Grass
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DegenWhisperer
· 9h atrás
Ainda estão a fazer alarde com essa quantidade de dados?
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ContractSurrender
· 9h atrás
Cao Cao é realmente forte demais.
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DegenApeSurfer
· 9h atrás
Tem um pouco de pressão, entre numa posição rapidamente.
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ShadowStaker
· 9h atrás
hmm outro l2 no sol? não tenho certeza se a pilha zkp é testada em batalha o suficiente para ser sincero...
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SerumSquirrel
· 9h atrás
Podemos acompanhar as Finanças Descentralizadas para apostar?
Análise Profundidade do Grass: DePIN, a nova estrela que cria um banco de dados AI com um modelo técnico de dupla propulsão
Relatório de pesquisa Profundidade Grass: DePIN, a estrela brilhante, o banco de dados de IA em expansão
Pontos principais TL; DR
A principal vantagem está no motor duplo "tecnologia + modelo":
Camada técnica: Provas de conhecimento zero e a arquitetura Layer2 da Solana garantem a veracidade dos dados, resolvendo o problema de "dados sujos" na indústria de IA;
Nível de modelo: através de "mineração de largura de banda → incentivo de pontos" transformar 2,5 milhões de usuários em nós de dados, formando uma vantagem do lado da oferta.
Com o crescimento da demanda por dados de IA, apoiado por fatores como o ecossistema Solana, o Grass tornou-se o projeto DePIN líder no campo dos dados de IA.
Curto prazo: O processo de transformação descentralizada será concluído com sucesso até 2025?
Período Intermediário: Escala de aquisição de dados reais das empresas de IA
A longo prazo: Tendências nas políticas de regulação da privacidade e propriedade de dados
O maior risco atual é "a especulação de tokens encobrindo um vácuo de demanda" - se os pedidos de clientes de IA não aumentarem no futuro, o ciclo comercial perfeito pode retroceder de um ciclo positivo de "dados-capital" para uma bolha do lado da oferta.
1. Contexto da Indústria
DePIN integra recursos ociosos globais através de incentivos em tokens (, poder de computação, armazenamento, largura de banda ), construindo uma rede de infraestrutura distribuída. Ao mesmo tempo, a indústria de IA enfrenta uma situação de escassez de dados, com monopólios de gigantes, controvérsias de privacidade e ilhas de dados que resultam em 80% do valor dos dados não sendo liberado.
A essência da competição de IA no futuro é um jogo duplo entre a eficiência na obtenção de dados e a conformidade, e o DePIN oferece a solução técnica ideal. A disrupção do Grass reside na realização dessa fusão entre os dois.
1.1 DePIN: Reconfigurando o Paradigma Global da Infraestrutura
DePIN( rede descentralizada de infraestrutura física) integra recursos físicos dispersos globalmente( como poder computacional, armazenamento, largura de banda, energia, etc) através da tecnologia blockchain em um novo modelo econômico. Sua lógica central é impulsionar a contribuição da comunidade para recursos ociosos através de incentivos em tokens, construindo uma rede de infraestrutura descentralizada que substitui o modelo de alto custo e baixa eficiência dos prestadores de serviços centralizados tradicionais.
Em comparação com o modelo centralizado, o DePIN apresenta vantagens superiores em termos de estrutura de custos, modelo de governança, resiliência da rede e escalabilidade ecológica.
De acordo com a definição da Messari, DePIN abrange duas grandes categorias de infraestrutura física (, como redes sem fio, redes de energia ) e redes de recursos digitais (, como armazenamento e computação ), e realiza a correspondência de oferta e demanda e mecanismos de incentivo através da tecnologia blockchain.
Infraestrutura física: representado por um determinado projeto de rede sem fio descentralizada, constrói uma rede de comunicação com cobertura global através da implantação de dispositivos de hotspot pela comunidade;
Rede de recursos digitais: inclui um certo projeto de armazenamento descentralizado, um certo projeto de computação distribuída, etc., formando um modelo de economia compartilhada através da integração de recursos ociosos.
De acordo com os dados da Messari, até 2024, o número de dispositivos DePIN em todo o mundo ultrapassou 13 milhões, com um tamanho de mercado de 50 bilhões de dólares, mas a taxa de penetração é inferior a 0,1%. Espera-se que nos próximos dez anos cresça entre 100 a 1000 vezes.
Em 2024, o valor de mercado total da pista DePIN atingirá 50 mil milhões de dólares, abrangendo mais de 350 projetos, com uma taxa de crescimento anual superior a 35%.
Seu principal motor está na melhoria da eficiência dos recursos (, como a utilização de largura de banda ociosa ) e a explosão da demanda (, como a demanda de IA por poder de computação e dados ) e seus efeitos bilaterais.
Claro que a escalabilidade, a privacidade dos dados e a verificação de segurança das redes descentralizadas continuam a ser desafios chave no desenvolvimento do DePIN.
1.2 Necessidade de Dados de IA: Crescimento Explosivo e Contradições Estruturais
"Os dados são o petróleo da nova era"
A obtenção e processamento de dados de IA é o principal motor do desenvolvimento da inteligência artificial, especialmente ao treinar grandes modelos de linguagem ( como o GPT) e redes neurais generativas ( como o MidJourney).
O desempenho e a eficácia dos modelos de IA dependem, em grande medida, da qualidade e da quantidade dos dados de treino. Dados de alta qualidade, diversificados e representativos geograficamente são cruciais para o desempenho dos modelos de IA.
Escala e características da demanda de dados:
Aumento de escala: Tomando o GPT-4 como exemplo, o treinamento requer mais de 45TB de dados textuais, enquanto a velocidade de iteração da IA generativa exige que os dados sejam atualizados e diversificados em tempo real;
Proporção de custos: Os custos de coleta, limpeza e rotulagem de dados no desenvolvimento de IA representam mais de 40% do orçamento total, tornando-se um gargalo central na comercialização;
Diferença de cenários: a condução autónoma requer dados de sensores de alta precisão, a IA médica depende de bases de dados de casos em conformidade com a privacidade, a IA social depende de dados de comportamento do usuário.
Pontos problemáticos da oferta de dados tradicionais:
Barreiras de dados: grandes empresas/entidades controlam amplas fontes de dados, enquanto pequenos e médios desenvolvedores enfrentam altas barreiras e preços injustos;
Ilhas de dados: Os dados estão frequentemente dispersos em diferentes instituições e empresas, e o compartilhamento e a circulação de dados enfrentam muitos obstáculos, resultando na subutilização dos recursos de dados.
Privacidade de dados: A coleta de dados muitas vezes envolve controvérsias de privacidade e direitos autorais, como o incidente de cobrança da API de uma certa plataforma de redes sociais que gerou protestos entre desenvolvedores;
Circulação ineficiente: ilhas de dados e falta de padronização resultam em coleta duplicada, com uma taxa de utilização de dados global inferior a 20%;
Interrupção da cadeia de valor: os indivíduos contribuintes que geram dados não conseguem lucrar com a utilização posterior dos dados.
Caminho para a quebra do DePIN:
Coleta de dados distribuída: através de uma rede de nós, capturar dados públicos ( como redes sociais, bases de dados públicas ), reduzindo o custo da coleta de dados e aumentando a eficiência e a escala da coleta de dados;
Aumentar a qualidade e diversidade dos dados: Através do mecanismo de incentivos DePIN, é possível atrair mais participantes a contribuir com dados, melhorando assim a qualidade e diversidade dos dados, aumentando a capacidade de generalização dos modelos de IA.
Limpeza e rotulagem descentralizadas: colaboração da comunidade para concluir o pré-processamento de dados, combinando a prova de conhecimento zero (ZK) para garantir a autenticidade dos dados;
Incentivo de tokenização em ciclo fechado: os contribuidores de dados recebem recompensas em tokens, enquanto os demandantes compram conjuntos de dados estruturados com tokens, formando uma correspondência direta entre oferta e demanda.
O projeto Grass está localizado na interseção entre DePIN e a indústria de dados de IA, aplicando de forma inovadora o conceito DePIN no campo da coleta de dados de IA, construindo uma rede descentralizada de captura de dados, com o objetivo de fornecer fontes de dados mais econômicas, eficientes e confiáveis para o treinamento de modelos de IA.
2. Informações básicas do projeto
Grass constrói uma rede descentralizada de captura de dados através da arquitetura DePIN, oferecendo fontes de dados com alto custo-benefício e alta diversidade para o treinamento de IA. Os usuários precisam apenas instalar o cliente para contribuir com a largura de banda e obter recompensas em tokens - em um ano, atraiu mais de 2,5 milhões de nós, e o aumento no preço do token nos primeiros 10 dias foi superior a 5 vezes, validando sua lógica comercial.
O projeto recebeu o apoio de uma das principais instituições de investimento, aproveitando a alta performance da cadeia Solana para realizar a certificação e circulação de dados.
A anonimidade da equipe atual ainda é controversa, e os avanços na descentralização do processamento de dados precisam ser acompanhados.
2.1 Escopo de Negócio
Grass é um projeto DePIN que coleta e valida dados da Internet através da largura de banda não utilizada dos dispositivos dos usuários, oferecendo suporte especialmente para o desenvolvimento de inteligência artificial (AI).
O seu núcleo é através da rede de proxies residenciais (residential proxy network), permitindo que as empresas utilizem a conexão à Internet dos utilizadores para aceder e extrair dados da Internet de diferentes localizações geográficas, o que é muito útil para o treino de modelos de IA que necessitam de dados diversificados e representativos geograficamente.
Problemas resolvidos: A captura de dados na rede tradicional é geralmente realizada por sistemas centralizados, que são ineficientes e propensos a erros ou preconceitos. O Grass tem como objetivo fornecer dados da Internet confiáveis e verificados de forma descentralizada, e os dados fornecidos por usuários descentralizados possuem características inerentes de diversidade, publicação em várias regiões e em tempo real.
Visão e missão: A visão da Grass é criar uma camada de dados da internet descentralizada, onde os dados são coletados, verificados e estruturados de forma a minimizar a confiança. Sua missão é capacitar os usuários a contribuírem para a camada de dados e incentivar a participação por meio de mecanismos de recompensa.
Formas de participação do usuário: os usuários precisam apenas de três passos para começar: visitar o site oficial da Grass, instalar a extensão/clientes e conectar-se para começar a ganhar Grass Points. Este método de contribuição com largura de banda para ganhar recompensas oferece aos usuários comuns uma oportunidade de compartilhar os dividendos do crescimento da IA.
Em resumo, as principais características e vantagens do Grass são: custo baixo para captura de dados em uma rede descentralizada, maior diversidade de dados; os usuários ganham recompensas contribuindo com largura de banda, realizando a valorização dos dados; uso de tecnologia blockchain para verificar dados, garantindo a transparência e confiabilidade dos dados.
2.2 História do Desenvolvimento
Fase de conceito: Em meados de 2022, o projeto foi apresentado pela Wynd Labs.
Fase de desenvolvimento: a construção do produto começou no início de 2023, marcando a entrada do projeto na fase de desenvolvimento real.
Rodada de sementes: Em 2023, a Grass completou uma rodada de sementes de 3,5 milhões de dólares, liderada por uma instituição de investimento, totalizando 4,5 milhões de dólares (, incluindo uma rodada pré-semente liderada por outra instituição de investimento ).
Teste de usuários: no final de 2023, será lançado um programa de extensão para o navegador Chrome, iniciando os testes com usuários e atraindo a participação de usuários iniciais.
Marco: Em abril de 2024, o projeto anunciou que tinha mais de 2 milhões de dispositivos de nós conectados, em rápido crescimento. De acordo com os dados do DePIN Scan, até março de 2025, o número de usuários ativos já ultrapassou 2,5 milhões.
Primeiro airdrop: Anúncio do primeiro airdrop em 21 de outubro de 2024, alocando 100 milhões de tokens GRASS (10% do suprimento total ), recompensando os usuários iniciais.
Exchange lançado: 28 de outubro de 2024, lançado em uma determinada bolsa de valores, em 10 dias o preço subiu de $0.6 para $3.89, aumentando de forma constante cerca de 5 vezes.
Estado atual: o projeto continua a expandir-se, estando a realizar a segunda fase do incentivo à inatividade dos utilizadores; planeia-se lançar aplicações móveis para Android e iPhone, a fim de aumentar a escala da rede e o envolvimento dos utilizadores.
2.3 Situação da equipe
De acordo com dados públicos, Grass foi desenvolvido pela Wynd Labs, cujo fundador é Andrej Radonjic, que é o CEO da Wynd Labs, possuindo um mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade de York e uma licenciatura em Engenharia Física pela Universidade McMaster.
Os membros da equipa vêm todos da Wynd Labs, focando-se no desenvolvimento de tecnologia blockchain e IA, possuindo experiência nas áreas relevantes. No entanto, as informações específicas sobre os membros não foram amplamente divulgadas, apenas a identidade de Radonjic foi revelada.
De acordo com informações públicas, a Wynd Labs foi fundada em 2022, e seu produto principal é o Grass.
2.4 Financiamento e Parceiros Importantes
Investidores e apoio
Rodada de sementes: Em 2023, foi concluída uma rodada de sementes de 3,5 milhões de dólares, liderada por uma instituição de investimento. De acordo com dados públicos, o financiamento total após a rodada de sementes atingiu 4,5 milhões de dólares, incluindo a rodada anterior de sementes liderada por outra instituição de investimento.
Rodada A de financiamento: A rodada A de financiamento foi concluída em setembro de 2024, liderada por uma determinada instituição de investimento, com a participação de várias outras instituições de investimento conhecidas, sendo o montante não divulgado.
Apoio dos investidores: O apoio de várias instituições de investimento conhecidas demonstra o reconhecimento do projeto na indústria.
Parceiro
Plataforma de blockchain: construída na rede Solana, o projeto utiliza o alto desempenho e a escalabilidade da Solana.
Atualmente, não há menção clara a colaborações específicas com empresas de IA ou outros projetos, mas o ecossistema da rede Solana pode oferecer oportunidades para colaborações futuras.
3. Análise Técnica do Projeto
A rede de nós na arquitetura técnica Grass, inovações no processamento ZKP e o livro de dados formam um fluxo de trabalho em circuito fechado, descentralizando toda a cadeia, desde a coleta, validação até a entrega, apoiando bem sua visão descentralizada.
No entanto, a operação centralizada atual precisa ser resolvida; a implementação técnica ainda precisa ser monitorizada para garantir que seja realizada de forma suave.
3.1 Arquitetura Tecnológica Principal: Sovereign Data Rollup
A Grass está construindo o primeiro resumo de dados soberanos. Ele simplifica a aquisição e conversão de dados através de uma rede de nós Grass distribuídos globalmente, permitindo o acesso a dados estruturados da Web para IA. A infraestrutura é suportada por um Rollup de dados dedicado na Solana, projetado para gerenciar todo o ciclo de vida dos dados - fonte, processamento, verificação e construção de conjuntos de dados. A arquitetura gira em torno dos seguintes componentes:
Desmontar os componentes centrais da arquitetura técnica do Grass