Глубина исследования Grass: новая звезда в области DePIN, восходящий AI банков данных
Основные моменты TL; DR
Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?
Ключевым фактором является участие без барьеров и нулевых затрат; пользователи являются основой, а все остальные факторы - это рычаги.
Grass с помощью "технологий + моделей" преодолел внутреннюю конкуренцию в индустрии DePIN ------ использует нулевое знание и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения подлинности данных, решая проблему "грязных данных" в индустрии ИИ; одновременно применяя модель "майнинг пропускной способности → стимулы для баллов", преобразует 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, формируя подавляющее преимущество на стороне предложения.
С учетом爆发ного роста需求 на AI данные, горячих трендов Solana и DePIN, а также разумной операционной стратегии и других факторов, это обеспечило его лидерство в области AI данных DePIN.
На какие ключевые факторы необходимо обратить внимание при дальнейшем развитии Grass?
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли завершить трансформацию в децентрализованную систему к 2025 году;
Среднесрочный анализ спроса: объем данных о закупках AI-компаний;
Долгосрочная игра с соблюдением норм: Правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в "безумии токенов, скрывающем вакуум спроса"------если в будущем не удастся достичь массового роста заказов от клиентов AI, идеальный бизнес-колесо может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Фоновая информация об отрасли
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с проблемой данных AI, тихо вспыхивает движение за равенство данных.
DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, ширины канала ) через токеномическую экономику, создавая распределенную инфраструктурную сеть; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изолированных островов, что приводит к тому, что 80% стоимости данных не было освобождено.
Будущая конкуренция в сфере ИИ по своей сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и этической соответствием, в то время как DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации синергии этих двух аспектов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и возникновением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является выражением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN( в полном объеме Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность, энергия и т. д.) через технологии блокчейн.
Основная логика заключается в том, что: через токенизированные стимулы активизируются сообщества для вклада в неиспользуемые ресурсы, создавая децентрализованную инфраструктурную сеть, заменяя высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
Драйверы отрасли
По сравнению с централизованной моделью, децентрализованная трансформация физической инфраструктуры имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экологическая расширяемость.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно соответствующим определениям, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсные сети (, такие как хранение, вычисления ), и осуществляет соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов с помощью технологии блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного децентрализованного проекта беспроводной сети, создающего глобальную сеть связи через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя некоторые проекты децентрализованного хранения, некоторые проекты распределённых вычислений и т.д., формируя модель совместной экономики за счёт интеграции свободных ресурсов.
Рынок потенциал
Согласно соответствующим данным, по состоянию на 2024 год количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а рыночная стоимость достигла 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост 100--1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация DePIN-сектора достигнет 50 миллиардов долларов, охватив более 350 проектов с годовым темпом роста более 35%.
Его основным движущим фактором является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и взрывной рост спроса (, например, со стороны ИИ на вычислительные мощности и данные ) с двусторонним эффектом.
Конечно, масштабируемость, конфиденциальность данных и безопасность валидации децентрализованных сетей по-прежнему являются ключевыми проблемами для развития DePIN.
1.2 AI-данные потребности: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени (Data is the new oil)"
Получение и обработка данных ИИ является основным двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Производительность и эффективность AI-моделей во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности AI-моделей.
С масштабом и характеристиками потребностей в данных
Уровневый скачок: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных для обучения, а скорость итерации генеративного ИИ требует актуализации и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что является основным коммерческим узким местом;
Сценарная дифференциация: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдения конфиденциальности в базе данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: Крупные компании/основные субъекты контролируют обширные источники данных, мелкие и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто разбросаны по различным учреждениям и компаниям, обмен и циркуляция данных сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к неэффективному использованию ресурсов данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с конфликтами по поводу конфиденциальности и авторских прав, как, например, протесты разработчиков, вызванные событиями с платными API на одной из платформ;
Низкая эффективность обращения: Острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания ценности: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения DePIN
Распределенный сбор данных: Сбор открытых данных ( через сеть узлов, таких как социальные медиа, публичные базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштабов сбора данных;
Улучшение качества и разнообразия данных: С помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность моделей ИИ.
Децентрализованная очистка и аннотирование: Сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, сочетая нулевое доказательство (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированное стимулирование замкнутого цикла: участники данных получают токеновые вознаграждения, стороны спроса покупают структурированные наборы данных за токены, формируя прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и AI данных и инновационно применяет концепцию DePIN в области сбора данных для AI, создавая децентрализованную сеть для захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, эффективных и надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы, технические особенности, области применения и перспективы дальнейшего развития проекта Grass.
Быстрое расширение Grass невозможно без его чрезвычайно низкого порога участия. Это позволяет каждому пользователю стать 'майнером' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя высококачественные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить вознаграждение в токенах --- за год привлечено более 2,5 миллионов узлов, а за 10 дней после первичного выхода на рынок токены выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил поддержку от нескольких ведущих инвесторов, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего отслеживания.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую ширину полосы пользователей, особенно для поддержки разработки искусственного интеллекта (AI).
Его суть заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединения пользователей для доступа к интернет-данным из разных географических точек. Это очень полезно для обучения моделей ИИ, которым нужны разнообразные и географически репрезентативные данные.
Проблема: Традиционный веб-скрейпинг обычно осуществляется централизованными системами, которые неэффективны и подвержены ошибкам или предвзятости. Grass стремится обеспечить надежные, проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, при этом данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, многообластным распространением и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным уровнем доверия. Его миссия заключается в том, чтобы предоставить пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие через механизм вознаграждений.
Способы участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления полосы пропускания для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: децентрализованная сеть снижает стоимость извлечения данных, разнообразие данных более богато; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологии блокчейн для проверки данных обеспечивает прозрачность и надежность данных.
Этап концепции: В середине 2022 года концепция была предложена проектом Wynd Labs.
Этап разработки: Начало построения продукта в начале 2023 года, что означает, что проект вступает в стадию реальной разработки.
Посевной раунд финансирования: В 2023 году Grass завершила посевной раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемый некоторым капиталом и некоторым капиталом, общая сумма составляет 4,5 миллиона долларов (, включая предварительный раунд посевного финансирования, возглавляемый некоторым капиталом ).
Тестирование пользователей: В конце 2023 года будет выпущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей, чтобы привлечь ранних пользователей к участию.
Этап: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно соответствующим данным, к марту 2025 года количество его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, распределение 100 миллионов токенов GRASS (10% от общего объема ), награда для ранних пользователей.
Запуск биржи: 28 октября 2024 года запуск на одной из бирж и за 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущий статус: Проект продолжает расширяться, сейчас идет второй этап стимуляции пользователей для ожидания; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и участие пользователей.
2.3 Состояние команды
Согласно открытым данным, Grass разработан Wynd Labs, основателем которого является Андреј Радонйич, CEO Wynd Labs, имеющий степень магистра по математике и статистике Йоркского университета и степень бакалавра по инженерной физике Университета Макмастера.
Члены команды все来自 Wynd Labs, сосредотачиваясь на разработке технологий блокчейна и ИИ, обладая опытом в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко раскрыта, только личность Радонича была обнародована.
Согласно открытой информации, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её核心产品即为Grass.
Фон команды демонстрирует профессиональные способности в области блокчейна и ИИ, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту репутацию, но анонимность других участников может вызвать опасения.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершено финансирование сидировочного раунда в размере 3,5 миллиона долларов, возглавляемое некоторым капиталом и некоторым капиталом. Согласно открытым данным, общий объем финансирования после сидировочного раунда достиг 4,5 миллиона долларов, включая предшествующий сидировочный раунд, возглавляемый некоторым капиталом.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования запланировано на сентябрь 2024 года, лидирующим инвестором выступает один из фондов, участие принимают несколько организаций, сумма не раскрыта.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
6
Поделиться
комментарий
0/400
FrontRunFighter
· 7ч назад
мне все равно, просто еще одна приманка, маскирующаяся под "нулевые затраты". темный лес съест этих новичков живьем
Посмотреть ОригиналОтветить0
JustHodlIt
· 07-21 11:31
Довольно перспективно, да, DePIN базовый уровень
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainSherlockGirl
· 07-20 22:49
Поспорим с тобой на тарелку лапши, крупные инвесторы сейчас疯狂 скупают товары.
Grass: Восход AI банка данных в области DePIN Децентрализация сети реконструирует цепочку создания стоимости данных
Глубина исследования Grass: новая звезда в области DePIN, восходящий AI банков данных
Основные моменты TL; DR
Ключевым фактором является участие без барьеров и нулевых затрат; пользователи являются основой, а все остальные факторы - это рычаги.
Grass с помощью "технологий + моделей" преодолел внутреннюю конкуренцию в индустрии DePIN ------ использует нулевое знание и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения подлинности данных, решая проблему "грязных данных" в индустрии ИИ; одновременно применяя модель "майнинг пропускной способности → стимулы для баллов", преобразует 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, формируя подавляющее преимущество на стороне предложения.
С учетом爆发ного роста需求 на AI данные, горячих трендов Solana и DePIN, а также разумной операционной стратегии и других факторов, это обеспечило его лидерство в области AI данных DePIN.
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли завершить трансформацию в децентрализованную систему к 2025 году;
Среднесрочный анализ спроса: объем данных о закупках AI-компаний;
Долгосрочная игра с соблюдением норм: Правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в "безумии токенов, скрывающем вакуум спроса"------если в будущем не удастся достичь массового роста заказов от клиентов AI, идеальный бизнес-колесо может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Фоновая информация об отрасли
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с проблемой данных AI, тихо вспыхивает движение за равенство данных.
DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, ширины канала ) через токеномическую экономику, создавая распределенную инфраструктурную сеть; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изолированных островов, что приводит к тому, что 80% стоимости данных не было освобождено.
Будущая конкуренция в сфере ИИ по своей сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и этической соответствием, в то время как DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации синергии этих двух аспектов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейн и возникновением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является выражением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN( в полном объеме Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранилище, пропускная способность, энергия и т. д.) через технологии блокчейн.
Основная логика заключается в том, что: через токенизированные стимулы активизируются сообщества для вклада в неиспользуемые ресурсы, создавая децентрализованную инфраструктурную сеть, заменяя высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
Драйверы отрасли
По сравнению с централизованной моделью, децентрализованная трансформация физической инфраструктуры имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экологическая расширяемость.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно соответствующим определениям, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсные сети (, такие как хранение, вычисления ), и осуществляет соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов с помощью технологии блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного децентрализованного проекта беспроводной сети, создающего глобальную сеть связи через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя некоторые проекты децентрализованного хранения, некоторые проекты распределённых вычислений и т.д., формируя модель совместной экономики за счёт интеграции свободных ресурсов.
Рынок потенциал
Согласно соответствующим данным, по состоянию на 2024 год количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а рыночная стоимость достигла 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост 100--1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация DePIN-сектора достигнет 50 миллиардов долларов, охватив более 350 проектов с годовым темпом роста более 35%.
Его основным движущим фактором является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и взрывной рост спроса (, например, со стороны ИИ на вычислительные мощности и данные ) с двусторонним эффектом.
Конечно, масштабируемость, конфиденциальность данных и безопасность валидации децентрализованных сетей по-прежнему являются ключевыми проблемами для развития DePIN.
! Отчет о глубоком исследовании травы: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
1.2 AI-данные потребности: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени (Data is the new oil)"
Получение и обработка данных ИИ является основным двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Производительность и эффективность AI-моделей во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности AI-моделей.
С масштабом и характеристиками потребностей в данных
Уровневый скачок: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных для обучения, а скорость итерации генеративного ИИ требует актуализации и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что является основным коммерческим узким местом;
Сценарная дифференциация: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соблюдения конфиденциальности в базе данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: Крупные компании/основные субъекты контролируют обширные источники данных, мелкие и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто разбросаны по различным учреждениям и компаниям, обмен и циркуляция данных сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к неэффективному использованию ресурсов данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с конфликтами по поводу конфиденциальности и авторских прав, как, например, протесты разработчиков, вызванные событиями с платными API на одной из платформ;
Низкая эффективность обращения: Острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, глобальная степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания ценности: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения DePIN
Распределенный сбор данных: Сбор открытых данных ( через сеть узлов, таких как социальные медиа, публичные базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштабов сбора данных;
Улучшение качества и разнообразия данных: С помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность моделей ИИ.
Децентрализованная очистка и аннотирование: Сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, сочетая нулевое доказательство (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированное стимулирование замкнутого цикла: участники данных получают токеновые вознаграждения, стороны спроса покупают структурированные наборы данных за токены, формируя прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и AI данных и инновационно применяет концепцию DePIN в области сбора данных для AI, создавая децентрализованную сеть для захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, эффективных и надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы, технические особенности, области применения и перспективы дальнейшего развития проекта Grass.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2. Основная информация о проекте
Быстрое расширение Grass невозможно без его чрезвычайно низкого порога участия. Это позволяет каждому пользователю стать 'майнером' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя высококачественные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователям достаточно установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получить вознаграждение в токенах --- за год привлечено более 2,5 миллионов узлов, а за 10 дней после первичного выхода на рынок токены выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил поддержку от нескольких ведущих инвесторов, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего отслеживания.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую ширину полосы пользователей, особенно для поддержки разработки искусственного интеллекта (AI).
Его суть заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединения пользователей для доступа к интернет-данным из разных географических точек. Это очень полезно для обучения моделей ИИ, которым нужны разнообразные и географически репрезентативные данные.
Проблема: Традиционный веб-скрейпинг обычно осуществляется централизованными системами, которые неэффективны и подвержены ошибкам или предвзятости. Grass стремится обеспечить надежные, проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, при этом данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, многообластным распространением и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимальным уровнем доверия. Его миссия заключается в том, чтобы предоставить пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие через механизм вознаграждений.
Способы участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления полосы пропускания для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: децентрализованная сеть снижает стоимость извлечения данных, разнообразие данных более богато; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологии блокчейн для проверки данных обеспечивает прозрачность и надежность данных.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2.2 История развития
Этап концепции: В середине 2022 года концепция была предложена проектом Wynd Labs.
Этап разработки: Начало построения продукта в начале 2023 года, что означает, что проект вступает в стадию реальной разработки.
Посевной раунд финансирования: В 2023 году Grass завершила посевной раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемый некоторым капиталом и некоторым капиталом, общая сумма составляет 4,5 миллиона долларов (, включая предварительный раунд посевного финансирования, возглавляемый некоторым капиталом ).
Тестирование пользователей: В конце 2023 года будет выпущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей, чтобы привлечь ранних пользователей к участию.
Этап: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно соответствующим данным, к марту 2025 года количество его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, распределение 100 миллионов токенов GRASS (10% от общего объема ), награда для ранних пользователей.
Запуск биржи: 28 октября 2024 года запуск на одной из бирж и за 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущий статус: Проект продолжает расширяться, сейчас идет второй этап стимуляции пользователей для ожидания; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и участие пользователей.
2.3 Состояние команды
Согласно открытым данным, Grass разработан Wynd Labs, основателем которого является Андреј Радонйич, CEO Wynd Labs, имеющий степень магистра по математике и статистике Йоркского университета и степень бакалавра по инженерной физике Университета Макмастера.
Члены команды все来自 Wynd Labs, сосредотачиваясь на разработке технологий блокчейна и ИИ, обладая опытом в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко раскрыта, только личность Радонича была обнародована.
Согласно открытой информации, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её核心产品即为Grass.
Фон команды демонстрирует профессиональные способности в области блокчейна и ИИ, но недостаточная прозрачность информации может повлиять на доверие инвесторов и пользователей. Опыт Радонича придает проекту репутацию, но анонимность других участников может вызвать опасения.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершено финансирование сидировочного раунда в размере 3,5 миллиона долларов, возглавляемое некоторым капиталом и некоторым капиталом. Согласно открытым данным, общий объем финансирования после сидировочного раунда достиг 4,5 миллиона долларов, включая предшествующий сидировочный раунд, возглавляемый некоторым капиталом.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования запланировано на сентябрь 2024 года, лидирующим инвестором выступает один из фондов, участие принимают несколько организаций, сумма не раскрыта.